Datola - Comunidad de Analítica digital y datos

• #32 Gestión de datos de investigación

  La gestión de datos de investigación (RDM, por sus siglas en inglés) es un conjunto de prácticas y procesos que garantizan la organización, almacenamiento, preservación y uso compartido adecuados de los datos generados durante el curso de un proyecto de investigación. Con Ander Astudillo descubrimos los retos a los que se enfrenta esta nueva disciplina. Introducción (00:00:00) Importancia de la gestión (00:05:00) - La gestión de datos es crucial para la reproducibilidad y validez de la investigación científica moderna. Desafíos en la financiación (00:10:00) - Escasez de fondos específicos para almacenamiento y gestión de datos a largo plazo en investigaciones científicas. Consenso en estándares (00:15:00) - Dificultad de establecer criterios globales entre Europa y Estados Unidos sobre la gestión de datos de investigación. Almacenamiento en la nube (00:20:00) - El uso de la nube implica costos adicionales y requiere planificación financiera y técnica adecuada. Herramientas para la gestión de datos (00:25:00) - Hablamos de diferentes software. Educación en herramientas (00:30:00) - Necesidad de formar a investigadores en el uso de herramientas de gestión de datos, aspirando a sistemas intuitivos. Datos centralizados (00:35:00) - Ventajas de centralizar datos a nivel europeo para facilitar el acceso y colaboración entre instituciones. Enfoque multidimensional (00:40:00) - Gestión de datos abarca múltiples roles: investigadores, tecnología, bibliotecas, políticas, legales y seguridad. Colaboración interinstitucional (00:45:00) - La colaboración es clave para avanzar en investigación científica más allá de esfuerzos individuales. Metadatos semánticos (00:50:00) - Facilitan la interoperabilidad y reproducibilidad automatizada, mejorando la validez y acceso a los datos científicos. ---Capítulos--- (00:00:00) Introducción (00:05:00) Importancia de la gestión (00:10:00) Desafíos en la financiación (00:15:00) Consenso en estándares (00:20:00) Almacenamiento en la nube (00:25:00) Herramientas de gestión (00:30:00) Educación en herramientas (00:35:00) Datos centralizados (00:40:00) Enfoque multidimensional (00:45:00) Colaboración interinstitucional (00:50:00) Metadatos semánticos No te olvides de compartir y de subirte a la ola de Datola 🌊: 👉 Web: https://datola.es/ 👉 Blog: https://datola.es/blog/ 👉 News: https://datola.es/newsletter/ 👉 Twitter: https://twitter.com/datolaes 👉 LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/datola/ #podcast #datos #investigación

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  1:14:57
• #31 Datos en el sector industrial

  En Datola hablamos mucho del mundo digital y del marketing, pero los datos se utilizan en todos los sectores. Hoy queremos ampliar nuestros horizontes hablando con Duarte Borrás que nos contará cómo los datos ayudan a optimizar los procesos en el sector industrial. Intentaremos dar respuesta a las siguientes preguntas: ¿Con qué tipos de datos trabajas en tu día a día? ¿Cuáles son las fuentes de datos? ¿Cómo se asegura la calidad de los datos? ¿Qué tipo de dashboards se crean con esos datos? ¿A quién van dirigidos? ¿Existe también confusión a la hora de identificar qué significa cada métrica (distintas definiciones con el mismo nombre)? ¿Tenéis sistemas de monitorización? ¿Se automatizan las acciones ante una anomalía? ¿Qué tipos de análisis hacéis: descriptivos, predictivos…? (00:00) Introducción (05:35) Uso de Datos en el Sector Industrial (08:37) Diferencias entre Datos de Producción y Mantenimiento (11:32) Análisis Predictivo y Mantenimiento Industrial (14:40) Desafíos en la Recolección de Datos (17:27) Cultura de Datos en la Industria (23:17) Calidad de los Datos y su Impacto (27:11) Fuentes de Datos y su Estructuración (39:35) Generación de Dashboards y KPIs (45:40) El Rol de la Inteligencia Artificial en la Industria (51:48) El Valor del Dato en la Industria No te olvides de compartir y de subirte a la ola de Datola 🌊: 👉 Web: ⁠⁠⁠⁠https://datola.es/⁠⁠⁠⁠ 👉 Blog :⁠⁠⁠⁠https://datola.es/blog/⁠⁠⁠⁠ 👉 News: ⁠⁠⁠⁠https://datola.es/newsletter/⁠⁠⁠⁠ 👉 Twitter:  ⁠⁠⁠⁠https://twitter.com/datolaes⁠⁠⁠⁠ 👉 LinkedIn: ⁠⁠⁠⁠https://www.linkedin.com/company/datola/

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  56:55
• #30 Hablemos de CDPs

  Hoy queremos profundizar en los principios de funcionamiento y las ventajas que nos aporta integrar un CDP dentro de nuestra estrategia de datos. Para ello contamos con Eva Rodenas, CX Data Strategist en Tealium. Junto con Brais Calvo y Eva González, intentaremos dar respuesta a estas preguntas: ¿Qué es un CDP? ¿Qué diferencia hay entre un CDP, un CRM y un DMP? ¿Qué ventajas nos aporta implementar un CDP en una empresa? ¿Cuál es el mayor reto al implementar un CDP? ¿Cómo se integran los diferentes canales de datos? ¿Cómo se garantiza la privacidad y el cumplimiento normativo en un CDP? ¿Qué criterios debe tener una empresa en cuenta al seleccionar un CDP? (00:00) Introducción (02:42) Definición y funcionalidades de un CDP (08:07) Estrategias para la implementación de un CDP (11:46) Flexibilidad y Estructura de Datos en CDPs (14:48) Ciclos de Venta Proceso de Selección de CDPs (19:07) Expectativas y realidades en la implementación de CDPs (22:32) El papel de los CDPs en la optimización de recursos (29:43) La automatización y su impacto en la carga de trabajo (33:12) Desafios en la calidad de los datos (36:58) Unificación de datos y su impacto en la toma de (40:57) Diferencias entre CDP y CRM (43:45) Identificación de usuarios en CDP (45:13) Unificación de datos y su importancia (47:23) Personalización en tiempo real (49:15) Privacidad y manejo de datos (53:20) Confianza del cliente y el valor de los datos (54:45) El futuro de la recolección de datos No te olvides de compartir y de subirte a la ola de Datola 🌊: 👉 Web: ⁠⁠⁠https://datola.es/⁠⁠⁠ 👉 Blog :⁠⁠⁠https://datola.es/blog/⁠⁠⁠ 👉 News: ⁠⁠⁠https://datola.es/newsletter/⁠⁠⁠ 👉 Twitter:  ⁠⁠⁠https://twitter.com/datolaes⁠⁠⁠ 👉 LinkedIn: ⁠⁠⁠https://www.linkedin.com/company/datola/

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  58:30
• #29 La muerte del analista digital

  En esta edición debatimos sobre el futuro del analista digital. Con la participación de Pablo Visos, Victor Corral, Brais Calvo y Eva González,  reflexionamos acerca de una pregunta que cada cierto tiempo se nos viene a la cabeza: ¿Es inminente la muerte del analista digital? Intentamos responder a algunas de las preguntas más relevantes sobre la posible desaparición o transformación de este rol:¿Está en riesgo la profesión del analista digital con la llegada de la inteligencia artificial, automatización o la llegada de nuevas herramientas? ¿Qué habilidades crees que seguirán siendo valiosas en el futuro para un analista digital? ¿Dónde ves el valor añadido del analista digital en un mundo con herramientas cada vez más poderosas y accesibles para el análisis de datos? ¿Es realmente posible automatizar la intuición y el contexto cultural que un analista digital aporta en el análisis de datos? ¿Qué consejo le darías a un analista digital que teme perder su relevancia en la industria? ¿Es la muerte del analista digital solo un mito generado por el temor al cambio, o crees que estamos ante una realidad inevitable? ¿Podemos decir que la analítica digital está evolucionando o simplemente transformándose en una nueva disciplina? (00:00) Transformación profesional necesaria por la disrupción tecnológica. (08:32) Herramientas facilitan análisis antes impensables. (19:51) Entrenar mente: clave para evolución profesional. (27:47) Supervisión eficiente con especialización en áreas específicas. (38:28) Tecnología potente requiere experto para su implementación. (47:26) La IA ayuda, no reemplaza a especialistas. (50:41) ¿Las IAs actuales son realmente confiables? No te olvides de compartir y de subirte a la ola de Datola 🌊: 👉 Web: ⁠⁠https://datola.es/⁠⁠ 👉 Blog :⁠⁠https://datola.es/blog/⁠⁠ 👉 News: ⁠⁠https://datola.es/newsletter/⁠⁠ 👉 Twitter:  ⁠⁠https://twitter.com/datolaes⁠⁠ 👉 LinkedIn: ⁠⁠https://www.linkedin.com/company/datola/

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  56:42
• #28 Analíticas SaaS

  En esta ocasión ahondamos en las analíticas que se utilizan en un modelo de negocio tipo SaaS. Para ello contamos con David Pombar, que junto a los habituales Brais Calvo y Eva González intentan dar respuesta a las siguientes preguntas: ¿Qué tipos de análisis son interesantes en estas aplicaciones?  ¿Qué KPIs son los que se utilizan? ¿Qué herramientas se suelen utilizar? ¿Qué diferencias hay entre un SaaS B2B y uno B2C? ¿Se utilizan los datos para desarrollar nuevas funcionalidades o servicios o sigue pesando mucho la intuición/experiencia? ¿Cómo crees que va a impactar la IA en este tipo de aplicaciones? (00:00) Introducción (06:09 Usuarios recurrentes en entornos SaaS. (12:20) Roadmap como reflejo del estado de madurez de la compañía (18:11) Decisiones rápidas y cambios constantes en empresas. (27:18) Startups necesitan agilidad (36:43) Soluciones pequeñas inicialmente, escalables con aumento de datos. (40:36) Equipo B2B usa funcionalidades específicas según roles. (46:00) La adopción de funcionalidades buen UX. (58:40) La democratización del análisis de datos está creciendo. (01:03:53) Importancia de GDPR y seguridad en inversiones tempranas. No te olvides de compartir y de subirte a la ola de Datola 🌊: 👉 Web: ⁠https://datola.es/⁠ 👉 Blog :⁠https://datola.es/blog/⁠ 👉 News: ⁠https://datola.es/newsletter/⁠ 👉Twitter:  ⁠https://twitter.com/datolaes⁠ 👉 LinkedIn: ⁠https://www.linkedin.com/company/datola/

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