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Cómo planificar una estrategia de datos enfocada al retorno de la inversión con Felipe Maggi

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Las estrategias de datos enfocadas en el retorno de inversión, deben ser implementadas por gente capacitada para tal función, que analicen rigurosamente toda la información para crear los procesos adecuados. Felipe Maggi nos cuenta como en Datarmony ayudan a aumentar el músculo de las empresas, planificando bien las estrategias y evitando errores.

¿Cómo surgió el proyecto Datarmony?

La empresa es joven, pero en realidad tiene varios años, porque viene de otra empresa con mucha trayectoria, de la cual, gran parte del equipo, en un momento dado, inició en esta nueva empresa. Maggi, asegura tener 20 años de experiencia en el tema de los datos, y relación con clientes de varios años.

¿Cuáles son los principales retos y que tiene una empresa cuando tiene que enfrentarse a poner orden en sus datos?

El problema de la tecnología es que muchas veces, se adquieren herramientas que se pueden pagar, pero en realidad lo que se debe hacer antes, es un análisis de las necesidades, para ver si realmente, esta herramienta o esa tecnología, sirve para poner orden en los datos.

En Datarmony, junto con Mío Group que es el grupo al que pertenece la empresa, de la madurez de los datos, hicieron un estudio, lo que arrojó que en el uso de datos, las empresas pequeñas, se suelen quedar cortas en las herramientas básicas que se necesitan, no tienen bien implementado lo que es la recogida de datos web o de App.

Por otro lado, las empresas grandes, las que tienen dinero, tienden a sobredimensionarse en herramientas, e incluso tienen dos o tres herramientas funcionando al mismo tiempo instaladas, que en teoría hacen lo mismo o tienen funciones muy parecidas.

En realidad, no se sabe si tienen esas herramientas, porque una de ellas tiene algo muy específico, que les resuelve una necesidad puntual, o la tienen, porque no se hizo una buena planificación, lo que impide sacar provecho de ese recurso, que sigue enviando información.

También están los inconvenientes de asignaciones de presupuestos a otros departamentos, que suelen comprar sus herramientas para almacenar datos, desconociendo la existencia de la misma, u otras que cumplen esa función. Por esta razón, nuestro invitado experto sugiere que, hay que romper con la muralla entre datos, tenerlos organizados en la nube, con servicios como Google, Amazon o Azure.

¿Cuáles son los típicos problemas que encuentras en las empresas?

Maggi hizo énfasis en tres errores comunes que suele encontrarse al momento de hacer los diagnósticos en las empresas:

· Lo primero es la falta de músculos en las empresas grandes, en ciertos momentos, es decir tienen departamentos de datos enormes, pero están muy focalizados en determinadas actividades, y no dan abasto a todo lo que en realidad se viene.

· En segundo lugar está, la falta de planificación, es decir, por lo general a las empresas grandes, les cuesta mucho ponerse de acuerdo entre los diferentes departamentos, incluso las pequeñas, a veces, tienen más capacidad de planificación.

· El otro problema, es que dependiendo de qué datos vas a trabajar el gran problema que tienen es la GDPR y el tratamiento de la información.

¿En qué servicio tecnológico está especializado Datarmony?

El ecosistema natural de Datarmony es Google Cloud, sin embargo pueden trabajar con Azure, porque en el entorno Cloud, una vez se domina uno, los demás se parecen mucho. Otra cosa es que cambien de nombre los servicios, si en Google Club se llame Vertex, en IBM se llame Watson, pero es el mismo concepto.

La arquitectura que se necesitan para poner en producción la explotación de los datos, llegando o no, a Inteligencia artificial, es la misma, por lo cual todos los servicios de la nube, tienen su Data Pro.

Dos casos de negocio Datarmony

El especialista en analítica de datos, quiso compartir en el programa dos casos de negocio que llevó la empresa:

Caso Gasolinera:

En este caso el tema era en gasolineras, que tenían una serie de pantallas con cámaras, que captaban la cara de la persona que miraba la pantalla, y de esta manera, el sistema decía qué anuncios se están emitiendo a la gente, o les prestaba atención.

Con los datos ventas de las gasolineras y una simple correlación, entre las visualizaciones y las ventas de producto, pudieron entrenar un sistema que decía qué anuncios funcionaban mejor, cuáles no, productos más vendidos, en función de los anuncios, con lo que se logró subir el ratio de venta de los productos que querían potenciar en ese momento.

Caso Mascotas:

Este proyecto no se hizo en Google Cloud, estaba en Azure y otra parte en Amazon, es una web de venta de un negocio de venta muy grande, de artículos para mascotas, que presentaba problemas, porque la web tenían un stock determinado y el store real, no coincidía con el stock en la web.

El trabajo Datarmony fue hacer todo un pipeline en la nube, para hacer el cruce de la información que había y generar unos cuadros de mando que avisaban cuando había una diferencia, por medio de una alerta que le llegaba a quien le tocara, de acuerdo a la transacción que se estuviera haciendo.

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Las estrategias de datos enfocadas en el retorno de inversión, deben ser implementadas por gente capacitada para tal función, que analicen rigurosamente toda la información para crear los procesos adecuados. Felipe Maggi nos cuenta como en Datarmony ayudan a aumentar el músculo de las empresas, planificando bien las estrategias y evitando errores.

¿Cómo surgió el proyecto Datarmony?

La empresa es joven, pero en realidad tiene varios años, porque viene de otra empresa con mucha trayectoria, de la cual, gran parte del equipo, en un momento dado, inició en esta nueva empresa. Maggi, asegura tener 20 años de experiencia en el tema de los datos, y relación con clientes de varios años.

¿Cuáles son los principales retos y que tiene una empresa cuando tiene que enfrentarse a poner orden en sus datos?

El problema de la tecnología es que muchas veces, se adquieren herramientas que se pueden pagar, pero en realidad lo que se debe hacer antes, es un análisis de las necesidades, para ver si realmente, esta herramienta o esa tecnología, sirve para poner orden en los datos.

En Datarmony, junto con Mío Group que es el grupo al que pertenece la empresa, de la madurez de los datos, hicieron un estudio, lo que arrojó que en el uso de datos, las empresas pequeñas, se suelen quedar cortas en las herramientas básicas que se necesitan, no tienen bien implementado lo que es la recogida de datos web o de App.

Por otro lado, las empresas grandes, las que tienen dinero, tienden a sobredimensionarse en herramientas, e incluso tienen dos o tres herramientas funcionando al mismo tiempo instaladas, que en teoría hacen lo mismo o tienen funciones muy parecidas.

En realidad, no se sabe si tienen esas herramientas, porque una de ellas tiene algo muy específico, que les resuelve una necesidad puntual, o la tienen, porque no se hizo una buena planificación, lo que impide sacar provecho de ese recurso, que sigue enviando información.

También están los inconvenientes de asignaciones de presupuestos a otros departamentos, que suelen comprar sus herramientas para almacenar datos, desconociendo la existencia de la misma, u otras que cumplen esa función. Por esta razón, nuestro invitado experto sugiere que, hay que romper con la muralla entre datos, tenerlos organizados en la nube, con servicios como Google, Amazon o Azure.

¿Cuáles son los típicos problemas que encuentras en las empresas?

Maggi hizo énfasis en tres errores comunes que suele encontrarse al momento de hacer los diagnósticos en las empresas:

· Lo primero es la falta de músculos en las empresas grandes, en ciertos momentos, es decir tienen departamentos de datos enormes, pero están muy focalizados en determinadas actividades, y no dan abasto a todo lo que en realidad se viene.

· En segundo lugar está, la falta de planificación, es decir, por lo general a las empresas grandes, les cuesta mucho ponerse de acuerdo entre los diferentes departamentos, incluso las pequeñas, a veces, tienen más capacidad de planificación.

· El otro problema, es que dependiendo de qué datos vas a trabajar el gran problema que tienen es la GDPR y el tratamiento de la información.

¿En qué servicio tecnológico está especializado Datarmony?

El ecosistema natural de Datarmony es Google Cloud, sin embargo pueden trabajar con Azure, porque en el entorno Cloud, una vez se domina uno, los demás se parecen mucho. Otra cosa es que cambien de nombre los servicios, si en Google Club se llame Vertex, en IBM se llame Watson, pero es el mismo concepto.

La arquitectura que se necesitan para poner en producción la explotación de los datos, llegando o no, a Inteligencia artificial, es la misma, por lo cual todos los servicios de la nube, tienen su Data Pro.

Dos casos de negocio Datarmony

El especialista en analítica de datos, quiso compartir en el programa dos casos de negocio que llevó la empresa:

Caso Gasolinera:

En este caso el tema era en gasolineras, que tenían una serie de pantallas con cámaras, que captaban la cara de la persona que miraba la pantalla, y de esta manera, el sistema decía qué anuncios se están emitiendo a la gente, o les prestaba atención.

Con los datos ventas de las gasolineras y una simple correlación, entre las visualizaciones y las ventas de producto, pudieron entrenar un sistema que decía qué anuncios funcionaban mejor, cuáles no, productos más vendidos, en función de los anuncios, con lo que se logró subir el ratio de venta de los productos que querían potenciar en ese momento.

Caso Mascotas:

Este proyecto no se hizo en Google Cloud, estaba en Azure y otra parte en Amazon, es una web de venta de un negocio de venta muy grande, de artículos para mascotas, que presentaba problemas, porque la web tenían un stock determinado y el store real, no coincidía con el stock en la web.

El trabajo Datarmony fue hacer todo un pipeline en la nube, para hacer el cruce de la información que había y generar unos cuadros de mando que avisaban cuando había una diferencia, por medio de una alerta que le llegaba a quien le tocara, de acuerdo a la transacción que se estuviera haciendo.

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