“A medida que la demanda crece, debemos saber reconducir optimizando los datos para hiper focalizarlos en los comportamientos del consumidor” explicó el director de operaciones Eric Sprunk en una entrevista. Muchas empresas han optado por el uso del Big data analytics ya que les trae varios beneficios comerciales permitiendo obtener nuevos conocimientos, llevándonos a realizar una administración eficiente y eficaz. Esta información nos ayuda a tomar decisiones acertadas y mejores. Nike es una empresa que constantemente se encuentra innovando tanto en sus productos como en sus estrategias corporativas, por lo que también ha incluido el big data en su corporación.

            El big data nos ayuda a manipular grandes cantidades de datos, que se enfoca principalmente en el almacenamiento, búsqueda y sobre todo análisis de datos. Si se usa de una manera adecuada, sabiendo descomponer correctamente la información, puede pasar de presentar datos a presentar oportunidades de negocio. También, otra de las funcionalidades es el poder estimar lo que pasará en un futuro, basado en la información obtenida. Se puede conocer fechas en las que se pueda realizar las compras, que productos son más comercializados, cuales podrían comprar nuestros clientes basado en su comportamiento, qué tipo de promoción de producto puede ser más eficaz en cierta audiencia. En conclusión, aumenta la eficacia en la toma de decisiones y por ende de los negocios, ya que toda decisión estará basada en datos de los clientes. Además, permite ahorrar tiempo.

            Nike es una compañía que se enfoca en la fabricación, desarrollo y comercialización de todo tipo de equipamiento deportivo como: ropa, balones, accesorios, calzado, entre más. Hoy en día varias empresas le han apostado al análisis de datos y Nike no es la excepción. ̈ En 2019 y 2020 Nike adquirió firmas de análisis de datos del consumidor con el objetivo de acelerar la ¨Transformación digital¨ ¨(El economista. 2019). Se realizó una alianza estratégica entre Nike y una compañía llamada Celect, que se encarga de obtener y recopilar datos para analizar las tendencias de consumo. Celect también realiza predicciones de tendencia global y local.  

            A consecuencia de la alianza estratégica realizada. Se optó por integrar aplicaciones móviles llamada ¨Nike Fit¨ esta app permite realizar un escaneo 3D con la que se busca predecir con precisión el tamaño de las zapatillas que las personas desean comprar. Con esto, la empresa puede predecir los estilos de los zapatos o prendas de vestir que sean de interés para sus clientes, cuando lo quieren y donde van a comprar. Se busca estimar los patrones de comportamiento de las compras. Esta alianza estratégica ayudará a que Nike impulse el deseo de compra. Tiempo después se realiza otro lanzamiento de una app con el nombre de ¨Nike +¨ ¨Nike Run Club¨ ¨Nike Training Club¨ que tienen como objetivo el ser asistente de deporte, se vende a los usuarios estas apps como productos complementarios que llevan a potenciar su rendimiento.  Estas apps ´s interactúan constantemente con el usuario, facilitando la recolección de datos. A consecuencia de esto se realizan las estadísticas del deporte que practiques como: rastreo de carreras, desafíos semanales, planes de entrenamiento, calorías quemadas, saturación de oxígeno, competiciones en línea y más. Con toda esta información que se está obteniendo de sus clientes, la empresa podrá saber aspectos como el potencial, cuando ya tendrás la necesidad de obtener nuevos accesorios o zapatos de la marca ya que estará basado en la durabilidad de sus productos con el uso que tú le das. Además, podrá conocer tus intereses en algún deporte y te promocionará accesorios relacionado con este. Con toda esta información, se estima cuando realizaras la compra por lo que te mostrará una oferta de productos y servicios personalizados. “Tenemos que anticipar la demanda. No tenemos seis meses para hacerlo. Tenemos 30 minutos”. explicó el director de operaciones Eric Sprunk en una entrevista a CNBC.

            En conclusión, el uso del big data permite a Nike conocer mejor a sus clientes. Esto les permite tener un mayor margen de utilidad. También, la toma de decisiones le ha ayudado a que no tengan un alto nivel de inventario en su punto de ventas, reduciendo el gasto en almacenamiento. Y sobre todo, adelantándose a la necesidad de sus clientes en comprar productos deportivos, permitiéndole publicitar sus productos y que sea Nike quien compre. Después del uso del Big Data, las ventas de Nike aumentaron en un 12% que corresponde a un ingreso de $10 millones. Además, para el inicio del 2020 las acciones se elevaron en un 8%, llevando a una capitalización de mercado de $127000 millones.

Referencias bibliográficas

Pinazo, D. (Mayo 2017). La importancia del Big Data en la empresa. Comunidad IEBS. Recuperado de: https://comunidad.iebschool.com/davidpinazo/2017/05/importancia-big-data-empresa/

            Cediel, D. (2019). Big data imprescindible en el analisis de datos. Viewnext. Recuperado de: https://www.viewnext.com/importancia-del-big-data/#:~:text=Importancia%20de%20Big%20Data%20Analytics&text=El%20an%C3%A1lisis%20Big%20Data%20es,los%20problemas%20de%20los%20clientes

            Finsa, K (2019). Cinco ejemplos de empresas que usan big data. Connections. Recuperado de: https://www.connectionsbyfinsa.com/cinco-ejemplos-de-empresas-que-aplican-big-data-para-conocerte-mejor/             El economista (2019). Nike apuesta al big data para predecir compras y terminar con los mayoristas. El economista. Recuperado de: https://eleconomista.com.ar/2019-08-nike-compro-una-compania-de-big-data-para-predecir-mejor-al-consumidor/

La popular empresa estadounidense “Robinhood Markets Inc.” fundada por Vladimir Tenev y Baiju Bhatt en 2013 y lanzada oficialmente en 2015 es una empresa con sede en Menlo Park, California que ofrece servicios financieros y es conocida por operar sin comisiones en mercados financieros a través de una aplicación móvil, lo cual permite a los 13 millones de usuarios registrados en esta plataforma invertir su dinero de forma rápida y sencilla.

Entre los principales logros y controversias de la empresa tenemos el rápido aumento en la valoración de la empresa gracias a las grandes rondas de financiación que recibió entre los años 2017 y 2019, mismas que valorizaron a Robinhood entre los $7 000 millones a los $10 mil millones. En cuanto a las controversias de Robinhood tenemos violaciones a la seguridad en 2019 donde se demostró que miles de contraseñas eran almacenadas por la empresa; también, afrontó una importante controversia debido al suicidio de Alexander E. Kearns quien dejo una carta acusando a Robinhood de haberle permitido correr muchos riesgos en su plataforma; finalmente, afrontó su controversia más reciente en 2021 donde se le acuso de restringir deliberadamente el comercio de ciertas acciones para evitar que inversores minoristas obtengan un beneficio de la situación.

A continuación, hablaremos un poco sobre como Robinhood utiliza el análisis de datos en su plataforma para ofrecer el servicio más adecuado a las personas al momento de invertir en la bolsa de valores. Abordaremos temas como la información personal que solicitan al momento de crear una cuenta, los datos agrupados que presentan sobre las empresas disponibles en su plataforma, las sugerencias basadas en análisis para los inversores minoristas y los datos agrupados que presentan a los inversores con relación a su portafolio de acciones bursátiles.

En primer lugar, tenemos toda la información que Robinhood recopila al momento de crear una cuenta en la plataforma. Por un lado, ellos reúnen información personal como nombre, fecha de nacimiento y dirección; por el otro, reúnen información bancaria para poder determinar si cuentas con ingresos que te permitan utilizar la plataforma y solventar los gastos. Adicionalmente, realizan preguntas para poder tener una idea del conocimiento que posees cuando de comercio de acciones se trata. Esto le sirve a Robinhood para saber a qué segmento de mercado debe dirigirse; actualmente la mayor parte de los usuarios de esta aplicación son millennials.

En segundo lugar, Robinhood publica diariamente las noticias más relevantes en el mundo y también de las empresas que investigamos. Junto con eso, la plataforma tiene registrados todos los precios de las acciones de las empresas desde el momento en que decidieron cotizar en bolsa para poder brindar razones financieras relevantes tales como su porcentaje de crecimiento, precio de apertura, precio de cierre, volumen de ventas, dividendos y capitalización en el mercado. Estos datos son muy utilizados por profesionales para realizar sugerencias a los inversores minoristas, la plataforma utiliza estas sugerencias y presenta a los usuarios los porcentajes para las opciones “Sell”, “Buy” o “Hold”, mismas que dan una idea a los inversionistas sobre qué acciones están tomando las personas sobre la empresa.

Finalmente, Robinhood lleva un registro de los portafolios y analiza sus datos para presentárselos a los inversionistas. Dentro de este análisis las personas pueden conocer el número exacto de acciones que poseen, su porcentaje de diversificación, el retorno sobre la inversión total, el costo total de la inversión y los dividendos que genera al momento. Esto es muy útil para las personas ya que evita confusiones y les permite acceder a todas sus inversiones de manera rápida y sencilla mientras que llevan un registro de su crecimiento o decrecimiento con el paso del tiempo.

En conclusión y como es de esperarse, Robinhood tal como cualquier plataforma de comercio de acciones utiliza mucho lo que es el análisis de datos para poder presentar información valida a las personas que quiere usar su plataforma para invertir su dinero, estos análisis que presentan deben ser extremadamente precisos debido a que las personas están confiando su dinero y en muchas ocasiones sus ahorros de vida, lo cual podría resultar en una catástrofe de no tener datos reales y agrupados. Es importante recalcar que a pesar de todas las controversias que Robinhood ha afrontado durante los últimos años, continúa siendo una de las plataformas de trading más populares en el mundo y la gente lo sigue prefiriendo gracias a la intuitiva interfaz que ofrece y a la facilidad para invertir que les brinda a los usuarios.

Referencias

Celine, T. (18 de junio de 2020). College Student Commits Suicide After Online Trading Platform Robinhood Showed His Negative $730,000 Debt. Obtenido de Tech Times: https://www.techtimes.com/amp/articles/250416/20200618/college-student-commits-suicide-after-online-trading-platform-robinhood-showed-his-negative-730-000-debt.htm

Marrón, M. (29 de enero de 2021). Quién está detrás de Robinhood, los dos amigos billonarios que han dado la vuelta a Wall Street. Obtenido de NIUS: https://www.niusdiario.es/vida/visto-oido/robinhood-quien-detras-app-trading-bolsa-foro-reddit-wall-street_18_3083070176.html

Plaza, A. (29 de enero de 2021). Robinhood, la app de trading ‘millennial’ que enganchó y dejó tirados a miles de pequeños inversores con GameStop. Obtenido de Eldiario.es: https://www.eldiario.es/economia/robinhood-app-trading-millennial-engancho-dejo-tirados-miles-pequenos-inversores_1_7178731.html

Royal, J. (s.f.). Robinhood® review 2021. Obtenido de Bankrate: https://www.bankrate.com/investing/brokerage-reviews/robinhood/

The Walt Disney Company, o también conocida como Disney, es el conglomerado de medios de entretenimiento más grande del mundo. El público, en general, cataloga a Disney como el estudio con la cara del ratón Mickey que produce películas y series dirigidas hacia una demografía infantil; sin embargo, hay varios factores que se omiten tras esta generalización tan amplia y, en parte, errónea. La compañía no solo es productora de películas animadas por medio de Walt Disney Animation Studios y Pixar Animation Studios, sino que adicionalmente posee varios canales de televisión, tales como Disney Channel, Disney Junior, Disney XD, ESPN, y la American Broadcasting Company; y cuenta con un servicio de plataforma de streaming llamada Disney +.  Así mismo, adquirió otras propiedades intelectuales adicionales como Marvel Studios, Lucasfilm, 20th Century Studios, Searchlight Pictures, Fox, ABC News & Enternatiment, y National Geographic. Sin mencionar sus parques temáticos en Estados Unidos, China, Japón, Francia y Hong Kong; así como, su línea de cruceros Disney Cruise Line.

La compañía cuenta con aproximadamente 97 años de trayectoria, por lo que, para evitar explayarse en su historia, se tocará puntos clave desde su nacimiento y desarrollo de la compañía. En 1923, Walt Disney llegó a California tras la creación de su caricatura “Alice’s Wonderland”, decidido a usarla como piloto y venderla a un distribuidor como una serie. Debido al exitoso contrato con un distribuidor de Nueva York, M. J. Winkler; el 16 de octubre de ese mismo año, la compañía Disney Brother Cartoon Studio fue fundada junto con su hermano Roy (D23, s.f.). En 1928, el famoso personaje Mickey Mouse realizó su debut en la pantalla grande como personaje en el cortometraje animado “Steamboat Willie”. En la próxima década, la compañía estrenaría su primer largometraje animado a color, “Blanca Nieves y los Siete Enanitos”, la cual fue un éxito en taquilla. En 1955, Walt abre Disneyland en Anaheim, California. Gracias al gran éxito de Disneyland, en el año de 1971, Walt Disney World abre sus puertas en Orlando, Florida; lo que en un futuro causaría una gran expansión de parques temáticos. El 2006, Disney se hace de Pixar Studios, esta compra sería el inicio de otras futuras hacia compañías de entretenimiento. Disney adquirió Marvel Studios en el 2009, y Lucasfilm en el año 2012. Finalmente, en el año 2019 Disney compra Fox; lo que posicionaría a Disney como un posible monopolio en el mercado del entretenimiento.

Un conglomerado que posee una escala y alcance tan grande como The Walt Disney Company se ha mantenido a flote debido a su constante innovación creativa y tecnológica. Como se ha mencionado previamente, Disney no es solo una compañía que se dedica a la creación de películas, sino que gran parte de sus ingresos anuales se deben a la venta del “merchandising” y, como no, sus parques temáticos alrededor del mundo. Disney se ha propuesto en estos últimos 5 años, la evolución de la experiencia de los visitantes por medio del análisis y recolección de datos. Es decir, llevaron al cabo, una estrategia de Big Data.

Big Data define una situación en que los conjuntos de datos han crecido a tamaños tan grandes que las tecnologías para la recolección de información convencionales no pueden manejar eficazmente ni el tamaño del conjunto de datos, ni su crecimiento (Ohlhorst, 2012). En otras palabras, el conjunto de datos ha crecido a tal magnitud donde su administración es difícil, y obtener valores de estos es una labor en extremo complicada. Esta definición se acopla perfectamente a los 100 millones de personas que visitan anualmente los parques de Disney (Alharthi, 2017); individuos de los cuales Disney obtiene información por medio de la implementación de las pulseras RFID.

Las pulseras RFID o Disney’s Magic Bands, son pulseras impermeables, parecidas a un reloj, que vienen en una amplia gama de colores y diseños. Estas están diseñadas para realizar una recolección de datos más efectiva del usuario para la compañía, y a su vez, un mejor servicio al cliente por parte de la compañía al usuario; debido a que estas están interrelacionadas al sistema “My Magic+”. Los sensores RFID son pequeños dispositivos informáticos que pueden transmitir información digital sobre el objeto al que están conectados de forma automática e inalámbrica, a una distancia considerable y sin necesidad de línea de visión (Alharthi, 2017). Para el usuario, esta pulsera sirve como entrada a los parques de atracciones, llave del hotel, se puede relacionarla directamente a la tarjeta de crédito para pago en restaurantes y tiendas de merchandising; sin mencionar la facilidad para la reservación de fast-pass y el acceso a atracciones sin hacer cola. Lo que permite un viaje más ligero durante el periodo de vacaciones.

A su vez, la compañía obtiene un gran flujo de información que se almacena en bases de datos. Disney recibe informes de horas de entrada y salida de los parques, patrones dentro del uso de las atracciones, un historial de consumos y compras dentro del parque, y ubicación en tiempo real dentro del resort. Debido a la ayuda de las pulseras y la aplicación de “My Disney +”, la aplicación puede realizar acciones como presentar sugerencias o incentivos para redirigir a personas a las zonas menos congestionadas del área (Karp, 2016).  Esta gran afluencia de datos ha sido usada para diseñar campañas de marketing, basándose en el público objetivo de las pulseras, así como la planificación de actuaciones temáticas dentro del parque considerado que zonas se encuentran con un mayor grupo de personas. Debido a la implementación de estas tecnologías, Disney se ha permitido realizar una optimización más eficiente de los recursos dentro del parque, al grado que se ha reportado una disminución del 20% de costos internos del parque (Karp, 2016).   Esta función no solo recolecta datos, sino que a su vez produce una nueva experiencia para el visitante.

Bibliografía:

Alharthi, A. (2017). Addressing barriers to big data. ScienceDirect. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0007681317300022

Big Data Behind Disney Magic. (2019, 13 noviembre). Digital Innovation and Transformation. https://digital.hbs.edu/platform-digit/submission/big-data-behind-disney-magic/

D23: The Official Disney Fan Club. (s. f.). Disney History. Walt Disney Archieves. Recuperado 26 de febrero de 2021, de https://d23.com/disney-history/

Karp, A. (2016, 28 marzo). Big Data y la experiencia Walt Disney. CulturaCRM. https://culturacrm.com/big-data/big-data-la-experiencia-walt-disney

Ohlhorst, F. (2012). Big Data Analytics: Turning Big Data Into Big Money [Libro electrónico]. John Wiley & Sons. https://books.google.es/books?hl=es&lr=&id=59jqanSN0mwC&oi=fnd&pg=PR9&dq=disney+and+big+data&ots=_G3MFLBFU9&sig=IpB2Hs_nYrghKqpgSZM-6h_Vm1E#v=onepage&q=disney&f=false

The Walt Disney Company. (s. f.). Disney – Leadership, History, Corporate Social Responsibility. Recuperado 25 de febrero de 2021, de https://thewaltdisneycompany.com/about/#-5

Durante toda la historia la movilización ha sido un factor muy importante para el ser humano. A lo largo del tiempo el servicio de taxis dominó el mercado en la mayoría de países. Sin embargo, en 2009 una idea transformó y revolucionó la forma de movilizarnos. Se creó una plataforma para solucionar el problema del servicio de transporte donde se buscaba que a través de tu teléfono tengas un vehículo en el lugar adecuado y en el momento preciso.

El generador de esta idea fue Travis Kalanick, el nació en Los Angeles, USA en 1976. Buscando innovar la movilización decidió implementar un plan de negocios basada en la economía colaborativa. Es decir, que él no quería tener empleados a quienes pagarles un sueldo, él simplemente quería unir conductores con consumidores a través de una aplicación. Así que en 2009 se fundó Ubercab, esta empresa se basaba en pedir un taxi desde una aplicación. Al tener una gran acogida en 2010 se lanzó la aplicación en San Francisco. Al tener bastante éxito muchos inversionistas decidieron invertir en la empresa y así fue como crecieron a diferentes ciudades. En 2012 se cambiaron de nombre a Uber y el resto ya es historia.

En un principio, al tener pocos consumidores, Uber manejaba toda la información manualmente. Pero en vista de que empezó a existir un crecimiento exponencial en la empresa teniendo más consumidores y más conductores, la aplicación necesitaba manejar mayor información. Esto provocó que la mayor parte de sus inversiones se vayan en plataformas para poder manejar los datos y lograr que la aplicación funcione correctamente. Como uber menciona “Uber Engineering está comprometida con el desarrollo de tecnologías que crean experiencias impactantes y fluidas para nuestros clientes. Estamos invirtiendo cada vez más en inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) para cumplir con esta visión” (Hermann, J. 2017).

Al tener el objetivo de tener una aplicación y una plataforma eficiente, Uber decidió contratar científicos de datos. Estos ayudaron a la empresa para crear algoritmos y para crear un mejor manejo de los datos y así poder tener un mejor manejo dentro de la aplicación. Lograron recopilar todos los datos en una misma plataforma. “Usaban una amplia variedad de herramientas para crear modelos predictivos (R, scikit-learn , algoritmos personalizados, etc.). Algunos científicos e ingenieros de datos podían construir en un corto período de tiempo con herramientas en su mayoría de código abierto.” (Holler. A, 2019). Como se menciona, existió mucha dificultad y muchas herramientas para poder manejar esa cantidad de datos.

Después de pasar por todos estos desafíos, Uber logró crear una plataforma revolucionaria llamada Michelangelo “En Uber, nuestra contribución a este espacio es Michelangelo, una plataforma interna de aprendizaje automático como servicio que democratiza el aprendizaje automático y hace que escalar la IA para satisfacer las necesidades de las empresas sea tan fácil como solicitar un viaje.” (Hermann, J. 2017). Esta plataforma fue diseñada para administrar datos, evaluar e implementar datos, hacer predicciones en tiempo real, monitoreo y aprendizaje automático. Generando herramientas escalables, confiables, reproducibles, fáciles de usar y automatizadas.

En conclusión, creo que Uber ha tenido que adaptarse rápidamente en el mundo digital y de datos. Esto ha sido su factor diferenciador y el punto clave de su éxito. Ya que esto le permite tener muchas predicciones en tiempo real y le ayuda a tomar mejores decisiones, también este gran manejo de datos hace que todo sea mucho más eficiente y funcione mejor. Por otro lado, esto funciona para tener un marketing digital mucho mejor por lo que se puede vender mucho más. Por esto considero que Uber es un gran ejemplo de cómo se debe manejar los datos para beneficiar a tu empresa.

Bibliografía:
Hermann, J. (2017, September 5). Meet Michelangelo: Uber’s Machine Learning Platform. Retrieved February 4, 2021, from Uber Engineering Blog website: https://eng.uber.com/michelangelo-machine-learning-platform/

Holler, A. (2019, October 16). Evolving Michelangelo Model Representation for Flexibility at Scale. Retrieved February 5, 2021, from Uber Engineering Blog website: https://eng.uber.com/michelangelo-machine-learning-model-representation/

¿Sabías que el creador de una de las marcas de vehículos pioneras y más reconocidas a nivel mundial como Chevrolet terminó su vida en la miseria y siendo un trabajador más para poder sobrevivir?

Chevrolet es una empresa dedicada a elaborar todo tipo de vehículos teniendo en su arsenal una gama diversa de automóviles y camiones con su industria matriz en Detroit ubicada en los Estados Unidos, Chevrolet pertenece al grupo General Motors Company quien es el principal y más grande productor de vehículos del mundo, portando en su abanico la firma de Chevrolet quien es la principal marca distribuida por General Motors Company considerada así por su gran acogida de ventas en los últimos siglos. Chevrolet se encuentra en varios mercados como es el caso de: América del Sur, América del Norte y en los últimos años ha ingresado al mercado en el territorio africano y asiático.

Para empezar, es importante considerar los hitos históricos que engloban a Chevrolet. ¿Cómo nace el nombre Chevrolet? Louis Joseph Chevrolet nacido en Suiza en el año de 1878, su padre de oficio relojero fue quien le incentivo y sembró en él, la destreza de la mecánica, cuando cumplió los 10 años de edad Louis y su familia tuvieron que mudarse a Francia donde tuvo la oportunidad de trabajar en un taller que se dedicaba a la reparación de bicicletas, incursionado en el medio años más tarde crea su primer invento que fue una bicicleta a la cual la denomino Frontenac. Cuando cumplió 15 años descubrió el increíble mundo que engloba a los autos, en donde años más tarde se convirtió en chofer de competencias automovilísticas. Para el año 1911 Louis Joseph comienza con la idea de construir su propio automóvil, pero aun no contaba con la preparación suficiente, así que realizo una asociación con el Ing. Etienne Planche que le ayudo a pulir sus conocimientos, pero esto no acabaría aquí, tiempo después Louis Chevrolet no encontraba quien apoyara económicamente su proyecto y es aquí en donde conoce a un comerciante de nombre William Duránt quien no dudo dos veces y acepto inmediatamente crear una asociación para en el año 1912 sacar al mercado el primer vehículo que en honor a su creador lleva el nombre de Chevrolet Classic Six, desde sus inicios Chevrolet revoluciono y lidero el mercado de vehículos siendo este uno de los más vendidos, pero a pesar de ellos Louis Chevrolet no era dueño ni de la décima parte ya que su socio lo habría estafado a tal punto que para poder sobrevivir tuvo que vender el poco porcentaje de acciones que le correspondía llegando al final de sus días en extrema pobreza. (Guest, 2021, p.3,5)

General Motors es una de las empresas que tuvo que pasar de ser una de las pioneras a nivel mundial a tener una crisis económica a tal nivel que llevo a la quiebra a General Motors Corporation por varios años. Con el pasar del tiempo General Motors arranco con la reestructuración de su empresa en la que paso de ser General Motors Corporation a General Motors Company en donde empezó a corregir todos y cada uno de sus errores e implementar nuevas estrategias, una de ellas vino de acuerdo al avance con pasos agigantados de la tecnología con la implementación del Big Data. General Motors Company ha experimentado un cambio fuerte y todo se debe a la recopilación de un sin número de datos masivos que sirven para saber que ofrecer, cuando hacerlo y cómo hacerlo para poder llegar a sus clientes y tener éxito en su empresa (EcuRed,2020).

En la actualidad General Motors Company se encuentra aún en medio de la trasformación TI, implementando más personal y a su vez desarrollando su propia base de datos que es nada más y nada menos que empezar a recopilar y almacenar la mayor cantidad posible de datos que sirvan de apoyo para que su industria logre llegar a vender y cada vez ser más eficaz y eficiente a la hora de ofrecer sus productos.  La innovadora base de datos de General Motors Company ya consta con aproximadamente 3 petabytes que es la cantidad de almacenamiento de datos en un sitio web elaborada específicamente para perfeccionar el desarrollo de sus vehículos, la calidad de los mismos, su manera de adquirirlos, su logística y por su puesto el marketing para sus ventas entre otros datos. General Motors Company ejecuta 3 formas de Big Data que va desde la telemática en sus vehículos, hasta desarrollar perfiles de sus clientes con el propósito de presagiar su fabricación y distribución a la hora de vender, básicamente una planta de información usada para elaborar autos.

El rendimiento en el concesionario es la primera implementación que consiste en combinar métodos de información geográfica y el análisis big data para obtener una mejora en el desempeño de los distribuidores, este tipo de análisis espacial o mapeal se comparten con el distribuidor para que puedan ver la demografía, sus características de ubicación para entender a los clientes. Según Three Use Cases of How General Motors Applies Big Data to Become Profitable Again. General Motors hoy gracias al análisis de sus datos sabe que a sus clientes no les interesa transitar por alado de sus distribuidores que les convenga mejor si eso les beneficiara con un descuento al momento de adquirir un vehículo, pero a pesar de ellos no recurrirán a lo mismo cuando su vehículo requiera algún servicio técnico, este tipo de análisis le permite conocer mejor a su cliente a la hora de ofrecer o lanzar al mercado algún automóvil. (2021, párr.3,4). 

El marketing personalizado de General Motors cuenta con un presupuesto arriba de los 2.000 millones de dólares anuales con lo que puede llegar a un sin número de clientes potenciales, pero en vez de llegar de una manera más general al público han implementado el uso del big data para obtener perfiles específicos de sus verdaderos clientes lo que les permite segmentar de mejor manera su mercado. A través de la combinación de los datos de sus clientes y los datos demográficos General Motors sabe a qué publico dirigir o distribuir cierta gama de vehículos y a que publico no hacerlo por ejemplo en américa del sur y a países específicamente como Ecuador, Venezuela, Colombia, Perú no se puede comercializar una gama de vehículos igual a los vehículos que se comercializan en Europa, por simples y claras razones una de ellas es la posición económica no es igual la de América del sur con la de Europa, entonces gracias a la obtención de datos General Motors puede saber que vehículos sacar a distintos tipos de mercado y que vehículos no para que esto no afecte su producción y ventas.

La Telemática y coches inteligentes conectados, para General Motors la telemática es la fuente de dinero que le genera la mayor cantidad de ahorros, para ser exactos de hasta $800 por vehículo. Hoy en día para nadie es nada nuevo que los vehículos vengan con una infinidad de sensores que ayuden prácticamente a tener control del funcionamiento de todas las partes del auto y General Motors se concentra en los sensores y telemáticas dentro del vehículo lo que le permite brindar a sus clientes seguridad y confianza al adquirir sus automóviles. Los autos con esta telemática ofrecen varios beneficios tanto al dueño como a sus fabricantes ya que al tener acceso a los datos del vehículo ambas partes pueden emitir y recibir información que les permita obtener diagnósticos de cómo va su vehículo y de los mantenimientos que este necesita para poder tener el vehículo en excelentes condiciones. (2021, p.1).

Estas tres aplicaciones de General Motors marcan el inicio de lo que será un gran cambio y avance en su industria a través de Big Data, actualmente se encuentran trabajando en otras aplicaciones de Big Data como es el caso de una tableta en la que permitan al vendedor buscar el inventario, los proyectos, los estímulos de un automóvil mientras atienden un cliente, con lo que General Motors está percibiendo un cambio cultural fuerte para transformarse en un motor de datos.     

Bibliografía

General Motors – EcuRed. (2020). Ecured.cu. https://www.ecured.cu/General_Motors

 Guest3a7d8c. (2021). Chevrolet una pasión. Slideshare.net. https://es.slideshare.net/guest3a7d8c/chevrolet-una-pasin

‌Rubén Fidalgo. (2015, December 4). Qué significa el logo de Chevrolet.

Autocasión; Autocasión. https://www.autocasion.com/actualidad/reportajes/que-significa-el-logo-dechevrolet#:~:text=La%20marca%20Chevrolet%20se%20funda,los%20primeros%20a%C3%B1os%20del%20autom%C3%B3vil.&text=Si%20el%20nombre%20procede%20del,tiene%20su%20origen%20en%20Francia

‌ Tinsa. (2015). Tinsa Tasaciones Inmobiliarias. Tinsa Tasaciones Inmobiliarias. https://www.tinsa.es/blog/historia/general-motors-la-historia-de-un-referente-de-la-industria-del-automovil/

Three Use Cases of How General Motors Applies Big Data to Become

Profitable Again. (2021). Three Use Cases of How General Motors Applies Big Data to Become Profitable Again. Datafloq.com. https://datafloq.com/read/three-use-cases-general-motors-applies-big-data-be/257

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PepsiCo es conocida como una empresa multinacional muy poderosa establecida en los Estados Unidos que se dedica a la producción, fabricación y distribución de distintos aperitivos y variedad de bebidas, aún que ha ido expandiendo su portafolio estos últimos 5 años. Esta empresa ya se encuentra en más de 200 países, tales como como Colombia, México, República Dominicana, Argentina, Guatemala, Venezuela y Uruguay.

            La empresa nació en 1923 gracias a Caleb Bradham, el cual tenia la intención de crear una bebida que ayude a la digestión y como estimulante, pero debido a la caída del azúcar, la empresa quebró y paso a manos de Roy Megargel. En 1936 doblo sus beneficios y se posiciono como presidente Walter Mack. Tuvieron varios conflictos a inicios y durante la segunda guerra mundial, sin embargo, continuaron con la creación de nuevas plantas de extracción de azúcar y embotellamientos. En 1965 se posiciona como presidente de la compañía Donald Kendall en donde Pepsi-Cola se une a Frito-Lay para convertirse en PepsiCo Inc. En ese mismo año la empresa lanza la primera botella plástica en la historia.

            Esta empresa usó el BigData como principal fortaleza para llegar a duplicar sus ventas y “comienzan un proyecto de consultoría y analítica avanzada con LUCA con el fin de entender mejor tanto a sus clientes como a los consumidores” (LUCA,2019). Lo que hicieron fue identificar insights o aprendizajes ejecutables para el negocio, el cual consiste en modelos analíticos que combinan la fuente de datos de un cliente, y demás fuentes externas.

            Lo que hace en general la plataforma de Big Data que tiene PepsiCo es que aconseja a las tiendas que productos comprar, donde colocarlos y hasta que promociones lanzar, además el lanzamiento de Quaker Overnight Oats le permite a la empresa identificar alrededor de 24 millones de hogares y donde dirigir su producto, saber en que lugar hay mayor probabilidad de que los usen, y crear las promociones adecuadas para cada sitio. Y no solo aplica para lo que venden, si no para las personas que lo hacen “PepsiCo cuenta con estrategias para su selección de personal, reclutamiento y capacitación” (Wikipedia, 20121)

            Además, PepsiCo hace uso de la inteligencia artificial para la lectura de millones de datos de su BigData y clasificarlos por categoría, lo que facilita el trabajo de distribución y producción de más de 10 productos que ellos poseen en su portafolio, por consiguiente, establecer puntos muy específicos de sus segmentos seleccionados y tener un crecimiento del 80% en su primer lanzamiento del uso de las herramientas ya mencionadas.

            En conclusión, desde el principio esta empresa decidió innovar, desde las botellas, hasta hoy en la actualidad el uso de millones de datos de las personas. El BigData ha ayudado en gran manera a un sin numero de empresas, pero PepsiCo es un claro ejemplo de cómo su producción puede aumentar si tan solo se ordena la gran información que se dispone en estos tiempos, y ordenara de manera que la empresa pueda no solo interpretar los resultados si no aplicarlos al mundo real.

Referencias bibliográficas:

https://es.wikipedia.org/wiki/PepsiCo

https://empresas.blogthinkbig.com/segmentacion-avanzada-pepsi-html/

Alphabet.Inc es una multinacional creada el 10 de agosto de 2015, su CEO es Larry Page y como Presidente Ejecutivo tenemos a Serguéi Brin los principales creadores de Google. En Althabet.Inc su principal filial es Google, un proyecto universitario creado en (1998) con el objetivo de administrar, distribuir y organizar datos en internet. Alphabet.Inc se comercializa a través de internet a nivel mundial. Google es una gran empresa en cuanto a la recopilación de datos se refiere ya que al adquirir los datos de sus usuarios, también los ofrece de manera indirecta a diferentes empresas tanto pequeñas, medianas y grandes,  por lo que todos podrían acceder a ella, actualmente su sede se encuentra en Mountain View, California, Estados Unidos.

Alphabet.Inc reconocida por Google ha ido creciendo a nivel mundial siendo el principal canal directo para las búsquedas en internet gracias a su eficacia, sin dejar de lado todas las empresas bajo su nombre que buscan facilitar mejorar la vida de sus usuarios. En la actualidad podemos ver cómo la empresa ha sido de gran ayuda y de ha ido adaptando a los cambios que la sociedad requiere en el momento que lo necesita como lo fueron el incremento de las ventas por medio de internet, popularizar sitios de empresas con ayuda de Marketing Digital, encontrar lugares gracias a sus mapas satelitales, y ayudar ofreciendo a las empresas de forma indirecta métodos de venta eficaces con los datos que Google posee de sus usuarios es por esto que su crecimiento ha colaborado a diferentes empresas a descifrar el comportamiento del consumidor debido a su manejo de datos, lo que ha permitido conocerlos a profundidad y que Google cada vez clasifique de forma efectiva a sus usuarios y logre  satisfacer sus necesidades de manera más acertada. Sin embargo es importante resaltar como Google con los años a facilitado la manera de adquirir los datos de sus usuarios que no es hasta la actualidad que provocó un llamado a la atención de los usuarios de cuánta información personal pueden tener google.

Google fue casi vendida en 2002 por Yahoo! Ya que intentó su compra por 3.000 millones de dólares que Google rechazó en la actualidad Google se encuentra valorada en un aproximado de más de 100.000 millones de dólares al año y que sigue incrementando debido a que Google se ha adaptado a los cambios y se encuentra en la búsqueda de nueva tecnología dándole cara al futuro, Google sin duda está entre las empresas más innovadoras con visión hacia el futuro como Amazon, Tesla, etc.

“9 de octubre de 2006 Google se hizo con YouTube, superando a competidores como Microsoft, Viacom o Yahoo!, por 1.650 millones de dólares.”

[1]R. (2018, 26 septiembre). Dos décadas de Google: los hitos que han hecho al gigante de internet tal y como lo conocemos. Marketing Directo. https://www.marketingdirecto.com/digital-general/digital/dos-decadas-de-google-los-hitos-que-han-hecho-al-gigante-de-internet-tal-y-como-lo-conocemos

“Google rastrea y recopilar el historial de navegación de los consumidores y otros datos de actividad en la web, independientemente de las medidas de protección que los consumidores adopten para proteger la privacidad de sus datos”

[2] Vega, G., & M.C.M. (2020, 3 junio). Google afronta una demanda de 5.000 millones por recolectar datos de usuarios en modo incógnito. EL PAÍS. https://elpais.com/tecnologia/2020-06-03/google-afronta-una-demanda-de-5000-millones-por-recolectar-datos-de-usuarios-en-modo-incognito.html

Es por esto que es importante resaltar la importancia de la IA para lograr los estándares donde se encuentra actualmente Alphabet.Inc. Como empresa buscan aprovechar los datos adquiridos de sus usuarios en su almacenamiento y sus análisis de datos para así lograr el dominio en los diferentes campos ya sea salud, telecomunicación, web, etc. Alphabet.Inc como las diversas empresas tecnológicas están avanzando sin parar hacia el futuro, involucrándose en los diferentes campos. En la actualidad muchas personas recurren a revisar sus síntomas en caso de enfermedad obteniendo diagnósticos a un solo click y totalmente gratis. Si bien es cierto la tecnología ayuda a las personas en la actualidad en múltiples tareas facilitando la vida de los usuarios y es algo cierto que la era tecnológica va creciendo y ahora Google es la empresa que sabe cómo aprovechar su recopilación y manejo de datos, sin embargo, se debe llegar a un acuerdo sobre la privacidad en cuanto a datos y dar a conocer estas alternativas de privacidad forma más global para que las personas se sientan seguras con su interacción con internet. Sin duda, Alphabet.Inc y todas sus empresas ven hacia el futuro, ofreciendo más facilidad a los usuarios, sin embargo, al ser una empresa que tiene acceso a la información personal de todos sus usuarios y al manipular información privada del mundo puede llegar a generar grandes coyunturas ya que tenemos que tomar en cuenta que bajo Google están las principales empresas de uso diario de las personas lo que le brinda un gran poder sobre nosotros, nuestros datos, localización y lo que buscamos, es por ello que se debe buscar llevar las cosas de forma más responsable con sus usuarios para generar una gran relación en cuanto a quien maneja nuestros datos y no se llegue a grandes controversias como han ido pasando hasta la actualidad.

 Bibliografía:

H.W. (2021, 1 septiembre). Alphabet.Inc quiere liderar el sector salud utilizando su dominio en el análisis de datos. ESIC. https://www.esic.edu/rethink/tecnologia/alphabet-quiere-liderar-el-sector-salud-utilizando-su-dominio-en-el-analisis-de-datos

Nieto, N. (2014, 19 febrero). Google crea Google Capital para invertir en empresas. ComputerHoy. https://computerhoy.com/noticias/internet/google-crea-google-capital-invertir-empresas-9382

[1]R. (2018, 26 septiembre). Dos décadas de Google: los hitos que han hecho al gigante de internet tal y como lo conocemos. Marketing Directo. https://www.marketingdirecto.com/digital-general/digital/dos-decadas-de-google-los-hitos-que-han-hecho-al-gigante-de-internet-tal-y-como-lo-conocemos

[2]Vega, G., (2020, 3 junio). Google afronta una demanda de 5.000 millones por recolectar datos de usuarios en modo incógnito. EL PAÍS. https://elpais.com/tecnologia/2020-06-03/google-afronta-una-demanda-de-5000-millones-por-recolectar-datos-de-usuarios-en-modo-incognito.html

¿Logrará ser la primer empresa mas grande de supermercados usando big data?

Carrefour es una empresa francesa multinacional, que lanzo a la fama la idea de hipermercados, encargada en comercializar varios productos en sus supermercados e hipermercados. Se especializa en la distribución alimentaria al por menor en todo el mundo mediante sus tiendas físicas y plataformas web. La empresa Carrefour cuenta con tiendas en Europa, Asia, Latinoamérica y África, alrededor de 11.969 tiendas distribuidas a lo largo de los continentes. Por tanto, es catalogada como la numero uno en Europa y segunda en todo el mundo. Finalmente, su primera competencia es la multinacional Walmart de estados unidos.

Carrefour nace en Francia en el año 1959, creando su propia idea de hipermercados. Por tanto, los creadores Fournier y Defforey llamaron Carrefour, porque su primer hipermercado se encontró en la calle cruce de caminos, de ahí proviene el nombre.  (Codespa, 2003). Desde que empezaron ellos tenía plasmada la idea de expandirse y de dar un servicio o producto con costos bajos. Por tanto, algunos hitos importantes son:

1. Primer hiper mercado mas grande del país es en el año 1963 que se ubica en Paris, Francia.
2. En 1965 Carrefour se expande hacia el extranjero, obteniendo su primer local en el extranjero situado en la ciudad de Bélgica
3. En 1999 Carrefour se posiciona en el mercado como la primera empresa de distribución alimentaria mas grande de Europa. (Codespa, 2003)
4. En el año 2001 Carrefour opta por entrar a la era tecnológica y crea su página web “ www.carrefour.es“. En este mismo año se crea la Fundación solidaria Carrefour, con el objetivo de ayudar al medio ambiente. (Carrefour, 2015)
5. En el año 2003 tiene previsto ver un sotward para mejorar el rendimiento de su empresa, por otro lado, este mismo año, buscan ser inclusivos y utilizan pequeños agricultores de Ecuador para abastecer algunos productos a sus supermercados.
6. En el año 2005 opta por utilizar “la plataforma Powercenter de informática”. (Computerworld ,2015)
7. En el 2007 la página web es un éxito, promediaron con 10,991 establecimientos en 30 países.   (Carrefour, 2007. pág. 12)
8. En el año 2012 Carrefour entrar en el mercado de China abriendo 21 hipermercados.
9. En el año 2015 Carrefour cuenta con otra línea de servicios, ya sea seguros, gasolinera, agencias de viaje.
10. En el año 2017 Carrefour rompe un récord de establecimientos en toda España cuentan con 181 nuevos supermercados, adquiriendo un total de 871 establecimientos en todo el país. (Romera, 2017)

Carrefour es una de las más grandes empresas de distribución alimentaria al por menor en el mundo, por tanto, almacena un millón de Datos. La empresa busca simplificar y prevenir mediante el almacenamiento de datos, caídas, perdidas y mejorar su servicio por el cambio contaste de la era tecnológica. Un problema que tiene la empresa es la gran cantidad de datos que almacena en su sistema de Bussines Intelligence. Por otro lado, el sistema que optaran por implantar es la “la plataforma Powercenter de informática” en el año 2003 a 2005. (Computerworld, 2015).  En cambio, en el año 2020 debido a la pandemia Carrefour optara por utilizar EAGLE, una plataforma de Big Data, que uno de sus principales indoles de la plataforma es saber sobre el consumidor, es decir que compra y que le gusta comprar. (Carrera,2021)

En el año 2005 la empresa se ve sumergida en uno de sus principales problemas que es administrar de forma correcta la gran cantidad de datos que recopilan de su empresa, debido a la gran cantidad de sucursales que tienen el mundo, siendo así, utilizaran la plataforma Powercenter de informática, esta plataforma se basa en integrar simultáneamente los datos de diferentes establecimientos, para así, observar y comparar las experiencias buenas o malas que tuvieron ciertos establecimientos. Todos los datos del Powercenter son almacenados en el Datawerehouse, además se probaron varias plataformas para escoger cual implementar. Un Powercenter es una plataforma donde te da rapidez para observar los datos, administrar correctamente la información, Carrefour logra implementar este sotward para acceder de manera más rápida a cierta información: ya sea en su sistema de suministro, estrategias de marketing, datos innecesarios para la evaluación de la empresa, en el área contable, administrativa, etc. Los resultados notorios de esta plataforma fueron; acceder de manera rápida a la base de datos en todas las aéreas de negocio, mejorar y controlar su sistema de suministro y sobre todo manejar las estrategias de marketing en la era tecnológica. Está implementación tuvo un éxito rotundo para mejorar dichas áreas nombradas anteriormente. (Marketingdirecto, 2005).

Los resultados y beneficios que tuvieron por esta implementación son:

1. Al implementar esta plataforma el Datawerehouse funciono de manera eficiente y rápido.
2. Podemos recopilar datos claros y concisos, es decir que no se desviara del tema escogido para saber claramente que necesita la empresa y el consumidor.
3. Ayuda en todas las áreas del negocio, a nivel administrativo, te muestra las compras de los clientes, a conocer las ganancias diarias de cualquier sucursal, cuadros de cierres mensuales, etc.
4. Además, es tan rápido, que la información se actualiza al comienzo de cada día.

En el año 2020, debido a la pandemia Carrefour se ve en otro problema y es planear otras estrategias de marketing, ya que, la pandemia hizo que los consumidores cambiaran de gustos, por tanto, Carrefour ahora debe descubrir que nuevo les atrae. Es así, que su factor principal es el nuevo consumidor, para efectivizar sus estrategias de marketing. Esta plataforma se basa en la tecnología mediante las plataformas digitales, perseguir y buscar información del comprador que le beneficie al big data, mide y analiza cada movimiento que haga por internet, por lo general se encarga de saber que días compras, que productos no mas compras, que marcas prefieres, cuantas promociones compras, ocupas cupones. Mediante este análisis descubren, que cereal combina con el tipo de leche que consumes, para dar estrategias en esos productos. Esta plataforma EAGLE cuenta con una tecnología Big Query de Gogle, que analiza tu lista de compras, es decir, el recibo de todos tus productos almacenando los datos para ser estudiados en la plataforma y para poder tomar diferentes estrategias, para que consuman más. Gracias, a esta plataforma los markethers se encargan de reconocer cada segmento de mejor manera, encuentran patrones de compra impulsivas, siendo así, el área de marketing realiza campañas de gran impacto. (Carrera, 2021)

Gracias a esta plataforma, se dieron cuenta del interés que tiene el consumidor por la salud y estar mas unidos que nunca debido a la pandemia, por tanto, realizan una campaña nombrada ¨Brinda por lo más importante¨, esta campaña se realiza por los meses de Navidad donde el concepto es brindar por la salud. En estos meses Carrefour logra incentivar y conmover a su consumidor energía positiva, algo que necesitaba en tiempos difíciles.

Fuente: Statista: Ingresos procedentes de las ventas netas de Carrefour a nivel mundial

Analizando la imagen tuvieron una caída muy grande en el año 2019, por tanto, la implementación de EAGLE ayudara a recuperar las ventas debido al cambio constante del consumidor.

Resultados al utilizar estas plataformas hacia la empresa Carrefour:

1. Almacenar gran cantidad de datos de manera rápida y eficaz.
2. Eficiencia en el Trabajo
3. Ganancias y posicionamiento de mercado a gran escala.
4. Administración de muchos Datos de manera fácil.
5. Mejora continua y búsqueda de innovación.
6. Estrategias de marketing de gran impacto.

Conclusiones: Carrefour a nivel mundial es la segunda empresa más grande de distribución alimentaria, todas las plataformas que ellos utilizan son para mejorar y facilitar su zona de trabajo, mediante la inteligencia artificial, big data, bussiness intelliges, almacena gran cantidad de datos, ya sea, en la parte administrativa, en información personal de sus clientes, proveedores, etc. Estas plataformas sirven para que la empresa lleve un orden financiero, estratégico y de índole de crecimiento. Una de las metas mas grande que tienen en el momento la empresa Carrefour es ser la primera a nivel mundial.

Referencias:

Carrera, J. (2021). Carrefour presenta Eagle: su plataforma de Big Data para saber qué te gusta y qué vas a comprar. Business Insider. https://www.businessinsider.es/carrefour-presenta-eagle-plataforma-big-data-saber-te-gusta-comprar-896603

Carrefour. (2005). Carrefour es elegida como web shop del año. Notas de prensa Carrefour. Recuperado por: https://www.carrefour.es/grupo-carrefour/sala-de-prensa/noticias2015.aspx?tcm=tcm:5-37856

Carrefour. (2007). Hechos relevantes 2007. Informe anual de Carrefour España. https://www.carrefour.es/_includes/pdfs/Informe-Anual-2007.pdf

Carrefour. (2008). Informe centros comerciales 2008. Recuperado de: https://www.carrefour.es/_includes/pdfs/informe-anual-2008.pdf

Carrefour. (2015). Informe de Actividad y compromiso 2015. https://www.carrefour.es/_includes/pdfs/informe_anual_2015.pdf

Codespa, F. (2003). Carrefour: como contribuir en las cadenas de distribución inclusivas. Notas para el desarrollo. Recuperado por: https://www.codespa.org/app/uploads/Voluntariado-Corporativo-Carrefour.pdf

Computerdworld, F. (2005). Centros Comerciales Carrefour estandariza sus procesos de integración de datos. Implanta la plataforma Powercenter de informática. Recuperado de: https://www.computerworld.es/archive/centros-comerciales-carrefour-estandariza-sus-procesos-de-integracion-de-datos

Mercado, L. (2021). Carrefour incrementa sus ganancias un 17,90% en 2020 gracias al coronavirus. https://www.libremercado.com/2021-02-18/coronavirus-beneficia-carrefour-incremento-ganancias-179-2020-6711070/

MarketingDirecto. (2005). Centros comerciales Carrefour estandariza sus procesos de integración de datos con informática powercente. Recuperado de:https://www.marketingdirecto.com/marketing-general/marketing/centros-comerciales-carrefour-estandariza-sus-procesos-de-integracion-de-datos-con-informatica-powercenter

Romera, J. (2017). Carrefour batirá en 2017 el récord de aperturas en España con 182 súper. El economista. https://www.eleconomista.es/distribucion/noticias/8231029/03/17/Carrefour-batira-en-2017-el-record-de-aperturas-en-Espana-con-182-super.html

La innovación tecnológica se enfoca cada vez más en el estudio humano y en la recolección masiva de datos a medida de que se necesita conocer más al usuario y sus necesidades. Apple INC; es una empresa que se ha venido dedicando a este proceso ya varios años; empresa la cual se ha desarrollado en el mercado de la venta y desarrollo de tecnología; por ello es destacable presentar su caso. El progreso tecnológico de Apple ha sido muy destacable en el mundo de la tecnología llegando a tener mucha información de sus clientes para poder innovar cada vez más y brindar un servicio efectivo a sus clientes. La amplitud de la empresa ha llegado a todo el mundo y sus medios de comercialización son por medio de tiendas físicas y mediante internet, donde han logrado hacer que sus productos lleguen a todo el mundo. A continuación, se presentarán las formas y los desafíos que Apple ha tenido que pasar para llegar a ser una de las empresas con mayor impacto comercial tecnológico del mundo. 

Apple INC; es una multinacional que se dedica a la producción y comercialización de tecnología en el mundo, la empresa apareció en 1976 gracias a Steve Jobs y Steve Wozniack. En un inicio se dedicaban a la producción de ordenadores siendo pioneros de la empresa; siguiendo con este enfoque de mercado durante al menos 10 años, hasta que con la entrada del año 2000 la tendencia de producción comenzó a cambiar y comenzaron a ampliar su producción.(Biografía, 2017) En el año 2001 las nuevas tendencias tecnológicas avanzaron ampliando así sus horizontes y comenzaron a hacer nuevos productos de tecnología; entre los que más se destacan se encuentra el IPod junto con el sistema operativo OS X, ya que la era digital tendría un nuevo enfoque de simplificar acciones, ya que con este podrías almacenar tus fotos, videos y música en un mismo dispositivo. (Historia, 2021) Pocos años después en el 2007 aparece el famoso Iphone, el cual ha sido uno de sus productos insignia y ha sido además el que más ventas ha tenido en la historia de la compañía. Junto con esto, en el 2015 aparece el Apple Watch siendo este otro cambio de mercado y de producto objetivo que Apple decide realizar; siendo este aún más importante debido a que fue la cara para continuar con el desarrollo de la digitalización del mundo. 

El procesamiento de datos masivos hoy en día es uno de los principales medios de innovación para las empresas, ya que de esta manera logran conocer como está actuando su consumidor y de esta manera innovan sus métodos de trabajo para así lograr brindar un servicio eficaz y volver de esta manera aún mas sencillo el mundo tecnológico. Apple Inc, es una de las empresas que mejor maneja el procesamiento de datos, de tal forma que ha sido de ayuda para la creación de nuevos productos y también para la colaboración de proyectos con empresas de diferentes índoles en principal de la medicina. Sin embargo, hay que recordar que Apple en un inicio no tenía todo el conocimiento necesario para ser un ícono tecnológico; por ello se analizará los medios en los que la empresa se ha venido desarrollando a lo largo de los años en el mundo de la Big Data. Por lo que ellos decidieron innovarse y entrar en la grande competencia del manejo de datos para no quedarse atrás dentro de esta carrera tecnológica.

En un inicio para Apple el desarrollo de la Big Data fue todo un reto; la competencia tecnológica comenzaba a entrar en auge, donde empresas como Google y Sony ya tenían cierta experiencia en el manejo de la Big Data. (Historia, 2021) Todo esto gracias a que no tenían sistemas de procesamiento de información, si no que personas expertas en el caso se encargaban de la recopilación de datos, las cuales evidentemente no lograban cubrir las exigencias del mismo. (Marr, Linkedin , 2015) Pero sin mucha demora apple consiguió ser uno de los principales desarrolladores y procesadores de tecnología en el mundo; gracias a su gran impacto en el mercado de teléfonos moviles en el 2007, consiguieron expandir ampliamente su mercado y así inició la recopilación de información masiva. Previamente se habían venido realizando estudios para mejorar el desempeño del Ipod, ya que este era un producto muy eficaz para la reproducción de multimedia, pero vieron que tenía ciertas limitantes; ya que la tendencia apuntaba a que se compraba un Ipod y aparte un celular de otra marca. Ante esto, Apple decidió simplificar de cierta forma este proceso, al crear su producto insignia, lo cual les signficó un éxito rotundo ya que gracias a este, Apple se convirtió en la primera empresa en ganar 1 billón de dólares en ventas. (Lee, 2018)

A medida que la empresa iba ganando más experencia en el manejo de información, se volvieron más competitivos, y supieron desarrollar de manera eficaz nuevos productos que ayudarían a cumplir con sus objetivos; la búsqueda de la simplicidad y conexión completa entre todos sus dispositivos. Ellos buscaban que la conectividad entre los diferentes productos de apple sea una herramienta para que las personas se encuentren más conectadas. Por ello con el desarrollo de la nube (Icloud); ellos se vieron capaces de desarrollar un espacio para el mejor desarrollo de tecnología y el paso de información a través de este medio. (Apple, Apple, 2021) La competencia siempre ha sido una cuestión que preocupación para las grandes empresas, sin embargo Apple siempre ha estado un paso adelante; y además otra complicación que la empresa ha sabido solucionar de manera eficaz ha sido el desarrollo de tecnología como tal, ya que comprtir información entre diferentes dispositivos fue un reto que supieron sobrepasar eficientemente. 

El uso y manejo del análisis de datos en la empresa fue un factor que ayudó a la misma a que esta de desarrolle de manera muy efectiva. Apple ha venido innovando sus productos y sus servicios en base al criterio de sus clientes; todo esto gracias a la evaluación que estos realizan mediante sus productos para comentar acerca de su experiencia con los sistemas operativos. Además, apple siempre está recolectando información de manera contínua como parte del funcionamiento de los equipos. (Marquez, 2015)  Esta información ha ayudado a crear las diferentes versiones de Iphone para diferentes mercados y clientes (Iphone 11, Iphone 11 pro MAX), viendose un beneficio mutuo en tema de ganancias y desarrollo de tecnología. Otro beneficio del procesamiento de datos ha sido el apoyo al medio ambiente por parte de la empresa ya que la digitalización de los datos han sido una ayuda a bajar los niveles de contaminación, viendose así un beneficio indirecto del manejo de datos por parte de la empresa. Se conoce que Apple realiza solicitudes a sus clientes para que ayude a generar mejoras en sus productos, esto se realiza de manera anónima y además también se recopilan datos acerca del uso de los productos. Como caso específico el apple watch, con el cual se ha evaluado de una manera más directa al usuario. Y con este producto se destaca un caso específico; donde en 2015 se realizó un convenio entre Apple e IBM para generar un estudio acerca de la salud de los usuarios que posean apple watch, para de esta manera generar alternativas de consumo de alimentos que ayuden a que el usuario tenga mejor actividad. (Marr, Tech target, 2015) Todo esto, basandose en la información recopilada por parte de los relojes. 

            La inteligencia artificial también ha jugado un papel muy importante en el desempeño eficaz de Apple, ya que gracias a Siri, ellos han sido capaces de llenarse de mucha información valiosa de los clientes ahora de una manera aún más sencilla. Ya que Siri es una aplicación que es capaz de escuchar la información que se esta buscando o hablando, y en base a códigos la aplicación siempre va a tratar de ayudar con el manejo de la misma. (Apple, Apple, 2021) Además, de que siri como tal tiene acceso a mucha información de la web, por lo que cuando se realiza una búsqueda, siempre se da a conocer información válida sobre el producto o tema que se quiera proporcionar. Otra virtud de siri es que puede manejar el equipo mediante el control por voz, dado que tiene este sistema de reconocimiento auditivo y la total libertad para navegar dentro del celular para de esta manera agilitar los procesos de búsqueda o cual sea la actividad requerida por el usuario. (Marr, Tech target, 2015) El manejo de este sistema ha hecho que Apple se vuelva una empresa muy cotizada por la simplicidad de sus productos y el facil manejo de los mismos, ya que el sistema operativo y el alcance de información es muy sencillo de manejar por parte de los usuarios. Esto ha generado que cada vez más se busque mejorar el producto como tal y así brindar una mejor experiencia del mismo a los usuarios y hasta de una manera, volver a estos dependientes de la marca para que se automaticen sus actividades, ya que al día de hoy existe un producto Apple para todas las actividades; siendo esto un beneficio muy importante para la empresa; por ello es que la empresa cada vez conoce más a sus clientes y se crea una relación entre la marca y el consumidor que hace que se genere empatía en la compra; siendo este un factor importante para sus ventas. 

El desarrollo tecnologico siempre impulsará a la innovación y al cambio en el proceso de obtención de datos. Las nuevas tecnologías ocuparan un nuevo campo de trabajo en donde el que sepa manejarlas de mejor manera será el más exitoso. Apple va en un buen camino con el manejo y procesamiento de datos; el cual ha sido de mucha ayuda para que ellos alcancen el éxito que tienen hoy en día, tanto para el desarrollo de nuevos productos, la innovación de las diferentes plataformas, la busqueda de conectividad y simplificación de actividades y procesos, entre otros más usos que se han observado que la información que proporcionan los usuarios es muy valiosa. Queda mencionar que cada vez se buscará mejorar el sistema tecnológico para que de esta manera los productos hagan del día a día una experincia mucho más comoda y amigable. Y sin duda Apple Inc, es una de las empresas que mejor está acoplandose a este mundo de cambios constantes. 

Bibliografía

Apple. (2021). Apple. Obtenido de Apple at work: https://www.apple.com/es/business/ 

Apple. (2021). Apple. Obtenido de Compartir información de análisis, diagnóstico y uso con Apple : https://support.apple.com/es-mx/HT202100 

Biografía, H. (11 de 2 de 2017). Historia- Biografía. Obtenido de Historia de Apple: https://historia-biografia.com/historia-de-apple/ 

Historia, C. (7 de 1 de 2021). Curiosfera. Obtenido de Historia de Apple – Origen y creador: https://curiosfera-historia.com/historia-de-apple/

Marr, B. (22 de 5 de 2015). Tech target. Obtenido de Cómo Apple usa Big Data para impulsar el éxito: • https://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/how-apple-uses-big-data-to-drive-success

Lee, D. (27 de 9 de 2018). BBC NEWS MUNDO. Obtenido de Apple-I: cómo era el primer modelo de computadora fabricado por Apple (que acaba de venderse por US$375.000) : https://www.bbc.com/mundo/noticias-45666192 

Marquez, J. V. (2015). Academia. Obtenido de Análisis estratégico de la empresa apple inc.: • https://www.academia.edu/16551632/An%C3%A1lisis_Estrat%C3%A9gico_de_APPLE_Inc

Marr, B. (15 de 4 de 2015). Linkedin . Obtenido de Apple & IBM Team Up For New Big Data Health Platform : https://www.linkedin.com/pulse/apple-ibm-team-up-new-big-data-health-platform-bernard-marr/

Walmart es una de las empresas más grandes y poderosas del mundo. La multinacional americana funciona como una cadena de hipermercados que genera ingresos millonarios cada semana; pues, al vender productos al por menor, Walmart tiene un éxito inigualable a escala mundial. El lema de la empresa está enfocado en “ahorrar dinero y vivir mejor”; y según BBVA (2018) dicha cadena “tiene 20.000 tiendas en 28 países”. La sede principal de Walmart está ubicada en Bentonville, Arkansas, pero la compañía no opera solamente en Estados Unidos sino también en Canadá, México, Chile, Brasil, Argentina y Centroamérica. Además, la multinacional es conocida como “Asda” en el Reino Unido, “BestPrice” en India y como  “GrupoSeiyu” en Japón. Por otro lado, Walmart también se maneja mundialmente por medio de los almacenes conocidos como Sam’s Club, los cuales son una extensión de la cadena.

La mente maestra detrás de Walmart es Sam Walton, quien inauguró la primera tienda en 1962. Sin embargo, para alcanzar el éxito que lo caracteriza, Walton tuvo que sobrepasar varios obstáculos; comenzando por el hecho de que nació en una familia humilde. Cerca de 1942 Walton se enlistó para ir a la guerra, pero regresó a casa en 1945 y fue ese mismo año cuando abrio su primera tienda departamental. Cinco años más tarde, se mudo a Arkansas parar abrir “Walton’s 5&10”. (Diario de Finanzas. s/p. 2020). Esta tienda ofrecia precios realemente bajos y eso aseguró su rapido éxito. En 1962 el socio de Walton, Bob Bogle, le sugirió cambiar el nombre de la empresa, y así es como surgió el -ahora- mundialmente conocido “Walmart”; título que nace gracias a un juego de palabras entre el apellido de Sam Walton (walt) y la palabra mercado en inglés (mart).

Ahora bien, ¿qué sabemos sobre Walmart y su relación con el Big Data[1]? Pues, la cadena de hipermercados lo utiliza de diversas maneras aprovechando los beneficios que el análisis de datos otorga a su empresa. Walmart tiene un amplio ecosistema de big data el cual, todos los días, procesa múltiples terabytes de datos nuevos y petabytes de datos históricos. (ProjectPro. s/f).  Los sistemas de análisis que posee Walmart analizan aproximadamente 100 millones de palabras clave diariamente; pues, el objetivo principal del big data en Walmart “is to optimize the shopping experience for customers when they are in a Walmart store, or browsing the Walmart website or browsing through mobile devices when they are in motion.” (ProjectPro. s/f). El Big Data en Walmart permite que la empresa tenga un contacto directo con el cliente por medio de aplicaciones como Savings Catcher; la cual alerta a los clientes cuando el supermercado competidor reduce el costo de un artículo que ese cliente ya compró. La aplicación envía un cupón de regalo al cliente para compensar la diferencia de precio y así no llamar su atención para que continúe comprando siempre en Walmart.

De igual manera, la multinacional utiliza el big data en el área de farmacia realizando simulaciones que descubren cuántas prescripciones médicas se reciben diariamente para identificar el tiempo más ajetreado durante un día o un mes. (Walmart Staff. 2017. s/p). Por otro lado, Walmart está testeando cómo utilizar big data para mejorar la experiencia del ‘checkout’ en las tiendas “by using predictive analytics, stores can anticipate demand at certain hours” (Walmart Staff. 2017. s/p). Al hacer esto, se puede incluso determinar cuantos cajeros necesitan estar presentes en un día y hora específicos. Asimismo, Walmart utiliza simuladores para comprender y rastrear el recorrido de su mercancía, desde el muelle hasta la tienda; optimizando rutas y minimizando la manipulación de productos antes de que estos lleguen al cliente[2]. (Walmart Staff. 2017. s/p). Por medio del análisis de datos, Walmart reconoce preferencias y patrones de compra de los clientes; y así, la compañía puede “accelerate decision-making on how to stock store shelves and display merchandise”. (Walmart Staff. 2017. s/p). Ergo, el análisis de big data proveé una mirada interna de los productos y de las marcas que más benefician a la compañía. Finalmente, el análisis de datos permite que Walmart identifique las preferencias de los compradores para desarrollar una experiencia de compras personalizada y encantadora. (Walmart Staff. 2017. s/p).

Como vemos, Walmart utiliza la minería de datos para descubrir patrones en las ventas, y un ejemplo conocido de aquello fue cuando la empresa descubrió que las ventas de tartas de fresa aumentaron 7 veces antes de un huracán. (ProjectPro. s/f). Walmart rastrea a cada consumidor individualmente recopilando información sobre lo que compran, dónde viven y cuáles son los productos que más les gusta. Walmart está aprovechando los datos de las redes sociales para conocer los productos que están de moda y así exhibirlos en las tiendas.

En conclusión, se puede demostrar que Walmart, al ser una empresa tan poderosa a nivel mundial hace uso del big data de manera eficiente y beneficiosa para su crecimiento. El objetivo que busca Walmart al utilizar big data es conocer a sus clientes, entenderlos y ofrecerles lo que buscan de manera eficiente y cómoda. Al ser una empresa tan grande, Walmart tiene muchas problemáticas por resolver con el apoyo de big data, y han implementado un departamento eficaz que permite a la compañía abordar cada problemática por medio del análisis de datos. Los desafíos que ha demostrado tener Walmart es principalmente la competencia de otros supermercados que ofrecen precios bajos a sus clientes; sin embargo, se han ideado maneras de enfrentarlos -justamente- gracias al big data. Hoy por hoy Walmart conoce a sus clientes por redes sociales, principalmente, pero también por supuesto por patrones de comportamiento en las compras, horarios, y productos que se adquieren. Ha quedado entonces claro que Walmart es una empresa que usa efectivamente el big data.

Bibliografía:

BBVA. (2018) “Tres multinacionales explican cómo el ‘big data’ revolucionó su negocio”. Big Data. Septiembre, 10. Tomado de: https://www.bbva.com/es/tres-multinacionales-explican-big-data-revoluciono-negocio/

Diario de Finanzas. (2020). La historia detrás de Walmart: ¿por qué la tienda se llama así? Octubre, 18. Tomado de: https://eldiariodefinanzas.com/la-historia-detras-de-walmart-por-que-la-tienda-se-llama-asi/

ProjectPro. (2021). “How Big Data Analysis helped increase Walmarts Sales turnover?”. Enero, 25. Tomado de: https://www.dezyre.com/article/how-big-data-analysis-helped-increase-walmarts-sales-turnover/109Walmart Staff. (2017). “5 Ways Walmart Uses Big Data to Help Customers.” Agosto, 17. Tomado de: https://corporate.walmart.com/newsroom/innovation/20170807/5-ways-walmart-uses-big-data-to-help-customers

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[1] “Big Data (…) describe el gran volumen de datos, tanto estructurados como no estructurados, que inundan los negocios cada día”. (PowerData. s/f). Pero lo importante del big data no es la cantidad de datos que se consiguen sino lo que las empresas deciden hacer con ellos posteriormente. De allí surge el beneficio que puede otrogar el big data si este es bien manejado.

[2] De igual manera, el big data colabora, en este caso, para minimizar costos y organizar horarios de transportes.

American Airlines es la aerolínea más grande del mundo debido a la gran cantidad de aviones que conforman su flota, “son más de 950 aviones que llevan el emblema americano, muchos pasajeros en los EE.UU. y en todo el mundo estarán familiarizados con sus aviones.” (Suarez, 2019) Esta empresa opera vuelos programados en una extensa red rutas nacionales e internacionales en América del Norte, el Caribe, América del Sur, Europa y Asia, zonas en las que se encuentran sus 9 sedes. Su sede principal se encuentra en Forth Worth Texas mientras que su base de mantenimiento se encuentra en Tulsa.

La empresa inicia en la década de 1930 cuando el empresario E. L Cord creó el conglomerado de American Airlines, mediante la conformación de un equipo crearon a la aeronave insignia para la época de la compañía el DC-3 quien realizó vuelos a New York y Chicago, esta aeronave permitía el transporte de pasajeros junto con su equipaje. Se enfocaron en mejorar la experiencia de los pasajeros por lo que crearon el aeropuerto de La Guardia en New York además del Admirals Clubs, membresía exclusiva de American Airlines, el cual seguía siendo igual de exclusivo como lo es hasta la fecha. En la década de los 80 esta aerolínea empezó a utilizar los Boeing debido a los avances tecnoligicos que posesina, y desde los años 2000 se ha conocido que tiene Joy Ventures con diversas aerolíneas en países como Gran Bretaña y Japón. En el 2013 US Airways y AA se fusionan para así crear la aerolínea más grande en cuestión de flotas.

A lo largo de toda su trayectoria American Airlines ha tenido que lidiar con problemas financieros, estancaciones debido a la innovación por parte de la competencia, y principalmente el cambio de pensamiento que ha tenido el mercado. El combatir con todos estos problemas no ha sido fácil para la compañía, sin embargo han logrado salir victoriosos frente a cada percance que se ha presentado en su camino debido a que todas las estrategias de fusión, alianzas, e innovación dentro de la compañía han surgido gracias al constante seguimiento que le brindan al mercado mediante el seguimiento de datos.

Sus famosas Joy Ventures con British Airlines y la agregación de vuelos hacia ciudades de Japón provino de un análisis que realizaron dentro del mercado de las aerolíneas en las cuales notaron que durante el 2010 estos países se encontraban en un pico de la barrera turística por lo que al ya ser reconocidas como una empresa grande dentro del mercado decidieron generar estas alianzas para así potencializar su marca aún más en el mercado. Pese a que lograron concretar estas alianzas, “AMR Corporation la empresa matriz de American Airlines, sufrió algunos problemas financieros” por lo que se declararon en quiebra en el 2011. Para combatir con esta nueva amenaza presentada American Airlines decidió realizar un recorte en sus gastos el cual solo fue cuestión de revisar los libros y deshacerse de todas las flotas con problemas técnicos manteniendo únicamente aquellas en funcionamiento y las nuevas que estaban por llegar.

Durante 2012 American Airlines redujo sus vuelos en un 2% y empezó a considerar ofertas de fusión por parte de compañías como US Airways, JetBlue, Alaska Airlines, Frontier Airlines y Virgin America. La ganadora por así decirlos fue US Airways pese a que había mejores ofertas por parte de las otras aerolíneas y ya existía una asociación con JetBlue, AA escuchó a su mercado lo que más caracterizaba a esta aerolínea era el patriotismo americano que tenían y en varias de las encuestas de calificación de los servicios, los americanos se sentían cómodos y seguros viajando en una empresa tan patriota como lo es American Airlines.

En conclusión, una empresa a la cual se la podría considerar compleja como lo es American Airlines ha sabido como manejar sus extensas flotas, crisis financieras, mercado competitivo, y e innovación con el tiempo gracias a su constante revisión de datos que arroja el mercado, no es nada complejo es solo cuestión de revisar las tendencias, escuchar a los clientes, y saber cómo manejar los números en sus casi 90 años en el mercado han tenido que afrontar guerras, desestabilizaciones, e inflación pero y aun así siguen en pie como la aerolínea más grande del mundo.

Referencias

American Airlines. (2021). Obtenido de https://www.aa.com/i18n/aadvantage-program/aadvantage-program.jsp?locale=es_US

El desafío que enfrenta American Airlines para concretar la mayor fusión aérea de la historia. (4 de Mayo de 2013). Obtenido de Emol.Economía: https://www.emol.com/noticias/economia/2013/05/03/596778/el-desafio-que-enfrenta-american-airlines-para-concretar-la-mayor-fusion-aerea-de-la-historia.html

Suarez, J. (2019). La historia de American Airlines. Obtenido de https://www.buckerbook.es/blog/la-historia-de-american-airlines/

Ma.Fernanda Silva 207066-Analisis de Datos

Desigual es una compañía que hace parte de la industria de la moda, esta marca es caracterizada por su singularidad. Sus principales productos que comercializa es ropa de vestir, bolsos, zapatos y accesorios, tiene seis categorías de productos, mujer, hombre, niños, deporte, accesorios y zapatos. También realiza diferentes colaboraciones como María Escoté, Esteban Cortázar, Mickey Mouse, etc. Está presente en 107 paises con más de 428 tiendas en total y tiene oficinas en más de 15 paises. Genera alrededor de 2.700, empleos, consta con 4 centros de logística y 10 canales de distribución.

Desigual es creado en el año de 1984 en Barcelona por Thomas Meyer, llega con el diseño de una chaqueta que hoy se considera uno de los primeros productos conocidos como upcycling en el sector de la moda. Peret quien es un diseñador gráfico, fotógrafo, ilustrador y escultor español fue quien creo el primer logotipo de la marca, mientras que Tonet Sunyer fue el creador de la primera tienda en el puerto de Ibiza en el año de 1986.

En el año 2006 Desigual empieza a internacionalizarse y llega a Singapur y así se abre espacio en el mercado asiático, en el año 2009 llega a New York y en el 2010 Desigual llega a Latinoamérica con su primera tienda en la ciudad de Colombia.

En el año 2020 siguen innovando con su nuevo lema «Life is awesome» (Desigual, 2020)

Desigual se vuelca al big data y se alía con la empresa ´´First Insight«, esta empresa es especializada en soluciones de analítica predictiva. Con este aliado Desigual obtendrá información acerca del desarrollo del producto desde los datos obtenidos de los consumidores, es así como tomar decisiones acerca de precios y ofertas dirigidas al consumidor final se volverá más sencillo ya que la información que poseen será mayor.

Desigual tuvo un fenómeno de caída en el 2015 es por eso que en el 2017 ya van por su tercer año de transformación. En el año 2016 Desigual finalizo con una caída del 7,7% en sus ventas (918,4 millones de dólares) (MODAES, 2017).

En la actualidad Desigual se encuentra en un proyecto de rediseñar sus tiendas con el ´´New Store Concept´´ que trata sobre la sostenibilidad y la digitalización, una de las herramientas que más llaman la atención que se están implementando en algunas tiendas son el ´´Mishipay, de escaneo de código de barras y self checkout´´ (Carmona, 2021).

En el último año Desigual ha invertido alrededor de 115 millones de dólares buscando reforzar la estrategia de marketing conocida como omnicanalidad (combina canales digitales, físicos y análogos para poder interactuar con sus consumidores).

Uno de los últimos proyectos de Desigual se llama ´´Desigual Digital Academy« en el cual habla sobre como ayudaran a sus clientes multimarca en el proceso de transformarse digitalmente, lo que Desigual quiere lograr con este nuevo proyecto es que se transforme en principal referente de digitalización. Su principal herramienta para lograr esta transformación es la de brindar webinars para dar a conocer las diferentes herramientas que deben utilizar como, por ejemplo: ´´herramientas para ayudar en la gestión y activación de redes sociales, la mejora del posicionamiento en Google o la creación de una plataforma de ecommerce« (G., 2021)

En conclusión, podemos ver como Desigual una marca de ropa que posiciona tendencias y sobre todo una de las primeras en ser amigable con el medio ambiente vemos como no se ha quedado atrás con el tema de big data y machine learnig para así poder automatizar y digitalizar sus tiendas para que el consumidor encuentre una necesidad donde non la tenía. También vemos como este paso al mundo tecnológico le ha ayudado en gran escala en la crisis sanitaria y poder integrar sus franquicias en nuevos mercados.

Bibliografía

Carmona, I. (2 de Agosto de 2021). MODAES. Obtenido de Desigual pone guapo su retail con 50 renovaciones en el primer semestre: https://www.modaes.com/empresa/desigual-pone-guapo-su-retail-con-50-renovaciones-en-el-primer-semestre-es.html

Desigual. (2020). Desigual. Obtenido de ¿Qué es Desigual?: https://www.desigual.com/es_ES/corporate/about-us/

G., L. J. (18 de Mayo de 2021). MODAES latinoamerica. Obtenido de Desigual se acerca al multimarca y sus franquicias con un programa de digitalización: https://www.modaes.com/back-stage/desigual-se-acerca-al-multimarca-y-sus-franquicias-con-un-programa-de-digitalizacion-es.html

MODAES. (4 de abril de 2017). MODAES. Obtenido de Desigual se fortalece en ‘big data’ y se alía con la tecnológica First Insight: https://www.modaes.com/empresa/desigual-se-fortalece-en-big-data-y-se-alia-con-la-tecnologica-first-insight-es.html

Produbanco es una institución financiera en Ecuador, posicionada como el tercer banco más grande del país, cuenta con 101 agencias a nivel nacional y un personal de 3100 trabajadores. Su enfoque estratégico expuesto en su página web menciona es consolidar su diversificación y crecimiento por medio de la trasformación cultural y de esta manera ser líder digital para ofrecer a sus clientes experiencias valiosas, enmarcado en una administración completa del riesgo, asumiendo el compromiso de sostenibilidad y responsabilidad socio empresarial.

En su página web podemos encontrar información sobre su trayectoria, la cual inicio en 1978 atendiendo únicamente al sector corporativo, a partir de la primera década ampliaron sus segmentos de negocio. En 2014 Grupo Promerica adquirió la mayoría de las acciones de Produbanco, de esta manera inicio un proceso de consolidación con Banco Promerica Ecuador y en octubre se convirtió en una sola institución financiera. Todos los clientes de Banco Promerica Ecuador pasaron a formar parte de Produbanco. En su trayectoria ha sido merecedor de diversos reconocimientos a nivel nacional e internacional que lo posicionan como un banco prestigioso del país. Actualmente su calificación de riesgo es de AAA- que se refiere a los valores cutos emisores y garantes cuentan con una fluida capacidad de pago de capital e intereses, además el signo del que viene acompañado puede ser un más que indica la capacidad de subir de categoría, pero en este caso se encuentra un signo menos a manera de advertencia de un descenso de categoría inferior. A pesar de ser así sigue estando posicionada en una de las mejores categorías emitida por dos Calificadoras de Riesgo: BankWatch Ratings y Pacific Credit Rating.

Produbanco accedió a la transformación digital en 2017 para mejorar la experiencia del cliente, por eso ha usado las soluciones para la protección de información de Veritas Access Appliance migrando sus respaldos en cinta a este almacenamiento de disco. Este cambio tiene varias ventajas, entre estas la protección, gestión, recuperación y almacenamiento de información por diferentes periodos de tiempo y administrando de manera eficiente sus ciclos de vida. A principios de 2020 el 80-90% de los datos y sistemas bancarios, aplicación satélite, máquinas virtuales y correos electrónicos se respaldaron en el disco.

La recuperación de datos en caso de desastre es mucho más rápida. Como institución financiera debe cumplir ciertos requisitos sobre la información que posee y utiliza por diferentes periodos de tiempo, por lo que el banco tiene la responsabilidad de proteger cierta información. El uso de Veritas redujo notablemente el tiempo apropiado para la creación de copias de respaldo y la recuperación de datos de almacenamiento de corto y largo plazo. Con esta actualización digital se realiza el proceso de Batch cada noche en el cual procesan información de transacciones y es más fácil recuperar la información de cualquier sitio y no solo eso, sino que también la recuperación de un sistema completo es mucho más seguro y eficiente.

Actualmente Produbanco cuenta con una estructura organizacional de Transformación Digital de Produbanco encargada de la gestión de datos de manera estadística-matemática. Mediante el uso de análisis descriptivo, predictivo y cognitivo se diseñan ofertas de valor en el lugar y momento adecuado ya que se profundiza el conocimiento sobre de clientes y sus comportamientos al momento de realizar compras.

Cuenta con un sistema tecnológico que le permite la obtención, almacenamiento y análisis de información por medio del uso de técnicas como Machine y Deep Learning, Geo analítica, Inteligencia Artificial y Robotización de Procesos con el fin de tomar decisiones basado en la Data. También aporta en la gestión comercial y de riesgos, en la formación de campañas de marketing e incluso en los procesos de selección de talento humano.

De manera que Produbanco se enfocó en almacenar los datos en Big Data para su uso generalizado para la toma de decisiones. La sostenibilidad y responsabilidad social es un tema importante para Produbanco, por esto almacena la información referente a sus cuentas verdes, sobre clientes, categorías de sostenibilidad, fondeadores, certificaciones y sectores cubiertos de cada proyecto realizado, la cual es analizada y visible mediante el programa de PowerBi.

Mediante una plataforma de negocio propia del banco se realiza una clasificación de riesgos ambientales y sociales que permite mantener a SARAS (Sistema de Análisis de Riesgos Ambientales y Sociales) aliado con el sistema principal Prometeus que es una herramienta B2B Y B2C para analizar información, de esta manera el Big Data de Produbanco es capaz de generar reportes de manera automática y tener información de riesgo ambiental y social en tiempo real.

El análisis de datos, la definición estratégica y la toma de decisiones con base en este, han aportado al cumplimiento de algunas de sus metas y generaron valor para sus clientes. La gestión de la data es indispensable para Produbanco y se ha transformado en un factor clave para la innovación digital del mismo.

Bibliografía

Produbanco: una organización direccionada por la data

Produbanco transforma gestión de datos y reduce el tiempo de recuperación ante desastres

Haz clic para acceder a informesostenibilidadyrse2019.pdf

https://www.produbanco.com.ec/qui%C3%A9nes-somos/produbanco/enfoque-estrat%C3%A9gico/

https://www.produbanco.com.ec/qui%C3%A9nes-somos/produbanco/informaci%C3%B3n-institucional/

En el año de 1963, ubicados al centro de Quito, se fundó Etatex. Empresa que desde sus inicios se dedicó a la venta de moda y textiles.

En el año 1995, por motivos de innovación y renovación para sus consumidores, Etatex cambió su nombre por uno nuevo: Etafashion. Desde sus inicios, hasta el dÍia de hoy es una empresa que, propone moda y tendencias para la familia ecuatoriana como su principal objetivo. Actualmente tienen 21 Tiendas en todo el Ecuador con presencia en las 7 ciudades principales como son: Quito, Guayaqui, Cuenca, Ambato, Ibarra, Machala y Manta

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Para el análisis de Datos en la industria de la moda se vinculan varios objetivos como:

Por lo que podemos ver que el análisis de datos en la industria de la moda nos sirve para predecir y poder ofrecer los productos en base a la demanda ya existente del mismo.

En etafashion se está comenzando a implementar el análisis del comportamiento del consumidor básico, según los productos que tienen mayor rotación, metraje cuadrado y participación de marcas en perchas vs las ventas que generan. Para este caso se reviso y analizó participación y el crecimiento de la marca SALOMÉ. Etafashion por el mometo utiliza Etafashion utiliza excel y tablas dinámicas para el análisis de sus datos. Dada la cantidad de datos que generan cada día podrían realizar muchas mñas predicciones y analíticas, por lo que podemos concluir que la innovación en el área tecnológica se esta quedando de lado, deberían considerar en abrir un departamento de análisis de datos para volverse igual de fuertes que su competencia como De Prati o RM que venden el doble que ellos a pesar de estar en la misma industria.

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Aquí se indicarán varios ejemplos su información para el análisis de sus datos, mediante el uso de tablas dinámicas de Excel:

• Participación de SALOMÉ en ventas por tienda 2019 vs 2021 comparando con: Laura, Hugs and Kisses y Salomé. Donde se puede ver que, en el 2021 Salomé ha tenido una rotación del 40% en comparación de Laura con el 19% y Hugs con el 21%
• De igual manera tenemos la participación por tienda de la marca que en promedio es de un 5% por tienda para sumar el 100%

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En estos gráficos se puede ver que, claramente existe un problema de rotación en perchas ya que después del confinamiento por el Covid se quedaron con la mercadería estancada del 2020 y no tienen el mismo volumen de pedidos como antes

. En la reunión que se tuvo se encontró que, los productos se encuentran destallados y no hay variedad de modelos, además de que faltan los colores básicos y prendas de moda. No existe un espacio defininido por marcas para que los clientes puedan reconocer las marcas existentes en piso. Además de que para un espacio tan pequeño no es rentable tener  la disposición tantas marcas ya que todo se mezcla a la hora que los clientes eligen su prenda. Están con sobre stock en sus bodegas debido a la mala organización del visual del piso.

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Para resolver este problema:

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En conclusión , Etafashion debería abrir su mente a las nuevas soluciones tecnológicas que existen hoy en día, para mejorar sus predicciones de ventas y el análisis de datos, como existe ahora la nueva métrica del Media Impact Value, que es cuanto y que tan reconocida es tu marca en el mercado y como esta trae el retorno en ventas dependiendo de lo que tu posile consumidor piense de ti.

MIV se convierte en un valor de referencia, lo que facilita la comparación de la marca con la de sus competidores a lo largo del tiempo. La evolución anual del MIV te muestra si el rendimiento de tu marca está alineado con las tendencias de tu mercado y te ayuda a evaluar mejor tu marca. Es importante que Etafashion se empiece a comparar con los que les va mejor que ellos en esta industria para mejorar sus ventas y con esto la rotación de los productos.

Referencias:

Sitio Etafashion EC. (s/f). Etafashion.com. Recuperado el 22 de noviembre de 2021, de https://www.etafashion.com/?gclid=Cj0KCQiA-eeMBhCpARIsAAZfxZAIEy0kKproUpB-0nPLXhphtlG0OGG2KpGnfH-Phx6vtPHgO-O4KjgaAt4IEALw_wcB

Referencia Interna e información provista por compradoras de Etafashion.