El mundo de los datos: data science y machine learning

1

Aprende ciencia y análisis de datos para optimizar las estrategias de tu negocio

2

Retos para aprender ciencia de datos

3

¿Qué es ciencia de datos y big data? ¿Cómo afectan a mi negocio?

4

¿Qué tipo de información podemos analizar?

5

¿Cómo crear empresas y culturas data-driven?

6

¿Qué es inteligencia artificial y machine learning?

7

¿Qué es deep learning? Análisis de imagen, audio y video

Herramientas y roles de trabajo en ciencia de datos

8

Flujo de trabajo en ciencia de datos: fases, roles y oportunidades laborales

9

Herramientas para cada etapa del análisis de datos

10

¿Qué es y cómo usar una base de datos relacional con SQL?

11

Cómo estructurar queries en SQL

12

Conflictos y retos actuales sobre la ética y tratamiento de datos

Problema de negocio: análisis

13

Aplica técnicas de storytelling para convertir problemas de datos en historias

14

Cómo estructurar un caso de negocio

15

Análisis cuantitativo en un caso de negocio

16

Análisis cualitativo en un caso de negocio

17

Fusión cuanti-cualitativa en un caso de negocio

18

¿Qué es minería de texto? ¿Cómo usarla para obtener información adicional?

19

Variación de comportamientos a partir de la geolocalización

Problema de negocio: implementación

20

Acciones, algoritmos y toma de decisiones según los resultados del análisis

21

Apuntes y cursos para aprender ciencia de datos

22

Continúa aprendiendo ciencia y análisis de datos para ejecutar estrategias efectivas

23

👥🦾 Actividades de la comunidad de la Escuela de Data Science e Inteligencia Artificial

¿Qué tipo de información podemos analizar?

4/23
Recursos
Transcripción

Aportes 990

Preguntas 48

Ordenar por:

Los aportes, preguntas y respuestas son vitales para aprender en comunidad. Regístrate o inicia sesión para participar.

Tipología de datos:

  • Personas: gustos, likes o preferencias, lugares que has visitado, personas con las que estás más tiempo.
  • Transacciones:
    1. Monetarias: pagos, cuanto pagas, en qué establecimiento, que producto o servicio obtienes.
    2. No monetarias: por ejemplos tus llamadas telefónicas, cuánto duran, a quién le marcas, etc.
  • Navegación web: Quién accede a las páginas web, de dónde son, clicks que das, cuánto tiempo duras en la página.
  • Machine 2 Machine: conexión de una máquina a otra máquina. Por ejemplo el GPS de tu teléfono para ubicar al conductor de Didi más cercano.
  • Biométricos: datos que te identifican como persona única, huella dactilar, tipo de sangre, tu voz, tu rostro para desbloquear tu smartphone, iris.

Sus ejemplos para el reto son increíbles. ¡Me inspiran tanto!

TIPOS DE DATOS EN LAS EMPRESAS ELEGIDAS
  1. UBER
    Datos personales: para el análisis los clientes, edad, país.
    Machine to Machine: ubicación vía GPS de el cliente y vehículo.
    Transacciones no monetarias, cantidad de viajes que un cliente realiza y su destino.

  2. FACEBOOK
    Datos personales: registrados para ver la cantidad de usuarios y sus características.
    Datos de navegación en la red social: cantidad de reacciones y comentarios en las publicaciones.

  3. AMAZON PRIME VIDEO
    Datos personales: evaluar quienes son sus clientes y sus preferencias.
    Transacciones no monetarias: películas y series favoritas en los usuarios.

Los datos de las personas deben ser su activo más importante. Uno tan ingenuamente le da like a una imagen, comparte un video o simplemente comenta creyendo que es algo insignificante. La verdad es que no lo es. La información de todo tipo es oro hoy en día para las empresas. Imagino que se debe usar muchísimo en todo lo que tiene que ver con el mundo de la publicidad, para que esta sea más efectiva por ejemplo.

Nosotros como usuarios de las redes sociales y el internet, estamos entrenando las AI, y alimentando las Big Data.

  1. UNICEF: Información de mensajes en facebook y uso de datos móviles, para identificar los focos y la población afectada por el virus, y de esta manera enfocar los esfuerzos hacia los lugares y personas afectados.
    https://www.unicef.org/innovation/

  2. GLOBAL FOREST WATCH: thousands of satellite images, to count trees in order to monitor world’s forests, allowing to track illegal deforestation and more.
    https://blog.globalforestwatch.org/data-and-research/

  3. STARBUCKS: ingreso de la zona (barrio media de 60.000 de ingreso), edad de la población, kind of neighborgs (offices, universities, etc), traffic (vehicles per day, location (corners, access points), commute side, proximity to other business, parking, crime rates, smartphone ownership.
    https://medium.com/locale-ai/site-planning-using-location-data-ae7814973521

Mi resumen

Tipos de datos que existen:

  • Personas
    • Este tipo de datos pueden ser, por ejemplo en redes sociales cuando das like a una pagina, tus gustos, tu ubicación, si etiquetas a una persona también se cuenta como información de interacción entre esas personas y así se pueden determinar datos de forma muy granular.
  • Transacciones
    1. Monetarias
      • Son las que tienen un flujo económico de por medio como compras con tarjeta de crédito. Queda un registro de quien hizo la compra, donde compraron y lo que se compro.
    2. No Monetarias
      • En este tipo de datos entran por ejemplo las empresas de telefonía ya que ellos tienen datos por ejemplo de los números a los que llamas, cuanto tiempo duras en cada llamada o a quien llamas. Ellos identifican cambios en tu comportamiento para saber si piensas dejar el servicio.
  • Navegación Web
    • En este tipo de datos entran las Cookies de navegación, incluyen los términos y condiciones de la pagina y advierten del registro que van a hacer y de la información que están recolectando. Sirve para monitorear la pagina, como el genero de las personas que te visitan, cuanto tiempo permanecen en la pagina, la ubicación de donde visitan la pagina.
  • Machine 2 Machine
    • Es una conexión de una maquina a otra maquina, como por ejemplo el GPS, un ejemplo es Google Maps que puede saber tu ubicación y la ubicación de otro dispositivo y determinar la distancia.
  • Biométricos
    • Son los que te identifican como ser único. Saben quien eres y cuales son los genes que te identifican como personas, pueden ser la saliva, la sangre. las huellas dactilares o reconocimiento facial.

**1. Amazon **Tipos: Personas, Transacciones Monetarias y No Monetarias: Pueden utilizar datos de personas haciendo clic en determinados productos; scrolling en los comentarios del producto; y comparación de productos sustitutos, además de cantidad de veces que se llevan productos a carrito y se completa (o no) la transacción.
2. Netflix Tipos: Personas,Transacciones, Navegación;: Identifica tus preferencias de películas a través del historial personal, duración de películas vistas con mayor frecuencia, género, y búsquedas.
3. Uber Tipos: Machine 2 Machine, Biométricos: La demanda del servicio detona la tárifa especial, la comunicación GPS con conductores cercanos, reconocimiento facial de sus socios conductores, duración de manejo conectado a la app, descansos, clientes aceptados o rechazados.

1. Waze:

  • Almacena Datos de Transacciones no monetarias; rutas habituales o rutinas de desplazamiento, las usan para sugerir la mejor ruta según el horario y el tráfico.

  • Datos to Machine; Para localización de vehículos y lograr obtención de la velocidad promedio del tráfico vehicular.

2. Rappi:

  • Almacena Datos de Transacciones monetarias; validando las transacciones realizadas por el usuario en relación a los patrones de compra en restaurantes, se puede obtener hábitos de consumo asociados a gustos gastronómicos para así ofrecer promociones personalizadas.

3. Whatsapp:

  • Almacena Datos de Transacciones no monetarias; Hábitos de consumo, en relación al tiempo promedio de uso del aplicativo con respecto al número de llamadas realizadas, preferencias de comunicación: “escrita o hablada”.

Empresas de logística: datos utilizados como: direcciones, peso de paquetes, cantidad, destinos, clientes, tipo de mercancías, etc. (USAN datos transaccionales monetarios y no monetarios)

Empresas Digitales: TikTok por ejemplo recopila tus interacciones con los videos de la comunidad, y va definiendo tus gustos para mostrarte contenido de tu interés (Datos de personas)
**
Entidades Publicas:** El ministerio de Salud de cada país usan datos cuantitativos de las personas que se infectan a diario, personas recuperadas, personas que han fallecido, uso de camillas, vacunas, etc. (Datos biométricos y de personas)

Esta muy seco su palo de Brasil 😦 rieguen la plantita

Uber machine to machine Disney plus personas , gustos BBVA transacciones

FACEBOOK: registros, busquedas, likes, me encanta, compartidos, ubicación, recordatorios de fotos, otros.
ORACLE: administra clientes o usuarios, permite visualizar informaciòn según requirimientos a travez del OBI, permite hacer selección de datos, entre otros.
APLE: almacena contactos, fotos, archivos, permite realizar busquedas, número de ventas que se realiza al día, preferencia de modelos, entre otros.

  1. Airbinb - Transacciones, navegación web. Para perfilar a sus usuarios, entender cómo interactúan con el sitio web, como interactúan los usuarios y los dueños.

  2. Zara - Transacciones. Perfilar a los usuarios y predecir qué producto y cuándo enviarlo a las tiendas.

  3. DHL - Transacciones, M2M. Conocer y perfilar a sus clientes, optimizar la logística.

Autodesk: características de los proyectos, parámetros de ubicación, tiempos de elaboración,
**WhatsApp: ** compras por wtsp, tiempo de uso, cantidad de vistas de estados de cuentas de negocio.
Spotify: musica que escuchamos, genero de música, tiempo, ubicación

Las empresas que seleccione son muy transversales al tipo de información expuesta que vamos aprender analizar, no obstante, trate de seleccionar las tipologías más representativas.

-Superintendencia Financiera de Colombia: transacciones monetarias; información Biométricas
-DANE: información de personas, transacciones financieras y no financieras
-Transmilenio: Personas, Transacciones y machine 2 machine (entre los articulados)

Bancos (Bancolombia): Utilizan los datos de las transacciones que cada usuario hace con uno de sus medios de pago

Amazon: Datos Machine To Machine para saber por donde va el pedido del cliente y avisarles un rango de días de entrega

SAP: Hay de todo aquí, como es un software de Gestión de la información uno de los ejemplos de datos que observo es que utilizan la información Machine to machine ya que pueden controlar las maquinas de una fabrica, obtener análisis de rendimiento y saber cuanto se demora un lote de producción en salir.

Google:
*Datos personales: Para conocer qué tipo de gente es, qué les gusta y poderle ofrecer contenido de acuerdo a sus gustos.
*Transacciones monetarias: Para ofrecerle a sus usuarios adecuadas formas de pago de los servicios que brinda.
*Navegación web: Para recolectar información sobre sus usuarios y saber desde qué lugar hay mayor interacción con usuarios, etc.
*Machine 2 machine: Para ubicar dónde está la gente que usa el mapa.

Facebook:
*Datos personales: Para saber qué le gusta a la gente y tener estadísticas con base en ello.
*Transacciones monetarias: Para conocer con qué moneda, tipo de cambio o tipo de transacciones son las que más se usan, para recomendarle a los usuarios una mayor interacción con las ventas.
*Navegación web: Para recolectar información sobre sus usuarios, saber a quién enfocarse más, etc.

Banco Azteca:
*Datos personales: Para recolectar información acerca de sus usuarios y ofrecerles servicios de acuerdo a las necesidades de cada quien, dependiendo de su edad, dirección.
*Transacciones monetarias: Las usa para saber qué tipo de transacción es la más utilizada.
*Navegación web: Para conocer estadísticas de la gente que usa sus servicios.
*Machine 2 machine: Este tipo de información la usa para conocer qué usuario está más cerca de otro.
*Biométricos: Para tener mayor seguridad y control en sus transacciones.

PedidosYa, Rappi y Menoo sin duda que usan los datos de “Personas” , “Transacciones” y “M2M”. Los tres datos entre sí se comunican muy bien y pueden hacer muchas cosas entre sí.

JCPENNEY -> Almacena los datos de compras de sus usuarios
NETFLIX -> Visualización, datos demográficos, calificaciones.
GOOGLE -> Comportamiento de los usuarios, búsquedas, gustos, geográficos, intereses

  1. Mercado Libre: Usa tipos de datos de _Transaciones _ en las compras y de tipo
    Persona _ por las publicaciones a las que les damos click.
  2. Uber: Usa datos _M2M _ para la localizacion tanto de usuaios como de Conductores asi como para calcular los costos del viaje, Tambien usan _Transaccion _ y de Persona.
  3. DIDI: Usa datos _M2M _ para la localizacion tanto de usuaios como de Conductores asi como para calcular los costos del viaje, Tambien usan _Transaccion _ y de _Persona _ para saber en que dias es mas probable que alguien viaje de acuerdo a sus registros anteriores y generar promociones a partir de estos
  1. Facebook: Los me gusta, compartir y comentarios para recomendaciones de amistades.
  2. Mercado Libre: Las compras o transacciones para recomendar productos a comprar.
  3. Uber: Machine 2 Machine. Ubicaciones del conductor y usuario. Transacciones monetarias

Amazon: Datos del tipo transaccional y gustos de la persona y M2M.
Google: con sus diferentes plataformas y perifericos, utilizadas de forma tan masiva, considero que recopila todo tipo de datos.
Facebook: Datos de la persona, transacciones, navegación web y M2M.

El ejemplo del gimnasio me gustó un montón, actualmente vivo en Brasil y voy a un gimnasio llamado Engenharia do Corpo. Cada persona antes de ingresar debe plasmar su huella para poder acceder, datos que recolectan para conocer a profundidad los usuarios y de ese modo, implementar estrategias mucho más solidas. Este curso me esta encantando, vamos con toda!

DISNEY
Almacenas datos de sus películas más vistas , más viral , además de la tarima que cada una de ellas ha recolectado.
** Tesla**
Recolecta datos de sus vehículos autónomos para poder crear un mapa más preciso de rutas en su nube de manera que los demás autos ya tengan presente las características de camino que se esta recorriendo.
** Samsung**
Adquiere los datos de sus usuarios suscritos a su sistema android, almacena datos de sus teléfonos más populares y usados por sus clientes.

Aquí mi solución al ejercicio
1. Netflix - Navegación web: Al usar cookies que registren nuestra ubicación geográfica y nuestros hábitos de consumo en internet se volver mas fácil realizar recomendaciones de contenido mas precisas
2. Amazon - Transacciones: Todas las ventas registradas en la plataforma podrían ayudar a entender las tendencias de compra por temporada y así ellos planificar la compra de productos para tener listos en sus almacenes
3. Uber - Machine-Machine: Con los datos del GPS de miles de automóviles pueden optimizar sus algoritmos en tiempo real para optimizar el tiempo de viaje y las rutas.

Mi resumen, espero que te aporte algo.

Postdata. ¿Tambien te alarmó la cantidad de datos que las empresas tienen sobre nosotros?

Reto #2: Piensa qué tipos de datos manejan las 3 empresas del reto anterior y para qué crees que los están utilizando.

  1. Amazon. Datos que utiliza: persona, transacción y de navegación web, ¿cuáles? información de compra, artículos vistos, búsquedas recientes correo, número de teléfono. Como los utiliza: realizar recomendaciones de compra, presentar “descuentos” o productos relacionados, envía correos de remarketing.
  2. Spotify. Datos que utiliza: personales y de navegación web, ¿cuales? recolecta el/los géneros escuchados con más frecuencia, horas frecuentes de escucha, artistas relacionados, gustos y preferencias, correo electrónico, número celular. Como los utiliza: crear playlist personalizadas basadas en nuestros gustos, envía email marketing.
  3. Netflix. Datos que utiliza: personal. transacción y de navegación web, ¿cuales? tipos y géneros de películas vistas, las imágenes que nos llaman la atención, cuando tiempo usamos en su app, el dispositivo a través del cual visualizados. Como los utiliza: para ofrecer mejores experiencias más personalizadas, recomendarnos películas y series en base a nuestro historial y la probabilidad de que clickemos en una imagen dependiento del poster utilizado.
    Saludos a todos!

Facebook (personas), google (navegacion web), amazon (transaciones)

  1. Google:Navegacion web ,machine 2 machine, biometricos
    2.Meta: Personas, biometrico
    3.Amazon:Transacciones machine 2 machine

No conozco nada de este tema, pero me parecio interesante y decidí estudiarlo y me parece que son temas que jamas pense que podria aprender, muchas gracias

  1. Google: Cookies
  2. Facebook: Cookies y estados
  3. Tesla: Sensores, cámaras, rutas habituales

En la clase pasada elegí Mercado Libre, Amazon y Facebook y considero que los datos que ellos almacenan son personales, navegación web y transaccionales monetarios.

Tipos de datos:

Netflix: Personas; cuando nos menciona el top 10 de peliculas en México.

Facebook: Personas; en el escandalo con Cambridge se analizó el compatamiento y se establecio un perfil de acuerdo a sus intereses del usuario. (es interesante lo que se hizo).

Google: Navegacion web; cuando navegamos buscando servicios o productos.

Gestionan y trabajan con datos. Agrego a unas menos conocidas:
1.1 Deloitte: Transacciones,
1.2.PwC: Transacciones.
1.3. Accenture:Transacciones.

Generan, recaban y trabajan con datos masivos.
2.1. Pinterest: Personales, Navegación Web,
2.2. Samsung: transacciones: Personas, Navegación web, machine 2 machine, biométricos.
2.3. LG: Personas, Navegación web, machine 2 machine.

Reto 2.

Transacciones
Navegación web
Personas

Reto 2:

  • Personal
  • Transacciones
  • Navegación Web
  • Biométricos.
  • Youtube: Personas, navegación web.
  • Whatsapp: Personas.
  • Reddit: Personas, navegación web.
  1. Facebook
  • Navegación Web, Personas y Transacciones
  1. Google
  • Navegación Web, Personas y Transacciones
  1. Amazon
  • Personas y Transacciones

Creo que debería existir otra categoría como datos biológicos la cual consistiría en todos los datos generados por nuestro cuerpo como temperatura, presión arterial, nivel de azúcar, etc.

¿Qué opinan?

De las 3 empresas anteriores puedo identificar:
Amazon = Clientes
Kapersky = Virus
Ford = Vehículos

En México el SAT (la dependencia encargada de recaudación de impuestos) toma datos biométricos: Huellas de manos y el iris. Esto para generar tu firma digital, para poder declarar impuestos online.

Había pensado estas:

Facebook: Pienso que puede almacenar datos de tipo personal, sobre los gustos de la persona, a que pagina siguen … etc.

Google: Google puede estar orientado hacia datos de tipo navegación web con las típicas cookies que nos piden al ingresar en cada pagina

Amazon : Y Amazon puede tener datos de tipo transacciones y con ellas detectar las preferencias de sus clientes y que buscan.

Google:
- Personas: Criterios de Búsqueda.
- Machine 2 machine: Localización.
Facebook:
- Personas: Etiquetado y Hashtags.
- Transacciones: Compras realizadas en Facebook.
- Navegación web: Cookies.
- Machine 2 machine: Localización.
Amazon:
- Personas: Criterios de Búsqueda.
- Transacciones: Compras.
- Navegación web: Cookies.

1.Microsoft,Inicios de sesion
2.LATAM, Destinos a volar
3.Nintendo,Horas que juegas en linea

  1. Facebook: Personas, navegación web
  2. Amazon: Transacciones, navegación web
  3. Google: navegación web, machine 2 machine, biométricos
  1. Ali-Express: Marketing publicitario, Comparar precios, gustos del consumidor.
  2. Instagram: Marketing publicitario, experiéncia del usuario, perfil psicológico y gustos.
  3. YouTube: Experiéncia del usuario, publicidad, gustos.

Instagram. Tiene información de nuestros intereses personales.(estadísticas de consumo de la aplicación, impresiones de las imágenes y tiene acceso a los contactos de nuestros dispositivos (para hacer recomendaciones de personas).
Facebook: Creo que es la red social que mas datos personales tiene sobre las personas, direcciones de hogar, números de teléfono, intereses políticos (cambridge analytica), las relaciones de las personas y también que otras aplicaciones o herramientas usan las personas por medio de integraciones o registros con sus cuentas de Facebook.
Tupperware: Esta empresa sustenta toda su producción para el año siguiente en datos, ventas, clientes y zonas o regiones de sus tiendas.

  1. Creo que Disney maneja informacion de Personas para conocer el comportamiento de los consumidores o preferencias
  2. Alibaba maneja información de Transacciones para conocer tus compras o que pueden venderte, ademas de Personas para conocer preferencias.
  3. Por ultimo Apple almacena datos diversos pero los principales serian los Biometricos, Personas, Transacciones
  1. Creo que Facebook maneja información de Personas, preferencias, gustos, etc.
  2. Creo que Spotify maneja información de las personas, además de los datos personales, también sabe preferencias musicales.
  3. Creo que Google maneja información de la navegación web, ¿Qué páginas vistas?¿Cuánto tiempo?
  • Google: historial de búsquedas, contactos telefónicos, aplicaciones que se utilizan en android
  • Amazon: datos, imágenes, voz, agenda diarias de trabajo.
  • Alibaba : información de millones de usuarios de sus preferencias de compras, medios de pago, importaciones y exportaciones principales de mercados internacionales.
  1. Google: Transacciones, Navegación web, M2M, Biométricos
  2. YouTube: Personas, Transacciones, Navegación web, M2M, Biométricos
  3. Facebook: Personas, Transacciones, Navegación web, M2M, Biométricos

Es muy interesante cómo nosotros como humanos estamos entrenando las máquinas de inteligencia artificial. Con el simple hecho de verificar que no somos un robot, y dando a escoger imágenes de semáforos o de cebras, alimentamos el conocimiento de diferentes proyectos de movilidad inteligente.

Siendo sincero me da un poco de miedo saber que nuestros datos están en mano de terceros y el como pueden usarlos para persuadirnos 😮

Amazon
Transacciones monetarias
Starbucks
Personas
Transacciones no monetarias.
Coco-cola
Transacciones monetaria y no monetarias.

  1. Amazon: Utiliza data en todos los campos de su compañía, desde identificar tus gustos e intereses con el fin de que adquieras sus productos, hasta el proceso de logistica, pasando por todo el tema de optimización de envíos
  2. Google: Información importante sobre qué páginas web utilizas, cuando, cómo, por qué, con el fin de recomendarte sitios similares a tus intereses, pero también datos importantes de grandes corporaciones y empresas, que mediante el uso de sus servicios pueden dar visibilidad a nuevos proyectos
  3. Facebook: Recolecta información esencial de sus usuarios, sus gustos, intereses, comportamientos, dentro de sus redes sociales tanto como en el navegador, con el fin de brindar publicidad efectiva y medible a empresas

No hace falta ser muy inteligente para darse cuenta que en gran parte la Ciencia de Datos va ligado a incrementar la eficiencia en cualquier problema que empresas y organizaciones puedan tener con el ánimo de optimizar sus productos/servicios y en fin, sus ventas.

1.CargoX Machine 2 Machine, reconocer la distancia del automotor con su posible carga.
2.Claro Transacciones, ofrecer planes de acuerdo al uso recurrente de llamadas y recargas,.
3.Huawei Biométrico, facilitar el desbloqueo del dispositivo celular.

Facebook, Twitter y YouTube manejan una gran cantidad de information y a través de sus plataformas pueden manejar datos personales , etc, con esos datos pueden determinar nuestra edad, ubicación, nuestros gustos e intereses y con tal information vender o promocionas productos y otras compañías.

En la pestaña de Archivos y Enlaces hay dos enlaces, que es un data warehouse, y que es un ETL, como no los comentan en el curso pasan muy desapercibidos, pero son lecturas complementarias muy buenas!

  1. Machine 2 Machine, Transaciones
  2. Personas, Navegacion web, Transaciones
  3. Personas, Navegacion web, Transaciones

Reto 02:

  1. Google: todos los tipos en la actualidad. Sin embargo se pueden destacar los datos personales que usan para identificar el comportamiento habitual del usuario y así adelantarse a sus intereses o necesidades
  2. Amazon: transacciones para poder jerarquizar ofertas y productos en relación a tu historial de compra y búsqueda
  3. Tiktok: datos personales y biométricos. Personales para sugerir contenido y biométricos para optimizar su tecnología de reconocimiento facial y filtros de realidad aumentada.
1) Linio -> Transacciones hechas en el sitio, búsquedas realizadas, ubicación actual, creería que son usadas para poder segmentarme como cliente y así ubicar productos de mi interes y en mi zona geografica cosas por ese estilo.
2)Bancolombia: Transacciones, información financiera -> para ver la estabilidad de sus clientes, saber si podrán responder con sus obligaciones, saber que productos ofrecer
3) Personas, transacciones, navegación web -> por lo general asociamos nuestra cuenta de google a todos los sitios donde debemos registrarnos, por tal razón google recolecta cada una de nuestra información donde nos puede ofrecer desde que juegos nos podrían gustar hasta que sitios de comida deberíamos visitar, el uso que el da a nuestra información es infinita

Tipología de Datos
Personas 👨‍👨‍👦
Transacciones 💰
Navegación web 💻 🍪
Machine 2 Machine 💻 ↔️ 💻 (GPS por ejemplo)
Biométricos ✋🏼

En el caso de spotify estarían almacenando datos generalmente personales y transaccionales. En el caso de los personales, existe una medida de skipping de la canciones, skipping rate, de cuánto tiempo dura una persona en una canción y así mostrar a los creadores de contenido cómo deben realizar sus nuevas canciones. O bien, repetición de géneros de canciones, artista, incluso misma canción. Por último creo que también spotify puede usar esta info y cruzar con información agregada de época del año y hacer recomendaciones con base en esta información.

Amazon, dentro de su BIG DATA almacena Navegación web (Uso de cookies así sabe que mas buscas, de que país compraras, etc), personas, también este porque tiene listas a las cuales seguir .

De las 3 empresas que comenté:

  1. Deezer: Transacciones, Personas, Navegación web
  2. Rockwell Automation: Transacciones(lotes e inventarios)
  3. Instagram: Personas, Navegación web.
  1. Mercado libre: Personas/Monetarias/Navegación Web/Machine 2 Machine
  2. PedidosYa: Personas/Monetarias/Machine 2 Machine
  3. Facebook: Personas/No Monetarias/Navegación Web/Machine
  1. Bavaria: datos de transacciones, el cliente, tipo de cliente y el lugar del cliente, como su número de identificación y puede guardar los datos de las cervezas que normalmente consume, el cliente puede ser una tienda, un supermercado, o un estanquillo.
  2. Mercado libre: Transacciones y datos web. guardan una huella de los gustos de compra de los usuarios y recomiendan productos, adicionalmente revisan que poder adquisitivo tiene cada persona, y los patrones de compra.
  3. Bancolombia: Transacciones: tiene los datos de cómo se mueve el dinero de las personas que usan sus servicios.

Personas: identifica gustos y preferencias, con lo cual pueden identificar el contenido que deseas ver.
Navegación Web: Lo utilizan para sugerirte productos o servicios a través de publicidad, de acuerdo a las busquedas que has realizado en la web.
Machine 2 Machine:* Lo utilizan para identificar tus rutas de viaje y realizar sugerencias de acuerdo al tráfico y análizar tiempos de duración de los trayectos para indicar el tiempo del mismo.

Fallabella página we: a través del manejo masivo de datos está empresa puede observar las preferencias en cuanto a búsqueda en sus tie ndas físicas y vitrales, construyendo un perfil de los clientes para en futuros accesos poder redirigirlos a sus preferencias y concretar las transacciones Bancolombia: en este caso, está empresa observa la tendencia de compra y transacciones monetarias de sus clientes con el fin de predecir su fiabilidad para futuras deudas etc...

Es muy cierto que la informacion es poder. Como todo hay manejo de esta informacin para bien y para mal. Las compañias usan mucho para saber tus gustos, aficiones, tendencias,e tc,pero algunos gpbiernos (principalmente dle 12 mundo) lo usan para espiarte yh controlar a su sociedad

Tipología de datos:
Básicamente manejan todos los tipos de datos, salvo el biométrico, de momento no se ha implementado el uso de este tipo de datos para el acceso a los servicios, siempre se requiere de un usuario y contraseña o ingresa mendiante una cuenta Google o red social.

  1. Personas: likes, dislikes, comentarios, subscripciones, tipo de videos visualizados
    2.Transacciones:
  • Subscripciones premium o sin anuncios de los servicios generan transacciones de dinero al pagar por hacer uso de estos servicios.
  • Registro de llamadas, video llamadas y número de mensajes, fotos y videos compartidos
    3.Navegación web: Guarda información de búsquedas, navegación y click para sugerencias en productos o servicios
    4.Navegación web: Servicios de geoposicionamiento, etiquetado automático de fotos dependiendo el lugar.
  1. Uber: Rutas comunes, frecuencia de uso.
  2. Facebook: Cosas que doy like, publicidad que visualizo.
  3. Google: mis busquedas comunes relacionadas a mi ubicación, los correos que elimino sin leer, los correos que si leo.

RETO 2: QUE TIPO DE DATOS ALMACENAN LAS EMPRESAS (MICROSOFT, AMAZON, UBER)
MICROSOFT:
**PERSONAS: En aplicaciones como Yammer, Teams, Skype para conocer mejor a las empresas
Que consumen sus servicios y brindarles atención más personalizada.
**TRANSACCIONES:
–MONETARIAS: Tienen sus plataformas de pagos , para conocer qué tipos de aplicaciones estas
Adquiriendo.
–NO FINANCIERAS: Para conocer la utilizad que les das a estas aplicaciones y sugerirte nuevos productos.
–NAVEGACION WEB. Para conocer a sus usuarios que ingresa, mostrar publicidad de acuerdo a los datos
A los datos de preferencias que recolecten.
AMAZON:
**PERSONAS: Para conocer mejor a sus clientes y mostrar productos relacionados al que se está visitando
Y mejorar el volumen de ventas.

**TRANSACCIONES: 
	-- MONETARIAS: Se complementarían con el tipo de datos persona, para mejorar la experiencia de usuario.
	-- NO FINANCIERA:  Para mi entender sería dedicado al tipo de experiencia que tiene el usuario al comprar los productos, (gustos, reclamos con el producto y generar cambios o devoluciones.)
	NAVEGACION WEB. Para conocer a sus usuarios que ingresa, mostrar sugerencias de acuerdo a los datos
	A los datos de preferencias que recolecte.
	
**MACHINE: Para mejorar  los tiempos de entrega y mejorar la satisfacción del usuario.

UBER:
**PERSONAS: Para conocer mejor a sus clientes / empleados, generar seguridad en cada uno de los viajes
De acuerdo a puntuaciones de conductores, etc (valor agregado seguridad al usuario.)
**TRANSACCIONES:
– MONETARIAS: Se complementarían con el tipo de datos persona, para mejorar la experiencia de usuario.
– NO FINANCIERA: Para conocer al usuario, frecuencia de viajes, que lugares visita, mostrar promociones etc.

**MACHINE: Para mejorar  los tiempos  de cada viaje, mejorar experiencia de usuario en general.

TIPOS DE DATOS QUE EXISTEN:
PERSONAS: Preferencias, tipos de fotos, videos, gustos de personas.
TRANSACCIONES:
MONETARIAS: (Flujo económico de por medio).
Pago electrónico/digital, quien lo hiso, en que establecimiento lo hiso, monto de la transacción.

NO FINANCIEROS: 
	Número de llamadas, tiempo de llamadas, número de llamadas.
	
NAVEGACION WEB:
	De qué país visitas, tiempo de permanencia, edad, sexo etc.

MACHINE:
GPS, UBICACIÓN, (GOOGLE MAPS).

BIOMETRICOS:
TIPO DE SANGRE, HUELLA DIGITAL, DESBLOQUEO FACIAL.

RETO 2: QUE TIPO DE DATOS ALMACENAN LAS EMPRESAS (MICROSOFT, AMAZON, UBER)
MICROSOFT:
**PERSONAS: En aplicaciones como Yammer, Teams, Skype para conocer mejor a las empresas
Que consumen sus servicios y brindarles atención más personalizada.
**TRANSACCIONES:
–MONETARIAS: Tienen sus plataformas de pagos , para conocer qué tipos de aplicaciones estas
Adquiriendo.
–NO FINANCIERAS: Para conocer la utilizad que les das a estas aplicaciones y sugerirte nuevos productos.
–NAVEGACION WEB. Para conocer a sus usuarios que ingresa, mostrar publicidad de acuerdo a los datos
A los datos de preferencias que recolecten.
AMAZON:
**PERSONAS: Para conocer mejor a sus clientes y mostrar productos relacionados al que se está visitando
Y mejorar el volumen de ventas.

**TRANSACCIONES: 
	-- MONETARIAS: Se complementarían con el tipo de datos persona, para mejorar la experiencia de usuario.
	-- NO FINANCIERA:  Para mi entender sería dedicado al tipo de experiencia que tiene el usuario al comprar los productos, (gustos, reclamos con el producto y generar cambios o devoluciones.)
	NAVEGACION WEB. Para conocer a sus usuarios que ingresa, mostrar sugerencias de acuerdo a los datos
	A los datos de preferencias que recolecte.
	
**MACHINE: Para mejorar  los tiempos de entrega y mejorar la satisfacción del usuario.

UBER:
**PERSONAS: Para conocer mejor a sus clientes / empleados, generar seguridad en cada uno de los viajes
De acuerdo a puntuaciones de conductores, etc (valor agregado seguridad al usuario.)
**TRANSACCIONES:
– MONETARIAS: Se complementarían con el tipo de datos persona, para mejorar la experiencia de usuario.
– NO FINANCIERA: Para conocer al usuario, frecuencia de viajes, que lugares visita, mostrar promociones etc.

**MACHINE: Para mejorar  los tiempos  de cada viaje, mejorar experiencia de usuario en general.

*Youtube:
Datos de tipo “Personas” ya que se evidencia que con base en los videos reproducidos de cada usuario le hacen sugerencias de videos similares o videos del mismo canal que ha estado visualizando.
*Netflix:
Datos de tipo “Personas” ya que Netflix al igual que Youtube le hace sugerencias constantemente al usuario mediante el perfil de cada uno con base en el contenido que visualice.
*Uber:
Datos de tipo “Machine 2 Machine” ya que como se menciona en la clase, al conectar a un usuario con un conductor se emplea el GPS donde se evidencia los datos de este tipo.

Google: Navegacion web, personas y Machine 2 Machine
Facebook: Personas
Amazon: Transacciones

Facebook: Likes, comentarios, reproducciones de video, localización, información demográfica, información personal
Ali baba group: Ubicación geografica, promedio de compra, productos que compras o que visualizas, venta cruzada, puede ser potencial. Información demográfica.
Google: Creo que para esta empresa deberíamos preguntarnos mejor, qué información es la que no recopila?. Información demográfica, interacciones del trafico web desde el explorador, comentarios, ubicación geográfica, opiniones, claves, transacciones de pago. contenido digital, etc.

  1. Bancos: Transacciones monetarias principalmente, de las cuales se puede deducir los pagos realizados, los montos pagados, en qué establecimiento se realizan las compras, que producto o servicio se obtien. Indices de consumo para estimar tu poder adquisitivo y ofertar productos " Innovadores" como las tarjetas de credito con determinada tasa de interés preferencial.
  2. Almacenes de cadena: Transacciones no monetarias como productos de interés, promedio de consumo, hábitos de consumo, tipos de productos que se consumen y por quién, en que epocas del año se consumen determinados productos. Todo lo anterior para estudiar al cliente y brindar una publicidad más específica y promociones más objetivas.
  3. Redes sociales (Facebook, Instagran, tik tok, linkedin, etc) En este caso se tienen varios tipos de datos: Navegación web; Revisan quién accede a las páginas web, de dónde son, que temas les gusta y les disgusta, que tanto tiempo permanecen en la plataforma, que tanto utilizas la información que recibes es decir si la compartes o no, cuantas horas de videos consumes. Machine 2 Machine: Conexión entre dispositivos móviles por cercanía por ejemplo cuando se actualiza la zona de noticias, se muestran opiniones de personas cercanas sobre el mismo tema. Con el GPS de tu teléfono para ubicar los almacenes más cercanos de acuerdo con los intereses que hayas mostrado en la plataforma. **Biométricos: ** con la base de datos que hemos proporcionado con nuestras fotos, se surten los algoritmos que tienen estas redes sociales para el reconocimiento facial cuando aparecemos en alguna foto de un amigo con simplemente cargar una foto.

Youtube: Navegación Web, Personas y Machine 2 Machine
Twitter: Navegación Web, Personas y Machine 2 Machine
Twitch: Navegación Web, Personas y Machine 2 Machine

  1. Facebook: Personas/Navegación Web
  2. Amazon: Navegación Web/Personas/Transacciones
  3. Netflix: Personas/Navegación Web"
  1. Personas
  2. Transacciones
  3. Persona
  1. Las transacciones, demografía, edades (Apple)
  2. Tiempo de retención, generos que mas escucha (Spotify)
  3. Tiempo en la app, edades, demografía, gustos (Facebook)

Platzi:
Personas:
monitorea las preferencias de cursos de sus usuarios, que cursos toma, si los completa, cuanto tiempo pasa estudiando, si comparte conocimientos en los comentarios.
Navegacion web:
Cuales son las paginas mas visitadas, cuantas personas accedieron a los enlaces de los planes, de donde son esas personas
Transacciones:
Platzi al ser un prestador de servicios de educacion, esta constantamente monitoreando el comportamiento de sus estudiantes, ofreciendole extensiones de sus suscripciones si estan cerca de finalizarse y no ha realizado muchos cursos ultimamemente.

Las tres empresas que mencioné anteriormente tienen en común los siguientes tipos de información:

  1. Personas: para detectar preferencias y de acuerdo a ello sugerir un producto.
  2. Transacciones: Especialmente monetarias, para hacer uso del servicio de sus respectivas aplicaciones. Inclusive Google conecta un sistema de pagos de la play store de los sistemas Android.
  3. Navegación Web: Sirven de sensores para recopilar tiempo de permanencia, ubicaciones, número de visitas, etc.

Información de tipo:
Google: Que paginas frecuento, que estoy necesitando, que estoy buscando.
Lo hace para ofrecer esta información a empresas que analizan que es lo que mas esta buscando las personas.

Facebook: Que me gusta, que prefiero, que me atrae, que aspectos me atraen en la publicidad.
Lo hace para vender un espacio para vender, como vender a quieren le llega mejor, como llegar mejor, y llenarme de gustos innecesarios.

Los Bancos: recogen información de mis transacciones donde me gusta comprar, que me gusta comprar, y vender productos que se adecuen a mi estilo de gasto y endeudamiento.

Tipo de datos que almacenan las empresas.
Google: preferencias, gustos, intereses a través de las búsquedas que realizamos.
Amazon: transacciones, compras, gustos.
Instragram: lugares que visitamos, cosas que nos gustan, personas que admiramos.

Nuevamente uso las tres empresas en colombia:

  1. Grupo AVAL: Usa datos de personas, de transacción monetarios, navegación y biométricos.
  2. Grupo Éxito: Usa datos de personas, transacciones monetarias y no monetarias, navegación y biométricos.
  3. Rappi: Usa datos de personas, de transacción monetarios, machine 2 machine y biométricos.

Facebook tipo de dato personas
Google tipo de dato Navegación web
y Amazon tipo de dato Transacciones

- spotify Que tipo de canciones escuchas, cada cuanto entras y el salto que hay entre géneros. - Shazam Me suena muy interesante poder saber que información almacena Shazam, tal vez que tipo de canciones pides más referencias. - Twitter Vaya, creo que es de las empresas, después de google y Facebook que más datos recolectan en cuestión de preferencias sociales, gustos, etcétera.

Personas , transacciones y navegación web, lo utilizan para maximizar el tiempo de usuario en la plataforma.

  1. Facebook. Personas, Navegación Web. Detectan de de dónde se conectan los usuarios, cómo interactúan con las personas conocidas y qué preferencias tienen al dar me gusta.
  2. Rappi. Machine 2 Machine, Transacciones. Usa los servicios de geolocalización para detectar al repartidor más cercano, así como enviar en tiempo real la ubicación del pedido y la dirección de quien pide. Se obtienen datos de transacciones al pagar por medio de la app.
  3. MercadoLibre: Transacciones. Personas. Al realizar pagos por medio de la aplicación se recolecta información sobre las compras y también sobre las preferencias del usuario al dar Favorito a ciertos productos y así decidir qué recomendarle a cada usuario.

PERSONAS
NAVEGACION VEB
MACHINE 2 MACHINE

netflix , gusto de peliculas, genero y la actualidad de peliculas
Facebook, parentesto con personas, contenido que le gusta, y hasta productos que puedan ser de nuestro interes
Bancos: Tipo de cosas que se compran, a que sitios vamos (cuando se hace una transferencia)

Amazon : comportamientos del consumidor, tallas, colores, dirección, métodos de pago, cosas que puedes tener y cómo complementarlas
Rappi y Uber : Geolocalización, dónde trabajas y dónde vives, qué amigos tienes, familiares, métodos de pago,
Spotify Gustos, edad, género, horas en los que escuchas música, a qué hora te despiertas y duermes

Walmart: Recolecta preferencias de compra en sus almacenes por parte del cliente para ofrecerle promociones.
Twitter: Según los me gusta de los tweets muestra en tu timeline tweets de otras usuarios con los mismos temas de interés.
Google: Según las preferencias de búsquedas, muestra anuncios en sus otros servicios sobre el tema en especifico.

Amazon: Personas / Transacciones / Navegación web
Alphabet: Toda tipologia de datos a través de sus diferentes servicios
Alibaba: Personas / Transacciones / Navegación web

Facebook: Datos de personas, monetarias. machine2machine
Youtube: Datos de personas, machine2machine
Amazon: Personas, machine2machine.