Big Data Vs. Small Data
Big Data Vs Small Data, ¿Cuál es la diferencia?
Te contamos las diferencias entre Big Data y Small Data, y por qué ambas son importantes y pueden influir en las decisiones de una empresa.
Es probable que hayas escuchado hablar sobre el Big Data, ¿no? Hay bastante sobre ello, aunque a veces es bueno reforzar algunos conceptos. Pero también existe el Small Data, no tan conocido, pero de gran importancia y utilidad. Y no se trata de lo opuesto inversamente proporcional. Pensar que uno es grande y otro es chico, sería simplificarlo demasiado. Hay un par de detalles más que quizás te interesen.
Big Data
Comencemos por el más conocido, el Big Data. Éste se basa en la idea de que las marcas emplean grandes cantidades (a nivel masivo diríamos) de datos para identificar patrones sobre el comportamiento de sus clientes y/o para impulsar su negocio. Pero las organizaciones no la tienen fácil, ya que deberán extraer, limpiar y organizar toda esa data proveniente de varias fuentes, en un solo espacio. Tarea no fácil ya que se requiere de herramientas y personal capacitado para esa organización antes de que se convierta en un recurso más valioso. Sí, es valioso, ya que el dato es un activo estratégico. Entonces, el Big Data trabaja por medio del análisis y parametrización de datos masivamente.
¿Cuál es su beneficio? Revelar patrones, tendencias y asociaciones, especialmente en relación con la conducta humana y las interacciones de los usuarios, sirviendo a los negocios en la toma de decisiones estratégicas. Esto a modo de resumen, claro. Podríamos hablar mucho más sobre sus beneficios, pero eso será tarea de otro artículo.
Vamos a lo nuestro: Small Data
Esta vez, para los ansiosos, haremos una enumeración de cualidades del Small Data: es escalable y accesible, simple, centrado en la utilidad y objetivos dado que son datos accesibles, informativos y procesables: más fáciles de conseguir y mucho más fáciles de traducir en ideas procesables.
Hasta aquí una definición express. Ahora ahondemos un poco.
Small Data son datos, al igual que el Big Data, pero en menor escala, más simples y más fáciles ¿Por qué? Porque son accesibles a todo tipo de empresas y marcas, y se trata sólamente de datos que son útiles para la empresa en el momento en que se requieren, pudiendo agregar más datos en un futuro, sobre todo cuando se cuente con recursos humanos y tecnológicos adecuados. Esto los convierte en escalables.
También, suponen menos costos de implementación y una rápida recuperación de la inversión (ROI), y gracias a su menor volumen, son más accesibles, informativos y procesables. Esto a su vez supone una práctica comercial más eficiente, al permitir implementar campañas más eficaces en menos tiempo.
Aquí lo que no hay que perder de vista es que tanto el Small como el Big Data son igual de importantes, ya que pueden influir en decisiones y resultados de la organización. De hecho, el small data se enfoca en la utilidad para la empresa, y en sus objetivos, al analizar datos de las actividades diarias de nuestra empresa. Es decir, datos extraídos de algunos usuarios particulares seleccionados por motivos relacionados directamente con los objetivos de la empresa, a los fines de obtener información detallada sobre los deseos e intereses de algunos de nuestros clientes potenciales.
Es por ello que cuando transformamos Big Data en Small Data, habilitamos la comprensión de inversionistas y tomadores de decisiones. Se transforma en inteligencia empresarial.
En resumen
Analizar Big Data es más complicado que el Small Data, dado que se necesita de tecnología y profesionales expertos de Datos que sepan analizar y manejar grandes volúmenes de datos para extraer solo la información relevante.
Small Data es más sencillo, puesto que no es necesario de un data scientist para analizar y manejar los datos. Por otro lado, su foco está puesto en conocer al consumidor, en lo que necesita y de qué manera podemos interactuar con él. Facilita el acceso a la información necesaria para implementar campañas personalizadas y afines a sus gustos, necesidades e intereses. De esta forma las marcas pueden interactuar con sus clientes de manera personalizada y basar sus decisiones en datos en lugar de creencias.
El Small Data ya tiene su aplicación en el sector consumo. Lo notamos cuando día a día nuestros dispositivos inteligentes o los de IoT (Internet of Things) optimizan nuestras compras, mejoran nuestra actividad física, manejan nuestras finanzas o nos recomiendan qué contenidos ver en Tv, basados en nuestros gustos y preferencias.
A nivel empresa, el small data permite crear perfiles CRM (bases de datos). Obteniendo información de canales sociales sobre nuestros clientes, se pueden crear segmentos, perfiles, definir influencers o los que pueden terminar siendo grupos de interés.
¿Te imaginabas todo lo que vimos en este artículo sobre Small Data? Al final no era solo “pequeños datos”, y su importancia resultó ser mayor de la que suponíamos.
¿Necesitas trabajar con datos? En Reputación Digital podemos ayudarte con el Big Data para tu marca. Contamos con el equipamiento, software y personal capacitado para ello. Escríbenos, ¡conversemos!
Hasta aquí nuestro recorrido. ¿Te gustó este artículo? ¡Compártelo!
Inteligencia Artificial: ejemplos de uso real en la actualidad
Inteligencia Artificial: ejemplos de uso real en la actualidad
Inteligencia artificial, algo que algunos ya venimos viendo cuando sólo estaba en la ficción, pero que ahora no solo se ha vuelto real, sino que cada vez está más presente en nuestras vidas, y está generando cambios a niveles inimaginables. Quédate en esta nota para conocer más sobre ejemplos de uso en la actualidad.
Cuando hablamos de inteligencia artificial a varios se nos viene a la mente películas como Terminator, Matrix, Yo robot, Tau o algunas más dulces como Wall-e o A.I. Artificial Intelligence. Lo que en su momento era una idea que pertenecía a la ciencia ficción, ya se ha vuelto realidad, se ha ido perfeccionando, y al día de hoy avanza a pasos agigantados. Incluso fuera de nuestro conocimiento. Lo que sí sabemos es que los campos de aplicación son tan diversos como los que puede intervenir la raza humana.
En una concepción amplia y macro, la inteligencia artificial (IA) se basa en obtener, por métodos artificiales, lo que alcanzamos con la inteligencia humana: el reconocimiento de patrones para alcanzar objetivos o resolver problemas.
Los orígenes de la IA se remontan a los años 1950/60, cuando las primeras formas de esta tecnología lograban jugar a las damas, hablaban inglés o resolvían problemas algebraicos y lógicos. Hoy los usos y aplicaciones se han diversificado enormemente.
El fantasma de Skynet
Se conoció por numerosos portales, la hasta el momento espeluznante noticia en la cual una inteligencia artificial de Facebook tuvo que ser desconectada porque dos ‘bots’ desarrollaron su propio lenguaje. Al fin de cuentas no fue tan así. El objetivo del proyecto era que estas máquinas pudieran aprender cómo negociar acuerdos de manera tan natural que el usuario no se dé cuenta de que estaba hablando con un robot. Como en definitiva el interés era diseñar dos “bots” que pudiesen hablar con la gente, y no que lo hiciesen eficientemente entre ellos, se decidió exigirles que se escriban entre ellos de forma legible. En definitiva, no pasó a mayores, pero… es un llamado de atención a considerar.
Aplicaciones en el área de Salud
El uso de IA en el área de salud es muy interesante puesto que permitirá hacer predicciones sobre la salud humana y desarrollar mejores medicamentos que tengan el doble de chances de tener éxito en la etapa clínica y de convertirse en terapias aprobadas que beneficien a los pacientes.
El Laboratorio Nacional Argonne de Estados Unidos se encuentra en proceso de aprovechar la IA para ayudar a los investigadores gubernamentales en el análisis de los potenciales tratamientos contra el coronavirus. ¿De qué forma? Por ejemplo, una de las formas viene de la mano de modelos y simulaciones hechas con IA para entender cómo las moléculas interactúan con los medicamentos y cómo se puede interferir en la proteína del virus que se une a la proteína celular.
Rick Stevens, director del Laboratorio Nacional de Argonne, afirmó que la inteligencia artificial ayudará a “explorar tratamientos y vacunas, estudiando la propagación del virus, lo que permitirá a los científicos realizar trabajos acelerados por IA en meses o días”. Los investigadores podrán analizar “mil millones de medicamentos en menos de 24 horas”. Para poder dimensionar el aporte que realiza, sin esta potencia adicional los investigadores necesitarán aproximadamente un año para evaluar los mismos productos terapéuticos.
En salud ya hay grandes avances de la IA en la comprensión más profunda de enfermedades cerebrales, como la demencia, diseño de nuevos fármacos y la mejora de la precisión para encontrar variaciones que causan enfermedades en los genomas humanos.
¿Cómo se logra? Se le enseña a los modelos de IA a generar imágenes cerebrales sintéticas aprendiendo de miles de resonancias magnéticas cerebrales, de varias personas con diferentes edades y enfermedades. Todo esto permite utilizar este modelo de datos sintéticos para comprender mejor enfermedades como la demencia, los accidentes cerebrovasculares, el cáncer cerebral y la esclerosis múltiple, y así habilitar un diagnóstico y un tratamiento más tempranos.
AstraZeneca tiene un proyecto enfocado en el uso de la IA en la patología digital. Aquí se utiliza mucho tiempo y dinero en anotar imágenes de diapositivas enteras de muestras de tejido, para ayudar a la búsqueda de nuevos resultados. Mediante el uso de algoritmos de IA no supervisados que se entrenan en miles de imágenes, es posible eliminar el proceso de anotación al mismo tiempo que se encuentran posibles características de imagen que se correlacionan con la respuesta a los fármacos.
Ciencia
Actualmente, otro de los proyectos en curso pretende desarrollar con IA el mapa 3D más grande del universo visible hasta la fecha. La forma en que se hará es por medio de la captura de imágenes y datos del Instrumento Espectroscópico de Energía Oscura (DESI), que puede capturar hasta 5,000 galaxias en una sola exposición. El procesamiento permitirá procesar docenas de exposiciones una noche para saber hacia dónde apuntar DESI la noche siguiente. Para dimensionar, este trabajo para ser publicado debe prepararse durante semanas o incluso meses, y con la IA esto se resolvería en unos pocos días.
Podríamos mencionar otras aplicaciones a nivel científico, como la física de partículas, la ciencia de los materiales y la bioenergía. Un ejemplo de esto es el de las interacciones subatómicas: se logra una simulación de forma precisa sobre el comportamiento de los átomos en períodos de tiempo más largos que los que se logran conseguir ahora (nanosegundos).
Otros usos
Como hemos visto, hay grandes avances en materia de ciencia y salud, pero las ramificaciones van más allá, tocando todos los ámbitos de la vida. Uno de ellos es la ya conocida computación en la nube, pero también aplica la IA en la conducción y vehículos autónomos, algunos dispositivos de consumo, o incluso en el arte y otros usos como el caso de la inteligencia artificial de NVIDIA que “pinta” fotos al hablar.
Una que ya conocemos es el uso para atención al cliente, mediante bots de respuestas por medio de Inteligencia Artificial Conversacional. También hay aplicaciones para la agricultura y la manufactura, en la predicción de impacto medioambiental (repoblaciones forestales, riegos, refinerías, industrias químicas, riesgo de incendios, simulación de comportamientos geológicos, etc).
En economía, podríamos hablar de los usos para la configuración de modelos económicos, en el desarrollo de simulaciones de comportamiento de la economía, predicciones de inflación o deflación, etc.
Gobiernos Inteligentes
Ahora bien, además de las ciudades inteligentes, se puede aplicar la IA en los gobiernos inteligentes: hablamos de automatización y predicción del trabajo de los tribunales. El principal beneficio de su aplicación radica en la reducción de tiempos prácticamente a segundos de lo que normalmente llevan horas y días en lo que refiere a tareas burocráticas y rutinarias. Esto posibilita una mayor eficiencia en el servicio prestado. Si bien en el campo judicial por ejemplo es muy reciente, aún a sabiendas de la capacidad de procesamiento de información en grandes volúmenes y la reducción de plazos burocráticos, ya se está implementando y notando una drástica reducción de tiempo en cuestiones muy puntuales.
Comercio y Retail
En el comercio, las tiendas inteligentes tienen la posibilidad de destinar recursos de IA para el análisis de videos inteligente (IVA) para detectar errores de escaneo con precisión en tiempo real y recopilar datos sobre pasillos populares, visitantes únicos y datos demográficos de los clientes. Esto permitirá hacer cambios para mejorar la experiencia del cliente, diagramar mejores ofertas, etc.
Todavía queda mucho más por conocer sobre el empleo de esta tecnología, ya que esto es solo un pequeño vistazo a apenas algunas áreas nada más. Te invitamos a seguir explorando y conociendo más sobre lo apasionante de la IA. Hay quienes la llaman la electricidad del siglo XXI, ¿tú qué opinas?
Esperamos te haya gustado el artículo, y si es así, ¡compártelo!
Globos de Oro, los protagonistas en las redes
Golden Globes Awards, la ceremonia que no fue y lo que dejaron las redes sociales
Pasaron los Globos de Oro el pasado 9 de enero, y dejaron mucha tela para cortar, aunque no precisamente la de la alfombra roja, que brilló por su ausencia. Conoce cómo impactó la entrega de premios en Twitter y cuales fueron los que estuvieron en boca de los usuarios de redes sociales.
En su 79ª entrega, esta edición no tuvo transmisión, a lo que sumamos los señalamientos por falta de diversidad entre los miembros del jurado, o el pago de la estadía en un lujoso hotel de París de unos 30 miembros, a cargo de la producción de la serie Emily in Paris.
Pero bien, vamos a lo nuestro. Monitoreamos el evento, considerado la antesala del Oscar, y nos metimos en la conversación de Twitter unos días antes y un par de días después para extraer la data del desarrollo de las menciones.¿Habrá acompañado la comunidad digital los resultados de la entrega? Veamos.
Desde el 6 de enero al 14, monitoreamos la conversación en torno a la cuenta @goldenglobes y los hashtags #GoldenGlobes, #Goldenglobe2022, #GlobosDeOro y #Goldenglobes2022.
En total, se generaron 46,225 menciones, y este representó el volumen de la conversación en torno a la ceremonia de entrega de premios. Esto supuso, además, la participación de 26,265 personas, las cuales interactuaron con algunos de estos hashtags o la cuenta oficial.
Para dimensionar, sólo la cuenta @goldenglobes aparece en 19.134 oportunidades mencionada, mientras que #Goldenglobes2022 fue empleado 302 veces, y #GlobosDeOro unas 11 oportunidades.
En la evolución de la conversación podemos ver que el pico de menciones se produjo el 10 de enero a las 00:00 (y es entendible, el evento se realizó por la noche del día domingo 9 de enero). Aquí se alcanzaron casi 18K menciones y fue el momento de mayor volumen de conversación.
Ranking: los tweets con mayor difusión
Los tweets con mayor difusión también nos mostraron por donde se movió la conversación y el interés de los usuarios digitales. En esta medición, destacaron Andrew Garfield y su premio como Mejor Actor – Película – Musical/Comedia, Mj Rodriguez por su protagónico en Pose y su premio a Mejor Actriz de Televisión – Serie Dramática, la serie Succession y su premio a Mejor Serie Dramática, como así también Sarah Snook por su papel de Siobhan Roy en la serie Succession.
Además, aparece Encanto de Disney por su premio a la Mejor Película Animada, y el actor O Yeong-su y su Globo de oro al Mejor Actor de Reparto por su participación en “El juego del Calamar”.
También sobresalieron Jeremy Strong, quien se llevó su Globo de oro como Mejor Actor de Televisión (Serie Dramática) y Hans Zimmer por la película “Dune” y el premio a la mejor banda sonora. En la otra vereda, el premio a la mejor canción de película es para “No Time To Die”.
Por último, Drive My Car, película japonesa que ganó el premio a Mejor Película en Idioma No Inglés, y The Power of the Dog por llevarse a casa el premio a la Mejor Película (Drama), también estuvieron entre los tweets de mayor alcance del período analizado.
Los idiomas detectados y que hablaron del tema, usaron los hashtags o interactuaron con la cuenta oficial estuvieron dominados mayormente por el inglés en un 95%, seguido por la lengua española en el orden del 2,97%, siendo el tercer idioma más empleado el portugués con 1,45% de las menciones.
Los Protagonistas
El hashtag #SquidGame fue empleado unas 232 veces, y es allí donde principalmente felicitan al actor O Yeong-su por ser el primer actor koreano en ganar un Golden Globe.
En nuestra medición, quien ganó el premio como Mejor actor de reparto en TV, O Yeong-su por “El juego del calamar” tuvo 1,257 menciones en el período analizado.Fue uno de los personajes más mencionados.
Otro destacado fue Andrew Garfield, quien ganó el premio Globo de oro como Mejor actor de comedia o musical por su participación en Tick, tick… BOOM! al reunir unas 4,752 menciones a su persona. Sin duda uno de los favoritos de esta entrega.
Quien no pasó desapercibida es Michaela Jaén Rodriguez, quien ganó como Mejor actriz de TV (drama) por su protagónico en la serie Pose. La comunidad la hizo partícipe con 5,888 menciones. Y no es un dato menor, ya que es la primera actriz trans en ganar un Globo de Oro.
Luego tenemos a uno de los pesos pesados de la noche: la serie Succession. Aquí destacaron Sarah Snook con 2,390 menciones, quien resultó ganadora del premio a Mejor actriz de reparto en TV, y Jeremy Strong, ganador como Mejor actor de TV (drama) con 949 menciones.
La serie Succession, ganadora del premio Mejor serie de televisión (drama) logró 4,755 menciones y es lo más mencionado del evento. ¿Tu qué opinas?
De las series pasamos a las películas, y es que The Power of the Dog (“El poder del perro”) ha resultado ganadora como Mejor película (drama) y además fue acompañada con 929 menciones.
Uno más para destacar es el premio a la Mejor canción: No Time to Die, de Billie Eilish, para No Time to Die con 1,001 menciones.
Ahora sí, ya que presentamos nuestros destacados, te dejamos el listado con otros premios y sus menciones correspondientes por parte de la comunidad twittera:
West Side Story: Mejor película (comedia o musical) 831 menciones
Jane Campion – “El poder del perro”: Mejor dirección 667 menciones
Kenneth Branagh – “Belfast”: Mejor guión 488 menciones
Will Smith- King Richard: Mejor actor de drama 830 menciones
Nicole Kidman – Being the Ricardos: Mejor actriz de drama 692 menciones
Rachel Zegler – West Side Story: Mejor actriz de comedia o musical 21 menciones
Ariana DeBose – West Side Story: Mejor actriz de reparto 23 menciones
Kodi Smit-McPhee – “El poder del perro”: Mejor actor de reparto 19 menciones
Drive my car (Japón): Mejor película de habla no inglesa 862 menciones
“Encanto”: Mejor película animada 279 menciones
Hans Zimmer – Dune: Mejor banda sonora 12 menciones
Hacks: Mejor serie de televisión (musical o comedia) 264 menciones
Jean Smart – Hacks: Mejor actriz de TV (musical o comedia) 259 menciones
Jason Sudeikis – Ted Lasso: Mejor actor de TV (musical o comedia) 812 menciones
The Underground Railroad (“El ferrocarril subterráneo”): Mejor miniserie o película para TV 329 menciones
Michael Keaton – Dopesick: Mejor actor en miniserie o película para TV 50 menciones
Kate Winslet – Mare of Easttown: Mejor actriz en miniserie o película para TV 473 menciones
Hay mucho más por medir, no solo eventos como esta entrega de premios. Anímate a medir la reputación digital de tu marca o persona (si eres un político o influencer por ejemplo), y empieza a transitar el camino de los datos.
Quizás te interese nuestro análisis sobre Influencers y el caso de Wanda Nara. Míralo en este artículo.
Y recuerda, si te gustó este artículo, ¡compártelo! ?
Tendencias 2022 Big Data
Tendencias 2022 Big Data
Los datos y su forma de entenderlos no paran de evolucionar, las tendencias que al parecer se proyectan para este 2022 en Big Data son:
Democratización de la inteligencia artificial: tecnologías como la criptomonedas y el blockchain están popularizando cada vez más la idea de descentralización, que acabará por afectar a la manera en que se gestiona y se distribuye la IA.
La combinación de inteligencia artificial y la nube; servicios en la nube comko AWS o Google ya no son una tendencia, representan una revolución empresarial, haciendo posible que empresas de todo el mundo puedan beneficiarse, dando lugar a una nueva era en el procesamiento de datos.
Aprendizaje automático sin programación; La mayoría de los sistemas de aprendizaje automático se configuran y gestionan a través de código, pero cada vez vemos más aplicaciones que pueden utilizarse sin necesidad de programar. El aprendizaje automático sin programación permite programar aplicaciones de aprendizaje automático sin necesidad de conocimientos técnicos especializados, lo que hace posible una implementación más rápida, más sencilla y con menores costes.
Gestión de datos aumentada: El data science y la IA cambiarán nuestra manera de comprar. En los próximos años, iremos viendo cómo las experiencias de compra evolucionan. Incluyendo novedades como los asistentes virtuales o la posibilidad de visualizar los productos a través de realidad virtual.
Los sistemas conversacionales: Una de las primeras aplicaciones de la IA fueron los sistemas conversacionales. De hecho, las marcas llevan años empleando chatbots para agilizar la asistencia al cliente. Pero las nuevas tecnologías de data science ponen estos sistemas al alcance de muchas más marcas. Esto hace que sean más avanzados y humanos que nunca.
Qué es un plugin
Qué es un plugin
Cuando instalamos un programa o una aplicación, muchas de ellas te avisan de que puedes añadir un complemento (o plugin) a la misma, normalmente a través de una tienda incorporada. ¿Pero qué son y para qué nos sirven? ¿Nos podemos fiar de ellos? Todo depende de cómo los descargues y de dónde, como pasa también con las aplicaciones. Vamos a verlo.
Existen plugins para navegadores, pero también para otros programas como reproductores de audio y vídeo
El mejor ejemplo para hablar de estas extensiones son los navegadores. Son pequeños programas que permiten ampliar la función de dicho navegador y ofrecen características nuevas al usuario. Podemos utilizar una que nos permita descargar como archivo un vídeo que estemos visualizando en alguna página.
No se limitan a los navegadores web. También existen para otros programas, como reproductores de música. Por ejemplo, para reproducir ciertos DVDs y contenidos en Windows Media Player, que trae de fábrica el sistema operativo de Microsoft, es posible que se necesiten complementos que habiliten la reproducción de los archivos del disco, como estos plugins. Esto es porque el programa trae algunas opciones para reproducir archivos comunes, pero si queremos usar los que se salgan de su “abc” tendremos que instalarlos, tal y como explican en la página de soporte.
Por su parte, también existe la posibilidad de instalar complementos en sistemas de gestión de contenidos. Un ejemplo de ello es WordPress, uno de los principales software para sitios web de Internet, que permite añadir funcionalidades como insertar vídeos, mejorar la seguridad o crear un formulario de contacto.
¿Son todos y cada uno de ellos fiables? No, existen algunos que pueden secuestrar nuestra navegación o instalarnos malware en nuestro ordenador. ¿Cómo podemos evitar que nos pase esto?
Si bien no hay una manera exacta de saber si una extensión es segura o no, sí podemos seguir algunos consejos, como preferir aquellas de código abierto o software libre ya que publican su funcionamiento en abierto y, sobre todo, instalar siempre el plugin desde el repositorio oficial del navegador, evitando hacerlo desde páginas de Internet.
En el caso de Mozilla Firefox, puedes descargarlas desde la página de Complementos para Firefox, y si usas Google Chrome, desde la Chrome Web Store.
Además, tenemos que prestar atención a los permisos que nos solicitan, si se adecúan a lo que esperamos que haga la extensión, y observar su funcionamiento, si lo hace como debería o hace cosas extrañas que no se corresponden con su objetivo.
Reseñas falsas y su repercusión en la reputación digital
Reseñas falsas y su repercusión en la reputación digital
Las reseñas negativas sobre negocios o productos que encontramos en internet afectan a la reputación de esas empresas y a su facturación. Cada vez miramos más esas opiniones; hasta el punto de que más de un 90% de los consumidores busca referencias de restaurantes y hoteles antes de hacer su reserva. Ahora bien, la confianza en este tipo de opiniones se ha puesto en entredicho en los últimos años a raíz de la proliferación de reseñas falsas o pagadas destinadas a persuadir al potencial comprador.
Vemos que esta práctica se da en ambos sentidos: las reseñas positivas artificiales se pueden usar para inflar la percepción de un producto, mientras que las negativas pueden llegar a hundir la reputación de un negocio, un producto o una compañía.
Estas falsas opiniones negativas no sólo afectan a las empresas, también pueden tener repercusión sobre los trabajadores. Miguel, repartidor de Amazon, contaba en Twitter cómo tres usuarios habían valorado negativamente su entrega de un pedido para, según decía; “intentar ahorrarse el precio del envío”, solicitar la devolución del precio del producto o pedir que le enviasen otro sin coste.
Miguel aseguraba que hacía su “trabajo lo mejor posible y con todas las ganas del mundo” y que estaba “totalmente seguro que las reclamaciones que me han puesto son falsas“.
Las reseñas negativas pueden ser perjudiciales porque temporalmente pueden hundir la reputación de un negocio y su facturación. Si las opiniones positivas cuentan para posicionar mejor un comercio o producto, las negativas también funcionan para lo contrario.
Fuente: Maldita.es
Gobernanza digital
Gobernanza digital
Se estima que el tráfico global del protocolo de internet (IP) se triplicará con creces en 2022 con respecto a 2017; y con el creciente número de dispositivos móviles y dispositivos conectados a internet; se espera que el tráfico de datos por banda ancha móvil represente casi un tercio del volumen total de datos en 2026.
Los países deben romper con los silos y comenzar a moverse hacia un enfoque global más holístico y coordinado, para lo cual la gobernanza digital y de los datos es clave. Los datos digitales juegan un papel cada vez más importante como recurso económico y estratégico, algo que se consolidó tras la pandemia del Covid-19 donde compartir datos de salud a nivel mundial para ayudar a los países a enfrentar sus consecuencias y con fines de investigación para encontrar vacunas ha sido vital.
Actualmente, la gobernanza de datos se ejerce principalmente con tres enfoques divergentes de parte de Estados Unidos, China y la Unión Europea. El enfoque estadounidense se centra en el control de los datos por parte del sector privado; el modelo chino enfatiza el control de los datos por parte del gobierno, mientras que la UE favorece el control de los datos por parte de las personas, en base a derechos y valores fundamentales.
El conocimiento y los datos no tienen fronteras y fluyen de un lado a otro con alta velocidad, por lo que establecer un sistema de gobernanza de datos global permitiría a los países aprovechar mejor los datos como un bien público mundial.
Los datos son el nuevo oro
Los datos son el nuevo oro
Esta sentencia se ha convertido en uno de los mantras más repetidos en todos los sectores de negocio. Y no es de extrañar. Las compañías manejan día tras día una cantidad ingente de información relacionada con proveedores, clientes y empresas del mismo sector.
La capacidad de organizarla y convertirla en un conocimiento útil para la empresa supone un valor incalculable, un ahorro de costes y incremento de beneficios a medio plazo extraordinario. Los profesionales en consultoría en Big Data son los encargados de conseguirlo.
Sin embargo, las necesidades de las empresas en este sentido distan mucho de estar cubiertas. Un reciente artículo en el diario español El Mundo apuntaba que, según datos recogidos por Mobile World Capital Barcelona, “el número de ofertas con perfiles digitales creció en el año 2020 un 80%”. Sin embargo, las personas preparadas para desempeñar esas labores no crecieron al mismo ritmo: “La cifra de candidatos idóneos tan solo creció un 23%”. El mejor camino para adaptarse a las necesidades del mercado pasa por la formación.
En el marco de su transformación tecnológica, las empresas son especialmente conscientes de las necesidades de encontrar personas que sepan manejar los datos, que sepan moldearlos, estructurarlos para conseguir los beneficios asociados al control de lo mismo.
El análisis de datos, los aspectos relacionados con el Big Data, ofrece oportunidades que van más allá de lo que imaginamos. Uno de los ejemplos que más puede sorprendernos pasa por Hollywood. Tras el cambio estructural que ha supuesto el desembarco y la expansión de las plataformas de streaming, la analítica se ha convertido en uno de los roles más importantes en un futuro, y un presente, en que el análisis de los datos es fundamental en la toma de decisiones sobre los productos que se van a crear.
Atletas de élite suman tecnología y Big Data
Atletas de élite suman tecnología y Big Data
La Real Federación Española de Atletismo y Telefónica Tech, la unidad de negocios digitales de Telefónica, se han unido para lanzar un proyecto de vanguardia que mejorará el rendimiento de los atletas de élite.
Este proyecto supone una evolución sin precedentes en los entrenamientos, que tendrán un nuevo enfoque con la innovación deportiva y la tecnología como principales pilares. Todo ello, a través de un modelo inteligente y colaborativo de desarrollo que abre nuevas vías de futuro y contribuye a posicionar la marca ‘España Deporte’ a la vanguardia de la innovación deportiva mundial.
Esta empresa ha trasladado al mundo del deporte su experiencia con otras organizaciones en el análisis de datos. La solución desarrollada extrae datos de sensores adheridos al cuerpo de los atletas. Con el fin de aportar asistencia técnica relevante tanto a ellos como a sus técnicos durante sus entrenamientos. De esta manera se está aportando una ventaja competitiva legal.
La clave reside en aplicar a las Ciencias del Deporte el análisis avanzado de datos con los últimos avances en Big Data, Inteligencia Artificial y Machine Learning. El objetivo es mejorar los entrenamientos y crear herramientas analíticas que aporten conocimiento adicional del desempeño del atleta y del equipo.
Inteligencia de datos y políticas públicas
Big Data y la planificación de políticas públicas educativas
Reputación Digital estuvo presente en el “Conversatorio: ¿Cómo planificar mejores políticas públicas educativas mediante el uso de Big Data?” organizado por la Municipalidad de Córdoba (Provincia de Córdoba – Argentina) en el mes de Noviembre de 2021. En esta exposición, en la que además participaron otros exponentes, planteamos algunos de los aspectos más interesantes sobre el aporte del Big Data (grandes volúmenes de datos) e información para la planificación de políticas públicas a todo nivel dentro de los gobiernos. En esta ocasión particular, para políticas públicas educativas.
En este informe, ahondamos con mayor profundidad en el tema educación, pero también fueron analizados dentro del contexto global de datos analizados, otros asuntos de interés público como transporte, alumbrado, seguridad, basura, cloacas, alumbrado, inundaciones, salud, vivienda, seguridad y “calles y vialidad”.
La muestra partió de la escucha social (Social Listening) de redes sociales como Facebook, Twitter o Instagram. De allí se obtuvo una muestra de 4,719 datos públicos, de un período de 10 días que van del 9 al 19 de Noviembre de 2021, conformada por Keywords (palabras clave) y páginas en redes sociales: las cuentas analizadas fueron “Municipalidad de Córdoba”, la del Intendente Martín Llaryora y “Educación Córdoba”.
??♀️???SE LLEVÓ A CABO EL CONVERSATORIO “¿CÓMO PLANIFICAR MEJORES POLÍTICAS PÚBLICAS EDUCATIVAS MEDIANTE EL USO DE BIG DATA?”https://t.co/l6S8GBHvKf
— Secretaría de Educación (@EducacionMuni) November 29, 2021
Como parte del trabajo realizado, se hizo un cruzamiento de datos provenientes de diferentes fuentes, tales como mapas de bases de datos públicos puestos a disposición por entidades de gobierno abierto, entre otros. De esta forma, la yuxtaposición ha permitido visualizar de forma más clara cómo se superponen problemáticas de nivel educativo, que tienen una relación directa con el contexto en las que se generan. Y las posibilidades siguen siendo de las más variadas: imaginemos cruzar, por ejemplo, datos de registros de inseguridad o violencia doméstica con niveles de ausentismo en las escuelas (para este caso particular).
Puedes ver la presentación en el siguiente video:
Descubre los resultados de este corte en el siguiente informe.
Y recuerda, si te gusta el contenido, ¡compártelo!
