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Datos Relevantes de Coronavirus

Datos Relevantes de Coronavirus

El Coronavirus COVID19 dejará muchos aprendizajes en todo el mundo y en casi todos los aspectos de nuestra vida incluyendo la ciencia, la política, la economía, la forma de relacionarnos y seguro los datos nos contarán muchas historias también.  Si ponemos atención a su evolución, seremos más conscientes de la importancia en adoptar medidas preventivas y ojalá pronto ser testigos de la disminución de las cifras que hoy alarman a la humanidad.

En los mapas y gráficos construidos con datos del Coronavirus se pueden confirmar índices alentadores de fallecimientos y recuperaciones, identificar en dónde se concentran actualmente la mayoría de los casos activos en el planeta (ya no es en China), ver la velocidad de propagación alarmante en países como Italia y España y muchos hallazgos de gran utilidad.

 

Coronavirus COVID19

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El impacto del COVID en el mundo de la analítica

El impacto del COVID en el mundo de la analítica

La industria y en general el sector económico ha tenido diversas etapas a lo largo de los años, unas han sido buenas y han traído consigo muchos avances tecnológicos, empleos, descubrimientos y crecimiento macroeconómico. Otras etapas han sido motivo de recesiones, cambios en los negocios e incluso han obligado tanto a las empresas como a los colaboradores a tener que adaptarse a nuevas realidades. No me gustaría decir que hemos atravesado por épocas “malas”, quizás una mejor expresión sería decir que hemos tenido ciertas etapas mejores que otras, ya que, si pensamos con mente fría, hasta en momentos de guerra, depresiones económicas o problemas de salud, han salido aportes y avances muy buenos en algunos sectores.

El COVID-19 se ha logrado extender por todo el mundo, trayendo consigo cierta agitación en diversos sectores de la sociedad. No podemos negar que el virus ha afectado la vida de muchas personas, el empleo, la forma en que nos comportamos día a día y por supuesto la forma en que hacemos negocios.

Gracias a un proceso de investigación y artículos publicados por TDWI (Transforming Data With Intelligence) podemos ahora acceder a mucha información, especialmente a toda aquella que tiene que ver con el mundo de la ciencia de los datos. TDWI lanzo una encuesta a su audiencia con el propósito de recaudar información acerca de cómo el virus ha afectado al mundo de la analítica de datos, es decir, los empleos, la cultura de análisis y porque no a los mismos analistas.

TDWI tiene audiencia a nivel internacional, por ende, se obtuvieron respuestas de muchas partes del mundo. Vale la pena mencionar que aproximadamente la mitad de las respuestas eran proveniente de Estados Unidos. Aunque los temas que se discutirán a continuación tengan un mayor peso de personas estadounidenses, el haber obtenido respuestas de muchas partes del mundo, confirma que el COVID-19 está afectando en todas partes, por lo cual podríamos decir que estos resultados aplican también para el resto de los países.

Demanda de trabajo y empleos

Ninguna profesión es inmune al COVID-19, y los resultados de la encuesta no reflejan lo contrario. Todas aquellas personas que trabajan en empresas que se dedican a la analítica de datos o similares han tenido que afrontar cambios y en ocasiones situaciones difíciles dentro de sus empresas en relación con su empleo. El 13% de los profesionales de datos y análisis confirmaron que sus empresas han tomado medidas con respecto a sus empleados, un 8% de esos mismos han sido suspendidos y otro 5% despedidos.

Ahora bien, quizás esta cifra no sea tan escandalosa, pero recordemos que solo estamos hablando del sector específicamente de analítica de datos, habría que poner sobre la mesa cuales sectores han sido aun mas afectados para poder hacer una mejor comparativa. Sin embargo, de algo si podemos estar seguros esto afecta a cualquier empresa, no importa su tamaño, el tiempo que lleve en el mercado o su prestigio.

Un dato interesante es que mas del 50% de los encuestados están preocupados por sus trabajos. Hay cierta incertidumbre de hasta cuando podrán durar sus empleos si la situación no mejora, y si llegara a mejorar, cuanto tiempo pasará para que puedan volverse a sentir estables dentro de sus empresas.

El resto de encuestados, a los que podríamos denominar como “afortunados” sientes que sus empleadores los necesitan ahora mas que nunca, lo cual no podemos descartar que algún caso sea cierto. Ahora bien, la gran mayoría de estas mismas personas declararon que había cierta pausa o congelamiento en las contrataciones de personal, es decir, no hay plazas disponibles. Solamente un 5% dice que aun se está contratando personal durante la crisis.

Dejando por un lado la demanda de empleos, también se les pregunto a los encuestados que ha cambiado para ellos, además del hecho que ahora trabajan desde casa. La respuesta principal fue “viajar”. El 76% declaró que se les pidió que no viajaran durante al menos seis meses. De cara a la toma decisiones de las empresas, el 20% de los encuestados afirman que en sus empresas se habían cancelado toda iniciativa de análisis de datos, esto incluye la compra de software o la contratación de servicios entorno a este tema. En otras palabras, la mayoría de las empresas continuarán trabajando con lo que ya tienen. Podemos decir entonces que esto no está para nada mal, si bien no hay iniciativas nuevas, al menos no se están cancelando las ya existentes.

 La naturaleza del trabajo está cambiando

Otra variable que se consideró en el proceso de investigación es el saber si el tipo de trabajo en cuestión de requerimientos, tiempo invertido, presión o carga, ha cambiado. No es de sorprendernos que mas de la mitad de los encuestados dijeron que si, su trabajo puede que ya no sea tan parecido como el de antes.

Muchos encuestados afirman que ahora se les pide que respondan a nuevos tipos de preguntas, muchas de esas basadas en el impacto económico y situación actual provocada por el COVID-19, tanto para sus clientes como para la misma empresa en sí. Alrededor de un tercio de los encuestados exponen que vieron en la necesidad de actualizar o bien tratar de ajustar sus modelos de análisis para hacer frente a los cambios en el comportamiento de los clientes.

En general, el clima externo a las empresas ha cambiado drásticamente, por lo cual es normal que surjan nuevas preguntas y necesidades que, en este caso, es trabajo de los analistas de datos intentar de solventar.

Además de responder a nuevos requerimientos, mas del 30% de los encuestados afirman que se les pide cosas en ocasiones fuera de lo habitual como, por ejemplo: encontrar nuevas fuentes de información para su análisis que puedan servir a la organización, ejecutar análisis y actualizaciones de reportes con mas frecuencia, tratar de intuir nuevos métodos, estrategias o características para los análisis. En otras palabras, se espera algo más de los analistas.

El trabajo desde casa

Trabajar desde casa ha sido difícil para algunos, más porque de cierta forma se han visto obligados gracias a la cuarentena. Una de las preguntas centrales fue para identificar si el trabajar desde casa tenía algún impacto en la capacidad y rendimiento de los encuestados para poder realizar su trabajo. Ahora sabemos que alrededor del 40% dijo que no tuvo ningún impacto, algunos de ellos expusieron que ya trabajaban de manera remota y otros declararon que todo marchaba bien.

Por otro lado, todas aquellas personas que consideraron que les era más difícil trabajar desde casa, expusieron razones como: es mas difícil el intentar colaborar con colegas cuando hay proyectos en conjuntos, problemas para configurar VPN, dificultades en el ancho de banda o velocidad de internet, ambientes o espacio inapropiado para estar trabajando cómodamente, distractores familiares, etc.

Un aspecto muy importante que no se tomó en consideración en este estudio fue la de tomar la perspectiva de los empleadores o dueños de empresas. Habría que hacer ciertas inferencias respecto si a este tipo de personas les benefició o perjudicó, y de qué manera el tener a sus empleados laborando desde sus casas.

Conclusión

Estamos de acuerdo en que el análisis de datos es cada vez mas importante, y que no existe industria o situación social en donde esto no pueda significar un apoyo o ayuda. Como sociedad hemos visto la importancia y relevancia que tiene algo tan sencillo como los gráficos, líneas básicas de tendencia, mapas, barras etc. y que sin lugar a duda todo esto ha ayudo de gran manera a comprender y analizar la propagación del virus COVID-19.

Muchas personas están interesadas en saber y comprender la información sobre el virus, por terrible que sea esta pandemia (y es terrible), ha impulsado de gran forma la cultura de análisis de datos. Las organizaciones se están enfrentando a condiciones de constante cambio, y se ven en la necesidad de intentar comprender el entorno que los rodea rápidamente. El planificar como avanzar en un entorno dinámico es un gran reto, pero de seguro es mucho mas fácil teniendo los datos a favor.

 

Fuente de referencia: TDWI-where data means business. By: Fern Halper May/2020 https://tdwi.org/articles/2020/05/20/ppm-all-impact-of-covid-19-on-data-analytics-professionals.aspx

Ciencia de los Datos

Ciencia de los Datos

El mundo de los negocios es algo que esta en constante crecimiento, siempre están surgiendo nuevas teorías, nuevos conceptos, nuevas tecnologías hasta incluso nuevas necesidades que llevan a la creación de nuevos procesos, estrategias, programas y puestos de trabajo. No es difícil identificar que, dentro de estos términos y tecnologías emergentes, encontremos en repetidas ocasiones el concepto de “Ciencia de los datos”, ya que es, sin lugar a duda uno de los temas mas sonados en la actualidad dentro de las empresas.

Existen muchas preguntas entorno a la ciencia de los datos, lo que es y para lo que sirve. Muy probablemente nos hemos topado con la pregunta: ¿Qué hace un científico de datos? Una de las respuestas mas sencillas que podríamos dar a esta pregunta es que un científico de datos es aquella persona que se encarga de trabajar con los datos para ayudar a la reducción de ineficiencias en procesos, productos o servicios. Pero realmente esa respuesta se queda bastante corta, ya que dentro de la ciencia de los datos hay varios temas y conceptos adicionales que juegan un papel importante.

Pensemos en una empresa de ventas por internet, seguramente a ellos les interesaría utilizar sus datos para mejorar la rapidez y eficiencia en sus envíos. Pensemos también en una empresa que vende seguros para vehículos, de seguro les interesaría conocer las probabilidades y estadísticas de siniestros o accidentes de tránsito. En fin, la ciencia de los datos se puede utilizar de muchas formas y de seguro en cualquier industria o tipo de negocio.

Teniendo en mente que este concepto es bastante amplio y aplicable a cualquier sector empresarial, estaríamos mal en pensar que el trabajo que realiza un equipo de científicos de datos está libre de retos y complicaciones. Podríamos decir que el trabajo de estas personas se distribuye de la siguiente forma: 50% soluciones de ingeniería (lógica, abstracción, procesos, sistemas, resolución de problemas) y otro 50% conocimientos técnicos y del negocio en donde se desempeña. Probablemente surge cierta incertidumbre sobre el segundo 50%, pero podría un científico de datos hacer un buen papel si ¿no conoce los productos y servicios del negocio?, ¿no conoce los objetivos financieros de la empresa? o si ¿no sabe manejar las herramientas de trabajo que tiene disponibles?, creo que estamos todos de acuerdo en decir que no, no podría desempeñar un buen papel.

Teniendo en cuenta lo mencionado anteriormente, podríamos decir que la ciencia de los datos abarca los siguientes pasos generales:

  • Conocimiento del negocio.
  • Comprensión de los datos y fuentes de información.
  • Preparación de los datos.
  • Modelado
  • Evaluación del modelo.
  • Despliegue en producción.

El listado anterior nos ayuda a dimensionar todos aquellos aspectos y procesos que giran alrededor de la ciencia de datos e incluso sienta las bases a la hora que se quiera proponer un modelo de “proceso de ciencia en los datos”. Para aclarar un poco mas todo este pensamiento a continuación tenemos el siguiente diagrama:

Fuente: https://www.bbvadata.com/es/accelerating-data-science-workflows/

Podemos interpretar varias cosas con este diagrama, pero lo que vale la pena resaltar es lo siguiente:

  • Todo el proceso parte a raíz de una necesidad del negocio. Es decir, un problema que se necesita resolver, algo que se quiere mejorar o cualquier otro aspecto empresarial sobre el cual se tenga la necesidad de profundizar y analizar la información que se tiene.
  • La ciencia de datos es un ciclo repetitivo, ya que siempre surgen nuevas necesidades, las fuentes de información cambian, se actualizan o aumentan y por supuesto a todo esto hay que darle mantenimiento y soporte.

En conclusión, los proyectos dentro de las empresas van siempre aumentando en número y diversidad, por lo cual sentimos la necesidad de crear nuevos flujos de trabajo o estrategias que ayuden a abstraer y documentar todo aquello que sea útil para los procesos de toma de decisión. Es por esto por lo que implementar la ciencia de los datos dentro de nuestra empresa se convierte en algo muy importante, no solo para mejorar la compresión de los datos, sino también para encajar nuevas prácticas corporativas basadas en una cultura de análisis y de datos con el fin de agilizar procesos, enriquecer nuestro trabajo y de seguro orientar a la empresa a una mejor toma de decisiones estratégicas.

Fuente: BBVA Data Analytics “Acelerar el flujo de trabajo en ciencia de datos” Jose Antonio Rodriguez Serrano y César de Pablo Sánchez 24/mayo/2019

Inteligencia artificial y el analista.

Inteligencia artificial y el analista.

Redefiniendo roles en la era de la analítica aumentada.

La visión de la inteligencia artificial (IA) retratada en los medios es que desplazará a los humanos y automatizará completamente la toma de decisiones. En la realidad actual, las máquinas en realidad actúan como asistentes, aumentando, no reemplazando la comprensión o el juicio humano. Con todo el alboroto en torno a la IA, es fácil perder de vista cómo el aprendizaje automático ya ha transformado la forma en que trabajamos, particularmente en el ámbito del análisis de datos.

El estado de la inteligencia artificial en analítica.

El aprendizaje automático ahora está integrado en las plataformas de inteligencia empresarial (BI) existentes, a menudo denominadas “análisis aumentado” o “análisis inteligente”. Según Gartner, Inc. (empresa líder en investigación y asesoramientoempresarial), está “transformando cómo se desarrolla, consume y comparte el contenido analítico “. Estas capacidades emergen en cada etapa del flujo de trabajo del analista, a menudo como recomendaciones que informan las decisiones comerciales. Pueden identificar tendencias de comportamiento dentro de una organización para proporcionar sugerencias, como qué fuentes de datos usar en la preparación o análisis de datos, o qué contenido analítico es el más relevante para responder una pregunta en particular. Otras áreas incluyen análisis avanzados y predictivos, que ayudan a automatizar el análisis estadístico. Además, las plataformas de BI también ofrecen integraciones con aplicaciones y servicios de aprendizaje automático para que los analistas puedan aprovechar los algoritmos de código abierto.

El aumento de IA elevará a los analistas y usuarios comerciales

Las funciones impulsadas por IA dentro de las plataformas de BI aumentarán los analistas de datos, haciendo que su trabajo sea más rápido, más eficiente y preciso. Pero no se detiene ahí. También existe la promesa de que el aprendizaje automático acercará a los expertos del dominio, personas integradas en el negocio, a sus datos al eliminar las barreras técnicas para el análisis de datos.

“A medida que evoluciona la tecnología de IA, las capacidades combinadas de humanos e IA que permite la inteligencia aumentada, brindarán los mayores beneficios a las empresas”.

SVETLANA SICULAR, VICEPRESIDENTE DE INVESTIGACIÓN, GARTNER
¿Qué gráfica utilizar?

¿Qué gráfica utilizar?

Muchas veces contamos con muchísimos datos, y en muchas ocasiones nos preguntamos ¿qué gráfica utilizar? o ¿cual será la mejor forma de poder presentar esos datos ante un jefe o demás miembros de la organización?

En la actualidad existen diferentes visualizaciones y opciones que podemos adoptar para presentar y explicar así mejor nuestros datos.

En ésta nota buscamos poder guiarte un poco acerca de ¿qué gráfica utilizar? para diferentes conjuntos de datos y te expondremos cuál es el objetivo principal para cada uno de lis tipos de gráfica para que puedas aplicarlo correctamente.


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Gráfica de barras

Es una de las visualizaciones más utilizada en la actualidad y aunque parezca muy simple y común, el porque es tan fuertemente utilizada es porque es una gráfica que muy fácilmente puede demostrar una comparación entre una agrupación y otra. Puedes utilizarlas de forma horizontal o vertical dependiendo el tipo de dato que estés analizando.

Gráfica de líneas

Utilizada principalmente para poder gráfica líneas de tendencia, principalmente para demostrar la tendencia que ha mantenido un dato a lo largo del tiempo.

Muchas veces la gráfica de líneas puede combinarse con gráfica de barras en un eje doble.

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Gráfica de Pie

Debes utilizarla únicamente para mostrar proporciones o porcentajes que formen los miembros de una categoría o agrupación. Importante es que limites a 6 el número de porciones del pie, ya que si son más de 6 elementos no podrás visualizar fácilmente el porcentaje de los elementos más pequeños.


Cuando tengas nuevamente la interrogante sobre que gráfica utilizar, recuerda que lo más importante en tus gráficas es que puedan contar una historia

Si deseas obtener todo el manual puedes descargarlo desde aquí 

Liberación de Tableau 10!!!

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Finalmente lo que tanto habíamos estado esperando…. la liberación oficial de Tableau 10 ya es un echo!!!

El pasado 16 de agosto Tableau oficializó el lanzamiento de la versión 10

Son muchísimas las novedades que Tableau nos a traído en ésta nueva versión y aquí les platicamos de algunas que nos han gustado

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Con su nueva paleta de color, iconografía y tipografía Tableau 10 nos permite crear análisis de gran belleza y mejor entendimiento. Edite el formato de todo el Workbook en un par de clics

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Ahora con Tableau 10 podrás crear territorios personalizados de una forma muy fácil. Agrupa regiones o sectores como mejor se aplique a tu negocio o tu análisis

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Ya teníamos la facilidad de poder crear análisis desde cero en la Web, pero ahora también podremos integrar diferentes fuentes de información. Además podrás analizar que fuentes de datos son las más utilizadas por los usuarios.

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Ahora será mucho más fácil y simple la union den muestras fuentes de información. Ademas descubre nuevos conectores a Presto, Cisco Information Server, Kognito, MemSQL, y SAP Hana para Mac

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Identificar patrones o similitudes en algunas características en nuestros clientes, productos, o datos ahora es muy sencillo con la nueva funcionalidad de Clusters de Tableau 10.

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Ya disponible para Dispositivos Celulares Android! Ahora con Tableau 10 podremos diseñar o adaptar de forma más fácil los dashboards para diferentes dispositivos, para que la experiencia de consumirlos sea más agradable

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