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“Las empresas modernas necesitan una estrategia basada en los datos”

“Las empresas modernas necesitan una estrategia basada en los datos”
#tecnología
11 de julio de 2018
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No es nuevo decir que los datos son “el nuevo oro” o el “nuevo petróleo”, sin embargo la mayoría de las organizaciones siguen sin poder convertirlos en valor. De esto se habló ayer en Ciudad de México, en el marco del lanzamiento mundial de IBM FlashSystem 9100 al cual asistió Digital House.  Esta nueva solución consta de hardware con tecnología All-Flash y software con machine learning para que las empresas que optan por la infraestructura on-premise puedan convertir los datos en conocimiento para tomar mejores decisiones de negocios. De esta manera, la infraestructura para que las compañías puedan ser data-driven está disponible. Incluso, también hay opciones para aquellas que prefieren contar con servicios relacionados en la nube o una alternativa mixta llamada multicloud. Pero más allá de estas particularidades, con la tecnología sola no alcanza: se necesitan profesionales idóneos que crean en el valor de los datos y sepan cómo transformarlos en información de valor. “Las empresas modernas necesitan una estrategia basada en los datos para asegurar la innovación y la competitividad”, expresó Eduardo Gutiérrez, Country Manager de IBM México durante la presentación. Según datos de IBM, las organizaciones que analizan los datos masivos y toman acciones en función de éstos, tienen 7 veces más de probabilidades de anticiparse a las tendencias del mercado, en comparación con las firmas que no consideran a este recurso. Además, tienen 14 veces más chances de superar los objetivos anuales planteados, y 10 veces más de oportunidades de tener un mejor desempeño en el mercado comparado con sus competidores. Dado que, según el World Economic Forum, apenas 10% de los datos se recopila en un formato que permite analizarlos y compartirlos fácilmente, las empresas que tomen la delantera, estarán mucho mejor posicionadas que aquellas que tarden en darle a los datos el valor que se merecen.

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Los lenguajes de programación favoritos, según 15.000 desarrolladores

Miles de programadores web full stack de todo el mundo se expresaron en Twitter días atrás para opinar acerca de cuáles son sus lenguajes de programación favoritos, en base a seis criterios:  El primero que aprendieron, el que les causó más dificultades, el que más usan, el que odian, el que más aman y el que recomiendan para principiantes.Tras obtener datos de unos 15.000 desarrolladores,  Victoriano Izquierdo  analizó los tuits con la herramienta de análisis científico de datos Graphext obteniendo, como resultado, que Javascript, Python, Java y C# lideran el ranking de los lenguajes preferidos. Este resultado coincide con otros sondeos realizados en todo el mundo. Por ejemplo, la última encuesta anual de desarrolladores de JetBrains, llevada a cabo a principios de este año, así como los índices TIOBE, el PYPL, entre otros.  Este ranking es ideal para aquellos que quieren aprender a programar, porque da cuenta de las opiniones en primera persona de aquellos que ya están recorriendo su camino dentro del campo de la programación web.

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Estudiar en Digital House es una de las mejores cosas que me pasaron en la vida

¿Por qué estudiaste en Digital House?Elegí Digital House porque varias personas me recomendaron la institución, y de hecho, estudiar en Digital House fue una de las mejores cosas que me pasaron en la vida porque el campus es genial, aprendí a programar aplicaciones móviles Android y conseguí empleo rápidamente.¿Qué te parecieron los profesores?Los profesores son muy buenos. Cada vez que alguien tiene una duda la resuelven en dos minutos, y el material que ofrecen para trabajar es increíble.¿Cómo fue tu experiencia de búsqueda laboral?Esto fue todo una sorpresa porque tuve una recomendación por parte del profesor, y al otro día me llamaron para una entrevista, y luego de ir a esa cita me pidieron que me realice el examen pre-ocupacional para entrar. Para este proceso, el programa de Desarrollo Profesional de Digital House me ayudó un montón porque me permitió mejorar mi perfil en LinkedIn y a optimizar mi CV.¿Recomendarías estudiar en Digital House?Totalmente, porque los cursos que imparten te dan las herramientas para trabajar en cualquier ámbito en el que uno se quiera desarrollar con respecto a la programación.

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Cómo determinar las palabras clave ideales para el contenido web

Dentro del marketing digital, Las palabras clave (keyword) son un elemento fundamental. De hecho, estos términos deben ser contemplados al redactar contenidos para websites ya que, si utilizamos las palabras correctas, mejorará el posicionamiento del sitio en los buscadores. Además de esto, en lo que respecta al SEO (Search Engine Optimization), identificar las palabras clave correctas también puede ayudar a entender mejor a la audiencia, medir el sentimiento de la marca y hasta monitorear a los competidores.  Para identificar las palabras clave se recomienda efectuar una serie de pasos:  1. Listar los temas relevantes: Acá el objetivo es ponerse en el lugar de un usuario para determinar cuáles son los vocablos relacionados al website. Por ejemplo, si hablamos de ciencia de datos, las palabras clave pueden ser “big data”, “Python”, “visualización” y “data scientist”, entre otras. Esta lista no es específica de palabras clave, sino que servirá para definir las keywords a utilizar para optimizar el SEO.  2. Recurrir a las sugerencias de Google: Luego hay que buscar esos temas en Google para ver qué sugiere este buscador. Por ejemplo, continuando con el tema de la ciencia de datos, si buscamos esta frase en Google aparecerán sugerencias sobre pdfs, cursos, definición, casos y mucho más.  3. Descubre búsquedas relacionadas: Para esto hay que ir a la parte inferior de la página de resultados de búsqueda y consultar los resultados que aparecen en el apartado de “Búsquedas relacionadas con __________ (la palabra clave buscada).Continuando el ejemplo del ciencia de datos, en el apartado de Google es posible encontrar búsquedas relacionadas que integran términos como: “ciencia de datos”, “importancia de la ciencia de datos” y “consultora ciencia de datos”, entre otros.  4. Filtrar la lista de palabras clave: Hay herramientas, como el Keyword Planner de Google u otras similares como Keywordtool.io, Moz Keyword Explore y BuzzSumo.  Para eso hay que cargar las palabras para consultar los volúmenes de búsquedas y tráfico estimado de cada término. Así es posible estimar cuántas impresiones o clics se pueden obtener.Una vez que se tiene toda esta información de las palabras clave, hay que prestar atención a variables tales como promedio más alto de consultas, clics e impresiones y clics.  Terminado este proceso, ya estamos listos para comenzar a redactar con el objetivo de generar contenidos de calidad para la audiencia, pero que al mismo tiempo sirvan para el posicionamiento SEO. Para releer más consejos, solo hay que hacer clic acá.