Month: January 2019

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Los retos de geolocalización y la inteligencia de localización en 2020

What is location data and location intelligence

En 2019, el número de dispositivos conectados seguirá creciendo hasta alcanzar el nivel más alto de la historia. Con más dispositivos y más sensores, la cantidad de datos generados se disparará.

Será más accesible que nunca utilizar los datos para informar de todo, desde la inteligencia empresarial hasta la publicidad. Los datos basados en la localización serán más precisos que nunca. Estos factores harán que se utilicen con más frecuencia en ámbitos en los que el big data puede tener un efecto profundo.

En una amplia gama de sectores, geolocalización y la inteligencia de localización están ayudando a mantener una ventaja competitiva. Se está utilizando para proporcionar información que antes era inaccesible.

La inteligencia de localización es la práctica de utilizar geolocalización para lograr resultados empresariales. El proceso utiliza dispositivos móviles y sensores para visualizar y enriquecer la comprensión de cómo se mueven los dispositivos en el mundo real.

La creciente cantidad de datos precisos disponibles supondrá algunos retos para los profesionales del sector.

Las preocupaciones sobre la privacidad seguirán siendo el centro de atención, como lo han hecho durante la mayor parte de 2018. La calidad de los datos sigue siendo un problema que muchos proveedores deben abordar. Las empresas tendrán que encontrar un método eficaz y sin fisuras para consumir y obtener el máximo valor de geolocalización.

Estos son los que creemos que serán los mayores retos a los que se enfrentará el sector de la inteligencia de localización y geolocalización .

 

Desafíos en geolocalización

Teniendo esto en cuenta, ¿cuáles son los mayores retos a los que se enfrenta la localización en 2019?

 

Consentimiento y privacidad

En 2018 se introdujo el GDPR en Europa. En los Estados Unidos, la próxima ley CCPA sobre la privacidad de los datos seguirá siendo el centro de atención de la comunidad de datos. Estamos avanzando rápidamente hacia un mundo en el que cada individuo tendrá el control sobre sus datos.

Las empresas que utilizan geolocalización deberán adoptar un enfoque similar. Es fundamental permitir que el individuo tome el control de sus datos. Las empresas deben informar a los usuarios de cómo se utilizan sus datos. Deben ofrecer soluciones claras de inclusión y exclusión para que la transparencia se sitúe en el centro de la revolución de los macrodatos.

Las empresas que utilicen geolocalización tendrán que ser claras sobre cómo recogen y utilizan los datos de los consumidores. geolocalización los proveedores tienen que tener un proceso de aceptación claro que permita a los consumidores entender cómo se utilizan sus datos.

Los proveedores de datos deben proporcionar soluciones en el punto de recogida que les permitan gestionar las preferencias de consentimiento hasta el punto de utilización de los datos.

 

Calidad y normalización de los datos

Muchas empresas consideran que la falta de precisión en la geolocalización que alimenta la inteligencia de localización es un gran reto para el sector.

Con el crecimiento de los geodatos, muchos nuevos proveedores han ofrecido conjuntos de datos de calidad inferior con una precisión limitada. Estos proveedores suelen ser poco transparentes en cuanto a la forma en que se recogen sus datos y su precisión. Para la correcta aplicación de geolocalización, las empresas necesitan poder verificar la metodología de recogida de datos.

Los proveedores más precisos podrán verificar sus conjuntos de datos de primera mano. Pueden ofrecer una explicación detallada sobre la recogida de datos. La precisión en geolocalización puede ser inútil cuando está a un metro de distancia.

Para evitar estos conjuntos de datos deficientes, las soluciones de inteligencia de localización deben verificar y eliminar activamente las inexactitudes de los datos. El espacio requiere un proceso claro y transparente para que los usuarios de los datos vean la totalidad del proceso, desde la recogida hasta el uso.

Por ejemplo, Tamoco proporciona un conjunto de datos adicional que ofrece una calificación clara y transparente para cada punto de datos recogido. Nuestro conjunto de datos de visitas demuestra la precisión de cada punto de datos. Puede ser utilizado por las empresas para filtrar las inexactitudes. También proporciona transparencia, lo que permite al usuario final de los datos comprender la recogida de datos y la metodología de los mismos.

 

Estar preparado para consumir los datos

Cada vez son más los sectores que quieren beneficiarse de la inteligencia de localización. Será más importante que nunca que estas empresas estén preparadas para consumir el conjunto de datos.

Para algunos, el uso de geolocalización para entender los patrones de movimiento será una nueva fuente de datos. Proporcionar un conjunto de datos listo para su consumo instantáneo será un reto crucial para muchos proveedores de inteligencia de localización.

Otro reto será crear una solución que permita a las empresas combinar y manipular geolocalización junto con los conjuntos de datos actuales. Esto maximizará el efecto que la inteligencia de localización puede tener en las funciones empresariales.

Se producirá una evolución hacia soluciones integradas que funcionarán como un servicio de inteligencia de localización. Con la estandarización, será más fácil para las empresas ingerir grandes cantidades de geolocalización.

 

Limpiar y normalizar eficazmente los datos.

Muchas empresas interesadas en geolocalización tienen dudas a la hora de procesar los datos. geolocalización puede suponer un reto a la hora de limpiarlos y normalizarlos para los análisis de una empresa u otras funciones.

Estos retos suelen implicar la transformación de los datos en un formato viable. Verificar que los datos están actualizados y son precisos es otro problema para las empresas que utilizan geolocalización.

Un reto relacionado, pero ligeramente diferente, es ser capaz de entender cuándo los datos son apropiados para un análisis específico.

En Tamoco trabajamos estrechamente con nuestros socios para crear una fuente de datos que se verifique y limpie a fondo. Nuestro enfoque basado en sensores nos convierte en líderes del sector en cuanto a precisión y proporciona una base más precisa para limpiar nuestros datos para el uso de los clientes.

En 2019, los proveedores de geolocalización tendrán que colaborar estrechamente con sus clientes para entender el proceso de limpieza de datos. Deben proporcionar documentación y soluciones estandarizadas que ayuden a los socios a sacar el máximo partido de los datos.

El potencial de geolocalización sigue siendo enorme. En 2019 habrá que hacer frente a los retos de la recogida y el procesamiento de datos. La máxima prioridad será el perfeccionamiento de un proceso sólido que resuelva los problemas de seguridad. Desarrollar y gestionar la normalización de geolocalización será otra.

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geolocalización y la inteligencia de localización en 2021: qué esperar

Qué es geolocalización y la inteligencia de localización

En 2019 el número de dispositivos conectados producirá más datos que nunca. A medida que esto aumente los datos serán fundamentales para muchas industrias y negocios.

Los datos alimentarán todo, desde la planificación urbana hasta la publicidad y el marketing. Los datos basados en la localización serán más precisos que nunca, y se utilizarán más en áreas en las que el big data ya ha tenido un impacto inicial.

En muchos sectores, geolocalización y la inteligencia de localización está demostrando ser una poderosa herramienta para las empresas que buscan mantener una ventaja competitiva. Se está utilizando para proporcionar información que antes era inaccesible. En 2019 se aprovechará la exactitud y la precisión de geolocalización para generar nuevos conocimientos y mejorar la comprensión del comportamiento y los movimientos.

La inteligencia de localización es la práctica de utilizar geolocalización para lograr resultados empresariales. Utiliza dispositivos móviles y sensores para visualizar y enriquecer la comprensión de cómo se mueven los dispositivos en el mundo real.

Estos conjuntos de datos interactivos se utilizan junto con las soluciones actuales de una empresa para crear una potente ventaja competitiva y optimizar las funciones empresariales.

Con fuertes raíces en la publicidad geolocalización y la inteligencia de localización se utilizan cada vez más en nuevos verticales, desde las finanzas hasta la planificación y la construcción. En 2019 geolocalización será más habitual y las soluciones de inteligencia de localización serán fundamentales para el éxito de muchos negocios diferentes.

 

El futuro de la inteligencia de localización en 2019

Con el aumento de geolocalización y la inteligencia de localización, las empresas verán nuevos casos de uso y conjuntos de datos más potentes.

Los cambios que esperamos ver en el espacio serán los siguientes:

 

Combinación de conjuntos de datos

El siguiente paso para los conjuntos de geolocalización es la combinación con información adicional para aumentar el valor para los usuarios de los datos.

En 2019 los proveedores de datos proporcionarán más detalles en torno a los conjuntos de datos como norma. Los datos demográficos y otros metadatos añadirán valor de forma inmediata. Además, habrá un mayor número de empresas que combinarán sus conjuntos de datos con identificadores en geolocalización para mejorar la funcionalidad y crear nuevas formas de entender los conjuntos de datos existentes.

Esto también significa que debe ser claro y transparente qué conjuntos de datos se utilizan. Los proveedores deben disponer de una forma estandarizada para que las empresas puedan filtrar y comprender qué puntos de datos deben incorporarse y utilizarse junto con los conjuntos de datos correctos.

En 2019 geolocalización será más transparente y más accesible para utilizarlo junto con los conjuntos de datos de clientes existentes para maximizar las funciones empresariales. Al vincular geolocalización las empresas tendrán al instante una visión más detallada de sus clientes o segmentos relevantes.

 

Más usos

La inteligencia de la localización está empezando a ganar terreno fuera de la industria del marketing.

Una considerable mayoría de vendedores (82%) tiene previsto aumentar su uso de geolocalización en los próximos dos años.

A medida que el uso de geolocalización en el ámbito del marketing alcance un punto crítico, empezaremos a ver cómo se adopta más fácilmente en otros sectores y se incorpora a nuevos casos de uso.

A medida que más organizaciones documenten y formalicen su uso de la inteligencia de localización, el valor de estos conjuntos de datos se hará más evidente y se adoptará fuera de los sectores verticales tradicionales, como el marketing y la publicidad.

Aunque el marketing y la publicidad siguen siendo los casos de uso más comunes para geolocalización y la inteligencia de localización, hay un aumento espectacular tanto del número de industrias que dicen que invertirán más en la tecnología como de las que ya lo han hecho.

Es de esperar que geolocalización se convierta en una parte fundamental de cualquier estrategia eficaz de BI. La comprensión del movimiento de los dispositivos con precisión impulsará las capacidades de predicción. La inteligencia de localización se generalizará en todos los ámbitos, desde la planificación urbana hasta la logística, la automatización y la inversión.

Surgirán nuevos casos de uso. geolocalización se utilizará para comprender las tendencias mundiales con fines periodísticos hasta para entender los cambios medioambientales y las poblaciones.

 

Precisión y calidad de los datos

Las nuevas industrias requerirán una mayor precisión y una mejor forma de consumir los conocimientos que puede proporcionar geolocalización .

En 2019 dejaremos de hablar de códigos postales y geofencing a gran escala. En su lugar, espere ver granularidad, localización tridimensional y soluciones inteligentes de localización precisa.

Las empresas deben aprovechar el interés por la precisión en el sector y empezar a visualizar y analizar los conjuntos de datos a un nivel geográfico más profundo.

Muchas empresas utilizan actualmente límites geográficos como códigos postales o grandes geocercas alrededor de zonas más extensas.

La tecnología es ahora mucho más granular que esto y las empresas deben ser conscientes de las funcionalidades nuevas y personalizadas que las principales soluciones de geolocalización pueden proporcionar.

Espere ver conjuntos de datos más detallados que incluyan variables para filtrar inexactitudes y otros puntos de datos que no sean útiles para el usuario final de los datos. Estos procesos serán automáticos en 2019, y los mejores proveedores podrán presumir de sistemas capaces de detectar automáticamente estos valores atípicos en los datos.

 

Análisis de los datos

A medida que el big data se convierte en algo fundamental para muchas organizaciones, habrá más conjuntos de datos disponibles.

Más tipos de datos significan que se necesita una mejor unificación para los clientes debido a esto 2019 verá la aparición de LaaS (Location as a service).

Las plataformas de localización listas para usar permitirán a las empresas aprovechar la información única que ofrece geolocalización . Les permitirán visualizar y asimilar fácilmente los datos. Permitirán manipular los datos y ofrecerán funcionalidades para integrarlos en las funciones y soluciones empresariales actuales.

Estas plataformas estarán más cerca del tiempo real que antes y proporcionarán información más detallada que permitirá a las empresas actuar inmediatamente sobre estos datos.

Los expertos en localización precisa

Póngase en contacto con nosotros para avanzar con la inteligencia de localización o para ver cómo puede utilizar geolocalización en beneficio de su negocio.

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Business Data

5 Amazing Ways Big Data is Transforming the Education Sector 

Big data and Education are closely interconnected as it helps school, colleges, universities, institutions and many more educational organizations to make the overall decision about in the organization’s overall outpace, scholastic outreach, and much more. 

Big data analytics in education will not only help in academic performance but also increases the efficiency and effectiveness of the faculty as well as technology. 

The educational Sector these days prefer big data in education as it makes sure to reduce business expenditure which will eventually be beneficial for the organization. 

Not only the present time, but data for education will enable you to predict different trends that will be adopted in the future in the respective industries. It leads the employees to have better planning which will help in the overall development of the education sector. 

Image Source: IntechOpen 

As rightfully said by Chris Lynch, an American Writer of Books “Big data is at the foundation of all the megatrends that are happening.” So, your educational institution and students will for sure benefit from big data. 

Importance of Learning About Big Data

Big Data helps all learners, students, professors, teachers and individuals involved in the educational sector to understand the overall strategies as well as the individualized learning process.  

Image Source: Springer Open 

Let’s get familiar with the importance of studying/researching big data in the education sector: 

  • Big data helps to map student learning by measuring the teaching-learning process of the classroom. 
  • According to Salt Lake Tribune data for education not only helps teachers and students but is also equally significant for financial and administrative management. 
  • In general, the cost-saving process will be quick, simple, efficient and easy to adapt with not much confusion. 
  • You can do individual manual searches or studies based on the initial search as per your own preferences and requirements. 
  • Along with big data and affordable writing services, you can increase accessibility and save costs. 

The list simply goes on and on so we have concluded the importance of learning about education data analysis in the best five points. 

Ways Big Data is Transforming the Education Sector

Even today many people think and assume that big data is significant when it comes to only business. But this is not a precise piece of information. 

Not only in business but big data is important for the financial market, detection of fraud, newly adapted smart traffic system, the healthcare industry, the government sector, media and much more. Along with all these sectors the Education sector is one of the most important sectors. 

As we already know about the importance of big data, let’s get familiar with all the ways big data is transforming the education sector. 

Find Out Strengths of Students 

Learning about big data doesn’t only solve short-term problems rather it focuses more on long-term things. It will help students to analyze, influence, discover and ascertain long-term goals. This will eventually help them out in the future. 

Big data can be helpful for students and teachers as it will help them gain better information about all the possibilities that are likely to appear in the upcoming days. This way they will get better to sort of thing and tackle all of the hassles that come through their path. 

Not only about the overall prospects but big data will also help them have a better understanding of themselves. 

Improve the Grading 

When an educational institution decides to let big data foreplay in their institution, they will be able to gain information about all the tracks and records of the students. 

This way the teachers will be able to gather all the fields that interest students through which creativity and collaboration will increase in the learning process. Students can gain what they want and teachers can get the proper feedback through which they can help students improve. 

Not only this but it has a long positive impact as this way they can gain all the necessary skills which will eventually help them in their career path. Hence, this way big data will help to transform the overall education sector. 

Targeted International Recruiting 

The application process is considered one of the most important factors in the education sector. More the number, the better as when more students enroll for better education more amazing students will gain quality education. 

This education will eventually help them to gain better jobs which will eventually improve their lifestyle and increase the overall economy of a nation. 

The application process can be made better using big data analysis in education by analyzing and guessing all the possible and essential factors. When analyzed better things can also be planned in a better way. 

Minimizes the Dropout Rate 

As everyone will get what they need, especially the students will be satisfied. This will eventually decrease the dropout rate of students from schools, colleges and universities. 

Sometimes even bad results discourage students, but that’s not the case once the education sector starts using big data. It is said that the analysis made with the help of big data will help both teachers and students understand problems and find out solutions without any hassle. 

There is less rate of error found after using the big data, not only that it will eventually help students to improve their overall academic performance. Hence it will improve their rank and performance which will eventually result in a deduction of the dropout rate. 

The Efficiency of Technology in Education 

In the 21st era, technology plays an important role as it provides opportunities for people to change their overall life. One without technology information can actually be a brick on the wall. Due to the use of big data in education, all the individuals involved in this sector will gain basic knowledge about it. 

Not only the teachers and students but other sectors of an educational institution like finance and administration can utilize them properly. 

This will eventually lead to bringing effectiveness, completeness and overall productivity in the overall education sector. Moreover, along with great learning, they will also get creative by predicting all the future aspects. 

Hence there are hundreds of way big data can transform the education sector, but we along with our research team has read and selected the 5 best ways. We made sure to include the most important ones so it turns out to be helpful for our readers. 

Wrapping Up: 

This is the end of our article ‘5 Amazing Ways Big Data is Transforming the Education Sector‘ We hope this article helped you learn about the importance and the way big data can bring positive impact in the education sector if used properly. 

Moreover, if you have any more points that are valuable, feel free to share it with us in the comments section below. 

Big data can actually be a precious gift in the education sector in the upcoming days if used properly. So, make sure to use the big data properly and shine out!

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Negocios

The best guide to outbound lead generation for 2023

Your outbound lead generation is manually targeting, finding, and acquiring leads or customers. Quite simply stated, does going to a customer your service or products, regardless of if the customer shows an interested party or otherwise? 

The methods used to create outgoing referrals include making cold calls, bulk emails, sending out direct mail, and using and showing commercials. 

Outbound and inbound lead generation

Below, we’ll look at the three main differences between outbound and inbound lead generation. 

№1. Interaction control

The key distinction is in who controls where and when all actions, i.e., sharing and consuming information or content, occur.

Inbound flow strategies enable prospective clients to select the way they engage and interact with your channel by choosing which medium of information they prefer to engage with and the right time for them. For instance, SEO, Social media marketing, etc. 

Lead generation refers to the strategy that lets you, a business, choose when prospective clients receive phone calls, emails, and see ads.

№ 2. The value of marketing assets

Exit drives have a much quicker life span than incoming drives. For instance, in Outbound Lead Generating, ageless Content can produce Leads long-term after they’ve already occurred, thereby giving you a significant long-term ROI for your marketing endeavors.

Outbound leads generated, on the one hand, are short-lived due to high-risk content and high cost. Most of the resources created are not utilized once the company’s launch of the marketing campaign is complete.

№3. Campaign Cost Profile

Lead inbound campaigns cover a wider time frame of time and lower costs. The traffic is earned, not purchased, so there’s no requirement to purchase a return on investment method.

Standard Outbound cost profile cost is high and has short timelines. High costs are due to needing management of rejection risk as well as the relatively greater expense of delivery vehicles used such as soft callers, ads, etc. Lead costs tend to remain the same but can occasionally go up. If the creatives are not up-to-date, then the content will become dull for your intended audiences. You want an SEO firm that will stand by you, will work hard, helps you develop your business, and delivers outstanding quality results.

Outbound lead generation strategies worth trying in 2023

Below, we’ve compiled five basic strategies for attracting potential customers that everyone should try.

№1. Cold emails

A Cold letter is a message you give to a prospective client who doesn’t yet have heard of or know a great deal from your company. A Cold Case Letter builds an opening to begin to build a relationship for years to come. 

An effective cold email contains the following: 

№ 2. Social Media

Using networking social networking sites to market a product or a service to prospective clients can be a great strategy. Prospective clients would be more probable of seeing a message on social networks rather find it easy to contact and communicate efficiently than open an e-mail.

№3. Syndicated content

A portion of this content that is reposted on sites apart from the original site is called syndicated Content. The aim is simply to gain new clients and increase content exposure. 

№ 4. Events

Choose from a variety of events that inform potential buyers about your product:

  • Online courses;
  • Webinars;
  • Live broadcasts; 
  • Seminars;
  • Exhibitions;
  • VIP Impressions;
  • Conferences;
  • Product Launch Parties;
  • Festivals;
  • Networking Session.

№ 5. Paid advertising

Meaning you’re purchasing ad space, commonly known as Pay-per-click ads, where a publisher is paid when the ad is pushed. Advantages included front Page Impressions, a targeting focus, big branding features, constant and instant targeted driving, and measurable traffic, and easy-to-measure analytics.

When you find that leads acquisition drives are consuming you too long, you can use managed search and retrieval (SEO) Services from a reliable SEO agency. That way, you will have more time to get to the bottom line of your core activities at the same time as having your SEO affiliate generate qualifying leads and leads for you.

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What To Learn To Become A Professional Analytic

Professional analytics collect, clean, and analyze data to aid business choices. To work as an analyst, you need to analyze data effectively and draw conclusions from massive amounts of information. Opportunities abound in this field. The reason for this is the massive investment in big data by businesses of all sizes and sectors. If you’re interested in becoming a data analyst and learning more about the job and the industry, keep reading.

 

Required Soft Skills

People who work in this sector need to have a strong intrinsic motivation to study new things and figure out how they work. Analysts must remain abreast of industry developments even after moving up the ranks. Current and future analysts make use of analytical essay ideas, gaining inspiration and new reasons for their logical conclusions. Disclosing analytical essay topics also helps train systematic thinking. Messy information is useless to everyone. Analytics experts who want to extract value from data must have the skills to translate and display data clearly and straightforwardly.

 

An excellent expert in business analytics may be defined as capable of effectively conveying ideas and information. To ensure that all parties comprehend insights and can put suggestions into effect, it is essential to deliver results in a clear and straightforward way. Speaking clearly and effectively in front of an audience is a prerequisite for anybody working in analysis.

 

Analytics experts address issues and advance businesses by using a variety of methods. So being a problem solver by nature is also one of the requirements for a data analyst. Professionals in the field of business analytics must constantly exercise critical thinking. They’re supposed to sift through all the information and emphasize the bits that will assist in making choices. Reading books on the topic is a must.

 

Let’s move from soft skills to hard ones. What makes an excellent professional on a knowledge level? Read on to find out.

Gain A Foundation In Data Analytics

Learning SQL, Python, R, Spark, and Hadoop will help you crunch numbers. Tableau, Matplotlib, and ggplot2 will teach you how to create stunning visuals that bring data to life. These are the initial steps toward becoming a professional. 

 

How to become a data analyst? Specialized programs may be an exceptional method to pick up these foundational skills. They provide a solid grounding on all these platforms. This experience allows a student to get some hands-on practice with the following:

  • data administration
  • formulation of statistical tests
  • syntax of programming languages
  • purifying data
  • graphical representation of info.

Exercise Your Data Analytics Skills With Project Work

Learning to use fundamental resources is essential to pursue a career in the field. To be successful, data analysts need to be abreast of the most recent developments in data analysis technology. Writing a research paper, browsing through thematic websites, and reading new professional literature are habits of a pro. Develop sample projects that include all aspects of data analysis. Your work should include things from the initial company and market exploration to defining the specifics of the data to be gathered and cleaned. 

 

Finally, visualize the findings you’ve uncovered. Try putting them into a dashboard that will let others engage with your information. Take on various practice projects to hone your skills and showcase your knowledge of data mining across several formats.

 

How to get a data analyst job? One of the most crucial tasks is figuring out how you will show your expertise. Building a professional portfolio is important. A good place to start is by posting the code you’ve created to demonstrate your skills. One method to present skills and impress prospective employers is to complete a perfect data project. Select a topic that piques your interest, formulate a related query, and see if you can find an answer using data.

Reasons To Become A Professional Analytic

It’s work that fulfills you. This job is rewarding since you solve challenges and see your ideas come to fruition using a computer. With great demand comes hefty compensation. Companies have a hard time filling open positions for data analysts because of the high demand for their services. An average data analyst salary is around $52000. Also, career options may be adjusted to fit your needs. You may work from home, for a startup, an agency, or a huge corporation. There are a number of flexible settings.

Conclusión:

It may be challenging for professionals to determine where to best direct their development efforts. Despite the dynamic nature of the sector, a thorough grounding in a few areas is essential for any professional’s success. We hope that our article and presented examples helped you discover crucial steps to a successful career as a data analyst.