Estrategia

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Cómo combinar innovación y transformación digital y no morir en el intento

¿Cuáles son los factores que aceleran o catalizan la necesidad de afrontar el reto estratégico de la transformación digital?; ¿Estamos ante un ejercicio a la altura de todos los CEOs actuales?; ¿Están preparados ejecutivos y consejos de administración para el reto?; ¿Es un reto de conocimiento o de actitud?; ¿Tenemos toda la información aunque solo sea para formalizar la primera tesis?; ¿o acaso ya estamos en territorio de síntesis?

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Ventaja competitiva de tener un sistema de recomendación

Imagina esta situación: has estado muy ocupado y hace meses que no lees un libro. Te gustaría recuperar el hábito lector, pero la verdad es que estás sin ideas. Así que:

1- Escribes a una amiga con la que compartes gustos, para saber qué ha pasado por sus manos últimamente.

2- Controlas tres o cuatro autores que no te suelen fallar, así que echas un vistazo en Internet para ver si han sacado algo nuevo.

3- Te apetece que te sorprendan, por lo que decides elegir (casi al azar) entre el top five que viene en el periódico del fin de semana.

Ahora imagina que tienes un asistente-librero que valora, de forma conjunta, los gustos de personas afines a ti y las características de tus lecturas más apreciadas. También le añade la medida justa de novedad y sorpresa para seleccionar, de entre todos los posibles, el libro que justo te apetece leer en este momento. ¿Suena bien, no?

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inversion publicitaria

¿Dónde se va mi presupuesto de publicidad?

Uno de los grandes lemas o principios de la corriente publicitaria actual es “entregar el mensaje adecuado, a la persona correcta y en el momento preciso”. Sin embargo:

– ¿Estamos todos seguros de estar siguiendo esta estrategia?

– O, lo que es más importante aún, ¿tenemos datos e insights de estar aplicando correctamente esta práctica?

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Reporting

¿Y si escapamos juntos del reporting?

Estamos en un momento en el que hablamos continuamente de conceptos como Inteligencia Artificial, Machine Learning, automatización en la compra de medios o personalización de contenidos en base a audiencias. Son todo conceptos que tratan de hacer nuestro día a día más fácil, al tiempo que mejoramos la experiencia de nuestros clientes con nuestra marca. Siendo así, ¿por qué sigue habiendo tantas empresas que siguen estancadas en el uso de los datos solamente para apilar hojas con gráficos y tablas sobre la mesa de alguien?, ¿por qué algunos siguen estancados en los tiempos del reporting?

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Producto Mínimo Viable en proyectos Big Data

Quien con monstruos lucha cuide de convertirse a su vez en monstruo. Cuando miras largo tiempo a un abismo, el abismo también mira dentro de ti.
F. Nietzsche “Más allá del bien y del mal”

Abordar un proyecto Big Data implica Big Challenges, todo es BIG en este nuevo paradigma

 

Por supuesto, contamos con grandes cantidades de datos, que requieren grandes infraestructuras de IT para almacenarlas. Sin olvidarnos del gran esfuerzo que implica el aprovisionamiento de estos datos, cada uno generado en diferentes silos de la empresa, con su propio formato, su granularidad, su mayor o menor estructuración y, la mayor parte de las veces, sin documentación sobre cómo se genera, periodicidad, etc. El reto de convertir DATA into KNOWLEDGE requiere, también, de un gran equipo de Data Scientist y de gran capacidad de computación para atacar, procesar y modelizar los inmensos datasets para dar respuesta a los objetivos del proyecto (porque los objetivos se han definido antes de lanzar el proyecto, ¿verdad?)

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¿Hasta dónde podemos configurar la automatización de nuestra confianza?

¿Y si resulta que nos levantamos y no funciona el correo electrónico?, ¿y si cualquiera de los números de teléfono de nuestros dispositivos móviles ya no pudieran recibir llamadas?, ¿y si un maravilloso algoritmo inteligente consiguiera replicar y suplantar una cadena completa de bloques?

Todo funciona y todo fluye…
… hasta que la confianza se da al traste con el sistema. A lo largo de la historia de la humanidad solo la confianza en no ser invadido, la confianza en la salud y en los custodios de la salud -llámese médicos, curanderos o chamanes, o la confianza en encontrar el sustento alimenticio diario para continuar nuestra existencia, ha sido el garante de la sostenibilidad de cualquier sistema. La sola amenaza de perder la vida era motivo más que suficiente para reaccionar de forma anticipada.

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El nuevo paradigma de una realidad basada en datos

Mapas de calor, mapas de geolocalización, distribución de tráfico en punto de venta, centros de control de mando, etc. Científicos de datos y analistas digitales son los nuevos cartógrafos de la economía digital. ¿Acaso vivimos el despertar de Big Brother o el dato es el nuevo combustible en la era digital?

El paradigma de una realidad trazable

Imagina la imagen de un hombre o de una mujer, de un niño o de una adolescente, caminando por la calle y, a cada paso, su huella deja cientos, miles de datos -números, identificativos, gustos y preferencias, dispositivos usados, perfiles en redes sociales, latitud y longitud, tiempo de permanencia, consumo de productos, consultas de información, etc., cientos, miles de datos que quedan a merced de cualquier viandante curioso o malintencionado. Esto que bien podría parecer un cómic es lo más cercano a la realidad que estamos viviendo hoy mismo.

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Por qué el Machine Learning no es la solución a tus problemas (de Big Data)

Much of the current enthusiasm for big data focuses on technologies that make taming it possible […]. While those are important breakthroughs, at least as important are the people with the skill set (and the mind-set) to put them to good use

 Data Scientist: The Sexiest Job Of the 21th Century . T. Davenport (2012)

 

Sin duda, vivimos en tiempos mediatizados por tendencias, hashtags, influencers, gurús, etc.  que, de forma sistemática, van posicionando, entre los términos más cool, diferentes conceptos de los cuales parece que todo el mundo tiene que hablar, debatir y tuitear. Detrás de esta democratización del conocimiento hay una evidente banalización del mismo, generándose, en muchos casos, conversaciones, debates y tweets con mucho continente y muy poco contenido. Uno de estos términos es Machine Learning (ML), considerado como la tendencia estrella en Big Data para el 2017, que parece viene para resolver todos esos problemas que, hasta ahora, se están encontrando las compañías que han acometido este tipo de proyectos.  Sin ánimo de quitar importancia al ML como herramienta para afrontar análisis sobre grandes volúmenes de datos y sobre los excelentes resultados que se pueden obtener al aplicar estos algoritmos en concreto, sí que sería conveniente no dejarse llevar por las tendencias sin contar con una mínima estructura que nos permita afrontar con garantías los vaivenes y tendencias del mercado de lo hype.

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Frequency Capping, el core de un DMP

DMP es uno de los términos de moda dentro del ámbito digital. Lo que hasta hace poco tiempo sonaba extraño, en 2017 es un término que está en boca de todo el mundo y del que todos queremos tener más información.

Desde hace poco tiempo, se viene hablando de DMP como una de las revoluciones del marketing digital. Gracias a su tecnología, los publicistas, las agencias, los medios, las compañías…,o sea, todas las partes implicadas en la compra programática de publicidad podrían optimizar el gasto publicitario evitando malgastarlo, en la medida de lo posible, e incrementar los ROI’s.

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