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Facebook vs Google : La guerra de la publicidad on-line

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14 julio, 2014 · 16:32
2 junio, 2014 · 19:58

Venta online: ¿un negocio fácil o difícil?

https://i0.wp.com/cd00.epimg.net/cincodias/imagenes/2013/03/08/emprendedores/1362745834_286456_1362747504_noticia_normal.jpg

La crisis ha llevado a muchos a buscar en el autoempleo un medio de vida y cada vez son más los que se decantan por internet y las nuevas tecnologías para lanzar sus propios negocios. La venta de productos online permite llegar a un público más amplio que con la venta física tradicional, aunque también tiene inconvenientes. Para Susana Domingo, responsable de la unidad de innovación UPF-Business Shuttle –de la Universidad Pompeu Fabra–, “las barreras de entrada son relativamente bajas en internet, aunque la captación de usuarios es cada vez más difícil debido a un gran incremento de la competencia”, afirma.

La decisión de entrar en este sector no parece desacertada teniendo en cuenta su evolución en los últimos años. Según un reciente estudio promovido por Ametic (la patronal tecnológica), el comercio electrónico generó unos ingresos cercanos a los 9.200 millones de euros en 2011, un 25% más que el año anterior. El informe también señala que se realizaron unas 131 millones de transacciones vía internet.

Los expertos advierten, sin embargo, de que entrar en el negocio online exige un duro trabajo para conseguir, primero, visitantes en la página web, y después, convertirlos en compradores. Francisco Carrero, directivo de BrainSINS, empresa de sistemas de recomendación para comercio electrónico, explicó durante una ponencia en el Salón Mi Empresa, celebrado en Madrid el mes pasado, la importancia de ofrecer a los clientes un servicio lo más personalizado posible a través de la red, tal y como haría un dependiente de una tienda al uso. Por ello, Carrero expuso la importancia de contar con herramientas informáticas que desgranen las tendencias de compra de los clientes.

Vender cuchillos a todo el planeta desde Teruel

Ha pasado más de una década desde que Ricardo Lop fundara en su pueblo natal (Castelserás, Teruel) la empresa Aceros de Hispania. Casi por casualidad, tras un curso de informática en el que descubrió las posibilidades de internet, se animó a poner en marcha una tienda online de espadas y cuchillos, que hoy en día tiene más de 34.000 clientes en todo el mundo.
De familia de panaderos y agricultor antes de dar el salto a la red, Lop es ahora aclamado en las conferencias que da para emprendedores, en las que prescinde de presentaciones y diapositivas. No le hace falta, puesto que con su lenguaje directo capta sin problemas la atención del público cuando cuenta su historia.
Para este empresario hay algunos consejos fundamentales que todo el que establezca una tienda virtual debe seguir. Considera que una buena atención al cliente es fundamental y hace énfasis en la importancia de contestar de forma rápida y precisa a los correos electrónicos, sin descuidar tampoco la atención telefónica. Pagar puntualmente a los proveedores también es primordial para Lop, ya que asegura que hay que ver a estas empresas como socios de la propia. En el terreno de la publicidad, la inversión de Aceros de Hispania es mínima porque prefieren trabajar su presencia en internet a través de los buscadores. Y es que en su página web podemos encontrar desde consejos de limpieza de las armas hasta detalladas explicaciones históricas sobre las réplicas de espadas famosas que comercializan.

Si personalizar la atención durante la venta es importante, ofrecer un buen servicio logístico lo es más todavía. Y es que en el mundo del comercio electrónico entra en juego un factor que en las tiendas tradicionales no existe: el envío de la mercancía. El auge de las ventas de productos por internet ha provocado también que el número de servicios de transporte se multiplique en los últimos tiempos, algo que puede desorientar al emprendedor que se ve por primera vez obligado a negociar con estos proveedores.
José Antonio Robles, gerente territorial sur de Zeleris, apuntó también en el transcurso del Salón Mi Empresa la importancia de realizar un análisis detallado de lo que cada tienda necesita. Robles recalcó que no precisa el mismo servicio de transporte una empresa que quiere que los pedidos lleguen a los clientes en 24 horas que la que prefiere ofrecer un precio muy ajustado y por tanto ahorrar en los costes de envío. Entre sus recomendaciones para los emprendedores estaban conocer su capacidad de negociación –que puede verse aumentada a través de asociaciones– y buscar empresas pequeñas mejor que grandes franquicias de transporte, así como conocer el funcionamiento de la distribución de la competencia.
Para finalizar, este experto en materia logística recuerda que los servicios de transporte no dejan de ser “la dependienta del comercio electrónico”, la cara visible de la tienda online, por lo que la satisfacción del cliente con la compra dependerá en gran medida de su funcionamiento.
Desde un proveedor como Seur, aseguran que el comercio electrónico se ha convertido en una de sus principales vías de crecimiento. Esta compañía, que en 2012 mantuvo una cuota de mercado del 30%, intenta crear paquetes y ofertas especiales para las empresas que venden por internet, ya que apuesta por seguir expandiéndose en este terreno. Para Seur, a la venta online todavía le queda camino por recorrer, teniendo en cuenta, según dicen desde la empresa, que el nivel de ventas por internet en España no sobrepasa el 1,5%, frente al 12% de Reino Unido o el 9% de Alemania.

Pujar por un vehículo en internet

Carlos Mejía es un ejemplo de emprendedor que se ha lanzado a crear un negocio de venta por internet, aunque con una idea novedosa. Mejía lleva alrededor de una década en el sector de la automoción, primero en Mercedes Benz España y más tarde en Metratir, una empresa de logística, transporte y gestión de remarketing de vehículos de la que continúa siendo director general.

Su experiencia en motor le llevó a poner en marcha su propio proyecto, que suponía adaptar el concepto norteamericano de subasta abierta de coches a particulares al entorno europeo, donde las subastas estaban hasta ahora reservadas a los profesionales. “Este sistema es un negocio anticrisis perfecto”, asegura Mejía, que encontró en él una solución para quienes necesitan comprar un vehículo a precio reducido. El director general de Tusubastadecoches.com afirma también que este formato no representa una amenaza para los profesionales del sector, sino que lo califica como una alternativa eficaz que permitirá dar salida al stock de coches, ya que en la red disponen de un escaparate mucho más amplio que los tradicionales.

Este emprendedor presentó su iniciativa en diciembre de 2012 con la intención de vender 1.000 vehículos en su primer año de funcionamiento y alcanzar los 10.000 en un plazo de cinco años, con una previsión de facturar anualmente alrededor de nueve millones de euros. Todavía es pronto para juzgar si Mejía logrará su objetivo, pero en sus inicios ha conseguido contar con el respaldo de empresas como Mapfre, Certiauto y Carfax, que se encargan de garantizar los coches subastados.
Obtener estas certificaciones fue lo más difícil para Mejía, que reconoce que organizar toda esta mecánica en torno a la puja fue mucho más complicado que hacerse con un crédito para financiar el proyecto.

Acercar a todos el mundo del vino

  La venta de vinos a través de internet no es algo novedoso, pero sí la forma en que Wineissocial presenta los caldos. Con la máxima de hacer más accesible el mundo de la enología, Manel Sarasa y Ferran Centelles –quien fuera 11 años sumiller de elBulli– se lanzaron a crear esta especie de club-escuela de vinos.

Sarasa había trabajado en el mundo de la consultoría y había colaborado en la puesta en marcha de proyectos emprendedores, como Openbravo, Wuaki.tv, Teambox, Bananity y EyeOs, pero con esta empresa está desarrollando un trabajo mucho más personal. La idea surgió en un restaurante barcelonés que él frecuentaba con algunos amigos y cuyo sumiller les daba consejos para descubrir caldos poco conocidos pero de excelente calidad. El objetivo de Wineissocial es acercar esa experiencia al público general a través de internet.
Para comenzar, el usuario de esta plataforma realiza un test con preguntas que van desde elegir un postre hasta el diseño de una etiqueta. A raíz de las respuestas, se elabora un perfil de cata y los especialistas de la web preparan mensualmente para el cliente una selección de dos vinos conforme a los gustos que ha manifestado en el cuestionario. El suscriptor recibe una caja en casa con los caldos y unas sencillas tarjetas explicativas para ayudarle a acercarse a la enología. La página también ofrece una especie de red social en la que los usuarios comparten sus experiencias y sus elecciones preferidas.
En pocos meses de funcionamiento, 1.500 personas se han suscrito a la web (por 20 euros al mes). Además, Sarasa dice que mensualmente venden unas 3.000 botellas, aparte de las que corresponden a los usuarios registrados. Este emprendedor se muestra satisfecho de que el número de star-tups esté creciendo en España y afirma que los proyectos novedosos encuentran financiación tarde o temprano.

Via: CincoDias.com

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14 febrero, 2014 · 18:06

Data Mining: torturando a los datos hasta que confiesen

1. Introducción
Cada día generamos una gran cantidad de información, algunas veces conscientes de que lo hacemos y otras veces inconscientes de ello porque lo desconocemos. Nos damos cuenta de que generamos información cuando registramos nuestra entrada en el trabajo, cuando entramos en un servidor para ver nuestro correo, cuando pagamos con una tarjeta de crédito o cuando reservamos un billete de avión. Otras veces no nos damos cuenta de que generamos información, como cuando conducimos por una vía donde están contabilizando el número de automóviles que pasan por minuto, cuando se sigue nuestra navegación por Internet o cuando nos sacan una fotografía del rostro al haber pasado cerca de una oficina gubernamental.¿Con qué finalidad queremos generar información? Son muchos los motivos que nos llevan a generar información, ya que nos pueden ayudar a controlar, optimizar, administrar, examinar, investigar, planificar, predecir, someter, negociar o tomar decisiones de cualquier ámbito según el dominio en que nos desarrollemos. La información por sí misma está considerada un bien patrimonial. De esta forma, si una empresa tiene una pérdida total o parcial de información provoca bastantes perjuicios. Es evidente que la información debe ser protegida, pero también explotada.¿Qué nos ha permitido poder generar tanta información? En los últimos años, debido al desarrollo tecnológico a niveles exponenciales tanto en el área de cómputo como en la de transmisión de datos, ha sido posible que se gestionen de una mejor manera el manejo y almacenamiento de la información. Sin duda existen cuatro factores importantes que nos han llevado a este suceso:


 1. El abaratamiento de los sistemas de almacenamiento tanto temporal como permanente.


2. El incremento de las velocidades de cómputo en los procesadores.


3. Las mejoras en la confiabilidad y aumento de la velocidad en la transmisión de datos.


4. El desarrollo de sistemas administradores de bases de datos más poderosos.

Actualmente todas estas ventajas nos han llevado a abusar del almacenamiento de la información en las bases de datos. Podemos decir que algunas empresas almacenan un cierto tipo de datos al que hemos denominado dato-escritura, ya que sólo se guarda (o escribe) en el disco duro, pero nunca se hace uso de él. Generalmente, todas las empresas usan un dato llamado dato-escritura-lectura, que utilizan para hacer consultas dirigidas. Un nuevo tipo de dato al cual hemos denominado dato-escritura-lectura-análisis es el que proporciona en conjunto un verdadero conocimiento y nos apoya en las tomas de decisiones. Es necesario contar con tecnologías que nos ayuden a explotar el potencial de este tipo de datos.

La cantidad de información que nos llega cada día es tan inmensa que nos resulta difícil asimilarla. Basta con ir al buscador Altavista y solicitar la palabra information para ver que existen 171.769.416 sitios donde nos pueden decir algo al respecto. Suponiendo que nos tomemos un minuto para ver el contenido de cada página, tardaríamos entonces 326 años en visitarlas todas. Esto es imposible, y, por lo tanto, existe una clara necesidad de disponer de tecnologías que nos ayuden en nuestros procesos de búsqueda y, aún más, de tecnologías que nos ayuden a comprender su contenido.

El data mining surge como una tecnología que intenta ayudar a comprender el contenido de una base de datos. De forma general, los datos son la materia prima bruta. En el momento que el usuario les atribuye algún significado especial pasan a convertirse en información. Cuando los especialistas elaboran o encuentran un modelo, haciendo que la interpretación del confronto entre la información y ese modelo represente un valor agregado, entonces nos referimos al conocimiento. En la figura 1 se ilustra la jerarquía que existe en una base de datos entre dato, información y conocimiento (Molina, 1998). Se observa igualmente el volumen que presenta en cada nivel y el valor que los responsables de las decisiones le dan en esa jerarquía. El área interna dentro del triángulo representa los objetivos que se han propuesto. La separación del triángulo representa la estrecha unión entre dato e información, no así entre la información y el conocimiento. El data mining trabaja en el nivel superior buscando patrones, comportamientos, agrupaciones, secuencias, tendencias o asociaciones que puedan generar algún modelo que nos permita comprender mejor el dominio para ayudar en una posible toma de decisión.


Figura 1. Relación entre dato, información y conocimiento (Molina, 1998).
2. Data mining: conceptos e historia
Aunque desde un punto de vista académico el término data mining es una etapa dentro de un proceso mayor llamado extracción de conocimiento en bases de datos (Knowledge Discovery in Databases o KDD) en el entorno comercial, así como en este trabajo, ambos términos se usan de manera indistinta. Lo que en verdad hace el data mining es reunir las ventajas de varias áreas como la Estadística, la Inteligencia Artificial, la Computación Gráfica, las Bases de Datos y el Procesamiento Masivo, principalmente usando como materia prima las bases de datos. Una definición tradicional es la siguiente: «Un proceso no trivial de identificación válida, novedosa, potencialmente útil y entendible de patrones comprensibles que se encuentran ocultos en los datos» (Fayyad y otros, 1996). Desde nuestro punto de vista, lo definimos como «la integración de un conjunto de áreas que tienen como propósito la identificación de un conocimiento obtenido a partir de las bases de datos que aporten un sesgo hacia la toma de decisión» (Molina y otros, 2001).La idea de data mining no es nueva. Ya desde los años sesenta los estadísticos manejaban términos como data fishing, data mining o data archaeology con la idea de encontrar correlaciones sin una hipótesis previa en bases de datos con ruido. A principios de los años ochenta, Rakesh Agrawal, Gio Wiederhold, Robert Blum y Gregory Piatetsky-Shapiro, entre otros, empezaron a consolidar los términos de data mining y KDD.[3] A finales de los años ochenta sólo existían un par de empresas dedicadas a esta tecnología; en 2002 existen más de 100 empresas en el mundo que ofrecen alrededor de 300 soluciones. Las listas de discusión sobre este tema las forman investigadores de más de ochenta países. Esta tecnología ha sido un buen punto de encuentro entre personas pertenecientes al ámbito académico y al de los negocios.El data mining es una tecnología compuesta por etapas que integra varias áreas y que no se debe confundir con un gran software. Durante el desarrollo de un proyecto de este tipo se usan diferentes aplicaciones software en cada etapa que pueden ser estadísticas, de visualización de datos o de inteligencia artificial, principalmente. Actualmente existen aplicaciones o herramientas comerciales de data mining muy poderosas que contienen un sinfín de utilerías que facilitan el desarrollo de un proyecto. Sin embargo, casi siempre acaban complementándose con otra herramienta.
3. Aplicaciones de uso
Cada año, en los diferentes congresos, simposios y talleres que se realizan en el mundo se reúnen investigadores con aplicaciones muy diversas. Sobre todo en los Estados Unidos, el data mining se ha ido incorporando a la vida de empresas, gobiernos, universidades, hospitales y diversas organizaciones que están interesadas en explorar sus bases de datos.Podemos decir que «en data mining cada caso es un caso». Sin embargo, en términos generales, el proceso se compone de cuatro etapas principales:


 1. Determinación de los objetivos. Trata de la delimitación de los objetivos que el cliente desea bajo la orientación del especialista en data mining.


2. Preprocesamiento de los datos. Se refiere a la selección, la limpieza, el enriquecimiento, la reducción y la transformación de las bases de datos. Esta etapa consume generalmente alrededor del setenta por ciento del tiempo total de un proyecto de data mining.


3. Determinación del modelo. Se comienza realizando unos análisis estadísticos de los datos, y después se lleva a cabo una visualización gráfica de los mismos para tener una primera aproximación. Según los objetivos planteados y la tarea que debe llevarse a cabo, pueden utilizarse algoritmos desarrollados en diferentes áreas de la Inteligencia Artificial.


4. Análisis de los resultados. Verifica si los resultados obtenidos son coherentes y los coteja con los obtenidos por los análisis estadísticos y de visualización gráfica. El cliente determina si son novedosos y si le aportan un nuevo conocimiento que le permita considerar sus decisiones.

A continuación se describen varios ejemplos donde se ha visto involucrado el data mining. Se han seleccionado de diversos dominios y con diversos objetivos para observar su potencial. Respecto a los modelos inteligentes, se ha comprobado que en ellos se utilizan principalmente árboles y reglas de decisión, reglas de asociación, redes neuronales, redes bayesianas, conjuntos aproximados (rough sets), algoritmos de agrupación (clustering), máquinas de soporte vectorial, algoritmos genéticos y lógica difusa.
3.1. En el gobierno
El FBI analizará las bases de datos comerciales para detectar terroristas.A principios del mes de julio de 2002, el director del Federal Bureau of Investigation (FBI), John Aschcroft, anunció que el Departamento de Justicia comenzará a introducirse en la vasta cantidad de datos comerciales referentes a los hábitos y preferencias de compra de los consumidores, con el fin de descubrir potenciales terroristas antes de que ejecuten una acción.[4] Algunos expertos aseguran que, con esta información, el FBI unirá todas las bases de datos probablemente mediante el número de la Seguridad Social y permitirá saber si una persona fuma, qué talla y tipo de ropa usa, su registro de arrestos, su salario, las revistas a las que está suscrito, su altura y peso, sus contribuciones a la Iglesia, grupos políticos u organizaciones no gubernamentales, sus enfermedades crónicas (como diabetes o asma), los libros que lee, los productos de supermercado que compra, si tomó clases de vuelo o si tiene cuentas de banco abiertas, entre otros.[5] La inversión inicial ronda los setenta millones de dólares estadounidenses para consolidar los almacenes de datos, desarrollar redes de seguridad para compartir información e implementar nuevo software analítico y de visualización.
3.2. En la empresa
Detección de fraudes en las tarjetas de crédito.En 2001, las instituciones financieras a escala mundial perdieron más de 2.000 millones de dólares estadounidenses en fraudes con tarjetas de crédito y débito. El Falcon Fraud Manager[6] es un sistema inteligente que examina transacciones, propietarios de tarjetas y datos financieros para detectar y mitigar fraudes. En un principio estaba pensado, en instituciones financieras de Norteamérica, para detectar fraudes en tarjetas de crédito. Sin embargo, actualmente se le han incorporado funcionalidades de análisis en las tarjetas comerciales, de combustibles y de débito.[7] El sistema Falcon ha permitido ahorrar más de seiscientos millones de dólares estadounidenses cada año y protege aproximadamente más de cuatrocientos cincuenta millones de pagos con tarjeta en todo el mundo –aproximadamente el sesenta y cinco por ciento de todas las transacciones con tarjeta de crédito.Descubriendo el porqué de la deserción de clientes de una compañía operadora de telefonía móvil.

Este estudio fue desarrollado en una operadora española que básicamente situó sus objetivos en dos puntos: el análisis del perfil de los clientes que se dan de baja y la predicción del comportamiento de sus nuevos clientes. Se analizaron los diferentes históricos de clientes que habían abandonado la operadora (12,6%) y de clientes que continuaban con su servicio (87,4%). También se analizaron las variables personales de cada cliente (estado civil, edad, sexo, nacionalidad, etc.). De igual forma se estudiaron, para cada cliente, la morosidad, la frecuencia y el horario de uso del servicio, los descuentos y el porcentaje de llamadas locales, interprovinciales, internacionales y gratuitas. Al contrario de lo que se podría pensar, los clientes que abandonaban la operadora generaban ganancias para la empresa; sin embargo, una de las conclusiones más importantes radicó en el hecho de que los clientes que se daban de baja recibían pocas promociones y registraban un mayor número de incidencias respecto a la media. De esta forma se recomendó a la operadora hacer un estudio sobre sus ofertas y analizar profundamente las incidencias recibidas por esos clientes. Al descubrir el perfil que presentaban, la operadora tuvo que diseñar un trato más personalizado para sus clientes actuales con esas características. Para poder predecir el comportamiento de sus nuevos clientes se diseñó un sistema de predicción basado en la cantidad de datos que se podía obtener de los nuevos clientes comparados con el comportamiento de clientes anteriores.

Prediciendo el tamaño de las audiencias televisivas.

La British Broadcasting Corporation (BBC) del Reino Unido emplea un sistema para predecir el tamaño de las audiencias televisivas para un programa propuesto, así como el tiempo óptimo de exhibición (Brachman y otros, 1996). El sistema utiliza redes neuronales y árboles de decisión aplicados a datos históricos de la cadena para determinar los criterios que participan según el programa que hay que presentar.[8] La versión final se desempeña tan bien como un experto humano con la ventaja de que se adapta más fácilmente a los cambios porque es constantemente reentrenada con datos actuales.
3.3. En la universidad
Conociendo si los recién titulados de una universidad llevan a cabo actividades profesionales relacionadas con sus estudios.Se hizo un estudio sobre los recién titulados de la carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales del Instituto Tecnológico de Chihuahua II,[9] en Méjico (Rodas, 2001). Se quería observar si sus recién titulados se insertaban en actividades profesionales relacionadas con sus estudios y, en caso negativo, se buscaba saber el perfil que caracterizó a los exalumnos durante su estancia en la universidad. El objetivo era saber si con los planes de estudio de la universidad y el aprovechamiento del alumno se hacía una buena inserción laboral o si existían otras variables que participaban en el proceso. Dentro de la información considerada estaba el sexo, la edad, la escuela de procedencia, el desempeño académico, la zona económica donde tenía su vivienda y la actividad profesional, entre otras variables. Mediante la aplicación de conjuntos aproximados se descubrió que existían cuatro variables que determinaban la adecuada inserción laboral, que son citadas de acuerdo con su importancia: zona económica donde habitaba el estudiante, colegio de donde provenía, nota al ingresar y promedio final al salir de la carrera. A partir de estos resultados, la universidad tendrá que hacer un estudio socioeconómico sobre grupos de alumnos que pertenecían a las clases económicas bajas para dar posibles soluciones, debido a que tres de las cuatro variables no dependían de la universidad.
3.4. En investigaciones espaciales
Proyecto SKYCAT.Durante seis años, el Second Palomar Observatory Sky Survey (POSS-II) coleccionó tres terabytes de imágenes que contenían aproximadamente dos millones de objetos en el cielo. Tres mil fotografías fueron digitalizadas a una resolución de 16 bits por píxel con 23.040 x 23.040 píxeles por imagen. El objetivo era formar un catálogo de todos esos objetos. El sistema Sky Image Cataloguing and Analysis Tool (SKYCAT) se basa en técnicas de agrupación (clustering) y árboles de decisión para poder clasificar los objetos en estrellas, planetas, sistemas, galaxias, etc. con una alta confiabilidad (Fayyad y otros, 1996). Los resultados han ayudado a los astrónomos a descubrir dieciséis nuevos quásars con corrimiento hacia el rojo que los incluye entre los objetos más lejanos del universo y, por consiguiente, más antiguos. Estos quásars son difíciles de encontrar y permiten saber más acerca de los orígenes del universo.
3.5. En los clubes deportivos
El AC de Milán utiliza un sistema inteligente para prevenir lesiones.Esta temporada el club comenzará a usar redes neuronales para prevenir lesiones y optimizar el acondicionamiento de cada atleta. Esto ayudará a seleccionar el fichaje de un posible jugador o a alertar al médico del equipo de una posible lesión.[10] El sistema, creado por Computer Associates International, es alimentado por datos de cada jugador, relacionados con su rendimiento, alimentación y respuesta a estímulos externos, que se obtienen y analizan cada quince días. El jugador lleva a cabo determinadas actividades que son monitoreadas por veinticuatro sensores conectados al cuerpo y que transmiten señales de radio que posteriormente son almacenadas en una base de datos. Actualmente el sistema dispone de 5.000 casos registrados que permiten predecir alguna posible lesión. Con ello, el club intenta ahorrar dinero evitando comprar jugadores que presenten una alta probabilidad de lesión, lo que haría incluso renegociar su contrato. Por otra parte, el sistema pretende encontrar las diferencias entre las lesiones de atletas de ambos sexos, así como saber si una determinada lesión se relaciona con el estilo de juego de un país concreto donde se practica el fútbol.Los equipos de la NBA utilizan aplicaciones inteligentes para apoyar a su cuerpo de entrenadores.

El Advanced Scout[11] es un software que emplea técnicas de data mining y que han desarrollado investigadores de IBM para detectar patrones estadísticos y eventos raros. Tiene una interfaz gráfica muy amigable orientada a un objetivo muy específico: analizar el juego de los equipos de la National Basketball Association (NBA).

El software utiliza todos los registros guardados de cada evento en cada juego: pases, encestes, rebotes y doble marcaje (double team) a un jugador por el equipo contrario, entre otros. El objetivo es ayudar a los entrenadores a aislar eventos que no detectan cuando observan el juego en vivo o en película.

Un resultado interesante fue uno hasta entonces no observado por los entrenadores de los Knicks de Nueva York. El doble marcaje a un jugador puede generalmente dar la oportunidad a otro jugador de encestar más fácilmente. Sin embargo, cuando los Bulls de Chicago jugaban contra los Knicks, se encontró que el porcentaje de encestes después de que al centro de los Knicks, Patrick Ewing, le hicieran doble marcaje era extremadamente bajo, indicando que los Knicks no reaccionaban correctamente a los dobles marcajes. Para saber el porqué, el cuerpo de entrenadores estudió cuidadosamente todas las películas de juegos contra Chicago. Observaron que los jugadores de Chicago rompían su doble marcaje muy rápido de tal forma que podían tapar al encestador libre de los Knicks antes de prepararse para efectuar su tiro. Con este conocimiento, los entrenadores crearon estrategias alternativas para tratar con el doble marcaje.

La temporada pasada, IBM ofreció el Advanced Scout a la NBA, que se convirtió así en un patrocinador corporativo. La NBA dio a sus veintinueve equipos la oportunidad de aplicarlo. Dieciocho equipos lo están haciendo hasta el momento obteniendo descubrimientos interesantes.
4. Extensiones del data mining
4.1. Web mining
Una de las extensiones del data mining consiste en aplicar sus técnicas a documentos y servicios del Web, lo que se llama web mining (minería de web) (Kosala y otros, 2000). Todos los que visitan un sitio en Internet dejan huellas digitales (direcciones de IP, navegador, galletas, etc.) que los servidores automáticamente almacenan en una bitácora de accesos (log). Las herramientas de web mining analizan y procesan estos logs para producir información significativa, por ejemplo, cómo es la navegación de un cliente antes de hacer una compra en línea. Debido a que los contenidos de Internet consisten en varios tipos de datos, como texto, imagen, vídeo, metadatos o hiperligas, investigaciones recientes usan el término multimedia data mining (minería de datos multimedia) como una instancia del web mining (Zaiane y otros, 1998) para tratar ese tipo de datos. Los accesos totales por dominio, horarios de accesos más frecuentes y visitas por día, entre otros datos, son registrados por herramientas estadísticas que complementan todo el proceso de análisis del web mining.Normalmente, el web mining puede clasificarse en tres dominios de extracción de conocimiento de acuerdo con la naturaleza de los datos:


 1. Web content mining (minería de contenido web). Es el proceso que consiste en la extracción de conocimiento del contenido de documentos o sus descripciones. La localización de patrones en el texto de los documentos, el descubrimiento del recurso basado en conceptos de indexación o la tecnología basada en agentes también pueden formar parte de esta categoría.


2. Web structure mining (minería de estructura web). Es el proceso de inferir conocimiento de la organización del WWW y la estructura de sus ligas.


3. Web usage mining (minería de uso web). Es el proceso de extracción de modelos interesantes usando los logs de los accesos al web.

Algunos de los resultados que pueden obtenerse tras la aplicación de los diferentes métodos de web mining son:


 El ochenta y cinco por ciento de los clientes que acceden a /productos/home.html y a /productos/noticias.html acceden también a /productos/historias_suceso.html. Esto podría indicar que existe alguna noticia interesante de la empresa que hace que los clientes se dirijan a historias de suceso. Igualmente, este resultado permitiría detectar la noticia sobresaliente y colocarla quizá en la página principal de la empresa.


Los clientes que hacen una compra en línea cada semana en /compra/producto1.html tienden a ser de sectores del gobierno. Esto podría resultar en proponer diversas ofertas a este sector para potenciar más sus compras.


El sesenta por ciento de los clientes que hicieron una compra en línea en /compra/producto1.html también compraron en /compra/producto4.html después de un mes. Esto indica que se podría recomendar en la página del producto 1 comprar el producto 4 y ahorrarse el costo de envío de este producto.

Los anteriores ejemplos nos ayudan a formarnos una pequeña idea de lo que podemos obtener. Sin embargo, en la realidad existen herramientas de mercado muy poderosas con métodos variados y visualizaciones gráficas excelentes. Para más información, ver Mena (1999).
4.2. Text mining
Estudios recientes indican que el ochenta por ciento de la información de una compañía está almacenada en forma de documentos. Sin duda, este campo de estudio es muy vasto, por lo que técnicas como la categorización de texto, el procesamiento de lenguaje natural, la extracción y recuperación de la información o el aprendizaje automático, entre otras, apoyan al text mining (minería de texto). En ocasiones se confunde el text mining con la recuperación de la información (Information Retrieval o IR) (Hearst, 1999). Ésta última consiste en la recuperación automática de documentos relevantes mediante indexaciones de textos, clasificación, categorización, etc. Generalmente se utilizan palabras clave para encontrar una página relevante. En cambio, el text mining se refiere a examinar una colección de documentos y descubrir información no contenida en ningún documento individual de la colección; en otras palabras, trata de obtener información sin haber partido de algo (Nasukawa y otros, 2001).Una aplicación muy popular del text mining es relatada en Hearst (1999). Don Swanson intenta extraer información derivada de colecciones de texto. Teniendo en cuenta que los expertos sólo pueden leer una pequeña parte de lo que se publica en su campo, por lo general no se dan cuenta de los nuevos desarrollos que se suceden en otros campos. Así, Swanson ha demostrado cómo cadenas de implicaciones causales dentro de la literatura médica pueden conducir a hipótesis para enfermedades poco frecuentes, algunas de las cuales han recibido pruebas de soporte experimental. Investigando las causas de la migraña, dicho investigador extrajo varias piezas de evidencia a partir de títulos de artículos presentes en la literatura biomédica. Algunas de esas claves fueron:


 El estrés está asociado con la migraña.


El estrés puede conducir a la pérdida de magnesio.


Los bloqueadores de canales de calcio previenen algunas migrañas.


El magnesio es un bloqueador natural del canal de calcio.


La depresión cortical diseminada (DCD) está implicada en algunas migrañas.


Los niveles altos de magnesio inhiben la DCD.


Los pacientes con migraña tienen una alta agregación plaquetaria.


El magnesio puede suprimir la agregación plaquetaria.

Estas claves sugieren que la deficiencia de magnesio podría representar un papel en algunos tipos de migraña, una hipótesis que no existía en la literatura y que Swanson encontró mediante esas ligas. De acuerdo con Swanson (Swanson y otros, 1994), estudios posteriores han probado experimentalmente esta hipótesis obtenida por text mining con buenos resultados.
5. Conclusiones
Nuestra capacidad para almacenar datos ha crecido en los últimos años a velocidades exponenciales. En contrapartida, nuestra capacidad para procesarlos y utilizarlos no ha ido a la par. Por este motivo, el data mining se presenta como una tecnología de apoyo para explorar, analizar, comprender y aplicar el conocimiento obtenido usando grandes volúmenes de datos. Descubrir nuevos caminos que nos ayuden en la identificación de interesantes estructuras en los datos es una de las tareas fundamentales en el data mining.En el ámbito comercial, resulta interesante encontrar patrones ocultos de consumo de los clientes para poder explorar nuevos horizontes. Saber que un vehículo deportivo corre un riesgo de accidente casi igual al de un vehículo normal cuando su dueño tiene un segundo vehículo en casa ayuda a crear nuevas estrategias comerciales para ese grupo de clientes. Asimismo, predecir el comportamiento de un futuro cliente, basándose en los datos históricos de clientes que presentaron el mismo perfil, ayuda a poder retenerlo durante el mayor tiempo posible.Las herramientas comerciales de data mining que existen actualmente en el mercado son variadas y excelentes. Las hay orientadas al estudio del web o al análisis de documentos o de clientes de supermercado, mientras que otras son de uso más general. Su correcta elección depende de la necesidad de la empresa y de los objetivos a corto y largo plazo que pretenda alcanzar. La decisión de seleccionar una solución de data mining no es una tarea simple. Es necesario consultar a expertos en el área con vista a seleccionar la más adecuada para el problema de la empresa.

Como se ha visto a lo largo del este artículo, son muchas las áreas, técnicas, estrategias, tipos de bases de datos y personas que intervienen en un proceso de data mining. Los negocios requieren que las soluciones tengan una integración transparente en un ambiente operativo. Esto nos lleva a la necesidad de establecer estándares para hacer un ambiente interoperable, eficiente y efectivo. Esfuerzos en este sentido se están desarrollando actualmente. En Grossman y otros (2002) se exponen algunas iniciativas para estos estándares, incluyendo aspectos en:


 Modelos: para representar datos estadísticos y de data mining.


Atributos: para representar la limpieza, transformación y agregación de atributos usados como entrada en los modelos.


Interfaces y API: para facilitar la integración con otros lenguajes o aplicaciones de software y API.


Configuración: para representar parámetros internos requeridos para construir y usar los modelos.


Procesos: para producir, desplegar y usar modelos.


Datos remotos y distribuidos: para analizar y explorar datos remotos y distribuidos.

En resumen, el data mining se presenta como una tecnología emergente, con varias ventajas: por un lado, resulta un buen punto de encuentro entre los investigadores y las personas de negocios; por otro, ahorra grandes cantidades de dinero a una empresa y abre nuevas oportunidades de negocios. Además, no hay duda de que trabajar con esta tecnología implica cuidar un sinnúmero de detalles debido a que el producto final involucra «toma de decisiones».
 

Via: UOC.edu

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2 enero, 2014 · 19:19

2013: Números Emocionantes

Los duendes de las estadísticas de WordPress.com prepararon un informe sobre el año 2013 de este blog.

Aquí hay un extracto:

Un teleférico de San Francisco puede contener 60 personas. Este blog fue visto por 2.900 veces en 2013. Si el blog fue un teleférico, se necesitarían alrededor de 48 viajes para llevar tantas personas.

En 2013 hubo 34 artículos nuevos, aumentando el archivo completo de este blog a 1.299 artículos.

El día más movido del año fue julio 2nd con 33 visitas. El artículo más popular del día fue «El Efecto Camionero», principio de las mejores estrategias de marketing .

Atracciones en 2013

Estas son las entradas que fueron vistas la mayor cantidad de veces en 2013.

¿Cómo nos encontraron?

Los sitios con más referencias en 2013:

  1. twitter.com
  2. es.wordpress.com
  3. centroperiodismodigital.org
  4. facebook.com

Algunos visitantes llegaron buscando, mayormente por cruzcampo, cartas de agradecimiento, https://www.teamroc.es, carta de agradecimiento, y panfletos publicitarios.

¿De dónde vinieron?

¡De un total de 51 países!
Países principales: España, México, y Estados Unidos

¿Quiénes eran ellos?

El mensaje que tuvo la mayoría de comentarios en 2013 fue Huevos Roig #quefeoesmentir

Estas son las 2 personas que comentaron más:

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31 julio, 2013 · 18:43

Comercio electrónico: un salto (seguro) a la Red

Cada vez hay más usuarios del comercio electrónico. (Foto: Fotolia)

El e-commerce o comercio electrónico es «el único que crece en España», según un estudio del profesor del Instituto de Estudios Superiores de la Empresa (IESE) José Luis Nueno. A su juicio, el futuro del comercio pasa por una estrategia «multicanal»:_tienda tradicional, en internet, y ventas mediante dispositivos inteligentes (móviles) y redes sociales. Según el informe sobre el comercio electrónico en España a través de entidades de pago (elaborado por la Comisión del Mercado de las Telecomunicaciones), en el cuarto trimestre de 2012 el volumen de negocio del comercio electrónico alcanzó los 2.656 millones de euros, un 10,6% más interanual.

Día a día aumenta el número de autónomos y pequeños empresarios que deciden volcar su negocio en la Red. Un tránsito que puede resultar realmente fructífero, pero también muy frustrante si no se planifica de forma adecuada y se le dedica «tanto o más tiempo que al negocio tradicional», en palabras de Juan Macías, presidente de la Asociación de Expertos en Comercio Electrónico. El camino hacia el e-commerce empieza con un planteamiento que puede resultar más o menos obvio cuando ya se tiene un negocio tradicional, pero que quizá no lo sea tanto cuando se empieza una actividad comercial desde cero: seleccionar la tipología del producto. Es decir, tener claro lo que queremos vender. «No podemos empezar a vender juegos acuáticos y un mes después querer vender jamones en la misma página», explica Víctor Villalta, Consultor ERP y emprendedor en comercio electrónico.

Pese a la experiencia previa que proporciona poseer un negocio «físico», también resulta conveniente estudiar la viabilidad de la tienda on line: recopilar las tarifas de los proveedores, hacer una estimación de los gastos de envío, de los costes estructurales y operativos, etc… Después es preciso elegir el dominio para crear la tienda online y registrarlo, un trámite que se puede llevar a cabo a través de alguna de las muchas páginas webs que ofrecen ese servicio. A continuación -y aunque en principio se puede empezar desde el propio ordenador de uno- es conveniente elegir un ‘hosting’ en el que alojar la tienda on line, a través de un proveedor que nos proporcionará la arquitectura técnica necesaria para poner en funcionamiento la página (espacio en disco, cuentas de correo, etc…). Algunos de los más populares son Shopify, Arsys, o 1&1 Tiendas Online. Los hay gratuitos, pero su capacidad de almacenaje no suele superar los 5 GB, por lo que su funcionalidad es muy limitada.

Para que el negocio en la red eche a andar también es preciso elegir el software de comercio electrónico que se va a utilizar. Existen plataformas de software libre, que se apoyan en tecnología de uso público y gratuito, muy prácticas para negocios tradicionales. Algunas de ellas son Prestashop, OsCommerce o Magento. Antes de dar de alta los productos en la web -«un proceso en apariencia rápido, pero que en realidad es el que más tiempo consume», según Víctor Villalta- es necesario establecer, de forma clara y completa, las condiciones de uso que van a regir el sitio. Además -y no es asunto de menor importancia- hay que actuar siempre dentro de los márgenes legales que establecen la LOPD (Ley Orgánica de Protección de Datos) y la LSSICE (Ley de Servicios de la Sociedad de la Información y de Comercio Electrónico).

Un aspecto fundamental para el funcionamiento del negocio on line es dar con una empresa de logística que ofrezca un buen servicio a precio razonable. Hay que tener muy presente que el momento de la entrega del producto va a ser el único contacto físico que el cliente va a tener con alguien relacionado con la tienda (en este caso, la persona que se encarga de la entrega a domicilio). En cuanto a los sistemas de pago, es recomendable disponer de varios. Los más utilizados son la transferencia o ingreso en cuenta corriente, el pago contra reembolso, el pago por tarjeta y el PayPal.

Uno de los últimos pasos es el de la promoción en las redes sociales. Un experto en estas lides (Community Manager) nos puede ser de gran ayuda a la hora de crear marca, ayudar al cliente en la decisión de compra y fidelizar consumidores. En cualquier caso, y como defiende Javier Echaleku -fundador y CEO de kuombo.com, consultoría para el desarrollo de tiendas online y negocios en internet- no resulta aconsejable para ninguna empresa -y en especial para los pequeños comerciantes- «crear un e-commerce sin tener realmente una propuesta de valor que le permita competir en el medio on line y sin una formación previa en este canal».

Pasos básicos para montar un e-commerce:

-Planteamiento inicial: tener claro lo que quieres vender y estudiar la viabilidad del negocio on line. A continuación, elegir el dominio y registrarlo
-Soporte tecnológico: elegir un ‘hosting’ donde alojar la tienda on line y el software de comercio electrónico que se va a utilizar.
-Cuestiones de legalidad: hay que establecer unas claras condiciones de uso, y actuar siempre dentro del marco de la LOPD (Ley Orgánica de Protección de Datos) y la LSSICE (Ley de Servicios de la Sociedad de la Información y de Comercio Electrónico).
-Etiquetado y logística: dar de alta los productos en la web y contar con una empresa logística eficaz.
-Sistemas de pago: es preferible tener al menos tres. Los más comunes son transferencia o ingreso en cuenta corriente, el pago contra reembolso, el pago por tarjeta y el PayPal.

Via: Finanzas.com

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