jueves, 7 de diciembre de 2017

Frase Célebre de la Semana







Está bien celebrar el éxito, pero es más importante prestar atención a las lecciones del fracaso.

-Bill Gates, CEO Microsoft

miércoles, 6 de diciembre de 2017

Efecto Látigo



Los procesos en la cadena de suministro tienen luces y sombras, una de estas complejidades más comunes es el efecto látigo o bullwhip effect.
El efecto látigo es una situación donde se observa un aumento en la variabilidad de los pedidos incluso cuando la demanda del mercado es estable. Es un grave desajuste entre la demanda real de un producto y la demanda de los actores intermediarios en la cadena de suministro, el cual ocurre generalmente porque los distintos participantes están más interesados en optimizar sus propios procesos sin considerar el resto de la cadena.

EL IMPACTO DEL EFECTO LATIGO EN LA CADENA DE SUMINISTRO

Una cadena de suministro óptima, no solo causará que los costos de producción de un producto disminuyan de manera considerable, sino que también tendrá un impacto directo en la percepción del cliente dado que siempre podrá encontrar en stock el producto que está buscando.
Los actores principales en la cadena de suministro a tener en cuenta para esta situación son:
  • Fabricantes
  • Distribuidores
  • Puntos de Venta
  • Consumidor Final

Este efecto se produce en un aumento “sorpresivo” en la demanda de un producto específico por parte de los consumidores finales en los puntos de ventas. Esto genera que cada punto de venta haga requerimientos adicionales (mayor a la demanda real) de este producto a los distribuidores para de esta forma asegurar poder tener el producto constantemente en stock o aprovechar de realizar rebajas por cantidades de compras.
Este mismo efecto se comienza a ver en cada etapa de la cadena de suministro, donde cada participante hace un aumento en los pedidos dado que todos quieren asegurar su disponibilidad de stock y sacar provecho de los beneficios que esto trae.
Los primeros problemas se comienzan a ver en los tiempos de reposición y suministro del producto requerido dado que así se pueden esperar órdenes de mayor volumen y con ellos reducir los costos de movilización de los pedidos. Este efecto termina por generar que el fabricante reciba una sobre demanda de producto, lo cual termina por un aumento innecesario de producción.
La optimización y ahorro de “costos” en los procesos logísticos, en pos de un aumento en los beneficios por cada parte, es finalmente lo que termina por causar este temido efecto.

ejemplo DEL EFECTO LÁTIGO

Pongámonos en la situación de un pequeño pueblo por donde por primera vez se iba a celebrar el cumpleaños número 100 de uno de sus fundadores, donde durante el resto del año se iban a celebrar las fiestas correspondientes del resto de los 3 fundadores.
Conocidos por ser amantes de los chocolates, se corre la voz en el pueblo que ese es el regalo ideal para llevar a las próximas fiesta. Esto genera que todos corran al almacén más cercano a hacerse con uno de sus chocolates preferidos, lo que para ese pequeño pueblo significó una saturación de la demanda de chocolates en pocos minutos.
Los 10 almacenes por lo general tenían en stock 10 cajas de chocolates mensuales, es decir 100 unidades en total. Pero dado este aumento en la demanda para el año deciden aumentar en 100 cajas su stock, lo que significa que habrían 1.000 unidades mensuales.
Dada esta situación, el distribuidor general de chocolates en el pueblo considera que es adecuado hacer un pedido de 2.000 unidades al fabricante en caso de que la demanda siguiera creciendo, de esta forma poder asegurar stock.
Finalmente al fabricante de chocolates le llega un pedido por 2.000 unidades mensuales, siendo que usualmente solo tenía por 100 unidades. Esto sorprende gratamente al gerente logístico de la fábrica, quien solicita una producción de 4.000 unidades de chocolates, dado que no quería tener problemas en caso de que la demanda siguiera creciendo. Es decir, de 1.000 unidades necesarias, se terminan produciendo 4.000.
Esta sería una representación bastante básica de cómo opera el efecto latigo en logistica a través de la cadena de suministro, donde finalmente se sobre estima la demanda de un producto en respuesta a poder resguardar la eficiencia operacional de cada parte de la cadena.
 COMO EVITAR O MITIGAR ESTE PROBLEMA
Es bastante difícil entregar una respuesta concreta a esta pregunta que la gran mayoría de los gerentes logísticos deben enfrentar día a día. Hay varios enfoques que se pueden tomar para tratar de evitar este problema o por lo menos mitigarlo en gran medida:

Transparencia en la cadena de suministro:

Una de las primeras cosas que todo gerente logístico debe realizar es conocer a la perfección quiénes son los distintos actores en los procesos de suministro que se ve envuelto, y a partir de ahí entender el rol que cada uno ocupa.
Es por eso que es vital tener las herramientas necesarias para poder dar visibilidad a toda la operación logística y tener acceso en tiempo real a informes y data que puedan indicar de situaciones que puedan estar generando este efecto.

Visualización de tiempos de abastecimiento:

Dado que uno de los primeros síntomas de este efecto se ve reflejado en las demoras en abastecimiento de productos, los responsables logísticos y de la cadena de abastecimiento deben tener los medios para poder dar una respuesta a esta situación.
Los sistema de trazabilidad y monitoreo de productos son una buena alternativa a la hora de poder manejar en línea lo que sucede con cada entrega. Con estas herramientas pueden entender si hay puntos en la cadena de abastecimiento donde los productos quedan estancados y de esta forma poder prevenir que se pueda estar generando un problema más grave.

Capacidad de respuesta en tiempo real:

Por último hoy es vital poder tener acceso a información en tiempo real sobre todo lo que sucede en mi operación logística. Los grandes problemas suceden por no darle sentido a la información que nos entregan nuestros procesos, dado que los síntomas se comienzan a dar mucho antes que el problema.
Hoy en día es vital tener la capacidad de responder y darle sentido en tiempo real a información que se recopila en cada área del proceso logístico, de esta forma anticipar potenciales problemas que puedan terminar por afectar no solo la capacidad operativa de la empresa, sino la experiencia de compra del cliente final.

lunes, 4 de diciembre de 2017

J. S. Bach y el Machine Learning




Naoya Kanai, de Juilliard School en San Francisco, California, diseñó una red neuronal recurrente usando nodos de memoria a corto plazo para aprender patrones en las Seis Suites de Chelo de J. S. Bach y subsecuentemente generar sus propios fragmentos musicales.


Con el modelo se logró crear un modelo que genera "interesantes" fragmentos musicales derivados del material en las Suites de Bach.

Desarrollar un mejor entendimiento del proceso de extremo a extremo en los procesos involucrados que usan modelos de aprendizaje profundo (Deep Learning).

Como se esperaba, este modelo de dos capas no se acerca mucho a la composición real. Una red topológica más sofisticada entrenada con un mayor número de composiciones se desempeñaría mejor, debido a que para este modelo, no había suficiente información (armonía) disponible para comenzar con él. 



miércoles, 29 de noviembre de 2017

Apoyo a la Investigación





Si eres un estudiante de licenciatura, maestría o doctorado de carreras en ciencias sociales o ciencias naturales y estás realizando tu tesis o investigación, en DataParagon te apoyamos con los análisis matemáticos y conclusiones para que te puedas enfocar en los temas en los que te especializas sin preocuparte por los obstáculos que puede generar la aplicación de modelos estadísticos.

Para más información acerca de nuestros servicios y productos visítanos en 

lunes, 27 de noviembre de 2017

Inteligencia Artificial que Inventa tu Próximo Atuendo




Investigadores de la Universidad de California y Adobe crearon una Inteligencia Artificial que no sólo aprende del estilo de una persona sino que genera imágenes de prendas que van con dicho estilo. Este sistema podría ayudar a retailers a crear prendas personalizadas o incluso predecir tendencias en la moda.

Para lograr esto se utilizan dos diferentes algoritmos. Primero, los investigadores utilizan Redes Neuronales Convolucionales  para aprender y clasificar las preferencias de los usuarios de ciertas prendas, usando información de compras en Amazon.

Después el equipo usa esa información para entrenar redes adversarias generativas para generar imágenes realistas. El objetivo es que un algoritmo genere las imágenes de la ropa y el otro algoritmo determine cuales escoger.


miércoles, 22 de noviembre de 2017

Merma en los Restaurantes



El tema de las mermas es muy importante, ya que es una de las principales causas de los sobrecostos. Debemos entender como mermas todos los desperdicios injustificados de materiales.
En los casos de los recortes de frutas y verduras, que frecuentemente se les llama mermas, si pueden ser empleados para otras preparaciones no deben ser consideradas como tales.
Las causas más frecuentes de la existencia de las mermas son:
1.Errores en el acomodo de la mercancía.
2.Exceso de compra de la mercancía en almacén.
3.Mala calidad de las compras.
4.No revisar ni recibir adecuadamente las compras.
5.No establecer una política de compras, presentaciones y pesos.
6.No rotar adecuadamente la mercancía, tanto en almacén como en los centros de producción.
7.Falta de capacitación o supervisión al personal de cocina, en cuanto a la preparación  de las materias primas se refiere.
8.Falta de capacitación o supervisión al personal de cocina, en la preparación de platillos.
9.Falta de capacitación o supervisión al personal de la barra, en cuanto a la producción de bebidas.
10.No contar con los espacios o las instalaciones adecuadas.
11.Problemas de temperaturas en los refrigeradores y congeladores.
12.Problemas de temperaturas en mesas frías y calientes.
13.No encontrar utilidad a los recortes producidos por el procesamiento de frutas, verduras y cárnicos.
14.No establecer políticas de procesamiento en materias primas.
15.No reciclar algunos productos, como por ejemplo: pan, galletas y mermeladas individualmente empacadas.
16.Falta de promoción de platillos rezagados.
17.Errores en la fijación de precios (al castigar demasiado algún platillo y, por tanto, inhibir su venta).
18.Exceso de producción de jugos naturales y preparaciones en la barra.
19.Errores en el proceso de descongelamiento de alimentos empacados.
En DataParagon te apoyamos para resolver todas las situaciones anteriores por medio de una adecuada capacitación y supervisión al personal de las áreas, contando con políticas y procedimientos adecuados de compras, procesamiento, rotación y acomodo tanto en cocina, barra y almacén; especificando  un adecuado equipo de cocina, barra y almacén, así como planeando la producción.
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martes, 21 de noviembre de 2017

¿Quién lidera el E-commerce en México?


De acuerdo con el estudio “The 2015 Global Retail E-commerce Index”, México se ubicó por primera vez en el puesto 17 del top 20 de los mercados mundiales que ofrecen un mayor atractivo para el comercio electrónico; debido a que la población joven está impulsa las compras en línea, logrando que la industria crezca anualmente un 32 por ciento.
Mercado libre se mantuvo como el líder del comercio electrónico en nuestro país durante 2016, con 9 millones 212 mil visitantes únicos, le siguieron Liverpool, con 1.8 millones de visitantes; Walmart, con 1.7; Amazon con 1.2 millones; y Linio, con 1.1 millones, de acuerdo con el informe anual Comscore.
Las ventas de e-commerce para retail en México alcanzaron los 5.9 mil millones de dólares en ingresos y, para 2019, llegarán a los 14.5 mil millones de dólares, según información y proyecciones de Statista. La derrama económica a nivel mundial del e-commerce fue de mil 900 millones de dólares en 2016.
El comercio electrónico es uno de los mercados con mayor escala de crecimiento en México, al menos si observamos proyecciones de Statista en donde encontramos que de los 7.19 millones de consumidores digitales que espera existan este 2016, crecerá hasta los 14.88 millones en 20121.
La migración a sitios digitales
Los sitios de e-commerce tienen una menor dependencia de tener una tienda física, de acuerdo con los últimos datos presentados por la firma de análisis Bigdata Corp.
Mientras que en 2015, los sitios de internet con tiendas físicas representaban el 21.51 por ciento del total de portales de ecommerce en México, para 2016 el número de sitios en internet, que contaban con presencia en el mundo “offline” se redujo hasta 17.54 por ciento.
El 97.12 por ciento de los sitios de comercio electrónico en México la venta promedio que registran es menor a 100 pesos, mientras u apenas el 1.23 por ciento su promedio es de 100 a 500 pesos.
El número de tiendas en línea aumentó de febrero de 2015 a febrero de 2016 13.12 por ciento y la expectativa que tiene para los próximos años es que este crecimiento se mantenga en el rango de entre 10 y 20 por ciento.

jueves, 16 de noviembre de 2017

Programa de Lealtad




Antes de pensar en atraer más clientes, es primordial evitar la pérdida de clientes con los que ya se cuenta. Las herramientas como los Programas de Lealtad nos apoyan para evadir este obstáculo. 

Los programas de lealtad son estrategias que tienen el objetivo de retener a los clientes que ya tiene una empresa mediante recompensas a su consumo como mejores precios, crédito, premios o cualquier otro tipo de beneficios. 
Como cualquier otra estrategia, los programas de lealtad requieren de una inversión que, bien ejecutada, significará ahorros y potenciales ganancias a las compañías, pues resulta menos caro cuidar a los clientes existentes e impulsar las ventas entre ellos, que salir en busca de nuevos clientes.
En DataParagon te apoyamos con la implementación de programas de lealtad, diseño de promociones y a establecer los precios de tus productos sin riesgo de perder los clientes.
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miércoles, 15 de noviembre de 2017

martes, 14 de noviembre de 2017

Datos y Estadísticas sobre el Emprendimiento en México

El reporte anual del Global Entrepreneurship Monitor (GEM), es el estudio más grande de su tipo, se enfoca en dar panoramas sobre el desarrollo del emprendurismo en distintos países. La edición 2015/16 fue auspiciada por Babson College, Universidad del Desarrollo, Universiti Tun Abdul Razak y el Tecnológico de Monterrey.
El estudio arroja varios datos interesantes acerca de lo que significa emprender en nuestro país y sus consecuencias en distintas áreas como la economía. A continuación, retomamos algunos de los datos más interesantes que arrojó el mismo.

Emprendimiento en México: ¿qué está pasando en el país?

Estos son algunos de los puntos destacados del estudio en forma resumida:
  • México tiene una economía basada en la eficiencia (con fortaleza en la manufactura)
  • La mayoría de sus emprendedores son impulsados más por oportunidad que por necesidad
  • Esto quiere decir que muchos emprenden como una decisión forzada por falta de empleo
  • La mayor participación es de personas entre 25 y 34 años
  • 6.9% es la taza de emprendedores establecidos en México
  • México se ubica en el lugar 46 de 60 en cuanto a deseabilidad de ser emprendedor
  • 49% de las personas considera que emprender, es una opción de carrera deseable
  • 34% de las personas tiene miedo al fracaso
  • 10% de los emprendimientos en etapa temprana espera generar más de 6 empleos

lunes, 13 de noviembre de 2017

Inteligencia Artificial Crea Imágenes de Calles



Esta imagen fue creada por una Inteligencia Artificial que tomó como referencia las imágenes captadas por las cámaras de autos que se conducen de manera autónoma. Usualmente, los humanos describen los componentes de la foto, como automóviles o banquetas y los etiquetan para entrenar a la red neuronal para que esta reconozca lo que está viendo. En lugar de esto, Qifeng Chen, de la Universidad de Stanford usó una red neuronal similar para utilizar esos aprendizajes para crear (renderizar) nuevas imágenes de calles. Pone un camino en algún lugar en el medio, árboles a los lados, autos en el camino... y sol resultados son sorpresivamente buenos.

Chen dice que este software podría tener un gran impacto en la industria de los video-juegos, pues crearía realidades virtuales realistas "improvisadas" en tiempo real.

jueves, 9 de noviembre de 2017

Predicción de la Demanda



La manera más directa de aumentar las utilidades de un negocio es bajar los costos, lográndolo a través de la sincronización de la oferta con la demanda, es decir, prediciendo la demanda podemos determinar cuánto, cuándo y a quién comprar los inusmos o servicios necesarios para satisfacer a los clientes, evitando el desabasto y la saturación del almacén.

Por eso en DataParagon te apoyamos con consultorías y software que te permitan crear una ventaja competitiva y mayores oportunidades para el crecimiento de tu negocio.

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miércoles, 8 de noviembre de 2017

Frase Célebre de la Semana


"A algunas personas no les gusta el cambio, pero necesitas afrontarlo especialmente si la alternativa es un desastre"

-Elon Musk, empresario.

martes, 7 de noviembre de 2017

Estado de las Micro, Pequeñas y Medianas empresas en el País




El Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI), el Instituto Nacional del Emprendedor (INADEM) y el Banco Nacional de Comercio Exterior (BANCOMEXT), presentan la Encuesta Nacional sobre Productividad y Competitividad de las Micro, Pequeñas y Medianas Empresas (ENAPROCE) 2015.

Del total de empresas consideradas en la ENAPROCE 2015, 97.6% son microempresas y concentran el 75.4% del personal ocupado total. Le siguen las empresas pequeñas, que son un 2% y tienen el 13.5% del personal ocupado. Las medianas representan 0.4% de las unidades económicas y tienen poco más del 11% de los ocupados.


Por otra parte, 43.6% de las empresas medianas, además de aplicar las medidas de solución ante problemas que se presentan en el proceso de producción, también instrumentan procesos de mejora continua para evitar futuras eventualidades. Estas acciones se realizan en un 30.8% en las pequeñas empresas y en un 9.8% en las microempresas.

Un porcentaje mínimo de personal que labora en las micro, pequeñas y medianas empresas no cuenta con nivel de escolaridad, es decir, el 3.6%, 2.5% y 2.0%, respectivamente.


En este mismo rubro, en los tres tamaños de empresa destaca la participación del personal que cuenta con educación básica (preescolar, primaria y secundaria), alcanzando el 51.8% en las microempresas, seguidas de las empresas medianas con el 51.4% y las empresas pequeñas con el 46.5 por ciento. 


De acuerdo con la gráfica siguiente, el 43.6% de las empresas medianas además de aplicar las medidas de solución ante problemas que se presentan en el proceso de producción, instrumentan procesos de mejora continua para evitar que se presenten eventualidades en el futuro; esta acción representa el 30.9% y 9.8% en las empresas pequeñas y microempresas, respectivamente.



Por su parte, las capacidades gerenciales de las empresas también implican el seguimiento que hacen a los indicadores clave de desempeño, sobresaliendo el 30.2% de las empresas medianas que monitorean de tres a cinco indicadores. En el caso de las micro y pequeñas empresas el 65.0% y el 35.7%, respectivamente, no llevan a cabo esta acción. 

Si tu empresa se encuentra en el porcentaje de empresas que no cuentan con un alto nivel de educación o que no implementan mejoras para el negocio, en DataParagon te ayudamos para que potencialices su desempeño. Para mayor información de nuestros servicios, visítanos en nuestra Web:



lunes, 6 de noviembre de 2017

Inteligencia Artificial Aprende a Jugar Mario Kart 64



La Neuroevolución es una forma de inteligencia artificial que utiliza algoritmos evolutivos (algoritmos inspirados por la evolución biológica) para encontrar los parámetros de un modelo de redes neuronales artificiales.

Dentro de esta rama, el algoritmo que ha probado ser más eficiente es el NEAT (neuro evolución de topologías aumentadas, por sus siglas en inglés). Esto es debido a (1) empleando un método para diferenciar las topologías, (2) protegen la evolución estructural utilizando especiación y (3) crecen incrementalmente de una estructura mínima.

En 2016, en la Universidad Brigham Young, Idaho, dos científicos de la computación Kenneth O. Stanley y Risto Miikkulainen aplicaron el NEAT al videojuego Mario Kart 64 y después de dos días y medio de que la inteligencia artificial estuvo "practicando", terminó en primer lugar en la pista Luigi Raceway (150cc). Esto podemos apreciarlo en el video. 

jueves, 2 de noviembre de 2017

Consulta Diaria del Estado de tu Negocio



La principal herramienta que te facilita el crecimiento de un negocio es contar con la información necesaria para poder administrar de una manera sencilla y óptima. 

Por eso uno de los servicios de DataParagon es un software que te permite conocer el estado diario de tu negocio para facilitar la  toma de decisiones, brindándote diagnósticos diarios como lo son: productos vendidos, el control de tu inventario, balances de entradas y  salidas de dinero, eficacia de los vendedores, la especificación de tus clientes potenciales, entre otros.

Para más información de nuestros servicios visítanos en dataparagon.com

miércoles, 1 de noviembre de 2017

Frase Célebre de la Semana



"Los resultados se obtienen al explotar las oportunidades, no al resolver problemas".


-Peter Drucker, , educador, autor y consultor en administración.

(1909-2005)

martes, 31 de octubre de 2017

Estadísticas de Redes Sociales en el Mundo



A continuación, les compartimos las estadísticas de las redes sociales del 2017 para remarcar la importancia del marketing digital para el crecimiento de tu negocio.

1. En el mundo hay 2.789 millones de usuarios activos de redes sociales: un 37% de la población mundial. De ellos, un 91% utiliza el móvil para conectarse a las redes sociales.
2. En 2017, Facebook ha alcanzado los 2.000 millones de usuarios activos cada mes.
3. Desde su nacimiento en 2004 se han hecho más de 2.500.000.000.000 publicaciones en Facebook.
4. Snapchat ya supera a Twitter en usuarios activos al día: 158 millones vs. 140 millones, según los últimos datos de ambas compañías. Cada día se publican 2.500 millones de snaps.
5. El 8,5% de las cuentas de Twitter son bots y no personas, según datos de la propia empresa. 
6. Qatar y los Emiratos Árabes son los países en los que hay más usuarios de redes sociales por población: el 99% de los habitantes son activos en redes sociales. Por el contrario, en Corea del Norte solo un 0.06% (16.000 personas) usa redes sociales. La media mundial es del 37% de la población.

Ahora unas estadísticas más específicas de las redes sociales:

 - Facebook:
La vida media de un post es de 90 minutos.
Existe una predominancia femenina entre quienes inician sesión. El 83 % de las mujeres que navegan por Internet, utilizan la plataforma; versus el 75 % de los usuarios online de sexo masculino.
Los usuarios tienen, mayoritariamente, entre 18 y 49 años, por lo cual es una excelente plataforma para llegar a los Millennials y a la Generación X. De hecho, quienes pertenecen a esta última, pasan casi 7 horas por semana en social media.

Twitter:
Posee 317 millones de usuarios únicos al mes.
La vida media de un tweet es de 24 minutos.
De los usuarios de Internet que emplean esta red social, el 22 % son hombres y el 15 % son de sexo femenino.
El 53 % de quienes tienen una cuenta, nunca publica una actualización.
La mayoría de los usuarios tiene entre 18 y 29 años.

Instagram:
Tiene 600 millones de usuarios únicos al mes.
El 38 % de las mujeres que utilizan Internet, emplean la plataforma, al igual que el 26 % de los usuarios online de sexo masculino.
El 53 % de los usuarios sigue a cuentas de marcas.
El 90 % de los usuarios tienen menos de 35 años.

LinkedIn:
Posee 106 millones de usuarios únicos al mes
Si bien la predominancia no es tan notoria como en las redes anteriores, hay más internautas hombre que mujeres, lo que se refleja en un 31 % y 27 %, respectivamente.

YouTube:
Tiene mil millones de usuarios únicos al mes
De los internautas que hacen uso de este canal, el 55 % son hombres y el 45 %, mujeres
La mayoría de los youtubers tienen entre 18 y 49 años.
Se ven aproximadamente 2 millones de videos por minuto.

Pinterest:
Hay 317 millones de usuarios únicos que ocupan la red social mensualmente
La vida media de un pin es de 151,200 minutos.
El 45 % de las mujeres que navegan online, emplean la red; versus el 17 % de los internautas de sexo masculino.

El rango de edad mayoritario de los usuarios se ubica entre los 18 y 64 años.
Las personas transferidas desde Pinterest son 10 % más propensas a realizar una compra en el comercio electrónico que los usuarios de otras redes.

lunes, 30 de octubre de 2017

La Ciencia de Datos y el Contenido de Netflix



¿Te has preguntado de donde vienen las series y películas que ves en Netflix? 


Esto se logra mediante un servicio llamado Red de Entrega de Contenido (CDN por su nombre en Inglés), lo que permite transmitir más de 125 millones de horas todos los días a 100 millones de miembros alrededor del mundo.



Netflix cuenta con un equipo de científicos de datos cuya principal tarea es optimizar la calidad de la experiencia de las transmisiones (QoE) a través rigurosos modelos matemático-estadísticos. Los principales componentes del QoE son los siguientes:


  • Predicción de popularidad y contenidos.
Para utilizar de una manera óptima la capacidad del hardware de la red de servicio de Netflix en horas pico, se predicen las series o películas que serán populares el día de mañana y así poder tener el mejor balance de recursos para no afectar la experiencia del usuario. Otra de las metas para  la predicción de popularidad es priorizar la actualización de contenido y minimizar la cantidad de contenido que se reemplaza para reducir el tráfico.

Las principales herramientas matemáticas usadas son las predicciones con series de tiempo, optimización sin restricciones y modelos de redes, siendo el reto adaptar los algoritmos a las preferencias globales de los usuarios que se comportan de forma dinámica.

  • Optimizar la asignación de contenido mediante conglomerados (OCA).
Después de usar la predicción de popularidad, otra importante área relacionada con el trabajo de los científicos de datos es  optimizar la manera en que los archivos son distribuidos dentro de un grupo (conglomerado o cluster) para maximizar la utilización del hardware. Si un OCA en un cluster comienza a tener problemas, debido a sobrecarga de tráfico o cualquier otro problema operacional, parte de ese tráfico es desviado a una ubicación alternativa. Porque si un OCA comienza a tener problemas, esto puede afectar todo el cluster.

  • Planeación de capacidad a largo plazo.
Son importantes para Netflix los cambios en el comportamiento del sistema como son los cambios en el catálogo, aumento de usuarios, avances en la codificación y el consumo electrónico en el ecosistema (por ejemplo, cada vez se usan más televisiones 4K y cada vez hay más dispositivos móviles por hogar)

Los científicos de datos se encargan en combinar todos estos factores para hacer predicciones que informen la planeación de capacidad a mediano y largo plazo para saber donde poner más servidores y anticipar el crecimiento del tráfico y tener mejor eficiencia.

Por todo este tipo de aplicaciones científicas es que Netflix está a la vanguardia en el servicio de entrega de contenido.





miércoles, 25 de octubre de 2017

Frase Célebre de la Semana




"El mayor riesgo es no correr ningún riesgo. Es un mundo que cambia muy rápidamente, la única estrategia que garantiza fallar es no correr riesgos."



- Mark Zuckerberg, CEO Facebook

martes, 24 de octubre de 2017

Esperanza de Vida de los Negocios Mexicanos al Nacer


El INEGI realizó un estudio, de los censos económicos de 1989, 1994, 2004, 2009 y 2014, cuyos resultados fueron alarmantes debido a que muestran que la esperanza de vida promedio de un negocio a nivel nacional al momento de crearse es de 7.8 años. En la Ciudad de México es de 8.1 años. También podemos observar que mientras más años de vida tenga el negocio, más se alarga su esperanza de vida. 
  

En DataParagon te ayudamos a tener más herramientas para tomar mejores decisiones y administrar de forma sencilla tu negocio con el fin de incrementar las utilidades y así aumentar la esperanza de vida del mismo.


lunes, 23 de octubre de 2017

Tu Cerebro te Limita a Tener Sólo 5 Mejores Amigos



En la década de los 90s, el antropólogo británico Robin Dunbar notó una correlación entre el tamaño del cerebro y los grupos sociales que dichas personas formaban. Mientras más grande el cerebro, más grande el grupo social. La explicación parecía razonable, animales con cerebros más grandes pueden recordar más y por lo tanto interactuar de manera más significativa con sus semejantes.

Al graficar dicha correlación y extrapolar la curva al tamaño del cerebro humano, Dunbar predijo que una persona no puede tener más de 150 personas en su esfera social.

La corroboración de que este número es real se ha hecho evidente al analizar los tamaños de sociedades cazadoras-recolectoras, legiones romanas y negocios eficientes. El número de Dunbar, se ha mostrado que aplica para los estándares modernos en las relaciones de las redes sociales.

En años recientes, Dunbar ha explorado más esta idea al tomar en cuenta la cercanía emocional entre individuos. Esto ha llevado a la idea de Capas de Dunbar: el grupo de 150 personas está subdividido en capas de acuerdo a la fuerza de los lazos emocionales.

Los individuos, dice, generalmente tienen hasta 5 personas en su capa más cercana. La capa que sigue contiene 10 personas adicionales, la que sigue tiene 35 y el grupo final tiene 100 aproximadamente.

Esta evidencia sale del análisis de un masivo conjunto de datos de llamadas de celular. Consiste en 6 mil millones de llamadas hechas por 35 millones de personas en un país europeo alrededor del 2007. La investigación supone que la frecuencia de llamadas entre 2 personas describe la fuerza de la relación.

Para eliminar las llamadas de negocios Dunbar incluyó sólo a individuos que hacían llamadas recíprocas y se enfocó en individuos que hablan al menos a otras 100 personas.

Al aplicar un análisis de conglomerados al conjunto de datos Dunbar encontró que, en promedio, las capas acumulativas contienen 4.1, 11.0, 29.8 y 128.9 personas.
El análisis de conglomerados coincide con sus estudios previos de las capas.


Ref: arxiv.org/abs/1604.02400 : Calling Dunbar’s Numbers