Seguramente has visto en películas, series o fotos, esas escenas donde hay un caos en las salas de trading de la bolsa de valores y donde se muestran pantallas con miles de gráficas con precios y movimientos de acciones. Pues bien, hoy esa información está al alcance de tu mano.

<h4>La visualización de datos es una parte crucial para el análisis y la toma de decisiones financieras</h4>
<figure><img alt="Crear visualizaciones financieras" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/1024/1*d9NVulpqhJiapRJg2ZrB7w.png"></figure>Seguramente has visto en películas, series o fotos, esas escenas donde hay un caos en las salas de trading de la bolsa de valores y donde se muestran pantallas con miles de gráficas con precios y movimientos de acciones. Pues bien, hoy esa información está al alcance de tu mano.
Actualmente, tienes esos datos disponibles, puedes acceder fácilmente a ellos e incluso, tú mismo puedes generar las gráficas que desees analizar. Así que si quieres aprender a crear tus propias visualizaciones, sigue leyendo.😉
<h4>¿Qué es la visualización de datos?</h4>
La visualización de datos es una herramienta que sirve para analizar cualquier tipo de fenómeno de manera visual. Una de sus funciones es identificar patrones, cambios o evoluciones a través del tiempo y aplica para cualquier área de estudio.
En el caso de las finanzas y el estudio del comportamiento de las acciones de la bolsa de valores, la visualización de datos es una parte crucial para el análisis y la toma de decisiones financieras, por eso se dice que genera valor en el ámbito financiero.
Y para que lo comprendas mejor, ahora realizaré un ejercicio para analizar y crear visualizaciones con valores de precios de las acciones de la bolsa.
<h4>¿Cómo crear visualizaciones financieras?</h4>
Utilicé una fuente online gratis de consulta para obtener los datos e hice distintos gráficos a lo largo de este ejercicio. ¡Empecemos!
Preparación de notebook y obtención de datos
Aunque en el siguiente ejemplo usé la versión Python 3.8.8 y para el desarrollo de la demostración utilicé Jupyter, con la distribución de Anaconda, tú puedes utilizar la interfaz que desees.
Primero preparé el notebook importando las librerías y funciones que tenía planeado usar. Para este caso utilicé las siguientes con un fuerte enfoque sobre Pandas y Matplotlib:
<figure><img alt="Pandas y Matplotlib" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/732/0*fDWqcrRHSCF_PtX4"></figure>Los precios de cierre de las acciones de la bolsa los obtuve de la fuente Yahoo! Finance, usando la clase DataReader. Y, aplicando el siguiente comando conseguí los precios de cierre para la compañía Apple (AAPL) de 2020 y 2021:
<figure><img alt="Comando DataReader" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/751/0*BYjBbsBLdvduOmUG"></figure>Una de las ventajas de consultar datos haciendo uso de programación es que puedes, por ejemplo, ejecutar ciclos de trabajo sobre diferentes valores. En este ejercicio cree un par de funciones para obtener los datos de distintas compañías de manera cíclica y así, obtener una tabla con todos ellos.
Las compañías que elegí fueron: Apple (AAPL), Microsoft (MSFT), General Electric (GE), IBM (IBM), American Airlines (AA), Delta Airlines (DAL), United Airlines (UAL), Pepsi (PEP) y Coca-Cola (KO).
<figure><img alt="Ciclos de trabajo en programación" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/750/0*hlVTA8LLAHEdFEAl"></figure><figure><img alt="Ejemplo ciclos de trabajo en programación" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/804/0*byR4E53CVZP4lsVt"></figure>Visualización de series de tiempo financieras
Una de las mejores maneras para analizar y encontrar patrones y relaciones en este tipo de datos es visualizando la información. A continuación te explicaré un par de visualizaciones de series de tiempo que puedes realizar fácilmente.
Para este análisis vamos a visualizar el comportamiento del Adjusted Price de cada acción a través del tiempo. Y como este es el único precio que me interesa visualizar, separé los datos de la siguiente manera:
<figure><img alt="Visualización de datos en Phyton" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/676/0*XRd46zN64mDAHBMx"></figure>También, moví el Ticker de las acciones a una columna porque el objetivo es crear una tabla pivote con la fecha como índice y los valores de cada acción en las columnas:
<figure><img alt="Columnas" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/1008/0*Ra9oyNhHfOPpppuQ"></figure>Con este DataFrame que cree, puedo graficar fácilmente la evolución del precio de una acción. Para ello, solo seleccioné la columna que quise visualizar a través del método plot().
El siguiente comando crea la gráfica de precios de cierre para AAPL:
<figure><img alt="Precios de cierre para AAPL" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/1021/0*qvzTciRYmWKRsHwm"></figure>Aún más fácil, también es posible graficar todos los precios de cierre juntos sin especificar ninguna columna:
<figure><img alt="Precios de cierre" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/1024/0*oouQoMdqbZrOrW5u"></figure>Generación de gráficas de vela
Antes de comenzar con este punto, primero me gustaría explicarte qué son las gráficas de vela.
Según expertos en IBM, las gráficas de vela son un estilo de gráficas financieras que se utilizan para describir los movimientos de los precios de un valor, derivado del mercado financiero o divisa.
Cada vela representa un día y una gráfica de un mes puede mostrar 20 días bursátiles como 20 velas. Se utilizan mucho para analizar patrones de precios de acciones y divisas.
Ahora bien, para mostrarte cómo crear una gráfica de vela con Python, utilizaré los datos de AAPL del mes de diciembre de 2021, graficando cada día como una vela diferente en la gráfica.
El primer paso que di para realizar esta gráfica fue separar la información a utilizar, en este caso, los precios de AAPL de diciembre 2021:
<figure><img alt="Precios de AAPL de diciembre 2021" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/827/0*hJX9irQZrseCe12d"></figure>Lo siguiente fue transformar el formato de fecha a un nuevo formato para utilizar la función de generar gráfica de candelabro. Para esto, cree una nueva columna llamada date_num con la lógica nueva del formato, la cual pide el número de días de diferencia entre la fecha evaluada y 0001–01–01.
De hecho, si quieres conocer más de este formato de fecha y otro tipo de representación de tiempo, puedes 👉<a href="https://matplotlib.org/stable/api/dates_api.html">revisar esta documentación</a>👈
<figure><img alt="Formato de fecha" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/930/0*yrNcPZ70XOFHSzB7"></figure>Después, transformé una vez más los datos que tenía a un formato compatible con la función que genera la gráfica. Convertí la data almacenada en el DataFrame a un tuple con la siguiente estructura: ([‘date_num’, ‘Open’, ‘High’, ‘Low’, ‘Close’], …)
<figure><img alt="([‘date_num’, ‘Open’, ‘High’, ‘Low’, ‘Close’], …)" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/826/0*PzdkuLMmpTn8za1g"></figure>Adicionalmente, hice una instancia de DateFormatter para darle el formato adecuado a las fechas y también, una variable con los puntos para graficar sobre el eje X. Para este ejercicio, busqué que se vean solo los puntos de los días lunes para un mejor manejo de las etiquetas en la gráfica.
<figure><img alt="DateFormatter" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/660/0*xRo6ViUCDeYw6Tm9"></figure><figure><img alt="DateFormatter" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/713/0*a_0vaiY3AH6Yk9dS"></figure>Ya teniendo todo lo necesario para generar la gráfica de vela, finalmente ejecuté la función deseada con el siguiente comando y los parámetros especificados para obtenerla:
<figure><img alt="Ejemplo de gráfica de vela" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/682/0*j5PQsi9Hc8NfZisJ"></figure>¡Y listo!
<h4>Usa las herramientas disponibles a tu favor</h4>
Usar herramientas tecnológicas como lenguajes de programación o visualizadores de datos te permite analizar información de muchas maneras y encontrar patrones y relaciones que mejoran la toma de decisiones.
El ejercicio que te mostré en este artículo es solo un ejemplo de cómo puedes generar material gráfico muy valioso para ejecutar un análisis de valor que se puede extrapolar a muchas otras aplicaciones, así que es tu turno ¡te invito a explorar tus datos con tecnología!
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<a href="https://medium.com/nowports-tech/crear-visualizaciones-financieras-y-graficas-de-vela-con-python-5e0d9e498cb8">¿Cómo crear visualizaciones financieras y gráficos de vela con Python?</a> was originally published in <a href="https://medium.com/nowports-tech">Nowports Tech</a> on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

¿Cómo crear visualizaciones financieras y gráficos de vela con Python?

Más allá del diseño que tengan las secciones que conformarán una página web o app, existe un elemento igual de importante que no puede perderse de vista si se quiere garantizar una experiencia y navegación exitosa: el contenido.

<h4>Logra que tu producto digital aporte valor a los usuarios a través de las palabras</h4>
<figure><img alt="Técnicas de UX writing" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/1024/1*ExGkpl9xhrh_rc4QaqmC4g.jpeg"></figure>Más allá del diseño que tengan las secciones que conformarán una página web o app, existe un elemento igual de importante que no puede perderse de vista si se quiere garantizar una experiencia y navegación exitosa: el contenido.
Solo a través de las palabras adecuadas y de textos bien escritos es posible transmitirle los mensajes correctos a los usuarios y guiarlos de manera intuitiva por cualquier interfaz. Y para que tengas mejor idea de su impacto, hoy te explico en qué consiste la técnica que se encarga exclusivamente de su redacción: UX Writing.✍️
<h4>¿Qué es UX Writing?</h4>
Es una parte fundamental del UX (User Experience), complementaria al UX Design y al User Research, que se encarga de escribir contenidos para interfaces digitales de una manera personalizada, cercana y familiar para los usuarios. De esta forma, guía a los usuarios en su experiencia con un producto o servicio a través de las palabras correctas.
Los profesionales dedicados a desempeñar esta disciplina, (mejor conocidos como UX Writers) tienen la misión de redactar múltiples textos para un mismo producto. Por ello puedo decir que su trabajo es fundamental para crear:
<ul>
<li>Onboardings</li>
<li>Modales de confirmación</li>
<li>Empty states</li>
<li>Páginas de error</li>
<li>CTAs</li>
<li>Textos circundantes</li>
<li>Emails transaccionales</li>
<li>Encuestas o NPS</li>
<li>Congrats</li>
<li>Formularios</li>
<li>Alertas</li>
<li>Centros de ayuda o FAQ</li>
<li>Descripciones de app stores</li>
<li>Landing pages</li>
</ul>
<h4>UX Writer y Copywriter: ¿Hacen lo mismo?</h4>
Muchas veces se confunde la tarea del UX Writer con la del Copywriter pero, aunque su función parece similar, la realidad es que persiguen objetivos diferentes.
Un UX Writer busca entender las necesidades y comportamientos de los usuarios, resolver sus posibles dudas o problemas a la hora de relacionarse con una interfaz y conseguir que este proceso sea lo más fácil e intuitivo posible. Es decir, diseña la interacción entre un producto y un usuario a través de las palabras.
En cambio, un Copywriter escribe textos persuasivos y enfocados a la venta para generar mayor conversión, tanto online como offline. Su función es informar, persuadir, convencer y vender un producto o servicio.
<h4>Los 3 pilares básicos del UX Writing</h4>
En UX Writing existen 3 pilares básicos que deben aplicarse a los textos para cumplir con el objetivo de guiar a las personas por un producto. Estos son:
1.Claridad: necesitan escribirse con palabras que cualquier persona entendería, sin jergas ni lenguaje técnico y sin dar lugar a ambigüedades.
2.Brevedad: deben resumir ideas (objetivo, problema o solución) en pocas palabras.
3.Utilidad: deben servir de guía a las personas y ayudar a completar acciones concretas.
Ejemplo donde se aplicaron los 3 pilares básicos:
<figure><img alt="Pilares básicos de UX Writing" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/1024/1*9srZuRxzB9cmRTZjENeXQA.png"></figure>Asimismo, antes de comenzar a escribir cualquier texto, es fundamental responder a estas preguntas clave que permiten desarrollarlos mejor:
<ul>
<li>¿Cuál es el objetivo de mi mensaje?</li>
<li>¿Qué quiero que logre esta persona?</li>
<li>¿Qué pasa si no completa la acción?</li>
</ul>
<h4>¿Qué hay sobre la voz y el tono?</h4>
La voz es el carácter de la marca o el producto, y una vez definida, no cambia. Puede ser, por ejemplo, seria y cercana o divertida y amable.
Por otro lado, el tono es la expresión de esa voz en función del contexto y debe cambiar constantemente según la situación, el destinatario o el país. Por ejemplo, luego de que el usuario cree una cuenta, se puede manejar un tono alegre, de pertenencia y éxito, y al momento en que realice su pago, manejar uno de éxito, que a la vez sea tranquilizador y claro.
<h4>UX Writing con empatía de género</h4>
El idioma español es muy amplio y rico en expresiones, pero muchas veces, por falta de buenas prácticas o costumbre, se sesga y la comunicación no se dirige a todos los géneros por igual. Actualmente, son muchos los productos digitales donde se pueden ver ejemplos comunes de sexismo, por ejemplo, cuando solo se emplea el masculino genérico o el binarismo de género.
Para evitar caer en este error, existen muchas opciones para transmitir mensajes por escrito de forma inclusiva sin necesariamente caer en el uso de la letra “e”, arroba o la letra “x”. Algunas técnicas son:
Parafrasear
Básicamente consiste en reescribir una idea con otras palabras o estructura, respetando el significado original del mensaje para que no se pierda ninguna información en el proceso.
Para poder parafrasear, lo ideal es leer el mensaje original primero para entenderlo y luego identificar la idea principal y las secundarias. El ejemplo más común es: en vez de escribir “Bienvenido [username]”, podemos utilizar “Te damos la bienvenida [username]”.
Ampliar con una explicación
Hay personas a las que puede molestarles que les pidan algún dato personal, porque consideran que es información privada y sensible, como su sexo o género. Así que cuando sea necesario preguntar por este tipo de datos, lo mejor será explicar el por qué se está solicitando; se puede mencionar, por ejemplo, que es por motivos legales o de regulaciones estatales.
Evitar usar “e” inclusiva, arroba, “x” o el desdoblamiento (o/a)
Si bien usar arroba, la letra “x” o el desdoblamiento o/a es una técnica válida para evitar el sexismo, la realidad es que dificulta la lectura de los lectores de pantalla que usan las personas con alguna discapacidad visual.
Con la “e” inclusiva pasa algo similar, cuando se repite mucho en textos largos se puede generar confusión en la lectura. Por eso también debe evitarse.
Cuando se usa la “e”, arroba, “x” o el desdoblamiento, en los textos de un producto, sí, incluye a algunas personas, pero a la vez, excluye a otras, lo que rompe con el principio de ​​accesibilidad digital, es decir, que un producto digital sea apto para que pueda usarse por cualquier persona (con o sin discapacidad).
En resumen, generar textos que contemplen la empatía de género, además de crear confianza y seguridad en el usuario, logra que un producto sea parte del contexto social actual y se adapte al tiempo en que vivimos.
<h4>Escribir con propósito aporta valor</h4>
Aplicar UX Writing a tus productos digitales sirve para guiar a las personas de la forma más intuitiva posible a través de las palabras.
Ayúdalas a que recorran, usen y realicen las acciones que desean sin que tengan que pensar ni gastar demasiado tiempo intentando descifrar lo que deben hacer en cada sección, botón o formulario. Tus textos deben ser claros, breves y útiles para cumplir sus objetivos.
Por otro lado, recuerda que para tener un producto inclusivo es necesario que contemples a la sociedad donde convivirá. Es importante que te comprometas a crear productos que contemplen a todos tus usuarios, generando textos empáticos que generan confianza en todas las personas.
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UX Writing: ¿Qué es y cómo impacta en la experiencia de usuario?

Uno de los problemas que frecuentemente se presentan cuando empezamos a explorar y analizar bases de datos es que estos no estén “limpios”. Y para que comprendas a qué me refiero, te invito a seguir leyendo.👇

<h4>Los datos te dan la pauta para tomar buenas decisiones</h4>
<figure><img alt="Limpiar datos en Phyton con Pandas" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/1024/1*atPWeYsVh9kJdP-x5IohkQ.jpeg"></figure>Uno de los problemas que frecuentemente se presentan cuando empezamos a explorar y analizar bases de datos es que estos no estén “limpios”. Y para que comprendas a qué me refiero, te invito a seguir leyendo.👇
<h4>¿Cuándo no está limpia una base de datos?</h4>
El que los datos no estén limpios puede significar que:
<ul>
<li>Algunas columnas tienen espacios vacíos.</li>
<li>El formato de un valor es distinto al del resto de la columna.</li>
<li>Existen datos duplicados o que no estén dentro de los parámetros que consideres correctos.</li>
<li>Entre otros factores.</li>
</ul>
La realidad es que la definición de datos “limpios” depende del propósito del análisis que realices; probablemente no sea igual la limpieza que debas hacer para la creación de un análisis visual que para un modelo de machine learning, por ponerte un ejemplo.
En este sentido, si quieres obtener los mejores resultados en cualquier proyecto de análisis de datos, debes tener presente que incluso un pequeño conjunto de estos datos puede cambiar las conclusiones de todo tu trabajo. Por esto es fundamental que siempre los revises, y en caso necesario, los limpies.
Si bien la tarea de limpiar datos puede parecer sencilla cuando hablamos de un conjunto de datos pequeño, la situación cambia cuando trabajas con grandes volúmenes. Cuando los datos son demasiados, es difícil que identifiques cuáles limpiar a simple vista, pero la buena noticia es que existe una solución.
<h4>¿Cómo limpiar grandes volúmenes de datos?</h4>
La biblioteca <a href="https://medium.com/nowports-tech/trabajar-fechas-horas-pandas-c795e3aecde7">Pandas</a> de Python es una excelente herramienta para que detectes errores y los corrijas de una forma eficiente. Lo primero que debes hacer para aprovechar esta oportunidad es entender los datos y definir qué acciones tomar para limpiarlos.
Ahora te doy más detalles del proceso:
Entiende la base de datos
Pandas(pd) tiene varias funciones que te ayudan a darle un vistazo general a lo que encuentras en el conjunto de datos, en todas estas necesitas haber importado el conjunto de datos en formato de base de datos de Pandas y utilizar el nombre de la base (df) seguido de un punto y la función:
<ul>
<li>
df.shape = muestra la cantidad de filas x cantidad de columnas.</li>
<li>
df.info = muestra el tipo de variable para el índice y las columnas, cuántos valores nulos tiene cada columna y la memoria que se está utilizando.</li>
<li>
df.head() = muestra las primeras 5 líneas de la base de datos, lo que te ayuda a revisar el formato de las columnas y el tipo de valores.</li>
<li>
df.columns = muestra la lista de los nombres de las columnas, lo que es muy útil para identificar si necesitas modificarlos y estandarizarlos. Al hacerlo podrás mejorar la cooperación entre equipos y conseguirás que el código sea más fácil de compartir y entender.</li>
<li>
df.dtypes = muestra las columnas con su tipo de variable. Con esta función y la de df.head() puedes saber si necesitas modificar el tipo de variable en alguna columna, por ejemplo: cuando el valor que ves en el resultado de la primera función es un número (‘float’) y cuando corres .dtypes observas que esta guardada como ‘object’.
</li>
<li>
df.loc[df.duplicated()] = esta combinación de .loc[], una función de filtro, y .duplicated(), muestra todas las filas donde se duplica la información.</li>
</ul>
Obtén estadísticas generales de las columnas
Ahora bien , para seguir comprendiendo tu conjunto de datos, el siguiente paso que debes dar es obtener estadísticas generales de las variables (columnas) y, si ya notaste que para lograrlo debes hacer cambios en los formatos o nombres de las columnas, puedes utilizar las siguientes funciones:
<ul>
<li>
df.column.astype(‘type’), donde column es el nombre de la columna y ‘type’ el nuevo formato que quieras utilizar, por ejemplo ‘float’, una función que, aunque genera una serie de datos con el nuevo formato, no cambia la base de datos original; solo si quieres hacer el cambio debes escribir sobre la columna la siguiente línea de código: df.column = df.column.astype(‘type’).
</li>
<li>En algunas ocasiones, con la función anterior, es posible que obtengas un error al intentar cambiar una columna numérica que contiene valores no numéricos, en ese caso puedes utilizar pd.to_numeric(df.column, errors = ‘coerce’). El parámetro errors le indica a la función convertir en ‘nan’ (Not a number) todos esos valores que antes resultaban en un error.</li>
<li>
df.rename(columns = {column1:column1newname}) te permite renombrar las columnas que quieras usando un diccionario. También, modificar la función y dentro de la misma, utilizar una función lambda que te deje hacer más modificaciones, por ejemplo, cambiar todos los nombres a minúsculas: df.rename(columns = lambda x:x.lower()). Para que el cambio se refleje en la base original, incluye inplace=True.</li>
<li>df.columns = [‘column1’,’column2’] te permite cambiar los nombres de las columnas utilizando una lista de los nombres a emplear.</li>
</ul>
Por otro lado, con las columnas correctas puedes empezar a generar algunas estadísticas que te ayuden a comprender un poco mejor tu data. Para esto, Pandas cuenta con funciones de agregación o de resumen:
<ul>
<li>
df.column.mean() = promedio de la columna</li>
<li>
df.column.min() = valor mínimo de la columna</li>
<li>
df.column.max() = valor máximo de la columna</li>
<li>
df.column.mean() = desviación estándar</li>
</ul>
Aunque estas funciones te ayudan a conocer la información de cada columna, con la función df.describe() puedes obtener estadísticas descriptivas de todas las variables numéricas y de tipo objeto en la base de datos en formato tabla.
Limpia la data
Una vez que te familiarices con tu base de datos podrás definir si necesitas transformar, borrar o reemplazar algunos de esos datos, esto con el fin de asegurar que cumplan con los objetivos de tu proyecto. Para hacerlo, Pandas pone a tu disposición estas funciones:
<ul><li>Para transformar usa la función .transform que, combinada con una función lambda, modifica todos los valores de la columna.</li></ul>
✔ Con la función df.column.transform(lambda x: function) puedes normalizar la data, elevar los valores al cuadrado, dividirlos entre otro valor, etc.
<ul>
<li>Para eliminar algunos datos o columnas utiliza la función df.drop. Por defecto está destinada para filas, por lo que si quieres eliminar columnas debes utilizar el parámetro axis = 1 o el parametro columns = [‘column’], con el nombre de la columna o una lista de las columnas a borrar.</li>
<li>Si uno de tus problemas son los duplicados, entonces aplica la función df.drop_duplicates(). Si no colocas ningún parámetro se eliminarán todas las filas donde se dupliquen todos los valores, así que considera estos:</li>
</ul>
✔ El parámetro subset = [‘columns’] te permite seleccionar las columnas que se deban duplicar para eliminar una fila.
✔ Y el parámetro keep = ‘first’ mantiene la primera fila que se duplica, pero si colocas ‘last’, se queda con la última.
<ul><li>Si deseas eliminar valores nulos, utiliza df.dropna(). Si no le colocas parámetros se borrarán todas las filas donde haya un valor nulo(na), así que sigue estas recomendaciones:</li></ul>
✔ Para que solo se eliminen las filas donde todos los valores sean nulos, agrega a los paréntesis el parámetro how = ‘all’.
✔ Puedes definir un número necesario de valores nulos con el parámetro thresh = (número), o un subset = [‘columns’] con una lista de columnas donde deben existir los valores nulos para que la fila sea eliminada.
✔ Cuando no necesites eliminar valores nulos, sino reemplazarlos con algún valor, entonces utiliza la función df.fillna(). Esta también puede usarse con un diccionario para que especifiques cuáles valores nulos modificar, se logra con el parámetro value = {‘column’ : ‘value’}.
<ul><li>Si quieres reemplazar data “sucia” con valores nan, entonces usa numpy, otra biblioteca muy utilizada en Python para analizar datos. Debes importar ‘nan’ y usar df.replace() con un diccionario: df.replace({column: {value you want to replace : nan}}).
</li></ul>
Finalmente, en caso de que desees cambiar la base de datos original, todas las funciones anteriores necesitan incluir el parámetro inplace = True.
<h4>Reduce sesgos en tu análisis con datos limpios</h4>
Todas las funciones de Pandas que te acabo de explicar te ayudarán a conocer y a limpiar la data con la que trabajes, así que úsalas a tu favor. Notarás que después de realizar la limpieza tendrás una base de datos que te permitirá llegar a conclusiones más precisas y tomar mejores decisiones de negocio.
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<a href="https://medium.com/nowports-tech/guia-limpiar-datos-con-pandas-3dc634c47e11">Guía rápida para limpiar datos en Python con Pandas</a> was originally published in <a href="https://medium.com/nowports-tech">Nowports Tech</a> on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

Guía rápida para limpiar datos en Python con Pandas

Siempre que las personas ingresan a una página web o alguna aplicación móvil, lo hacen con un propósito, y si no logran cumplirlo, se quedan con una mala experiencia y difícilmente le dan una segunda oportunidad.

<h4>La organización del contenido es clave para incentivar la acción</h4>
<figure><img alt="" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/1024/1*-lYykeCWH5TwYeF_fVQ08w.png"></figure>Siempre que las personas ingresan a una página web o alguna aplicación móvil, lo hacen con un propósito, y si no logran cumplirlo, se quedan con una mala experiencia y difícilmente le dan una segunda oportunidad.
Justo en esto recae la importancia de la arquitectura de la información, un tema del que hoy quiero platicarte para que conozcas su impacto en la satisfacción de los usuarios y en los resultados de las empresas. 😃
<h4>¿Qué es la arquitectura de la información?</h4>
Es el trabajo de inventariar, organizar y priorizar todo el contenido dentro de un sitio web o aplicación, para facilitarle a quien tenga que hacer uso de él, la toma de decisiones.
Asimismo, una buena arquitectura de la información permite añadir fácilmente nuevas funcionalidades y escalar un producto. Y para entender cómo desarrollarla, primero es necesario conocer a fondo, y desde un principio, a los clientes y el objetivo de la empresa.
Contenido ≠ Información
Si bien ningún usuario se muere por enfrentarse a una mala arquitectura de la información, lo que sí puede suceder es que un negocio fracase en su intento por comunicar su mensaje e incentivar la acción.
<figure><img alt="Proyecto de arquitectura de información" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/1024/0*6ID18Yhw6mQS5cU2"></figure>Por esto es crucial comprenderla y ser consciente de una de sus principales características: el contenido no es lo mismo que la información.
<ul>
<li>
Contenido: es todo aquello que se genera y asocia a los productos para que los usuarios los interpreten.</li>
<li>
Información: es la correlación de contenidos que realizan los usuarios de forma subjetiva dentro de su cabeza y con la cual, hacen una interpretación de lo que ven en ese momento.</li>
</ul>
<h4>Claves de la arquitectura de la información</h4>
Una de las primeras cosas que se tienen que hacer para empezar a profundizar en esta especialidad, es familiarizarse con sus conceptos clave:
<ol>
<li>
Ontología: son las palabras que utilizamos y el significado que les damos. Por ejemplo: editar o modificar, contenidos o experiencias, etc. Básicamente, consiste en establecer qué palabras definen un producto.</li>
<li>
Taxonomía: se refiere a las estructuras y relaciones que se crean entre los contenidos. Por ello es fundamental conocerlos muy bien y entender a la perfección las características que tienen asociadas.</li>
<li>
Coreografía: es la forma en la que un usuario puede moverse entre los fragmentos de una misma experiencia.</li>
</ol>
<h4>¿Por qué es necesaria una buena arquitectura en tu empresa?</h4>
<blockquote>“La arquitectura de la información es la hermana mayor del CRO.” Neil Patel, emprendedor y experto en marketing.</blockquote>
El mensaje que nos deja esta frase es que la arquitectura es un complemento de la optimización que mejora la conversión de tu página web, pues no solo sirve para que los usuarios naveguen fácilmente dentro de una estructura, sino también para que cumplan su propósito y a la vez, el de tu empresa.
Si al final no pueden encontrar lo que buscan, ya sea porque predomina una mala organización de los elementos o existe contenido mal asociado a cada uno de ellos, se irán. Y todo sin importar cuan optimizado esté tu sitio web.
<h4>Los 3 pilares de la arquitectura de la información</h4>
Cuando hablamos de este concepto no nos referimos a un ejercicio aislado, sino al conjunto de 3 pilares que convergen entre sí:
<ul>
<li>
Usuarios: se deben tener en cuenta sus necesidades, modelos mentales, expectativas y contextos sociales.</li>
<li>
Marca: implica conocer qué objetivos tiene una empresa, su propuesta de valor, limitaciones y posibilidades económicas y logísticas.</li>
<li>
Contenido: hace referencia a un producto.</li>
</ul>
<h4>El papel de los modelos mentales</h4>
Los modelos mentales representan los deseos y expectativas que los usuarios tienen de la interfaz a la que acceden.
Para orientarlos, es importante entender estas presunciones que van a lograr que tomen una decisión. Por ello es recomendable implementar sesiones de entendimiento o entrevistas.
Solo conociendo el flujo, el intercambio de información y la estructura que esperan ver, será posible brindarles una mejor experiencia.
Asimismo, para realizar adecuadamente estos estudios y otras actividades que forman parte del <a href="https://medium.com/nowports-tech/primeros-pasos-en-la-arquitectura-de-software-2e389cd06519">proceso de desarrollo de la arquitectura</a> de la información, es ideal que el proyecto sea liderado por expertos en experiencia de usuario (UX) con el apoyo de un Product Owner para garantizar que los objetivos de la empresa se mantengan alineados a los de las personas.
<h4>La relevancia de las metas empresariales</h4>
Un ejercicio de arquitectura de información se realiza tomando como base:
<ul>
<li>
Orientación del usuario: que la persona encuentre lo que busca, ya que accede a un sitio con una intención y nuestro trabajo es facilitárselo.</li>
<li>
Factores de decisión: que la persona interactúe y navegue de manera sencilla con el contenido de un sitio, es decir, que sepa cómo avanzar y decidir cómo dar su siguiente paso.</li>
</ul>
La arquitectura de la información no se limita a catalogar cosas (que es lo que muchos suelen entender cuando escuchan el concepto), su fin también es ayudar a saber con precisión qué tipo de contenidos se tienen que ofrecer a los usuarios en todo momento, de modo que puedan tomar sus decisiones o realizar esas acciones por las cuales llegaron a esa plataforma. Y las cuales, permanecen alineadas a las metas que la empresa estableció en su momento.
<h4>¿Cuáles son las metodologías de la arquitectura de información?</h4>
En esta sección, veremos algunas de las prácticas que los profesionales involucrados con la arquitectura utilizan para estructurar la información de los contenidos y materiales con los que trabajan.
Y, antes de implementar cualquiera, vale la pena recordar que es esencial conocer muy bien las particularidades de los usuarios.
<figure><img alt="Metodología de arquitectura de información" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/1024/0*FObU0XsmIlZ1X6m_"></figure>Teniendo en cuenta lo anterior, ahora sí, te presento algunas de las metodologías más utilizadas.👇
<ul>
<li>
Estructura jerárquica: es fundamental para que los usuarios entiendan en qué nivel están dentro de una página o aplicación, y la manera en que el contenido de las pantallas o secciones se relacionan entre sí.</li>
<li>
Wireframes: consisten en demostraciones, interactivas o no, de cómo el usuario va a visualizar la información disponible en un documento digital, sus jerarquías y las conexiones entre las pantallas.</li>
<li>
Taxonomía: en el contexto de la arquitectura de la información, se refiere a los nombres que damos para agrupar y describir los contenidos, así como el lenguaje que usamos con ese objetivo.</li>
<li>
Inventario de contenido: sirve para tener una visión general de los contenidos que un proyecto tendrá. Aquí se enumeran todas las páginas o pantallas y la información que deben mostrar.</li>
</ul>
<h4>Arquitectura de la información vs navegación</h4>
Los conceptos de arquitectura de información y modelo de navegación suelen confundirse, pero la realidad es que se refieren a cosas diferentes.
Mientras que la arquitectura de la información se refiere a la estructuración y catalogación de los contenidos de un sitio web o aplicación, el modelo de navegación es la manera en la que se le facilita al usuario profundizar y moverse dentro de esa arquitectura. Esta es la diferencia.
<figure><img alt="Navegación de usuario" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/480/0*eUO68UdDaOaz-afv"></figure>Para que lo comprendas mejor, te pongo de ejemplo un centro comercial.
En este lugar hay locales que tienen asignados un espacio inamovible dentro del plano (esto sería arquitectura de información), sin embargo, a la hora de querer llegar hacia uno de ellos no es necesario conocerlos todos, se pueden usar ascensores, escaleras, pasillos o carteles y existe la posibilidad de ir por múltiples caminos (esto sería navegación).
<h4>La prioridad siempre serán los usuarios</h4>
Al crear un sitio web, aplicación o software exitoso, es vital colocar siempre al usuario al centro. Justo como lo hace una buena arquitectura de información.
Quienes se encargan de crearla tienen la misión de proporcionar recursos para estructurar la información, haciendo que el sistema sea comprensible y fácil de usar, y también, de crear un modelo de interacción que sea agradable y simple de entender por la audiencia.
Esto implica procesos que van desde la creación de los elementos visuales y de la interfaz, hasta opciones que toman en cuenta el comportamiento de los usuarios y sus necesidades. Así que si quieres dedicarte a esta importante labor o ya estás en ello, no olvides priorizar siempre a las personas.
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<a href="https://medium.com/nowports-tech/arquitectura-informacion-ux-658539bb0887">Arquitectura de la información: de la propuesta de valor al UX</a> was originally published in <a href="https://medium.com/nowports-tech">Nowports Tech</a> on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

Arquitectura de la información: de la propuesta de valor al UX

Manejar datos con Pandas es realmente entretenido gracias a las múltiples herramientas que aporta. Tanto sus métodos como argumentos permiten manipularlos, de tal manera, que se puede obtener información muy valiosa y hallazgos sorprendentes.

<h4>Esta biblioteca provee herramientas y métodos muy efectivos.</h4>
<figure><img alt="Trabajar fechas y horas con librería Pandas" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/1024/1*AwXP8F3NYZ46CeyShoQrkg.png"></figure>Manejar datos con Pandas es realmente entretenido gracias a las múltiples herramientas que aporta. Tanto sus métodos como argumentos permiten manipularlos, de tal manera, que se puede obtener información muy valiosa y hallazgos sorprendentes.
Si bien es una librería que aporta beneficios, para fines de este artículo te platicaré sus ventajas para trabajar específicamente fechas y horas. Sigue leyendo que a continuación te explico.😉
<h4>¿De qué manera trabajar fechas y horas usando Pandas?</h4>
En el caso de las fechas y horas (datetime), el análisis, además de necesitar de herramientas específicas, también requiere de mucha atención para saber en qué momento se debe lidiar con un horario estándar o con uno de verano. De lo contrario, se puede entorpecer todo el trabajo realizado.
Esto no es un problema para Pandas, pues permite obtener la media, la mediana, sumar, restar, dividir, y más, siempre y cuando los datos sean numéricos. Por esto debemos transformar las fechas y horas (datetime), de cadenas u objetos, a números.
Las fechas suelen representarse como una combinación de letras, símbolos y números, lo que le impide que Python realizar operaciones matemáticas o leerlas como un número, e inmediatamente las encasilla en cadenas (string).
¿Cómo convertir cadenas en números?
Para convertir los datos de las fechas y horas, de cadenas a un formato numérico, necesitamos utilizar parse_dates al momento de leer el csv, e indicar a qué columnas queremos cambiarle el formato:
rides = pd.read:csv(‘capital-onebike.csv, parse_date=[‘Start date’, ‘End date’]
Al hacerlo, Pandas leerá las columnas y tratará de descubrir su formato, mientras rogamos que no exista algún error o dato que no pueda convertir.🤞
Si algo así llegara a suceder, no hay de qué preocuparnos. Tenemos la ventaja de contar con el método to_datetime() que nos permite formatear los datos manualmente, y así convertir todas las columnas a un formato de fechas y horas:
rides[‘Start date´] = pd.to_datetime(rides[‘Start date’], format = “%Y-%m-%-d %H:%M:%S”)
Después de todo este proceso de formateo, cada que le pidamos a Python una revisión de la columna, nos regresará una marca de tiempo (timestamp) que no es más que un objeto datetime con un nombre diferente.
<h4>Ejemplos de fechas y horas con Pandas</h4>
Gracias a esto, podremos realizar las operaciones aritméticas que sean necesarias, por ejemplo: generar una nueva columna que refleje la duración de un viaje, misma que representaría la diferencia entre su fecha de inicio (Start date) y la de su final (End date):
rides[‘Duration’] = rides[‘End date’] — rides[‘Start date’]
La columna creada nos permite encontrar datos que indiquen cuánto tiempo tardó el viaje, pero con la ventaja de que podrá visualizarse con un formato de fecha y hora para facilitar las operaciones matemáticas. Esto lo transformamos a segundos con ayuda del método .dt.total_seconds().
Al obtener la diferencia entre la fecha de inicio y la fecha final convertida a segundos, podemos facilitar la suma del total de la columna, la división y hasta la obtención de medidas estadísticas como la media y la mediana.
Y lo mejor, es que esto no es todo lo que podemos realizar.
Para crear un análisis más profundo de los datos que se obtienen de la tabla, también debemos tratar con los datos no numéricos, lo cual es posible realizar contando cuántos valores existen, cuántas veces aparece un dato y la frecuencia de uso por parte de miembros o usuarios ocasionales.
#Contar cuántas veces comenzaron viajes desde cada estación de bicicletas
rides[‘Member type’].value_counts()
Member 236
Casual 54
#Porcentaje de viajes por miembro
rides[‘Member type’].value_counts() / len(rides)
Member 0.813793
Casual 0.186207
También podemos agrupar los datos por columnas con el método .groupby(), para analizar todas las variables donde esa columna interfiera. O por tiempo con el método .resample(), para tomar una unidad de tiempo y una columna de fecha que facilite realizar la agrupación.
#Promedio de duración por tipo de miembro
rides.groupby(‘Member type’)[‘Duration seconds’].mean()
#Promedio de duración por mes
rdes.resample(‘M’, on=’Start date’)[‘Duration seconds’].mean()
Esta es la parte sencilla de tratar datos con Pandas, ya que la complejidad aumenta cuando trabajamos con zonas horarias y los horarios de verano.
Si le pedimos a Pandas que nos arroje la diferencia entre dos viajes, suele generar números positivos, lo que nos permite saber perfectamente cuánto tiempo tardamos en llegar de un punto a otro, sin embargo, puede darse el caso de que la diferencia sea negativa, y es aquí cuando se presenta un problema para nuestro análisis.
Rides[‘Duration’].dt.total_seconds().min()
-033460
En esta situación nos damos cuenta de que intervino el horario de verano, por lo que nuestro cálculo se vio afectado por el cambio, tanto del uso horario como del horario del lugar.
Estos objetos de fecha y hora son considerados como ingenuos de la zona horaria (timezone naive), ya que no están vinculados a ningún tiempo absoluto con un desplazamiento UTC (tiempo universal coordinado).
<h4>¿Cómo conocer una zona horaria en Pandas?</h4>
El método para poder saber en qué zona horaria se encuentra la fecha y hora en Pandas es .dt.tz_localize().
Con este, podremos saber que nuestra columna de fecha de inicio tiene un desplazamiento gracias al horario de verano, así que si tratamos de convertir los datos a la zona horaria de ‘America/New_York’, Pandas nos generará un error ambiguo (AmbiguousTimeError)y tendremos una fecha y hora que se produce durante el cambio de horario de verano.
Para evitar esto, podemos usar la cadena ‘NaT’ que nos permite hacerle saber a Pandas que si aparece el error, lo debe convertir en un ‘Not a Time’. De esta manera, cuando volvamos a realizar alguna operación aritmética, Pandas ignorará todas las fechas que produjeron un ‘NaT’ y nos arrojará los resultados del cálculo.
#Tratar de establecer un timezone
rides[‘Start date’] = rides[‘Start date’].dt.localize(‘America/New_York’)
AmbiguousTimeError: Cannot infer dst time from ‘2017–11–05 01:56:50’,
try using the ‘ambiguous argument’
#Tratar con datetimes ambiguos
rides[‘Start date’] = rides[‘Start date’].dt.localize(‘America/New_York’, ambiguous=’NaT’)
<h4>Pandas es útil y efectivo</h4>
Aunque Pandas se actualiza constantemente, y sus métodos pueden cambiar las características para trabajar con los datos de fechas y horas, también surge con nuevas herramientas que nos facilitan aún más el análisis de estos datos.
Es por esto que en el mundo de la analítica de datos es altamente recomendable conocerlo y utilizarlo con sabiduría.
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¿Cómo trabajar fechas y horas con Pandas?

Hoy iniciamos este artículo recordando la frase que Theodore Levitt alguna vez dijo: “La gente no quiere un taladro de un cuarto de pulgada, quiere un agujero de un cuarto de pulgada”. Pero… ¿a qué se refiere?

<h4>Satisfacer a los clientes sólo es posible cuando se conoce lo que esperan y desean de un producto.</h4>
<figure><img alt="Jobs to be done" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/1024/1*tmZ23e8VBaFTV0vECJz5Fg.png"></figure>Hoy iniciamos este artículo recordando la frase que Theodore Levitt alguna vez dijo: “La gente no quiere un taladro de un cuarto de pulgada, quiere un agujero de un cuarto de pulgada”. Pero… ¿a qué se refiere?
Lo que quiere decir esta expresión es que todos queremos realizar una tarea o un trabajo por medio de los productos que compramos, osea, que los adquirimos por la necesidad que resuelve. Y decidimos mencionarla porque hoy ahondaremos en una teoría que la usa de base: Jobs to be done, theory to practice, misma que Anthony W. Ulwick explica en su libro publicado en 2016.
<h4>¿Qué es Jobs to be done?</h4>
Es un marco de trabajo que ayuda a categorizar, definir, capturar y organizar todas las necesidades de los clientes, y a vincular las métricas de desempeño definidas por ellos en forma de resultados deseados.
En pocas palabras, sirve para entender mejor el comportamiento y los intereses de los consumidores, con respecto a los productos que compran.
<h4>Relación entre Jobs to be done y Outcome Driven Innovation
</h4>
Si bien Jobs to be done es la teoría, Outcome Driven Innovation (ODI) es el proceso que la pone en práctica.
La innovación impulsada por resultados (por su significado en español), es una estrategia que permite a las empresas conceptualizar nuevas soluciones para ayudar a sus clientes a hacer un mejor trabajo y/o conseguirlas a un menor costo.
ODI vincula las actividades de creación de valor con las métricas de desempeño previamente definidas por los clientes (las que se relacionan con el trabajo que desean realizar con algún producto), y ofrece un enfoque riguroso y controlado para:
<ul>
<li>Recopilación de necesidades.</li>
<li>Segmentación basada en necesidades.</li>
<li>Análisis competitivo.</li>
<li>Identificación de oportunidades.</li>
<li>Generación y validación de ideas.</li>
<li>Dimensionamiento del mercado.</li>
<li>Formulación de mercados y estrategia de producto.</li>
</ul>
<h4>Pasos para implementar el proceso ODI</h4>
Para llevar a la práctica la innovación impulsada por resultados (ODI), se deben seguir estos pasos:
1. Definir al cliente
Este paso es útil para que las empresas entiendan mejor quiénes son sus consumidores, conocer a profundidad sus necesidades y saber por qué se acercan a ella.
Para que una compañía realmente comprenda las necesidades de sus clientes, primero debe identificar quiénes son. Solo así podrá obtener los conocimientos que le permitan crear productos y servicios que hagan el mejor trabajo y/o se puedan obtener a un costo más económico.
En esta etapa se identifican 3 clientes clave (o quienes ejecutan el trabajo):
<ul>
<li>El usuario final (o ejecutor funcional del trabajo).</li>
<li>El equipo de soporte de ciclo de vida del producto.</li>
<li>El que toma la decisión de compra.</li>
</ul>
En algunos casos, el usuario final puede ser quien toma la decisión de compra, pero en empresas grandes, son 2 personas distintas.
2. Definir el trabajo a realizar
El trabajo que los clientes podrán realizar con el producto es el punto central alrededor del cual se definen todas las demás necesidades y se enfoca la creación de valor.
En lugar de que la empresa se pregunte: ¿para qué trabajo nos están contratando?, debe cuestionarse: ¿qué trabajo desea hacer el cliente con nuestro producto? Lo que quiere decir que debe pensarse en el trabajo desde la perspectiva del cliente y no de la empresa.
3. Descubrir las necesidades del cliente
Una vez definido el trabajo a realizar el siguiente paso es crear un Job Map, es decir, una representación visual del trabajo central separada en pequeños pasos que explican a detalle lo que el cliente trata exactamente de hacer con el producto de la compañía.
Por ejemplo, en vez de decir que un anestesiólogo mira la pantalla de un monitor, es más conveniente expresar que monitorea los signos vitales de su paciente.
Un Job Map describe lo que el cliente trata de hacer (la visión de necesidades). Tal y como el ejemplo que te dejamos a continuación:
<figure><img alt="Ejemplo de job map" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/1024/1*KHG8FrDd-n0DrIEKImTRAA.png"></figure>Una vez creado, se deben capturar los resultados deseados para cada paso. Para hacerlo, es necesario crear un desired outcome statement, que hacen referencia a la afirmación de un resultado deseado e incluyen:
<ul>
<li>Una dirección de mejora.</li>
<li>Una métrica de desempeño (generalmente tiempo o probabilidad).</li>
<li>Un objeto de control (el resultado deseado)</li>
<li>Un aclarador contextual (que describe el contexto en el que se desea el resultado).</li>
</ul>
Te dejamos este ejemplo:
<figure><img alt="Desired outcome statement" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/1024/1*0WOBDqpN_bUxWZBsdz31Iw.png"></figure>4. Encontrar segmentos de oportunidad
La única forma de descubrir grupos de clientes con necesidades no satisfechas es segmentando al mercado en torno a esas necesidades y analizando los desired outcome statements definidos.
5. Definir la propuesta de valor
Para que una empresa cree una propuesta de valor ganadora, debe saber:
<ol>
<li>¿Por qué un segmento de clientes está desatendido?</li>
<li>¿En qué dimensiones está desatendido?</li>
<li>¿En qué medida está desatendido?</li>
</ol>
Solo conociendo estas 3 cosas podrá definir una propuesta de valor que verdaderamente comunique su intención y capacidad para abordar todas las necesidades no satisfechas.
6. Realizar un análisis competitivo
Este análisis básicamente consiste en hacer un benchmarking donde se evalúa a la competencia y revela con precisión quiénes hacen mejor y peor el trabajo.
Los beneficios de obtener esta información son:
<ul>
<li>Señala cuáles son los resultados que desean los clientes obtener, para que la empresa supere lo que ofrece la competencia.</li>
<li>Revela qué resultados deseados están desatendidos en el mercado, y con ello la empresa puede ofrecer algo mejor que la ubique en una posición competitiva, única y valiosa.</li>
</ul>
7. Identificar oportunidades de crecimiento ocultas
En este paso la compañía debe decidir a qué resultados deseados insatisfechos apuntar para su crecimiento. Es la esencia de la estrategia y la decisión más importante que tomará.
8. Formular la estrategia de innovación
Una estrategia de innovación es un plan que detalla a qué segmentos y resultados atenderá la empresa, y cómo los abordará (ofertas existentes, productos y servicios mejorados o nuevas ofertas en conjunto).
También describe el orden en que se abordarán los segmentos y proporciona un cronograma para la implementación.
9. Diseñar la estrategia de mercado
Una estrategia de mercado efectiva alinea las fortalezas de la oferta de productos de la empresa, con las necesidades insatisfechas del cliente.
10. Desarrollar la estrategia de producto
Finalmente, esta estrategia ayuda a la empresa a mejorar sus productos con el fin de que atienda mejor las necesidades no satisfechas de los clientes y ofrece una solución que eventualmente hará todo el trabajo.
<h4>Incrementar la satisfacción es posible con innovación</h4>
Jobs to be done presenta a las empresas la oportunidad de redefinir el lenguaje de la innovación desde la perspectiva del cliente y de entenderla mejor viéndola a través de un nuevo lente.
Además de ser un marco de trabajo, también implica un cambio de mindset en la compañía, pues necesita que todos estén en sintonía para que los esfuerzos vayan hacia una misma dirección y se logre competitividad con innovación.
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Diseña mejores productos aplicando “Jobs to be done”

Para tomar buenas decisiones sobre una página web, es crucial dejar atrás los presentimientos y la información desactualizada, y empezar a aprovechar datos específicos y en tiempo real. Así que si aún no sabes de dónde obtenerlos, ¡sigue leyendo!😉

<h4>La tecnología de Google Analytics brinda soluciones que mejoran el proceso de toma de decisiones en la empresa.</h4>
<figure><img alt="Google Analytics en página web" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/1024/1*oo73J4eXJddzfW0MUsHIoA.png"></figure>Para tomar buenas decisiones sobre una página web, es crucial dejar atrás los presentimientos y la información desactualizada, y empezar a aprovechar datos específicos y en tiempo real. Así que si aún no sabes de dónde obtenerlos, ¡sigue leyendo!😉
Actualmente, son varias las herramientas que permiten tomar decisiones mejor fundamentadas sobre un sitio web, y que ayudan optimizarlo gracias a la data tan precisa que generan. Una de ellas es Google Analytics.
<h4>¿Qué es Google Analytics?</h4>
A grandes rasgos, es una herramienta de análisis web que proporciona información detallada acerca del performance de una página, y que permite conocer las variables que impactan directamente en su rendimiento.
Algunas de sus características a destacar son:
<ul>
<li>Tiene una versión gratuita con muchas prestaciones.</li>
<li>Es compatible con otros servicios de Google.</li>
<li>Su demo es útil para explorar/practicar: <a href="https://www.googlemerchandisestore.com/">Google Merchandising Store</a>. Los datos que se presentan a continuación son de esta cuenta.</li>
<li>Tiene dos versiones actuales: GA 4 y GA Universal.</li>
<li>Para <a href="https://marketingplatform.google.com/about/analytics/">crear una cuenta</a> solo se necesita un correo de Gmail.</li>
</ul>
Debido a esto, Google Analytics forma parte del pack tecnológico de Nowports. Es una solución digital que nos sirve para garantizar una experiencia de usuario grata, identificar oportunidades de optimización y también, como una fuente importante de feedback.
Y los beneficios no terminan aquí. Ahora te comparto más ventajas de Google Analytics que en el equipo ya aprovechamos para perfeccionar nuestro trabajo y generar mejores resultados de negocio:
<h4>Ventajas de Google Analytics para la empresa</h4>
<h4>1. Audiencia: ayuda a entender al público objetivo</h4>
Google Analytics muestra cuáles son las audiencias de una página web. Estas se conforman por usuarios agrupados con base en características descriptivas y significativas para el negocio.
De igual manera, analiza quiénes son esos usuarios que interactúa con la página brindando datos particulares sobre ellos, como: edad, género, ubicación geográfica, tecnología, si son nuevos o recurrentes, entre otros.
<figure><img alt="Audiencias en Google Analytics" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/1024/0*GG631RW8BVoZBuJt"><figcaption>Fuente: Cuenta demo de Google Analytics</figcaption></figure><h4>2. Adquisición: muestra de dónde provienen las visitas</h4>
Las métricas de adquisición reconocen cómo llegaron los usuarios a la web, es decir, informan de dónde viene el tráfico obtenido.
Las posibilidades que plantea son las siguientes:
<ul>
<li>
Directo: cuando se ingresa desde la URL en el buscador.</li>
<li>
Búsqueda orgánica: cuando se ingresa desde el resultado en una página de búsqueda, por ejemplo: Google o Bing.</li>
<li>
Búsqueda paga: cuando se accede desde anuncios pagos que aparecen en una página de búsqueda.</li>
<li>
Referido: cuando se accede mediante un link ubicado en otra página web.</li>
<li>
Redes sociales: corresponde al tráfico generado por marketing realizado en redes sociales.</li>
<li>
Correo electrónico: es el tráfico que proviene de un correo electrónico.</li>
<li>
Otro: no se incluye en ninguna de las anteriores.</li>
</ul>
<figure><img alt="Fuentes de tráfico en Google Analytics" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/1024/0*VI-FM_rdC-02KYqd"><figcaption>Fuente: Cuenta demo de Google Analytics</figcaption></figure>Además, permite ver un resumen de las campañas realizadas y su efectividad.
<figure><img alt="Campañas en Google Analytics" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/1024/0*FzPnxVSrEHTFpEgE"><figcaption>Fuente: Cuenta demo de Google Analytics</figcaption></figure><h4>3. Comportamiento: mide el interés de los visitantes</h4>
Las métricas de comportamiento de Google Analytics dan a conocer la actividad que tienen los usuarios en un sitio, por ejemplo: si ven una o varias páginas, el tiempo que permanecen en ellas, etc. Lo que ayuda a identificar qué tanto interés tienen por la oferta del negocio.
En mayor detalle, brindan información de:
<ul>
<li>Sesiones.</li>
<li>Número de sesiones por usuario.</li>
<li>Número de visitas a páginas.</li>
<li>Páginas / Sesión.</li>
<li>Duración media de la sesión.</li>
<li>Porcentaje de rebote.</li>
</ul>
<figure><img alt="Métricas de comportamiento en Google Analytics" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/1024/0*iw_qMblFLmC6sFsW"><figcaption>Fuente: Cuenta demo de Google Analytics</figcaption></figure><h4>4. Conversión: mide el desempeño de las ventas</h4>
Las métricas de conversión indican si el comportamiento de los usuarios está alineado a los objetivos de venta, y si se están generando ingresos asociados. En pocas palabras, muestran el porcentaje de los usuarios que compran.
También permite visualizar los objetivos por micro etapas en un diagrama funnel, con lo que es posible generar estrategias encaminadas a mejorar el proceso de compra, y así, incrementar la conversión.
<h4>La data está disponible, ¡úsala a tu favor!</h4>
Con base en lo anterior, puedo concluir en que Google Analytics es una poderosa herramienta que aporta gran valor a la hora de tomar decisiones en un negocio, pues es óptima para:
<ul>
<li>Visualizar la evolución de un sitio web.</li>
<li>Saber si un sitio se ajusta a las necesidades de los usuarios.</li>
<li>Conocer cuál es la primera impresión que causa una web.</li>
<li>Identificar el posicionamiento en los motores de búsqueda (SEO).</li>
<li>Realizar un monitoreo fácil de los KPIs del negocio.</li>
<li>Elegir qué campañas convienen crearse, por ejemplo, una de Google Ads.</li>
<li>Saber qué redes sociales aprovechar más.</li>
<li>Mejorar los resultados de las estrategias.</li>
</ul>
Ahora ya sabes todo lo que puede hacer por ti y tu equipo.
¿Quieres leer más temas relacionados? 👉<a href="https://medium.com/nowports-tech">Visita el blog de Nowports Tech</a>👈
<img src="https://medium.com/_/stat?event=post.clientViewed&amp;referrerSource=full_rss&amp;postId=dcdf33105f79" width="1" height="1" alt=""><hr>
<a href="https://medium.com/nowports-tech/ventajas-google-analytics-en-pagina-web-dcdf33105f79">4 ventajas de usar Google Analytics en una página web</a> was originally published in <a href="https://medium.com/nowports-tech">Nowports Tech</a> on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

4 ventajas de usar Google Analytics en una página web

Hacer unit testing significa asegurar el buen funcionamiento de tu proyecto, ya que sirve como una capa extra de protección que evita posibles bugs. Y para que aproveches mejor esta práctica, hoy te explico la relación que tiene con Chai Json Pattern.

<h4>Descubre cómo implementar la librería Chai en tus tareas de unit testing.</h4>
<figure><img alt="Hacer unit testing con chai json pattern" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/1024/1*En1Y6KXYY9NEYGRQsqcyDA.png"></figure>Hacer unit testing significa asegurar el buen funcionamiento de tu proyecto, ya que sirve como una capa extra de protección que evita posibles bugs. Y para que aproveches mejor esta práctica, hoy te explico la relación que tiene con Chai Json Pattern.
<h4>Antes que todo… ¿Cuál es la importancia de unit testing?</h4>
No existe una regla que indique que siempre deba realizarse, sin embargo, hay evidencia de que detecta el 75% de todos los errores antes de que lleguen a cualquier equipo de control de calidad. Por eso se recomienda implementarlo.
<blockquote>Los tests no deben validar unidades de código, sino unidades de comportamiento.</blockquote>
<h4>Ahora sí… ¿Qué es Chai Json Pattern?</h4>
<a href="https://medium.com/nowports-tech/unit-crash-testing-c2fc2c4368d7">Chai es una librería para Node</a> y el navegador que se puede combinar con cualquier framework de testing de Javascript. Lo que permite que las pruebas unitarias resulten más legibles al momento de implementarlas.
<figure><img alt="Chai" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/1024/0*OihseL49w-FimXlo"><figcaption>Photo by <a href="https://unsplash.com/@reneporter?utm_source=medium&amp;utm_medium=referral">René Porter</a> on <a href="https://unsplash.com/?utm_source=medium&amp;utm_medium=referral">Unsplash</a></figcaption></figure>Una de las extensiones de Chai es Chai Json Pattern, que permite utilizar la sintaxis de JSON con validadores fáciles de usar, y que además, puede ampliar la funcionalidad básica con validadores personalizados.
Para que lo comprendas mejor, te dejo un ejemplo de su implementación:
<a href="https://medium.com/media/416cdaa2bd6c6fff92d1389d3879c917/href">https://medium.com/media/416cdaa2bd6c6fff92d1389d3879c917/href</a>user
Debe ser un objeto con las keys que cumplan estas condiciones:
username
<ul>
<li>
String requerido.</li>
<li>Contener solo caracteres alfanuméricos.</li>
<li>Tener al menos 3 caracteres y máximo 30.</li>
</ul>
password
<ul>
<li>
String requerido.</li>
<li>Cumplir con la expresión regular.</li>
</ul>
access_token
<ul><li>
String o número opcional.</li></ul>
birthyear
<ul><li>Entero entre 1900 y 2017.</li></ul>
email
<ul><li>
String requerido.</li></ul>
. . .
<ul><li>Permitir otras keys (ejemplo: createdAt, updatedAt, etc.)</li></ul>
Si user no cumple con pattern, el test no pasa y surge un error tras la diferencia entre user y pattern.
<h4>¿Cómo instalar Chai?</h4>
Es necesario seguir un proceso de 2 pasos:
<ol><li>Instalar el paquete: npm run --save-dev chai-json-pattern</li></ol>
2. Importar:chaiJsonPattern y usar matchPattern :
<a href="https://medium.com/media/d6d274957b9f5a019fdd891517d0b5ac/href">https://medium.com/media/d6d274957b9f5a019fdd891517d0b5ac/href</a><h4>¿Para qué sirve Chai matchPattern?</h4>
La función matchPattern() contiene diferentes validadores dependiendo del tipo de dato que se requiere validar. Veamos algunos:
Objects validation Determina si el valor es tipo objeto (arrays, objects, new number(0), …)
<a href="https://medium.com/media/99ca6fa470bc9aa84b9a2e71530f67ac/href">https://medium.com/media/99ca6fa470bc9aa84b9a2e71530f67ac/href</a>Arrays validation Especifica si el valor es clasificado como un arreglo. Adicional a eso, es posible extender las validaciones usando algunos métodos como minLength(limit) , maxLength(limit) , length(limit) , etc.
<a href="https://medium.com/media/808597fe20b413399dac5e6f8ea22182/href">https://medium.com/media/808597fe20b413399dac5e6f8ea22182/href</a>Strings validation Establece si el valor es clasificado como un objeto String primitivo. Adicional a eso se pueden extender las validaciones usando algunos de estos métodos: minLength(limit) , maxLength(limit) , length(limit) , regex(pattern) , alphanum , lowercase , uppercase , startsWith(target) , endsWith(target) , entre otros.
<a href="https://medium.com/media/bf123ea8131660e315fbe5e67e97a117/href">https://medium.com/media/bf123ea8131660e315fbe5e67e97a117/href</a>Numbers validation Determina si el valor es clasificado como un objeto Number primitivo. Además, permite extender las validaciones usando algunos de los siguientes métodos: integer , positive , negative , min(limit) , max(limit) , greater(limit) , less(limit) , range(start, end) , etc.
<a href="https://medium.com/media/718e2f7d0b811e00b5c29006d8ce9197/href">https://medium.com/media/718e2f7d0b811e00b5c29006d8ce9197/href</a>Booleans validation Precisa si el valor es clasificado como un objeto boolean primitivo. Además facilita extender las validaciones usando algunos métodos como: truthy o falsy .
<a href="https://medium.com/media/a3aad45a280b7213660a9a243b446af0/href">https://medium.com/media/a3aad45a280b7213660a9a243b446af0/href</a>Dates validation Determina si el valor es clasificado como un objeto Date. Adicional a eso, es posible utilizar la validacióndateString para saber si el valor puede convertirse a una fecha válida.
<a href="https://medium.com/media/b27b5eee7c6112ecf3191bdb9b53d670/href">https://medium.com/media/b27b5eee7c6112ecf3191bdb9b53d670/href</a>➡️<a href="https://github.com/damian-szulc/chai-json-pattern/blob/master/API.md">Revisa aquí la documentación completa</a>.
<h4>¡Chai agiliza el testing!</h4>
Sin duda, Chai es una librería que permite hacer más legible nuestro código al momento de realizar unit testing, en lugar de tener múltiples expects validando cada una de las keys que se necesitan retornar en un objeto, hacer un pattern con la estructura completa del JSON y de solo pasarlo como parámetro al método matchPattern().
No olvides que además del correcto funcionamiento de tu código, es muy importante que cuides la calidad del mismo, y más cuando trabajas dentro de un equipo de desarrollo. Así cualquiera podrá entenderlo fácilmente.
¿Quieres aprender más sobre temas relacionados? 👉<a href="https://medium.com/nowports-tech">Visita el blog de Nowports Tech</a>👈
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<a href="https://medium.com/nowports-tech/hacer-unit-testing-con-chai-json-pattern-bdbfb6037cff">¿Cómo hacer unit testing con Chai Json Pattern?</a> was originally published in <a href="https://medium.com/nowports-tech">Nowports Tech</a> on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

¿Cómo hacer unit testing con Chai Json Pattern?

In this post, we are touring a new set of design patterns. Since we have already discussed the definition, history, and benefits of design patterns, today we will focus on the most well-known principles, such as SOLID.

<figure><img alt="Code examples for design patterns" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/1024/1*FNhO_Y8ygodSqTbM3eOZ8w.png"></figure>In this post, we are touring a new set of design patterns. Since we have already discussed the definition, history, and benefits of design patterns, today we will focus on the most well-known principles, such as SOLID.
<h4>First… what‘s a design pattern?</h4>
To start and just a refresher, I’ll give you a definition of <a href="https://medium.com/nowports-tech/patrones-de-dise%C3%B1o-5e6b59d898a5">what design patterns are</a> so we are on the same page:
<blockquote>In software engineering, a design pattern is a generic, repeatable, and proven solution to a common problem in software creation, refactoring and design.</blockquote>
Although we can think of this as a description or a template that solves a problem, it’s important to know that design patterns are not libraries, cookbooks, or ready-to-deploy snippets. They represent a way of structuring a creative and logical process, not so much a single solution.
For this article, I’ve curated some of the most important patterns that I’ve seen in the Real World™. Anyway, if you still don’t know much about OOP and Javascript/Typescript principles, don’t worry. I’ll try to make this post accessible, fun, and easy😉
With this in mind, let’s dive into it!
<h4>1. The Singleton Pattern</h4>
These patterns, along with the SOLID, are often the most used.
Starting with the theoretical background, the singleton is used to have a single instance of a class in your entire application.
Does this ring any bell? If you’re a web developer working with popular libraries like React and Vue, you’ve probably used this pattern. And if you wonder at what point? Let me show you an example:
In React App, we tend to initialize a project with: npx create-react-app &lt;name-of-your-app&gt;
As a result of the command mentioned above, we get the following structure:
name-of-your-app ├── README.md ├── node_modules ├── package.json ├── .gitignore ├── public │ ├── favicon.ico │ ├── index.html │ └── manifest.json └── src ├── App.css ├── App.js ├── App.test.js ├── index.css ├── index.js ├── logo.svg └── serviceWorker.js └── setupTests.js
At this point, we have created a React App. Now let’s focus on just one file: The App.js which is responsible for rendering our whole app.
By default, when we start our local server, we find something like this:
<figure><img alt="Local server" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/741/1*bXvL5nWlWtoqUM3hiTa6fQ.png"></figure><a href="https://medium.com/media/7970fb5ebc3b1eb0c398eac8d59386a7/href">https://medium.com/media/7970fb5ebc3b1eb0c398eac8d59386a7/href</a>What if we need to extend this basic template to something more complex? Like adding a navigation bar, the main section with some call-to-action buttons? Or to make it visible throughout the app?
To achieve this, we can create each of the requested features like components, import them into the App.js, and instance them as wrappers of the &lt;App&gt; component. This way, we have a modular, decoupled app called one time only.
Following this solution, we have successfully applied the singleton pattern.
<figure><img alt="Singleton pattern" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/1024/1*hJZFjXkVI1_sppm6UUj5Hg.png"></figure><a href="https://medium.com/media/afd9e41ac89fdd19e986d50177a02b4f/href">https://medium.com/media/afd9e41ac89fdd19e986d50177a02b4f/href</a>Of course, this was just a very simplified example to understand the essence of the singleton; there are best practices to apply when it comes to React.
<h4>2. The Factory Method pattern</h4>
The factory method is a creational design pattern that provides an interface for creating objects in a superclass. This pattern is a fusion between the single responsibility and open/closed principles.
This method is one of my favourites, as anyone who plays video games has probably experienced it. I’ll exemplify it with a famous and beloved game: Age of Empires.
Age of Empires (AoE) is a real-time strategy game that focuses on building cities, gathering resources, and raising armies to defeat an opponent.
In this game, the user can summon certain character types to join his army rank, for example, priests or villagers. The functions of the priests are to be able to convert enemy units and heal friendly ones. At the same time, villagers are the backbone of the economy of all civilizations; they perform key tasks like gathering resources and constructing buildings.
<figure><img alt="Age of empires" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/1024/1*koTLmJ1_g0hqy44pI577kA.gif"><figcaption>Defining our characters, their attributes, and skills.</figcaption></figure>With that said, let’s jump into the code to provide the factory method pattern:
<a href="https://medium.com/media/8a8314e67756bc481b89bccb180178ab/href">https://medium.com/media/8a8314e67756bc481b89bccb180178ab/href</a>Firstly, we’ll create an interface (this solution is based on Typescript, as if we were using any other typed language such as C# or Java). With this on our codebase, we are ready to build our game characters factory:
<a href="https://medium.com/media/20667451c2035383cfdae614c5d1353c/href">https://medium.com/media/20667451c2035383cfdae614c5d1353c/href</a>This class takes care of building specific classes of game characters without ever calling class or any other code to know how those characters are created, what attributes they have, or any other specific logic. By doing it this way, we are honouring the single responsibility principle.
Also, by having this factory, we adhere to the open/close principle given that if we want to extend the catalogue of characters or delete them, we can do so by creating a new class or subclass for a new character, leaving the rest of the code unaffected.
Lastly, we have to create an instance of the game character factory on the main UI to let the player summon the characters we have just created:
<a href="https://medium.com/media/55ba46c38a273b614b6868e61bdccf65/href">https://medium.com/media/55ba46c38a273b614b6868e61bdccf65/href</a>This is quite an abstraction of what a real game will look like (in code), but the main idea is to prove the concept of this awesome pattern.
<h4>3. The observer pattern</h4>
In simple terms, the observer pattern is a behavioural design pattern that lets you define a subscription mechanism to alert or notify the observers or subscribers that something has happened.
The simplicity of this pattern is quite powerful and is spread everywhere.
<figure><img alt="Observer pattern" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/480/1*-Ty0HbEAug1qgN9rs6osOQ.gif"></figure>To understand this pattern, suppose we have just entered the cryptocurrency game and bought Dogecoin, intending to sell it, exchange it for another currency, or make a profit.
As developers, we can track the behavior of the currency more easily to make our decision. We can automate it by creating a simple bot that notifies us when to sell, when it reaches a limit we parametrize or when not to sell it.
Below we will create a relatively simple application that tracks and notify the Dogecoin price to know when to sell or not. Everything will run on the terminal for simplicity purposes:
<a href="https://medium.com/media/f3532c2e286e7d03003a5794e9a65a8f/href">https://medium.com/media/f3532c2e286e7d03003a5794e9a65a8f/href</a>This code intends to declare our observers that will be notified of the current price for our coin when it exceeds our defined highest price value and its lowest.
In the first lines, we define the properties or the values we are dealing with; then, we create a setter and getters to track those properties.
In this case, the setCurrentDogeCoinPrice setter is responsible for verifying if the values changed, are less, equal, or higher to trigger errors to let us know what happened with the coin price. Then, it will register all of these conditions considered in an array, in this case, the observers. Hence this is the core of the pattern:
<blockquote>The observer pattern is all about tracking for changes.</blockquote>
So far, we haven’t any value yet. For that, we will create the main app file, which will be responsible for programmatically providing all the necessary data for our observers to detonate messages.
<a href="https://medium.com/media/564c78a23c2d02ba2e71d2a54e961861/href">https://medium.com/media/564c78a23c2d02ba2e71d2a54e961861/href</a>The following code has several purposes. The first one is in charge of connecting to the CoinMarketCap API and bringing the current price of the Dogecoin (the API might change in the future, this is for demo purposes). Then we have a simple function called sleep to regulate how often we will print the values in our terminal.
So now we have our main testing function testDogeCoinObsevers where we firstly instantiate our observers and then pass the necessary data to make it work.
We have passed into the observer an initial value of 400 USD. After that, we provide two functions that validate that initial value, which is recursively changing based on the coin price, setting the maximum price for the coin, and printing everything to the console. The rest will be handled by the observers that have registered themselves to the property.
The output of the code will look something like this.
<figure><img alt="Dodgecoin tracker" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/1024/1*pJiSjnlwiYVvI4fl12lSdg.gif"><figcaption>Our Dogecoin tracker in action shows the current price, when it’s close to the selling point, and when to sell. The price is simulated. Since it fluctuates linearly on the market, it can take too much or too little for the observer to change. It would be better to graph this data for a better UX.</figcaption></figure><h4>Are you ready to implement design patterns in your projects?</h4>
I hope you can see the real power of design patterns in action at this point.
Obviously, besides the benefit of optimizing your code, arranging it in a more elegant and digestible way, and making it less prone to bugs. It catapults your career as Software Engineer or a Developer to the next level.
If you want to learn more about Design Patterns in a fun way, I’d suggest taking a look at the amazing book by Refactor Guru: <a href="https://refactoring.guru/design-patterns/book">Deep into Design Patterns</a>. Also, if you are curious about what we do at <a href="https://nowports.com/">Nowports</a> and have some insight from our experts, take a look at <a href="https://nowports.com/blog">our blog</a>.
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<a href="https://medium.com/nowports-tech/code-examples-of-design-patterns-3d59863625b9">3 code examples of design patterns for your projects</a> was originally published in <a href="https://medium.com/nowports-tech">Nowports Tech</a> on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

3 code examples of design patterns for your projects

Cuando se habla de arquitectura de software, es normal que escuchemos cosas como “estructuras”, “diagramas de modelos”, “comunicación entre sistemas” o entre mismos módulos de un sistema.

<h4>Así como cuando se construye un edificio, desarrollar buen software exige planeación y seguimiento</h4>
<figure><img alt="" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/1024/1*THCUU8Hq25GOYxbpkXmvqg.jpeg"></figure>Cuando se habla de arquitectura de software, es normal que escuchemos cosas como “estructuras”, “diagramas de modelos”, “comunicación entre sistemas” o entre mismos módulos de un sistema.
Podemos comparar una solución de software con la construcción de un edificio: necesitamos un análisis para estar seguros que el proyecto inmobiliario cumpla con los requerimientos, debe existir un plano o estructura con especificaciones para conocer su composición, así como una lista de materiales para la construcción per se.
Todo esto no es posible sin un rol que lleve a cabo este plan, ¿cierto? La responsabilidad de que ese edificio sea sólido, seguro y que no se derrumbe en desarrollo de software se le llama solution architect (arquitecto de soluciones).
<figure><img alt="" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/268/0*Wp4Pxf0qpIEI-6mK"><figcaption>Architect | Inception movie scene</figcaption></figure>En este artículo vamos a conocer sobre el rol de un arquitecto, el proceso de desarrollo, cómo la arquitectura es relevante en cada paso para construir software, aspectos a tomar en cuenta en una decisión arquitectónica de un sistema y otros temas importantes.
Antes de dar una definición de arquitectura debemos tener en mente las etapas que existen en el desarrollo de software. Estas han ido evolucionando a la par de metodologías ágiles, es por eso que en años anteriores el proceso era distinto. Las etapas de las que voy a platicarles son:
<figure><img alt="" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/1024/1*oh-85IKQnwN_92hWXi8VfA.png"></figure><h4>1. Análisis de requerimientos</h4>
En esta primera etapa, se identifica y comprende el problema que se desea solucionar basándose en requerimientos del negocio y usuarios. Es la razón de existir de la solución.
<h4>2. Diseño de la solución
</h4>
Se realiza un análisis profundo del problema. Aquí es donde un analista de negocio, un arquitecto o un equipo de desarrollo trabajan en conjunto para plantear posibles soluciones. El resultado de esta etapa deberá ser un modelado, documentación de la solución o tecnologías necesarias.
<h4>3. Desarrollo de evaluación
</h4>
Está alineado con el prototipado rápido, pero tiene más que ver con la creación y acumulación de sistemas. En esta etapa se obtienen resultados pequeños que van evolucionando.
<h4>4. Despliegue</h4>
En esta etapa el software construido se pone a disposición del usuario final, se requieren roles de infraestructura que se encarguen de esto, por ejemplo si se está trabajando en una aplicación web necesitemos servidores donde alojar nuestro código, una infraestructura que soporte balanceo de carga y escalabilidad, etc.
<h4>5. Mantenimiento y Evolución</h4>
Esta etapa es para resolver bugs que surjan o se agreguen nuevas funcionalidades, es una etapa repetitiva de Desarrollo y despliegue.
Teniendo en cuenta estas etapas en la parte de Diseño de la solución y Desarrollo de Evaluación es donde debemos encontrar los problemas a los que nos vamos a enfrentar, Freed Brooks nos dice en su libro de “No Silver Bullet” que podemos dividirlos en dos tipo de problemas.
<figure><img alt="" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/480/0*C7mlx8aXqa2i9Ana"></figure><h4>Problemas Esenciales</h4>
Trata de cómo entender el concepto de lo que vamos a solucionar, entender el diseño que vamos hacer y se dividen en 4 categorías.
<ul>
<li>
Complejidad: Cuando el problema a resolver es complejo en sí mismo. Ejemplo: En una aplicación sobre transportes, el calcular el tiempo o cuál es la mejor ruta, etc. Puede ser tan complejo dependiendo la capacidad de la funcionalidad.</li>
<li>
Conformidad: Entender en qué contexto se usará el producto y cómo se adecuada al contexto imperfecto. Ejemplo: ¿Requiere internet, qué disponibilidad existe de Internet?, ¿Requiere actualizaciones mayores?</li>
<li>
Tolerancia al cambio: La medición de cuánto podemos adaptarnos a los cambios. Un ejemplo habitual son las leyes de facturación o de impuestos ya que son distintas por países y no nos permiten que hagamos cálculos simples…</li>
<li>
Invisibilidad: Dificultad de entender su forma, ya que es intangible, solo existen en código o documentación</li>
</ul>
<h4>Problemas Accidentales</h4>
Tienen que ver con las plataformas, tecnología a usar, lenguajes, frameworks, integraciones, api’s, etc. Estos son los problemas que son más comunes encontrar.
<ul>
<li>
Lenguajes de alto nivel: Lenguaje de programación de alto nivel es un tipo de lenguaje de programación que permite al programador escribir programas (algoritmos) que son más o menos independientes de un tipo particular de computadora (del hardware). Estos lenguajes son considerados de alto nivel porque son más parecidos al lenguaje natural humano y más lejanos al lenguaje de las máquinas.</li>
<li>
Multi-procesamiento: Resuelve el problema del feedback al momento de programar.</li>
<li>
Entornos de programación: Un entorno de programación es un programa o conjunto de programas que engloban todas las tareas necesarias para el desarrollo de un programa o aplicación.</li>
</ul>
<blockquote>“Considero a la especificación, diseño y comprobación del concepto la parte difícil de hacer software.</blockquote>
<blockquote>(…) Si esto es cierto, hacer software siempre será difícil. No existe la bala de plata.”</blockquote>
<blockquote>No Silver Bullet (Frederick P. Brooks Jr., 1986).</blockquote>
Esta frase de F. Brooks es interesante, no existe una solución absoluta que se adapte a cualquier problema, es eso. Es importante tener esto mente, piensa en esas situaciones cuando estas en busca de alguna librería o framework, debemos hacernos la pregunta “¿Qué está resolviendo esta tecnología? “ “¿Está resolviendo un problema esencial o accidental?” si es accidental, está bien, puede traernos beneficios pero no quiere decir que debamos usarla siempre, entonces ….
<h4>¿Cómo resolver las dificultades esenciales?</h4>
En su libro Brooks plantea 4 formas de resolverlas
<figure><img alt="" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/480/0*RRic-R9_SDov-VGo"></figure><h4>1. No desarrollar:</h4>
Si tenemos un problema muy complejo tal vez la mejor opción es no reinventar la rueda, quizás la mejor solución es usar un sistema ya existente.
Ejemplo: En un sistema que requiera un módulo de facturación, puede ser muy complejo ya que involucra leyes, cálculos complejos, una opción es integrar una api que ya haga todo eso.
<h4>2. Prototipado rápido</h4>
Se evoluciona el sistema a pasos pequeños y siempre se busca obtener el feedback lo antes posible. “¿Es lo qué necesitabas?”, “¿Quieres que evolucione a partir de esa funcionalidad o hago otra nueva?”
<h4>3. Desarrollo evolutivo</h4>
Está alineado con el prototipado rápido, pero tiene más que ver con la creación y acumulación de sistemas. Obtener resultados pequeños pero esos mismos van evolucionando.
<h4>4. Grandes diseñadores</h4>
Tienen capacidad para abstraerse del problema y crear una solución simple, elegante, que resuelva de la mejor forma y a la vez tenga los mejores atributos de calidad.
Bien, ya sabemos cómo organizar los problemas que puedan surgir en un proceso de desarrollo de la arquitectura, pero…
<h4>¿Qué es la arquitectura?</h4>
<figure><img alt="" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/850/1*PGSBi2tJQ2OhS0VKKDnEMQ.png"></figure>Leyendo sobre el tema me topé con definiciones de distintos libros que se complementan muy bien.
<blockquote>“ Es la estructura del sistema, compuesta por elementos de software, sus propiedades visibles y sus relaciones”</blockquote>
<blockquote>Software Architecture in Practice(Bass, Clements y Kazman, 2003)</blockquote>
<blockquote>“El conjunto de decisiones principales de diseño tomadas para el sistema”</blockquote>
<blockquote>Software Architecture Foundations, Theory and Practice (Taylor, 2010)</blockquote>
Veamos ejemplos más ilustrativos de arquitecturas:
<h4>Twitter</h4>
Este diagrama explica lo que sucede detrás de escena cuando escribimos un tweet. El problema que resuelve es hacer llegar en tiempo real ese nuevo tweet a distintos usuarios, incluyendo la app móvil.
<figure><img alt="" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/638/0*2KxuZ-5VRyQcUXNY"><figcaption>Parte de la arquitectura de Twitter del pasado</figcaption></figure><h4>Netflix</h4>
Netflix se enfrentaba al problema de optimización de la aplicación, la solución fue segmentar responsabilidades en su arquitectura de servicios.
<figure><img alt="" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/1024/1*43HPDzV4HlYMJAqqPOXW6Q.png"><figcaption>Parte de la arquitectura de Netflix del pasado</figcaption></figure><h4>React Native</h4>
Esta arquitectura se concentra en la forma en que React Native construye la UI. Como ven, no es tan compleja como las anteriores. El punto es que resuelve una necesidad.
<figure><img alt="" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/1024/1*zUwkAebQGXJvvWYaHgjKNQ.png"></figure>Todos estos diagramas describen a alto nivel un sistema de software. Cada uno es diferente y eso es porque el problema que resuelven:
<ul>
<li>En el de Twitter lo importante es el alcance de datos.</li>
<li>Netflix busca balancear la carga de información</li>
<li>React Native quiere optimizar el renderizado de su front end.</li>
</ul>
Todo esto es relevante para tomar la decisión de una arquitectura y el estilo adecuado.
<h4>Objetivos del arquitecto</h4>
El arquitecto tiene varias partes interesadas (stakeholders), así que debe conectar los requerimientos de cada uno de ellos con la implementación del sistema.
<h4>Stakeholders involucrados con diferentes requerimientos</h4>
<ul>
<li>
Cliente. Entrega a tiempo y que no rebase el presupuesto.</li>
<li>
Manager. Comunicación clara entre los equipos que participan en el desarrollo del sistema.</li>
<li>
Dev. Desarrollo fácil de implementar y mantener.</li>
<li>
Usuario. Disponibilidad del producto.</li>
<li>
QA. Fácil de probar.</li>
</ul>
<h4>El arquitecto de software debe gestionar los siguientes puntos para cada stakeholder:</h4>
<ul>
<li>Encontrar los riegos más altos en el desarrollo del sistema (Cliente).</li>
<li>Desarrollar un sistema con módulos y flexible (Manager).</li>
<li>Desarrollar software con el punto anterior y fácil de cambiar (Dev).</li>
<li>Implementar estrategias para la disponibilidad del sistema (Usuario).</li>
<li>Diseñar un sistema modular, en el que se pueda probar cada parte sin dificultades (QA).</li>
</ul>
La unión de estos requerimientos (funcionales / no funcionales) va a llevar al arquitecto a tomar decisiones que impactan directamente en el desarrollo del software.
Por último, comparto un texto de F. Brooks que me pareció muy interesante:
<blockquote>“ Necesitamos grandes diseñadores. Los grandes diseñadores no son programadores que simplemente saben utilizar una tecnología, sino ingenieros que saben abstraer ese problema puntual y entender el problema general. Saben diseñar una solución que es elegante y también simple. Saben diseñar un sistema que resuelva de la mejor forma el problema y que a la vez tenga los mejores atributos de calidad”.</blockquote>
¡Nos leemos luego!
<img src="https://medium.com/_/stat?event=post.clientViewed&amp;referrerSource=full_rss&amp;postId=2e389cd06519" width="1" height="1" alt=""><hr>
<a href="https://medium.com/nowports-tech/primeros-pasos-en-la-arquitectura-de-software-2e389cd06519">Primeros pasos en la arquitectura de software</a> was originally published in <a href="https://medium.com/nowports-tech">Nowports Tech</a> on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

Primeros pasos en la arquitectura de software

El futbol es parte esencial de Monterrey, México. Es el favorito para jugar en escuelas y parques. Bebés con meses de edad ya usan ropa del equipo de su familia. Las calles guardan silencio durante los clásicos y los partidos de la selección mexicana. Familias y amigos se reúnen en casas, restaurantes y estadios para apoyar a sus ídolos.

<h4>Apoyamos al equipo de futbol más grande de Monterrey</h4>
<figure><img alt="" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/1024/1*XhBlsyXDDfITM_wWNmdQqQ.jpeg"></figure>El futbol es parte esencial de Monterrey, México. Es el favorito para jugar en escuelas y parques. Bebés con meses de edad ya usan ropa del equipo de su familia. Las calles guardan silencio durante los clásicos y los partidos de la selección mexicana. Familias y amigos se reúnen en casas, restaurantes y estadios para apoyar a sus ídolos.
Por esto, Nowports decidió convertirse en uno de los principales patrocinadores del Club de Fútbol Monterrey, cerrando un acuerdo con planes para tres años, comenzando en junio de 2022. Además de tener presencia física y digital en los espacios de Rayados, la marca comenzará a estar presente en el short de los jugadores en la temporada 2022–2023, para posteriormente pasar a la manga del jersey del equipo.
<h3>El unicornio regiomontano apoyando al Monterrey</h3>
Nowports es un agente de carga digital, es decir, una startup que agiliza grandes movimientos de mercancía por cielo, mar y tierra, desde y/o hacia Latinoamérica. Sus herramientas digitales y financieras permiten que sus clientes tengan una mayor visibilidad de sus embarques y desarrollen su negocio con facilidades crediticias e información de valor.
Hace unas semanas anunciamos que nos <a href="https://medium.com/nowports-freight/nowports-unicornio-1b21a8f15398">convertimos en unicornio</a>, es decir, somos una empresa valorada en más de 1.1 miles de millones de dólares.
<blockquote>“El futbol es parte del ADN de la ciudad, estamos seguros que esta alianza va a posicionar a Nowports como una empresa líder que está transformando el movimiento de carga en Latinoamérica”. Alfonso de los Ríos</blockquote>
Es un orgullo para Nowports, que tiene sus cuarteles en Monterrey, representar a su ciudad de origen en la cancha. Alfonso de los Ríos, Cofundador y Director General de Nowports, es originario de Monterrey y orgulloso Rayado.
<h3>El futbol y el comercio internacional</h3>
Cuando la cadena de suministro funciona sin problemas, suele ser invisible, pero es una parte esencial de nuestras rutinas. Cerca del<a href="https://www.oecd.org/ocean/topics/ocean-shipping/"> 90% del intercambio de mercancías</a> se hace por mar, incluyendo pelotas, materiales de construcción y mobiliario que se utiliza durante los partidos.
Se producen<a href="https://academic.oup.com/qje/article/132/3/1101/3064351"> 30 millones de balones de futbol</a> al año por más de 130 compañías en todo el mundo para abastecer partidos en los 5 continentes. Si llenamos la superficie de la cancha de Rayados de contenedores de 20 pies, el medio estándar para mover mercancía por buques, necesitaríamos más de 480. Aproximadamente 5 mil balones profesionales inflados caben en un contenedor de 20 pies.
Nos enorgullece tener esta oportunidad de fortalecer nuestra presencia en la ciudad como parte de una de sus actividades más importantes. Si trabajas en una empresa con necesidades de movimiento de carga, nos encantaría tener la oportunidad de facilitar tus operaciones logísticas.
👉<a href="https://info.nowports.com/el-agente-de-carga-del-futuro-nb">¡Cotiza tu carga aquí!</a>👈
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<a href="https://medium.com/nowports-freight/nowports-patrocinador-rayados-23cbbb3bae30">Nowports es patrocinador oficial de Rayados</a> was originally published in <a href="https://medium.com/nowports-freight">Nowports Freight</a> on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

Nowports es patrocinador oficial de Rayados

Hace menos de un año, cuando anunciamos nuestra ronda de inversión serie A, no imaginábamos la cercanía de este momento: el cierre de nuestra serie C, con 150 millones de dólares. Con este capital, nos convertimos en el primer unicornio LogiTech (que suma Logística con Tecnología) de Hispanoamérica.

<h3>Nowports se convierte en el primer unicornio LogiTech de Hispanoamérica, con una serie C de US $150 millones</h3>
<h4>La ronda está encabezada por SoftBank Latin America Fund y aumenta el valor de Nowports a $1.1 miles de millones de dólares</h4>
<figure><img alt="" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/1024/1*YAVNpg0U7aPlTWkI7ELfJw.jpeg"></figure>Hace menos de un año, cuando anunciamos nuestra ronda de inversión <a href="https://medium.com/nowports-freight/nowports-anuncia-levantamiento-de-serie-a-para-modernizar-el-comercio-internacional-y-la-log%C3%ADstica-1e69059f55f0">serie A</a>, no imaginábamos la cercanía de este momento: el cierre de nuestra serie C, con 150 millones de dólares. Con este capital, nos convertimos en el primer unicornio LogiTech (que suma Logística con Tecnología) de Hispanoamérica.
La ronda fue encabezada por SoftBank Latin America Fund, división de SoftBank Group que apoya a emprendedores de nuestra región desde 2019, incluyendo una gran cantidad de unicornios latinoamericanos como Bitso, Incode y Kavak.
También participan los inversionistas Tiger Global, Foundation Capital, Monashees, Soma Capital, Broadhaven Ventures, Mouro Capital, Tencent y Base10 Partners; así como fundadores y cofundadores de grandes empresas como Daniel Voguel, (Bitso), Ricardo Amper (Incode), Alex Bouaziz (Deel) y Roger Laughlin (Kavak).
<blockquote>“Nos emociona invertir de nuevo en Nowports, una compañía que está revolucionado su industria. Además de incrementar el enfoque en inteligencia artificial, big data e Internet de las cosas para mejorar la cadena entera de importación y exportación, creemos que la inversión ayudará a Nowports a consolidar su presencia en el mercado brasileño y creará nuevos servicios y soluciones, convirtiéndose en una verdadera referencia de innovación en Latinoamérica”.</blockquote>
<blockquote>Juan Franck, managing partner de SoftBank Latin America Funds.</blockquote>
Para México, esto convierte a Nowports en la primera startup unicornio de Monterrey y una de las mejor valoradas del país, con $1.1 billion.
<h3>Logros de Nowports</h3>
Desde su origen, Nowports mantiene su misión de transformar el flujo de importaciones y exportaciones en Latinoamérica con tecnología, mejorando la visibilidad y empoderando a las empresas con herramientas de valor. Nuestra <a href="https://medium.com/nowports-freight/nowports-anuncia-su-serie-b-con-60-mdd-para-revolucionar-la-cadena-de-suministro-en-latinoam%C3%A9rica-f30de4698517">serie B</a> fue seguida de logros como:
<ul>
<li>Iniciar operaciones en Panamá y dos ciudades más (Concepción y Medellín), resultando en 10 oficinas activas en 7 países.</li>
<li>Crecer nuestro equipo hasta superar los 500 nowporters.</li>
<li>Ser reconocida como una de las 10 empresas más innovadoras en Latinoamérica por <a href="https://www.fastcompany.com/90724423/most-innovative-companies-latin-america-2022">Fast Company</a>.</li>
</ul>
<blockquote>“Nos emociona ganarnos la confianza de grandes fondos de inversión y unirnos a la corta lista de unicornios en Latinoamérica. Esto aumenta nuestro compromiso por transformar las cadenas de suministro de la región con tecnología y un acceso ágil a financiamiento para las empresas que importan o exportan mercancía. Vamos a convertir a Nowports en una de las principales impulsoras de todas las economías emergentes en el mundo, no sólo de Latinoamérica.”</blockquote>
<blockquote>Alfonso de los Ríos, cofundador y CEO de Nowports.</blockquote>
<h3>¿Qué haremos con estos fondos?</h3>
Parte fundamental del crecimiento de Nowports son las personas que la conforman, profesionales en las áreas de comercio exterior, tecnología, finanzas, entre otras. Vamos a extender nuestro equipo en todas las áreas, con énfasis en Tech para fortalecer nuestra plataforma como el centro virtual logístico para cualquier empresa de la región.
Reconocemos el área de oportunidad de FinTech + LogiTech, por lo que vamos a expandir nuestros servicios de financiamiento para las empresas con quienes importamos o exportamos. Desde hace meses arrancamos con Inventory Financing, que permite que las compañías puedan adquirir más mercancía de importación y pagar más adelante.
En cuanto a nuevas aperturas, buscamos establecernos en más ciudades de países donde ya trabajamos, como Brasil, México y Chile. También seguimos con el plan definido desde el anuncio de nuestra serie anterior, de abrir oficinas operativas en ciudades de gran intercambio comercial con Latinoamérica.
<blockquote>“Hemos estado creciendo con una aceleración sobresaliente y esta inyección de capital nos permitirá continuar con ese ritmo para agilizar el flujo de nuestras operaciones y alcanzar más rincones del mundo.”</blockquote>
<blockquote>Maximiliano Casal, cofundador y COO de Nowports.</blockquote>
Un unicornio real no surge por arte de magia. Llegamos aquí gracias a las empresas que aceptaron una nueva solución para su comercio exterior, a los socios estratégicos que adaptaron su día a día para integrar nuestros desarrollos, a los inversionistas que creyeron en nosotros y al equipo que forma y vive todos los días la “Nowports Way”.
Agradecemos nuevamente a todas las personas que han depositado su confianza en Nowports. Fortalecemos nuestro compromiso por seguir desarrollando mejores soluciones para transformar el ecosistema latinoamericano, facilitando las conexiones en todo el mundo.
Para conocer más de Nowports, te invitamos a <a href="https://nowports.com/">nuestro sitio web</a>.
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<a href="https://medium.com/nowports-freight/nowports-unicornio-1b21a8f15398">Nowports: 1er unicornio LogiTech de Hispanoamérica, con una serie C de US $150M</a> was originally published in <a href="https://medium.com/nowports-freight">Nowports Freight</a> on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

Nowports: 1er unicornio LogiTech de Hispanoamérica, con una serie C de US $150M

Tener el control de todo el flujo de producción de un producto, desde que se fabrica hasta que llega al cliente final, es una tarea que va más allá de cumplir con la entrega. También consiste en garantizar la satisfacción de los consumidores y la optimización de tiempos, trabajo y costos. Por ello es crucial reducir al mínimo los errores que se puedan presentar.

<h4>Los conflictos y errores pueden surgir, lo importante es actuar a tiempo para detectarlos y resolverlos</h4>
<figure><img alt="Problemas en cadena de suministro" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/1024/1*yU_xoEPXMn_uVMP9zPt8CA.png"></figure>Tener el control de todo el flujo de producción de un producto, desde que se fabrica hasta que llega al cliente final, es una tarea que va más allá de cumplir con la entrega. También consiste en garantizar la satisfacción de los consumidores y la optimización de tiempos, trabajo y costos. Por ello es crucial reducir al mínimo los errores que se puedan presentar.
Como en toda labor, durante la gestión de la cadena de suministro es posible que surjan problemas que afecten su competitividad y pongan en riesgo el cumplimiento de sus objetivos. Y para que los conozcas (si es que hasta ahora no los tienes en el radar) elaboramos una lista que te ayudará a tener más visibilidad de ellos.
Incluso si ya los tienes en cuenta, te invitamos a seguir leyendo para que descubras sus impactos y por qué es crucial encontrarles una solución pronto. ¡Acá vamos!👇
<h4>Problemas en las cadenas de suministro</h4>
1. No tener una estrategia
Si no se tiene un completo entendimiento de la misión de la cadena de suministro, difícilmente se pueda garantizar un crecimiento sostenible a largo plazo. Seguir un plan, donde todos los involucrados (de todas las áreas) sepan qué acciones ejecutar, cuándo y por qué, los mantiene en sintonía y permite que las operaciones fluyan mejor.
Sin una estrategia es imposible conseguir que la empresa esté en condiciones óptimas para competir en un mercado globalizado, ni lograr que se adapte a entornos donde los <a href="https://www.revistalogistec.com/scm/estrategia-logistica-2/4159-la-incertidumbre-continua-como-manejar-escenarios-de-crisis-y-mantener-una-cadena-de-suministro-optimizada-y-resiliente">escenarios de crisis</a> son cada vez más comunes. Lo que pone en peligro su estabilidad y continuidad.
2. Dejar para después el monitoreo del desempeño
Relacionado con el punto anterior, llega este. Muchas veces el trabajo diario consume el día a día de los colaboradores y deja olvidada a una tarea imprescindible para el éxito de toda cadena de suministro: el análisis y la evaluación del desempeño. Dejar esto de lado solo provoca que nunca se sepa si se está yendo por buen camino.
Ya sea porque se tengan indicadores y no se monitoreen constantemente, o porque aún no se hayan definido, no darles el seguimiento adecuado se convierte en un problema que impide detectar errores, cuellos de botella y áreas de oportunidad a tiempo, lo que después termina ocasionando conflictos por toda la cadena.
3. Falta de talento humano clave
Otro de los factores que afectan la cadena de suministro es la carencia de perfiles especializados, es decir, de personal con los conocimientos y habilidades necesarias para responder a las exigencias, actuales y del futuro. El contexto ha cambiado y solo incorporando al talento más preparado será posible marcar la diferencia entre éxito y fracaso.
De hecho, un reciente estudio destaca el cambio en la <a href="https://www2.deloitte.com/ec/es/pages/life-sciences-and-healthcare/articles/el-talento-del-futuro-en-el-area-de-cadena-de-suministros.html">demanda que las competencias profesionales</a> que ya se está presentado dentro de las cadenas de suministro:
Competencias de liderazgo:
<figure><img alt="Competencias de liderazgo necesarias en cadena de suministro" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/1024/1*8UdN70EQIn6a_2iX9YgSgg.png"></figure>Competencias técnicas:
<figure><img alt="Competencias técnicas necesarias en cadena de suministro" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/1024/1*r7IXsmtrFqM0jjf1HQlX8Q.png"></figure>4. Poco aprovechamiento de la tecnología
Contar con modelos tradicionales, donde las operaciones dependen de trabajos manuales, es una situación que no solo aumenta las posibilidades de error, sino que también eleva la inversión de tiempo, dinero y esfuerzo, por eso forma parte de la lista de problemas en la cadena de abastecimiento.
Hoy la tecnología es una aliada y quien decida no verlo así estará limitando el rendimiento de sus operaciones. Especialistas argumentan que las <a href="https://thelogisticsworld.com/planeacion-estrategica/3-problemas-que-los-directores-de-cadena-de-suministro-deben-abordar/">cadenas de suministro con las capacidades digitales</a> adecuadas pueden actuar como el sistema nervioso central de la empresa que detecta riesgos y oportunidades y permite la acción en tiempo real, por ejemplo, en temas relacionados a: ciberseguridad, pérdidas en tránsito, documentación, etc.
5. Solo optimizar algunas áreas
Buscar mejores resultados solo para un área específica tiene cero impacto. Aunque puede eficientar parte de la cadena, no hay que perder de vista que se trata de un proceso integral donde todas las partes de la organización juegan un papel importante, sin importar que tan grandes o pequeñas sean.
Cuando los líderes se enfocan en mejorar únicamente sus departamentos y no mantienen una visión global, los problemas de cadena de suministro no disminuyen en conjunto, y esto en el largo plazo termina afectando a todos.
<h4>¿Qué pasa cuando se abordan los principales problemas en la cadena de suministro?</h4>
Si bien hay escenarios externos que impactan directamente en las cadenas de suministro y que no se pueden controlar del todo, tales como la pandemia, los conflictos sociales, el cambio climatológico, la inflación y otros más que vengan en camino, existen otros que sí se pueden remediar, trabajando desde adentro y con lo que se tenga al alcance.
Cuando los problemas se resuelven en conjunto, los beneficios resultan en:
<ul>
<li>Mayor visibilidad de las operaciones y procesos.</li>
<li>Oportunidad para el crecimiento y la mejora continua.</li>
<li>Alcanzar las expectativas de los clientes.</li>
<li>Fundamentos para tomar decisiones.</li>
<li>Mejor aprovechamiento del tiempo y mano de obra.</li>
<li>Estándares más altos de calidad de los bienes producidos.</li>
<li>Mejor administración de recursos monetarios.</li>
<li>Flexibilidad y agilidad para adaptarse a los cambios del sector.</li>
<li>Anticipación a disrupciones para actuar con proactividad.</li>
<li>Mejoras en el flujo de información, lo que permite que exista más comunicación entre las distintas partes implicadas y que se trabaje de forma coordinada.</li>
</ul>
<h4>La clave está en tomar acción</h4>
Cuando un problema surge, desencadena otros que terminan afectando a toda la cadena. Es importante detectarlos a tiempo o saber actuar cuando se presentan. Al final del día, su éxito no solo genera beneficios para los consumidores, sino también para todo el equipo de trabajo que interviene (líderes, socios, proveedores, distribuidores, etc.).
No importa qué tan compleja sea tu cadena, ni cuántos actores intervengan en ella. Lo relevante es que esté libre de obstáculos que impidan su crecimiento y genere resultados confiables y sostenibles.
En Nowports te podemos ayudar. Habla con uno de nuestros especialistas y descubre cómo empezar a optimizar tu cadena de suministro. Además de ofrecer servicios de logística para el comercio exterior, facilitamos la adquisición y protección de tu mercancía en su traslado.
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