Cuida tu reputación e identidad digital si buscás trabajo
Cuida tu reputación e identidad digital si buscas trabajo
Las empresas se respaldan en la tecnología para verificar la información pública sobre el estatus legal de futuros empleados o socios. ¿Lo sabías?
Hoy en día tu identidad y reputación digital es importante si buscas trabajo o hacer negocios. Por ello, las empresas usan aplicaciones y sitios web para verificar el status legal de sus socios o de sus prospectos de empleados. El 70 por ciento de las más de mil 500 consultas a plataformas judiciales, son realizadas por empresas.
Esto se realiza para para prevenir fraudes, robos de identidad o procesos judiciales en el caso de personas físicas; así como también para verificar que las empresas no estén en listas negras del SAT o tengan juicios mercantiles.
Las empresas usan la información de estas verificaciones para contratar personal, nuevos proveedores y/o socios locales o globales, para realizar contratos comerciales y de inversión. ¿Ya te informaste sobre cuál es la reputación digital de tu empresa?
El Big Data y sus aplicaciones
El Big Data y sus aplicaciones
¿De dónde provienen todos los datos del Big Data? De nosotros mismos.
Los fabricamos directa o indirectamente segundo tras segundo, veamos un ejemplo; Un iPhone hoy en día tiene más capacidad de cómputo que la NASA cuando el hombre llegó a la Luna. Por lo que la cantidad de datos generados por persona y en unidad de tiempo es muy grande.
Aunque el Big Data pueda parecer comercial, solo es así en cierta medida. Si buscas, por ejemplo, “master en Big Data Madrid”, es cierto que esa búsqueda será registrada y a continuación procesada de cara a las empresas que han pagado a Google (entre otros).
Estos introducen sus anuncios en las webs que a su vez ofrecen la posibilidad de poner publicidad en sus fondos, en forma de banners.
También se utiliza el Big Data con finalidades distintas como la de mejorar conocimientos acerca de profesiones como la medicina, la bioquímica, la psicología, las finanzas o la ingeniería.
La idea es facilitar la búsqueda e introducir estos datos en sistemas de aprendizaje automático para poder tener asistentes virtuales en el futuro. Si estás pensando en su utilidad para tu empresa ¡no dudes más y contactate!
Data Discovery, pros y contras
Data Discovery, pros y contras
El descubrimiento de datos se ha incorporado con entusiasmo en muchos negocios, como parte de su rutina. Es lógico si se tiene en cuenta que el Data Discovery cuenta con muchos aspectos positivos:
- Flexibilidad: a la hora de crear informes y cuadros de mando.
- Rapidez: al explorar los datos y obtener conclusiones.
- Auto-servicio: responsable de que el usuario de negocio pueda utilizar estas herramientas y obtener sus propias conclusiones sin apenas formación ni cualificación y con una curva de aprendizaje muy ligera.
- Independencia de TI: el usuario no necesita pasar por TI para hacer su trabajo, como sucedía antaño.
- User friendly: las herramientas presentan una interfaz fácil de utilizar y, generalmente, bastante intuitiva, con multitud de gráficos disponibles y que puede usarse sin necesidad de programar nada.
Pese a sus beneficios, esta nueva forma de trabajar no ha alcanzado aún la excelencia y continúa evolucionando. Se quiere llegar a más y en ese camino nos encontramos, tratando de crear herramientas más innovadoras y soluciones que respondan mejor a las diversas formas en que el descubrimiento de datos se puede utilizar.
Así, constantemente se lanzan propuestas que atraen a organizaciones de sectores muy diferentes, que buscan experimentar los beneficios potenciales del descubrimiento de datos. Sin embargo, una vez implementadas, comienzan las quejas a la vez que los inconvenientes del Data Discovery se hacen patentes. Entre las decepciones más comunes se encuentran las relacionadas con:
- Requieren de mucho tiempo de configuración.
- Se encuentran bastante limitadas en sus aplicaciones.
- Resultan más difíciles de usar de lo esperado.
A estos contras habría que sumarle el más frustrante de todos, que es el que se produce cuando los usuarios de negocio se dan cuenta de que el descubrimiento de datos consiste en algo muy distinto a lo que podían imaginarse. De hecho, este inconveniente es más habitual de lo que pudiera parecer ya que, en realidad, Data Discovery significa distintas cosas para diferentes personas.
Partiendo de su definición genérica que pone de manifiesto su objetivo de averiguar lo que sus datos pueden decir, el término comienza a despuntar, ampliándose en direcciones varias. Cada usuario deberá buscar el aprovechamiento de oportunidades derivadas del descubrimiento de datos en función de un contexto específico y basándose en los casos de uso que les preocupan.
Así, Data Discovery hace posible:
- Encontrar meta-datos clave sobre los activos de datos centrales.
- Alcanzar una visión más completa sobre la procedencia de los datos.
- Mejorar la calidad de datos y su coherencia.
- Identificar tendencias.
- Apoyar a la inteligencia de negocio.
- Liberar a TI de carga de trabajo para permitirle redirigir sus esfuerzos y centrarse en el modelado de datos y la gobernanza.
Uso responsable de la tecnología
Uso responsable de la tecnología
Te compras una casa que venga domotizada, y podes saber: el agua que consumís, cuándo, desde qué dispositivo (sea ducha, los grifos de la cocina, lavaplatos…) y esto, lo que te proporciona son datos. Y los datos contienen patrones, información; y ya sabemos que la información es poder.
La tecnología es tan importante porque nos da información, mucha información, millones de gigas de información. La fórmula de la época actual es sencilla: se crea un nuevo dispositivo o funcionalidad, se difunde y se adopta automáticamente, en muchos casos sin siquiera reflexionar acerca de su necesidad o la forma más adecuada de emplearlo. Este sistema puede traer algunos problemas.
Por eso, hay que saber y ser conscientes de que la tecnología nos va a permitir ser más eficientes en nuestros planes; pudiendo focalizar nuestros esfuerzos en lo que realmente es nuestro target. Saber analizar dicha información y mover las palancas adecuadas para ir en la dirección que el mercado nos indica que quiere ir, es fundamental para seguir progresando.
No debe olvidarse que todo ha de hacerse con algún fin concreto, es decir, debemos utilizar la tecnología de manera responsable. Tenemos que utilizar una determinada aplicación para algo concreto, una tarea para alcanzar un fin. Pero lo que no podemos permitir es que nuestro mayor activo, después de la salud (el tiempo), se vaya consumiendo todos los días delante de una pantalla.
Tenemos 1.440 minutos a nuestra disposición cada día. Usemos eficientemente la tecnología cuando lo necesitemos. Por ejemplo, al salir a tomar una cerveza con los amigos: ¡la única tecnología que necesitas es tener cerveza y buena compañía!
¿Cómo impulsa el Internet de las cosas, la transformación digital?
¿Cómo impulsa el IoT la transformación digital?
La transformación digital se puede definir como la integración de las nuevas tecnologías en todas las áreas de una empresa para cambiar su forma de funcionar. El objetivo es optimizar los procesos, mejorar su competitividad y ofrecer un nuevo valor añadido a sus clientes.
Lot (internet of things), en español, el internet de las cosas, ayuda a las empresas a convertir los datos que se generan en el mundo físico en información útil para el negocio. Este internet de las cosas es capaz de recopilar información que servirá más adelante para entender mejor las necesidades o gustos de los clientes.
Ahora, un SmartTV sabe las horas a las que se enciende la televisión o cuánto ha durado la última sesión. Todos estos datos los puede recoger y enviarlos a la base de datos de la empresa que puede estar en una nube para que sean analizados. Gracias a esta, podemos saber mejor qué aplicaciones se usan más, cuáles menos o el impacto que tiene cada una de estas dentro del televisor.
Este ejemplo de la SmartTV lo puedes aplicar al teléfono móvil, a la impresora que se conecta a internet o al ordenador personal. En definitiva, prácticamente a cualquier dispositivo que se conecte a la red, para ofrecer una experiencia mejorada.
En todo este proceso, son dos los componentes fundamentales:
- En primer lugar, la recopilación de información.
- En segundo lugar, el tratamiento de esta y el desarrollo de la estrategia a partir de la información obtenida.
Este conjunto es el que hace mucho más sencillo la transformación digital en una empresa llevada a cabo por este internet de las cosas.
La transformación digital en el mundo de los datos
La transformación digital en el mundo de los datos
La transformación digital en las empresas no se trata de un mero capricho, sino que prácticamente es necesaria con independencia de los modelos de negocio; ya sea un negocio digital de cualquier tipo, un comercio electrónico o no.
La transformación digital tiene una gran importancia dentro de la Big Data. Gracias a que todo lo digital que rodea a una empresa se puede transformar en datos, como son los procesos, resulta mucho más sencillo ver cómo se encuentra el progreso al objetivo.
Los datos siempre son cuantificables, podemos hacer un análisis de datos, y gracias a estos podemos analizar mucho mejor el comportamiento de nuestros clientes y tomar decisiones más rápidas acerca de nuestra estrategia empresarial.
Gracias a la transformación digital se reducen drásticamente los procesos empresariales. La digitalización permite automatizar el trabajo, por lo que se mejora la eficiencia y la empresa se vuelve más competitiva al simplificar sus tareas.
¿Qué es la Ciencia de Datos?
¿Qué es la Ciencia de Datos?
La Ciencia de Datos o Data Science es el campo responsable de estudiar de dónde viene, qué representa y cómo se pueden convertir los datos en información. Su objetivo se centra en utilizar sus resultados como un recurso valioso en la creación de negocios y estrategias. Esto puede verse reflejado en las organizaciones con un mejor control de los costes, un aumento del rendimiento, el reconocimiento de nuevas oportunidades de mercado, así como conseguir una ventaja competitiva.
El Data Science, además, es un estudio multidisciplinar. A través de él, tendremos que manejar disciplinas como matemáticas, estadística y las ciencias de la computación. Actualmente se ha ido incorporando otro tipo de técnicas, tales como el Machine Learning (aprendizaje automático), el cluster analysis (análisis de grupos), Data Mining (extracción de datos) y la visualización.
Nuevos cambios en la Ciencia de Datos. A pesar del gran auge del Data Science, recientemente se ha observado un importante cambio en este sector. La organización Gartner ha descubierto que las herramientas de análisis de datos y BI automatizadas producirán más análisis que los científicos de datos en 2019. Además, esperan que para 2020 más del 40% de tareas de Data Science se realicen bajo esta técnica. Como resultado, generará un incremento en la productividad y en el manejo de datos. Todo esto generado por un perfil concreto: el Citizen Data Scientist.
Este hecho parece ser cada vez más una realidad tras entrevistar a 3.000 CIO de firmas mundiales. Esto supondría una manera de incrementar la democratización de la ciencia de datos en el tejido empresarial global. Pero además sería la confirmación de que es una tarea fácilmente sustituible por algoritmos y procedimientos autónomos. Sin embargo, darle acceso al análisis de datos a personas sin conocimientos específicos no será tan sencillo. Necesitarían las herramientas de automatización para el análisis de datos, pero también una formación y experiencia para producir resultados.
Data Discovery transforma la inteligencia de negocio
Data Discovery transforma la inteligencia de negocio
SEO y SEM
El SEO y el SEM son las dos grandes estrategias de marketing utilizadas para posicionar las páginas web en los buscadores.
Se trata de dos aproximaciones muy distintas, pero a la vez complementarias. Mientras el SEO genera un crecimiento sólido a medio y largo plazo, el SEM permite aplicar estrategias a corto plazo para obtener resultados inmediatos.
Al combinar de manera inteligente estas dos estrategias, se generan sinergias que favorecen el crecimiento sostenido de cualquier proyecto web.
¿En qué consiste el SEO? Search Engine Optimization, es el conjunto de técnicas que se utiliza para lograr que una página aparezca en los primeros resultados orgánicos de los buscadores. Dado que no se puede pagar por aparecer en este tipo de resultados, se debe competir aumentando la calidad de las publicaciones y la relevancia y autoridad de la web.
¿Qué es el SEM? Search Engine Marketing, definido genéricamente como “estrategias de marketing para buscadores”, se centra en la práctica de la creación de campañas de anuncios de pago para buscadores. El objetivo es aparecer en el espacio reservado para anuncios en los resultados de buscadores, YouTube o la inmensa red de páginas asociadas.
El SEO es considerado como una estrategia imprescindible para el éxito de cualquier proyecto web; siempre que se genere un contenido de calidad orientado al cliente. Sin embargo, el SEM es imprescindible para abordar estrategias a corto plazo, tales como campañas estacionales, ofertas, rotación de stocks, visibilidad y captación de tráfico.
En resumen, el éxito de tu proyecto web será la estrategia combinada sumado a un análisis de los datos que arroje su utilización.
