El peso de tus datos se reflejará en el crecimiento de tu negocio

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Para cualquier organización con transformación digital, una consideración primordial es cómo encontrar, capturar, administrar y analizar sus datos. Están tendiendo a Big Data y Data Science para facilitar el descubrimiento de análisis que permitirán tomar decisiones informadas. Los CIO tienen la responsabilidad de proporcionar conocimientos especializados en el área de análisis, así como una comprensión de cómo proporcionar análisis de datos a través de la ciencia de datos y enfoques algorítmicos.

 

Sin embargo, puede ser difícil,  saber cómo trabajar con Big Data y Data Science, teniendo programas centrados en la misión, proporcionar inteligencias apropiadas; diseñar e implementar modelos predictivos, enfoques algorítmicos y modelos compartibles; y reducir los costes, mientras que la producción de resultados finales.

 

Entonces, ¿cómo pueden los equipos directivos implementar Big Data en su flujo de trabajo, y cómo pueden traducir lo que tiene pinta de ser jeroglíficos a la alta directiva en lenguaje sencillo? Más importante aún, ¿cómo puede su organización decir qué datos son buenos y cuáles son malos – los datos que no le proporcionan el nivel de información que necesita para tener éxito? ¿Cómo puede implementar análisis en tiempo real en los datos de transmisión?

Prioridad uno: Conoce tus datos

Cada organización parece tener sus propias definiciones de Big Data. Un lenguaje de datos común fomentará el crecimiento de las mejores ideas compartidas entre diversos equipos internos y socios confiables. Tomar este primer paso determinará cómo una organización aprovechará el poder del análisis avanzado y se beneficiará de los grandes datos.

 

Nuevas herramientas para conocer sus datos

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El IoT, comunicación máquina-máquina, redes sociales y sensores están contribuyendo a esta proliferación de datos. Gran parte de ella está desestructurada, menos ordenada y más interrelacionada que los datos tradicionales. Lo que esto significa es que estos nuevos y masivos conjuntos de datos ya no pueden ser fácilmente gestionados o analizados con herramientas, métodos e infraestructuras tradicionales de gestión de datos.

 

El Big Data representa un importante cambio de paradigma en la tecnología empresarial, desde la seguridad a los datos financieros y desde aplicaciones móviles a aplicaciones de software. Está cambiando rápidamente el panorama tradicional de análisis de datos en todas las industrias. Para hacer frente a estos retos, las empresas han comenzado a implementar grandes tecnologías de datos.

 

Apache Spark y Storm están entre las nuevas herramientas que han evolucionado para administrar y analizar Big Data. Una opción viable puede ser una arquitectura adecuada diseñada para complementar bases de datos Spark y Hadoop / NoSQL como Cassandra y Hbase, que pueden usar computación en memoria y análisis interactivo.

 

Comparación con el EDW tradicional

Un almacén típico de datos empresariales (EDW) normalmente funciona con datos extraídos que se han enrollado en una base de datos independiente para análisis específicos. Las bases de datos EDW se basan en modelos de datos estables. Ellos ingieren datos de aplicaciones empresariales como CRM, ERP y sistemas financieros. Varios procesos Extract, Transform, Load (ETL) actualizan y mantienen estas bases de datos de forma incremental, normalmente en horarios, semanales y mensuales. Un estándar EDW se ejecuta de cientos de gigabytes a múltiples terabytes.

 

Ojo pueden haber inconvenientes al trabajar con EDWs, incluyendo:

Tiempos de respuesta reducidos. La necesidad de ejecutar análisis ad-hoc de vez en cuando, además de informes operacionales regulares degrada los tiempos de respuesta del sistema.

Cambio costoso. Los cambios en el sistema y la configuración son costosos debido a diseños rígidos e inflexibles.

Disponibilidad y problemas de latencia. La separación de la base de datos de fuentes de datos operacionales provoca problemas de disponibilidad de datos. Las limitaciones de ventanas por lotes también se agregan a la latencia de los datos.

El diluvio de datos ha llevado al EDW tradicional al punto de ruptura. Los datos vienen en todas las variedades y formatos, y los nuevos procesos de recopilación de datos ya no están centralizados.

Cada plataforma de datos tiene lo suyo

Si tomamos las múltiples capas de grandes entornos de datos como ejemplo. Tendremos diferentes capas que realizan diferentes funciones dentro del entorno general del gran conjunto de datos. Por ejemplo, las opciones de consulta y de interfaz se sitúan por separado en las herramientas de administración de nivel superior, que a su vez se sitúan por separado al almacenamiento de datos real.

 

Cada capa tiene su propio ciclo de vida y necesita ser protegida y guardada independientemente de las otras capas mientras sigue cumpliendo su papel y propósito como parte de una entidad “completa” segura. En el marco de código abierto Hadoop es un buen ejemplo de esta multiplicidad, y se pueden aprender lecciones de los grandes incidentes de datos que han afectado a Hadoop para informar a la gran protección de datos en el futuro. Con Hadoop, todos los datos podrían ser cifrados en la plataforma, pero si algunos de los elementos clave de gestión están separados del sistema y no están adecuadamente protegidos, esta capa seguirá siendo propensa a amenazas, haciendo que todo el sistema sea vulnerable.

 

Los datos son una mina de oro cuyas riquezas están esperando ser extraídas. Pero no sólo cualquier herramienta hará, y los aspirantes “mineros” deben tener un plan detallado. Los grandes datos pueden hacer que las organizaciones se metan en problemas si las organizaciones no procesan e interpretan los datos útiles o necesarios. Las ideas basadas en los datos están diseñadas para cumplir con objetivos estratégicos de negocio y las recomendaciones enumeradas anteriormente le ayudarán a extraer de forma segura y sana los datos por su verdadero valor.

 

Fuente

https://www.datanami.com

 

http://dataconomy.com

 

 

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Open Games 2017: las mancuernas a escena

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  www.ikoPBphotographer.com

Era un secreto a voces, las múltiples imágenes y workouts con mancuernas que aparecieron en los canales oficiales de CrossFit durante las semanas previas al inicio de los Open Games, ya ponían sobre aviso a todos los Boxes para que fueran revisando su provisión de mancuernas y a los atletas para que acomodaran sus brazos y hombros a este elemento.

Y así fue, los dos primeros WoDs incluyeron las mancuernas en su ejecución, en el 17.1 formaban parte un áspero snatch  sumado a un burpee y salto por encima del cajón, que marcaba el ritmo demoledor del ejercicio, y en el 17.2 se incorporaban más gentilmente en las cargadas y en las zancadas que se mantenían como movimiento transversal a lo largo del WoD.

 

Después de esta presentación oficial de las mancuernas, vino el 17.3, un ejercicio para que los dioses del CrossFit se midieran, sólo completado por un 1,4% de elegidos, que anima a hacer apuestas sobre quien estará este año en lo más alto de la tabla en los Regional y en los Games.

El 17.4 sirvió para hacer autoevalución para todos los participantes que también habían hecho el 16.4; mientras que el 17.5 cerraba los Open con una combinación que puso a prueba la capacidad y la autoconfianza de los participantes.

¿Y qué perfil de atleta le favoreció este Open 2017? Lo vemos a continuación.

Con más de 380mil inscritos en los Open, más de la mitad optan por Rx’d

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  www.ikoPBphotographer.com

 

El dato total de inscritos en los Open Games 2017 asciende a 387.583, hemos ido viendo como de este total se ha ido perdiendo una media de un 4% de inscritos por semana, si en el 17.1 subieron resultados un 92,3%, en el 17.5 el porcentaje se queda en un 71,4%.

 

Del total de inscritos, un 95% subieron resultados para alguno de los cinco ejercicios y 235.061 comprometidos atletas completaron los 5 WoDs eligiendo Rx’D o Escalado en cada ejercicio, que representan un 60,6% del total. ¡Un gran aplauso para este grupo!

 

El 58% de los atletas realizaron todos los WoDs en Rx’d mientras que el 12% realizó los 5 WoDs en Escalado. Como dinámica habitual en todos los ejercicios, el 71% del total hombres optaron por desarrollarlos en Rx’D, mientras que del total de mujeres participantes, el 42% optó por el Rx’d. En cifras: hubo un total de 69.272 atletas femeninas de Rx’d y 157.404 atletas masculinos.

 

En la versión Escalada, el 8% de los hombres y el 17% de las mujeres realizaron los 5 ejercicios en esta modalidad. El resto de atletas, 116.317, completaron los 5 WoDs combinando Rx’d o Escalado según los movimientos de los que se componía el ejercicio de la semana.

 

La juventud en el Rx’d y el peso en el Escalado claves de los resultados por categorías

Desde una perspectiva global, en el desarrollo de los WoD’s en Rx’d, la edad es la variable desequilibrante; cuando analizamos el rendimiento de cada división salta a la vista el impacto positivo en los teens tanto masculinos como femeninos, y como el impacto se va volviendo más perjudicial en las divisiones de mayor edad. Resultado lógico y previsible, pero no por ello menos importante. Por esta razón, en CrossFit se crean los tramos de competición por edad, que permite medirse a atletas de edades similares.

Después de la edad, es claramente el peso el factor limitante en los Open 2017. En las mujeres con mayor impacto que los hombres y, sobre todo en la modalidad Escalada más que en Rx’d. Es decir, los atletas más livianos obtienen mejores clasificaciones.

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A continuación, se desglosa por división estas tres variables analizadas. Donde se observa que a mayor edad, mayor impacto negativo en los resultados y sobre todo, el factor del peso se vuelve más limitante a medida que el atleta es mayor.

Es destacable, dentro de la división de Individuals de atletas masculinos, como la edad también es limitante (los más jóvenes obtienen mejores resultados) aunque es la altura y no el peso, lo que perjudica a una mejor clasificación; mientras que a las atletas femeninas de Rx’d Individuals la edad es un leve aliado, pero sobre todo el peso aparece como factor más limitante.

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Para ayudar en la interpretación de los gráficos, precisar que los valores en rojo indican que la variable perjudica en los resultados del atleta (aparece en posiciones peores en los rankings) y cuanto más a la izquierda más perjudica, mientras que los valores verdes indican que la variable ayuda a obtener mejores resultados (por tanto, aparece en mejores posiciones en los rankings) y cuanto más a la derecha más beneficia.

 

EUROPA GANA EN EL GLOBAL Y CANADÁ ESTE LIDERA EL Rx’d

En los resultados globales, tanto en Rx’d como en Escalado, Europa aparece entre las 3 primeras regiones; destacando especialmente en el Escalado de Hombres donde ocupa el primer lugar y en división teenage de atletas masculinos.

 

Analizando por separado los resultados de Rx’d, vemos que, si bien los resultados en la cabeza son muy ajustados, Canadá Este es la región que ocupa el primer puesto, tanto en Hombres como en Mujeres, empatado con la región Norte Centro de EE.UU en atletas masculinos, y con Canadá Oeste y Europa en atletas femeninas.

 

Europa es la región más equilibrada en global, ya que se sitúa segunda en Rx’d de Hombres, primera en Mujeres Rx’d y en la modalidad Escalada, primera con mucha diferencia en hombres y segunda en la clasificación de mujeres.

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A continuación, se presenta la clasificación por regiones desglosada por divisiones.

Poniendo foco en la división de Individuals, donde están los principales atletas de la división reina, en el grupo de las atletas femeninas que acumulan mayor número de atletas en las posiciones altas de la tabla son de las regiones Canadá Este, donde está Carol-Ann Reason-Thibault .

y Oeste, con Emily Abbot, Europa, con Thuridur Erla Helgadottir, la región Medio Atlántico, con Mekenzie Riley, y Norte Centro de EE.UU, con Brooke Wells.

En esta misma división de Individuals pero en el grupo de atletas masculinos los resultados están más fragmentados: lidera la región Canadá Este, con Alex Vigneault en cabeza, seguida de las regiones de EE.UU. Norte Central, con Anthony Davis, Noroeste, con Samuel Kwant, Medio Atlántico, donde está el ganador de los CrossFit Games en 2015, Ben Smith y Centro Este, con Darwin Perez y Richard Froning Jr. de EE.UU, y finalmente Canadá Oeste, con Brent Fikowski y Europa, con Björgvin Karl Gudmundsson.

 

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17.5 Final de fiesta con un WoD para fuertes de corazón

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El WoD de cierre de los Open Games de 2017 consistía en la ejecución de 10 rondas por tiempo de 9 thrusters y 35 dobles de comba, con un peso bastante asequible que hizo pensar a más de uno y una que podía ser sencillo conseguir realizarlo en un tiempo razonablemente bajo. Estos optimistas pronto se dieron cuenta de que bajar de los 10 minutos sólo era para corazones grandes y fuertes.

 

Lo que en principio parecía ser un ejercicio centrado en la ejecución precisa de los 9 thruster pronto se destapa como un WoD tramposo, en el que son los inocentes 35 saltos de comba los que requerían la mayor precisión, ya que en la medida en la que se consiguiera realizarlos sin parar y muy rápidamente la optimización del cardio y la fuerza era la clave para ejecutar los thrusters de la manera más digna posible… especialmente a partir de la séptima ronda.

Un WoD “simple y asequible” eleva el porcentaje de participantes en Rx’d

 

El 17.5 volvió a dejar a atletas por el camino y registró un 71,4% de participación, perdiendo 5 puntos respecto al WoD anterior. Al fin de fiesta asistieron aun así 276.657 valientes.

 

Ese optimismo en cuanto a la aparente facilidad de este WoD se ve reflejado en el alto porcentaje de participantes que lo realizaron en Rx’d; el 58% de las mujeres y el 76% de los hombres. Es el segundo WoD con mayor porcentaje de atletas en Rx’d, sólo superado por el 17.4.

 

Un WoD para espíritus y cuerpos jóvenes

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En los análisis del canal oficial de CrossFit, indicaban que en el 17.5 lo que pareció marcar la diferencia para conseguir el menor tiempo fue la agilidad; ser rápido en la transición de un movimiento al otro, pero sobretodo la potencia para imprimirle el máximo de velocidad.

 

Por lo que respecta a nuestros análisis, ninguna de las tres variables, peso, edad y altura, se presenta como una barrera insalvable; cuando ponemos foco en los Rx’d es evidente que la edad, efectivamente, era en un factor importante, especialmente marcado en los atletas masculinos, en los que la menor edad favorece los mejores resultados, esto se deja notar en concreto en la categoría de individuals. También se aprecia la importancia de esta variable, aunque con menor intensidad, en las atletas femeninas.

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En la versión escalada, los atletas de menor peso, tanto masculinos como femeninos, obtuvieron los mejores tiempos. La edad también se apunta como un limitante para las atletas femeninas.

 

Para ayudar en la interpretación de los gráficos, precisar que los valores en rojo indican que la variable perjudica en los resultados del atleta (aparece en posiciones peores en los rankings) y cuanto más a la izquierda más perjudica, mientras que los valores verdes indican que la variable ayuda a obtener mejores resultados (por tanto, aparece en mejores posiciones en los rankings) y cuanto más a la derecha más beneficia.

 

Con el permiso de Canadá Este, las regiones de EE.UU. obtienen mejores resultados en el Rx’d y Europa se queda el escalado.

 

En la versión Rx’d de la categoría masculina, un bloque de cuatro regiones empata en la primera posición. Estas son Canadá Este y las regiones de EE.UU.: Norte Central, Noroeste y el Sur de California. En la categoría femenina, gana la región Noroeste de EE.UU. seguida de cerca por la región de Canadá Este y se empatan en la tercera posición un nuevo bloque de cuatro regiones: Canadá Oeste y las regiones de EE.UU. de Atlántico Medio, y las zonas Norte y Sur de California.

 

Sin embargo, una vez más en el escalado, los atletas de Europa consiguen los mejores tiempos, tanto hombres como mujeres, especialmente estas últimas muy por encima de las regiones habituales en los mejores puestos de la clasificación, las regiones Norte Central y Noreste de EE.UU y Canadá Este y Oeste.

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¿Preparado para ver el resultado global de los Open 2017? Seguid atentos al blog, para el último análisis de los Open 2017.

 

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17.4 es la reválida: el WoD benchmark de los Open

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Existen momentos en la vida en los que toca revisión. Ya sea un examen de todo lo estudiado en ese semestre, o una presentación final a cliente del proyecto, o la temida reunión de revisión de objetivos… en CrossFit este punto se produce en alguno de los WoDs de los Open, en los que se repite el mismo ejercicio realizado en anteriores ocasiones. Este año el 17.4 fue el 16.4, es decir, el cuarto WoD del año anterior. Un año para demostrar a la comunidad, y sobre todo a uno mismo, que se ha trabajado duro. Muy duro.

 

Aunque no disponemos de los datos del año anterior para realizar una comparativa, sí que hemos podido observar un hecho curioso con los datos de este año: es el WoD  donde existen menos diferencias entre los atletas de las diferentes regiones. Se podría pensar que los atletas habían practicado y conocían bien la prueba, o bien que su estructura, lo hacía un ejercicio muy equilibrado. Recordemos que se componía de cuatro movimientos asequibles en cuanto a técnica y peso, que combinaban de forma alterna tirones (peso muerto y remo) con empujones (lanzamientos de balón y fondos de pino), para ser ejecutados sin descanso. Todo esto hacía que los resultados fuesen muy ajustados.

El WoD con mayor participación de atletas en Rx’d

Claramente el 17.4 invitó a ser realizado en Rx’d y es el WoD con mejores porcentajes de atletas en la categoría Rx’d. Del total de atletas femeninas, en torno al 62% optó por la categoría Rx’d, mientras que, en el grupo masculino, este porcentaje llegó hasta el 81%, superando los números del primer WoD, que era el que hasta la fecha había registrado mejores porcentajes.

En cuanto a la participación global, el número de atletas que registró resultados siguió la tendencia a la baja y, llega al 77% del total de inscritos. Por primera vez, es inferior a los 300 mil.

El WoD más equilibrado respecto las tres variables analizadas

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En un primer análisis, los resultados arrojan la mayor equidad entre las variables de peso, edad y altura hasta la fecha. Lo cual demuestra que los cuatro movimientos del WoD están debidamente compensados para los diferentes perfiles de atletas en CrossFit. Un diseño muy fino y sutil para exprimir a los atletas al máximo durante los trece minutos.

 

En un segundo análisis, se detecta que la altura, que anteriormente no había sido un factor especial, adquiere mayor relevancia: a mayor altura mejores resultados, especialmente en las mujeres y más concretamente en las mujeres que hicieron el WoD en escalado. Parece lógico, teniendo en cuenta que había dos movimientos en los que la altura puede ser una ayuda: el lanzamiento de balón y el remo.

 

En cuanto al peso, es curioso que este factor se convierte en limitante sólo para las categorías en escalado, tanto para hombres como mujeres.

 

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Para ayudar en la interpretación de los gráficos, precisar que los valores en rojo indican que la variable perjudica en los resultados del atleta (aparece en posiciones peores en los rankings) y cuanto más a la izquierda más perjudica, mientras que los valores verdes indican que la variable ayuda a obtener mejores resultados (por tanto, aparece en mejores posiciones en los rankings) y cuanto más a la derecha más beneficia.

  

Con unos resultados muy ajustados, las regiones del norte del continente americano se proclaman vencedoras del 17.4

 

Si el 17.4 era la reválida del 16.4, en global los atletas hincaron bien los codos durante todo el año. Pero como toda prueba, aparecen ganadores y vencidos. Curiosamente, las regiones más al norte del continente americano (Canadá East, Canadá West, North East, North Central y North West) aprueban con nota. Por el contrario, las regiones de América Latina, Asia y África les toca ir a septiembre.

 

No obstante, se detecta una anomalía en la categoría de hombres en escalado: son los atletas de las regiones de América Latina y Europa quien se llevan el triunfo y sacan con nota la prueba. Esperemos ver a estos atletas en la categoría Rx’d en próximas ediciones.

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¿Con ganas de ver el último análisis? ¿Conseguirá alguna región desbancar el liderazgo a las regiones del Norte de Estados Unidos? Seguid atentos al blog, para el análisis del 17.5.

 

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El 17.3 separa el grano de la paja: “The Separator”

Y llegó el 17.3. El WoD central de los Open y como tal, ejerce de punto de inflexión, separando los atletas competidores top que tienen su mirada puesta en los CrossFit Games y el resto de atletas.

Y no sólo eso. La introducción de un movimiento tan técnico como la arrancada (snatch en inglés) con una mecánica demoledora del ejercicio propuesto, hacía este WoD sólo alcanzable para el Olimpo del CrossFit. Los atletas tenían que imprimir velocidad para ir avanzando rondas, sacar potencia suficiente para levantar la barra y por si era poco, ser capaces de adaptarse inmediatamente al nuevo peso que se incrementaba bruscamente en cada ronda. Una pieza maestra. CrossFit en estado puro. Y los resultados hablan por sí solos.

 

El entusiasmo inicial de participación pierde fuerza

En el 17.1 apenas un 7,7% no participó, en el 17.2 el porcentaje se duplicó hasta el 15,3% y en este tercer WoD sube hasta el 20,9%; parece que la dureza de las pruebas pasó factura en la participación global. Aunque que estos números no dejen lugar a engaño, todavía más de 300 mil valientes atletas tomaron parte del 17.3.

Del total de atletas femeninas, en torno al 44% optó por la categoría Rx’d, mientras que, en el grupo masculino, este porcentaje era de un 76% del total de atletas masculinos. Se detecta una bajada importante de los atletas que optaron por el Rx’d: 14% menos en el caso de las mujeres respecto el 17.1 y 5% menos en los hombres. Podría ser que los 43kg de snatch en la primera ronda para los hombres y 29kg para las mujeres, hiciera moverse a la categoría de Escalado.

 

El peso, por primera vez, es un aliado para los atletas

Sólo el 1,4% de los participantes completaron las 216 repeticiones de Chest to bar y Snatches que componían el 17.3; siendo el snatch el movimiento claramente limitante al ser más complejo técnicamente y también al contener un brusco aumento de peso en cada bloque del ejercicio. Podría considerarse que este 1,4% (5.536 atletas) sean probablemente la élite del CrossFit: 63 mujeres (0,05% del total de mujeres) y 212 hombres (0,12% del total de hombres).

 

Analizando este grupo de súper atletas vemos una característica común: menor edad y mayor peso que los que no completan el WoD.

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En total, son 3 años más jóvenes (31 años los que completaron el WoD y 34 los que no lo completaron), profundizando en los que completaron el ejercicio en Rx’d, tanto hombres como mujeres están en torno a los 27 años, mientras que los atletas que lo hicieron en escalado tienen una edad media de 30,5 años las mujeres y 33 años en el caso de los hombres.

 

Por tanto, la edad fue un factor limitante para conseguir avanzar en las rondas del WoD en la mayoría de las categorías y divisiones, salvo en los Hombres en Escalado que se mantiene neutra, tal como se puede comprobar en el gráfico.

 

 

Pero no es la única variable que interviene en los tiempos. El peso, que en los ejercicios anteriores se veía como un limitante a la hora de la ejecución, en el 17.3 se convierte en aliado: a mayor peso mejores resultados. En global, los atletas que completaron el WoD pesan 5 kilos más que aquellos que no lo completaron.

 

Sin embargo, conviene señalar que los atletas de Rx’d eran aun así más ligeros que los de escalado. Las mujeres que lo completan en Rx’d pesan 67 kilos de media en comparación a 73,5 kilos las de escalado. Los hombres en Rx’d pesan de media 89,5 kilos mientras que en el escalado pesan 95 kilos.

 

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Para ayudar en la interpretación de los gráficos, precisar que los valores en rojo indican que la variable perjudica en los resultados del atleta (aparece en posiciones peores en los rankings) y cuanto más a la izquierda más perjudica, mientras que los valores verdes indican que la variable ayuda a obtener mejores resultados (por tanto, aparece en mejores posiciones en los rankings) y cuanto más a la derecha más beneficia.

  

Las Regiones de Estados Unidos dan un paso al frente en los Open

 

En el 17.3 se lo llevó claramente EE.UU. que obtuvo los mejores resultados, especialmente la región North Central que se consolida como líder en todas las categorías. El resto de regiones de Estados Unidos obtienen también mejores resultados que el resto y sólo Canadá se cuela entre ellas. Cabe mencionar que la región de América Latina aparece también en primera posición en la categoría de Hombres en Escalado.

Sin embargo, Europa se desploma y queda relegado en la última posición en la mayoría de las categorías. Parece que la halterofilia es la asignatura pendiente Europa.

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¿Interesado en saber cómo habrán respondido los atletas en la repetición del 16.4? ¿Se recuperará Europa de este duro revés? No te pierdas el análisis de mañana sobre el 17.4.

 

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La competencia entre regiones al rojo vivo

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En el segundo Workout of the Day (WoD) de los CrossFit Open Games 2017 se volvieron a utilizar las mancuernas, ya símbolo inequívoco de los Open 2017. Esta vez, fueron utilizados en las cargadas y en las zancadas lastradas con las mancuernas en los hombros. ¿Cómo afectaron estos movimientos a los resultados? Vamos a averiguarlo a continuación.

 

De entrada, los resultados entre regiones son más ajustados que en el 17.1. Y en este caso, las primeras posiciones están ocupadas por las regiones de Estados Unidos, en Rx’d, y América Latina, en Escalado, mientras que la dominante Europa del WoD anterior, pierde fuelle.

 

Un ligero descenso del número de atletas del 17.2

En el 17.1 apenas un 7,7% no participó, mientras que en el 17.2 el porcentaje se duplicó hasta el 15,3%; parece que la dureza del primer ejercicio pasó factura en el 17.2. Sin embargo, podemos decir que los datos de participación siguen siendo muy altos, prácticamente 330 mil atletas registraron resultados para este segundo ejercicio.

Del total de atletas femeninas, en torno al 55% optó por la categoría Rx’d, mientras que, en el grupo masculino, este porcentaje era de un 79% del total de atletas. Esto supone un ligero descenso respecto el anterior WoD: 3 puntos en el caso de las mujeres y 2 puntos en los hombres. Recordemos que los atletas pueden seleccionar la categoría (Rx’d o Escalado) de cada ejercicio, quedando siempre por delante los atletas que subieron resultados en Rx’d.

 

El peso vuelve a perjudicar en los resultados de los atletas

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Parece que los dos primeros ejercicios estuvieron diseñados para favorecer a los atletas más ligeros. Si el peso era el factor limitante en el 17.1 de las tres variables analizadas (edad, peso y altura), en el 17.2 todavía se acentúa más esta limitación. En especial para las mujeres que competían en Escalado. Conviene recordar que el 17.2 además de los movimientos con mancuernas, contenía dos movimientos gimnásticos más (Muscle Up en barra y Pies a la barra) que implicaban mover todo el peso del cuerpo de forma repetida durante 12 minutos sin descanso. Por tanto, parece lógico que el peso jugara un papel importante en la optimización de los ejercicios.

 

Entrando en un análisis más profundo, se detectan comportamientos diferentes entre el grupo de los Hombres Rx’d y el Escalado. Por un lado, en el grupo de Hombres Rx’d, las 3 variables impactan de forma similar al 17.1: la edad se postula como la variable más crítica para obtener mayor número de repeticiones (será preciso estudiar esta categoría por separado en posteriores análisis), aunque el peso gana relevancia. Por otro lado, el grupo de Hombres Escalado tiene un perfil radicalmente diferente. Ninguna de las tres variables es determinante para el resultado del ejercicio, y tan sólo la edad, en este caso positivamente, ayuda a obtener mayor número de repeticiones. En el gráfico mostrado a continuación, se puede comprobar las diferencias de valoración de este impacto entre ambas categorías.

 

Un último análisis global de las variables, nos permite observar como la altura, a diferencia de lo visto en el 17.1, perjudica en el número total de repeticiones del 17.2 en la mayoría de divisiones. Tanto en las zancadas como en las cargadas en potencia, se requería desplazar las mancuernas hasta los hombros, por lo que la altura parece haber sido otro factor limitante.

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Para ayudar en la interpretación de los gráficos, precisar que los valores en rojo indican que la variable perjudica en los resultados del atleta (aparece en posiciones peores en los rankings) y cuanto más a la izquierda más perjudica, mientras que los valores verdes indican que la variable ayuda a obtener mejores resultados (por tanto, aparece en mejores posiciones en los rankings) y cuanto más a la derecha más beneficia. 

Las regiones North Central y América Latina ocupan la primera posición en Rx’d y Escalado, respectivamente

 

Aunque los márgenes entre regiones se estrechan en el 17.2, en especial, en las categorías Rx’d, algunas regiones de Estados Unidos aparecen por delante del resto. North Central es líder tanto en Hombres como Mujeres, seguida de cerca por North West, Northen California, South East y Southern California en la división de Mujeres, y por North West y South East en la división de Hombres. Europa, pierde algo de fuerza después de arrasar en el 17.1. Sin embargo, mantiene posiciones altas en los atletas masculinos.

 

Por lo que respecta a la categoría de Escalado, la región de América Latina destaca por encima del resto con mucha diferencia. Como apunte adicional, remarcar los buenos resultados de las categorías de teens masculinos de Latam. Por tanto, habrá que estar atentos al potencial de estos atletas para el futuro del talento en CrossFit.

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¿Qué pasará en los próximos análisis? ¿Se desmarcará alguna región respecto las otras? Seguid atentos al blog, porque mañana publicaremos el análisis del 17.3.

 

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EUROPA barrió en el 17.1 con las mancuernas

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En el primer Workout of the Day (WoD) de los CrossFit Open Games de 2017 se introdujeron por primera vez las mancuernas, un elemento que fue toda una sorpresa para la comunidad CrossFittera. Y por los resultados analizados, Europa supo adaptarse mejor a esta innovación. Prácticamente en todas las divisiones, desde jóvenes de 14 años hasta los más de 60 años, los atletas europeos obtienen mejores resultados que en otras regiones, tanto en categorías femeninas como masculinas.

 

Un éxito de participación mundial

En lo que se refiere a los datos de participación general, según los números recogidos en la web de CrossFit Games, hubo un total de 387.540 atletas inscritos, de los cuales un 42,7% son mujeres y un 57,3% son hombres. Tan solo hubo un 7,7% atletas que no participaron o al menos, no constan resultados.

Para cada uno de los ejercicios, hemos analizado de forma separada los resultados de ambos sexos, por categorías; Rx’d (prescrito por la organización de CrossFit y pensada para los atletas de competición) y Escalado (versión del ejercicio adaptada a un público atleta general).

Del total de atletas femeninas, en torno al 58% optó por la categoría Rx’d, mientras que, en el grupo masculino, este porcentaje era de un 81% del total de atletas masculinos.

 

El peso y la edad factores clave

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El estudio realizado para cada WoD analiza como las variables de edad, altura y peso de los atletas son determinantes en el resultado conseguido. Es decir, si a mayor altura del atleta, mejor resultado conseguido (menor tiempo en completar el WoD). Lo que significaría que la variable beneficia al atleta. O bien, al contrario, si a mayor edad, mayor tiempo demora en terminar el WoD. Lo que significaría que la variable tiene un impacto negativo en el resultado.

De las tres variables analizadas: edad, peso y altura; los resultados del primer WoD nos dicen que la variable más limitante fue el peso. Es decir, los atletas más livianos obtuvieron mejores tiempos. Esta observación se acentúa a medida que la edad se incrementa. Conviene recordar, que el 17.1 contenía saltos al cajón con burpees en los que requieren mover el peso del propio cuerpo repetidamente.

En un análisis más profundo se observan diferencias notables entre sexo y categoría. En el caso de los Hombres Rx’d aparece la edad como el factor más limitante, pudiéndose interpretar que este grupo cuenta con una mayor potencia que les permite mover su cuerpo con mayor agilidad. En el resto de categorías, el peso, seguido de la edad, son los factores con mayor impacto en los resultados, es decir, se tarda más en completar el WoD a medida que el peso del atleta incrementa, con especial impacto en la categoría de hombres escalados.

 

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Para ayudar en la interpretación de los gráficos, precisar que los valores en rojo indican que la variable perjudica en los resultados del atleta (aparece en posiciones peores en los rankings) y cuanto más a la izquierda más perjudica, mientras que los valores verdes indican que la variable ayuda a obtener mejores resultados (por tanto, aparece en mejores posiciones en los rankings) y cuanto más a la derecha más beneficia.

Europa, líder indiscutible

Finalmente, en el análisis por regiones, como comentábamos al inicio, Europa lidera los resultados del 17.1 en la mayoría de las divisiones tanto en hombres como en mujeres y en las categorías de Rx’d y escalado. Podemos afirmar que Europa barrió en el 17.1.

Australia y Canadá también responden de una manera excelente en este primer ejercicio. Por lo que respecta a las regiones de Estados Unidos, tan sólo la región Noroeste aparece en las primeras posiciones en la categoría de Mujeres Scaled.

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¿Ansioso para saber más? Atento al blog, porque mañana publicaremos el análisis del 17.2.

 

¿Deseas recibir tus propios análisis de los Open 2017? ¡Escríbenos a crossfit@conento.com para recibir más información!

 

 

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The CrossFit Open Games: una competición para todos 

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Más de 380 mil atletas participando en una misma prueba. 100 nacionalidades siguiendo el camino de los Juegos. Para algunos es una mera prueba, para otros es la demostración del arduo esfuerzo de todo el año. Toca pasar el examen anual. Son los CrossFit Open Games, es decir, la competición de CrossFit abierta a todo el mundo que propone 5 tests, Workouts of the Day (WoDs), uno por semana, durante un periodo de 5 semanas.

Y de todos estos atletas, ¿Quiénes serán los ganadores de los CrossFit Games? En agosto lo sabremos.

Hasta entonces, en Conento queremos dar una pista sobre qué perfil de atleta tiene más probabilidades de ganar y cuáles son sus características que le van a permitir alzarse con el premio de la persona más en forma del mundo. Tal como consiguieron Mat Fraser y Katrin Davidsdottir el año pasado.

 Un reto para todos

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Para empezar, nos centraremos sólo en los Open Games usando los datos públicos que se exponen en su web, games.crossfit.com, para iniciar a dibujar cómo son sus perfiles y cómo influyen la edad, peso, altura o incluso la región donde entrenan para escalar posiciones en el ranking.

¿Ayudará o perjudicará la altura al saltar el cajón, o el peso en utilizar las mancuernas? ¿Obtienen mejores resultados las atletas europeas o las californianas? ¿Influyen de igual forma el peso y altura para hombres y mujeres?

Para cada uno de los cinco tests, se mostrará qué características de atletas son más favorables de obtener un mejor resultado. Por ejemplo, las atletas más livianas pueden tener mayor ventaja al saltar el cajón en el 17.1, aunque mayores dificultades en levantar los numerosos kilos por encima de la cabeza en el tercer ejercicio, 17.3. Hasta la fecha podíamos compararlo con las atletas del propio gimnasio o en la clasificación global de CrossFIT, pero ahora os lo mostraremos comparando con atletas de características similares de todo el mundo.

Además, al finalizar los Open, se ofrecerá la relación entre cada uno de los tests. Es decir, resolveremos si los atletas que ganan el 17.1, ganan también el 17.2 y 17.3, o cuáles de los cinco están más relacionados y cuáles son más diferentes, etc. Y todo esto no solamente para los atletas top que competirán a los CrossFit Games, sino también para los atletas terrenales, que ven el CrossFit como un medio para mejorar su salud. ¿Cómo es el perfil de este atleta?

Estas preguntas y muchas más, quedarán resueltas en los próximos días con los análisis de los resultados de todos los atletas del campeonato CrossFit Open. Estad atentos.

 ¡Sé parte de este proyecto!

Y si tenéis interés por un análisis que os gustaría tener respuesta, por favor, escribidnos a info@conento.com

Que sirva como aperitivo unos primeros datos sobre los participantes por regiones de los actuales CrossFit Open Games. De los más de 380 mil participantes, las dos regiones que aportan mayor número de atletas son Europa y América Latina con más de 63 mil atletas (16,4%) y 35mil atletas (9,2%). Y los resultados para cada ejercicio varía notablemente para cada región. Por ejemplo, los atletas de Europa obtienen, en global, los mejores resultados en el 17.1 y, por el contrario, obtienen las posiciones más bajas en el 17.3.

FINAL

 

¿Deseas conocer más? ¡No te pierdas el próximo post que publicaremos la semana que viene con el análisis de los dos primeros tests!

 

 

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¿Data analytics & Data Science, realmente se complementan?

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Quizás los términos Data Analytics Data Science puedan sonarte parecidos pero podrían ser distintos y complementarios, lo analizamos contigo en el siguiente post.

Por un lado con Data Science se trabajan modelos y es un amplio término paraguas por el cual el método científico, las matemáticas y las estadísticas se aplican a los conjuntos de datos con el fin de extraer conocimiento.

Mientras que con Data Analytics se interpretan los datos y se detectan dónde están específicamente, estableciendo para ser escaneados y analizados a menudo con un objetivo específico en mente.

Adaptarse a los cambios

Los cambios están golpeando el mercado sobre una base diaria. Si bien tu negocio puede ser pequeño o grande y ser relativamente afectado, ¿por qué arriesgarlo cuando se puede evitar problemas por completo? con el análisis de datos te permite adaptar tu estrategia de negocio de una manera rápida y eficiente.

Con tu equipo podrían desarrollar nuevas formas y oportunidades para adaptarse a los cambios que pueden surgir. Tener un plan sobre cómo utilizar los datos, en caso de que cualquier cambio importante podría resultar esencial en el mercado de hoy.

La gente ahora necesita encontrar el valor en la información que se está presentando. Los expertos específicos son excelentes para diferentes tipos de datos.

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Desarrollar nuevas estrategias

Al permitir un acceso rápido y fácil a una diversa biblioteca de datos, con Big Data puedes desarrollar estrategias que no has considerado antes. Esto se debe a que los datos que vas a utilizar se centralizan y cualquier tipo de información está disponible al presionar un botón. Utilizar esta ventaja para hacer una lluvia de ideas y ejecutar simulaciones para maximizar su productividad e impulsar en tu negocio.

Y para poder procesar estos datos y aplicar buenas estrategias necesitamos de la sinergia de estas dos áreas Data Analytics Data Science, para que dependiendo del caso se unan o trabajen por separado según los objetivos planteados. 

 

 

 

Fuente 

https://datafloq.com

http://dataconomy.com

 

 

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Comparte, analiza y produce tus datos

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La gran revolución de datos en los negocios se ha producido debido al enorme aumento en la cantidad de información que somos capaces de capturar y analizar, de un número cada vez mayor de fuentes. Es la fuerza motriz detrás de una ola más amplia de transformación impulsada por la tecnología que está teniendo lugar gracias a los avances en campos como la automatización, la Inteligencia Artificial y el Machine Learning.

 

Sin embargo el social media ha llegado a influir en casi todos los aspectos de nuestra vida cotidiana – tanto personal como profesionalmente. Su naturaleza a la carta ha aumentado dramáticamente las expectativas de los usuarios finales respecto a la disponibilidad y oportunidad de los datos empresariales. Y los métodos de recopilación de datos inherentes a las plataformas de medios sociales, como el crowdsourcing, que es la envidia de los usuarios y analistas de negocios que buscan desesperadamente compartir información y curar conjuntos de datos en toda su organización. Es hora de que las organizaciones transformen la forma en que piensan sobre los datos empresariales, y esto significa “intercambiar datos” para maximizar los resultados analíticos y empresariales.

 

Una evolución en la accesibilidad de datos y autoservicio

La preparación de datos de autoservicio ha avanzado significativamente en los últimos 18 meses. Las herramientas modernas proporcionan acceso a Dark Data bloqueada en repositorios de datos semiestructurados y no estructurados, funciones de preparación de datos automatizados y predefinidos, exportaciones directas de datos listos para análisis a herramientas de visualización y plataformas de Business Intelligence (BI), automatización incorporada y Funcionalidad de gobierno para seguridad y cumplimiento.

Sin embargo, a pesar de todas estas innovaciones, para la mayoría de los usuarios empresariales y analistas, el acceso a los datos sigue limitado a fuentes de datos personales, informes históricos o datos controlados por los guardianes de TI y BI, que pueden estar obsoletos en el momento en que los reciben. Demasiadas personas están construyendo hojas de cálculo de Excel e informes en reclusión, utilizando fuentes que no pueden confiar completamente y / o tomar decisiones de negocios basadas en información incompleta.

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Tiene todo el sentido que Facebook, Twitter y LinkedIn hayan gastado miles de millones de sistemas de refinación para que las personas compartan datos entre sí, desde fotografías hasta filosofías sobre la vida. Millones de datos han sido capturados desde sus bases de usuarios en todo el mundo y puestos bajo el microscopio para aprender cómo, cuándo y por qué nos comunicamos – compartir datos – entre sí. ¿Por qué no poner esta tecnología y conocimiento para repensar la forma en que compartimos y comunicamos estos datos dentro de una organización?

 

Compartir e integrar datos

En pocas palabras, la socialización de datos permite a los individuos y equipos buscar, acceder, compartir y reutilizar datos preparados y gestionados, así como aprovechar las calificaciones de los usuarios, las recomendaciones, las discusiones, los comentarios y la popularidad para tomar mejores decisiones acerca de qué datos utilizar en los procesos analíticos.

Los individuos pueden aprender unos de otros compartiendo fuentes, descubrimientos y experiencias con sus equipos. Y, al incorporar elementos de gamificación, pueden aprender cómo sus compañeros utilizan sus contribuciones y comprender mejor su valor en el proceso analítico. En general, con la socialización de datos, el crowdsourcing, los usuarios empresariales y los analistas de datos pueden ser más productivos y estar mejor conectados a medida que obtienen, limpian y preparan datos para procesos analíticos y operativos.

 

Gobernanza de Datos

Gracias a los recientes avances en el gobierno de preparación de datos de autoservicio mencionados anteriormente, se aplican características tales como enmascaramiento de datos, retención de datos, linaje de datos y permisos basados ​​en roles a lo largo de los procesos de acceso a datos, preparación y análisis.

Además, al igual que las plataformas de medios sociales (por ejemplo, LinkedIn) emplean un editor para revisar el contenido antes de publicarlo, con la socialización de datos, los científicos de datos y los profesionales de TI pueden servir como administradores de datos, supervisar el contenido compartido y determinar si debe ser certificada como empresa fuente de datos. Con estas medidas en su lugar, la calidad de los datos se mejora, y esto significa mejores análisis y resultados para todos.

 

Democratización del acceso a datos empresariales

Pero cada vez más, las empresas buscan “democratizar” este acceso a los datos. Y se ha hecho evidente que incorporar datos y análisis en toda la organización, asegura que sus efectos pueden medirse en cada proceso y es a menudo un enfoque más productivo que intentar imponer directivas de datos de manera centralizada, de arriba hacia abajo.

 

 

 

Fuente

 

http://data-informed.com

https://www.forbes.com

 

 

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