Big Data Eje II

 

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ACTIVIDAD ACTIVID AD EVALUATIV EVALUATIVA A EJE - WIKI

La Analítica de datos en el desarrollo de la política Como la Analítica de datos ayudó al expresidente Obama a ser reelegido

Presentado Por:

Andrea Marcela Gómez Rodriguez Danilo Andres Perez Ocampo Fredy Alexander Bautista

Docente:  Jorge Isaac Castañeda

Fundación Universitaria Del Area Andina

Programa: Ingeniería Industrial 2020

TABLA DE CONTENIDO

 

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TABLA DE CONTENIDO

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INTRODUCCIÓN

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OBJETIVOS

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DESARROLLO DE LA ACTIVIDAD CONCLUSIONES

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INTRODUCCIÓN Big Data se refiere gener generalment almentee a volúmenes imp importante ortantess de información información cuyas necesidades de almacenamiento y procesamiento no pueden ser atendidas por las tecnologías tradicionales tradici onales usadas en sistema sistemass de informació información. n. Sin embar embargo, go, no es la cantid cantidad ad de datos lo que es importante. Lo que importa con el Big Data es lo que las organizaci organizaciones ones hacen con los datos. En este punto, el Big Data resulta muy útil para las empresas y representa un cambio muy profundo, ya que proporciona respuestas a preguntas que ellas mismas desconocen.

 

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OBJETIVOS

● Distinguir y analizar cómo la Analítica de datos ayudó a formular estrategias para hacer posible el conocimiento de las tendencias en un espacio determinado.

● Conocer qué tipo de habilidades requiere un ingeniero industrial para entender de análisis de datos empresariales. ● Recon Reconocer ocer qu quee las acci acciones ones ba basadas sadas en datos deben girar girar alre alrededor dedor de pers personas onas ppara ara  hacer su entorno social más placentero, y no centrarse en torno a la tecnología.

●

 

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DESARROLLO DE LA ACTIVIDAD

1 . Tipos de analiticas explicadas con ejemplos. En el mundo del Big Data encontramos 6 tipos de analiticas las cuales se describen a continuación:

1. An Anal alít ític icaa Descr Descrip ipti tiva va:: este tipo de analitica es utlizada hoy en dia por un 90% de las empresas donde pueden como objetivo determinar las causas ya sea un caso de un éxito o fracaso puede ser de una campaña de marketing, para esta analitica se requiere de un nivel básico de matemáticas operaciones aritméticas, donde se pueden calcular tiempos promedios de respuesta, porcentajes de visitas de alguna página,otro ejemplo puede ser en las plataformas de streaming como puede ser (Netflix,Amazon Prime video,etc.) donde utilizan esta analitica para para encontrar correlaciones entre las diferentes películas que ha gustado a sus suscriptores y así mejorar su motor de recomendación, utilizando los datos de ventas y el histórico clientes.

2. An Anal alít ític icaa Diag Diagnó nóst stic ica: a: en este tipo de analítica se miden los datos históricos con otros datos generados generados para respond responder er la pregunta ¿de porqu porquéé sucedi sucedióó algo?. con esta anal analiti itica ca ex exist istee la po posi sibi bili lida dadd de pr prof ofun undi diza zarr, o averi averigu guar ar las depe depend nden encia ciass e identificar patrones. esta analitica la puede aplicar ejemplo, un minorista puede desglosar las ventas y la ganancias brutas en categorías para descubrir por que no se cumplio su objetivo de ganancia neta, en el sector salud, se aplica en la segmentación de

clientes

aplica icando

filt iltros

como

son

diagn agnóst stiicos, cos,

y

medicam camentos

recetados,permitiendo medir el riesgo de hospitalización.

3. An Anal alít ític icaa Pr Pred edic icti tiva va: este tipo de analitica es usada por un 13% de las organizaciones,y tiene como objetivo identificar las causas ya sea de un caso de éxito

 

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o de fracaso para comprender cómo pueden afectar en el futuro,pueden ser útiles para negocios negoc ios realistas,pla realistas,planificar nificar de forma más efectiv efectivaa y razonable,es razonable,esta ta analitica analitica se basa en alg algori oritmo tmoss esta estadís dístico ticos,y s,y de aprend aprendizaj izajee automá automático tico,la ,la analit analitica ica predic predictiv tivaa la pued pueden en util utiliz izar ar much muchas as in indu dust stri rias as co como mo es el se sect ctor or de banc bancaa y se serv rvic icio ioss fina financ ncie iero ros, s,qu quee a pa parti rtirr de est estaa an anal aliti itica ca pued pueden en medi medirr el riesg riesgoo de credi credito to,, la puntualidad del cliente en sus pagos a productos adquiridos, detectar y reducir el fraude que se pueda presentar, otro ejemplo en el gobierno que utliza este tipo de analitica para entender las tendencias poblacionales.

4. An Anal alít ític icaa pr pres escr crip ipti tiva va:: este tipo de analitica es usada solo por un 3% de las organizaciones,donde no sólo anticipan que va a pasar,si no que nos va a decir el porq porque ue,, ta tamb mbién ién no noss su sugi giere erenn qu quéé de decis cisio ione ness debe debemo moss to toma marr ej ejem empl ploo a una una oportunida oport unidadd de negocio negocio,, es donde se aplican los siste sistemas mas de gestión de reglas de negocio, y la optimización de la matemática.

5. Anális Análisis is de rres esult ultado adoss o cibe ciberr análi análisis sis:: este tipo de analítica se basa en análisis de resultados específicos como por ejemplo un cliente. la idea es que con este análisis de resultados se pueda conocer mejor a un cliente(s) para así poder tener una mejor perspectiva del cómo pueden interactuar con los productos que adquieren. 6. Big Dat Data Anal Analyytic ics: s: esta analítica se utiliza para sacar un mejor provecho de las empresas generando más oportunidades de negocio, operaciones comerciales más efectivas generando más ganancia y dejando clientes satisfechos.

2. Establezcan según sus criterios de evaluación un orden de cómo las aplicaron en el ejemplo (lectura) (lectur a) el equip equipoo de trabajo de Obama, luego propong propongaa un mejor orden. Si consideran que no existe otro orden, argumente brevemente por qué no..

 

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De manera personal y con el fin de aumentar la cantidad de votantes, iniciaría con un análisis diagnóstico diagn óstico,, en el que se determ determinarían inarían con bases de datos históricas las razones por las que han votado o no los Estadounidenses, se analizarán propuestas de presidentes anteriores que no lograron hacer o que realmente no se podrían cumplir, de acuerdo a esos datos, analizaría las bases de propuestas reales, convincentes y que creen una fuerza desde las masas, generando un apoyo imparcial. Continuarem Conti nuaremos os con el análisis Prescripti Prescriptivo, vo, en el que de acuerdo a los datos históricos y los datos actuales de encuestas se podrá pre dictaminar cuáles son las propuestas con menor aceptación y las causas por la cuales no son aceptadas de acuerdo a la expectativa de cada estado. El análisis Predictivo nos permitirá evaluar cuáles propuestas han sido aceptadas, la cantidad de votantes que las apoyan, cuales propuestas tienen menor aceptación y usando el análisis prescriptivo se podrán establecer el porque no son aceptadas, permitiendo renovar, mejorar o eliminar estas propuestas que están creando un conflicto en el votante, a su vez permiten crear mecanismos de apoyo y razonamiento que permiten una mejor aceptación de las propuestas dadas para la campaña política. Una vez se tienen los resultados se continua con un análisis descriptivo en el que se permite identificar dónde, cómo, cuándo, con qué frecuencia de tiempo deben ser transmitidas en aplicaciones o páginas web, periódicos o televisión las propuestas que invitan a apoyar la campaña camp aña pol polític ítica, a, esto inc incluy luyee cantid cantidad ad de entrev entrevist istas as y desarro desarrollo llo de activid actividade adess con personas que aprueban la campaña. una vez esto generamos un análisis de los resultados, con el fin de verificar que todas las mejoras realizadas en el trasfondo de la campaña están causando el efecto esperado, adicional poder tomar decisiones que permitan llegar a más

 

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votantes opositores y no definidos atrayendolos con nuevas propuestas y con un recordatorio permanente en las diferentes redes sociales, radios y TV del país.

3. Describan de manera detallada la forma en que llevaron a cabo esta evaluación y cuáles fueron los puntos de vista más importantes destacados como grupo de trabajo.

Para llevar a cabo la evaluación realiz realizamos amos un análisis de resultados, el cual fue definido en una lluvia de ideas, para lo cual cada integrante del grupo realizó la lectura mencionada y analizo la manera en la que cada integrante podría haber realizado los análisis para el ejercicio. Una vez tuvimos los resultados de la lluvia de ideas usamos un análisis de datos en el cual tomamos las ideas recurrentes ( las que se repitieron o usamos todos de acuerdo a su punto de vista pero con el mismo enfoque) y se establecieron los análisis que como grupo se deben usar para el ejercicio o la lectura antes mencionada.  Cada análisis fue complementado con lo desarrollado por cada integrante, uniendo los criterios y consolidando en una sola respuesta; el Orden de los análisis como lo solicita el desarrollo de la actividad, fue definido en consenso con cada uno de los integrantes del equipo en los que se unificaron criterios discutiendo el por qué se debía realizar de la manera y el orden propuesto. El desarrollo de la actividad nos permitió desarrollar un análisis descriptivo, analitico y de datos, permitiéndonos enfocar los criterios individuales a un solo orden y criterio colectivo dando como resultado un análisis coherente por nuestra parte.

 

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4. Genere una tabla en formato horizontal para describir los puntos claves de cada analítica que ustedes pueden evidenciar en el proceso que realizó el equipo de Obama.

Tipo de Analítica Desc De scri ript ptiva iva

Puntos claves

La segme segment ntac ació iónn de los votan votante tes, s,yy la cate categor goriz izac ación ión.. planificación de estrategias, permitieron segmentar la campaña para lograr el apoyo de más votantes y convencer a los que aún se encontraban dudosos.

Pred Predic icti tiva va

Lleg Llegan ando do a m más ás ciu ciuda dada dano noss a tr trav avés és del del iint nter erne nett y re rede dess sociales, adquiriendo mayor información de las propuestas que los votantes quieren escuchar y enfocándose en los nichos a los que se debían llegar l legar..

Prescriptiva

Basados en este análisis lograron adelantarse a las dudas de los opositores o estados complicados que junto con la analitica predictiva pudieron afianzar aun mas la campaña Obama aun en estados donde nunca se había visto apoyo en elecciones presidenciales anteriores.

5. Finalmente, expliquen por qué consideran que la estrategia seleccionada para cada objetivo es la ideal para el cumplimiento del mismo. Las siguientes fueron las estrategias identificadas: -

CONSOL CONSOLIDA IDACIÓ CIÓN N DE DA DATO TOS S Y MEJ MEJORA ORA DE LA P PROP ROPUES UEST TA: Se fusionar fusionaron on varias bases de datos para facilitar el intercambio de los mismos entre equipos separados, separad os, lo que permitió toma tomarr como base las opinion opiniones es de la gente y modifi modificar car su discurso.

 

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RECOP ECOPIL ILAC ACIÓ IÓN N CON ONT TIN INUA UA DE DAT DATOS Y SEGM SEGME ENT NTAC ACIÓ IÓN: N: Los que proporcionaron conocimientos sobre voluntarios, donantes y votantes. Así mismo datos demográficos clave en regiones cruciales. Por ejemplo, se anunciaron en las pausas publicitarias de The Walking Dead o en las páginas de Reddit, porque ahí estaban los votantes indecisos.

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REDUCC REDUCCIÓN IÓN D DE E COS COSTO TOS: S: a trav través és de cam campañ pañas as pers persona onaliz lizadas adas,, pud pudier ieron on gastar gastar sus recursos en las personas que realmente estaban indecisas, no en los votantes ya convencidos, adicional se pudieron generar campañas a través de internet y redes sociales, en las que los opositores también fueron partícipes.

CONCLUSIONES No es suficiente entender los diferentes tipos de analítica, pues la industria actual quiere poseer una visión de lo que sucede para poder impactar en el futuro. Sin embargo, las dificultades más habituales en estos casos se centran en la recopilación, almacenamiento, búsqueda, compartición, análisis, y visualización.

La tendencia a manipular cantidades cantidades muy grandes de datos se debe a la necesidad necesidad en muchos casos de incluir éstos en el análisis de un gran conjunto de información relacionada,

 

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tal es el ejemplo de los análisis de negocio y/o como vimos en este eje, el incremento en el porcentaje de posibilidades de elección de un candidato político.