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Tecnología y análisis de datos para negocios antes esta “nueva realidad” post COVID-19

Si bien es cierto que, por lo menos en México, no hemos concluido definitivamente la lucha contra esta pandemia, recientemente hemos optado por “reactivarnos” bajo medidas y protocolos que velan por nuestra salud y cuidan el distanciamiento social. El regreso a las actividades es quizá tan retador como cuando por primera vez tuvimos que entrar en cuarentena. Cada uno de estos cambios nos exige, como negocios, una gran capacidad de adaptación. En esta columna vamos a platicar acerca de algunas herramientas tecnológicas y formas en las que el análisis de datos puede ayudarnos a adaptarnos mejor a esta nueva normalidad.

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En primer lugar, como siempre lo hemos dicho, antes incluso de hablar de tecnología, están las personas. La cuarentena nos obligó a gestionar a nuestro talento humano a distancia utilizando plataformas tecnológicas como Zoom y Teams para las reuniones y videoconferencias. Asimismo, tuvimos que aprovechar herramientas como Asana o Monday para dar seguimiento a proyectos y actividades. En este regreso a la nueva normalidad el reto más grande recae en operar con menos personal y al mismo tiempo generar suficientes ingresos como si estuviéramos operando con normalidad. Para cada uno de estos retos podemos aprovechar la tecnología y los datos.

Por un lado, para el reto operativo lo primordial es tener mapeados los procesos de negocio para entender que tecnologías pueden ayudarnos a automatizar o eficientizar alguno de esos procesos. Pongamos un ejemplo: Eduardo es gerente de ventas de un negocio que da servicio a otras empresas con maquinaria y equipo industrial. Uno de los procesos más importantes para Eduardo es la atención a clientes y el seguimiento de las actividades. Simplificando enormemente sus procesos, Eduardo se enfrentaba a dos grandes fases que consumían la mayoría del tiempo y recurso humano de su negocio: atender los requerimientos de los clientes y construir la logística de atención en cuanto a tiempos y movimientos de su flotilla de mantenimiento. ¿Cómo está logrando Eduardo apoyarse de tecnología para estos casos? Muy sencillo, en primer lugar, adapto un chatbot desde su página web que mediante preguntas predeterminadas podía interactuar con los clientes para registrar sus pedidos/necesidades y armar, de forma automática, el requerimiento interno. En segundo lugar, apoyado de su área de tecnologías de la información (TI) implementaron un sencillo algoritmo de optimización de rutas que de forma dinámica construía, cada día por la mañana, la ruta óptima para cada cuadrilla de personal con el objetivo de que pudieran atender a la mayor cantidad de clientes, en el menor tiempo y en distancias relativamente cercanas. De esta forma Eduardo logró atender al 80% de los clientes con tan solo el 50% de su personal activo y dar servicio con una mejora del 20% en tiempo de respuesta.

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Por otro lado, los negocios no solo tenemos que lidiar con una operación limitada sino también con el reto de generar las ganancias o ingresos que habíamos estimado a inicios de año durante nuestra planeación anual. ¿Cómo lograrlo? Es aquí precisamente en donde un buen análisis de datos puede apoyarnos para identificar algunas oportunidades. El ejemplo más claro es el cuidado sobre la salud financiera del negocio. En este nuevo contexto los expertos sugieren enfocarnos en cuidar los flujos de efectivo y empezar a pensar un poco más en el día a día y los objetivos a corto plazo. Un análisis de datos puede ayudarnos a monitorear indicadores como la cartera de clientes, es decir, las cuentas por cobrar que tenemos a favor del negocio. Si no estas familiarizado con este indicador puedes conocer este y otro tipo de indicadores en nuestro Marketplace. Analizar el comportamiento de la cartera de clientes histórica nos puede ayudar a realizar ejercicios de planeación de escenarios teniendo en cuenta las posibles consecuencias indeseables como retrasos en pagos o cuentas que caigan en incobrables.

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Finalmente, otra de las relaciones principales a cuidar en este retorno a la normalidad es la de nuestros proveedores. Las presiones que el cliente ejerce sobre los negocios se traducen también en presiones que nosotros mismos ejercemos sobre nuestros proveedores y así como estamos adaptándonos internamente a este nuevo normal debemos también tomar en cuenta y cuidar nuestra relación con proveedores. Para este caso nos viene a la mente el ejemplo de Sofia, una emprendedora que justo a inicios de año abrió su segunda sucursal de una cafetería con un concepto bastante innovador de comida saludable con un toque de sabor único. Ante esta nueva realidad Sofía se vio en la necesidad de replantear su relación con proveedores para ajustarse a estas circunstancias en donde la atención al cliente fue nula durante algún tiempo e incluso recientemente se reactivó de forma limitada. Lo que logró hacer Sofía fue combinar la tecnología y el análisis de datos para establecer una gestión “justo a tiempo” con sus proveedores principales. ¿Qué fue lo que hizo? Muy sencillo, tomó la información de compras, insumos y producción que había tenido el último año para identificar los niveles medios de inventario que necesitaba por semana y por mes, cuidando algunas temporalidades como vacaciones o cambio de estaciones. Una vez estableciendo esta dinámica de producción realizó un ajuste con base a los movimientos de estos últimos veces en cuanto a pedidos y consumo, que principalmente se tornaron en pedidos a domicilio. De esta forma logró llegar a un acuerdo con sus principales proveedores para instalar un nuevo sistema en su punto de venta desde el cual los proveedores pudieran tener visibilidad de los consumos de insumos que estaba teniendo Sofía y a partir de identificar el punto de reorden, es decir, el punto en el que necesitaban reabastecer, están generando una dinámica mucho más eficiente de uso de recursos y manteniendo sanos, aunque en niveles menores, los niveles de venta y la sustentabilidad de sus negocios.

Así que cuéntanos, ¿qué medidas estas tomando tu para volver a la nueva normalidad? ¿qué tecnología estas utilizando? ¿qué tipo de análisis de datos estas aprovechando?

@DatlasMX

Sports Analytics: el nuevo MVP (jugador más valioso)

Durante los últimos años hemos estado escribiendo acerca de las distintas aplicaciones que tiene el análisis de datos. Desde los negocios hasta la música, las iniciativas sociales y muchas otras facetas más. En esta ocasión vamos a hablar del nuevo jugador más valioso en los deportes, una de las aplicaciones más populares del análisis de datos en los últimos años, los famosos Sports Analytics o analítica deportiva, es decir, el análisis de datos aplicado en los deportes. También puedes consultar nuestro blog anterior en donde hablamos de algunas aplicaciones y eventos de sports analytics. ¿Qué es? ¿Cuándo empezó todo esto? ¿Realmente que relevancia tiene en los resultados? Y ¿cómo pinta el futuro para esta industria? Es algo en lo que estaremos profundizando el día de hoy. Quédate al final y entérate de una noticia que tiene que ver con Datlas y los Sports Analytics.

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Para comenzar lo más importante es tener una definición general de ¿qué son los sports analytics? Y es que, como su nombre lo dice, se refiere al análisis de las estadísticas relevantes e históricas buscando generar una ventaja competitiva para un equipo o un deportista en lo individual. A través de la recopilación y el análisis de estos datos, la analítica deportiva provee información a los jugadores, entrenadores y demás personal para facilitar la toma de decisiones antes, durante y después de los eventos deportivos.

Si bien esta es una práctica que ha tenido sus inicios hace más de 10 años, la realidad es que el término como tal de “sports analytics” se volvió famoso en la cultura deportiva después del lanzamiento de la película Moneyball en el 2011. La película está basada en el best-seller de Michael M. Lewis del 2003 “Moneyball: The Art of Winning an Unfair Game” que cuenta la historia acerca de la temporada 2002 de los Oakland Athletics, el equipo de beisbol de Oakland California, donde el Gerente General Billy Beane (interpretado en la película por el actor Brad Pitt) utiliza la analítica deportiva para construir un equipo competitivo con presupuesto mínimo. Si no has visto la película te recomiendo que aproveches esta cuarentena y la pongas en tu lista. Sin ánimos de arruinarte el final (spoiler alert) los resultados que los A´s lograron esa temporada fueron impresionantes. Tan solo al inicio de la temporada se posicionaron 10 juegos por detrás del líder de la división. Tres semanas después ya estaban a solo 4 juegos del primer lugar. Dos meses después el equipo comienza una impresionante racha ganadora que termina con 20 juegos al hilo. Eventualmente los A´s logran conquistar el titulo del oeste, pero pierden la serie mundial frente a Minnesota.

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Aun así, muchos escépticos dirán que el caso de los A´s es uno en un millón y que, estadísticamente hablando, hace falta una mayor muestra para comprobar que el método realmente funciona. Precisamente tras la impresionante historia de Oakland, otros equipos comenzaron a invertir en sports analytics. Algunas franquicias como los Mavericks de Dallas en la NBA, las Águilas de Filadelfia en la NFL y los Boston Red Sox en la MLB son considerados como los equipos más sabios y con más inversión en analítica deportiva. De hecho, los Red Sox, que no ganaban la serie mundial desde que intercambiaron a Babe Ruth a los Yankess de Nueva York en 1918, lograron coronarse en 2004 y 2007 después de integrar analítica deportiva en su toma de decisiones.

Ahora bien, cualquiera de nosotros entiende que el deporte es más que solo el evento deportivo, es decir, que el éxito o fracaso depende tanto de la manera en la que se desempeñan durante el partido, pero también la forma en la que se preparan previamente y la forma en la que aprenden posteriormente al partido. De esta forma hablaremos de los 2 aspectos claves de la analítica deportiva: el análisis en campo y el análisis fuera del campo.

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Por un lado, la analítica en el campo se enfoca en mejorar el rendimiento de los equipos y jugadores en el terreno de juego. Profundiza en aspectos como las tácticas de juego y la aptitud del jugador. Un ejemplo claro de este tipo de analítica es el de la selección de futbol alemana que en 2014 dejó al mundo enmudecido después de propinarle a Brasil una de las derrotas históricas más humillantes en la historia del futbol al ganarle 7-1 durante la semifinal de la Copa Mundial que ese año se disputaba precisamente en Brasil. ¿Cuál fue el secreto de Alemania? Mientras otros equipos tenían a un analista de video y desempeño, la selección alemana usó un software de analytics llamado Match Insights que convertía el video de 8 cámaras alrededor del campo en indicadores claves de desempeño como velocidad de los pases, promedio de posesión de balón, velocidad y distancia recorrida, posicionamiento y numero de toques al balón. Todos estos datos fueron habilitados al equipo directivo, entrenadores y hasta los jugadores a través de una aplicación móvil. Los movimientos de sus oponentes se convirtieron en personas, simulaciones y gráficas, lo que hizo que la aplicación fuera tan fácil e intuitiva como un video juego. La cantidad de información analizada fue enorme, el mismo gerente de la selección mencionó que 10 jugadores pueden producir 7 millones de datos en tan solo 10 minutos. Pero si crees que el análisis de datos que uso Alemania se limito a los partidos de la Copa Mundial, te quedaste corto, porque esta gran hazaña comenzó 2 años antes de la Copa del Mundo cuando estudiantes de la Universidad Deportiva de Cologne Alemania extrajeron datos de numerosos videos acerca del acerrimo rival de Alemania en aquella semifinal, descifrando patrones que reportaron ser una pieza clave en la preparación del equipo para esa Copa Mundial. La habilidad de Alemania para desmantelar la defensa de Brasil fue extraordinaria.

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Por otro lado, tenemos la analítica fuera del campo que se ocupa del lado comercial de los deportes. Esta enfocada en ayudar a una organización deportiva a través de datos que ayuden a aumentar las ventas de boletos y mercancías, mejorar la participación de los fanáticos, etc. El objetivo final es el crecimiento y aumentar la rentabilidad. Un ejemplo de este tipo de analítica es el más reciente lanzamiento de los Vaqueros de Dallas titulado “Pose with de Pros” (posa con los profesionales). Tras un extenso análisis de datos acerca de los aficionados y su experiencia dentro del estadio, la franquicia y AT&T unieron esfuerzos para crear, desarrollar y ejecutar una aplicación de realidad aumentada que permite a los fanáticos tomarse una fotografía con sus jugadores favoritos. Localizados dentro del estadio estos kioscos te permiten no solo tener tu selfie sino compartirla vía redes sociales gracias a la tecnología 5G habilitada por AT&T.

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Finalmente, hemos de reconocer que el análisis de datos se ha vuelto uno de los prospectos a convertirse en el nuevo jugador más valioso del deporte. Frente a un panorama de incertidumbre como la pandemia del COVID-19 incluso en los e-sports la analítica ha tenido un rol cada vez más relevante. Si te gustan los deportes, los datos o incluso ambos, esta es un área de oportunidad enorme para que puedas realizar tu vida profesional. De hecho, nos complace anunciarles qu en el siguiente episodio de nuestro podcast Café de Datos tendremos un invitado especial que se dedica a inteligencia deportiva con uno de los clubes más ganadores de la última década y con el que estaremos platicando acerca de Sports Analytics, como se vive en México, las grandes tendencias y formas en las que está revolucionando el deporte a nivel mundial. Si esta columna se te hizo interesante, espera a escuchar este próximo episodio que será mucho mejor.

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Sin más, nos leemos en la próxima entrada. No dejes de compartirnos tu opinión en nuestras redes sociales.

@DatlasMX

Análisis de mercado con Inteligencia Artificial

Esta mañana tuvimos la oportunidad de realizar un Webinar Gratuito acerca de como estamos usando inteligencia artificial para realizar análisis de mercado de una forma ágil y sencilla aprovechando la gran cantidad de información disponible. Presentamos a Laura, nuestra asistente virtual. Si no tuviste oportunidad de asistir ¡no te preocupes! en esta columna te vamos a contar un poco de lo que estuvimos viendo. Si te interesa aprovechar nuestros Webinars gratis no olvides suscribirte en nuestra página web.

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En primer lugar, comenzamos por definir el concepto de inteligencia artificial (I.A.). Sin duda no es un termino ajeno hoy en día, sino al contrario, se ha puesto tan de moda que muchas personas lo han escuchado, pero pocos saben con exactitud que es a lo que se refiere. La definición de Bill Bulko es una de nuestras favoritas: “La inteligencia artificial es el arte de hacer que las computadoras se comporten como aquellas que vemos en las películas”. Sin duda no es una definición académica, pero se acerca mucho a la realidad, sobre todo en años recientes donde hemos visto numerosas películas que tratan este tema. La realidad es que una definición más científica define la inteligencia artificial como un “programa de computación diseñado para realizar determinadas operaciones que se consideran propias de la inteligencia humana, como el autoaprendizaje”

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Ahora bien, la inteligencia artificial no es algo que haya nacido ayer, como dicen. Este tipo de programas computacionales tuvo sus inicios en los años 50´s con el famoso Alan Turing y su test para identificar si una computadora es capaz de “pensar como un ser humano”. Lo que también es verdad es que en la época de Alan Turing el término inteligencia artificial no existía siquiera, fue hasta 1956 que John McCarthy acuña el término y se comienza a utilizar. A lo largo de estos más de 60 años esta tecnología ha evolucionado desde los primeros chatbot, robots, hasta IBM Deep Blue que logró vencer al campeón de ajedrez. Esto nos lleva a otro punto importante, dentro de la inteligencia artificial existen distintos tipos o subgrupos dentro de los que destacan precisamente la robótica, los sistemas expertos, el procesamiento de lenguaje natural, visión computacional y machine learning. En este caso nosotros nos enfocamos en este último subgrupo mencionado: machine learning, que en su definición simple se entiende como “el estudio de los algoritmos computacionales que mejoran a través de la experiencia”

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Después de esa rápida introducción al tema de inteligencia artificial es momento de platicar un poco del proceso que se lleva a cabo para poder generar este algoritmo que nos ayuda finalmente a realizar los análisis de mercado de forma automática. Para ello nosotros hemos personalizado y adaptado la técnica académica de CRISP-DM a la metodología Datlas y la hemos bautizado como Laboratorio de Datos. Este proceso consta de 6 actividades claves:

  • Extracción
  • Integración
  • Clasificación
  • Visualización
  • Entrenamiento
  • Reporteo

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Durante la primera fase del proceso lo que hacemos es todo el trabajo de minería de datos, es decir, nos conectamos a las diversas fuentes de información abierta, públicas, privadas y, de ser necesario, integramos también datos internos del cliente.

Pasando a la segunda etapa de integración, lo que sucede es que aquellas diversas fuentes de información y datos que ya tenemos se organizan y se “traducen” para lograr homologarlos bajo un mismo “idioma” que en nuestro caso es el componente geográfico o la georreferencia como le llaman técnicamente.

Enseguida viene la parte de clasificación, que muchas veces es uno de los pasos más subvaluados pero es de los más importantes porque es en esta parte en donde pasamos de los simples datos y de la información a la preparación de la interfaz de usuario, al diseño centrado en el consumidor final. La clasificación nos sirve para poder entregar datos a nivel agregado o a nivel granular dependiendo de su relevancia, por ejemplo: si tenemos datos de los check-ins en redes sociales, en esta fase es donde decidimos mostrarlos a través de mapas de calor clasificados por tipo de actividad, en vez de mostrarlos quizá como una masa de puntos individuales dentro de una geografía.

Una vez clasificado todo, pasamos a la parte del cifrado visual en donde elegimos las distintas maneras de presentar la información y se termina de gestar todo ese diseño que se planeo en la parte de clasificación.

Finalmente llegamos al penúltimo paso que es el de entrenar el algoritmo. En este punto es importante entender que cuando hablamos de inteligencia artificial hay distintos tipos de entrenamiento que se pueden ejercer sobre un algoritmo de este estilo. En general se clasifican de dos formas: entrenamiento supervisado y entrenamiento no supervisado.

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Cuando hablamos de entrenamiento supervisado estamos básicamente hablando de tomar el set de datos que tenemos, extraer una muestra del 80%, por ejemplo, indicarle a la máquina cual es la variable de respuesta o lo que quiero calcular, estimar o predecir y pedirle que ajuste un modelo con esas variables. A partir de esto se usa el 20% restante de los datos para probar su asertividad del modelo y se realizan ajustes iterando esta práctica. Por otro lado, el aprendizaje no supervisado es aquel que permite a la maquina “deducir” o aprender a partir de un set de datos sin decirle exactamente que variable de respuesta esperamos o que tipo de ejercicio se quiere realizar. Para ponerlo en perspectiva, en 2016 Microsoft utilizó un entrenamiento no supervisado para generar su chatbot Tray y lo puso a aprender por si solo en base a las conversaciones e información de redes sociales. Este tipo de experimento resulto un tanto controversial ya que Tray se volvió racista y extremista debido a la exposición que tuvo a gran cumulo de datos e información de esta índole. En nuestro caso claramente, por el contexto de negocios utilizamos un aprendizaje supervisado.

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Finalmente terminamos la sesión platicando acerca de un caso aplicado que tuvimos con un cliente en Nuevo León que nos planteó el reto de analizar una ubicación en el centro de Monterrey para descifrar cual podría ser el tipo de negocio ideal que pudiera posicionar en esa ubicación que pudiera estar generando un cierto monto de ganancias mensuales. Sorprendentemente cuando Laura realizó el análisis de entorno descubrió que dentro de la dinámica de la zona había un hospital que básicamente fungía como el generador de tráfico más fuerte y que había hecho que la zona tomara una vocación distinta en los últimos años. A partir de este hallazgo Laura fue a realizar un análisis de entorno de los principales hospitales públicos y privados de Nuevo León para derivar un top 10 de negocios que habitualmente se sitúan alrededor de un hospital y contrastarlo contra el entorno que estaba analizando para identificar aquellos tipos de negocios que tuvieran oportunidad de posicionarse en la ubicación definida por el cliente.

De esta forma logramos entregar al cliente 3 opciones de negocio con un cierto nivel de potencial económico que cumplía las restricciones citadas originalmente y ayudarlo a tomar la mejor decisión a través del uso de tecnología y apalancados en la gran cantidad de datos e información disponible actualmente. Si quieres conocer un poco más acerca de esta experiencia te invitamos a ver el video de testimonio de nuestro cliente

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Finalmente te invitamos a mantenerte en contacto para recibir noticias de los siguientes Webinars y muchas sorpresas más que tendremos para ti. Hasta la próxima.

@DatlasMX

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.

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Un plan para iniciar en E-commerce en tiempos de cuarentena (E-commerce, Podcasts, entre otros) – Datlas Research

Otra semana más de cuarentena, pensamos que podemos demorar un mes en que todo el tema de distanciamiento social nos juegue. O dos, o tres. Mientras tanto las reglas del libre mercado y oferta-demanda comienzan a cobrar más fuerza. Los denominados “brick – mortars” y las marcas de modas han quedado perplejas ante el efecto dominó de la pandemia en sus estados financieros. Primero las contracciones en las bolsas de valores, luego las empresas, los empleos y finalmente las carteras y el abasto familiar de las personas. Pero ¿Esta es la realidad de todas las industrias? ¿Hay excepciones? ¿Habrá un canal más adecuado?

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En la nueva economía que nos espera probablemente se cumplan los principios de “Darwin”, nos referimos a la selección natural. Si vinculamos esta lógica al efecto de la pandemia en la economía podemos poner atención en la importancia que están tomando los canales digitales, la cantidad de emprendedores y empresas que hoy, con urgencia, quieren sumarse a un canal digital y los cambios de hábito en el nuevo consumidor.

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¿Quién lideró la transformación digital en tu compañía?                                             A) Director(a) General ; B) Director(a) de Tecnologías; C) COVID-19

En esta columna  hablaremos sobre cómo los canales digitales, particularmente en “e-commerce” se han destacado entre otros canales de venta por la casi carente necesidad de interacción social en sus transacciones. Daremos algunas ideas para tomarte más enserio los negocios en línea y cómo el análisis de datos te puede ayudar a llegar a las metas de forma más rápida.

Destacados

A continuación, inspirados en el reporte de Stackline que contrasta la variación de categorías transaccionadas por canales “e-commerce” de Marzo 2020 contra Marzo 2019 presentamos algunos resultados interesantes.

A continuación el nombre de la categoría acompañada de la cifra de variación en %.

Top 20 de categorías con más crecimientos durante COVID-19

  1. Guantes desechables +670%
  2. Máquinas de Pan +652%
  3. Medicionas para la tos o resfríado +535%
  4. Sopas +397%
  5. Granos y arroz seco +386%
  6. Comida empacada +377%
  7. Copas de frutas +326%
  8. Equipo para entrenamiento (pesas) +307%
  9. Leche y crema +279%
  10. Insumos de limpieza para trastes +275%
  11. Toallas de papel +264%
  12. Jabón de manos y sanitizador + 262%
  13. Pasta +249%
  14. Vegetales +238%
  15. Harina +238%
  16. Toallas faciales +235%
  17. Medicina para alergias +232%
  18. Salud para la mujer +215%
  19. Cereal +214%
  20. Generadores de poder +210%

Top 20 de categorías con mayor caída durante COVID19

  1. Maletas y equipaje -77%
  2. Maletines -77%
  3. Cámaras -64%
  4. Trajes de baño para hombres -64%
  5. Ropa de novia -63%
  6. Ropa formal de hombres -62%
  7. Trajes de baño para mujeres -59%
  8. Playeras de neopreno para agua -59%
  9. Zapatos atléticos para hombre -59%
  10. Bolsas de gimnasio -57%
  11. Mochilas -56%
  12. Equipo de buceo -56%
  13. Trajes de baño para niñas -55%
  14. Equipamiento para béisbol -55%
  15. Artículos para fiestas y reuniones -55%
  16. Equipo de protección para motociclismo -55%
  17. Bolsas para cámaras -54%
  18. Vestidos y trajes para dama -53%
  19. Botas para mujer -51%
  20. Bastidores de carga para autos -51%

Más ejemplos del reporte completo de Stackline:

El pase de diapositivas requiere JavaScript.

Atributos importantes

No sólo se trata de arrancar una tienda porque conozco a X o Y persona que me puede proveer a buen precio cierto producto. Al menos hay que dedicarle un par de días a la ideación y sobre todo a las selecciones técnicas.

¿Me conviene más subirme a un canal existente o crear el mío?

La respuesta es depende. Si tienes una marca con reconocimiento local o nacional vale la pena hacer tu propia apuesta. Una marca de juguetes muy conocida en Estados Unidos “Toys R Us” tomó la decisión de depender de Amazon como su canal principal digital. Durante un tiempo tenían ciertas primicias y exclusividades para algunas categorías. Conforme Amazon subió su dominio en la arena comercial, tanto físico y digital, fueron integrando competidores y proveedores directos de juguetes. De pronto Toys R Us cayó en ventas en canales digitales y hace un par de meses quebró. Hay que tomar en cuenta que una marca puede diversificar su presencia digital, por lo tanto tendrá que planear qué reglas define en canales físicos, en canales digitales y en canales de terceros.

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Por otro lado si eres un nuevo entrante es recomendable sumarte a canales como Mercado Libre, Amazon, Ebay, Linio, entre otros que podrán educarte un poco en la dinámica del negocio en línea, conectarte con pasarelas de pagos importantes así como protegerte de los contracargos.

¿Cuál plataforma es la indicada para iniciar si quiero hacerlo por mi cuenta?

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Hay que entender que hay distintos roles en el e-commerce. Hay jugadores que solamente juegan en la arena digital. Algunos híbridos, es decir, lo que catalogues en lo digital tiene potencial de que termine en un anaquel físico. Otros preparados para exportar, otro responsables de la logística e inventarios. En toda esta mezcla la recomendación sería atender los puntos de la venta que más están en tu control y con base a esto escoger la plataforma.

  • Adquirir insumos o productos a bajo precio (En tu control)
  • Importarlos o prepararlos para revender (Usa terceros)
  • Preciar, catalogar y promocionar en canales digitales (En tu control)
  • Entregas y logística (Usa terceros)
  • Atención al cliente (En tu control)
  • Reseñas y calificaciones (Usa terceros)
  • Devoluciones (Usa terceros)
  • Pasarelas de pagos y protección de contracargos (Usa terceros)

Con una ecuación como esta podrías tener el potencial de vender productos marginando cerca de 50%-60% dependiendo la capacidad de descuento por volumen que obtengas. Si te gusta esta propuesta de valor te resultará interesante explorar plataformas como: Ecwid, Shopify y/o Magento.

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Y la analítica ¿Dónde? ¿Cuándo?

Una tienda física tiene más de 14 puntos de recolección de datos. Estos postulados los hacemos en nuestras conferencias tratando de sensibilizar a las y los dueños de negocios acerca de como pueden capitalizar datos. En el mundo virtual hay una infinidad de puntos dependiendo las herramientas que utilices. Algunos journeys son:

  • Análisis de datos para seleccionar las categorías que conviene vender. Te recomendamos revisar la página https://camelcamelcamel.com/
  • Análisis de facebook ads y promocionales en tus publicaciones para ver qué segmento de audiencia tiene más enganche con tus post
  • Google analytics cuando nuestro cliente visita la página web podemos conocer su demografía, gustos, preferencias, comportamiento en el sitio web y desarrollar mejoras
  • En el catálogo de los productos que ofreces, podrías monitorear en tu plataforma como shopify o ecwid qué precios son los que mejor tracción tienen en tus productos
  • En el momento de entrega ¿Qué proveedor de logística tarda menos? ¿Cuál te cobra menos?
  • Entre otros…

Te invitamos a conocer nuestro caso de análisis de e-commerce en este vínculo:

Reflexión final

Durante el resto del año, tal como lo hemos comentado en nuestros webinars, continuará siendo una temporada dura en el sentido económico. Hay que continuar buscando nuevas tácticas para mantener a flote nuestros negocios y nuevas líneas de ingreso. El e-commerce es una buena opción, tomará un tiempo en aprender, pero una vez dominado sin lugar a duda será una habilidad digital que te servirá toda la vida.

Por nuestra parte, desde Datlas, recuerda que estamos aqui para aportarle ese granito de arena con la analítica para que tus operaciones sean eficientes, detectes y reacciones rápidamente a nuevas líneas de ingreso y no pierdas dinero en el intento.

Hasta aqui la columna de hoy, te invitamos a escuchar nuestro podcast “Café de datos” para continuar aprendiendo de analítica. Recuerda compartir y difundir este blog con tus colegas que seguramente han tenido ganas de abrir una tienda, pero no se han atrevido.

Equipo Datlas

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¡Las buenas noticias del COVID-19! 6 inventos e innovaciones en México y el Mundo

Hay un refrán holandés que dice: “Cuando soplan los vientos de tempestad unos corren a refugiarse y otros construyen molinos” y para el caso de esta pandemia del COVID-19 no ha sido distinto. Muchos medios de comunicación, e incluso algunas autoridades, se han enfocado en hablar del número de casos, contagios, especular acerca de cuantos días tendremos que estar en cuarentena y los funestos impactos que esta inesperada circunstancia ha traído a la economía. Por otro lado, emprendedores, empresarios y grandes corporaciones han concentrado sus esfuerzos alrededor de la innovación y la creatividad para generar soluciones que aporten a la prevención y erradicación de este nuevo coronavirus. En esta entrada hablaremos de los inventos e innovaciones más sorprendentes que esta “tragedia” ha generado en México y alrededor del mundo.

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#1 Cápsula de aislamiento

Uno de los principales retos de esta pandemia es el contagio y precisamente en México, el Ing. Fernando Avilés ha desarrollado una solución. Ya tenía cápsulas de aislamiento para enfrentar enfermedades contagiosas como tuberculosis o meningitis. Ante esta nueva emergencia, el mexicano ha adaptado y mejorado este gran invento para poder transportar personas contagiadas por COVID-19. La cápsula cuenta con 6 certificaciones, entre ellas la Comisión Federal para la Protección contra riesgo Sanitarios (Cofepris). Además, cumple la Norma Oficial Mexicana de traslado de pacientes. Además, el Ingeniero explicó que: “Aún si alguien durante el transporte de un paciente con una navaja cortara el domo, el aire va a entrar, no va a salir, eso la hace completamente hermética”. A finales de marzo se contaba con 22 de estas cápsulas y a pesar de que hay interés por parte de otros países el mexicano a resaltado que la prioridad es atender la demanda en México.

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#2 Gel antibacterial

Por su parte la empresa mexicana Grupo Modelo ha elaborado gel antibacterial, un producto esencial para las medidas de prevención de contagio del COVID-19, a partir del alcohol extraído del proceso de fermentación de la cerveza Corona Cero, en la planta de Tuxtepec, Oaxaca. La elaboración de este producto cumple con las normas sanitarias mexicanas al tener una concentración de 70 por ciento, el ideal para prevenir la propagación del COVID-19. La cervecera ya ha entregado el primer cargamento con más de 18,000 botellas de 300 mililitros al Instituto Mexicano del Seguro Social (IMSS) y seguirá entregando hasta 300,000 botellas para todo el país.

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#3 Gancho higiénico

Otra de las medidas de prevención más importante es la sanitización de los objetos y espacios que se comparten o están expuestos con el exterior. El diseñador Steve Brooks se dio cuenta, mientras conducía su auto hacia la fábrica, que para abrir la puerta del coche todo mundo necesitaba usar alguna parte de su mano. Usando un poco de creatividad y apalancando su experiencia en DDB Ltd, una empresa que fabrica muebles de oficina, se le ocurrió producir un gancho que hiciera el trabajo. El llamado gancho higiénico es lo suficientemente pequeño como para caber en un bolsillo y está hecho de un material no poroso, lo que lo hace fácil de limpiar. Menos de una semana después de su primer diseño, salieron a la venta cuatro modelos diferentes del gancho, vendiéndose a poco menos de 15 libras (18.60 dólares) cada uno. Está donando un gancho por cada uno que vende.

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#4 Pulsera Immutouch

“Ojos, nariz y boca, no se tocan” dice una frase popular aquí en Monterrey. Pues justo en Seattle, dos hermanos y un amigo, dueños de una startup llamada Slightly Robot, llevaron esta frase a la realidad desarrollando una muñequera para reducir gestos compulsivos como el rascado de piel, morderse las uñas y tocarse el pelo. Cuando su ciudad natal informó de las primeras muertes por el virus el mes pasado, adaptaron el diseño para crear una nueva pulsera inteligente, la Immutouch, que zumba cuando la mano del usuario se acerca a su cara. “Teníamos el algoritmo, teníamos el software y el hardware. Lo hemos reprogramado para que funcione en el contacto con la cara”, dijo Matthew Toles en una entrevista. “Hicimos 350 dispositivos y un sitio web en una semana y ahora todo depende de la rapidez de producción”.

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#5 Respiradores / Ventiladores

Otro de los grandes obstáculos que estamos enfrentado es la demanda de infraestructura de salud para atender a aquellos pacientes que ya han contraído el virus. Dado que este coronavirus ataca directamente el sistema respiratorio y causa neumonía, uno de los aparatos médicos más importantes para el tratamiento de estos pacientes son los ventiladores o respiradores médicos. Estos aparatos que te ayudan a respirar han sido tan demandados que se ha visto una insuficiencia en el abasto de estos. Ante esta situación empresas como Ford y General Motors se han aliados con empresas de la industria de la salud para replantear el trabajo de sus fábricas y, ante la suspensión de producción de autos, enfocarse a producir ventiladores aprovechando algunas de las piezas que ya manejan y la tecnología que poseen en impresoras 3-D. Los esfuerzos de estas grandes armadoras iniciaron apenas en Marzo y a pesar de que se espera un aumento crucial en la demanda para mediados de Abril, las estimaciones de producción en masa de estos aparatos están presupuestadas para inicios del mes de Mayo.

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#6 Mapa de rescate

En Datlas, como saben, nos dedicamos al análisis de datos con componentes geoespaciales, es decir, con coordenadas. Apalancando nuestra experiencia y tecnología hemos generado, una plataforma de mapa enfocada al tema del combate al coronavirus. Lo que hicimos fue integrar un modelo multivariado para identificar zonas vulnerables y plantear un modelo de rescate para que las autoridades y fuerzas de rescate puedan enfocar sus esfuerzos en las zonas más necesitadas de nuestra entidad. El modelo esta documentado, es abierto, pueden contribuir y escalarlo a todo México. El mapa ha sido reconocido por el Banco Interamericano de Desarrollo (BID) como una de las iniciativas de innovación en México que aporta a la lucha contra el COVID-19. Si te interesa ver el modelo y acceder al mapa puedes consultar nuestra nota anterior.

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Finalmente, queremos invitarte a no quedarte con todas estas noticias y alarmas acerca de la pandemia sino voltear a ver y sumarte a estos esfuerzos, en todos los niveles, que hoy en día están teniendo un impacto importante en nuestra lucha, como humanidad, ante esta nueva enfermedad.

Si tienes una iniciativa por favor compártela y hagamos que tengan eco también estas buenas noticias dentro del tema del COVID-19.

@DatlasMX

¿Cómo analizar a la competencia usando mapas? – Datlas Casos de Uso

Una de las claves del éxito de los negocios es la ubicación, como ya hemos hablado, pero para ubicar un negocio hay ciertos aspectos que la mayoría de las empresas, sin importar su giro o sector, toman en cuenta para realizar un análisis y seleccionar el mejor punto. Algunas de estas variables son:

  1. El producto/servicio que a vender (giro/sector)
  2. Competencia (directa, indirecta, sustitutos etc.)
  3. Mercado meta ideal (perfil del consumidor)
  4. Características de la ubicación y el entorno (historia, estructura, demografía, tráfico, accesibilidad, estacionamiento, etc.)
  5. Negocios en la zona (complementadores, etc.)
  6. Aspectos legales (uso de suelo, reglamentación, lineamientos, etc.)
  7. Aspectos financieros (costos, gastos, mantenimientos, etc.)

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Sin duda algunos de estos puntos, en un inicio, los define el emprendedor/empresario como, por ejemplo: el mercado meta ideal o perfil del consumidor. Mientras que otros provienen de un análisis de mercado y entorno respecto a la ubicación analizada. En esta entrada nos vamos a enfocar en el análisis de competencia a través de nuestras plataformas de Mapas.

Para ello vamos a utilizar el caso de Andrea, una joven emprendedora con un concepto de gimnasio que mezclaba la parte tradicional de las maquinas y las pesas con toda esta tendencia del baile y las nuevas metodologías fitness. Andrea estaba por abrir su segunda sucursal en Nuevo León. Reconociendo que este mercado estaba teniendo un auge y que los competidores nacían de forma rápida y con facilidad, decidió enfocarse en analizar a la competencia alrededor de esta nueva oportunidad de ubicación. Así que ¿Cómo lo hizo?

En primer lugar Andrea entró al Marketplace de Datlas y adquirió su Mapa Premium para Nuevo León.

Quédate hasta el final y descubre el código de descuento para adquirir hoy mismo tu Mapa Premium para cualquiera de las geografías disponibles

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Una vez adquirido su mapa, entró directamente en la página web de Datlas (www.datlas.mx) y se autentificó como usuaria.

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Una vez dentro de su panel personalizado, se fue a la sección de Mapas y selecciono su Mapa Premium para Nuevo León.

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Una vez dentro del mapa, utilizo la barra de búsqueda por dirección para localizar la ubicación que estaba evaluando.

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En cuanto localizó la ubicación, Andrea hizo uso de una herramienta llamada “Consulta Establecimiento” que se encuentra justo en la cuarta posición de la barra lateral derecha, debajo de la herramienta de búsqueda específica y justo arriba de la herramienta de medición de distancia.

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Haciendo uso de esta herramienta Andrea, y todos nuestros usuarios, pueden escribir una palabra clave, en este caso, por ejemplo: gimnasio y el sistema realiza una búsqueda de esa palabra clave en las bases de datos de negocios para obtener como resultado todos aquellos establecimientos que tengan esta palabra dentro de su nombre comercial y/o de su razón social.

En este caso, Andrea al poner gimnasio, obtuvo estos resultados:

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De igual forma, se pueden hacer consultas con palabras claves parecidas como, en este caso, “gym” y obtener también resultados:

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De esta forma, Andrea pudo observar rápidamente el nivel de competencia que existía en el entorno y combinar las distintas herramientas de las que hemos estado hablando en entradas anteriores para complementar su análisis con una segmentación y prospección de cliente.

Finalmente, no olvides que tu también puedes empezar a analizar a tu competencia hoy mismo adquiriendo tu Mapa Premium para cualquiera de nuestras geografías disponibles, aprovecha el cupón BLOG50 para obtener un 50% de descuento (válido por tiempo limitado).

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También te invitamos a contarnos ¿qué reto enfrenta tu negocio actualmente? para poder sugerirte y escribir algunas formas de solución con nuestras plataformas. Escríbenos a ventas@datlas.mx o en nuestras redes sociales.

@DatlasMX

 

 

¡NUEVO! Mapa Socios Datlas: Al servicio de agencias de investigación, firmas de consultoría y grandes corporativos.

Nuestra filosofía está basada en que, con la información y la tecnología adecuada, las personas podrán resolver problemas cada vez más complejos. Para mantenernos en sintonía con esta afirmación realizamos constantes esfuerzos en pro de los tres grandes pilares de nuestra empresa: la información, la tecnología y las personas. Durante los últimos años hemos realizado esfuerzos por integrar cada vez más y mejor información a nuestras soluciones, integrar lo mejor que hay en tecnología y finalmente, lo más importante, escuchar a las personas: nuestros clientes. Cada innovación que hemos realizado ha tomado en cuenta estos 3 pilares y es por ello que hoy nos complace presentarles nuestro más reciente lanzamiento: el Mapa Socios Datlas.

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Este nuevo modelo de licenciamiento nace a partir de nuestra relación con agencias de investigación y firmas de consultoría, entendiendo que hoy en día están teniendo su propia transformación digital, al igual que los negocios a los que les prestan servicios. El objetivo detrás de esta nueva herramienta es apoyarles a generar mayor valor a sus clientes. Quédate hasta el final y podrás ver el video de nuestro primer socio.

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Pero ¿cómo es que estas agencias y consultoras han llegado hasta este punto? Hace falta entender un poco de historia, se las contamos en breve.

Para tomar una decisión basada en datos existe todo un proceso detrás que podemos simplificar en 5 etapas:

  1. Recolección de los datos
  2. Organización de los datos
  3. Análisis de los datos
  4. Generación de reportes de resultados
  5. Y, finalmente, la toma de decisiones

Esta claro que el valor agregado detrás de los servicios de las agencias y consultoras está en el análisis de la información, por lo que las etapas de recolección y organización de datos resultaban ser un “mal necesario” hace algún tiempo. Dado el contexto de los negocios y la estructura de estas organizaciones, generalmente delegaban este trabajo a un solo miembro de la organización por lo que estas etapas se volvían intensivas en consumo de tiempo y recursos.

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Conforme los negocios fueron evolucionando, comenzaron a exigir cada vez un menor tiempo de respuesta para estos servicios y las agencias y consultoras, muy acertadamente, comenzaron a distribuir el trabajo entre un equipo de personas, logrando beneficios directos.

Pero actualmente el contexto ha cambiado de una forma disruptiva. Hoy en día los negocios no solamente exigen una inmediatez en la respuesta sino una capitalización del valor que saben que esconden sus datos. Y es precisamente en este punto donde, en conjunto, hemos desarrollado una solución que permite a Datlas encargarse del trabajo duro de la recolección y organización de los datos, para que nuestros socios puedan enfocarse directamente y de lleno al análisis de la información y la derivación de accionables de valor.

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De esta manera hemos logrado diseñar una plataforma completamente nueva que capitaliza la experiencia que hemos tenido en Datlas y fusiona los grandes conocimientos de estas agencias y firmas de consultoría, dotando a nuestros socios de toda la información de forma inmediata y también permitiéndoles integrar y personalizar capas de datos que ellos puedan manejar de sus clientes.

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Finalmente, te invitamos a escuchar de todos lo que puedes lograr como Socio Datlas desde la voz de nuestro primer socio:

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Si conoces a alguien que pudiera ser Socio Datlas o tienes alguna duda por favor escríbenos a direccion@datlas.mx y con gusto te apoyaremos. Con tu ayuda seguimos creciendo y generando mejores soluciones que nutran y hagan crecer el ecosistema digital de México.

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Siguenos y mantenten al día con los nuevos lanzamientos

@DatlasMX

 

NUEVO DATLAS PLAYBOOK VOL. II – 100 usuarios lo recibirán antes que nadie

En Datlas iniciamos el año con muchos lanzamientos. Ya lucimos nuestro nuevo marketplace de datos y apis donde estaremos activando cupones de descuento durante el año. También lanzamos la plataforma de Laura para hacer estudios de mercado en cuestión de horas, gracias a nuestro sistema apoyado por inteligencia artificial. Y buscando continuar aportando a los entusiastas de datos hemos terminado de redactar nuestro “Datlas Playbook Vol. II”. En esta columna explicamos brevemente qué es un playbook y te invitamos a la dinámica para ser una de las primeras 100 personas en recibir este contenido.

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¿Qué es un Data Playbook?

Un “Data Playbook” es un documento que contiene “jugadas” y técnicas específicas para tu negocio alrededor de una estrategia de datos. Más que teoría, este texto es un diario de aprendizajes basados en ejecución de accionables.

Tras el éxito de nuestra primer versión ahora quisimos lanzar una segunda parte. En esta ocasión con más enfoque al desarrollo de estrategias para implementar Big Data.

A continuación te compartimos el índice

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Este obsequio lo podrás recibir antes que nadie participando en la siguiente dinámica

  1. Entra a nuestro marketplace y selecciona el producto de prelanzamiento. Puedes hacerlo dando click aqui.
  2. Después integra el carrito a tu cesta y vete directo a la pasarela de pagos. Da click aqui para llegar a la ruta directa

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3. Ingresa tu correo y da click en pagar. Completa tus datos y finaliza pedido.

4. El 27 de Enero serás de las primeras personas en recibir el nuevo playbook

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Hasta aqui la columna de hoy, esperamos te guste el próximo Data Playbook, te suscribas y aproveches los descuentos que estaremos compartiendo.

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En Datlas nos dedicamos a transformar datos en decisiones de una manera ágil y sencilla. Apalancados de técnicas de big data e inteligencia artificial hemos desarrollado 3 plataformas la servicio de nuestros más de 500 usuarios. Con Datlas podrás tener a tu alcance estudios de mercado y soluciones de analytics de inmediato. Para más información contácta a ventas@datlas.mx

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¿Cómo aprender Ciencia de datos? 6 lecciones prácticas tras años de intentos – Datlas TIPS –

Durante los últimos años hemos encontrado una explosión de fuentes de aprendizaje en lo relacionado a temas de ciencia de datos. Estos van desde técnicas de autoestudio, ser sombra de científicos, lecturas especializadas, cursos presenciales, cursos en línea, etc.

De todos estos medios compartiremos en esta columna 6 reflexiones importantes que te serán de utilidad si piensas aprender o estás aprendiendo técnicas de ciencia de datos.

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También puedes leer.

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1) El objetivo de aprender lo tiene el estudiante. Dejamos claro que el maestro no tiene obligación de que aprendas, más bien el estudiante es quien tiene como meta aprender

  • Establecer metas claras en una línea de tiempo: Ser principiante en al menos un lenguaje de programación en menos de 6 meses
  • Cualquier maestro que encuentres (amigos, maestros formales, libros, cursos en línea, etc.) Puede que sea una figura con alto “expertise”, pero es tu trabajo sacarle el mayor provecho

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2) Se les aconseja a los estudiantes rodearse de todo lo que huela, se vea y se sienta como “Data Science”

  • Entrar a comunidades locales de Datos. Desde grupos de Facebook, los eventos , conferencias más enfocados al tema que tengas cerca, colegas de aprendizaje y finalmente cambia tu lectura a libros de estos temas
  • También busca aportar a la comunidad de regreso lo más pronto posible

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3) Apalanca tu aprendizaje iniciando con un campo de dominio donde tengas experiencia laboral

  • Usa tu experiencia laboral, específicamente los datos a los que has estado expuest@ con más frecuencia para que sea un menor reto descifrar la información que vas a analizar
  • También es recomendable mapear 2 ó 3 sectores nuevos de los que quieres aprender y enfocar tus estudios a esas áreas específicas de datos

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4) Vas a cometer errores, así que haz que sean rápidos. Recuerda que se aprende más de tus propios errores y no los de los demás

  • Ponte aprueba buscando bases de datos por tu cuenta y generando análisis sin ningún tipo de guía más que tú propia ideación. Sólo ten en cuenta la utilidad de los casos de estudio que estés revisando
  • Ponte en los zapatos del usuario final o de un cliente que quisiera usar esos datos como ventaja para su negocio. Haz el recorrido completo de un analista de datos para transformar datos en accionables

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5) Aprende a leer documentación técnica y a encontrar información

  • Ciencia de datos tiene como fundamentos la estadística y programación, sin embargo estos son solo los primeros pasos ya que durante el camino habrá que leer mucho para aprender de librerías y métodos que necesitemos aplicar a nuestros análisis
  • Consulta cuáles son las paqueterías o librerías más utilizadas en el lenguaje de programación que estás aprendiendo. Personalmente recomiendo seguir en twitter a otros científicos de datos que publiquen algunos de sus análisis

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6) Sé paciente, positivo y busca fuentes de motivación, las necesitarás

  • Ten paciencia, no te frustres. Un buen aprendizaje toma tiempo, a veces avanzamos demasiado rápido y porque tenemos que refrescar la estadística nos frenamos un poco. O bien nos entretenemos mucho en descubrir cómo funciona un nuevo algoritmo cuando con una regresión básica hubieramos solucionado el reto. Hay que ir midiendo qué métodos de aprendizaje nos funcionan mejor
  • También recomiendo seguir en linkedin a personalidades que ya sean científicos de datos de grandes empresas que constantemente publican consejos y guías de aprendizaje para mantenerse más motivado

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Hasta aqui la columna de hoy, recuerda que en este blog contamos con distintos casos de investigación que pueden animarte a investigar. También concluimos con un vínculo a nuestras publicaciones que hemos hecho en conferencias de datos. Esperemos que haya muchos entusiastas de los datos, coméntanos en nuestra redes en Facebook , Twitter e Instagram.

 

 

 

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