Estrategia

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¿Sabes cuál es tu nivel de madurez digital?

Desde el año 2015, en DIVISADERO venimos ayudando a nuestros clientes a identificar en qué momento de madurez digital se encuentran, hacia dónde deben avanzar en función de sus objetivos como compañía y cómo deben hacerlo para cumplir con todos ellos.

Nuestro modelo de trabajo está basado en nuestro propio framework sobre cómo entendemos la transformación digital y en la curva de madurez digital o barómetro de madurez haciendo un análisis a través de tres vectores, cuatro niveles de madurez y 58 indicadores base de partida.

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DMP-CXO

DMP, CXO y Advanced analytics, ¿por dónde empezar?

Vivimos en un entorno inundado por conceptos muchas veces ininteligibles: data driven strategy, omnicanalidad, DMP, CXO, transformación digital, etc. Pero ojo, antes de subirnos a la última moda y adquirir una solución tecnológica para suplir nuestras carencias en materia de datos, conviene pararse a pensar: ¿qué es lo que necesita mi organización? ¿dónde está y dónde quiere llegar? ¿cuál es la mejor forma de hacerlo?

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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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