Reforcemos las ventas con Big Data

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En una encuesta realizada por New Vantage, el 46,6% de los ejecutivos expresan la opinión de que su empresa puede estar en riesgo de grandes trastornos en la próxima década.

Como las tecnologías innovadoras entran en escena, casi todas las empresas están en riesgo de ser superadas por alguna idea disruptiva. Para protegerse contra este riesgo, las empresas deben esforzarse por construir una cultura de datos que les ayude para la toma de decisiones tácticas y estratégicas.

Mejores ventas de Marketing con Big Data

Los vendedores ahora tienen una descripción de trabajo diferente, no sólo están trabajando en llegar con ideas innovadoras, sino más bien recogen datos, derivan tendencias, crujen estadísticas y números además de tener que encontrar el canal adecuado para llegar a su público objetivo. Aunque esto podría sonar como un montón de trabajo por hacer, sin embargo, es un hecho bien conocido que la era digital ha traído una gran cantidad de datos que los vendedores pueden utilizar para crear planes de marketing estratégicos más eficientes a través de ideas más precisas.

¿Por qué los comerciales deberían considerar el uso de Big Data?

ecommerce-2140603_1280Hoy en día, muchas organizaciones están recolectando datos de diferentes fuentes para mejorar y optimizar sus campañas de marketing, incluyendo Amazon, Zoopla, Propertyinder, Rocket Internet y muchos otros. Sacando las conjeturas de la ecuación, tales campañas han demostrado ser más eficaces que la antigua forma de publicidad. Por lo tanto, a continuación te presentamos las principales razones por las que debe considerar al Big Data en tu próximo plan de marketing :

 

La visualización de datos te ayudará a mejorar la eficacia en tus campañas de marketing.

  • Tener feedback en tiempo real con tus clientes reducirá la rotación y adquirirás a aquellos que estén interesados.
  • Todos los datos que necesites estarán a un clic y a un costo cero.
  • El uso histórico de datos te permitirá crear un plan de marketing más exitoso en el futuro.

¿Cómo utilizar el Big Data para dirigirse a los consumidores?

Tenemos que partir de la premisa que los datos en línea son el combustible que impulsa cualquier campaña de marketing exitosa.

La comercialización digital incluye varios canales que se utilizan diariamente por los vendedores para alcanzar a sus audiencias apuntadas, incluyendo la optimización del SEM. Estos canales son específicamente impulsados ​​por las necesidades del consumidor, a diferencia de los canales de visualización tales como FB (Facebook) y GDN (Google Display Network). Por lo tanto, los vendedores deben ser capaces de utilizar diferentes canales de comercialización digital para proporcionar valor para los consumidores. Esto incluye el aprendizaje y el conocimiento sobre el uso de recursos de datos no convencionales como las transacciones de los consumidores, los puestos sociales, la información de búsqueda y otros grandes recursos de datos.

 

Construcción de una cultura de datos

Te compartimos 4 pasos para que puedas lograr este objetivo:
1. LiderazgoLos líderes deben asegurarse de que los equipos saben lo que están haciendo cuando se trata de datos y que los comportamientos impulsados por datos son claros entre todos los empleados.

2. Diversificar los equipos: La diversidad es una ventaja competitiva. Crear nuevos estándares para reuniones de equipo, nuevos métodos de comunicación e iniciativas que alienten a los diferentes miembros del equipo a mezclarse. Esto permitirá a los equipos alejarse del pensamiento tradicional, abriendo sus ojos a cómo los datos pueden ayudarlos a realizar mejor.

3. Conectar y compartir: La conectividad y el intercambio son fundamentales para una fuerte cultura de los datos. Hay que tomar medidas para evitar la creación de nuevos silos de datos dentro de tu organización y garantizar que se den los equipos cuando y donde más lo necesiten.

4. La confianza es clave: Crear una cultura de datos no significa reinventar completamente la cultura de tu empresa. A medida que nos convertimos en la economía de datos, los líderes tendrán que construir estos atributos culturales en sus equipos para tener éxito. Combinar la experiencia y el conocimiento de sus líderes con Big Data cada día será cuando se de un cultura de datos que pueda prosperar.

 

 

Fuente

https://www.datanami.com

 

https://datafloq.com

 

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¿Podrá ayudar el BIG DATA a encontrar el amor en línea?

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Al parecer el amor también entró al juego de algoritmos y Big Data, entre las ofertas para encontrar tu pareja ideal en España están: Adopta un tío, Meetic  y la más conocida Tinder. Sin embargo lo que analizaremos en este post, es qué tan precisos están siendo estos algoritmos para lograr el objetivo final.

El espacio está lleno

Los principales jugadores de citas incluyen eHarmony, Chemistry.com, y Match.com para el romance y todos ellos prometen relaciones duraderas. Sitios de nicho como JDate.com (destinados a los solteros judíos), BlackPeopleMeet.com (destinados a los afroamericanos a conectarse), ChristianMingle.com (dirigidos a los cristianos que buscan solteros con valores similares) y OurTime.com (destinados a personas con más de 50 años de edad) proporcionan propuestas de valor para el consumidor.

Desde el primer momento, Match Group, empresa creada para agrupar el grueso de todas las aplicaciones para ligar. Esta empresa es la orgullosa madre de Tinder, Match, OkCupid o Meetic entre otras, y es que, la estrategia es muy simple: tener una aplicación diferente para todas las edades y mantener al público enganchado.

Con este plan de negocio, la matriz de Tinder logró conquistar los mercados públicos en diciembre de 2015. Su estreno en el Nasdaq se anunciaba por todo lo alto, y el amor comenzaba a cotizar en bolsa.

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Pensar que las cosas no son predecibles de manera confiable

Varios científicos de datos explican sus aproximaciones calculadas a los algoritmos de citas. Si bien esto puede funcionar como una estrategia de coincidencia, la bidireccionalidad es el problema inherente. Cuando Amazon te sugiere una cámara, por lo general te da un poco igual. Con los seres humanos, es distinto. Alguna persona podría llegar a ser tu media naranja, pero puede haber cualquier número de razones para no ser correspondido.

 

Sobre la utilización de Algoritmos que emparejen los sentimientos en común  han habido muchas críticas:

  • Restringir el pool de prospectos no mejora la tasa de éxito.
  • Los sitios presentan a los miembros con probabilidades no especificadas, que no es diferente de conocer a extraños en un bar.
  • Para los sitios, no hay manera posible de saber cómo la gente realmente interactúa sin conexión.
  • Los algoritmos no pueden explicar problemas psicológicos intensos.

Ante todo lo expuesto anteriormente cabría decir que se están mejorando cada vez los algoritmos y tecnologías para poder asertar con los gustos y preferencias de todas las personas, pero lamentablemente en el corazón no se manda y es allí el reto y la incógnita continua, al final de todo ¿se responderá al anhelo personal de cada uno de encontrar a alguien que verdaderamente te ame?

 

Fuente

https://datafloq.com

https://hipertextual.com

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Utiliza tus datos en tiempos y recursos adecuados

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Muchas empresas están desperdiciando sus datos y actualmente reconocen la importancia de los mismos, por un lado saben que su fuerza laboral está hambrienta de soluciones.

Los datos ya no son una herramienta para ser utilizados por el personal de TI y técnicos solamente, sin embargo las soluciones de tecnología de autoservicio están en aumento para ayudar a las organizaciones a analizar sus datos sin la necesidad de una fuerte participación de TI, creando accesibilidad para toda la organización.

Según un estudio reciente, sólo el 37 % de las empresas han encontrado el éxito en la adopción de una cultura basada en datos, a pesar de que una mayoría reconoce que esto es un requisito en la era digital de hoy.

Los empleados necesitan sentirse competentes para extraer datos  y compartir los resultados con sus colegas sin necesidad de crear un enorme proyecto de TI.

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 ¿Cuál es el problema actual?

Las empresas recolectan datos y lo hacen disponible, producen modelos complejos, gráficos y reportes, y hermosas visualizaciones. Pero la mayoría de los trabajadores tienen dificultades para averiguar cómo usarlo. Y si los trabajadores no saben cómo usar los datos para hacer su trabajo, la mayor parte se descartará sin usar. Esto cuesta a las empresas millones en recursos desperdiciados y oportunidades perdidas.

Aquí están tres puntos clave para conquistar la última milla de análisis y asegurar que tus datos no se desperdicien.

Dar respuestas útiles 

El gerente encargado de reducir el churn, tendrá que mejorar la eficiencia, eliminar el fraude, mejorar la experiencia del cliente o mejorar algún resultado de otro negocio, pero además de eso necesita saber qué hacer.

Decisiones basadas en hechos

No es suficiente darles las respuestas, es fundamental asegurarse de que las tienen cuando y donde se toman las decisiones. ¿Cuál es su flujo de trabajo? Si toman decisiones en el teléfono con un cliente, necesitan las respuestas en la pantalla delante de ellos. Si funcionan desde un panel, necesitan las respuestas incorporadas en sus informes.

Integrar en sistemas que gestionan tu negocio

Si le das a tu fuerza laboral respuestas prácticas y lo hacen conveniente para usarlas, habrás resuelto gran parte del problema. Por ejemplo los sistemas que gestionan tu negocio, su sitio web, el enrutamiento de llamadas, etc., también tomarán decisiones que afecten los resultados empresariales que deseas mejorar.

De esta manera podemos decir que los datos son muy valiosos y útiles para las empresas siempre y cuando puedan sacar provecho de los mismos. Desde luego tienen que ser comprensibles para todos los miembros de la organización, esto optimizará el trabajo y productividad.

 

Fuente

https://datafloq.com

http://data-informed.com

 

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Cómo medir el ROI en el mundo del Marketing

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Hablar de decisiones en marketing es hablar de publicidad y su medición del retorno.

La planificación orientada al ROI se considera la forma más efectiva de medir la eficacia de las campañas publicitarias. Cada área de la compañía puede aportar diferentes indicadores/variables para poder medir dicho factor.

El ROI, aunque es un indicador ampliamente utilizado en el análisis financiero de los activos de una compañía, también  es una medida que aplicada al Marketing que responde acerca de la efectividad de las campañas.

A la hora de analizar datos tenemos que ser capaces de interpretar los números. Distinguir entre números “correctos” y números “incorrectos”. Utilizar el sentido común.

Cuando veamos un número, sin más, será como no ver nada. Para saber qué son las cosas hay que entender siempre y qué hay detrás (la fórmula matemática).

Proceso de tratamiento de datos

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Con modelos econométricos podemos obtener:

  1. Analizar las causas de las variaciones que han experimentado las ventas de un producto a lo largo de su histórico.
  2. Cuantificar cuál es el impacto y la importancia de los keys drivers que explican las ventas de ese producto.
  3. Evaluar y medir la eficacia publicitaria de las campañas de TV.
  4. Definir los niveles mínimos, óptimos y máximos recomendados por campaña.
  5. Estudiar futuros comportamientos de las ventas del producto analizado.

La planificación orientada al ROI se considera la forma más efectiva de medir la eficacia de las campañas publicitarias.

El Retorno Publicitario como fin de la Analítica en Marketing

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Cuando nos disponemos a calcular el ROI frente a cualquier variable de retorno, tenemos que pensar, a priori, en todas las variables que pueden estar afectando a dicho factor.

 

Se puede medir el ROI en varios ámbitos

Palancas de Marketing

  • Rendimientos en Publicidad
  • Rendimientos en Precio
  • Rendimientos en Promociones
  • Rendimientos en Distribución…etc

  En el tiempo

  • Rendimientos en el corto plazo
  • Rendimientos en el largo plazo

KPIs de la compañía

  • Rendimientos en los tangibles
  • Rendimientos en los intangibles

Dificultades a la hora de calcular el ROI

  • Realidad multicausal y comportamientos similares entre variables
  • Más canales y Customer Journey más complejos

 

De esta manera con estos punto tratados podemos ver la viabilidad y los factores positivos y de dificultades que tenemos al momento de medir el ROI.

 

Si tienes alguna duda o sugerencia no dudes en escribirnos.

 

 

 

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Machine Learning y su utilidad en el mundo empresarial

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El Machine Learning permite a las empresas construir mejores aplicaciones que interactúen con las cosas que las personas crean: imágenes, voz, texto y otras cosas desordenadas. Esto permite a las empresas crear softwares que procesen dicha información.

Según la predicción de IDC Futurescapes, dos tercios de los CEOs de Global 2000 Enterprises centrarán su estrategia corporativa en la transformación digital. Una parte importante de la estrategia debe incluir soluciones de aprendizaje automático (ML). La implementación de estas soluciones podría cambiar la forma en que estas empresas ven el valor del cliente y el modelo operativo interno de hoy.

 

Si quieres tomar la delantera, entonces no puedes permitirte esperar que eso suceda. Tu negocio digital necesita moverse hacia la automatización ahora mientras la tecnología ML se está desarrollando rápidamente. Los algoritmos deben aprender enormes cantidades de datos estructurados y no estructurados, por ejemplo: Texto, imágenes, vídeo, voz, lenguaje corporal y expresiones faciales. Por eso se abre una nueva dimensión para las máquinas con aplicaciones ilimitadas desde los sistemas sanitarios a los videojuegos y los automóviles autodirigidos.

 

ML conectará inteligentemente personas, negocios y cosas. Permitirá escenarios de interacción completamente nuevos entre clientes y empresas y, finalmente, permitirá una verdadera empresa inteligente. Para realizar las aplicaciones que son posibles debido a ML totalmente, necesitamos construir un ambiente de negocio moderno. Sin embargo, esto sólo se logrará, si las empresas pueden entender la distinción entre Inteligencia Artificial (AI) y Aprendizaje Automático (ML).

 

 

 Aplicaciones para la vida y el negocio

Para poder comprender la gama de aplicaciones que será posible gracias a la tecnología ML, veamos algunos ejemplos disponibles actualmente:

  • Amazon Echo
  • Asistentes digitales: Siri de Apple, próximo Copiloto de SAP

Ambos tipos de dispositivos proporcionan una experiencia interactiva para los usuarios debido a la tecnología de procesamiento de lenguaje natural. Con ML en la imagen, esta experiencia podría ser llevado a nuevas alturas, es decir, chatbots.

 

La tecnología ML no obliga al usuario a aprender cómo se puede operar sino que se adapta al usuario. Se convertirá en mucho más que dar a luz a una nueva interfaz; Conducirá a la formación de la empresa (AI).

 

Las formas ilimitadas en que ML puede aplicarse incluyen la provisión de atención médica completamente personalizada. Podrá anticipar las necesidades del cliente debido a su historia de compra. Puede hacer posible que el HR reclute al candidato adecuado para cada trabajo sin prejuicios y automatice los pagos en el sector financiero.

 

Beneficios de negocios no aprendidos con ML

Los procesos de negocio se automatizarán y evolucionarán con el uso creciente de ML debido a los beneficios asociados con él. Los clientes pueden utilizar la tecnología para elegir los mejores resultados y así, llegar a decisiones más rápidas. A medida que el entorno empresarial cambie, también lo harán las máquinas avanzadas a medida que se actualicen y se adapten constantemente. El ML también ayudará a las empresas a llegar a las innovaciones y seguir creciendo, proporcionando el tipo adecuado de productos / servicios de negocios y basando sus decisiones en un modelo de negocio con el mejor resultado.

 

La tecnología ML es capaz de desarrollar conocimientos que están más allá de las capacidades humanas basadas en los patrones que deriva de Big Data. Como resultado, las empresas podrían actuar en el momento adecuado y aprovechar las oportunidades de ventas, convirtiéndolas en acuerdos cerrados. Con toda la operación optimizada y automatizada, la velocidad a la que un negocio crece se acelerará. Por otra parte, el proceso de negocio conseguirá más a un coste menor. ML llevará a las empresas a los alrededores con un mínimo de error humano y mayor ciberseguridad.

 

 Casos de uso

Los siguientes tres ejemplos muestran cómo ML puede aplicarse a un modelo de empresa que utiliza procesamiento de lenguaje natural:

 

Clasificación de tickets de soporte

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Considera el caso donde los boletos de diversos canales de los medios (email, Web site sociales etc.) necesitan ser enviados al especialista derecho para el asunto. El inmenso volumen de tickets de soporte hace que la tarea sea larga y consume tiempo. Si ML se aplicara a esta situación, podría ser útil clasificarla en diferentes categorías.

 

Si el número de billetes correctamente categorizados es suficientemente alto, un algoritmo ML puede dirigir el billete directamente al siguiente agente de servicio sin necesidad de un agente de soporte.

 

Reclutamiento

El trabajo de priorizar las solicitudes entrantes para posiciones con cientos de solicitantes también puede ser lento y tomar mucho tiempo. Si se automatiza a través del ML, el departamento de Recursos Humanos puede permitir que la máquina prediga la idoneidad del candidato proporcionándole una descripción del puesto de trabajo y el CV del candidato. Un patrón definido sería visible en los currículos de los candidatos adecuados, tales como la longitud adecuada, la experiencia, la ausencia de errores tipográficos, etc. La automatización del proceso será más probable que proporcione el candidato adecuado para el trabajo.

 

Márketing

ML ayudará a construir el logotipo y el reconocimiento de marca para las empresas de las dos maneras siguientes:

  • Con el uso de una aplicación de inteligencia de marca, la identificación de logotipos en vídeos de patrocinio de eventos o TV puede llevar a cálculos de ROI de marketing.
  • Estar al día sobre las transacciones del cliente y usar ese comportamiento para predecir cómo mantener la lealtad del cliente y encontrar la mejor manera de retenerlos.

 

¿Cómo pueden comenzar las empresas la implementación del ML?

Las empresas pueden entrar en la nueva era de ML y comenzar a implementar la técnica permitiendo que las máquinas usen Big Data derivado de diversas fuentes tales como: Imágenes, documentos, dispositivos IoT etc para aprender. Si bien estas máquinas pueden automatizar tareas largas y repetitivas, también pueden usarse para predecir el resultado de nuevos datos. El primer paso en la implementación de ML para un negocio debe ser educarse sobre su naturaleza y la gama de sus aplicaciones. Un curso gratuito de openSAP puede ayudar a hacer eso posible.

 

Otro paso que puede acercar a un negocio a la implementación del ML es la preparación de datos en paisajes complejos. La era de los silos de información ha terminado y existe la necesidad imperiosa de que las empresas recopilen datos de diversas fuentes, como clientes, socios y proveedores. Los algoritmos deben entonces proporcionar acceso abierto a esos datos para que puedan aprender y evolucionar.

 

Para comenzar con casos de uso completamente nuevos para el Aprendizaje Automático no es fácil y requiere una buena comprensión del tema y tener el nivel adecuado de experiencia en la empresa. Un mejor punto de partida para muchas empresas sería confiar en soluciones ML ya integradas en el software estándar. Por eso se conectará sin problemas con el proceso de negocio existente e inmediatamente empezar a crear valor.

Por último, las empresas deben comenzar a reunir los componentes necesarios para la construcción de productos de IA. Entre los requisitos sería una plataforma en la nube capaz de manejar alto volumen de datos que se deriva de múltiples fuentes. Las personas relevantes son tan importantes para este paso como lo son la tecnología y los procesos. Después de todo, serían los que estarán probando las últimas tecnologías digitales y ML.

 

 

Fuente

 

http://dataconomy.com/2017/04/machine-learning-digital-business/

http://dataconomy.com/2017/05/business-implications-machine-learning/

 

 

 

 

 

 

 

 

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Hoy es Marketing: todo se centra en las PERSONAS

 

Hoy es Marketing regresó a Madrid en una nueva edición, cargado de ponentes de nivel, vinculados a grandes, medianas y pequeñas empresas. Los expositores se centraron desde diferentes ángulos para tratar el mundo del Marketing entre ellos: los datos (el petroleo del siglo XXI) la Omnicanalidad y en las personas.

Este congreso se dividió en bloques con temas que actualmente la sociedad demanda entre ellos: Crisis y Reinvención del Capitalismo, Customer Experience, Competencias Equipos Comerciales, Rsc, Moda y Lujo, y para finalizar Digital Business. 

Al día de hoy las empresas se enfrentan a un nuevo reto con el consumidor, al cual ya no se lo debe ver así, sino como persona. Es por ello que hay que conocer su manera de pensar, sentir y su principalmente su comportamiento.

Y por destacar algunas ideas claves de ciertos bloques. Podríamos recordar a Ricardo García de Cajamar,  donde señalaba: “Actualmente se está redefiniendo hasta la propia definición de empresa”

Por su parte también destacaba que en los últimos 100 años nos han intentado convencer de que el crecimiento económico es perpetuo, y es un error. Y auguró que “Vendrán nuevas burbujas financieras”.

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Por su parte Beatriz Navarro, directora de comunicación de FNAC, destacó que el mundo digital ha cambiado la manera de trabajar de las compañías.

“La tasa de adquisición de un comprador omnichannel es un 20% más alta que la de uno que no lo es. La omnicanalidad te permite ofrecer todo tu surtido a través de tiendas muy pequeñas”.

Otro enfoque de su charla fue acerca del marketing de inmediatez  el cual radica en vender experiencias únicas al cliente. O la posibilidad de poder conocer  el entorno offline por donde se mueve el consumidor cuándo entra a una tienda por ejemplo.

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En el último bloque y no el menos importante, centrado en Digital Business estuvo liderado por directivos y CEO’s de: Volvo, Lendix, Cabify, Conento representado por nuestra CEO Macarena Estévez y la sorpresa de la tarde Francisco Pérez  Cofounder de HawkersCo.

Maca, como de cariño la llamamos en Conento, explicó lo fácil que son las matemáticas y sobre todo lo útil que pueden ser para las empresas, si se las sabe encaminar hacia los objetivos planteados.

Una de las cosas que destacó en su ponencia fue: “En el marketing de hoy la clave está en unir la estrategia con la táctica y la micro-táctica gracias a la inteligencia matemática”.

Además de explicar al detalle la medición objetiva de la publicidad a través de diferentes herramientas como: Modelos de Atribución, tecnología Big Data entre otras cosas.

Francisco Peréz Cofounder de Hawkers por su parte contó la historia de cómo se convirtió una empresa que comenzó vendiendo 27 gafas y luego de tres años logró facturar 300 millones de euros.

Algunos llegaron a tuitear que al puro estilo de Francisco se debería estudiar en las universidades, modo de comunicar, experiencia, humor y a la vez sensatez.

 

 

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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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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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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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