Revista Seis Grados Data

Índice Directorio Pág. 03

Editorial

Pág. 04

Los Articulistas

Pág. 06

Social Media vs. Community Manager.

A quién contratarías.

Verónica López Martínez Pág. 08

Preséntante como un Rockstar a tu entrevista.

Armando Jerónimo Cano

Pág. 12

El mundo de los datos

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Índice El trabajo del científico de datos.

Entrevista con Javier Suárez Morales

Pág. 16

Las habilidades blandas ¡Tú camino al éxito profesional!

Diana Jazmín Meza Maldonado

Pág. 29

La educación no lo es todo.

El científico de datos y sus habilidades.

Jorge Salvador García Ramírez

Pág. 32

Construyendo el Almacén de Datos.

Segunda parte.

Ulianov Reyes Romero

Pág. 36

Kentukis o vivir atrapado en la tecnología. La reseña Patricia Quintero Soto

Pág. 43

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Directorio Seis

Grados Data Es una revista digital gratuita de publicación trimestral a través de internet Año 1, número 1 Fecha de elaboración 30 de abril de 2020 Director Ernesto Armando Jerónimo Cano Diseño Editorial e Ilustrador José Alberto González Garduño Directora Comercial Verónica López Martínez Comité Editorial (por orden alfabético) Angélica Castañeda Sánchez Armando Jerónimo Cano Gustavo Alva Nieto Laura Dávila Lárraga Salvador García Ramírez Publicidad Verónica López Martínez vlopez@seisgradosdata.com Distribución y contactos www.seisgradosdata.com Facebook: seis grados data Correo: seisgradosdata@hotmail.com revista@seisgradosdata.com Teléfono: 55 7353 2667 Registro en trámite Revista Seis Grados Data, Número de Certificado de reserva 04-2019-102213133700-01. Los artículos, dibujos y fotografías publicados en la presente edición son responsabilidad de exclusiva de sus autores.

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Editorial De acuerdo con el informe 2020 Emerging Jobs Report de Linkedin, dentro de los 15 empleos con mayor demanda, el puesto de científico de datos presenta un crecimiento del 37% anual, ritmo que ha mantenido en los últimos tres años. Si bien se destacan algunas habilidades requeridas por estos especialistas como el manejo de aprendizaje automatizado, aprendizaje profundo, programación en R o en Python y Apache Spark. Lo cierto es que, hay quienes señalan que las habilidades de científico de datos se deberán centrar más en el análisis de resultados, proponiendo el uso de herramientas colaborativas montadas en plataformas de Google, Microsoft o Amazon con aplicaciones diseñadas para los científicos de datos que tienen buenas funcionalidades, por lo que los científicos de datos debieran dedicar un tiempo a familiarizarse con ellas.

Si bien los sueldos en Estados Unidos son bastante competitivos, en México y en Latinoamérica no sucede así, al realizar una búsqueda en Internet preguntando cuánto gana los científicos de datos, el sueldo está en un promedio de 30 mil pesos mensuales (1,250 usd) con extremos entre los 12 mil(500 usd) y los 80 mil pesos(3,333 usd); está brecha salarial pueden deberse al nivel de experiencia aportada por el experto, pero SEP (1986) Diego Rivera Ilutrador, detalle pág.159.

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también puede deberse a la poca valoración que se tiene en la industria sobre el aporte que estos especialistas pueden realizar a la empresa.

Con el fin de ampliar la caja de herramientas de los científicos de datos que están por insertarse en las empresas que demandan sus servicios, en este número nos dimos a la tarea de presentar un grupo de instrumentales para ampliar las ventajas al momento de presentarse para competir por una vacante. Los artículos presentan una serie de habilidades que no son inherentes a todas las personas y que se tienen que aprender y desarrollar para mejorar las posibilidades de ganar un puesto o mejorar en la posición la que estamos.

En este número tuvimos la oportunidad de conversar con un científico de datos, quien formó su experiencia recorriendo una larga ruta desde sus inicios como armador de encuestas, diseñador de pantallas de captura, analista de datos, hasta llegar a ser un directivo en una de las empresas más renombradas en el levantamiento de encuestas de opinión. La entrevista nos permitió conocer en la vida real como se aplica la ciencia de datos en la industria del levantamiento de encuestas, como se elaboran los cuestionarios, como se aplica la tecnología para el levantamiento de información, destacando el uso de lenguaje R como recurso para el

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análisis de información y la presentación de los resultados. Sin duda, esta conversación nos permitió contar con una nueva visión de lo que es la pasión por datos.

En esta edición presentamos el seguimiento de uno de los temas presentado en nuestro número previo relacionado con el almacén de datos, una tecnología que fue diseñada para responder un grupo de preguntas y que con los avances de la minería de datos adquirió nuevas dimensiones. En muchos casos, se trata de información que ya está en nuestras organizaciones y por lo tanto necesitamos aprovechar, por para ello es necesario conocer sus fundamentos.

En nuestra reseña de libros, destacamos la colaboración de Patricia Quintero quien, con su particular forma de redactar, nos invita a no quedarnos con las ganas de leer su propuesta en la que la tecnología es la protagonista, a veces de manera enfermiza, porque los seres humanos decidimos ponerla en primer plano.

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Los articulistas Por orden de aparición

Patricia Quintero Soto El pasado es memoria, nos conforma para poder actuar a cada momento, por ello estudie la licenciatura en Historia en la Facultad de Filosofía y Letras de la UNAM. Después una Maestría en docencia. Mi experiencia laboral ha sido dar clases a nivel medio y superior. He participado en Congresos de investigación, en múltiples cursos sobre docencia. En la creación de cuentos, poemas y en el rescate de Archivos municipales.

Correo: pquintero63@hotmail.com.

Andrea Verónica López Martínez Es licenciada en Economía por la Universidad Autónoma Metropolitana, se ha especializado en el uso de redes sociales lo que llevó a estudiar Marketing en las Redes Sociales. Actualmente administra el sitio de internet de la Revista Seis Grados y las redes sociales en Facebook, Linkedin e Instragram. vlopez@seisgradosdata.com

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Diana Jazmín Meza Maldonado Doctora en Dirección de Organizaciones por la UDF. Maestría en Administración Pública por la UVM. Especialista en Política y Gestión del Desarrollo Social por la FLACSO México y Especialista en Gestión Pública y Gobierno por la UVM. Ha trabajado como Subdirectora de Control de la Información en los Programas Sociales Oportunidades/ PROSPERA. Actualmente, se encuentra como Encargada de la Dirección de Sistema de Información en la Coordinación Nacional de Becas para el Bienestar Benito Juárez.

Correo: diana_mezam@hotmail.com

Ernesto Armando Jerónimo Cano Es Lic. en Economía por la Universidad Autónoma Metropolitana; Mtro. en Sistemas de Información por la Fundación Arturo Rosenblueth; cuenta con una especialidad en Política y Gestión del Desarrollo Social por el FLACSO. Ha trabajado en la Dirección de Sistemas de Información en Progresa-Oportunidades-Prospera diseñando e integrando indicadores bajo de la Metodología del Marco Lógico; ha publicado diversos artículos relacionados con la medición del indicador de economía del conocimiento.

Correo: ajeronimo@seisgradosdata.com

Alberto Martínez Hinojos Lic. en Sistemas de Computación Administrativa y Lic. en Sistemas por la Universidad del Valle de México; es director de Sistemas de Información y Director de Inteligencia de Negocios en BI&T. Director General de la Escuela de Inglés en línea en vivo y distancia, sistema creado desde 2012 exclusivamente para México. Asesor de negocios para el autoempleo. Ha colaborado en diversos proyectos relacionados con el diseño de sistemas de información.

Correo: amartinez@inteligenciant.com

Jorge Salvador García Ramírez En 2007 obtuvo el grado de Licenciado en Ciencias Políticas y Administración Pública, Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM). En 2013 se graduó de la Maestría en Gobierno y Administración Pública, Universidad Complutense de Madrid (UCM) De 2007 al 2012, laboró como auditor de fiscalización en la Auditoría Superior de la Federación de la H. Cámara de Diputados.

De 2013 a 2014, colaboró como consultor de gobierno y políticas públicas en Political Consulting Group.

Correo: jorgesga@ucm.es

Ernesto Ulianov Reyes Romero Maestro en Ciencias de la Computación con más de 20 años de experiencia en dirección, gestión, administración y operación de Servicios de TICs. Reconocido a nivel nacional e internacional por las 40 más innovadores del sector público en el 2012, 2013 y 2014 por los proyectos de plataformas de misión crítica, y por Red Hat Innovation Award 2014.

Correo: ulianov69@gmail.com

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Social Media vs.

Community Manager.

A quién contratarías

Verónica López Martínez

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La irrupción de las nuevas tecnologías en el mundo del marketing ha dado origen a nuevas oportunidades profesionales en donde dos perfiles son los más demandados actualmente por las empresas. Sean grandes o pequeñas, las diferentes organizaciones comerciales se están dando cuenta de la enorme importancia que tienen las redes sociales para llegar a los consumidores y por ello, la necesidad de contar con profesionales digitales expertos en estas plataformas crece día con día.

Los medios sociales, mejor conocidos como Social Media (SM), son un sistema de plataformas en donde los usuarios crean información que posteriormente es visualizada mediante la tecnología web 2.0, aquí se comparten y transfieren textos, fotografías, audios, videos, etc. utilizando las redes sociales; la SM ha transformado la comunicación entre las personas, las empresas y las marcas.

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Los SM incluyen: • Redes sociales como Facebook, Twitter, Linkedin, Google+ y algunas más que son todas plataformas interactivas, donde la gente se reúne para compartir intereses comunes.

• Blogs como Wordpress, Blogger, Typepad; que son útiles para la publicación de artículos creados dentro de una página web, sobre temas de interés para la comunidad y clientes potenciables.

• Geolocalización, aplicaciones que podrían ser consideradas como redes sociales pero que por sus características permiten la localización de lugares específicos desde un dispositivo móvil, aplicaciones como, Foursquare, Facebook Places, Google+ local.

• Marcadores como Delicious, Pearltrees,

StumbleUpon, que aun en este momento todavía se utilizan para indexar o marcar un contenido, para que sea encontrado fácilmente por personas que están buscando dentro de las redes.

• Multimedia donde sitios como ¡Tunes, YouTube, Livestream, Vimeo, Spreaker, permiten compartir contenido multimedia, en video y audio (podcasts) Indudablemente en el mundo del marketing, el SM ha contribuido a incrementar una mayor presencia de las marcas y de las empresas en las redes, generando valor de marca, notoriedad, recuerdo, fidelidad y creando una interrelación directa entre empresa y cliente. Como consecuencia de la notable influencia de las redes en el crecimiento de las empresas surgen nuevas fuentes de trabajo: el Community Manager (CM) y el Social Media Manager (SMM); ambos expertos en Marketing, aunque con diferentes habilidades, en la actualidad no hay empresa exitosa que no cuente con alguno de estos expertos o con ambos, ya que cada uno desarrolla actividades diferentes. El Social Media Manager y el Community Manager tienen roles diferentes, pero con una misma finalidad: aprovechar el potencial de la social media para reforzar la relación con los clientes y aumentar la generación de leads.

El Social Media Manager es un profesional del ámbito del marketing online, él es quien se encarga de desarrollar las estrategias de una marca o empresa con fin de dar a conocer sus servicios y productos en los medios sociales, que posteriormente ejecutará el Community Manager y de esta forma se genera una vinculación con su público objetivo.

El Community Manager es un profesional

del marketing digital responsable de construir, gestionar y administrar la comunidad online alrededor de una marca en internet, debe trabajar para crear, aumentar y mantener la comunidad, asi como para detectar a los potenciales y prescriptores de la misma, su misión es mantener relaciones estables y duraderas con sus clientes, sus fans y en general con cualquier usuario interesado en la marca, dichas relaciones deben estar encaminadas a lograr el objetivo final de marketing digital de la marca, vender más.

La formación del Social Media Manager debe ser la de un profesional en la Administración, con conocimientos de marketing, branding y desarrollo de contenido, con un manejo excelente de la comunicación oral y escrita, conocimientos de creación y gestión de contenido, así como conocimientos de desarrollo web, análisis ROI, social media KPI’s, SEO, On Page y Off page, blogs, saber dónde localizar las tendencias, como hacer campañas de email marketing y desde luego conocimientos de analítica.

Al Social Media Manager le corresponde crear las estrategias de marketing enfocadas en generar contenido social, elaborar los análisis de mercado y marca, colaborar directamente con el resto del equipo (áreas de marketing, gerencia, ventas, publicidad, etc.) manejar y asignar presupuestos. También diseña el plan de respuestas ante las crisis de reputación de marca y si es el caso le corresponde reestructurar la estrategia digital en función de los resultados obtenidos y como parte de la estrategia de marketing, piensa y decide alianzas estratégicas con influencers, personalidades y marcas. Aunque es importante que el CM analice los resultados obtenidos, es el Social Media Manager El mundo de los datos

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quien estudia a detalle los datos para así detectar lo positivo y negativo y tomar la batuta para futuras acciones.

los resultados. También el CM mantiene relaciones con influencers y busca colaboraciones comerciales.

La profesión de Community Manager es muy compleja ya que no requiere de una formación específica, pero sí de múltiples habilidades y competencias, mismas que pueden ser adquiridas por su cuenta o realizando algún programa de formación para community manager. Algunos de los perfiles apropiados para ser un CM son el periodismo, relaciones públicas, comunicación, etc..

Debe tener conocimientos de comunicación y marketing, buena redacción y capacidad de empatía, así como ser muy paciente, escuchar, ser observador y ser capaz de resolver conflictos. Es necesario que tenga conocimientos en diseño, edición de fotos y texto, HTML, manejo web y analítica web.

El Community Manager tiene como función participar en la fabricación de las estrategias en redes sociales, ya que nadie conoce más que él la audiencia en las redes, desde luego él crea el contenido que conecte con su audiencia y genera engagement; debe defender su marca en las redes sociales, darla a conocer su marca, crear su reputación en línea y actuar rápidamente ante una crisis, por lo que debe estar siempre interactuando con la comunidad y conocer su competencia; con todos estos parámetros debe medir

Ambos especialistas están cotizados en el marcado laboral de manera arbitraria, pues mientras que, para algunas empresas, particularmente micro y algunas medianas empresas, el trabajo que realizan los CM y un SMM radica simplemente en subir contenido a las redes, sin ningún objetivo ni planeación, es decir, son considerados como operarios de interfaces.

Para las empresas grandes o multinacionales, este tipo de profesionales es indispensable, porque son quienes operan la estrategia de marketing en las redes requiriendo del establecimiento: de objetivos, planeación, estrategias de implementación, medición y acciones de reacción inmediata ante incidentes. Existen empresas que suelen fusionar o confundir las funciones de un CM y un SMM; de ahí que no exista un salario de CM o SMM, sino diferentes niveles de CM o SMM quienes dependiendo de sus capacidades varían en su sueldo. Como siempre el salario depende de la experiencia del aspirante, pero también de la compañía que lo contrate y de la responsabilidad que tiene cada cargo.

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Existe una delgada línea que separa y al mismo tiempo define las funciones del CM y el SMM, inclusive hasta los especialistas tienen

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dificultad para delimitar este rol, esta disyuntiva origina el aumento de más y más perfiles que se van desprendiendo y desmenuzando de la tarea original de cada especialidad.

Esto ha generado una proliferación de nuevos títulos como, por ejemplo, el Social Media Strategist; sin embargo, ahora también empiezan a resonar algunos otros perfiles como: el Social Media Planner, el Social Media Content Manager, el Social Media Digital Content Editor, el Digital Community Manager, el Corporate Community Manager, el Traveling Community Manager, etc.

Independientemente del título, a la hora de la descripción del puesto, las responsabilidades caen bajo dos grandes grupos: el estratégico y el operativo. Las empresas usan indistintamente Social Media Manager y el Community Manager, para describir el rol responsable por las decisiones que se toman a nivel estratégico en las distintas plataformas. Podemos ver entonces, que más allá de todos estos nuevos roles, hay una realidad: estos puestos sólo se abren en grandes e inmensas compañías, agencias de publicidad, diarios o agencias de comunicación que cuentan con un presupuesto, volumen de información, recursos y comunidades que así lo requieren.

En el común de los casos un SM Manager/ Strategist o el CM serían un personaje trabajando desde la oficina o remotamente desde su casa; en la realidad, la mayoría de los Community Managers son dueños de su propio negocio, emprendedores, Blogger y muchas personas que de alguna manera tratan de usar las redes sociales para relacionar su empresa, marca, producto, proyecto o ideal con un público determinado, para crear una comunidad y que de ésta obtengan ventas, suscriptores, fans, “recomendadores”, voluntarios, etc.

REFERENCIAS Padilla, Raquel. Social Media Manager: Qué Es y Cuáles son sus Funciones. https://www.genwords. com/blog/social-media-manager. Abril de 2020 Escobar, Carmen. 12 herramientas para analizar a tu competencia en redes sociales. https://sproutsocial. com/insights/herramientas-para-analizar-a-tu-competencia/ Abril de 2020 Sitios de interés.

Community Manager vs Social Media Manager | Actualízate | Next U 2019 https://w w w.youtube.com/watch?time_continue=11&v=LAZyCNIzLLE&feature=emb_logo

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Preséntate como un Rockstar en tu entrevista de trabajo Armando Jerónimo Cano

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Cuántas horas, días, meses y años has invertido en tu formación; cuánto tiempo dedicaste en la escuela y en el trabajo a aprender y en desarrollar esas habilidades para ser científico de datos y lo cierto es que tu sabes que te falta mucho más por aprender: ese nuevo lenguaje, comprender ese nuevo modelo, desarrollar tal gráfico, aprender a narrar historias y hacer comprensible tus resultados. Ahora es tiempo de enfrentarte con la realidad y conseguir ese primer puesto o ese nuevo puesto que este a la altura de capacidades.

No importa si es tu primer trabajo o uno nuevo que te llamó la atención, cuando nos presentamos para aplicar para un nuevo

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trabajo también nos debemos preparar, de la misma manera que cuando lo hacíamos para un examen. Recuerda que al igual que tú, hay otras personas que pueden estar compitiendo por la misma posición. Entonces preparémonos para ganar.

La preparación de la historia de vida es muy importante, debemos investigar en el internet cuales son las recomendaciones de los expertos para elaborar la mejor, que exprese nuestras calificaciones y hacerles caso cuando nos recomiendan que para cada puesto al queramos acceder debemos elaborar una historia de vida diferente, adecuada al perfil que solicitan, no debemos elaborar este documento en serie; siempre habrá

algo distinto de nosotros que destacar, que llame la atención del reclutador de acuerdo con el perfil que solicitan.

Esperando que hayamos salvado el primer obstáculo y pasado al siguiente nivel, vamos a platicar sobre las recomendaciones que hacen los expertos: los reclutadores y aquellos que han estado en decenas de entrevistas, todos ellos tienen algo que contarnos.

A continuación, te va un paquete de recomendaciones: Conócete a ti mismo: sabes quién eres y que ofreces. Por tanto, conoces tus fortalezas y tus debilidades. Sabes en que temas te sientes un experto y en que temas te sientes incómodo. Prepara una lista de estos temas y arma tus respuestas.

Averigua. Tienes que conocer a la empresa en la que pretendes trabajar. Documéntate, conoce el sector al que pertenece, investiga a que se dedica, de ser posible quienes son sus competidores, cuales son sus productos o servicios; hazte una idea de cuáles son sus fortalezas y sus debilidades, de ser posible conoce su misión, su visión y sus valores; por qué están solicitando a alguien que se haga responsable de la posición de científico de datos.

Entrena. La verdad, siento una gran admiración por los standuperos, tipos que suben al escenario para narrarnos historias y hacernos soltar la carcajada. No los imagino subirse al escenario e improvisar durante 30 minutos. Pararse en un escenario tiene su dificultad, desde un ataque de nervios, hasta que se nos agoten las ideas y no sepamos que decir. Me los imagino día a día parados frente a un gran espejo repasando

sus rutinas, ensayando sus gestos, su postura frente al público; hilando sus historias.

Tenemos que ensayar como presentarnos con los reclutadores.

Ahora que te conoces a ti mismo, que haz averiguado sobre la empresa en donde te interesa laborar, que has entrenado, prepárate para tu reunión. Regularmente podemos enfrentar a dos tipos de expertos, puede ser que en la entrevista no lleguemos al segundo, el experto del área de reclutamiento y el experto técnico, posiblemente a tu nuevo jefe o un posible colega del área. Si haz entrenado debes controlar el tono de tu voz, la velocidad con la que hablas; la claridad de tu voz y los tiempos, las pausas. Independientemente de con quien nos estemos entrevistando, debemos ser empáticos, sobre todo al hablar de tecnicismos, que vaya que a los científicos de datos se nos dan, recuerda que no todos saben de esta ciencia o que esperan que seamos capaces de expresar con conceptos cotidianos aquellos resultados que surgen de los modelos.

Prepara un historytelling con tu experiencia.

Seguro nos preguntarán de nuestras fortalezas, de nuestra experiencia, de como enfrentamos determinado problema, de quienes participaron en su solución y de cual fue nuestra participación en concreto. Recuerda que hay temas que pudieran estar descritos en tu historia de vida, si nos lo están preguntando es para que ampliemos esa información, para que demos más detalles, porque les pareció interesante o porque el concepto para algunos puede no ser claro cómo suponemos; recuerda que ellos ya lo leyeron y quieren saber más de nosotros.

Existen recomendaciones sobre lenguaje no verbal al momento de presentarse a una El mundo de los datos

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personas dispuestas a aprender o a mostrar que conocemos un camino distinto para llegar al resultado. No obstante, debemos estar preparados para enfrentar esta parte de la entrevista, recuerda que al publicar perfil del puesto te dieron pistas sobre las calificaciones que esperan del candidato y que en la historia de vida destacamos esas habilidades; el llegar a la entrevista significa que hemos superado la primera fase del proceso de selección, ahora necesitan corroborar lo que describiste en la historia de vida.

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entrevista, tales como hablar con seguridad y pausadamente; tener cuidado con los tecnicismos, no contestar con monosílabos o en el extremo no dar discursos; no perder el tema de la pregunta a la hora de dar explicaciones. He podido ver una serie de videos que detallan los elementos de etiqueta que debemos atender para presentarnos a una entrevista de trabajo, aquí destacan aquellos detalles que son importantes cómo la vestimenta, recuerda que en algunos lugares existen códigos de vestimenta, los movimientos, el tono de voz, mantener el contacto visual con el entrevistador, cuidar el saludo; finalmente, la clave siempre es la preparación, recuerda que nos estamos preparando para ganar.

Es hora de que indaguen sobre nuestras competencias de que mostremos toda esa preparación que mencionamos al inicio, la ciencia de datos abarca una infinidad de materias, de especialidades, de lenguajes, de técnicas, de metodologías y de herramientas; entonces es claro que podemos ser peritos en unas cosas, mientras que otros temas podremos no haberlos tocado nunca y no está mal somos de esa clase de

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En la entrevista, pudieran presentarse una de dos situaciones o ambas: que te den un examen técnico con algún problema o bien que hagan una entrevista a profundidad para conocer como te enfrentas a determinadas situaciones. En esta parte, de lo que se trata es de indagar sobre nuestras competencias, buscan adentrarse en nuestros conocimientos, en cómo planteamos y cómo resolvemos determinados problemas. Aquí la recomendación es preguntar y volver a preguntar, asegurarnos que nos queda claro el problema, que están dados todos los elementos para su respuesta, incluso eso pudiera ser parte del problema el evaluar que nos faltan variables. De lo que se trata aquí es de demostrar que es lo que sabemos, cómo hemos aplicado ese conocimiento ante determinadas circunstancias, saber sobre nuestra experiencia; incluso, conocer de nuestras limitaciones y de nuestra capacidad para aprender nuevas técnicas y nuevas herramientas.

Ten claro que al entrevistador no le interesa eliminarte, debemos verlo como un aliado, él necesita contratar al candidato idóneo, por ello necesita indagar sobre el nivel de conocimientos, calificar nuestra experiencia, co-

mo enfrentamos los problemas en el pasado, cómo llegamos a la solución, que lecciones aprendimos. Nuevamente adquiere relevancia el historytelling, debemos preparar una historia que de contexto de la manera en que nos enfrentamos y resolvemos problemas.

Aquí podemos destacar aquellas actividades en donde mostramos nuestros intereses, experiencia y habilidades; por ello es importante contar con desarrollos o participaciones en comunidades, presentar aquello que de evidencia: páginas de internet, hackáthones en los que hemos participado con nuestra solución, nuestro GitHub, los retos de Kaggle si es que hemos participado, sin importar si hemos ganado; en fin todo aquello que sirva de evidencia para mostrar nuestro interés y nuestras capacidades.

Espero que esta lista de recomendaciones haga click en la preparación para presentarnos a una entrevista de trabajo: ya conoces de tus capacidades, sabes que haz invertido una gran cantidad de tiempo en tu formación, que cuentas con un cúmulo de capital humano y con la experiencia para enfrentar este tipo de retos; eso es tuyo, pero debemos entender que sólo tenemos quince minutos para demostrarlo, por lo tanto debemos prepararnos para ello. La clave es la preparación, la indagación y el ensayo.

Las estrellas de rock no llegan al escenario a improvisar, se suben al escenario sabiendo que han invertido horas, días, meses y años ensayando lo que les apasiona. Imagina que vas a un bar donde tocan rock y el público está acostumbrado a no escuchar al cantante porque va a platicar con los amigos y de pronto sube al escenario un nuevo cantante de nombre Billy Joel y comienza a tocar la armónica e interpreta el pianista, de pronto el público deja de platicar y comienza

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a escuchar al nuevo valor, cuanto tiempo requirió para atrapar al público, solo tenía una oportunidad “una sola canción” y nos atrapó. A nosotros nos toca hacer lo mismo con la ciencia de datos en una entrevista de trabajo, actuar como un “un rockstar” (Pamela Barrionuevo, 2020).

Referencias: Barrionuevo, Pamela. Cómo enfrentar una Entrevista Laboral siendo un/a Profesional Tech / IT / UX Confirmación. Presentación en Zomm. 23 de abril de 2020.

Feng, Jay. The Uber Data Science Interview. https:// towardsdatascience.com/the-uber-data-scientist-interview-7ba9ca95f4e3 Abril de 2020.

Korolov, Maria. Las habilidades que la Ciencia de datos con más demanda que necesitará. t.ly/YIYq abril de 2020.

Sánchez, Jorge. ¿Cómo hacer un CV de alto impacto? https://www.linkedin.com/pulse/c%C3%B3mo-hacer-un-cv-de-alto-impacto-jorge-s%C3%A1nchez-morz%C3%A1n/ abril de 2020.

Vázquez, Favio. Data Science Now - #3 How to Get a Job in Data Science. https://www.youtube.com/ watch?v=nJZrs4RJlVU abril de 2020.

Vieria, Dimitri. ¿Qué es historytelling? La guía completa para dominar el arte de contar historias

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El Oficio de ser Científico de datos La entrevista a Javier Suárez Morales

6rados data (2020) No. 01

En el ámbito de la mercadotecnia es importante conocer cómo reacciona el público ante un nuevo producto, identificando cuales serían las características deseables, o bien, identificar cuál es la reacción de tu competencia ente la presencia del mismo; de igual manera, en el ámbito social, hay dependencias, organizaciones de la sociedad civil y empresas privadas interesadas en conocer opinión pública sobre determinadas acciones de política pública, sobre la plataforma de campaña de determinado

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candidato o partido político o simplemente para conocer el sentir de la comunidad sobre la aceptación de determinada medida antes de implementarse. Los temas anteriores también son campos de interés de los científicos de datos, quienes se hacen presentes para identificar lo percibe la sociedad en estos contextos.

Dentro del sector de la medición de la opinión pública tuvimos la oportunidad de conversar con el actuario Javier Suárez Morales

(JSM), quién es egresado de la Facultad de Estudios Superiores de Acatlán, con estudios de especialización en la Universidad de Chicago y en la Universidad de Michigan en el área de muestreo. En el ámbito laboral Javier Suárez se ha desempeñado como Coordinador de Nacional de Becas de Educación Superior, en la SEP; como Director General de Padrones de Beneficiarios de Programas Sociales en la Sedesol; y actualmente, como Director Regional en la Ciudad de México en Berumen y Asociados, empresa dedicada realización de estudios de mercado, de opinión pública, electorales y de viabilidad de nuevos negocios.

Para llevar a cabo la presente entrevista, Javier Suárez nos invitó a las instalaciones de Berumen y Asociados un lugar donde se siente cómodo para platicarnos de su pasión por los datos.

Seis Grados Data (SGD): ¿qué hace una empresa dedicada a estudios de mercado y de opinión?

Javier Suárez Morales (JSM): Mira, básicamente hay dos tipos de servicios muy bien diferenciados: los estudios cualitativos, llamados así de manera general y los estudios cuantitativos. Los estudios cualitativos incluyen todo lo que pueda dar alguna información sobre algún fenómeno que en general no conoces, cuando quieras probar un nuevo producto o cuando quieres ver más o menos que busca la población y tratándose de temas nuevos.

Antes de hacer una gran encuesta, conviene que hagas sesiones de grupos focales, en ellos, hay una persona que está a cargo de dirigir el grupo con una serie de

cuestionamientos obtiene información de tipo cualitativa, que no es necesariamente representativa de la población, pero que te ayuda un poco a definir: qué es lo que la población piensa sobre algún tema en particular; y eso, en general, da muy buenos elementos para construir, ya después, un buen un estudio cuantitativo, una encuesta bien diseñada.

Dentro de la parte cualitativa básicamente están las entrevistas a profundidad, que se hacen uno a uno, con una guía semiestructurada y que permiten interactuar mucho con la población, lo que tiene sus ventajas; así como los estudios etnográficos, que también son cualitativos, y (en los) que nos permite conocer ver cómo vive la población.

La otra parte, es la cuantitativa, se trata básicamente el gran grupo de encuestas, en vivienda, cara a cara, telefónicas o por internet; aquí hay varias estrategias, distintas formas y herramientas, dependiendo de la población que vas a estudiar y los objetivos, escoges cual es la mejor.

En general las encuestas tratan de satisfacer necesidades (de información) de la población, de las empresas, del propio gobierno en distintos niveles, que también son usuarios de este tipo de información.

En México, las grandes encuestas que se hacen, son realizadas por el INEGI (Instituto Nacional de Estadística y Geografía), quien se ha encargado de absorber y de crear un marco que dé respuesta a muchas de las necesidades de información que hay sobre los distintos temas; sin embargo, siempre hay algunos temas que no están dentro de la cartera del INEGI y que distintas instituciones se las piden a empresas como la nuestra.

El mundo de los datos

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Seis Grados Data: En Berumen cuál el trabajo del Director Regional. ¿Cuál es tu función?

Javier Suárez Morales: Como Director Regional, por un lado, hay que platicar mucho con los clientes, para conocer cuáles son sus necesidades; hacer actividades de promoción de la propia empresa; ir a presentarse, dar el panorama general de lo que hacemos, que características tienen los estudios que hacemos; cuáles son nuestros valores y con eso tratar de conseguir proyectos.

Una vez que conseguimos los proyectos, el papel es, primero, ser el contacto con el cliente y luego con todo el equipo de trabajo de la empresa para ver que el proyecto se lleva a cabo con todos los estándares internos, así como para responder a todas las necesidades y solicitudes de la empresa que nos contrate. La idea es coordinar todos los proyectos que muchas veces se traslapan, a veces tenemos cuatro, cinco u ocho proyectos corriendo al mismo tiempo dentro de la empresa; entonces, hay que ver que todo se vaya cumpliendo conforme a los calendarios, los tamaños de muestra.

Nuestro trabajo es que los productos que se comprometieron se tengan preparados, listos y revisados; todo esto es un proceso largo, que va desde el diseño, el (estudio de) campo, el procesamiento, el análisis y preparación, las presentaciones y todo esto hay que ver que llegue en los tiempos adecuados para el cliente.

Seis Grados Data: Nos encontramos en una época de transformación por el rol de las tecnologías de la información y las comunicaciones cómo las aprovechan ¿qué los hace distintos en el mercado?

Javier Suárez Morales: Muy bien, la verdad

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es que la ciencia de los datos ha evolucionado de una manera impresionante en los últimos años, recuerdo cuando empezábamos a hacer encuestas; hacer una encuesta era tardadísimo, una encuesta bien diseñada se llevaba seis meses, ocho meses, a veces un año en poder realizarse porque: se hacían cuestionarios en papel, se hacían hojas de codificación; es decir, pasábamos los datos del cuestionario a esas hojas de ochenta columnas, para hacer la captura, después, se validaba la información, era un proceso largo.

En los últimos años ha habido tal avance que, actualmente podemos ir a hacer una entrevista en un dispositivo móvil, que además tiene muchas ventajas; podemos hacer supervisión del personal de campo en tiempo real, porque sabemos dónde están ubicados, conocemos cuál es nuestra muestra, cuáles son las manzanas y entonces, haciendo uso de la tecnología, podemos

en la misma pantalla como va avanzando el trabajo de campo. Puedes incluso tener algunas de la característica de una población, saber a quién estas entrevistando, su grupo de edad, sexo o escolaridad o algunas variables que le interesen al cliente y todo esto lo puedes tener en tiempo real, a medida que va llegando la información se van refrescando las pantallas y lo vas enseñando.

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hacer una muy buena supervisión desde las oficinas centrales.

A lo anterior, hay que agregarle que podemos tener la información prácticamente en tiempo real, siempre y cuando haya conexión de datos. En los lugares en dónde no la hay, esperamos a la noche para que lleguen a un lugar donde se puedan conectar a una red de WiFi y puedan transmitir su información.

En muchos de los casos podemos tener información en tiempo real, ir viendo cómo van avanzando; esto para algunos clientes es importante, saber que el trabajo de campo que se está realizando se está haciendo en los lugares y en las fechas correctas; porque, hay algunos clientes que nos piden saber exactamente todo: en la mañana se les manda un informe de donde está ubicado todo el personal. Estas herramientas son muy útiles, presentamos (los avances) en los famosos Dashboards, que te van pintando

Esto es importante en temas electorales, hacer un monitoreo en periodos muy cortos para poder saber cómo va el electorado, además, hay que apuntar que ya de manera natural hay una gran cantidad de bases de datos administrativas, por decirlo de alguna manera, que vamos generando. Vamos conformando el Big Data, que de repente, hacen ya un poco innecesario que tu hagas trabajo de campo. Cuando quieres conocer el perfil de compradores o de usuarios, por ejemplo, de sistemas de envíos de comida: puedes saber por grupos de edades, de sexo , por zonas, por días, por horas que es lo que consumen, que les gusta; entonces puedes, incluso, hacer estimaciones de que tanto pierde un restaurante si le deja de funcionar su línea (telefónica), si se le cae la línea y ya no puedes recibir pedidos, puedes hacer más o menos una historia de lo que estas perdiendo en esos casos. Entonces, así de rápida, así de dinámica es la información con el uso de las herramientas estadísticas es posible que puedas hacer monitoreos permanentes de cómo se están comportando tus servicios.

Seis Grados Data: Hace un momento comentabas que una de las tareas del Director Regional tiene que ver con la interacción de los distintos departamentos ¿cómo es esa interacción?

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Javier Suárez Morales: inicialmente, una vez que el cliente nos contrata, lo primero que hacemos es ir con la persona de diseño para tener una reunión con el cliente y determinar cuál es el cuestionario que vamos a aplicar, definirlo en conjunto con ellos. Dentro de la empresa se tienen reuniones semanales con el grupo, ver los avances, platicamos del proyecto y se da a conocer el calendario de actividades.

El equipo que se encarga de definir el instrumento de campo tiene varias interacciones con el cliente para ver las ventajas y desventajas de hacer (ciertas) preguntas. Ya que está autorizado el cuestionario, viene la parte de procesamiento, se realiza el diseño de las pantallas que se cargaran a los dispositivos móviles; ahí, nuevamente, se revisa que el cuestionario se refleje fielmente en el dispositivo móvil. Después se va una prueba piloto en donde se ve que todo funcione como debe de ser, incluso el cliente participa.

Se revisan los avances de las instrucciones, que los filtros se cumplan, que los rangos estén considerando que no haya personas fuera de ámbito en el estudio; si es para población de 12 a 60 años, que no haya personas de mayor edad, o que no haya personas que tienen 12 años y que estén estudiando preparatoria y cosas por el estilo, asegurar con esto que la información es consistente.

Después viene la parte de campo, en donde hay una capacitación previa, de un día por lo general, con una prueba en donde finalmente formamos todos los equipos de trabajo de campo: el grupo clásico tiene cuatro entrevistadores por cada supervisor, que se encarga de coordinar el trabajo, de darles todo el material.

Todos estos procesos están de alguna ma-

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nera traslapados, cuando esta la parte del diseño del cuestionario, ya la parte del procesamiento está viendo cómo hacer la programación de los dispositivos, ya tenemos al personal de campo leyendo el cuestionario una vez que está aprobado. Esta toda la parte de la estrategia de campo, el plan de cómo voy a ir a las localidades, a las manzanas, a las viviendas, con un calendario determinado. Se va viendo la parte de procesamiento, ya es conocido el cuestionario y los objetivos del estudio, hay un trabajo de programación, de frecuencia, de tabulados, de cálculos de muestreo.

Al inicio, es el área de diseño la que se encarga de hacer la preparación de todas las presentaciones, las representaciones gráficas y eventualmente, cuando es un proyecto más de tipo científico, en la que tiene que haber un documento (metodológico), es la que se encarga de escribir el documento con el diseño del estudio, el diseño de la prueba, la selección, los resultados del formato de campo; se hace un documento formal en paralelo a una presentación gráfica.

Entonces hay entre todas estas áreas: diseño, procesamiento, análisis y otra vez diseño, una interacción permanente, en cada uno de los proyectos, todo lo que hacemos es tener calendarios. Para cada uno de los proyectos sabemos cuándo empieza y cuando termina el trabajo, todas las áreas están perfectamente (sincronizadas) para evitar retrasos.

Finalmente, no es extraño que de repente haya retrasos sobre todo en la parte de trabajo de campo, en donde a pesar de que puedas tener todo perfectamente programado, haya rechazo, no se permita el uso de los dispositivos, entonces tiene que haber un colchón de un par de días.

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Seis Grados Data: El hecho de que interactúen tantas áreas en el proceso de elaboración de los estudios requiere contar un sistema de control de calidad ¿cómo lo garantizan a lo largo del proceso? ¿cómo establecen sus controles de la ética de cada uno de los participantes?

Javier Suárez Morales: En el sistema de control que tenemos hay toda una estrategia que propone la Asociación Mexicana de Agencias de Inteligencias de Mercado y Opinión la AMAI, organismo que nos aglutina a muchos de los que trabajamos en el tema, ellos tienen principios básicos en los que uno como empresa se certifica.

Te certificas en ISO (9001) y te certificas en el código que establece la propia AMAI (el Estándar de Servicio para la Investigación de Mercados en México, ESIMM). En estos (dos) documentos están todos los pasos

que se deben de seguir para garantizar que lo que estás haciendo cubre los requisitos mínimos de transparencia y de ética. En la empresa tenemos las dos certificaciones, los estándares de calidad del ESIMM y la otra que es el ISO. Seis Grados Data: En cuánto a los equipos de trabajo, quiénes los integran ¿cuáles son sus especialidades? ¿cuál es la formación? nos puedes platicar al respecto.

Javier Suárez Morales: El área de diseño básicamente está integrada, en nuestro caso, por personal más del área social, sociólogos, comunicólogos, que son los que tienen mucha idea de cómo traducir las necesidades de un cliente en un cuestionario.

La información que diseñas y plasmas en (el) cuestionario la tienes que transformar en una presentación que permita la toma El mundo de los datos

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de decisión, ahí tenemos personal en el área de procesamiento, empezaron siendo básicamente matemáticos aplicados, actuarios. Con todos los avances que ha habido es importante tener personal de programación y no quedarnos con los clásicos software que había ya prefabricado; ahora, no es raro tener plataformas propias que tú mismo desarrollas y eso hemos hecho en la empresa. Mucho del software comercial que hay para la utilización de información se queda corto, en ese sentido necesitamos tener plataformas propias que integren las cosas que requerimos; entonces, se integran a este equipo personas de tecnologías de la información (además de los actuarios, matemáticos aplicados y estadísticos), informáticos que nos ayuden al desarrollo y que entiendan cuales son las necesidades que tenemos que resolver, no nada más la parte de programación sino que haya una verdadera interacción con los resultados que se quieren tener.

Seis Grados Data: Trabajan con herramientas propias según logro entender y con herramientas comerciales.

Javier Suárez Morales: Sí, la verdad es que hay programas de procesamiento de información y estadística muy potentes, pero empieza a haber una competencia clara de otros lenguajes como es R, es un lenguaje buenísimo para este tipo de aplicaciones, porque te permite hacer de manera muy rápida cosas que de repente en los paquetes comerciales hay que hacer tres o cuatro pasos para poder llegar a esto. En R lo puedo hacer en un proceso muy rápido, esto nos ha ayudado mucho, por ejemplo: en las encuestas electorales tú puedes hacer un proceso (en) donde al recibir la información

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corres una cadena de procedimientos y al final tienes ya tu gráfica, tus procesadores de confianza; mientras que, en los programas comerciales hay que hacer, varias etapas, hay que hacer ajustes. Entonces si hay ese software comercial para el día a día y para las actividades usuales es buenísimo te ahorra mucho trabajo, pero que para otras cosas más específicas si te implica más trabajo.

Seis Grados Data: La siguiente pregunta se te dejaría en completa libertad de contestarla o no, ustedes trabajan en procesos electorales, con el levantamiento de encuestas de salida pueden saber cómo se está comportando electorado; lo traigo a colación y lo voy a ligar con el caso de Cambridge Analytica, la empresa que identificó los perfiles de un grupo de población y aprovechando parte de lo que es la ciencia de da-

darle un giro, para hacer énfasis en ciertos grupos de la población, pero nosotros como empresa no nos involucramos en ese tipo de actividades.

Seis Grados Data: Qué espera un cliente al contratar un estudio de mercado, cuáles son sus servicios, qué es lo que normalmente le entregan al cliente.

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tos, a decir de ellos, logró modificar ciertas tendencias del electorado ¿tienen ese tipo de proyectos, los realizan?

Javier Suárez Morales: Mira no, no hacemos ese tipo de proyectos, lo único que hacemos es entregar información cuando se trata de proyectos electorales y si efectivamente es parte interesante de la actividad de Berumen. En los procesos en que hemos participado no hemos tenido estimaciones incorrectas, todo esto obedece a que en las encuestas nosotros si utilizamos muestreos estrictamente probabilísticos, que te garantizan que lo que estamos midiendo en campo representa a la población, con su cierto margen de error. En las encuestas preelectorales, dependiendo del cliente, nosotros entregamos la información para que él pueda hacer con ella lo que quiera, pudiera ser para modificar campañas, para

Javier Suárez Morales: Lo que te puedo decir es que cuando un cliente nos contrata, lo que quiere es tener la información ese mismo día o al día siguiente, cuando te piden la información es porque ya la necesitan; entonces, eso siempre nos lleva a que haya recorte de días y tratamos de ajustar los tiempos y que haya utilidad de la información a la hora que se entrega, dicho esto, lo primero que se necesita es información oportuna, en plazos cada vez más cortos.

Lo que el cliente quiere es que le podamos resolver un problema, que le demos información para poder tomar decisiones, que le digamos como debe de proceder: para que su producto, para que su servicio, para que una acción social tenga impacto; poder resolverle los problemas del día a día, a quién le gusta un producto, porque está consumiendo tal o cual producto, porque la gente no ésta acudiendo a cierto lugar, eso es lo que necesitamos entregarle.

El objetivo de todo esto es ir encadenando todo, desde el propio diseño del cuestionario, para obtener la información que realmente de respuesta a esos cuestionamientos, hay veces que los problemas se resuelven con un análisis muy simple de la información y hay veces que requieren técnicas mucho más específicas, análisis multivariados, regresiones logísticas, análisis discriminantes El mundo de los datos

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para poder decir: “este es el grupo que creo que si estás atendiendo” tanto por edad , por escolaridad por zona de residencia, por lo que sea y estos no, (para) éstos necesitas hacer algo para ver como los atraes. Tú no sabes lo que va a salir, entonces si tendrías que tener preparado un conjunto de datos que te permita dar al menos una pequeña explicación de porque la población no está o si está, respondiendo a ciertos estímulos, finalmente tú puedes decir: “esta población que tú querías atender y que no has estado atendiendo, tengo la percepción o alguna prueba de que no estas llegando por esto, por esto y por esto”, entonces necesitas verificar la información que estas entregando o esos estímulos para que la población se acerque y, finalmente, eso es lo que tenemos que hacer resolverle problemas del día a día a las empresas.

Seis Grados Data: ¿Dónde están sus clientes en la pequeña empresa, el pequeño empresario, el mediano, en el grande?

Javier Suarez Morales: Nosotros, básicamente, hemos sido proveedores del gobierno y creo que eso es como una inclinación propia de la trayectoria, quien encabeza la empresa, Edmundo Berumen, por muchos años estuvo trabajando en el INEGI, en el Censo, siempre estuvo acostumbrado a los grandes proyectos y ese el reto para la empresa. De hecho, entre el 75 y 80 por ciento de las ventas de la Ciudad de México son a gobierno, el 20 por ciento es a la iniciativa privada o a la banca; trabajamos mucho con la banca como Bansefi y otras instituciones financieras, pero sobre todo aquellos que atienden a la base de la pirámide.

Seis Grados Data: Qué tanta competencia hay en su sector, cómo se diferencian ustedes para poder ganar proyectos.

Javier Suarez Morales: La competencia está siendo cada vez más importante, nos hemos ido segmentando, hay empresas que son como nosotros, les gustan los proyectos grandes, las grandes encuestas nacionales, los grandes proyectos como la generación de padrones de beneficiarios, hay otras que están muy enfocadas al sector privado.

Algo que nos ha caracterizado siempre, por el origen de ser actuarios, matemáticos, es tener diseños de muestra y siempre apoyamos al cliente, mostrando las ventajas de un muestreo aleatorio estricto y (aunque) a veces al cliente no le interesa le hacemos el estudio como él lo desea, no sin antes dejarle ver las limitaciones de hacer un estudio como él lo desea, es uno de los retos que tiene la industria. Creo que es uno de los elementos distintivos de la empresa, (es que) siempre somos estrictos en el proceso, en el diseño, selección

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y ejecución del esquema de muestreo; en situaciones (en que prevemos) una menor respuesta, lo que tratamos de hacer es calcular tamaños de muestra más grandes. Es uno de los retos que tiene el sector, lo complicado que se ha vuelto el poder hacer entrevistas en algunos lugares.

Seis Grados Data: Hace un rato veníamos escuchando en la radio, la complicación que está teniendo el INEGI para el levantamiento del censo, porque ya se dieron casos en donde están asaltando a los encuestadores, los están atracando, ya se dio el caso de Juchitán donde balacearon a un encuestador, se está presentando una situación de violencia que es un factor más para el levantamiento de información para ustedes.

Javier Suarez Morales: La verdad es que ese es uno de los retos y el reto viene de las dos partes, viene por parte de la inseguridad y por nuestros entrevistadores, de hecho, hay veces que tenemos que sacar de nuestro marco de muestreo algunas zonas. Si es una encuesta nacional, yo no voy a ir ni a esta ciudad, ni a este estado, ni a este municipio; incluso la AMAI se esfuerza por crear un mapa de riesgos y eso a partir de información de todas las empresas: “aquí ya me asaltaron” , “aquí ya me pasó esto”, “aquí ya me secuestraron”, entonces con eso hacemos un listado de lugares donde no se recomienda ir, entonces esos lugares automáticamente los sacamos, porque finalmente no vamos a lograr información y por otro lado estamos arriesgando mucho al personal.

rechazo de la población a contestar, tratamos de utilizar estrategias que logren o que ayuden a convencer a la población de que si es personal nuestro, poniendo una mesa de ayuda y esos elementos de repente ayudan pero finalmente tenemos que estar acostumbrados a trabajar con casos donde la no respuesta está en niveles altos, donde no vamos a poder hacer nada, entonces, si es un reto importante el cómo podemos hacer encuestas que sean confiables, que los resultados que entreguemos ayuden a la toma de decisiones.

Seis Grados Data: Hace un momento comentabas que fundamentalmente la empresa estaba concentrada en trabajar en proyectos de gobierno, la pregunta sería ante la tendencia actual del nuevo gobierno, que eminentemente busca reducir sus costos evitando muchos tipos de contrataciones o contratando menos estudios, menos investigaciones, menos proyectos ¿cómo están ustedes enfrentando esta situación?

Entonces, por una lado, esta parte la parte delictiva y por el otro lado está el natural 6rados data (2020) No. 03

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Javier Suarez Morales: Mira ha sido un reto importante, de hecho, estamos acostumbrados cada vez que hay un cambio de administración, tiene impacto; usualmente en todos los años el sector gobierno no empieza a liberar recursos hasta después del primer trimestre, entonces estamos acostumbrados. Pero básicamente no tenemos nada, el año pasado fue un año particularmente difícil por eso que comentas, además del cambio, no hay liberación de recursos, hay una restructuración; los recursos se liberaron no después del primer trimestre, sino después del primer semestre, solo hasta el segundo semestre empezamos a ver un poquito más de oportunidades de concursar en algunos proyectos; además, con el incremento en la competencia que hay en el sector, (nos enfrentamos) a empresas que a veces no están tan bien equipadas, que no tienen tantos recursos y que ofrecen precios muy por debajo del precio del mercado, eso también se vuelve una competencia.

En épocas de elecciones hay muchas empresas que aparecen solo para ese evento, estos procesos electorales fuertes e importantes se dan cada tres años. Hay empresas, con excepciones, como es Consulta, qué si están muy metidos a pesar de que tiene otras actividades, viven mucho de lo que es el tema electoral.

Seis Grados Data: Hacia dónde va el mercado de la consultoría en estudios de mercado ¿cuál es el futuro?

Javier Suárez Morales: Se tiene que ir evolucionando a la luz del retos que se están teniendo ahora para hacer las encuestas, hay que buscar nuevas maneras de acceder a la población, ya hay algunos otros mecanis-

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mos, se ha demostrado, por ejemplo: que las entrevistas telefónicas a teléfonos fijos ya no son la solución; por otro lado, el número de aparatos telefónicos en el país no solo no crece, sino que han ido disminuyendo, hay estados donde solamente el 20 o el 25 por ciento de las viviendas tienen teléfono.

Con las nuevas tecnologías a través de internet, que también tiene sus limitaciones, ya que hay un sector importante de la población que todavía no tiene acceso a internet. Entonces no puedes asegurar, con un solo tipo de encuesta, que todo mundo tiene probabilidad de ser seleccionado. Hay otros esquemas, como la formación de paneles de personas que se inscriben y dicen: si a mi pregúntenme. Se hacen paneles muy grandes de población de todos los tipos, de todos los sectores, con distintas características, edad, sexo, una buena mezcla, digamos, para los estudios usuales. Cuando hay una encuesta convocan a la población objetivo y quien quiere contestar contesta, esa es otra manera de recolectar información, que igual tiene sus ventajas, hace que la información sea muy fácil de obtener, los tienes ahí, nada más es cuestión de llamarlos; sin embargo, ahí hay otros temas que tienen que ver también con quien está contestando la encuesta, cuál es su intervención y que tan representativo, ahí hay un sesgo que hay que ver cómo se puede controlar para lograr que la información sea cada vez más rápida, es un reto buscar estos mecanismos.

Seis Grados Data: De hecho, hay inclusive grupos de prueba, que reciben una paga, a quienes les dices quiero que pruebes este producto que me digas si te gusta, si no te gusta, cada cuando lo consumes, no sé qué tan funcional sea.

Javier Suárez Morales: De acuerdo con la AMAI, debería de no serlo, una persona no debería de estar participando en (más de) una encuesta, dentro de cierto periodo; es decir, si tu fuiste a una sesión de grupo, que muchos de estos así son, la prueba de producto se hizo a través de una sesión de grupo, llevan un producto y hacen preguntas, la evalúan y éste personal no debería poder participar en otro grupo en un periodo de determinado de meses. Esto que se hace a través de personal contratado por la propia empresa, no debería de ser tan valido; digo, a lo mejor es muy válido si lo haces como empresa que tiene a un grupo de expertos, algo así como en la cata de vinos, estos cuates (personas) ya saben perfectamente los distintos sabores del jamón y del queso, de lo que sea, entonces que sean mis catadores de queso o de carnes frías o de lo que sea, y que me den la opinión más como estudio de laboratorio o prueba de laboratorio, decir a que sabe, si no te gusto, si la gente no lo va a querer, en ese caso yo creo que si es válido, pero como empresa si estamos limitados a hacerlo.

Seis Grados Data: Qué consideras que fue determinante para que, en una empresa como como Berumen te contratara, cuál es tu formación, que experiencia traías.

Javier Suárez Morales: Mira desde que estaba en la carrera, sabía que me gustaba la parte de estadística, entonces salí y mis primeros trabajos fueron las encuestas, el análisis de información, a mí me tocó empezar a trabajar cuando empezaba en México el programa de planificación familiar, cuando hubo el cambio de la política demográfica, cuando se creó el programa nacional de población y entonces eso hizo que surgie-

ran necesidades de información importantes, porque en México a excepción de la Encuesta Mexicana de Fecundidad, que se dio en el 74, no había información sobre el uso de anticonceptivos en el país. Con este cambio en la política, había que empezar a tener información no nada más del sector salud, se constituyó un organismo que coordinaba toda la actividad de planificación familiar en el sector salud, pero no había nada que se supiera del sector privado, entonces obligó a ir haciendo muchas encuestas en los años de 1978, 1979, en 1982 para tener información. Tuve la suerte de poder participar en varias de esas encuestas, me encantó porque siempre me gustó mucho la parte del análisis de información, seguimos trabajando en varias encuestas del sector público entre 1992 y 1991, ahí salió la oportunidad de trabajar en Berumen, iba empezando la empresa y necesitaban a alguien que le ayudara con toda esta parte de procesamiento de información y a mí siempre me gusto.

Me tocó vivir esa época en donde cambiamos de pasar de los mainframes, a las computadoras personales, me tocaba programar en las computadoras personales, todo lo que es captura y eso fue lo que me abrió las puertas en sector privado, con ese principio fue que llegué a Berumen a ayudar a procesar, a capturar encuestas y a procesar información inmediatamente. A mí me tocaba esa parte de hacer los programas en los paquetes estadísticos, básicamente SPSS, para tener todos los tabulados y después los entregaban a los demógrafos, que se encargaban de hacer el análisis del impacto de los anticonceptivos, de estimaciones de las tasas de fecundidad, de la natalidad, de la mortalidad infantil. Me gustó, también, cuando de repente tienes que usar modelos El mundo de los datos

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estadísticos multivariados para explicar cosas, sobre todo de la fecundidad y la calidad de anticonceptivos; este tipo de proyectos da mucho para hacer, por ejemplo: estimar la cobertura del uso de anticonceptivos en áreas pequeñas, eso las encuestas usualmente no te lo dan, retos de como juntar información censal con la información de la encuesta, tener indicadores comunes que te permitan hacer aproximaciones, las variables relacionadas con el uso de anticonceptivos; estas se aplican al censo y con ellas logras una estimación para descifrar las muestras pequeñas, son proyectos muy interesantes y te hablan un poco del potencial que tenemos y más ahora que hay tanta información, yo creo que esos son los temas que me ayudaron a ir abriendo las puertas en el sector.

también, disfruto mucho ir al cine, cuando hay oportunidad salir a comer a algún lugar diferente y viajar un poco también.

Seis Grados Data: De parte de la revista SEIS GRADOS DATA agradecemos el tiempo que nos has dedicado, el conocer bastante lo que hace la empresa, de lo que haces, de lo que es un estudio de mercado, esperemos que haya otras oportunidades para poder platicar de otros temas, muchas gracias por la entrevista.

Seis Grados Data: Ante una actividad profesional tan intensa cuáles son tus pasatiempos, en qué se distrae Javier Suárez.

Javier Suárez Morales: Soy de esas personas que se aferran a algo, en lo profesional me gustó la parte de la estadística y me dedique a ella; en la parte de los hobbies, pues desde chico me gustó mucho jugar frontenis y lo hago desde que tengo 12, 13 años y lo he hecho de manera, afortunadamente, ininterrumpida. En la actualidad, sigo participando en torneos. He sido un gran seguidor de este deporte, en el que México es campeón mundial de la especialidad y desafortunadamente por varios motivos: como es lo complicado que es poder televisar este deporte por lo rápido que es y por lo grande de la cancha, no es fácil; es un deporte en donde hemos sobresalido los mexicanos desde hace muchísimos años; J. Alberto G G (2020) Emociones-Trabajo 10

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Habilidades Blandas,

¡Tú camino al éxito profesional!

Dra. Diana Jazmín Meza Maldonado

J. Alberto G G (2020) Emociones-Trabajo 11

Cuando leemos habilidades blandas, lo primero que pasa por nuestra mente son las preguntas ¿Cómo se clasifican las habilidades? ¿Qué son las habilidades blandas? ¿Para qué sirven? y ¿Cómo se adquieren?, el presente artículo pretende responder a estas interrogantes a fin de que, al concluir la lectura, se tenga el deseo de mejorar, perfeccionar, pulir, desarrollar o adquirir las habilidades blandas.

De acuerdo con la Real Academia Española (RAE), la habilidad es la gracia y destreza en ejecutar algo que sirve de adorno a la persona.

Las habilidades se clasifican en duras (cognitivas) y blandas (no cognitivas o socioemocionales). Las habilidades duras son prioritarias al ingresar a la vida laboral, son las habilidades que resultan de la prepa-

ración técnica y académica, Julio Mujica, promueve que “las habilidades duras tienen relación con los requerimientos formales y técnicos para realizar una determinada actividad”, por ejemplo, la habilidad dura de un doctor se refiere operar correctamente o a tratar una enfermedad en específico, estos conocimientos es lo que aprendió durante su formación profesional. Lo mismo pasa con un carpintero, su habilidad dura es hacer muebles de madera.

Ahora bien, las habilidades blandas, conocidas como transversales o soft skills, son una combinación de habilidades sociales influenciadas por los factores de la educación, las prácticas de crianza y los patrones culturales, es la manera de comunicarse con los demás, es la forma de ser que identifica a una persona de otra. Las habilidades blandas, se basan en competencias relativas a la El mundo de los datos

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inteligencia emocional y permiten la adaptación rápida a los cambios a través de la generación de ideas, diseños, análisis, juicios, capacidad de síntesis, solución de problemas, entre otras.

Tobar, conceptualiza a las habilidades blandas como “destrezas más subjetivas e intangibles, por ejemplo; el liderazgo, la comunicación fluida, tanto individual como grupal, la tranquilidad para manejar los momentos de presión en el trabajo, entre otras”.

Benjamín Toselli, presidente ejecutivo de IT Hunter, enfatiza que, las habilidades blandas “son piezas clave para que un individuo se relacione adecuadamente con el resto de las personas, ya sea dentro o fuera del ámbito laboral”, destaca 17 habilidades blandas, como principales: 1. Ética. Normas, valores y principios que regulen el correcto actuar de la persona a lo largo de su vida y carrera profesional.

2. Responsabilidad. Responder a las exigencias del puesto, en los tiempos y formas establecidas.

3. Empatía. Ponerse en el lugar de los demás y ser solidario.

4. Sociabilidad. La capacidad de relacionarse con cualquier persona de la organización en la que se trabaja y con distintos públicos fuera de ella. Crear contactos o redes en el tiempo.

5. Facilidad de Comunicación. Tener la habilidad de dar a conocer las ideas, inquietudes, problemas y puntos de vista de una manera que sea entendida por todos.

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6. Escucha activa. Consiste en captar lo esencial de cada mensaje recibido, gracias a que el oyente presta la atención adecuada y entrega su feedback o retroalimentación. Es clave, por ejemplo, para la resolución de conflictos.

7. Trabajo en equipo. Capacidad para entender que uno forma parte de algo mayor (organización) y en la medida que los esfuerzos de los distintos actores se conjugan existe una mayor probabilidad de éxito en el logro de los objetivos que se han planteado como grupo.

8. Adaptación al cambio. Saber que se vive en un mundo dinámico y en permanente evolución, lo que obliga a ser flexible para adecuarse a las nuevas circunstancias y los cambios de escenarios que tienen lugar.

9. Creatividad. Capacidad para buscar nuevas propuestas que sean originales y que rompan, de algún modo, el esquema o modelo establecido con un fuerte acento en la innovación.

10. Capacidad para resolver problemas. Desarrollar soluciones que ayuden a superar las dificultades que se presenten y en donde todos obtengan experiencias y se beneficien en materia de aprendizaje.

11. Optimización del tiempo. Manejar este recurso cada vez más escaso de una manera eficiente, con miras a alcanzar los objetivos planteados.

12. Actitud Positiva. Tener una visión que se enfoque en la parte llena del vaso y no en la vacía, para generar movimiento y avanzar en la ruta que se ha definido.

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13. Espíritu de servicio. Entender que, si bien la tecnología puede ser sinónimo de hardware o “fierros”, el servicio juega un papel muy importante, tanto para los clientes externos como para los internos (compañeros de trabajo).

Las habilidades blandas, se caracterizan por entender el contexto e influir en él, son relevantes en diversos campos del conocimiento y aplican en todos los ámbitos, personales, académicos y profesionales, por ello; la importancia de su transversalidad.

14. Seguridad personal. Se relaciona con la confianza que pueda tener una persona en su actuar y en el ejercicio de su profesión.

El desarrollo de las habilidades blandas es la llave para el éxito profesional, las organizaciones hoy en día no deciden contratar a sus colaboradores por los documentos académicos, (diplomas, certificados, títulos o grados obtenidos), sino que, centran su atención en personas que además de los conocimientos, desarrollen el pensamiento y tengan habilidades para la vida personal y profesional.

15. Tolerancia a la presión. Soportar las situaciones que son estresantes o muy demandantes demuestran un gran control por parte de una persona, pues deja en claro su habilidad para sortear situaciones complejas y no perder el foco en lo importante.

16. Asertividad. Capacidad para dar a conocer una opinión en el momento y en la forma adecuada.

17. Respeto a las opiniones. Tolerar los puntos de vista diferentes es una habilidad muy bien mirada en un mundo globalizado y en donde cada persona tiene derecho a pensar diferente.

Por ejemplo, en el caso del doctor, se mencionó que la habilidad dura de éste es saber operar pero ¿Qué pasa si no tiene desarrolladas sus habilidades blandas? en otras palabras, no sabe escuchar a su paciente, no es tolerante, no se conduce con respeto, no demuestra empatía y no logra una buena comunicación, simplemente el paciente se va y busca a un doctor con el que se sienta cómodo al que le tenga confianza, que lo escuche y responda sus dudas e inquietudes.

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En el caso del carpintero, ocurre lo mismo, el carpintero podrá ser experto en hacer muebles, pero si no es responsable, no tiene creatividad, no es empático, no tiene espíritu de servicio, su empleador concluirá que necesita a otro carpintero, el cual, además del conocimiento para hacer muebles, sea responsable, pueda relacionarse con los demás y trabajar en equipo en aras de lograr los objetivos de la organización.

Las características que las empresas buscan en sus colaboradores, se refieren a aquellas habilidades que hacen eficiente el trabajo en equipo, por ejemplo, personas responsables, respetuosas, empáticas, con alto nivel de comunicación asertiva, lo que derivará en crear un ambiente laboral de valor traduciéndose en trabajar de manera coordinada con eficacia y eficiencia.

En conclusión, el conocimiento por sí solo no es suficiente para lograr el éxito profesional, se requiere desarrollar o perfeccionar las habilidades blandas, a fin de trabajar en equipo, de compartir la visión y misión de la organización, de realizar acciones coordinadas en pro de las mismas metas y objetivos y, sobre todo, de identificarse con el sentido de pertenencia dentro de ésta. ¿Cómo se desarrollan o adquieren las habilidades blandas?, la respuesta es, conociéndolas y practicándolas día a día. Si bien es cierto que hay personas que nacen con la facilidad para desarrollar las habilidades blandas, también es cierto que las habilidades blandas se pueden adquirir, mejorar, perfeccionar y pulir a lo largo de la vida, para ello es importante practicar, practicar y practicar.

Referencias

A medida que avanza la modernidad tecnológica y la era digital, las organizaciones serán más complejas, con grandes retos por enfrentar, con necesidades de innovación y encaminadas a realizar sus tareas con altos niveles de eficiencia y competitividad.

Para ello, utilizan como herramienta principal, allegarse de personal capacitado, con conocimientos y habilidades que agreguen valor a la organización.

Ángeles Valle Flores, “Nuevos contenidos del trabajo y formas de empleo profesional en el sector moderno de las economías desarrolladas,” URL: http://www.scielo.org.mx/pdf/peredu/v33nspe/ v33nspea17.pdf

Tobar afirma que lo que caracteriza a las personas que consiguen una mayor satisfacción personal y rendimiento profesional, no es un coeficiente intelectual alto, sino el dominio de una serie de habilidades blandas, tales como: el control emocional, la motivación, la empatía o la capacidad de construir y mantener relaciones de calidad con los que les rodean, las cuales forman parte del concepto denominado inteligencia emocional.

Definición RAE, URL: https://dle.rae.es/habilidad, fecha de última consulta 28 de febrero de 2020.

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Benjamín Toselli, Las 17 habilidades blandas más solicitadas para cargos TIC en Chile, URL: https://mba.americaeconomia.com/articulos/notas/ las-17-habilidades-blandas-mas-solicitadas-para-cargos-tic-en-chile-0, fecha de última consulta 28 de febrero de 2020.

Julio Mujica, ¿Qué son las habilidades blandas y cómo se aprenden?, URL: https://educrea.cl/queson-las-habilidades-blandas-y-como-se-aprenden/, fecha de última consulta 2 de marzo de 2020.

Tobar, Ruth Arroyo. Desarrollo de destrezas, competencias y actitud. Bogotá: ECOE Ediciones, 2012.

La educación no lo es todo.

El científico de datos y sus habilidades.

Jorge Salvador García Ramírez

J. Alberto G G (2020) Emociones-Trabajo 13

La necesidad de las organizaciones por tomar decisiones e interpretar sus resultados demanda el talento de los científicos de datos, los cuales dan sentido y significado a la sucesión de datos y traducen lo que está desconectado en información que contribuye a decidir de manera informada y objetiva.

En ese sentido, si a ti te interesa el análisis de datos, sabes que la educación no lo es todo, sino solo un paso, ya que existen habilidades que trascienden cualquier disciplina.

Por ello, conocerlas, desarrollarlas y practicarlas contribuirá a lograr más y mejores resultados en cualquier área de la organización que te desempeñes.

En suma, “… una investigación del portal Analytics Week entrevistó a personas que trabajan con científicos de datos para intentar mapear cuáles son sus habilidades y

la conclusión a la que el estudio llegó, es que no existe un modelo patrón de profesional. Las competencias son diferentes, pero complementarias cuando actúan en equipo”. https://bit.ly/3cFRWhB No obstante, el presente artículo describe de manera general las habilidades no técnicas (blandas) y técnicas (duras) que debería poseer un científico de datos, como se presenta a continuación: 1. Habilidades no técnicas Destrezas que no requieren capacitación o certificación de manera formal en un centro educativo, pero son la base de un científico de datos. a) Pensamiento crítico Capacidad de análisis y compresión de problemas desde diferentes puntos de vista y El mundo de los datos

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perspectivas. Esto es, ver todos los ángulos de un problema y no perder la curiosidad acerca de éste. b) Comunicación asertiva Es explicar de manera fácil y sencilla la información con el fin de resaltar su valor para cualquier organización. Un científico de datos que posee esta destreza es capaz de resolver problemas y comunicar de manera proactiva para que otros entiendan cómo actuar. c) Curiosidad intelectual Es pensar de manera creativa (fuera de la caja) buscar respuestas en la raíz y no solo en la superficie. Un analista debe ser incisivo y no limitarse a sí mismo con una respuesta, sino ir más allá (al por qué de esos resultados) y buscar soluciones. d) Sentido del negocio Es entender las necesidades y problemas de la organización, esto es, traducir en resultados tangibles éstos.

En otras palabras, una cosa es manejar datos y otra cómo pueden apoyar al éxito futuro de una organización o negocio.

Andrew Fast, jefe de datos de Counterflow Inc. alguna vez dijo “He visto que muchos científicos de datos tienen una buena compresión de los modelos y no tienen ningún impacto comercial”. https://searchdatacenter.techtarget.com/ es/cronica/Las-habilidades-de-ciencia-de-datos-con-mas-demanda-que-necesitara?fbclid=IwAR1yhugtjcXiQnDJ3OU2uXJ6eUIo2bfG7W2MYTES7qce0xrp64Ux5DfIyf8 2. Habilidades técnicas Se desarrollan en cursos (educativos) o ca-

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pacitaciones (formales), las cuales se cubren en la medida que el científico de datos evoluciona (avanza). a) Análisis de datos Capacidad de organizar, procesar y modelar datos estructurados y no estructurados con el fin de tomar decisiones, en consecuencia, resolver problemas.

En síntesis, los científicos de datos deben comprender la relación que existe entre el análisis de datos y los flujos de información con independencia del tipo de herramienta que se utilice para ello. b) Aprovechamiento de plataformas Comprender y compartir datos (visualización de resultados) de manera práctica y sencilla mediante el uso de aplicaciones que facilitan su análisis e interpretación.

Como se puede observar esta habilidad (dura) encuentra vinculación con capacidades

En ese sentido, Myke Miller, decana del Deloitte Cloude Institute, señaló “Las nuevas plataformas simplifican el trabajo del científico de datos y agregan una enorme cantidad de automatización a las secuencias de ciencia de datos”.

De lo antes expuesto, se puede resumir como lo expresó Michael Roytman “Para mí todo se trata de las habilidades blandas: comunicación, personas y equipo”. (https:// searchdatacenter.techtarget.com/es/cronica/Las-habilidades-de-ciencia-de-datos-con-mas-demanda-que-necesitara?fbclid=IwAR1yhugtjcXiQnDJ3OU2uXJ6eUIo2bfG7W2MYTES7qce0xrp64Ux5DfIyf8)

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blandas como lo son: el pensamiento crítico y la comunicación efectiva. c) Uso de las matemáticas Identificar de patrones y relaciones para ir más allá de un posible escenario (respuesta). Los problemas requieren de soluciones novedosas, por ejemplo, la combinación de técnicas y herramientas de análisis.

Los científicos de datos deben pensar críticamente con el fin de analizar los datos y a partir de éstos formular preguntas que pueden tener respuesta o no.

En consecuencia, la ciencia de datos es complementaria a cualquier organización y no se limita a su propio campo. Lo anterior significa, que no importa que comprendas todo sobre el funcionamiento interno, si no sabes aplicarlo sobre los problemas correctos.

En síntesis, como lo señaló el Dr. N. R. Scrinivasa Raghavan, jefe global de ciencia de datos de Infosys “La ciencia de datos es más que un simple cálculo numérico: es la aplicación de varias habilidades para resolver problemas particulares en una industria”. (https://www.tableau.com/es-mx/learn/articles/data-science-skills) Finalmente, el presente artículo intento mostrar que no solo se necesitan conocimientos técnicos, sino también saber cuándo usarlos y por qué.

d) Uso de la inteligencia artificial Aplicación de modelos útiles para la organización o negocio. El uso de la inteligencia artificial mejora el trabajo del analista de datos, ya que lo hace más rápido y mejor.

El mundo de los datos

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Sobre la Imprtancia 2

del análisis de datos estructurados en un modelo de Data Warehouse

Ernesto Ulianov Reyes Romero

Banco de imagenes

Dando continuidad, abordaremos el marco contextual del Modelo del Data Warehouse implementado para comprender su implementación, así como la importancia del manejo de los datos, la explotación y la obtención de indicadores.

jores estrategias comerciales para captar y retener a los clientes más rentables, siendo ellos la mayoría de las veces los de mayor consumo. Las estrategias tradicionales de ventas y comercialización son desafiadas por estas características del mercado:

1. Modelo del Data Warehouse (DW) El modelo de DW fue implantado en una empresa de Telecomunicaciones dedicada a ofrecer equipo y servicios de telefonía celular, la cual tuvo la necesidad de desarrollar un nuevo modelo de Data Warehouse que atendiera las expectativas de crecimiento de la empresa, considerando que su modelo de DW anterior había sido rebasado por las nuevas necesidades.

La explosión de tecnología de comunicaciones ha cambiado rápidamente los tipos de ofertas de servicio disponibles. Hoy se cuenta con tecnologías de comunicación inalámbricas que ofrecen capacidades de transmisión suficiente como para ofrecer servicios tradicionales de voz, TV On Demand, transmisión de datos y computación móvil en un mismo canal.

La empresa, inmersa en el mercado de las Telecomunicaciones, que es un medio muy dinámico y competitivo, consideró las me-

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La amplia variedad de ofertas y precios ha llevado el poder de compra al consumidor, quien cada vez exige mayor valor a un menor precio.

Las decisiones de lealtad están siendo rápidamente manejadas por el “valor”.

Las empresas están cada vez más enfocadas en la “captación y retención de los clientes más rentables” lo que obliga a detectar a tiempo estas oportunidades. ¿Problema o Necesidad?

Para iniciar, se debe identificar la problemática o necesidad, la cual surge de evaluar y analizar las características actuales de los datos estructurados y no estructurados, que resultan de los sistemas transaccionales del negocio y que generan información operacional e histórica para emprender un proyecto de Data Warehouse, para lo que se debe considerar lo siguiente: Se cuenta con fuentes de datos estructurados y/o datos no estructurados que provean de información operacional diaria de valor sobre el negocio, que requieran un tratamiento mínimo de limpieza y depuración.

Actualmente se almacena información histórica en bases de datos estructurados (Data Mart y/o DW).

Se requiere migrar de modelo de datos y/o la información para asegurar su integridad y agilizar la carga diaria de la información.

El modelo de datos debe soportar la estructura actual con la posibilidad de darle un crecimiento a nuevos nichos de información por la creación de nuevos servicios que ofrece la compañía.

Debe ser más eficiente y versátil la extracción de la información para su análisis.

Se requiere de mejores indicadores que brinden información puntual a los directivos de cuáles son los productos y servicios que están funcionando.

Su crecimiento requiere de un modelo más acorde al volumen de información que se está manejando, por lo que se cuestiona si el modelo y la plataforma actuales soportarán el crecimiento de toda la información que proporcionan las diferentes áreas de la compañía.

También los siguiente cuestionamientos permiten confirmar la necesidad de implementar un nuevo Data Warehouse:¿El modelo satisface la necesidad creciente del manejo de información que se tiene actualmente? ¿Se cuenta con una plataforma acorde a las necesidades actuales del Data Warehouse? ¿Se tiene una eficiente extracción de la información para el análisis financiero y que esté disponible para las diferentes áreas de la compañía?

Por otra parte, la implementación de un Data Warehouse requiere contar con Líder experimentado en Base de Datos, desarrollo de Procedimientos Almacenados y procesos de Extracción, Transformación y Carga (ETL), así como en herramientas de Inteligencia Empresarial. Además, para el caso que nos ocupa, se requiere experiencia en el negocio de la Telefonía Celular y en el análisis financiero de los productos y servicios que ofrecen las compañías de Telecomunicaciones, así como la obtención de los indicadores para dicho análisis financiero.

2. Definición del Objetivo General del Proyecto.

Elaborar un modelo de Data Warehouse acorde al negocio de las Telecomunicaciones para migrar la información actual, creanEl mundo de los datos

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do los métodos de carga de información diaria, así como su extracción para generar niveles de agregación de la información financiera de la empresa, que permita al equipo de analistas de negocios de la compañía estudiar los movimientos de las terminales de prepago, tanto activaciones, cancelaciones, devoluciones y estatus en cuanto a servicios, planes tarifarios y promociones.

en cuanto a saldos y abonos de tiempo aire realizados.

3. Justificación.

Para cualquier compañía es de suma importancia contar con un gran depósito (acervo) de información financiera e histórica, que permita realizar análisis y predicciones del comportamiento de ventas y costos de operación de sus productos o servicios.

Establecer los Objetivos Particulares.

Para tal fin se plantean los siguientes objetivos particulares: Implantar el modelo de datos de la industria de telecomunicaciones conforme a los requerimientos de información y análisis definidos por la empresa.

Definir la plataforma de hardware y software para implementar el DW, considerando las existentes en el mercado, que para este caso fue Oracle.

Instumentar la herramienta de extracción y administración de datos, para este caso se seleccionó Oracle Warehouse Builder (ahora Data Integrator) para el Proceso de Adquisición y Transformación de datos.

Utilizar herramientas de explotación de datos, para ser empleadas por los ejecutivos de negocio de la compañía, para este caso se seleccionó OBI. Desarrollar los ambientes de datos significativos para realizar pruebas de funcionalidad de los procesos de extracción de datos.

Estudiar los patrones de ingreso por el tipo de tráfico, así como su comportamiento

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En este sentido, las compañías de Telecomunicaciones no son la excepción, sobre todo considerando que cada vez es más fuerte la competencia para mantenerse en el mercado; por lo que, se espera que las mejoras o innovaciones en el modelo del Data Warehouse aseguren la disponibilidad de información ejecutiva y financiera para la toma de decisiones.

Entre más preciso y oportuno sea la disponibilidad y análisis de la información se pueden identificar las áreas de mejora y oportunidades para mejorar los niveles de servicio que se brindan a los usuarios o clientes a costos más competitivos, de los que ofrece el mercado, redundado en mejoras tecnológicas para ofrecer mejores productos y servicios al alcance de otros sectores de la población en general.

En este contexto, el Data Warehouse resuelve en primera instancia una problemática de la compañía que impacta de manera más amplia su operación general y los beneficios que puede ofrecer a sus usuarios finales.

El nuevo modelo de Data Warehouse instrumentado se vinculó con las particularidades de la información financiera utilizada por la compañía de Telecomunicaciones. En efecto el modelo desarrollado es la aportación

tecnológica que se ofrece para optimizar el análisis financiero de la compañía.

El anterior Data Warehouse se encontraba implementado en una Base de Datos de SQL Server, sin un modelo entidad-relación, sin catálogos que dimensionen el detalle de la información financiera almacenada. En el nuevo DW se consideró la plataforma tecnológica de Oracle por tener un motor de bases de datos más eficiente, métodos de búsqueda más ágiles y por la capacidad de hacer modificaciones cuando la base de datos está operando.

Para poder instrumentar el modelo, se planteó que la Meta Data (depósito de gran volumen de información) se basará en los siguientes aspectos, que serán explicados a detalle más adelante: •Meta data Funcional.

•Meta data Técnica.

ORACLE Data Warehouse Method (DWM) está dirigida a las funciones de negocio, procesos y tareas requeridas para desarrollar e implantar una solución de Data Warehouse, a través de un enfoque incremental.

DWM es un conjunto de procesos bien definidos que permiten administrar y guiar de manera eficiente la ejecución del proyecto, enfocándose en la creación de una estructura flexible de un Data Warehouse que permita manejar de manera dinámica las necesidades del negocio de los diferentes usuarios de la organización.

DWM integra los diferentes componentes que conforman una arquitectura completa de Data Warehouse (adquisición de datos, almacenamiento y explotación de la información), a través de una solución escalable que permite ir conjuntando los requerimientos de información de la organización de manera incremental y en base a un plan estratégico de prioridades.

4. Metodologías y Técnicas Como resultado del caso de negocio y de la evaluación de diversas herramientas y metodologías, se seleccionó la plataforma tecnológica de ORACLE, por ofrecer mejores condiciones de: costo, facilidad de uso, despliegue, velocidad de procesamiento, calidad de datos, conectividad y bajo riesgo, además del soporte técnico que brindan.

DWM soporta la integración de productos de terceros con los productos ORACLE, incluyendo la tecnología relacional de la base de datos de ORACLE, tecnología OLAP (On-line analytical processing), herramientas de adquisición de datos, acceso de datos, administración de datos (meta data) y tecnología para la administración del Data Warehouse.

ORACLE cuenta con la metodología DWM (Data Warehouse Method) y PJM (Project Management Method) que permite alcanzar los objetivos planteados, considerando las restricciones de tiempo, esfuerzo, costo y la calidad de los productos finales que la compañía requiere, para la aplicación de dichas metodologías.

Como otras metodologías de ORACLE, la estructura de DWM contiene tareas en donde cada una de éstas tienen un claro objetivo para producir entregables particulares, un grupo de tareas conforman procesos dentro de DWM y estos procesos son asignados a fases los cuales se asocian a objetivos del desarrollo del Data Warehouse para producir los productos El mundo de los datos

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entregable parciales y finales de la solución.

En la figura 1 se muestra el esquema en donde se representa la relación existente entre las fases y los procesos de la metodología, cabe destacar que el área sombreada indica la fase de estrategia.

5. Fases de la Metodología Data Warehouse de ORACLE. Considerando la metodología de ORACLE, describiremos las diferentes fases que la conforman para la implementación de un proyecto de Data Warehouse.

Se lleva a cabo una evaluación de la estructura organizacional de la empresa, riesgos y análisis de costo-beneficio del DW. Definición.

El objetivo de la segunda fase es definir claramente el esfuerzo para el desarrollo de los incrementos (Fases). En adición las fuentes de datos son documentadas, y el alcance para la calidad de los datos es definido para los incrementos. La arquitectura técnica para el Data Warehouse se crea para soportar el alcance de solución establecido.

Figura 1. Relación existente entre las fases y los procesos de la metodología (ORACLE, 2006).

Estrategia.

El objetivo de está primera fase es afinar la estrategia detallada de implantación de Data Warehouse (funcional y técnico), propuesto al definir las prioridades del desarrollo incremental, y la infraestructura de la estrategia de desarrollo (roadmap) para un Data Warehouse empresarial basado en las iniciativas estratégicas de negocio de la organización.

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Análisis.

El objetivo de la fase de análisis es traducir el detalle de los requerimientos de negocio para detallar el enfoque y alcance de la solución.

Durante la fase de análisis son recolectados los requerimientos para la adquisición de datos, incluyendo cuáles datos serán extraídos de qué fuentes, afinando los volúmenes y los tiempos de adquisición, se determinan

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las reglas de validación y transformación de datos, así mismo se define el ciclo operacional para refrescar la información terminando así los ciclos de los procesos de extracción, transferencia y carga de datos. Además, se deben estudiar los procesos para respaldos y recuperación de datos, así como los componentes tecnológicos requeridos para soportar estos procesos.

Diseño.

El objetivo de la fase de diseño es usar la información producida en la fase de análisis para crear las especificaciones que reúnen el detalle de los requerimientos para la implantación de la base de datos relacional, el diseño multidimensional, las especificaciones para las consultas estándar y especificas del negocio.

En esta fase son diseñados los módulos para la adquisición y carga de datos, se validan los niveles de agregación, granularidad, se verifica la integridad de los datos y se documenta el meta data.

Se diseña la estructura relacional y multidimensional de la base de datos con las especificaciones detalladas de éste y, por último, se genera el plan de pruebas, población y entrenamiento para el Data Warehouse. En

fase se enfoca a complementar la configuración de la plataforma, y adicionalmente deben ser creados los escenarios para pruebas, las guías iniciales para los usuarios finales, manuales técnicos, de operación y material para capacitación.

Construcción.

En esta fase se construyen e implantan los componentes del Data Warehouse, incluyendo la base de datos, mecanismos de transformación, carga de los datos, actualización de datos, agregación, consultas y reportes Ad-Hoc necesarios para obtener la información.

Las herramientas para el acceso a los datos son instaladas e integradas a los objetos de la base de datos, así mismo es instalado el depósito de datos y se construyen los mecanismos necesarios para la administración del Data Warehouse.

Una de las principales actividades es la prueba piloto que integra todos los componentes del sistema y permite que los usuarios accedan concurrentemente el sistema para su entrenamiento y evaluación. Basados en la retroalimentación del usuario final se realizan los ajustes al diseño y al depósito. Así mismo, se refinan los procedimientos operacionales.

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Transición a producción.

Durante la fase de transición a producción se lleva a cabo la instalación de la solución del Data Warehouse en un ambiente de producción, se capacita al personal en el uso y administración el Data Warehouse.

La base de datos en ambiente de producción es poblada, se realizan la certificación y pruebas del usuario. Esto permite un monitoreo del desempeño del Data Warehouse que permita determinar los tiempos estándares de los procesos de extracción, transformación, transportación y explotación de datos.

Descubrimiento.

El objetivo de la fase de descubrimiento es evaluar el incremento previo e identificar los requerimientos de datos adicionales, que darán cómo resultado la evolución del sistema, traduciéndose en un nuevo plan de trabajo para el incremento. Como resultado de este proceso de evaluación se proveen de las bases para identificar, validar el alcance y plan para el siguiente incremento. En esta fase se da la oportunidad de evolucionar el Data Warehouse identificando nuevas áreas sujeto a ser involucradas.

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En la siguiente entrega detallaremos el marco conceptual y teórico, así como los procesos que desarrollan en la implantación de un Data Warehouse: • Definición de los requerimientos del negocio • Adquisición de datos • Arquitectura • Calidad de Datos • Administración del Warehouse • Acceso de Datos Bibliografía.

COREY, Michael J., Abbey, Michael. Oracle Data Warehousing. Oracle Press. Osborne/Mc Graw-Hill.

1997.

COREY, Michael J. & Michael Abbey. Oracle Data Warehousing. Computer World 1993 - pág. 218.

EDWARDS, John. Building the Right Data Mart. Oracle Magazine. U.S. Marzo/Abril 1998.

HARJNDER, S. Gil y Prakash C. Rao. La integración de la información para la mejor toma de decisiones data warehousing. Prentice Hall Hispanoamérica, 1996, México.

ORACLE, SOA Data Warehouse, enero 2005

Tenemos necesidad de mirar o ser mirados en infinitud de circunstancias, incluso a veces más allá de los límites prohibidos”….

Paty Quintero.

Reseña de Kentukis. Es una obra de Samanta Schweblin, aparecio en México; por la editorial Literatura Random House. Publicada en 2019. 222 p.

Los seres humanos formamos vínculos, de otra forma nos sentiríamos vacíos. Esta novela trata de las relaciones que entablamos con los demás a través de la tecnología. Los Kentukis que son el eje de la trama, constituyen el medio para entrelazarnos con otros y por consiguiente vivir una serie de implicaciones de todo tipo. Y lo primero que recordamos es a los populares los robots que están programados para ciertas órdenes.

Pero esta historia va más allá, imagínate que detrás de un juguete pequeño que se mueve por todos lados y te sigue como si fuera tu mascota, es controlado por alguien que

mira todo lo que haces. Un ser anónimo, oculto por un código. No conoces su nacionalidad, su edad, su sexo, sus preferencias, sus manías, sus locuras. Solo sabes que estás conectado a una persona de cualquier parte del mundo azarosamente.

Los kentukis eran vendidos en aparadores entre los que había dragones, conejos, topos, cuervos, pandas, lechuzas. Lo interesante es que estabas consciente que al adquirirlo, alguien observaría todas tus acciones. No te podías comunicar, ya que solo lanzaba ruidos que se prestaban a malas interpretaciones y supuestos. En algunos casos, se gestaba una comunicación después de buscar un lenguaje inventado, pero que no sabías si resultaría efectivo ya que los idiomas que manejaba el dueño y el que tenía la conexión El mundo de los datos

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podían ser diferentes. ¡Un verdadero caos!

Había excepciones, se llegaban a dar enamoramientos entre kentukis.

Los hackers lograban entablar comunicación con algunos de ellos. Y sólo porque funcionaban como sus ángeles protectores que los salvaban de morir o de llevar una vida desgraciada.

Los kentukis te divertían, cuidaban niños, comunicaban el tráfico, te hacían compañía, darte un pequeño masaje, recordarte tareas, realizar espionaje, provocar tu sexualidad y hasta salvarte la vida. Los dueños de estos objetos tenía la responsabilidad de cargarlos de energía para que se mantuviera vivos y de esa manera el que estaba atrás de la pantalla estuviera al tanto de todo lo que hacías.

Había kentukis que se conectaban a fuentes de energía escondidas. Hartos de sus vidas monótonas, se escapaban a una doble aventura: el conocimiento y cultura de la ciudad donde estaban y cuidar de su existencia. Claro que algunos inmediatamente al saber quien era su dueño, se dejaban morir.

Las consecuencias por poseer un kentuki, provocaba movimientos para matarlos y sus dueños de defenderlos. Algunas personas

consideraban que eran perversos, lujuriosos. Otros que eran una buena compañía.

Las personas que se asumían como kentukis querían salir de su monotonía. Darse la oportunidad de conocer a otro tipo de personas y lugares. Era una forma de emprender viajes a ciudades nunca antes vistas. En ocasiones se desilusionaban porque el propietario era un enfermo, un niño malcriado, un demente o un anciano quejumbroso. Nadie tenía la certeza a donde llegarías.

Samanta Schweblin narra diferentes experiencias con kentukis, las vivencias se alternan, con una gran imaginación llena de diversidad y originalidad. Tramas cortas y otras que llegan hasta el final del libro, según el tiempo e intensidad de vida de los kentukis y sus dueños. Historias paralelas que se dan en diferentes parajes y situaciones. Como la de tres amigas adolescentes que con tal de ser aceptadas permiten ser manipuladas por su kentuki, al grado de verlas desnudas.

O la vida conmovedora de Marvin, quien era un kentuki. Niño aislado, olvidado. En su mundo alterno iba a regiones fascinantes pero peligrosas. Entre lo más interesante que descubre es un hacker, que actúa co-

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mo un guía ayudando a kentukis perdidos o a punto de morir si no encuentran una fuente de energía.

En otra situación está Emilia, ama de casa que cambia totalmente su vida al ser kentuki de una chica sin prejuicios llamada Eva. La cuida como si fuera su hija. El galán de Eva es un vividor. Emilia está al pendiente de todo, se obsesiona tanto con la pareja, al grado de sacar fotos de su privacidad. Le da tristeza saber que ni siquiera tiene un contacto tan estrecho con su hijo. Emilia tendrá también su kentuki, más su presencia será nefasta. Lo que ella creía normal, será su fin.

La historia de Luca es singular. Le compraron un kentuki a petición de su psicóloga. El niño simplemente lo ignora, ya que vive un proceso de duelo ante la separación de sus padres. El kentuki en apariencia está al pendiente de todo lo que hace el niño. El papá poco a poco acepta al kentuki al grado de querer ser su amigo e intimar más. El kentuki no está interesado en relacionarse con el padre, sino con Luca. Lo que descubrirán después será lamentable.

La historia de Grigor es entorno a su padre mayor y enfermo. El kentuki le dará compañía. Al poco tiempo con sus conocimientos en programación pone un negocio de kentukis usados y conexiones. Junto con Nikolina su colaboradora, descubren el sufrimiento de una niña y van en su auxilio, uno de su kentuki será determinante en ese momento de tensión.

Creo que una de las historias más trágicas es la que vive Alina con su novio artista Sven. Relación sin sentido y que ha caído en la monotonía. Ambos se entretienen con kentukis y se sorprende que su novio tenga varios kentukis. Ella llega a hartarse y desquitarse con esas figuras. Más Sven tiene preparado algo que sorprenderá a todos.

La novela te enseña que en lugar de vivir la vida de otros, debes estar más atento a lo que te sucede y lo que pasa en tu entorno más próximo. Tal vez al no tener la capacidad de relacionarte con los que están cerca de ti, buscas una salida, un escape; pero no una solución a lo que te aqueja y a las problemáticas interiores que debes resolver.

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