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Las “soft-skills” más necesarias para ser exitosos en el mundo de las tecnologías –

De acuerdo al Instituto de estudios d la Universidad de Stanford y Carnegie-Mellon “75% del éxito de largo plazo en un empleo depende de habilidades interpersonales y sólo 25% en conocimiento técnico. De acuerdo a la Universidad de Harvard “85% del éxito en un empleo proviene de tener bien desarrolladas las habilidades blandas (soft-skills) e interpersonales.

En esta columna enfatizaremos la importancia de las habilidades blandas en carreras profesionales alrededor de la tecnología.

Te graduaste y/o capacitaste en TI, trabajas y ¿Qué te espera?

((Leamos a @catalinmpit que nos habla de su realidad))

Y es que la mayoría de las veces nos capacitan para programar, pero realmente un gran porcentaje del tiempo se pasa resolviendo problemas lógicos y de eficiencia. Y bueno, por qué no, distintas dinámicas de inspiración para esos problemas: Googleos, Cafés, charlas con colegas, entre otros… hasta que “por iluminación” la respuesta al problema llega.

Detrás de todo esto, hay muchas habilidades blandas. Entre líneas, este mensaje nos dice que tenemos que ser capaces no sólo de lo que define tu puesto “Ingenier@s de Sistemas == Codear” , sino también detrabajar en equipo. Y por qué no traducir necesidades de negocio en soluciones técnicas.

**También puedes leer “Estas son las habilidades que l@s ciudadan@s del futuro necesitarán: https://blogdatlas.wordpress.com/2021/08/15/las-habilidades-que-ciudadanos-necesitaran-en-el-futuro-investigacion-datlas/

Las habilidades blandas (soft skills) más demandadas

De acuerdo al WEF (World Economic Forum) estas son las habilidades suaves más demandadas:

  1. Inteligencia emocional: ¿Cómo manejas tus emociones? Sobre todo en períodos de urgencia y alto estrés
  2. Resolución de problemas: ¿Cómo estructuras una resolución de problemas y logras mostrar evidencia a tus colegas? Hablar en idioma especializado no siempre es la mejor solución para los colegas de negocios
  3. Pensamiento Crítico: ¿Cómo proponer nuevos retos y perspectivas diferenciadas en las direcciones que se siguen en la organización? Esto con el propósito de ampliar panoramas y no de entorpecer los procesos activos
  4. Toma de decisiones: ¿Cómo mostrar resiliencia y responsabilidad en la toma de decisiones? Cuando el equipo toma una decisión y no estuve de acuerdo muestro una actitud de soporte porque fue la dirección que mi equipo planteó que siguiéramos. En ese sentido no me vuelvo un “profeta del pasado” restregando que debimos de haber ido en la otra dirección, sino muestras capacidades de aprendizaje colectivo
  5. Creatividad: ¿Puedo pensar fuera de las formas tradicionales? Generar ideas productivas con la adopción de nuevas herramientas y habilitando los pronunciamientos estratégicos de la compañía
  6. Orientación de servicio: ¿Cómo soy empático con las necesidades, sentido de urgencia y agendas del resto de mi equipo? En ese sentido vuelvo alguien que agrega valor a la organización no sólo por mi trabajo individual sino por mis aportaciones al colectivo
  7. Sociabilidad: ¿En qué medida identifico dónde construir una relación y busco generar incentivos positivos que la refuercen? En muchos casos la gente que más rápido avanza a las organizaciones es la que tiene más desarrollada esta habilidad
  8. Negociación: ¿Logro encontrar puntos intermedios en disputas donde distintas partes se lleven una versión de triunfo?
  9. Colaboración: ¿Cómo gestionar a otros miembros del equipo y mostrar liderazgo cuidando su desarrollo profesional?
  10. Flexibilidad: ¿En un entorno tan cambiante cómo soy flexible a los cambios de dirección y los adoptos como nuevas oportunidades?

**También te puede interesar nuestro blog: SISTEMA ILUO para nivelar habilidades en los distintos roles de tus equipos

Otro gran mensaje en relación a estas y otras habilidades lo podemos aprender de SUE SIGEL en esta conferencia que impartió en STANFORD

El gran mensaje es incrementar nuestra “Noción de empatía” en la oficina. No olvides este mensaje si quieres encontrar una motivación o punto de partida para desarrollar estas habilidades. No se trata de sonreírle a todos a diario o llevarles el café. Es más complejo que ello, pero ya identificando tu agenda de habilidades suaves será cuestión de tiempo para que las desarrolles, aprendas de algunos colegas y crezcas en tu futuro.

Continúa la conversación y te invitamos a que nos menciones tus habilidades blandas más relevantes en @DatlasMX .

Y si quieres seguir creciendo en conocimientos suscríbete gratuitamente a www.datlasacademy.com en donde por lanzamiento tenemos 3 cursos gratis para los suscritos

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Equipo Datlas –

Keep it weird

Fuentes:

Dimensionando la industria de “Analítica de datos e Inteligencia Artificial” 2021 – Investigación Datlas

Nuevamente es el año 2021 y el ecosistema de la industria de productos-servicios de analítica de datos e inteligencia artificial se expande. Hace 2 años promovimos la publicación de matttruck.com quien dimensiona período a período el tamaño de la industria y sus distintos nichos.

En esta columna compartiremos la actualización al 2021.

** Revisa la edición del 2020: https://blogdatlas.wordpress.com/2020/02/04/dimensionando-industria-analitica-datlas/

Industria de analítica e inteligencia artificial 2021

Según el reporte podemos encontrar 7 industrias y varías sub-industrias para la industria de “datos” (Analítica, big data e inteligencia artificial).  Ahora haremos un pequeño enfoque a cada una.

1) Infraestructura

Este nicho contempla todo lo que tiene que ver con: Almacenaje, almacenaje distribuido, lago de datos, similares de almacenaje de bases de datos, herramientas para ETL, integraciones de datos, gobernanza de información, monitoreo de indicadores, entre otros.

2) Analítica y Machine Learning(ML)

Esto contempla todas las plataformas de inteligenica de negocios, visualización de datos, plataformas de analistas de datos, anlítica aumentada, catálogos, analytics de logs, búsqueda de información, entre otros.

3) Machine Learning e Inteligencia Artificial

Este grupo tiene como subgrupos los sistemas de documentación tipo “Notebook”, plataformas de ciencia de datos, plataformas de ciencia de datos, etiquetado y generación de información, construcción de modelos, visión computacional, procesamiento de lenguaje computacional, sistemas conversacionales, hardware, entre otros.

4) Aplicaciones con enfoque a empresa e industria

Aplicaciones para empresa como marketing b2c, marketing b2b, ventas, experiencia del cliente, capital humano, legal, finanzas, automatización, seguridad. Otro tipo de aplicaciones como de educación, ciencias, inmobiliarias, finanzas, seguros, transportación, agricultura, entre otros.

5) Open source – Fuentes abiertas

Todo lo relacionado a fuentes abiertas (Y la mayoría gratuitas y con comunidades activas abonando). Como por ejemplo: Frameworks de trabajo, formatos, consultas tipo “query”, bases de datos, orquestación, deep learning, colaboración, seguridad, entre otros.

6) Fuentes de Datos y APIs

Fuentes de datos como mercados de información, datos económicos, del aire, del espacio de mares, inteligencia geográfica, entre otros.

7) Más recursos de datos

Finalmente los recursos de datos que integran otros servicios de datos, escuelas e incubadoras y de investigación.

De la misma fuente, generaron un índice de compañías que más han levantado capital.

En ese sentido, varias de las compañías del ecosistema han mostrado fondeos impresionante ayudando a complementar el mensaje de lo vigorizante que es este tipo de industrias y el crecimiento que ha tenido.

¿Habías pensado que la industria de analítica de datos e inteligencia artificial era tan grande? ¿Sería interesante ver este tipo de dimensionamientos para Latinoamérica o Iberoamérica? Continúa la conversación en @DatlasMX.

Aprende más consultando nuestro DataPlaybook en línea y revisando DatlasAcademy (www.datlasacademy.com)

Fuente original para realizar esta columna: https://mattturck.com/

Equipo Datlas

– Keep it weird –

Sistemas Automáticos Vs. Sistemas Autónomos, testing y mucho más de la Inteligencia Artificial- Columna de Investigación Datlas

Esta semana tuvimos la oportunidad de participar en “AI Factory:  Get serious about testing and deploying AI with apps” de IBM. En la charla se habló de la diferencia de sistemas autónomos y sistemas automáticos así como nuevas tendencias de los datos. En la columna de hoy compartiremos algunas notas sobre estos temas y reflexiones de los científicos de datos en general.

IBM, con IBM Watson, acuñó una dominancia y perfilamiento de la organización en el sector de la Inteligencia Artificial. La empresa tiene de los mejores expertas y expertos en el tema

Algunos de los motivadores para invertir en eso:

  • Inteligencia Artificial (IA) es un acelerador económico
  • El impacto financiero de la IA se hizo más claro (6.3% de crecimiento)
  • El enfoque en IA genera sus rendimientos
  • Los fundamentales de IA han ayudado a las organizaciones a ser más productivos
  • Finalmente el IA está reduciendo los costos operativos de los negocios

La siguiente tendencia: Sistemas de Inteligencia Artificial Aplicación infundida (AIIA)

La definición de AIIA, según IBM, es una combinación de sistemas que se basan en código tradicional e Inteligencia Artificial que aprende.

Durante la charla hicieron mucho hincapie en las pruebas que hay que recorrer en los sistemas y la falta de rigor actualmente en esto.

¿Por qué es muy importante hacer pruebas?

Si hablamos que la IA está involucrada en procesos de decisiones, es relevante hacer las pruebas debidas y poder explicar qué es lo que se está validando en un modelo de inteligencia.

En este sentido los motivos que nos comparte IBM son:

  • IA está involucrada en decisiones estratégicas y por eso hay que probarla
  • Muchas veces puede llegar a ser responsable de vidas humanas (En el caso de “auto-pilot” tipo TESLA))
  • Se podrá ir volviendo más riesgoso la decisión que plantea el modelo conforme más información llegue

¿Las pruebas aplican para sistemas Autónomos y Sistemas automáticos?

Gran parte de la charla se trato de explicar la diferencias entre dos tipos de sistemas. Sobre todo haciendo énfasis de que la IA está presentes en ambos. Estos son:

  • Sistemas automáticos: Significa que va a hacer exactamente las acciones para las que está programada sin elección. Por ejemplo algoritmos determinísticos
  • Sistemas autónomos: Quiere decir que es un sistema que puede hacer elecciones sin considerar influencias externas. Por ejemplo algoritmos predictivos que no son determinísticos

Como exploradores y apasionados en la ciencia de datos es importante estar al tanto de los avances en el campo de los sistemas autónomos. Sin duda el rigor del campo de la IA irá subiendo y cada vez más sistemas que tomen sus propias decisiones serán parte del futuro.

Hasta aqui la columna de hoy, participa y continua con nosotros la charla en nuestras redes a travez de @DatlasMX. También te invitamos a suscribirte a nuestro contenido de aprendizaje sobre ciencia de datos en www.datlasacademy.com

Equipo Datlas

– Keep it weird-

LANZAMIENTO DATA PLAYBOOK IV: 2 Caras de la Ciencia de Datos – Ecosistemas Datlas

En Datlas llevamos más de 5 años generando contenido para la comunidad. Comenzamos con este blog donde en más de 300 columnas hemos documentado temas de ciencia de datos y transformación digital. Continuamos con el podcast “Café de Datos” donde acumulamos más de 60 horas de diálogos con expertas y expertos de industria. Todo esto lo integramos en la nueva plataforma de conocimiento Datlas Academy. Y justo en la víspera de este lanzamiento abrimos punta con la nueva edición de “Data Playbook Vol. IV”.

Lanzamiento

Hemos abierto en nuestro sitio web y cargado en PDF (dentro de nuestro marketplace) el nuevo Data Playbook IV titulado “Dos Caras de la ciencia de datos”. Esto con la motivación de mostrar el potencial de la analítica de la mano de un uso responsable y las precauciones que hay que integrar al aprendizaje de la materia para que no se vuelva una amenaza a la sociedad.

Comenzamos el texto remontándonos a la historia de las telecomunicaciones para llevar a los lectores a la reflexión sobre las denominadas “Smart cities” con sofisticados sistemas que pueden identificar en segundos a cualquier ciudadano.

Desde las conversaciones del equipo Datlas, con nuestros aliados, clientes y expertos invitados al podcast “Café de Datos” reflexionamos que el rigor en el campo de la analítica irá incrementando. Tendremos que considerar nuevos mecanismos para identificar impostores o profesionales con malas prácticas. Así mismo, usando como pivote de nuestras observaciones los famosos documentales de “Netflix” que han ayudado a incrementar la sensibilidad de la audiencia a la protección de datos personales y el uso responsable de las redes sociales, compartimos las que consideramos las mejores prácticas para los cuidados de datos personales.

En el texto también sugerimos a instituciones públicas liberar algunas bases de datos haciendo hincapié en el movimiento de “gobierno abierto y transparente” para que más datos de nuestras comunidades puedan ser explorados por científicos de datos independientes. Finalmente, no dejamos de lado la época transformacional y la digitalización que ha impulsado la pandemia. Presentamos los casos para transformar crisis en oportunidades. También invitamos a revisar a las crisis, no tanto desde la causa, sino hacia la consecuencia con la metáfora del “efecto dominó”.

Este documento (Data Playbook IV) recopila los aprendizajes más importantes que hemos tenido como startup en  Datlas durante el último año. Cumpliendo con nuestra filosofía, te lo compartimos para que puedas aprovecharlo al máximo y nos ayudes a continuar impulsando la ciencia de datos en LATAM. No te detengas y compártelo a más gente para que conozca de estos temas.

Este lanzamiento es especial para los fanáticos que descargaron “Ciencia de Datos a la Mexicana”. Gracias de verdad a todas las personas que se han tomado el tiempo de revisarlo, ha sido todo un éxito y nos motiva a continuar en esta ruta. Además puedes continuar consultando nuestros otras ediciones en nuestro marketplace . Todos de manera gratuita por tiempo limitado.

Conoce más de Datlas Academy

En este documento reforzamos el mensaje de nuestro lanzamiento de una plataforma de educación sobre analítica y transformación digital.

Recordando que para los primeros usuarios ya están en vivo 3 cursos sobre storytelling de datos, definición de KPIs e introducción a la ciencia de datos.

Hasta aquí la columna de hoy, continua con la conversación revisando nuestro contenido en redes y participa con tus comentarios en @DatlasMX.

Equipo Datlas

– Keep it weird –

Facebook, sus gafas de sol RAY BAN con cámara integrada y otras investigaciones ¿Convirtiendo a la privacidad en una prestación más que un derecho? – Columna de Opinión Datlas

El internet y la conectividad móvil han impulsado las redes sociales dándole poder a empresas como Twitter, Linkedin y Facebook a través de de la concentración de grandes cantidades de usuarios. En muchas ocasiones esta dinámica hizo que olvidemos las llamadas telefónicas o , en el caso de la pandemia por COVID-19 , la reunión presencial.

Estos conglomerados han salido del mundo de las redes sociales desde hace un par de años y buscan lograr una hegemonía en internet a través de nuevos desarrollos y puntos de enfoque. Al menos en Facebook, ese es el caso una vez que conocemos las áreas de investigación de Inteligencia Artificial que tienen y su inmersión en otras dinámicas como la que tienen habilitada gracias a Instagram.

En esta columna compartiremos sus investigaciones y te daremos nuestra opinión sobre la nueva colaboración de Facebook y RAY BAN.

¿Qué ha estado Investigando Facebook?

La gran red social de Facebook en realidad compite con los grandes de internet, Se estima que su participación es del 17% pero creciendo a grandes pasos gracias a sus estrategias promocionales.

De la mano que esto y al igual que las grandes compañías ha buscado diversificarse en internet. Muchas de las innovaciones comienzan en sus centros de investigación dispersos alrededor de todo el mundo.

En esta sección recopilamos algunas de las investigaciones más importantes….

1) Quitar fricciones de procesos de compra

2) AR interactuando con el mundo real

3) Electromiografía

4) Workrooms

Los casos de uso han estado orientados a videojuegos, salas de trabajo y aulas de aprendizaje. Parece que no hay ningún problema grave en términos de privacidad… pero recientemente la situación ha cambiado.

Hasta aquí, las investigaciones apuntan a que Facebook quiere ser la empresa líder en el mundo digital. La apuesta incremental en “realidad aumentada” y tecnologías que van a facilitar esta interacción entre el mundo real y digital es donde más están creciendo.

5) AI (Inteligencia artificial avanzada)

En FAIRS con más de 300 investigadores se preparan los algoritmos que seguramente tendrán influencia y modelarán parte de la sociedad del futuro.

6) Ahora, las tremendas gafas

Martin Harbech, director del grupo Facebook comparte el 9 de septiembre de 2021 el lanzamiento en colaboración con Ray Ban de unas “gafas inteligentes” con altavoces, manos libres y… cámaras….

Ahora la apuesta con esta colaboración suena a competirle nuevamente a “Snapchat” y sus gafas “Spectacles”. Acercar este tipo de “hardware” a artículos de moda tiene algunas implicaciones de privacidad.

Joana Sternn, periodista de WSJ lo explora en el siguiente video…

Implicaciones

1) Una cámara muy difícil de ser detectada por un espectador. Una grabación puede ser realizada sin que las dos partes estén enteradas

2) Las grabaciones podrían llegar a internet e infligir temas de privacidad

3) Acceso al mercado masivo por un precio de $300 dllrs a articulos que antes eran de “espionaje”

4) Es posible que los usuarios hagan mal uso y sea fácil de volverlos más disuasorios con algunos arreglos manuales (sharpie pintando el LED que “alerta cuando está encendido”)

** Te puede interesar nuestro blog: ” Caso Facebook de Cambridge Analytica”

¿Cuál es tu opinión de esta línea de productos de Facebook? Ahora nuevas compañías buscarán tener presencia en esta categoría ¿Apoyarías estos desarrollos? ¿Consideras que puedan vulnerar tu privacidad?

De continuar por esta línea la privacidad pasará de ser un derecho a una prestación que sólo pueda ofrecerse en ciertas situaciones del mercado.

Continuemos la conversación en @DatlasMX y te invitamos a suscribirte a nuestro nuevo lanzamiento en www.datlasacademy.com

-Equipo Datlas

¿cómo detectar fake news manualmente? – investigación datlas

Hemos hablado antes de “Fake News” en este blog y con motivo a una serie de noticias falsas que se dispersaron en “Whatsapp” este fin de semana que pretendían dar un mensaje del “Secretario de Economía de Nuevo León” quisimos compartir y reforzar este tema.

En este episodio haremos hincapie de algunas técnicas para detectar “fake news” y repasar los puntos más importantes en este ejercicio. (Usaremos como fuente esta columna: https://www.visualcapitalist.com/how-to-spot-fake-news/)

¿Qué tipo de contenido falso existe?

  • Parodia o engañosa
  • Conexión Falsa entre el encabezado y el contenido
  • Contenido confuso
  • Contexto falso en tiempo o lugar
  • Contenido con fuentes anónimas o no identificables
  • Contenido manipulado
  • Contenido 100% fabricado

***Te puede interesar “Radiografía de Fake News en México”. Liga: https://blogdatlas.wordpress.com/2021/06/20/fake-news-radiografia-en-mexico-columnas-de-opinion-datlas/

¿Cómo se puede detectar ?

  • La fuente – Cuál es la historia, quién la investiga y/o comparte
  • El URL (liga de website) – Es conocido el sitio web o tiene algún respaldo. Si, por ejemplo habla sobre una nota mexicana sería más confiable que termine en “.com.mx”
  • El texto – La ortografía y puntuación tendrá que ir de acuerdo a la seriedad de la nota
  • La información – Revisa las citas de otros autores y valida la información en otras fuentes
  • El autor – Si lo buscas encontrarías otra nota de la misma o el mismo autor
  • Fuentes de respaldo – Revisa la información vinculada en links que te lleven a otros sitios
  • La fecha – La publicación es oportuna, actual o es una re-publicación de otro momento en el tiempo
  • El sesgo – Considera si tus creencias afectan el proceso de validación de la nota
  • Experta – Tiene alguna referencia estilo académica y está hecha de manera correcta

*** Te puede interesar “Fake News en tiempos de COVID-19”. Liga: https://blogdatlas.wordpress.com/2020/04/20/fake-news-en-covid-19-la-2da-pandemia-conferencia-talend-land-tv-2020/

También te dejamos el video de la charla completa que se impartió en “LAB NL de CONARTE” en Nuevo León, México.

Hasta aqui la columna de hoy. Te invitamos a continuar aprendiendo con nuestro contenido y a no perder la oportunidad de suscribirte a Datlas Academy. Esta nueva iniciativa que lanzamos para incrementar el aprendizaje de analítica y transformación digital en la comunidad de LATAM.

Equipo Datlas

-Keep it weird-

DESARROLLO DE DASHBOARD DE INTELIGENCIA PARA EL MONITOREO TURÍSTICO – MANUALES DATLAS

Dentro de nuestro portafolio Datlas nos encontramos con una propuesta de valor en dónde desarrollamos tableros de inteligencia llamados dashboards en dónde reunimos información para monitorear cualquier tipo de sector, industria o negocios a partir de datos públicos o privados, datos que de cierta manera nos dan un potencial para la toma de decisiones o creación de iniciativas. (TURISMO)

En este te blog te mostraremos uno de los dashboard que estamos desarrollando para la industria Turística en el estado de Nuevo León en alianza con el Clúster de Turismo de Monterrey y Observatorio Turístico NL. Continua leyendo si quieres aprender sobre qué es un dashboard, cómo funciona esta alianza de industria y actualmente cómo se ve la navegación de nuestra plataforma.

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Estructura de un Dashboard

Un dashboard es un sistema de información con tableros, filtros y visualizaciones (gráficos o tablas) que permite monitorear datos, tendencias y predicciones de una manera ordenada. Es por ello que te enlistamos las características y conceptos preponderantes:

  • Tableros: Son elementos esenciales de un dashboard en donde concentramos información de un solo tipo o categoría.
  • Filtros: Son botones que permiten visualizar la información de manera segmentada. Ejemplo: años, meses, municipios y a nivel estado.
  • KPI´s: “Key Performance Indicators” o indicadores clave de desempeño, utilizados para medir el rendimiento de las actividades y aplicaciones de nuestro proyecto.

Antecedentes

¿Qué es el Clúster de Turismo de Monterrey?

Es la concentración de empresas interconectadas que cooperan para el desarrollo de la innovación, la competitividad y la inteligencia de mercado. Son fenómenos, no políticos, existentes por la naturaleza económica de un país, como resultado de un proceso de mercado.

Bajo el régimen de triple hélice: Gobierno, Academia e Industria convergen para realizar actividades de innovación que contribuyan al desarrollo económico y la competitividad global de las empresas de Nuevo León.

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Como objetivo estratégico y acuerdo de colaboración con el Clúster de Turismo de Monterrey se estableció un plan para generar un tablero de información (“Dashboard”) para monitorear la industria de Turismo en el Estado.

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Introducción a “DASHA” MTY Travel Intelligence Dashboard

Te presentamos a DASHA (Así le nombramos a esta nueva plataforma en co-creación) …

El MTY Travel Intelligence Dashboard reúne datos públicos y privados de la industria Turística al momento de manera actualizable para monitorear cada una de las áreas que en su mayoría a base de investigación han sido fundamentales para este proyecto, consta de la siguientes secciones:

  • Economía
  • Ocupación Hotelera
  • Llegadas y Transportes
  • Negocios y Parajes Turísticos
  • Socioeconómicos
  • Eventos y Convenciones
  • Noticias y Reportes
  • Tecnología en Turismo
  • Otros
  • Resumen Nuevo León
  • Repositorio Clúster Turismo de Monterrey
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A continuación de mostraremos cada uno de los pasos para ingresar, navegar y consultar a “DASHA” MTY Travel Intelligence Dashboard:

Ingresando a “DASHA” MTY Travel Intelligence Dashboard

Por medio de este video te mostraremos los pasos a seguir para registrarte por medio de nuestra página web www.datlas.mx, iniciar sesión como usuario y tener acceso al MTY Travel Intelligence Dashboard.

Primera navegación en “DASHA” MTY Travel Intelligence Dashboard

Por medio de este video te mostraremos las 11 diferentes secciones que nos ofrece el MTY Travel Intelligence Dashboard, así como algunos botones de interés para desplazarte por el Dashboard o ponerte al contacto con nosotros.
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Futuro del Proyecto

La escalabilidad de nuestro proyecto trasciende en la innovación de nuestro potencial en el análisis de datos de una manera ágil, esto para ser utilizado por una mayor cantidad de usuarios.

Las mejores implementaciones del business intelligence por medio de DASHA generan tableros que nos hagan más eficientes a la hora de tomar decisiones para las organizaciones que componen las industria del Turismo en la región.

Detectando cada uno de los perfiles e intereses de las personas, para monitorear comportamientos críticos o situaciones que necesiten inmediatez con datos duros, al momento y de manera automatizada.

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Si te interesa generar un Dashboard para monitorear tu industria y/o organización revisa nuestra sección especial en la website de Datlas o bien contáctanos a ventas@datlas.mx

– Equipo Datlas –

Keep it weird

Dashboards de negocios, guía para principiantes – MANUALES DATLAS

Un avión donde viajan 300 personas que puede ser conducido por 2 personas, una megaciudad de más de 5 millones de habitantes conducida desde un “war-room” (C4 ó C5) con 20 personas, o la gestión de un mundial de fútbol en más de 20 ciudades a la vez controlado por un equipo de 40 profesionales ¿Qué herramienta tienen en común?  Todos en algún momento usaron dashboards.

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En los negocios ocurre igual. Un tablero de control o dashboard es un lugar donde se pueden monitorear los aspectos más importantes del quehacer de una organización. Sinedo así,en el campo de “inteligencia de negocios” o “business intelligence”, este tipo de herramientas le ayuda a los tomadores de decisiones y operativos a reaccionar de forma efectiva a cambios en el negocio.

1) ¿Qué es un dashboards de negocios?

Es un gráfica que refleja el estatus operativo de datos recolectados en tiempo real (o casi tiempo real) visualizados en una plataforma. Un ejemplo de lo que podría ver un empresa que se dedica a envíos de comida a domicilio en un dashboard.

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Así como los pilotos en un avión monitorean la altura, velocidad, ruta y otros aspectos del vuelo. En un negocio podríamos vigilar las órdenes , las ventas, tiempos de entregan las entregas exitosas, los artículos más vendidos, entre otros.

Te puede interesar nuestra columna titulada: Ranking de Dashboards de COVID-19.

2) Características de un dashboard

Para ser considerado un buen panel de control tendría que integrar:

  • Un sistema valioso de indicadores
  • Visualización e interacción intuitiva
  • Buena calidad de datos como insumo y amplitud en cortes temporales
  • Un sistema completo de arquitectura que permita actualización automática

Recomendamos que leas nuestro ejemplo en: Analítica en Dashboards para Turismo.

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3) ¿Cuáles son los tipos de dashboards?

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  • Dashboard estratégico: Resume y sintetiza los indicadores más importantes de la compañía para tomar decisiones de manera rápida basadas en datos
  • Dashboards analíticos: Puede ser estratégico y operativo, destinado a que los equipos de mandos altos y medios puedan tomar decisiones de manera más ágil
  • Dashboards operativos: Enfatiza el reporteo de información constante y continua
4) ¿Qué acciones debería habilitar un dashboard?
A) Seguimiento a KPIs
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Una vez que se realizó el trabajo de planificación estratégica donde se delimitaron los KPIs que los equipos de trabajo deberán de cuidar para que los proyectos tengan buena salud es importante poder visualizarlo en el dashboard. Por lo mismo es útil generar un “semáforo” donde rojo sea señal de gran oportunidad para mejorar y verde sea buena salud.

B) Alertar de comportamientos fuera de rango o prevenciones
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Las mejores implementaciones de inteligencia de negocios generan tableros que están listos para alertar sobre comportamientos críticos o situaciones que necesitan inmediata atención. Idealmente estas notificaciones tienen que ser desarrolladas por las personas con más experiencia en la organización y con base a atender las oportunidades que de no atenderse podrían representar un costo no reemplazable a la compañía.

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C) Monitoreo en tiempo real
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En una etapa más avanzada habrá que procurar que el monitoreo de los datos sea en tiempo real. Esto requiere necesidades más sofisticadas de infraestructura y que se cuenten con iniciativas de ciberseguridad para asegurar que no haya fugas de información. Esto permitiría una toma de decisiones más oportunas sobre datos que sean reales.

Cierre

Los dashboards permiten ser más eficientes y eficaces en la toma de decisiones operativas y en el cumplimiento de la estrategia de una organización. Hay que trabajar de la mano con el área o la función de planeación en nuestra compañía para generar buena calidad de KPIs, alertas y sobre todo garantizar que los datos más dinámicos sean actualizados en tiempo real.

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Si te interesa seguir conociendo más de este tema (KPIs y herramientas de medición te invitamos a nuestra próxima charla. Puedes registrarte aquí GRATIS: https://bit.ly/dfuturos4 

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También solicitar en nuestro marketplace una llamada para platicar sobre este tema y evaluar cómo con alguno de nuestros casos aplicados podemos ayudar a tu organización.

Fuentes:

Categorizando las zonas con más choques y siniestros en Nuevo León – Datlas Research

Cuarentena por Coronavirus y Covid-19… y el placer más grande que algunos tuvimos fue la oportunidad de visitar el supermercado, la única salida obligada, con muy poco tráfico vehicular en la ciudad.  Menos tráfico está relacionado con menos probabilidad de choques y siniestros así que nos encontramos con vialidades bastante fluidas.

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Al tener un periodo de más tranquilidad en los flujos y el tránsito social nuevas iniciativas del gobierno y el sector privado han emergido. Por ejemplo,  lanzamientos de ciclovías, arreglar vías principales y carreteras de algunos municipios y ,por qué no, enfocarse mejorar el tránsito en las rutas donde más choques se registran. En esta columna utilizamos históricos de 3 años de choques para Nuevo León para identificar y “categorizar” las zonas de más choques en el Estado. Los ejemplos que veamos son aplicables a nivel nacional y es una propuesta de enfoque de análisis para gobiernos y aseguradoras.

¿Cómo funciona?

El análisis comienza con una base de datos, similar a la que usamos en 3 mitos y realidades de choques en NL, pero enfocado en un registro de choques por ubicación con detalles del tipo y modelos  de vehículos. En tipo, el detalle que tenemos son choques de auto, camión, camión ligero y motocicleta. En modelos tenemos choques de autos desde 1950 hasta el 2019.

Para fines prácticos, generamos 2 variables dicótomas o dummy. Una que señale con 1 cuando el choque haya sido de auto y 0 cualquier otro tipo de vehículo. Segundo una variable en donde si el choque fue por un modelo reciente de auto, entre el 2015 y 2019, y 0 siendo cualquier otro modelo menor o igual al 2014.

¿Cuáles podrían ser los pasos a seguir en un análisis

Para este ejercicio preferimos usar nuestra herramienta de mapas que, de manera más clara que un archivo de excel, nos permite identificar de inmediato el lugar de los hechos. De esa manera podemos construir los siguientes journeys:

1) Enfocarnos en las zonas de alta cantidad

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La base de datos original tiene los choques por coordenada, sin embargo hicimos un trabajo de agregación de datos ubicando el acumulado de choques dentro de una cuadrícula en todo el mapa de Nuevo León. Cada punto representa una geometría con un área de 5km cuadrados en donde ocurrieron los choques. Si visualizamos en un mapa esta información con gráficos de “burbujas” podremos identificar en que zona de la ciudad se han acumulado la mayor cantidad de choques.

33% de los choques en el Estado han ocurrido en 25 kilómetros cuadrados.

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2) “Categorización” de todos los choques en modelos de auto recientes

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Si quisiéramos enfocarnos en las zonas donde hay más choques acumulados podemos usar la gráfica de puntos de dispersión encima del mapa. Preferimos la geometría tipo cuadros para poder identificar en rojo las zonas de mayor enfoque. Además generamos una variable de proporción de choques de modelos recientes. De esta manera podemos localizar de maneras inmediata los siniestros de casos de 2015 a la fecha.

3) “Categorización” de modelos más siniestrados por regiones

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Finalmente podemos aumentar la resolución convirtiendo la variable modelo en numérica y promediando el año de los vehículos que más han chocado en los últimos 3 años.  En este caso detectando las zonas donde chocan los autos de años más recientes. Sorprendentemente no se percibe que exista una relación entre nivel socieconómico y año de los autos chocados.

Video de navegación

Este tipo de iniciativas y plataformas podrían ser utilizadas por aseguradoras para planificar sus estaciones temporales donde envíen a sus flotillas para que puedan llegar a los choques con menor tiempo. Elevando así el nivel de servicio. Por otro lado podrían mapear cambiar los múltiplos en sus pólizas considerando si las zonas donde transita habitualmente un asegurado son de alto o bajo riesgo de choques.

En el caso de gobiernos, podrían evaluar adecuar señalizaciones de tránsito en las zonas de mayor riesgo así como mantener cerca a oficiales de tránsitos cuando ocurran este tipo de percances.

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Hasta aquí la columna de hoy, gracias por leer y si te interesó no dudes en difundirla con tus contactos y aseguradoras. Te recomendamos también visitar nuestro podcast “Café de Datos”donde estamos publicando semanalmente capítulos donde hablamos de analítica y estrategias de datos.

Saludos

Equipo Datlas

– Keep it weird –

El impacto del COVID-19 en la educación y el auge de las Ed-Tech

“La educación es el arma más poderosa que podemos usar para cambiar el mundo” – Nelson Mandela

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Es imposible negar que la actual crisis mundial de salud provocada por la pandemia del COVID-19 esta teniendo fuertes impactos económicos y sociales. Los titulares de periódicos, noticieros y hasta redes sociales están tapizados de artículos respecto a estos temas. Pero existe un impacto igualmente sensible, y quizá mucho más relevante por su trascendencia en el tiempo, en el tema de la educación. En esta columna vamos a contextualizar algunos efectos directos que esta crisis ha provocado en el sistema educativo, vamos a hablar de algunas soluciones que se están llevando a cabo en diferentes países y, finalmente, comentaremos acerca de las Ed-Tech (Education Technologies), la manera en la que esta mega tendencia ha acelerado su crecimiento y adopción bajo estas circunstancias y como se ve el futuro cercano con respecto a estas nuevas técnicas de educación.

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El pasado 23 de marzo de 2020 las cifras de la UNESCO estipulaban que más de 1,300 millones de estudiantes de todo el mundo no podían asistir a la escuela o la universidad. Estas cifras se refieren a los alumnos matriculados en los niveles de educación preprimaria, primaria, secundaria, preparatoria y universidad. Más de 1,379,344,914 estudiantes, equivalente al 80% de los estudiantes del mundo están siendo excluidos de las instituciones educativas por cierres en todo el mundo. Otros 284 millones de estudiantes están siendo afectados de alguna manera por cierres a nivel local.

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Ahora bien, las instituciones educativas como agentes económicos también tuvieron que generar sus planes de contingencia para mantener sus modelos de negocios y velar por el bienestar de las personas que integran sus organizaciones. Siendo así una de las medidas más populares para combatir esta gran desventaja de no poder realizar la educación de manera presencial ha sido recurrir al aprendizaje remoto a través de diferentes tecnologías: China, Italia, Francia, Alemania y Arabia Saudita han transformado la educación totalmente en línea; teléfonos móviles o televisión en Vietnam y Mongolia, por ejemplo. Además de la infraestructura y la conectividad, la familiaridad de los maestros y administradores con las herramientas y los procesos también son factores clave para proporcionar educación a distancia como lo establece la experiencia de Singapur. Otros países como Líbano envían a los niños a casa con lecciones como tarea. En Bulgaria, se han creado más de 800,000 cuentas para todos los maestros y padres, los editores se han movilizado para abrir los libros de texto digitales y materiales de aprendizaje para los grados 1 a 10, y dos canales de televisión nacionales transmitirán televisión educativa. A medida que más países cierren las escuelas, se necesitará más creatividad. Por ejemplo, la adaptación de las plataformas existentes para su uso en teléfonos inteligentes, y/o el acuerdo con las compañías de telecomunicaciones para eliminar el costo de acceder al material desde un sitio del Ministerio o Secretaria de Educación podría ser parte de los esfuerzos de mitigación.

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En México se está capitalizando una medida que ha existido desde 1968: la televisión educativa. El gobierno ha utilizado Telesecundaria para proporcionar educación secundaria a estudiantes en áreas rurales a través de canales de televisión. Actualmente, el sitio web de Televisión Educativa y la red nacional de televisión educativa brinda acceso a diferentes canales que transmiten televisión educativa en todo México (Telesecundaria, Telesecundaria +, Ingenio TV, Aprende TV, Telebachillerato y Capacita TV) junto con los horarios de transmisión de los mismos. Dentro de la plataforma también se apoya a la formación de docentes con “educación y capacitación digital” utilizando cursos masivos abiertos en línea (MOOC), micro cursos y conferencias en línea.

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Finalmente, los emprendedores e innovadores han transformado la crisis del COVID-19 en una oportunidad, como mencionamos en nuestra anterior columna, y la han capitalizado dentro de la industria Ed-Tech. Están aprovechando el momento para experimentar con opciones de educación menos intensivas en mano de obra basadas en tecnología. Pero, como señala Audrey Watters, crítica de la influencia del capitalismo y la tecnología en la educación, la educación es mucho más que la simple entrega de instrucción o el dominio de ciertas habilidades. Hay que tener en cuenta cuestiones como la accesibilidad, la privacidad y la seguridad al momento de implementar este tipo de soluciones. Asimismo, es importante tomar en cuenta que las escuelas sirven como centros comunitarios y centros de nutrición, así como espacios seguros para estudiantes y familias que se ven afectados por la desigualdad, la inestabilidad de la vivienda y la inseguridad general con la que muchos viven hoy.

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Para mejorar el aprendizaje en el aula y hacer que la experiencia educativa sea más significativa para los estudiantes, las escuelas y las Ed-Tech deben unirse. Las escuelas deben adoptar constantemente soluciones de aprendizaje en línea junto con el enfoque tradicional del aula. Las soluciones digitales como el aula invertida, que se centra en la participación de los estudiantes, el aprendizaje activo y los sistemas de gestión del aprendizaje, y crea un entorno de aprendizaje colaborativo y mantiene a todos los interesados, incluidos los maestros, padres y estudiantes conectados, harán que el aprendizaje sea más inclusivo.

Cuando las cosas vuelvan a la normalidad después del COVID-19, es probable que la industria educativa sea impulsada por las plataformas Ed-Tech, haciendo que la educación sea más accesible para los estudiantes. Tales soluciones aseguran que los estudiantes aprendan, a pesar de cualquier obstáculo, e incluso cuando no pueden ir a la escuela. Además, las plataformas digitales son una herramienta para que los maestros hagan que el aprendizaje sea más interesante e inclusivo y lleven a cabo tareas académicas con mucha facilidad.

Gracias por leer la columna de hoy, te invitamos a contarnos como se vive este cambio educativo en tu comunidad a través de nuestras redes sociales.

@DatlasMX