martes, 18 de octubre de 2011

7 hábitos en el desarrollo de procesos analíticos


Hace unos días leí un artículo de Norman Comstock sobre los 7 hábitos que siguen equipos de desarrollo en procesos analíticos en línea (OLAP).

Para fomentar estos hábitos se deben de intersectar el conocimiento, el deseo y la habilidad durante el desarrollo de la herramienta, siendo el conocimiento el entendimiento de qué hacer y porqué, la habilidad- la capacidad de ejecutar el cómo hacerlo y el deseo - la motivación, el sentimiento de urgencia de querer hacerlo.

Un resumen de los hábitos se presenta a continuación:

Hábito 1: Visualiza la solución.
Todo el equipo de desarrollo debe de entender la meta de la solución que se le dará al negocio: proveer de una herramienta a los usuarios para que descubran intuitivamente y hagan análisis significativos de datos limpios de manera apropiada para cada individuo.

Habito 2: Diseñar con el fin en mente.
Es crucial que se tenga una retroalimentación con todos los usuarios potenciales, la presentación debe de ser suficientemente flexible para atender a todos los diferentes usuarios, por lo que, se deben balancear los diferentes requerimientos para crear una solución que soporte una interfaz personalizada.

Hábito 3: Recuerda- Problemas principales primero.
Cuando se tienen diferentes problemas, hay veces que no se resuelven todos por falta de tiempo o presupuesto, por lo que, se recomienda indexar los problemas en cuadrantes que generarán una matriz donde se clasifiquen los problemas de acuerdo a urgente y no urgente (eje X) e importante y no importante (eje Y). No todos los involucrados en el proyecto estarán de acuerdo con la clasificación, por lo que, se recomienda que el encargado de recibir el proyecto apruebe esta clasificación. Y así se obtendrá una jerarquía de qué problemas resolver primero.

Hábito 4: Enfoque en los usuarios.
Cuando construyes una herramienta de análisis deseas que el usuario final regrese una y otra vez, reforzando así el retorno definitivo de inversión en el análisis. Es más efectivo que se conozcan las preferencias del cliente para que se pueda crear una solución digna de usar.

Hábito 5: Escucha primero, después ejecuta.
Crear una herramienta efectiva de análisis es el resultado de la buena capacidad de escuchar y de la ejecución oportuna. Por lo tanto, debe ser de interés tomar varias notas cuando se hacen las entrevistas a los que estarán usando la herramienta. Publica las notas y recicla los pensamientos hasta que el proceso, el análisis y la dirección del proyecto estén claros. Aclara los términos y las fórmulas que los usuarios usan. Debe de haber un consenso en el significado de cualquier término especial para la compañía o los usuarios, ya que pueden variar los términos usados dentro de cada departamento de la compañía.

Hábito 6: Colabora.
Cuando se crea una herramienta puede que solo uno sea el responsable sin embargo mucha gente deber de estar involucrada.
Para colaborar, se debe de estar dispuesto a ceder el control un poco para permitir diferentes pensamientos y fusionarlos, especialmente cuando se tienen análisis complejos y presentación de datos multidimensionales, esto es crucial pues se desea que el usuario de la herramienta dependa de esta y si no se es claro no será así.
Se debe dejar interactuar a los usuarios finales con la herramienta durante el proceso para así captar las reacciones positivas y negativas, y después de modificar la retroalimentación negativa dejarlos de nuevo que trabajen con ella. Con esto se ganan defensores de la herramienta dentro de los usuarios.

Hábito 7: Revisa, analiza e itera.
En los negocios hay cambios y con esto hay nuevas variables o cambios en las variables existentes. Por lo que, se debe de dar mantenimiento a la herramienta. Se debe de revisar y analizar qué sigue siendo efectivo, qué funcionalidades nuevas se requieren y qué funcionalidades deben de ser retiradas.


Este artículo resultó muy interesante pues estos hábitos no necesariamente aplican únicamente para los OLAP, sino como pueden darse cuenta deberían de ser aplicados en cualquier herramienta o sistema que se implemente, por muy obvios que parezcan.

martes, 30 de agosto de 2011

Evaluación de Sitio

Paasel tiene amplia experiencia en el vaciado de la inteligencia de negocios en diversas industrias para la ubicación de puntos de venta o distribución. Para ello utiliza modelos de evaluación de sitio estadísticos/matemáticos que se diseñan para estimar los volúmenes de negocio que se espera que sean atraídos a una tienda o centro de distribución en un sitio particular – tanto para los sitios existentes como para los potenciales.

Beneficios

Estos servicios proveen a los clientes de Paasel de herramientas capaces de predecir comportamientos de venta o distribución de acuerdo a variables geográficas a partir de modelos de análisis con fundamentos matemáticos permitiendo:

• Incrementar considerablemente el nivel de confianza de dichas predicciones.
• Dejar a un lado la dependencia de decisiones intuitivas por experiencia para la ubicación geográfica de puntos estratégicos de los negocios.
• Optimizar ganancias y/o costos asociados a la ubicación geográfica de los negocios.
• Ahorrar dinero en estudios de mercados para cada ubicación a considerar.

Áreas de Aplicación

Empresa

• Evaluación de sitio para apertura de nuevos establecimientos.
• Rutas óptimas para distribución de productos.
• Análisis de competencia y canibalización.
• Análisis de zona de influencia para medir potencial de negocio de las sucursales instaladas.
• Estimación de número de sucursales o centros de distribución óptimos en un territorio.
• Segmentación geográfica de estrategias de marketing.
• Ubicación de zonas óptimas para la entrega de publicidad.
• Ubicación de publicidad en espacios urbanos.
• Ubicación de clientes de acuerdo a atención, frecuencia de venta, monto de venta, etc.

Gobierno

• Optimización en la localización de servicios de salud, educación o cultura.
• Ubicación estratégica de campañas de difusión masiva: vacunación, trámites, programas sociales, seguridad, etc.
• Ubicación de población objetivo de programas sociales por territorio

contacto@paasel.com

jueves, 18 de agosto de 2011

¿Crisis? ¿Cuál crisis?

Cada vez que los mercados financieros presentan un período de mucha volatilidad,
como sucedió durante las últimas semanas, una pregunta empieza a flotar en el aire
de manera inevitable: ¿habrá pronto una nueva depresión o crisis económica? La
respuesta a esta pregunta es de interés para todos, desde los individuos hasta las
empresas más grandes. Un célebre ejemplo es la automotriz Chrysler, que debió ser
rescatada de la bancarrota por el gobierno norteamericano en 1980, tras lo cual, cuenta
la historia, el entonces presidente de la compañía, Lee Iacocca, expresó a su
economista en jefe: "lo único que quiero de ti es que me avises seis meses antes

La importancia de saber que se acerca una depresión económica está en que ese tiempo
de anticipación puede permitir ajustar las estrategias de gasto e inversión para
adaptarse al cambio en el clima económico que supone una recesión: menor consumo,
menor confianza en los instrumentos de renta variable, etc. El banco de la Reserva
Federal de EE.UU. en Nueva York tiene un indicador de probabilidad de crisis, basado
en los rendimientos del mercado de bonos
indica que cuando la economía crece de manera "normal" los bonos a largo plazo
(10 años) tienen un rendimiento considerablmente menor que los bonos a corto
plazo (3 meses), pues el riesgo percibido es mayor. Sin embargo, cuando una crisis
es inminente y el mercado lo advierte, estas percepciones se ven alteradas
de manera signitficativa y en ocasiones incluso llegan a invertirse - el mercado
percibe que el escenario de largo plazo tiene un riesgo menor que el escenario
a corto plazo.

En Paasel complementamos el indicador de la Fed con información que puede actualizarse
de manera diaria, y reescalando las medidas de probabilidad para hacerlas más
interpretables, y aquí pueden verse los resultados: tan pronto este indicador llega al 50%, hay un período de depresión no más de un año después. La línea verde indica el nivel actual del indicador, usando la información de los rendimientos del tesoro de EE.UU. (cf. Daily Treasury Yield Curve Rates).

miércoles, 17 de agosto de 2011

Estandarización espacial

El desarrollo de sistemas de información geográfica puede llevarse a cabo de maneras muy diversas, sin embargo no todos los caminos garantizan el mejor resultado. A lo largo de la historia del desarrollo tecnológico se ha probado que el uso de estándares suele ser una mejor práctica.

En 1994 tuvo origen el Open Geospatial Consortium (OGC) conformado con la colaboración voluntaria de organizaciones de distinta índole en el mundo. El principal objetivo de este consorcio ha sido desarrollar e implementar estándares abiertos que sirvan como guía para el desarrollo de contenido y servicios geoespaciales, procesamiento de datos geográficos e intercambio de información.

El área principal de aplicación para el trabajo realizado por el OGC son los sistemas de información. Cuando un sistema implementa los estándares propuestos por el OGC, los componentes resultantes podrán interoperar con otros sistemas que implementen los mismo estándares, esto sin necesidad de depurar ninguna parte del sistema.

Algunos de los estándares propuestos por el OGC más conocidos incluyen:

  • CT (OpenGis Coordinate Transformation Service): Provee de una manera estandar para especificar y acceder a servicios de transformación de coordenadas.
  • GML (OpenGis Geography Markup Language): Provee de una gramática de XML para expresar características geográficas. Puede ser utilizado como lenguaje de modelado para sistemas geográficos así como formato de intercambio de información.
  • KML (OGC KML): Originalmente creado por Google como un lenguaje para representar información geográfica ahora es parte de los estándares que el OGC mantiene. Este lenguaje permite añadir anotaciones, imágenes y control en la navegación de los mapas.
  • WMS (OpenGIS Web Map Service): Provee una interfaz mediante HTTP para solicitar imágenes de mapas en determinada zona provenientes de una o más bases de datos geoespaciales distribuidas.

Actualmente Paasel sigue de cerca el trabajo del OGC e implementa sus estándares en las herramientas de GeoAnalytics que produce.

martes, 16 de agosto de 2011

La crisis global de 2009 no afectó el número de la población mexicana en pobreza extrema

En 2009, inmersos en la cisis financiera global, se especuló sobre el impacto negativo que tendría una desaceleración económica para las economías emergentes, que finalmente impactaría en el crecimiento de la población en situación de pobreza. El caso de México fue estudiado por especialistas del Banco Mundial, quienes en 2010 publicaron una simulación para medir el impacto de la crisis sobre la pobreza y la distribución del ingreso (aquí la referencia). Estimaban que el 20% de los hogares mexicanos más pobres sufrieron una pérdida en su ingreso per capita de alrededor del 8%, sin embargo, los datos oficiales publicados recientemente dicen lo contrario.

Hacia finales de julio de 2011 el Consejo Nacional de Evaluación de la Política de Desarrollo Social en México (CONEVAL) publicó los resultados de la medición de la pobreza entre 2008 y 2010, donde se reporta que la población en situación de pobreza aumentó 1.7% que representa alrededor de 3.2 millones de personas. A pesar de este incremento, la población en situación de pobreza extrema disminuyó 0.2%, es decir, 11.7 millones de personas tanto en 2008 como en 2010.

Para explicar la constante de la población en situación de pobreza extrema se grafica a continuación la diferencia entre el porcentaje de la población en pobreza extrema entre 2008 y 2010 por entidad federativa.



Los datos oficiales reportan que la pobreza se extendió principalmente en las áreas urbanas. A partir del gráfico presentado se puede observar que la población en pobreza extrema sólo se redistribuyó por el país, por lo que resulta relevante investigar las medidas que han hecho que entidades como Puebla e Hidalgo disminuyeran su población en extrema pobreza.

Dudas: contacto@paasel.com





Geo Marketing

Geo Marketing

Solución de análisis y predicción de escenarios geográficos. Aportamos información para la toma de decisiones de negocio apoyadas en la variable espacial.

La base de datos vinculada a la información geográfica resulta indispensable para planificar una adecuada campaña de marketing o promoción e incluso ayuda a las empresas a conseguir más clientes y fidelizar los actuales mediante estrategias dirigidas.

¿Cómo Funciona?

Es una aplicación ad hoc desarrollada en plataforma Google Maps Pro, la cual opera conectándose a un navegador en internet por lo que no se requiere de gran infraestructura tecnológica, contando con la característica de confidencialidad e integridad de los datos.

Algunas empresas que usan el Geo Marketing son:

  • Retail
  • Financiero
  • Seguros y Fianzas
  • Farmacéutico
  • Transporte
  • Telecomunicaciones
  • Construcción
  • Franquicias

Beneficios que podemos destacar:

§ Optimización de la inversión en acciones de marketing.

§ Mayor conocimiento del mercado y la habilidad de focalizar esfuerzos en determinados segmentos del mercado.

§ Diseñar zonas de ventas, rutas de despacho, rutas de merchandising y rutas de cobranza.

§ Identificar puntos de ventas, oficinas, sucursales, distribuidores, competencia, etc.

§ Determinar el área de influencia para precisar la población a la cual se está cubriendo.

§ Responder a preguntas como: ¿Es óptima la localización actual de mi negocio? ¿Dónde se podría ubicar una nueva sucursal? ¿Dónde dirigir una campaña publicitaria?

Dudas: contacto@paasel.com

jueves, 11 de agosto de 2011

Curva de madurez de una empresa de Business Analytics

El nivel de madurez de una empresa de Business Analytics depende de dos factores: la experiencia y el desarrollo de las soluciones.

Después de algunos años de experiencia y complementando con un pequeño estudio de mercado web, observamos que las empresas de BA comienzan a abrir mercado ofreciendo la aplicación de las técnicas estadísticas: regresiones, análisis de series de tiempo, simulaciones, minería de datos, modelos bayesianos, modelos de optimización, diseño de experimentos, etc.

Posteriormente, al conocer la falta de sistematización de los datos, la metodología de análisis y consultoría se vuelve clave en la oferta de servicios: definición de objetivos, diseño, recopilación, procesamiento, análisis y seguimiento.


Sin embargo, el reto principal para una empresa de BA, es obtener suficiente experiencia en el mercado para poder ofrecer soluciones específicas, es decir, tomando en cuenta la industria, el área operativa y el nivel de sistematización de la información.

Por lo tanto, la madurez de la oferta de valor, será una de las ventajas competitivas más importantes de las empresas de análisis de información.

Dudas: contacto@paasel.com









martes, 2 de agosto de 2011

Evaluación de Sitio

Evaluación de sitio

Paasel se ha convertido en un proveedor de soluciones de Business Analytics estratégico para Grupo Martí en los últimos años. Una de las estrategias de implementación de este tipo de soluciones con mayor impacto está asociada al desarrollo de aplicaciones de evaluación de sitio para nuevas tiendas y clubs deportivos.
De la mano del equipo estratégico de expansión comercial Paasel ha definido modelos de análisis para la predicción de éxito de nuevos establecimientos de acuerdo a su posible ubicación geográfica. Algunos de los logros más importantes de la implementación de dichas aplicaciones han sido:

• Definición de un modelo de pronóstico de ventas de acuerdo a ubicaciones geográficas con porcentaje de error menor al 10%
• Desarrollo de un modelo de estimación de impacto en competencia y canibalización dados distintos escenarios de aperturas en un mercado geográfico específico.
• Implementación de un sistema basado en tecnología Google Maps Pro que sistematiza los cálculos de los modelos de predicción para su uso por parte del área de planeación estratégica.
• Incidencia directa en la optimización del ROI de la elección sobre la ubicación de nuevas sucursales.

lunes, 1 de agosto de 2011

Proyecciones PAASEL del Censo de Población 2010

Actualmente, la información histórica de cualquier empresa es uno de sus activos estratégicos más importantes con los que cuenta.

En este sentido, existen herramientas que pueden ser creadas a partir de esta información, que pueden y deben guiar a la organización a tomar mejores decisiones. Algunas de las herramientas más valiosas son las llamadas de predicción (Predictive Analytics). Las herramientas de predicción son utilizadas para generar escenarios futuros en áreas como ventas, producción, marketing, detección de fraudes, y call centers.

Muchas veces también es importante la predicción de indicadores externos a la información generada por la organización. Un ejemplo de estos son los indicadores demográficos, los cual generalmente son utilizados como drivers sobre las mismas ventas futuras, o indicadores del potencial de una zona de venta. Una de las fuentes de información más importantes para obtener datos externos sobre indicadores demográficos es el Censo de Población 2010, publicado por INEGI.

En Paasel, nos dimos a la tarea de proyectar al 2020 cada una de las variables del Censo de Población 2010. A continuación les mencionamos algunos de los resultados obtenidos.


Variable Claves Comentarios al 2020
Poblacionales 1-45 Los cuatro municipios, con más de 500 mil habitantes, que mayor crecimiento poblacional tendrán entre 2010 y 2020, serán Reynosa, Ciudad Juárez, Apodaca y Tlaquepaque.
Migración 46 Los municipios que en 2020 tendrán mayor población no nacida en el municipio serán: Tizayuca, Nezahualcóyotl y Tlalnepantla.
Población Indígena 58,61,64 Los estados con mayor población indígena serán Chiapas, Oaxaca y Veracruz.
Características Educativas 119 De 2010 a 2020 el grado de escolaridad promedio de México aumentará 0.6 años.
Características Económicas 122 Los estados con mayor porcentaje de Población Económicamente Activa serán Baja California y Querétaro.
Situación Conyugal 140,142,143 Los estados con mayor porcentaje de solteros serán Baja California Sur, Quintana Roo y Querétaro.
Hogares Censales 147,150 El tamaño promedio de los hogares en México pasará de 3.9 personas por hogar en 2010 a 3.4 en 2020.

viernes, 29 de julio de 2011

Análisis Georeferenciado

Solución de análisis y predicción de escenarios geográficos. Dirigido a organizaciones donde la comprensión de la dinámica geográfica de su negocio es importante.
Paasel ofrece diferentes servicios de análisis georeferenciado con múltiples aplicaciones montadas en tecnología web que permite incorporar el componente geográfico y el análisis cuantitativo para la toma estratégica de decisiones.
¿Cómo Funciona?
Es una aplicación ad hoc desarrollada en plataforma Google Maps Pro, la cual opera conectándose a un navegador en internet por lo que no se requiere de gran infraestructura tecnológica, contando con la característica de confidencialidad e integridad de los datos.
Áreas de Aplicación
Geo Analytics puede ser aplicado efectivamente en organismos públicos, privados y tercer sector ejemplo:
  • Retail
  • Financiero
  • Seguros y Fianzas
  • Farmacéutico
  • Transporte
  • Telecomunicaciones
  • Construcción
  • Franquicias
  • Publicidad
  • Gobierno
Algunos ejemplos que pueden ser georeferenciados son:
  • Clientes
  • Competencia
  • Rutas
  • Zonas de venta
  • Sitios de interés
  • Sitios turísticos
  • Hospitales, hoteles, delegaciones etc.
  • Programas Gubernamentales.
  1. Salud
  2. Infraestructura y servicios públicos
  3. Epidemiología
  4. Seguridad

martes, 28 de junio de 2011

¿Cuáles son los alcances de Business Analytics?

Para las dudas, una descripción muy clara de los alcances de los servicios de Business Analytics, es la que abarca el uso de modelos de optimización y predicción para la toma de decisiones. En seguida se puede observar la diferencia entre los alcances de Business Analytics y Business Intelligence.

viernes, 3 de junio de 2011

Penetración de HTML 5 y Flash

HTML 5 y FLASH son dos tecnologías muy populares y solicitadas por clientes para sus aplicaciones web.

Respecto a la pregunta ¿En qué dispositivos se puede utilizar Flash? Una respuesta genérica es: Puede acceder el 90% de los usuarios que no usan Apple. Es decir, los usuarios de Safari (sobre todo, los usuarios de IPad, IPod, Iphone) no pueden ver Flash. Existe una importante tendencia en el mercado a buscar desplazar a Flash.

Respecto a HTML 5 (iniciativa que busca desplazar a Flash y enriquecer las posibilidades de funcionalidad del HTML), la penetración es más complicada. Cada navegador implementa Flash en cierta medida. A continuación se presenta un índice de adopción de HTML 5 (es una escala del 0 al 400):

Navegadores desktop:

Navegador              HTML 5
Internet Explorer 9       130
Internet Explorer 8         32
Internet Explorer 7         17
Internet Explorer 6         17
Firefox 4                       255
Google Chrome 10      288
Safari 5                        228

Navegadores móviles:

Navegador                   HTML 5
Opera Mini 6                         35
IPod, Ipad, IPhone iOS 4    195
Blackberry                          233
Opera Mobile 11                 234

Conclusión: Dada la baja adopción de Microsoft a HTML 5, y la falta de madurez de la definición de un estándar de implementación y uso de la tecnología, aún es inviable implementar aplicaciones para uso público de HTML 5 en México.

Nota: Los datos dados son estimaciones generadas a través de varias fuentes de información en línea. Para mayor detalle por favor contactar a contacto@paasel.com.

Uso de navegadores web en México

Se pueden distinguir dos grandes categorías de navegadores, a continuación se muestran estimaciones del market share para cada categoría:

Desktop:
  • Internet Explorer: 66%
    • Versión 6: 6%
    • Versión 7: 18%
    • Versión 8: 42%
  • Firefox: 20%
  • Google Chrome: 7%
  • Safari: 3.5%
  • Otros: 3.5%

Nota: Acaba de salir Internet Explorer 9, lo cual seguramente no cambiará el market share de IE, pero sí desplazará versiones anteriores del mismo rápidamente.

Mobile:
  • Smarthphones:  33%
    • Safari: iPhone / Ipad / Ipod: 18%
    • Blackberry: 10%
    • Android: 5%
  • Celulares normales:  67%
    • Opera Mini: 35%
    • Nokia: 20%
    • Otros: 12%
Nota: El porcentaje es de acceso a internet (es decir, del 100% de personas que acceden a internet a través de un dispositivo móvil, 33% lo hacen a través de un Smartphone) y no de adquisición de equipos (es decir, de esta información no podemos concluir que del 100% de las personas que tienen dispositivos móviles en México, 33% tiene smarthphones). Por otro lado, Opera Mini está desplazando rápidamente el uso de otros navegadores en celulares normales (pasando de 10% a 35% en los últimos tres meses)

Nota: Los datos dados son estimaciones generadas a través de varias fuentes de información en línea. Para mayor detalle por favor contactar a contacto@paasel.com. 

Uso de internet en México

Con internet: 30%
  • Banda ancha
    • Fija: 9%
    • Móvil: 6%
  • Modem
    • 15%
Sin internet: 70%

Nota: Los datos dados son estimaciones generadas a través de varias fuentes de información en línea. Para mayor detalle por favor contactar a contacto@paasel.com.