El pasado jueves 14 de enero retomamos el ciclo de webinars Data Strategy Talks, iniciado en diciembre, que hemos organizado junto a la Fundación Empresa Universidad de Alicante y El Club de las Buenas Decisiones, de UNNIUN.
Bajo el título «People Analytics. Estrategia de datos para impulsar y medir la motivación en BBVA Next Technologies» descubrimos de la mano de Héctor Mateos, Data Scientist de BBVA Next Technologies, la importancia de medir la motivación del equipo para poder, en base a ello, tomar las decisiones adecuadas para fidelizar a los colaboradores de la compañía.
Arrancamos la sesión tomando como punto de partida las siguientes ideas o reflexiones:
Para, a continuación, comenzar con la Adquisición del Dato que se logra gracias a diferentes fuentes como:
Un factor fundamental en el proceso es la Calidad del Dato que se consigue por medio de la confiabilidad, usabilidad, disponibilidad, pertenencia y calidad de presentación.
La confianza del equipo a lo largo de todo el proceso es crucial para asegurar la calidad del dato por medio de una alta participación en la primera fase de Adquisición del Dato (por medio, por ejemplo de encuestas), así como de la veracidad y fiabilidad de las informaciones que se recaban.
Pero, cómo lograr esto, cómo realizar el proceso de encuestas de un modo eficiente, cómo es el Modelado del Dato, qué indicadores resultan de ello, cómo conseguimos validar y explotar el modelo…
Esta publicación está basada en el webinar impartido por Héctor Mateos, Data Scientist de BBVA Next Technologies, en la segunda sesión del primer ciclo de webinars del DSI – Data Strategy Institute denominado Data Strategy Talks.
Accede a la grabación completa del webinar, «People Analytics. Estrategia de datos para impulsar y medir la motivación en BBVA Next Technologies», para descubrir la respuesta a todas las cuestiones planteadas y mucho más, rellenando este formulario.
Arrancamos el año con la sesión del segundo webinar del Data Strategy Talks organizado por el DSI – Data Strategy Institute, junto a la Fundación Empresa Universidad de Alicante y El Club de las Buenas Decisiones, de UNNIUN que tuvo lugar ayer.
Aunque todavía estás a tiempo de inscribirte a la tercera edición de nuestros Data Strategy Talks que se celebrará el jueves 28 de enero de 2021 gracias a la participación de Iñaky Bau, Director Corporativo de Marketing de Palladium Hotel Group, que hablará del «Nuevo modelo de analítica de marca ¿Cómo medir la eficacia de una estrategia de branding?».
Hoy venimos con más buenas noticias con la confirmación de la cuarta edición de esta iniciativa, que comenzó en diciembre con una ponencia a cargo de Carlos Valbuena, Marketing Manager de Chocolates Valor en el webinar «Análisis de datos o creatividad, ¿qué prima en el lanzamiento y comunicación de nuevos productos?» y que retomamos esta semana de la mano de Héctor Mateos, Data Scientist en BBVA Next Technologies, con la sesión «People Analytics. Estrategia de datos para impulsar y medir la motivación en BBVA Next Technologies», se extenderá hasta el mes de marzo.
Para esta cuarta edición, tenemos el placer de poder contar con José Carlos Bermejo, Head of Data & Analytics de Air Europa, quien impartirá la sesión «Cómo definir y ejecutar tu estrategia de datos» el próximo jueves 11 de febrero de 2021, de 18 a 19 horas.
En la que abordará los siguientes puntos:
Permanece atento/a a nuestro blog y perfil en LinkedIn para no perderte las próximas sesiones de este Data Strategy Talks en el que participarán otros grandes profesionales de compañías como Adidas, entre otras pendientes de confirmación.
Inscríbete y hazte con una de las invitaciones gratuitas y limitadas al webinar «Cómo definir y ejecutar tu estrategia de datos».
Nuevas fechas para las interesantes y enriquecedoras sesiones del Data Strategy Talks organizado por el DSI – Data Strategy Institute, junto a la Fundación Empresa Universidad de Alicante y El Club de las Buenas Decisiones, de UNNIUN.
El próximo Data Strategy Talks, ciclo de seis webinars en los que, durante una hora, conversamos con directivos y profesionales de primer nivel que trabajan con datos para apoyar a la toma de decisiones estratégicas y operativas de la empresa, tendrá lugar el próximo jueves 28 de enero de 2021, de 18:00 a 19:00 horas.
Esta iniciativa, que ha dado comienzo en el mes de diciembre con la primera ponencia a cargo de Carlos Valbuena, Marketing Manager de Chocolates Valor en el webinar «Análisis de datos o creatividad, ¿qué prima en el lanzamiento y comunicación de nuevos productos?» y que continua en el mes de enero de la mano de Héctor Mateos, Data Scientist en BBVA Next Technologies, con la sesión «People Analytics. Estrategia de datos para impulsar y medir la motivación en BBVA Next Technologies», se extenderá hasta el mes de marzo.
Para esta tercera edición, tenemos el placer de poder contar con Iñaky Bau, Director Corporativo de Marketing de Palladium Hotel Group, quien impartirá la sesión «Nuevo modelo de analítica de marca ¿Cómo medir la eficacia de una estrategia de branding?».
En la que abordará los siguientes puntos:
Permanece atento/a a nuestro blog y perfil en LinkedIn para no perderte las próximas sesiones de este Data Strategy Talks en el que participarán otros grandes profesionales y directivos de compañías como Air Europa o Adidas, entre otras pendientes de confirmación.
Inscríbete y hazte con una de las invitaciones gratuitas y limitadas al webinar «Nuevo modelo de analítica de marca ¿Cómo medir la eficacia de una estrategia de branding?».
CLAVE PRIMARIA. En el diseño de bases de datos relacionales, se llama clave primaria a un campo o a una combinación de campos que identifica de forma única a cada fila de una tabla.
Una clave primaria comprende de esta manera una columna o conjunto de columnas. No puede haber dos filas en una tabla que tengan la misma clave primaria.
Un ejemplo claro de clave primaria es el DNI de las personas, que nos identifica de forma inequívoca a cada uno de nosotros
CLAVE FORÁNEA. En el diseño de bases de datos relacionales, se llama clave foránea al campo de clave primaria que ha sido insertado o relacionado con otra table.
Siguiendo el mismo ejemplo anterior del DNI sería clave foránea en caso de que lo incluyéramos en la tabla pedidos y lo relacionáramos por ese campo con la tabla clientes.
Mediante las relaciones unimos la información de una tabla con la información de otra mediante la relación entre uno o varios campos que son iguales en ambas tablas.
La mayor parte de tablas de un modelo suelen estar relacionadas
Una relación es un enlace entre dos tablas
La relación puede tener dirección única o ambas direcciones (Se representa por el sentido de la flecha)
Normalmente las dimensiones (Customer) suelen estar en el lado de los unos (ya que se enlazan a través de su clave primaria de valores únicos)
Y las tablas de hechos (Sales) están en el lado de los muchos y se relacionan a través de su clave foránea.
Es una buena práctica que la llave primaria y la foránea tengan el mismo nombre de columna.
Es una colección de datos orientada a un determinado ámbito (empresa, organización, etc.), integrado, no volátil y variable en el tiempo, que ayuda a la toma de decisiones en la entidad en la que se utiliza. Se trata, sobre todo, de un expediente completo de una organización, más allá de la información transaccional y operacional, almacenado en una base de datos diseñada para favorecer el análisis y la divulgación eficiente de datos (especialmente OLAP, procesamiento analítico en línea).
El almacenamiento de los datos no debe usarse con datos de uso actual. Los almacenes de datos contienen a menudo grandes cantidades de información que se subdividen a veces en unidades lógicas más pequeñas dependiendo del subsistema de la entidad del que procedan o para el que sean necesario.
Estas líneas no son más que un breve resumen de la parte teórica e introductoria al Módulo «Análisis de datos con lenguaje DAX y objetos visuales R» impartido por Manuel Ramón, CEO de Iddeass.
Si no quieres quedarte atrás y estás dispuesto a aprender y/o reciclarte para optimizar los resultados de tu empresa (o los tuyos propios), no lo dudes más y contacta con nosotros.
¡Certifícate con nosotros y lleva a tu empresa al siguiente nivel! Reserva ya aquí tu plaza para la 3ª edición cuyo comienzo tendrá lugar en el mes de abril de 2021.
Imagen extraída de Freepik.
En Excel clásico la analítica se realiza a través de Tablas Dinámicas, donde podíamos pivotar los campos de una única tabla para dinamizar cálculos filtrando por los campos pivotados. Aunque sea de una única tabla esto se puede considerar un modelo de datos.
Eso sí, hemos de tener en consideración que existen unos límites a este tipo de análisis:
«La granularidad es el nivel de detalle de tu tabla«.
Cuantos más atributos (campos) aumenta el nivel de granularidad:
Una base de datos es un conjunto de datos pertenecientes a un mismo contexto y almacenados sistemáticamente para su posterior uso. Se trata de una herramienta para recopilar y organizar información.
Una Base de Datos Relacional, es una base de datos que cumple con el modelo relacional, el cual es el modelo más utilizado en la actualidad para implementar bases de datos ya planificadas.
Permiten establecer interconexiones (relaciones) entre los datos (que están guardados en tablas), y a través de dichas conexiones relacionar los datos de ambas tablas, de ahí proviene su nombre.
Para aprovechar al máximo la flexibilidad de una base de datos, los datos deben organizarse en tablas para que no se produzcan redundancias. Por ejemplo, si quiere almacenar información sobre los empleados, cada empleado debe especificarse solo una vez en la tabla que está configurada para los datos de los empleados.
Cada fila de una tabla se denomina registro. En los registros se almacena información. Cada registro está formado por uno o varios campos. Los campos equivalen a las columnas de la tabla.
Un campo es un espacio de almacenamiento para un dato en particular. Una tabla se compone de uno o varios campos.
En las bases de datos, un campo es la mínima unidad de información a la que se puede acceder; un campo o un conjunto de ellos forman un registro, donde pueden existir campos en blanco.
Estas líneas no son más que un breve resumen de la parte teórica e introductoria al Módulo «Análisis de datos con lenguaje DAX y objetos visuales R» impartido por Manuel Ramón, CEO de Iddeass.
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