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Taller De Analítica De Datos Para Gerencia – Texto

Los fans a la fina

muy buenas tardes tengan todos ustedes

les saluda marcela mendoza en nombre de

la cámara de comercio barranquilla su

data y acopia atlántico queremos darles

una cordial bienvenida a esta

capacitación virtual sobre la analítica

de datos para la gerencia antes de

iniciar nuestra capacitación queremos

compartir la información a todos

nuestros empresarios todos justamente

registrales pueden seguir haciéndolos a

través de nuestra página web

www.camaravalladolid.com en nuestras

oficinas punto empresario era vista

centro sólida de puerta de uno se

encuentran habilitados para recibirlos

viendo con todo el protocolo de

bioseguridad y comida por lo permitido

estamos aprendiendo mil horarios de

lunes a viernes de 9 a 3 de la tarde en

jornada continua en alguna actitud

deslizar contactarnos vía telefónica

nuestro call center entre 30 y 30 3 700

todos estos agentes están listos para

recibirlos

y estos son los beneficios que tal 2021

al crecimiento de su negocio programas

de capacitación como estos espacios

estamos realizando todos los días para

los colaboradores de su empresa

acompañamiento para fortalecer el plan

de negocio de tu empresa y créditos y

créditos financieros con nuestra entidad

aliada fundación santo domingo

ha renovado el 2021 a las nuestras

plataformas digitales

son con cielo ya y hagamos negocios

estamos predicando el número de contacto

de nuestra asistente virtual recuerde

que a través de gales pueden hacer

compra de certificados también pueden

hacer consulta del estado actual de

algún trámite que estén realizando ante

la cámara de comercio org y si necesitan

saber el valor de la renovación de su

matrícula mercantil

pueden contactar a nuestra asistente

dental

tras presentarles nuestra nuevo hábito

los servicios

vende tu factura la cámara de comercio

de barranquilla en alianza con la cámara

de comercio de cali el impacto de la

alternativa de innovación para nuestras

pymes las cámaras de comercio estamos

comprometidas con la reactivación y la

sostenibilidad de sus empresas sabemos

donde los retos más importantes que

afronta en este momento es mantener un

club de caja que les permita garantizar

la operación de sus negocios los

invitamos a consultar nuestra página www

vende tu factura puntocom si necesitan

más información

y también queremos compartir información

sobre las sociedades comerciales de

beneficio e interés colectivo sociedades

big son aquellas empresas colombianas

con fundadas como sociedades de

naturaleza comercial que voluntariamente

se propone combinar agregadas de su

actividad comercial y económica con las

acciones concretas para propender por el

mistral de sus trabajadores aportan el

inicial del país y contribuir con la

protección del medio ambiente usted en

sistemas de información pueden contactar

la finanza nasales en la cámara de

comercio a la quinta

y queremos agradecer este espacio a

nuestras entidades área controlada y

arco para adelante nos permite tener hoy

a nuestros conferencistas invitados

desertores o alquiler gerente de truvada

administrador de empresas con dj y el

señor álvaro colom gerente de analítica

de tu data profesional en finanzas y

máster en finanzas y hoy en estar

hablando sobre la analítica de datos

para la gerencia si ustedes tienen

preguntas inquietudes quería compartir

alguna información con nuestros

conferencistas por favor escriba las en

el buzón de preguntas y respuestas a lo

largo de la presentación estaremos dando

respuesta y está la capacitación la

estamos grabando y en próximos días

estaremos compartiendo en nuestra página

web realmente bienvenidos a todos los

participantes que se ponen está en este

espacio ya continuación vino dar una

cordial bienvenida formicone muchísimas

gracias por estar con nosotros para

ahora mónica bueno buenas tardes a todos

bienvenidos gracias por compartir este

espacio con nosotros bueno y como dice

mónica mi nombre es jorge escobar

soy el gerente de trata

y estoy aquí con álvaro que es mi socio

y el gerente analítica es todo como

están

bueno

el tema de hoy es muy importante porque

les vamos a hablar un poco

sobre la inteligencia de negocios la el

anal y la analítica de los datos pero

aplicada a los negocios de pronto vamos

a mencionar un poco de teoría pero

también vamos a dar ejemplo y vamos a

hablar de como la analítica hace parte

fundamental de un negocio ahora en esta

transformación digital bueno yo lo va

hablar un poco sobre tu data que es una

empresa que nace de independizar el

departamento de analítica de una

financiera tecnológica que viene

operando hace más de cinco años el

departamento analítica y esta idea surge

la separación de la independización por

decirlo así del departamento surge de la

necesidad de las empresas

en pues que las empresas para tomar

decisiones se basan en el conocimiento a

lo largo de la operación pero ahora la

competencia está muy fuerte en este

momento y las decisiones y tienen que

ser más seguros y asertivas por este

proceso tan acelerado la transformación

digital y es por eso que nosotros

queremos llevar a todas las empresas es

ese conocimiento que nosotros hemos

tenido a lo largo de nuestras carreras

en el tema de la analítica entonces hoy

hablaremos de un tema que la

inteligencia analítica de los datos y su

importancia y las aplicaciones en los

negocios con el fin de que ustedes

puedan llevarse todo ese conocimiento y

los empiecen a aplicar en sus empresas

hoy en día las compañías que adoptan

métodos basados en estrategias dirigidas

en datos tienden a tener una mayor

ventaja y generar más utilidades

respecto a la competencia y esto por qué

porque da respuesta a interrogantes que

muchos desconocen permitiendo

identificar los problemas de los

clientes o sea los problemas reales de

los clientes y poder optimizar algunos

procesos

e

en este momento de la transformación

digital las empresas solamente están

innovando en los productos y servicios y

no debe ser así las empresas también

innova internamente siempre buscando

tomar la mejor decisión posible tanto

como en procesos como en estrategias

pero siempre hay un límite de nuestra

capacidad como seres humanos nosotros

tenemos la capacidad como seres humanos

de analizar de procesar información y

tomar decisiones basadas en los

procesamientos que nosotros hacemos como

humanos pero llega un momento en que

estándar la información es tanta las

fuentes de información de dónde es

extraer la información que nosotros no

ya no estamos en la capacidad de hacerlo

y es por esto que tenemos que tener la

analítica trabajando para nosotros

la toma de decisiones basadas en datos

es una realidad y es la herramienta

perfecta para enfrentar los retos de

transformación digital y es por esto que

los líderes sobresalen y los líderes que

sobresalen se diferencian gracias a su

tirar a sus decisiones acertadas en la

analítica entonces

todo este tema de transformación digital

que es el lobby commerce qué es

álvaro puedes poner por favor la otra

diapositiva

ok todo este tema de transformación

digital como les decía anteriormente no

es solamente en los productos y

servicios para la innovación de

productos y servicios que yo miro como

mi producto puedo modificarlo o

potencializarlo para sacarlo al mercado

nuevamente o hacer un remarketing o todo

ese tema de servicios como yo puedo

prestar un servicio a mi cliente pero

basados en la experiencia pero no

envasados en la toma de decisiones por

datos entonces la transformación digital

es algo que viene acelerándose y el cob

y nos hizo darnos cuenta de eso porque

ya todos estamos trabajando en nuestras

casas las empresas la mayoría de gente

ya se está adaptando a trabajar remotos

y entonces todo esto no nos hizo darnos

cuenta que tenemos que cambiar entonces

no solo la transformación digital es en

el producto o servicio sino también en

él

en la parte interna de la empresa ahora

si las empresas están tomando la

decisión de hacer ese salto

a la transformación o al tema a la

analítica tiene que saber dos tienes que

conocer las dos tecnologías que son el

big data y la inteligencia de negocios

el big data hace referencia a un

conjunto de tecnologías y herramientas

que son capaces de capturar almacenar y

procesar grandes cantidades de datos

como yo les decía anteriormente en menos

en menor tiempo y en y los costos para

ese procesamiento son mucho más son más

asequibles al para las empresas porque

porque nosotros no necesitas varias

personas de un equipo de trabajo están

pendiente de cómo procesar cómo extraer

la información de fuentes como excel

discos duros servidores todas las

empresas tienen varias áreas que siempre

van a estar son independientes pero la

final todos hacen un conjunto para las

tomas de decisiones para todas las para

toda la organización como tal en

conjunto entonces es aislarle la big

data

la cantidad de la información como

extraerla como procesarla es mucho en

tiempos más cortos y la inteligencia de

negocio consiste en las técnicas que se

utilizan para la gestión empresarial que

permite la organización y tomar las

decisiones con base en la en la en todo

el desarrollo de la big data y esto es

lo que le muestran en sí la inteligencia

de negocios a las personas líderes de

las compañías para que tomen sus

decisiones mientras el big data se

centra en la captura el almacenamiento y

procesamiento de los datos la

inteligencia de negocio se centra en los

procesos de análisis de dichos datos

para convertirlos en información y tomar

las decisiones más oportunas en los

negocios entonces ahora lo pueda dejar

con álvaro para que él ya entré en

detalle en un poco de los conceptos en

un poco a los a todos los ejemplos y

piti en el camino de esta charla le

vamos dando ejemplos concretos de en sus

negocios pues o en lo que es en general

el tema de los negocios

este organizador ok digamos en línea con

lo que con lo que nos comenta jorge en

tema analítica de datos si ustedes

buscan lo que en google en internet se

va a encontrar con una gran cantidad de

conceptos se pueden encontrar cosas como

inteligencia negocio ciencia de datos

inteligencia artificial radios

neuronales aprendizaje automático

herramientas como python ere power vita

blog o temas como el almacenamiento de

datos en la nube digamos el analítica de

datos es muy amplio para aquellas

personas digamos que no que no conocen

muy bien se pueden abrumar ante ante

tanta tanta información de cómo

aplicaron por dónde empezar está el tema

analítica de datos en su empresa pero lo

más importante vamos a aterrizar en

alguno de esos conceptos pero lo más

importante es que las personas tengan

claro el objetivo con el cual van a

aplicar la analítica de datos antes de

mirar qué herramientas y qué tipos de

datos y qué metodología van a utilizar

es muy importante porque porque si la

empresa no tiene claro cuál es su

objetivo al aplicar analítica

pueden pasar cosas como

[Música]

por ejemplo empieza a crear

infraestructura innecesaria que no

genera ningún tipo de valor imagínense

es una empresa de pronto el gerente o

algún líder de área leyó sobre analítica

y quiera aplicar analítica no sabe para

qué quiere recaudar datos quiere entrar

en la tecnología pero todavía no tiene

claro entonces empiezan a generar una

cantidad de infraestructura recopilar

información que al final no va a generar

ningún valor asimismo de pronto lo que

hemos visto también hay personas que

empiezan a ser dadas word digamos son

muy elegantes pero empiezan a tener de

pronto una gran cantidad de información

que no es no es necesaria o sea no es

necesaria empezar a tener una cantidad

de indicadores que de verdad no cumplen

un objetivo entonces

en la práctica para hablar un poco en la

práctica cómo surge y qué me refiere

exactamente cómo aclarar objetivos los

objetivos como colocamos surgen de las

necesidades cada cada área cada líder de

área siempre se va a preguntar cómo

puedo mejorar mi trabajo o por ejemplo

puede también preguntarse cómo hago para

anticipar me las oportunidades del

mercado y ahí va empezando como a como a

cocinar la idea como a gestionarla pero

todavía no la tiene claro quiere hacer

mejor su trabajo se quiere

aprovechar de las oportunidades del

mercado de forma anticipada productor ya

no la tiene muy claro entonces cuándo

cuando hablamos de objetivos concretos

son preguntas como la siguiente entonces

ya sí estamos en un área comercial la

persona se pregunta al área analítica

pregunta cómo debe organizar mi fuerza

de ventas oa quién debo llamar primero

de mi base de contactos y son los

ejemplos que vamos a ver a continuación

listo entonces digamos

coloquemos el caso donde un gerente de

ventas tiene que enviar unos comerciales

a un municipio oa un lugar pero no sabes

enviar tres o enviar dos enviar cuatro y

tampoco sabe uno está muy seguro de cómo

repartir a los galos a los asesores

comerciales en esa zona entonces digamos

que hay allá tenemos una pregunta muy

puntual que responder digamos la

analítica de datos te va a ayudar

entonces ya una vez tengamos claro

cuáles son los objetivos empezamos ya a

extraer y a importar datos internos y

externos entonces de los datos internos

son toda aquella información que se

genera dentro de la empresa todo el tema

de facturación formulario que hay en los

clientes si tienen cartera y digamos

como para el cliente todo toda la

información de pq eres del área de

servicio al cliente toda esa información

en interna pero muchas veces las

empresas

muchas veces veces que las empresas no

tienen mucha información

entonces ya una vez teniendo claro ya no

sabe qué información ir a buscar por

fuera entonces uno puede pronto

contratar una firma que le ayude con la

información o hacer encuestas con las

con los clientes para extraer más

información en este caso utilizamos una

información demográfica porque es

digamos ya tenemos un concepto y un

objetivo claro una vez pasamos esa etapa

de lo que es recopilación de datos

internos y externos empieza toda una

etapa de análisis de datos lo que es

exploración de datos y viene entra ya

más lo que lo que desarrollan los

científicos de datos que esto el tema

estadístico donde pueden revisar toda la

información así como jorge le comentaba

antes

llegó un punto en que la información es

tanta que el que el cerebro no la puede

procesar todo ahí sí digamos hay ahí

gerentes que tienen muchos años de

experiencia y pueden tener una intuición

pero lo que es lo que la analítica de

datos intenta hacer es generar el nuevo

conocimiento entonces como hay tanta

información existen técnicas

estadísticas para hacer por ejemplo

segmentación es donde uno puede crear

varios grupos de clientes y ver cuál

cuál variable los representan en dentro

de cada grupo puede ser por algún tipo

de comportamiento con una zona

geográfica

y digamos va a poder optimizar todo el

proceso de cómo gestionar organizar la

fuerza de ventas digamos una vez pasa

esa etapa ya digamos se genera un

conocimiento nuevo que es lo que te va a

servir para la toma de decisiones

teniendo en cuenta una pregunta muy

detallada como la fórmula que una vez se

terminan ese proceso ya tú empiezas a

ver los resultados entonces comparen y

se comparen si yo quiero aplicar

analítica de datos en mi empresa pero yo

no tengo el objetivo claro entonces

empiezo a comprar datos internos empezó

a recaudar datos internos se empezó a

cobrar a comprar datos externos empieza

a analizar empieza a ser una cantidad de

dashboard con información pero como no

estoy atacando en ningún problema

entonces no voy a generar ningún

resultado a una inversión sea en persona

la infraestructura en datos pero no voy

a generar ningún resultado entonces muy

importante tener

claro con este ejemplo que uno para

empezar a hacer analítica de uno tiene

que saber que el problema va a atacar

una vez esté identificado digamos en

resumen vamos a tener estos estos pasos

para poder generar el resultado

como dijo álvaro aquí es una muestra de

cómo se comunica el análisis del

resultado este es el ejemplo que a

álvaro estaba mencionando anteriormente

de que teníamos un caso de un municipio

una ciudad de una empresa de servicios o

una empresa financiera que quiere pues

atacar un municipio o una ciudad aquí

esto es básicamente atrás de toda esta

presentación de cómo se ve es un

algoritmo de aprendizaje automático que

es lo que es donde todo el mundo

quisiera llegar que es además in

learning que aprendizaje automático no

termino que será llegar en este ejemplo

están distribuidos

en los puntos pequeños a través de una

base de datos geográficamente

posicionadas los clientes

y los círculos de colores es el rojo

morado y el otro es marrón creo está en

los asesores ya obviamente el director o

el gerente o la persona que maneja a los

asesores tiene que saber el perfil de

cada uno de sus asesores esos es

perfilamiento todo el tema de los

asesores ya debe saber entonces de

acuerdo a la cantidad a la capacidad de

gestión que tengan esos asesores y un

asesor comercial es más de telemercadeo

si un asesor es más de contacto directo

para usar es versátil porque hace ambos

canales o como ustedes lo tengan

distribuido en sus empresas con esta

cosa con este tipo de analítica podemos

determinar por dónde enlace cuál es el

perfil de los asesores puede ser más su

mayor capacidad de contacto a los

clientes quién va a ser más ágil para

contactar quien contacta más y de

acuerdo a eso son los patrones que sé

que a través de la analítica y la

inteligencia de los datos podemos llegar

a esas conclusiones entonces esto es una

muestra de cómo se ven

los resultados en el análisis y estoy de

acuerdo en lo que dice al ver que muchas

personas de pronto no tienen el objetivo

claro y siempre antes de comenzar algún

proyecto analítica debe haber un

objetivo entonces álvaro por favor

continúa listo entonces esto que es este

mapa es lo que llamamos el producto de

datos a digamos

y la idea para llegar a un mapa de este

estilo pues ya uno tiene que tener la

información debidamente procesada

debidamente analizada debidamente

revisada y se genera algún tipo de

aplicación web o una forma para que los

tomadores de decisiones en este caso el

área comercial pueda optimizar su

proceso de organización de fuerza de

venta entonces ese tipo de resultado

producto de datos son los que se esperen

una área de analítica de datos dentro de

una empresa

por ejemplo si yo tengo una base de

datos porque en muchos muchas empresas

lo que hacen es que le dan un listado de

pronto de clientes aquí en contratar a

los asesores comerciales pero todo es si

yo tengo cien mil clientes de 200 mil

500 ó 300 mil millón lo que quiero a

quien debo llamar primero pues al

organizó por orden alfabético o sea

tiene que haber alguna forma entonces

qué sucede ya yo tengo claro que en este

caso el objetivo entonces yo tengo una

base de datos de 100 mil clientes a

quien llamó primero porque no todos los

clientes

van a estar más propensos a consumir mí

con mi servicio consumir mi producto les

digamos ya yo tengo claro tres digamos

vuelvo vuelvo al mismo ciclo entonces

tomó entonces toma información

financiera toma información demográfica

o información de comportamiento y pero

ya ya como el objetivo claro entonces ya

lo que quiero saber es cómo cómo saber

quién está más propenso a que me

consuman

y mi producto o servicio y poder llamar

a ese primero a los que están menos

propensos pues los dejo de último en el

listado y listo entonces una vez pasó de

nuevo el tema de la recolección de los

datos en todas las fases análisis

acá digamos puede haber mucha

información o sea los clientes se puede

se puede sacar mucha información y como

les decía hay modelos que se encargan de

hacer o de responder este tipo de

pregunta en este caso se utiliza un

modelo de clasificación donde

básicamente lo que lo que se intenta

hacer es calcular una probabilidad o una

propensión como como lo quieran ver de

quién es que quien es más probable que

me consuma mi crédito en los próximos

seis meses cinco meses entonces por

ejemplo si yo no sé vendo automóviles y

resulta que yo tengo un listado de

clientes o tengo un listado de personas

y quiero llamar ofrecerles créditos para

automóvil lo quiero vender el carro

entonces yo obviamente como va a llamar

a una persona que recién compró un carro

el mes pasado la probabilidad es muy

baja de que esa persona nos

y nos compre el carro entonces digamos

así así es la característica de fecha de

compra es solamente una característica

pérez imagínense que tuviéramos muchos

más 10 20 característica entonces

digamos con esa información podemos

sacar un perfil de cliente

que nos permita priorizar lo para

venderle nuestro producto nuestros

servicios

esto es una bella general tenemos los

100 mil clientes ya uno puede de esos

100 mil generar una prioridad con 50 mil

clientes entonces ahí hace una

optimización de presupuesto vende más

rápido porque ya digamos los asesores

comerciales no va a estar vendiendo aún

a un contacto que sabemos que es muy

probable que no no te toma el producto

y de nuevo generamos el conocimiento

nuevo para que ese asesor comercial o el

gerente comercial pueda repartir bien la

base y no solamente repartirla bien sino

digamos priorizadas para que para que

puedan hacer y lo que es importante lo

que estamos generando son resultados

porque la final como venimos diciendo la

final analítica es una inversión y es

inversión tiene que dar unos resultados

para el resultado no tiene que ser un

objetivo claro seguir unos

procedimientos generalmente establecidos

en la ciencia y poder generar unos

resultados que te van a permitir vender

más en este caso

listo entonces una vez tengamos nosotros

y ya

el área analítica construir lo que

seamos los productos de venta entonces

los productos del área tiene sus dos

productos de datos tiene como organiza

mi fuerza de ventas como un perfil

ambiente cliente para la optimización en

la venta entonces cuando ya el líder de

área empieza a ver que está utilizando

las herramientas que ya sabe cómo

funciona el tema analítica él va creando

nuevos proyectos y así se va alimentando

toda la cultura de datos de la empresa

empieza ejemplos como por ejemplo

determinar la fuga la probabilidad de

fuga a los clientes o quiero optimizar

campañas de marketing entonces empieza a

generar nuevas ideas nuevas ideas y

nuevos resultados en la analítica

empieza a generar nuevos productos de

datos y empieza a consumir más

información y ya se va generando toda

una cultura y ahí es cuando

verdaderamente uno puede decir que ya la

analítica de datos está impregnada

dentro de los procesos de la empresa y

vuelve y se repite como les expliqué el

siglo pasado el hay pasado todo el ciclo

de analítica de datos a manera general

de cómo funciona

una pregunta muy importante digamos ya

sabemos cómo funciona manera general

sabemos para qué sirve etcétera pero lo

que ahora ahora otra pregunta después

que necesito para ello implementar

analíticas de datos en mi empresa

entonces nosotros tenemos en primera

instancia pues en mi opinión uno debe

tener una herramientas computacionales

la digamos necesariamente para hacer

analítica avanzada y generar toda esa

gran cantidades necesitamos herramientas

computacionales existen muchas

herramientas en el mercado desde excel

hasta herramientas como lenguaje de

programación como eres lo que sucede es

que excel se va quedando muy corto para

esta tarea entonces lo que es lo que

generalmente se hace es que uno empieza

adquirir productos de la nube puede ser

google cloud o puede ser a w sí entonces

todas estas plataformas en la nube te

permite no te dan herramientas para

manejar esa gran cantidad de datos muy

fácilmente o tenemos lenguajes de

programación como r

que tienen los últimos modelos

estadísticos o tienen una mejor forma de

trabajar que otras herramientas como

excel por ejemplo entonces la primera

parte es tener claro que herramientas

computacionales luego viene la parte del

personal el tema de los analistas

entonces aquí analistas en general se

pueden clasificar de muchas formas o

tener muchos conocimientos pero en

resumen se pueden clasificar como en dos

partes una parte los ingenieros de datos

podría ser que lo que hacen es

preocuparse porque la información en

viaje de forma correcta es lo que se

llama crear la arquitectura de datos

dentro de la empresa entonces empieza a

analizar qué tipo de información maneja

cada área porque muchas veces cada área

que trabaja de manera independiente o

maneja sus ciclos de información

entonces la persona ingeniera dátolo que

se preocupa por eso por juntar toda la

información y para poder combinar la y

crear todo un data warehouse que te

permita analizar la información de

manera rápida y por otro lado tenemos

las personas que son las

hacen el tema estadístico la que aplicar

los modelos la que aplica los modelos

los que saben la estadística para

determinar qué variables te puede ayudar

para predecir cierto cierto

comportamiento de los clientes para

responder algún tipo de preguntas claves

también necesito unas personas que sepan

esa parte y eso obviamente de esas

personas saben manejar esas herramientas

computacionales adicionalmente y lo más

importante se necesitan datos

porque si la empresa quiere generar

analítica pero no tiene datos y entonces

compra licencias en herramientas

computacionales o contrata a personas

analistas se va a dar cuenta que no es

cuestión de contratar gente que sepa

manejar herramientas sino que primero

que todo se necesitan datos entonces hay

que hacer un diagnóstico de qué

información tiene de cómo está

distribuida y para poder determinar y

una vez que tenga teniendo claros los

objetivos podemos determinar qué

información externa es la que

necesitamos o si la información interna

que tenemos es suficiente para para

solucionar los problemas entonces estas

tres grandes factores o características

son muy importantes a la hora de aplicar

analítica de datos

en las empresas digamos una vez tienen

tienen como un periodo de maduración

frente analítica de datos tampoco se

trata de una empresa que tiene cero

cultura de datos y de repente como un

líder de área leyó alguna información en

internet le pareció interesante y

resulta que viene encontrado una persona

muy experta en algún tipo de modelación

estadística y general en general el

modelo pero como la empresa no está

suficientemente madura para para manejar

ese modelo entonces digamos se pierde la

inversión porque porque de pronto las

personas que lo van a utilizar no creen

en la analítica y no ha pasado por el

proceso de maduración entonces a de

maduración empieza desde que empezar a

saber qué pasó entonces esto empezar a

sacar cifras puntuales de ejemplo cuanto

el mismo el mercado cuánto año cada

asesor etcétera etcétera eso es lo que

lo que llamamos analítica descriptiva es

responder el que pasó entonces en esta

gráfica muestro como en el eje de la

muestra el valor que genera

frente a la dificultad en aplicar

digámoslo más fácil de aplicar en

analítica en analítica descriptiva

generaron los reportes que te permiten

hacer un seguimiento y saber qué ha

pasado en la empresa en cierto tiempo

una vez digamos que ya la que que las

áreas empiezan como a dirigir a conocer

esa información de qué ha pasado y si

empieza a generar una cultura de datos

entonces ya cada vez te van pidiendo más

reporte a mira yo quiero saber qué pasó

qué pasó acá

quiero para poder utilizar y darle un

seguimiento a la estrategia etc

ya empiezan a madurar analíticamente una

vez digamos que ya tienen claro lo que

pasó los indicadores entonces ya yo

quiero saber es indicador cómo se va a

comportar en el futuro ya yo tengo claro

porque está sólida yo hice mi proceso

analítica ya la empresa maneja datos y

ahora quiere entonces para poder mejorar

los procesos el líder como lo mismo en

el ejemplo líder empiece a preguntar

bueno qué va a pasar entonces si yo

tengo digamos unas oficinas en todo el

país y aún tengo el dashboard que me

indica qué oficina cómo se ha comportado

si sheen en el año pero ahora yo quiero

no solamente quiero saber qué pasó sino

qué va a pasar o sea cuál va a ser el

cierre de la venta de aquí a diciembre y

para poder actuar y para poder actuar

con mayor celeridad y poder corregir

entonces yo voy a ir a la oficina por

poner un ejemplo oficina que

barranquilla va a cerrar según lo el

comportamiento histórico y el modelo que

se hace para lograr predecir creemos que

va a ser muy por debajo del objetivo

entonces ya ahí el gerente comercial

toma

toma cartas en el asunto y puede

reaccionar antes de tiempo es decir se

está anticipando la oportunidad del

mercado una vez que ya sabes qué va a

pasar pues obviamente ya qué puedo hacer

para ello e inferir perdón para yo

cambiar eso o lograr mejorar el

resultado de lo que se espera qué va a

pasar si las cosas siguen así esa parte

se llama

analítica prescriptiva y es saber cuál

es la mejor decisión para ello poder

alcanzar mi objetivo entonces como como

vemos el área de los tipos de analíticas

en mi experiencia si la persona si las

empresas empiezan por analítica

predictiva y no empiezan por lo más

básico que generar una cultura de datos

unos indicadores saber medir qué va a

pasar entonces he visto casos donde se

generan modelos costosos y al final los

modelos quedan en el laptop cruzar no no

pasa nada con medios porque porque no

hay una infraestructura de datos no hay

una persona que se preocupe de eso no

hay una persona que sepa capturar los

datos que esté pendiente de que el

modelo funcione sano tiene un manera

analítica entonces obviamente si tuviera

una herramienta de este estilo a unas

personas que no están acostumbradas a

usarla no le no le sacan el provecho que

necesitan entonces mucho menos y mucho

menos va a surtir efecto el hecho de que

tú les digas que hacer a unas personas

de imagínense yo no hago la ética

descriptiva y bueno para hacer la

analítica predictiva debo haber hecho el

modelo pero digamos no tengo esa cultura

del modelo y resulta que yo le entrego

un resultado al gerente y le digo bueno

y tú para lograr tus objetivos tienes

que hacer esto pero obviamente el

gerente pues se va a sentir que se está

metiendo a su trabajo que de pronto eso

que él no le parece en cambio si hay una

cultura donde ya ve los indicadores del

modelo que va así por qué pasa y qué

indicadores va a afectar de la entidad

efectiva él va a va a aceptar esa nueva

cultura y va a empezar a utilizar esa

información y se va a dar cuenta que es

la mejor forma de utilizar la analítica

es utilizar su experiencia más todo lo

que más todo lo que los disc les diga

los datos cuando 111 esos 21 digamos

genera una ventaja competitiva muy

importante frente al frente al

competidor y yo quería agregar algo ahí

con eso

álvaro porfa ok que es que lo que lo que

decía álvaro que de pronto cuando llegan

a un del gerente o donde el líder de la

organización diciéndole

aquí tenemos unos modelos predictivos

aquí tenemos unos algoritmos de pronto

siempre va haber una pequeña resistencia

a tomar esa tecnología pero como dice

álvaro o sea hay que no no es que cuando

a ti te hablan de la crítica como dije

al principio la gente piensa enseguida

que en may y learning aprendizaje

automático o inteligencia anegó

inteligencia artificial y todos esos

temas pero como como como dice álvaro o

sea desde el principio tienes que tener

como que la maduración de todo el tema

de las artes de la analítica en este

caso lo que dijo álvaro la analítica

descriptiva que es que pasó o sea cuánto

vendí cuando vendí comparado con el año

pasado

cuánto vende mí que por producto de mi

competencia y así sucesivamente toda ves

tener esa parte bien estructurada para

así poder pasar a la analítica

predictiva que es que podría pasar

qué podría pasar y de ahí ya va subiendo

a la analítica prescriptiva que es todo

lo que debe que debería ser la cuál

sería la mejor decisión y hoy y empezar

a optimizar toda esa parte pero tienen

que tener una maduración de todas las

analíticas anteriores para poder llegar

al análisis a la analítica más avanzada

de acuerdo así es

bueno digamos todos estos temas se

vuelven hasta mucho

involucra mucha tecnología entonces

no puede intuitivamente pensar

tecnología entonces bueno toda la

tecnología a su manera el departamento

el sistema entonces el departamento el

sistema debe ser responsable por la

analítica de datos ya que estamos

hablando de tecnología y la respuesta en

mi opinión es para nada o sea la del

departamento sistemas tiene otro

pensamiento

yo he visto casos en que colocó en el

departamento el sistema aquí hay algo en

el dashboard o que aunque sí como de la

información y en el all that word

etcétera etcétera pero el departamento

sistema usualmente lo que hace es que

sigue órdenes o sea el nuevo no está

capacitado pero no tiene como la no está

preparado para generar analítica y de

pronto decir el nombre de ss sindicado

es el que necesitamos muy poco lo que

puede aportar el departamento del

sistema tiene otras prioridades dentro

de la empresa entonces por ejemplo está

pendiente de la seguridad de los datos

están pendientes que el servidor no se

caiga está pendiente de pronto de

arreglar o arreglar si el sistema

operativo de la empresa entonces si

alguien tiene algún requerimiento

puntual de en algún módulo de cambiar

algún algún

alguna lista o algún botón entonces en

el diario es en el departamento sistema

está en ese día a día y digamos para eso

está creado entonces darle una

responsabilidad al departamento sistema

para que empieza a generar analítica de

datos

no es no es la mejor decisión porque

como miren sé que ya todo lo que implica

la analítica entonces estamos colocando

todo ese peso sobre sí además de que él

es el que tiene que saber empezar a

analizar los datos y digamos mueve el

perfil de un departamento de sistemas

como tal

listo entonces como ya hemos visto desde

el principio y todo lo que habla o

‘jorge y lo que ha hablado ya no podemos

dar una idea de qué es analítica de

datos mucho más amplia ya analítica de

datos es el manejo integral de los datos

para poder generar el valor dentro de la

empresa entonces eso qué implica eso que

implica generar toda una cultura de

otros tres cuando estamos hablando de

analítica de datos no solamente vamos a

estar hablando de la parte matemática

estamos hablando de toda una cultura de

datos donde hay una un área o unas

personas encargadas de que se preocupa

de que su función es llegar todos los

días a la empresa a ver qué hacen con

los datos es que el área comercial

genera estos datos yo creo que comerse

el área de cartera en esos datos el área

de servicio al cliente genera estos

datos yo puede empezar a mezclar y

empezar a mostrar información empezar a

generar una cultura de datos en la

empresa generar la cultura de datos no

es algo que sucede de la noche a la

mañana desafortunadamente es algo que

toma tiempo

y especialmente en las empresas que

están en el día a día quieren generar

quieren tienen problemas tanto de

generar una cultura tipo de datos genera

a tener en un tiempo considerable

y también como vimos analítica datos

también significa alinear objetivos

entonces los primeros ejemplos les

mostramos como si uno tiene el objetivo

claro empieza a divagar en toda esa

cultura de datos de información que es

muy fácil perderse porque digamos es

interesante ver cómo como hay empresas

que utilizan la inteligencia artifical

en la inteligencia artificial para

identificar imágenes o sonidos

constantes eso es muy muy interesante

pero si tú no si eso no es así eso no lo

tienes en un objetivo eso no te va a

servir para nada sin uy chévere yo tengo

esa tecnología pero no me genera valor

entonces yo necesito generar tener la

cultura y tener la alineación de

objetivo entonces ahí vamos ya creando

todo lo que es lo que significan a la

analítica de datos

entonces sí sí sí yo crédito eliminar

objetivos obviamente yo en mi

departamento analítica no puedo tener

solamente matemáticos porque también

tengo que tener personas que se sepan

comunicar con las personas que no sean

técnicas o que colocan todos los

procesos de la empresa para empezar a

gestionar

y ahí a formar todo ese proceso interno

de analítica de datos

también como decía hablamos de

arquitectura de datos porque a la final

para que uno de los funciones

o una aplicación web funciona y que te

genera una respuesta a alguna pregunta

que le hiciste el área de analítica por

detrás hay toda una arquitectura trate

de que entre la información hasta que

hasta que llegue allá entonces hemos

tenido casos donde la información está

en pdf entonces si por ejemplo en ese

ejemplo el área sistemas guardaba los

pdf ya los tenía en el servidor pero ya

hasta llegaba hasta llegar a la función

y de pronto en el sistema tenía unos

filtros para que la gente pudiera

descargar el pdf

pero qué sucede nosotros al ver los pdf

y la información que estaba ya algo que

empieza a desarrollar unos algoritmos

que extraen la información del pdf la

colocan con unas tablas debidamente

procesadas limpia y se empieza a generar

un proceso para que cada vez que llegue

esa información en pdf el mismo

algoritmo se encarga de extraerle y

empezar a guardar la información por

sabiendo de antemano de que esa

información va a llegar a un modelo que

va a generar alguna probabilidad o algún

resultado que se va a ver en una

aplicación web que lo va a utilizar una

persona que no es técnica y que está en

él

tomando decisiones sobre un problema que

tiene entonces detrás de todo eso está

también el tema de la arquitectura de

datos ya luego obviamente tiene todo el

tema del análisis estadístico aunque no

siempre esa estadística en salsa no

puede generar un muy valor puede ser

mucho valor con solo generar unos

promedios o con sólo darse cuenta de

la información analizar y ver qué

está pasando entonces puede ser bueno es

que la gente se está yendo porque

obviamente cuando llegamos

al servicio al cliente hay una mala

respuesta entonces como yo extraje la

información de la llamada en la pool ser

texto que puedo hacer un modelo de

minería de texto y de análisis de texto

entonces

me estoy dando cuenta que del

sentimiento que tiene una persona a la

hora de llamar entonces digamos empieza

a generar toda la análisis para para

poder responder las preguntas entonces

esa otra parte de la analítica luego

viene esto a la parte de comunicación

como les decíamos cuando mostramos al

inicio toda la parte de los mapas

de la base de datos debidamente

priorizado porque a una persona que está

en el día a día uno no le puede hablar

de aprendizaje automático porque aplique

un modelo random forest por ejemplo

porque esa persona realmente no no le

interesa cómo funciona a la hora de la

verdad lo que es lo que nosotros

necesitamos es que las cosas funcionen

mejor de lo que funcionaban antes pues

mientras nosotros logremos eso con la

analítica estamos generando valor

entonces es muy importante saber

comunicar todos los resultados a

personas que no son técnicas eso también

hace parte de la analítica y obviamente

ya teniendo pues claro todo esto de

cultura alineación arquitectura análisis

como saber comunicar ya se empieza a

generar todo el tema de estrategia a

empezar a crear de pronto productos

nuevos o crear nuevos mercados o ofrecer

nuevos productos a los clientes que dan

a los clientes que son míos porque

tienen alguna necesidad o están teniendo

algún comportamiento por ejemplo se

empiezan a generar toda nuestra tela

entonces

lo importante de esta charla es que se

lleven ese concepto de analítica de

datos en el que se lleve que la

analítica de datos

digamos intuitivamente medición o

analizar datos pero es más allá es tener

una cultura una alineación todo el tema

arquitectura de datos análisis

comunicación estrategias estos son los

factores que nosotros de acuerdo a

nuestra experiencia son los que llevan

una empresa a aplicar exitosamente un

proyecto analítica de lo contrario

empiezan a fallar o de pronto crear un

proyecto analítica pero ha pasado un año

y no ha generado ningún valor o empieza

los proyectos y se quedan a mitad de

camino porque no generan valor no están

preparados pues teniendo en cuenta todos

estos factores y empezarlo a trabajar

las empresas van a generar esa ventaja

competitiva de la clara más borges para

que puedan superar a su competencia si

ustedes no empiezan a empezar a hacer

analítica de datos y entrar en todo este

tema con el tiempo se van a quedar mucho

más con todo lo que viene pasando la

transformación digital donde toda esa

información que viaja

queda guardada y no se utiliza van a ir

perdiendo ventaja competitiva porque no

están aprovechando uno de los

principales activos de la empresa que

son los que son los datos

sí claro y estoy de acuerdo con álvaro

en esa parte porque todo a cada 60

segundos se genera millones y millones

de datos o sea en todo lo que es redes

sociales

o sales más que la mayoría de redes

sociales todas las aplicaciones estamos

generan están generando cada 60 segundos

millones y millones de datos que son lo

que hoy en día ahora le llaman como el

el oro negro por decirlo así que el

petróleo pero lo que se refiere a los

datos entonces haces así como dijo

álvaro que todo a tomar todas las

estrategias y al utilizar de manera

adecuada la información interna que si

nosotros no tenemos no tenemos

organizada la infraestructura de datos

de nuestro negocio bueno pues empecemos

a organizarla empecemos a tomar esa

cultura de los datos gestores si

nosotros tomamos esa información interna

y la información externa disponible en

sus empresas es posible que puedan

identificar los patrones y relaciones

que permitan establecer la intención y

probabilidad de compra de sus clientes

hacemos mucho énfasis en el tema

comercial porque en realidad

es como el más interesante porque

siempre dice como que vender más vender

más vender más como lo hacemos como

optimizamos las campañas de marketing

cómo hacemos llegar la información

adecuada a nuestros clientes

entonces si ya no logramos establecer la

intención y la probabilidad de compra de

nuestros clientes podemos determinar el

canal más adecuado para impactar los con

las acciones personalizadas que son lo

que estaba diciendo ahorita entonces de

igual manera al convertir los datos

correctamente analizados en información

de valor que ayuda a entender con más

profundidad la realidad de los clientes

y podemos actuar demande a tiempo para

que no se nos para que nos abandonemos a

para qué es lo que decía álvaro de la

fuga de los clientes en pocas palabras

con la analítica tu puedes ofrecerle a

tus clientes del producto o servicio en

el momento correcto a través del canal

correcto utilizando el mensaje y la

estrategia adecuada sea básicamente

hacemos énfasis en el tema comercial y

marketing porque es la que más llama la

atención para salir a vender osa de

pronto la venta en frío son muy

complejas pero si tú

una base de datos de clientes y tú

puedes analizar esos clientes antes de

hacerle una llamada o antes de

visitarlos ya tu bajo ya tú sabes que el

cliente tiene la intención o sea por una

serie de modelos y predicciones que lo

utilizamos la analítica entonces ya el

asesor comercial o la persona encargada

las vendas llega con mayor confianza a

donde el cliente y sabe que hay una

posibilidad sabe que siempre obviamente

va a haber una posibilidad pero aquí va

uno con una posibilidad basada en datos

entonces

álvaro pasamos a las preguntas alguien

tiene una pregunta tú tienes algo más

que decir

ese ya sería de que duda lo que quieres

saber con mucho gusto estamos

para responderlas

muchísimas gracias a albert ya jorge de

trata por esta información tan

importante y porque me dicen que acaban

de compartir con nuestros empresarios

que están conectados en este espacio

si queremos saber si los participantes

tienen alguna inquietud alguna pregunta

y compartir algo con sus panelistas para

dar respuesta en este mismo espacio a

este momento no nos han escrito nada

impediría que todo está claro

en la presentación está

esta organización estamos grabando el

día estaremos compartiendo en nuestra

página web también estaremos enviando

sus correos electrónicos el enlace para

que lo tengan cómo manejar también de

consulta

esperemos a pensar

creo que no tenemos hasta el momento

no queremos agradecer este espacio a

nuestro estas entidades a la ciudad a

jacob y álvaro jorge muchísimas gracias

por estar con nuestros participantes

conectados con toda esta información

gracias a ustedes por la invitación de

igual manera acá en la presentación

están nuestros correos este ahora no

tiene ninguna pregunta pueden

escribirnos con tiempo pueden poder

pensar que nos pueden preguntar o que

quieren saber y con mucho gusto nos

escriben un correo o le pasamos nuestros

teléfonos

cuando nos contacten y ahí podemos estar

hablando de cualquier inquietud que

ustedes tengan muchísimas gracias de

verdad a la cámara de comercio aquí por

la invitación y espero que de verdad les

haya parecido interesante y útil y

empiecen a utilizar esa cultura de los

datos en sus empresas

él nos dice cómo se ordenan las pequeñas

empresas para que puedan tomar esas

decisiones

como se ordenan las pq eres bueno es que

y digamos a importante saber para que la

quiere ordenar la recuerden que se debe

tener claro el objetivo si me dicen por

ejemplo yo es que yo quiero saber cuándo

se va en mi cliente entonces obviamente

ya con ese objetivo claro uno de los

factores que puede influir es

el comportamiento que tiene el cliente

cuando llama servicio al cliente el que

tiene éxito cuando llama a servicio al

cliente y poder saber si ese cliente en

los próximos meses se va a ir

dependiendo de la del objetivo siempre

hay que tener claro eso tener claro el

objetivo para saber si de pronto hay que

verla este cubre o hay que ver otro otra

otra información entonces tenerlo claro

pero en el ejemplo que coloque podría

podríamos manejarlo de esa forma

pero también nos hace el señor montse

alejando la pregunta cuál es la cantidad

de datos ideales para hacer un modelo

predictivo

bueno esa pregunta depende

o sea si la persona uno no puede hacer

estadística con un solo dato porque es

peligroso digamos uno puede tomar

decisiones equivocadas porque de pronto

la información está cercada a una parte

de la población entonces

es importante

dependiendo del problema tener

suficientes datos y que suficientes

datos

si yo puedo tener 100 observaciones pero

comencemos ecuaciones de pronto no puedo

hacer un modelo avanzado pero puedo ya

hacer una segmentación no puedo hacer un

análisis de datos exploratorio que me

permita yo usualmente me siento cómodo

cuando yo empiezo a ver

cinco mil observaciones diez mil

observaciones y obviamente viendo que es

información viene de los diferentes

tipos que estamos hablando de clientes

de los diferentes tipos de clientes de

la información entonces este grupo de

cliente me está generando 2000 informe

de 2000 datos de información en este

otro grupo que está generando otros

2.000 datos de información etcétera

etcétera nosotros en la práctica hemos

manejado hasta 500 millones de datos con

un herramientas de big data obviamente

no se necesitan esos 500 para aplicar

analíticas a uno empieza como esos

10.000 esos 8.000 empieza a ver que hay

por ahí que pueda hacer y lo importante

es establecer la infraestructura base

para seguir captando información o como

les decía ir a comprar datos externos

la ganancia al valor

y así la calidad que nos dice cuál

podría ser otra aplicación de la

analítica de datos de una empresa aparte

del área comercial

bueno esta se me ocurre el área por

ejemplo si quiero analizar mis créditos

del área de gestión de créditos o por

ejemplo en el área operativas como

optimización de inventarios por ejemplo

yo puedo predecir

si yo vendo ropa puedo predecir qué

color necesito que tener el inventario

porque en los próximos meses se va a

incrementar la demanda entonces puedo

predecir la demanda para poder utilizar

mi inventario ese tipo de cosas actual

cualquier digamos cualquier pregunta en

general si se tiene la lata suficiente

para generar ese tipo de modelos

resultados pues se puede se puede

utilizar

básicamente en cualquier área de la

empresa se puede aplicar la analítica

entonces como decía álvaro nosotros

hacemos en fastidiar comercial y

marketing porque es la más común pero

como dice álvaro en logística en cartera

en cobranza podemos determinar qué

cliente puede llegar a caer en mora ser

son empresas del sector financiero qué

probabilidad demora quién es el cliente

en la parte de originación de crédito

que es lo scoring de crédito podemos

determinar qué cliente puede caer en

mora para nosotros así o sea para qué

para qué

puedan como atacar por decirlo así de

esa forma esos clientes para que no

caigan en mora hacer una cobranza que se

llama la cobranza preventiva o sea la

analítica muy amplia demasiado amplia

por eso es que de pronto hay empresas

las que ofrecen los servicios analíticas

pero ya conocer visión empaquetados o

sea tienes tú que adaptarte a los

servicios empaquetados que ofrecen las

otras empresas en cambio con nosotros

nosotros nos consideramos una boutique

de analítica porque nosotros nos

sentamos con nuestros clientes

escuchábamos cuáles son sus procesos y

hacer como si como hasta charlas cuáles

son sus procesos qué inconvenientes

creen que ellos tienen y cómo nosotros

podemos resolver los inconvenientes a

través de la analítica si están

utilizando la información de manera

adecuadas y si tienen la información

estructurada de manera correcta como la

están almacenando como la están

extrayendo y como la están utilizando

entonces es básicamente la pregunta es

que en cualquier área de la empresa

podemos utilizar la analítica

así es poner muchísimas gracias

muchísimas ganas al oro si toda la

información que permita tomar decisiones

gerenciales oportunas y asertivas

y el señor carlos alberto nos dice

cuánta historia de ventas es

recomendable para construir un forecast

en ventas

ok

y de los años no quiero decir que es

depende o sea yo puedo tener porque es

que por ejemplo si yo quiero proyectar

mes a mes que quiero proyectar la venta

mensual o la venta anual

y mainz en la venta anual resulta que mi

empresa tiene cinco años

hace cinco años digamos diez años

entonces tengo mi edad se han pasado de

esa gente en cuenta entonces cómo voy a

proyectar la venta con quién está a

punto de no puedo aplicar analítica

entonces de pronto hay uno dice bueno lo

voy a partir mensualmente ya

mensualmente manera más información y

puede que de pronto es que no quiero que

no quiero que quede que es que uno tiene

que hacer lo que diga el modelo

matemático porque es que como la

analítica no solamente en la matemática

es la intuición entonces si tú tienes no

se sienta y de pronto es muy poco para

el modelo

pero ya lo que lo que lo que te va dando

en el modelo te empieza a generar una

a los pronósticos que tú ves que son

razonables entonces tú puedes trabajar

como sociedad si por ejemplo si tienes

sólo 50 datos pues tú puedas hacer un

modelo ya no avanzado para un poco más

básico un promedio móvil o algo por el

estilo que te ayude a predecir ahora en

mi opinión la proyección de ventas como

tal

digamos simples para un termómetro

entonces si yo genera una proyección de

ventas y me da

no sé diez mil millones al mes y resulta

que yo ya se va cerrando el medio en

ocho mil entonces eso me sirve para

ponerme las pilas porque ya había

proyectado 10.000 y ni vivo y por 8000 o

ya voy por 12.000 y entonces ya pasé

entonces como un termómetro entonces a

veces no hay que no hay que regirse

únicamente por la matemática sino que

como saber manejarla y combinarlo con

toda la intuición

por acá estoy viendo que jose el señor

osa icardi nos está preguntando que una

cita con nosotros acá ahora mismo está

proyectada en la pantalla nuestros

correos y si quieres nos puedes escribir

por ahí y podemos cuadrar una cita ya

sea virtual en nuestras oficinas o las

funciones de ustedes como quieran

claro que sí ya ven por el internet

estaba preguntando si es que hay que

tomar el información que también estas

pantallas en este momento pueden hacer

la captura para que queden sus memorias

y la información tanto de jorge pongo de

álvaro y aquí también está compartiendo

su dirección física usted está atendido

presencialmente

estamos en alternancia o sea no vienen

todos o sea pero si nosotros al brillo

que somos los líderes de la compañía

estamos al frente de eso todo todo el

tiempo presencial pues mucho y puede ser

puede ser virtual o puede ser presencial

y como ustedes como ustedes quieran

respecto bueno muchísimas gracias a

álvaro muchísimas gracias a borde de tu

data por toda la información compartida

en esta tarde muchas gracias a todos los

participantes por haberse conectado los

invitamos a que sigan conectados en

todos estos eventos virtuales

una vez seremos tres pasos les va a

llegar una encuesta para nosotros es muy

importante conocer su experiencia

actualizar sus comentarios que nos

ayudan a seguir enriqueciendo nuestro

portafolio de soluciones empresariales a

todos una feliz tarde.

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