Big Data, Business Intelligence y Data Science… convirtiendo datos en información de valor

Big Data, Business Intelligence y Data Science


Es claro que en un mundo donde la transformación digital ha llegado para quedarse, toda organización debe contar con la capacidad para recopilar, seleccionar, organizar, analizar e interpretar un gran volumen de datos. En este sentido, el adecuado manejo y conocimiento de los datos resultan claves y estratégicos en cualquier sector de negocios. Por este motivo, son cada vez más las empresas que deciden invertir en
soluciones de analítica de datos basadas en la premisa de que la información es poder (y que los datos son la moneda de la economía digital).

En el contexto actual, existe una serie de metodologías que buscan de algún modo facilitar la toma de decisiones basadas en datos. Las compañías que asumen el reto de conocer e interpretar sus datos, se benefician de maneras muy variadas, ya sea ahorrando costes, ganando en rapidez, mejorando el servicio prestado a los clientes, anticipándose a la competencia, mejorando la gestión operativa del negocio, e identificando nuevas oportunidades de negocio. En definitiva, la obtención de estos beneficios dependerá de la elección correcta acerca de los procesos de análisis de datos más convenientes para la empresa. 

Conceptos como Big Data, Business Intelligence y Data Science tienen en común la intención de extraer valor de la información, aunque lo hacen de una forma distinta y complementaria. 

  • Big Data hace referencia al almacenamiento de grandes volúmenes de datos y a los procedimientos que se utilizan para encontrar patrones repetitivos dentro de estos datos. El Big Data se focaliza en la captura y procesamiento de los datos, trabajando con una gran cantidad de datos complejos (estructurados y no estructurados) que provienen de diversas fuentes, tales como sensores, dispositivos inteligentes, páginas web y redes sociales, entre otras. La cantidad y complejidad de estos datos dificultan su análisis y gestión si no se utilizan las herramientas apropiadas. 
  • Business Intelligence se encarga de la gestión de datos, organización de datos y producción de información a partir de datos. Se aplica en las organizaciones para mejorar fundamentalmente la capacidad de toma de decisiones, realizando tareas de minería de datos, analizando información empresarial, y generando informes. La inteligencia de negocios se utiliza predominantemente para el análisis de datos históricos almacenados, impactando en el rendimiento empresarial, pero sin poder predecir datos futuros. En este sentido, se encuentra orientada al pasado, estudiando la evolución histórica de la empresa para comprender su desarrollo al encontrar patrones analíticos. La inteligencia de negocios constituye el conjunto de aplicaciones, metodologías y tecnologías capaces de transformar los datos en información valiosa y estructurada para ser utilizada con fines empresariales. Se centra específicamente en datos internos de la compañía y del sector. Algunos ejemplos de datos analizados mediante Business Intelligence son aquellos relacionados al marketing, servicio al cliente, ventas, o datos de los recursos humanos de la empresa. Justamente a través del Business Intelligence puede llevarse a cabo el análisis de los datos que se obtienen del Big Data. 
  • Data Science o Ciencia de Datos podría ser considerada como una evolución del Business Intelligence. Su objetivo es la generación de valor a partir de la recopilación, clasificación, visualización y correspondiente interpretación de los datos. Este análisis de datos de mayor complejidad ayuda a la empresa a generar conocimientos novedosos al descubrir y responder a nuevas preguntas. Para ello, se utiliza una serie de técnicas que involucran estadísticas, ciencias de la computación, análisis predictivo, y aprendizaje automático. De este modo, la Ciencia de Datos permite analizar conjuntos de datos masivos, buscando soluciones a problemas que aún no se han pensado. Los datos que se analizan son tanto internos como externos, por ejemplo, los vídeos, correos electrónicos y contenido de redes sociales. Los expertos en Data Science pueden predecir potenciales tendencias al explorar fuentes de datos aparentemente desconectadas, encontrando mejores maneras de analizar la información. 

Este tipo de soluciones basadas en el análisis de los datos para tomar mejores decisiones empresariales, ya no son vistas como herramientas destinadas solo a las grandes empresas, sino que son cada vez más las PyMEs interesadas en estas tecnologías y metodologías, que trabajando de manera integrada permiten sacar el mayor provecho al creciente volumen de datos.

En Macrotest contamos con la división #DataLab, buscando ayudar a las empresas mediante soluciones integrales de gestión de datos, análisis de datos e implementación de inteligencia artificial para la predicción y personalización de servicios.

¡Estamos a disposición para resolver todas tus necesidades de análisis de datos!

¡En mi notebook funciona! Teoría versus práctica en Data Science

¡En mi notebook funciona! Teoría versus práctica en Data Science


Cuando comienzas a transitar el camino hacia una compañía
Data Driven, comienzas a entender cómo utilizar las herramientas que el mercado actual ofrece tales como inteligencia artificial o Internet de las cosas. Para ello contratas científicos de datos que puedan resolver tus problemas de negocio sin antes preguntarte QUÉ necesitas para hacer inteligencia artificial y CÓMO piensas hacerlo..

La respuesta a la primera pregunta es simple, necesitamos datos. Ahora bien, la situación comienza a complicarse cuando intentamos contestar nuestro segundo interrogante.

Todo parece perfecto, pero ¿estos datos donde los tengo?, ¿qué formato tienen?, ¿es simple acceder a ellos?, ¿Con cuánta frecuencia puedo disponer? ¿están completos, sin errores, sin registros nulos? ¿Desde cuándo tengo estos datos? Y suponiendo que todo esto está resuelto, ¿qué tan fácil es desarrollar un modelo de Machine Learning e implementarlo?

Son muchas preguntas, pero también son muchas las respuestas dependiendo del problema que se quiere resolver.

Cuando hablamos de Ciencia de Datos, no hablamos de una herramienta, habilidad o método, sino que se parece más a un enfoque científico que utiliza la teoría estadística, matemática aplicada y herramientas informáticas para procesar grandes cantidades de datos. La ciencia de datos es un proceso detallado que implica principalmente el preprocesamiento, el análisis, la visualización y la predicción.

Todos sabemos que la Ciencia de Datos es un enfoque científico muy poderoso, con todo tipo de aplicaciones interesantes. Sin embargo, también es bien sabido que en la Ciencia de Datos hay una gran brecha entre la teoría y la práctica: cuando se trata de teoría, sabemos todo, pero no sabemos cómo aplicarlo en la vida real.

Por este motivo es importante ordenar las prioridades a la hora de trabajar con datos. Este listado puede cambiar según la compañía, pero la mayoría coincide en muchos de estos puntos.

Paso 1 – Definir el problema de negocio

Este primer paso es fundamental, y requiere mucho más del factor humano para el entendimiento del problema a resolver, el acuerdo de criterios para la definición de los objetivos, el alcance y el plazo, que del propio sistema que se utilizará como medio para llegar a ellos.

Seguramente el científico de datos tenga muchas maneras de resolver un problema, pero quien debe marcar el rumbo de la solución tiene que ser quien conoce del negocio. Es imprescindible la interacción y trabajo en conjunto de equipos.

Paso 2 – Adquisición de datos

Este paso es quizás en donde mayor diferencia encontramos entre la teoría y la práctica. En la teoría, cuando queremos hacer un modelo de machine learning basta con descargarse algún dataset en sitios como Kaggle o Github y dispondremos de información clara, prolija y bien descripta. En la práctica, a veces las fuentes pueden ser:

  1. Muy variadas: lo cual llevaría un trabajo previo de ETL´s, modelados, etc.
  2. Mal descritas o sin descripción: Sin tener una clara descripción con qué variable estamos trabajando no sabemos qué es lo que tenemos y si nos puede ayudar a resolver nuestro problema.
  3. Con datos erróneos / registros nulos: Tal como se suele decir en Data Science, Basura entra / Basura sale.
  4. Desconocidas: En una compañía sectorizada donde los datos están dentro del área que trabajaba con los mismos se puede perder la oportunidad de combinarlos o utilizarlos con otros fines de negocio.
  5. Con accesos restringidos: Dependiendo de las normas de seguridad de datos dentro de la compañía, muchas veces acceder a los datos se vuelve una tarea titánica y conlleva un proceso burocrático difícil de medir en el tiempo.

Estos y muchos problemas con las fuentes de datos pueden ser resueltos con un apropiado gobierno de los mismos y fundamentalmente una organización muy bien comunicada.

Paso 3 – Preparación de datos

Este paso implica la limpieza y transformación de datos, la limpieza de datos es la que más tiempo consume, ya que implica el manejo de muchos escenarios complejos, como tipos de datos inconsistentes, atributos mal escritos, valores faltantes y duplicados. Luego, en la transformación de datos, tenemos que modificar los datos en función de las reglas de mapeo definidas.

Paso 4 – Análisis exploratorio de datos

Con la ayuda del Análisis Exploratorio de Datos definimos y refinamos la selección de variables que se utilizarán para el desarrollo de nuestro modelo. Es importante tener siempre presente la solución a la cual queremos apuntar.

Paso 5 – Modelado de datos

La actividad principal de un proyecto de ciencia de datos se conoce como modelado de datos. En este paso, aplicamos repetidamente técnicas de aprendizaje automático de fuerza de tipo como KNN, árboles de decisión, Bayes Naive, etc. a los datos para que podamos identificar el modelo que mejor se adapte al requisito comercial. Entrenamos el modelo en el conjunto de datos de entrenamiento y los probamos para seleccionar el modelo de mejor rendimiento.

Paso 6 – Visualización y comunicación

Este punto es quizás el más relevante de todos debido a que podemos tener el mejor proceso de extracción y transformación de datos, el mejor modelo de Machine Learning entrenado, pero si no sabemos visualizarlo, explicarlo, comunicarlo y darle valor al negocio, poco importó todo el trabajo previo. Es imprescindible reforzar los soft skills en este punto para saber llegar a los stakeholders.

Paso 7 – Implementación y mantenimiento

Y finalmente, en este paso, el científico de datos implementa y mantiene el modelo, prueba el modelo seleccionado en un entorno de preproducción antes de implementarlo en el entorno de producción, que es la mejor práctica. Después de implementarlo, tenemos que obtener análisis en tiempo real y monitorear y mantener el rendimiento del proyecto.

Como verán, hay una enorme diferencia entre lo que estudiamos (Teoría) que prácticamente comienza y finaliza en una Notebook local versus lo que se necesitamos para llevar a cabo todo el proceso en la vida real (Práctica). Es por dicho motivo que suele ser abrumador y a veces frustrante intentar trabajar con datos y generar resultados de valor. 

Por eso desde Macrotest #DataLab te ayudamos en todo el camino con nuestra solución end-to-end para que tengas un entendimiento completo de las herramientas, metodologías y procesos.

¿En qué consiste el trabajo mediante células ágiles?

Trabajar con células ágiles


En la actualidad se encuentra ampliamente expandido el desarrollo de proyectos mediante la organización en células ágiles. Como su propio nombre lo indica, esta forma de organización del trabajo busca asemejar su comportamiento al de una célula viva, en constante cambio y dinamismo. Este modelo en cierto modo se encuentra en contraposición al modelo tradicional basado en jerarquías, el cual ya no funciona con éxito en un entorno altamente cambiante y con clientes finales cada vez más exigentes.

Siguiendo este modelo de célula viva, en una célula de trabajo ágil cada miembro del equipo conserva su autonomía pero se encuentra en constante interrelación con los demás miembros. En este sentido, si bien cada uno tiene una función muy clara, ésta se complementa con las funciones y tareas del resto.

Este tipo de células de trabajo generalmente se encuentran compuestas por un número reducido de profesionales interdisciplinarios que comparten ciertas características. Entre ellas se destaca la proactividad y creatividad, considerando que estas células trabajan de manera autogestionada y con libertad para encontrar soluciones en el proceso de dar respuesta a una necesidad concreta. También resulta clave la construcción de buenas relaciones interpersonales, buscando que el trabajo funcione en su conjunto. Asimismo, el trabajo colaborativo resulta la esencia de este tipo de células, donde cada miembro aporta al logro de los objetivos con foco en lo que necesita el cliente, quien siempre se encuentra en contacto con el proyecto. 

En definitiva, se trata de generar un ambiente de innovación y total apertura, persiguiendo como fin último que el todo sea más que la suma de las partes. Esta forma de trabajo busca agilizar los tiempos de desarrollo de software, reconociendo la importancia del recurso humano aun por encima de las tecnologías. 

¿Cuándo se recomienda realizar outsourcing contratando un equipo de desarrollo ágil?

Las células ágiles resultan de gran utilidad cuando se necesitan conocimientos y experiencia. Existen distintas formas de trabajo de acuerdo a cada proyecto, pudiendo la célula ser gestionada por el propio cliente, por la empresa que provee los profesionales en tecnología o incluso de manera conjunta. Las células ágiles también son muy útiles cuando se busca un desarrollo end to end eficiente, ya que busca disminuir al mínimo los desvíos sobre lo estimado inicialmente. 

La tercerización contratando células ágiles de profesionales IT, permite al cliente enfocarse en el core de su negocio, reduciendo las barreras técnicas de nuevos proyectos, invirtiendo solo en lo que necesita de acuerdo a los distintos tipos de perfiles requeridos. 

En Macrotest contamos con células de trabajo disponibles para vuestros proyectos, integradas por equipos especializados multidisciplinares y modulables que se integran en la estructura de vuestras organizaciones para desarrollar las soluciones tecnológicas que requieran. Si quieres conocer más sobre nuestro servicio de células ágiles, ponte en contacto con nosotros y con gusto te brindaremos toda la información necesaria. A vuestra disposición se encuentra toda nuestra experiencia, recursos altamente calificados, los más altos estándares de calidad y nuestro marco de trabajo que ya lleva años evolucionando. Todo este expertise se encuentra al servicio de nuestros clientes, buscando optimizar sus procesos de negocios y garantizar calidad y eficiencia en cada uno de los proyectos encomendados.

En la próxima nota os contaremos acerca de un tipo particular de célula ágil, que son las células mentoreadas. Os esperamos para compartir esta siguiente nota!

Tendencias tecnológicas… ¿qué es lo último?

Tendencias tecnológicas

La tecnología avanza continuamente, a un ritmo sin precedentes, y su aplicación se da en los sectores más diversos. El agro y la salud son dos de los sectores más dinámicos donde la tecnología no para de avanzar. A continuación, repasamos algunas de las novedades más relevantes en materia de tendencias tecnológicas.

En el sector del agro en particular, las innovaciones tecnológicas son de tal magnitud que han dado lugar a la aparición de nuevos conceptos como “revolución verde” o “agricultura 4.0”. Un ejemplo puede ser el monitoreo ambiental mediante sensores electrónicos instalados en los cultivos y la posibilidad de automatizar los sistemas de riego. Otra de las aplicaciones tecnológicas más frecuentes es la utilización de drones que mediante la teledetección permiten obtener imágenes y videos de forma remota. También resulta clave la aplicación de la inteligencia artificial al manejo de un gran volumen de datos proveniente por ejemplo de maquinaria agrícola, así como también el internet de las cosas (IoT por su sigla en inglés), lo cual permite obtener información en tiempo real y facilita la trazabilidad mediante la instalación de dispositivos como chips. También se destaca la automatización de máquinas y el uso del GPS en los tractores, permitiendo conocer las medidas y distancias exactas en los cultivos. La aplicación del Big Data también supone una serie de importantes beneficios en el sector del agro, como por ejemplo obtener información de las condiciones climáticas, el estado del suelo, los cultivos plantados, la cantidad de insumos necesarios de acuerdo al ambiente, e identificar anomalías en los cultivos, como pueden ser plagas o enfermedades. 

En definitiva, la aplicación de estas distintas tecnologías en el agro, permite no solo mejorar los rendimientos o incrementar la eficiencia en el uso de los recursos, sino también anticipar e identificar ciertos riesgos. A modo de ejemplo, en Macrotest contamos con la solución Agroint destinada a la administración inteligente de cultivos, minimizando el impacto de plagas, enfermedades y malezas a través de monitoreo y registros geolocalizados desde el celular.

Por su parte, el sector salud no se queda atrás en cuanto a nuevas tendencias tecnológicas. En el último tiempo, la tecnología aplicada a la salud no solo ha orientado sus esfuerzos a salvar vidas, sino también a hacer la vida cotidiana más confortable.  

Entre las principales tecnologías se destaca el uso de realidad virtual en el entrenamiento médico, involucrando escenarios realistas como cirugías o emergencias. Nuevamente aparece como fundamental la aplicación de inteligencia artificial, ya sea para monitorear pacientes, asistir cirugías mediante dispositivos automatizados, incluso predecir la situación de pacientes de alto riesgo. 

Otra tendencia es el acceso a la atención en salud a la distancia, por ejemplo mediante plataformas de chat online disponible 24 horas a través de chatbots que aplican inteligencia artificial, o incluso consultas médicas por videollamada. También puede hablarse de sensores tanto implantables como ingeribles que facilitan el diagnóstico, tratamiento y seguimiento de ciertas enfermedades, a través de internet de las cosas.

Asimismo, pueden mencionarse las aplicaciones móviles, las cuales contribuyen a mejorar el sistema de salud a través de la prevención, el control y el tratamiento de numerosas enfermedades, llegando incluso a controlar el seguimiento de pacientes con enfermedades como diabetes o epilepsia. Por su parte, el Cloud Computing aplicado al sector sanitario permite agilizar el acceso a los datos clínicos de los pacientes, así como también mejorar la comunicación entre los centros de salud. Estas tendencias en su conjunto implican en la actualidad beneficios tanto para los profesionales sanitarios, como para los propios usuarios del sistema de salud. 

En esta línea en Macrotest contamos con el desarrollo de una solución para pacientes que sufrieron un ACV donde permite la realización de su rehabilitación desde el hogar, basados en años de Investigación, desarrollo e innovación. 

Os esperamos para profundizar en estas aplicaciones que promueven el desarrollo de los sectores agro y salud.

Cloud computing ¿qué es?

Cloud computing

La computación en la nube o cloud computing es una tecnología que permite acceder de manera remota a softwares, almacenar archivos y procesar datos utilizando Internet, lo que constituye una excelente alternativa a la ejecución en un computador personal o servidor local.

Más allá de su definición, lo realmente importante es que el cloud computing ha transformado radicalmente los modelos de negocio y estrategias empresariales, permitiendo acelerar los procesos de innovación y reducir los costes, no solo de las grandes empresas sino también de las pequeñas y medianas.

La computación en la nube brinda a las empresas mayor flexibilidad en relación a sus datos, pudiendo acceder desde cualquier lugar y en cualquier momento, lo cual resulta ideal no solo para empresas con sedes en distintas locaciones alrededor del mundo, sino también para facilitar el trabajo colaborativo entre individuos en una misma locación.

En definitiva, el cloud computing constituye una forma inteligente de aprovechar las ventajas de la hiperconexión que facilita Internet, contribuyendo a eliminar costes de mantenimiento de hardware y de actualizaciones de software, y permitiendo integrar toda la información de la empresa en un único lugar.

¿Y qué aporta a las empresas?

La ventaja principal es que permite disponer de toda la información de la empresa actualizada en tiempo real. En este sentido, la nube permite el control de los datos, pudiendo elegir qué usuarios tienen acceso a qué tipo de datos y con qué nivel de permisos. Otra gran ventaja es la capacidad de almacenamiento prácticamente ilimitada, lo que permite liberar el ordenador y mejorar su rendimiento.

Asimismo, contribuye a generar una comunicación mucho más fluida entre departamentos, evitando errores, duplicaciones, ineficiencias y pérdidas de tiempo. Especialmente si los empleados trabajan de manera remota o en diferentes departamentos, el cloud computing favorece el trabajo colaborativo, permitiendo compartir documentos e información en tiempo real. Otra de sus grandes ventajas se valora especialmente ante situaciones imprevistas de pérdida de datos, ya que la recuperación de datos es uno de los aspectos claves. Mediante el cloud computing los datos estarán siempre disponibles, incluso si se los borramos por error. Además, se trata de una tecnología multiplataforma, lo que implica que con solo tener acceso a internet puede accederse desde una laptop, tablet, smartphone u ordenador.

En síntesis, el cloud computing facilita a los negocios de cualquier tamaño, la posibilidad de acceder a un conjunto de aplicaciones diseñadas para gestionar toda la información vinculada a los distintos procesos empresariales de forma remota e integrada.

En Macrotest tenemos trayectoria en la nube, principalmente Azure y Aws, con todas nuestras implementaciones acompañamos la puesta en funcionamiento progresiva de este tipo de estrategias tecnológicas, para mejorar y agregar valor en los distintos procesos del negocio. Contáctanos!

Nuestro 2021 en Macrotest

Nuestro 2021

El 2021 ha sido un año sumamente activo para Macrotest… ¿quieres saber por qué?

¡En estas líneas os contamos algunas de las actividades de las que hemos participado!

En primer lugar, hemos continuado desarrollando productos en conjunto con otras empresas asociadas, como Dimensiona. Como resultado de estos desarrollos hemos lanzado al mercado distintas aplicaciones, desde seguimiento de incidencias para empresas y administraciones públicas, hasta catas de vinos, pasando por subastas, easycommerce para comercio electrónico, Dex y C-Control para la implementación de centros de monitoreo remoto.

Para la gestión de estos nuevos proyectos hemos ampliado nuestro equipo y sumado a grandes profesionales, con perfil comercial, desarrollo de negocios y comunicación institucional. Gracias a estas nuevas incorporaciones nuestro equipo humano sigue creciendo y aportando valor día a día, sumando distintas miradas a un equipo multidisciplinario que siempre piensa en nuestros clientes y el desarrollo de nuevas oportunidades.

También hemos estado presentes en una gran cantidad de eventos vinculados a I+D y tecnología, con activa participación de nuestro director de I+D+i. En el Banco Interamericano de Desarrollo (BID) y Talentia Summit, expuso un webinar sobre Herramientas para desarrollar un proyecto de I+D, mientras que en su rol de mentor participó de Prendete, un concurso de iniciativas innovadoras de negocio que buscan potenciar el desarrollo y fortalecimiento de las habilidades y capacidades de los emprendedores, además de facilitar el acceso a nuevas redes de contacto y a herramientas para aumentar su competitividad.

Otros de los eventos de networking y matchmaking con potenciales clientes y partners de distintas partes del mundo han sido Digital Enterprise Show, Global Innovation Summit, Mujeres a la Vanguardia de la Economía, América Digital, TDD4Future, Smart City Expo World Congress, por mencionar solo algunos. Esta participación nos ha permitido concertar una gran cantidad de reuniones que aportaron valiosos contactos y posibilidades de trabajo conjunto de cara al futuro.

Además, hemos publicado una diversidad de artículos para nuestro blog sobre temas de actualidad en relación a la tecnología, como transformación digital en sectores como salud o agro, notas sobre metodologías de trabajo como scrum y project management, otras sobre negocios como e-business y partners I+D, y tecnologías como cloud computing, blockchain, e inteligencia artificial. El desarrollo de estas notas ha buscado informar sobre las últimas tendencias tecnológicas y sus beneficios para nuestros clientes actuales y potenciales.

Otros de los eventos de los que se han participado durante este 2021 son aquellos vinculados a programas de financiamiento de proyectos empresariales de Investigación y Desarrollo Tecnológico y acciones conjuntas con otros países. Entre ellos pueden mencionarse “CooperAR-UE 2021”, «Horizonte Europa: Oportunidades del nuevo Programa Marco de la Unión Europea», “Intercambio de personal de Marie Skłodowska-Curie Actions”, “Llamada Bilateral Argentina – España”, “Industria 4.0”, “Programas de colaboración tecnológica empresarial internacional”. Todos estos eventos han permitido participar de un activo ecosistema de innovación no solo en España y Europa sino también en relación a otros continentes.

Agradecemos a todo nuestro equipo humano, nuestros clientes y partners, por ser parte de alguna manera de Macrotest y crecer juntos durante este año. ¡Esperamos que el próximo año nos encuentre con muchos nuevos proyectos para trabajar en equipo!

Transformación digital… también en el sector salud

Transformación digital del sector salud

 

La transformación digital es un tema recurrente en la actualidad, donde todos los sectores y ámbitos sociales se ven impactados en mayor o menor medida por esta ola transformadora,  incluso, sin que los propios actores sean conscientes de la profundidad de los cambios que genera. En este sentido, es importante comprender la dimensión real del concepto de transformación digital, que implica un proceso continuo y complejo afectando la propia esencia de lo que somos y lo que hacemos. 

El sector salud también está experimentando este fenómeno de la digitalización con cambios que pretenden mejorar la calidad y eficiencia de la atención médica mediante la obtención de información y su uso apropiado con el fin de optimizar la toma de decisiones en todos los niveles del sistema de salud. Un claro ejemplo es la aceleración digital que ha experimentado el ámbito de la salud debido a la pandemia del coronavirus. De esta manera, la digitalización en el sector de la salud no sólo trata de ayudar a los pacientes con sus enfermedades o a los médicos con sus tareas, sino que también acelera los flujos de trabajo, brinda más seguridad al personal médico y a los hospitales, y ofrece más transparencia a los pacientes. Así, se crea un ecosistema de salud conectado, donde las interacciones son más inteligentes, rápidas y precisas entre personas, dispositivos, datos, análisis y aplicaciones que están transformando la forma en que se brinda la atención médica.

¿Cuáles son las principales ventajas de la transformación digital en el sector salud?

  • Optimiza el trabajo de los profesionales médicos al ofrecer resultados y diagnósticos más exactos que contribuyen a brindar tratamientos integrales más adecuados
  • Agiliza los tiempos reduciendo la cantidad de citas médicas permitiendo hacer chequeos y consultas desde el hogar
  • Permite crear un registro médico unificado actualizado continuamente a través de los dispositivos 
  • Realiza monitoreo remoto de pacientes y entrenamiento virtual que permite disminuir los costos y las complicaciones de las enfermedades crónicas 
  • Permite el intercambio de información en tiempo real entre médico-paciente, haciendo un seguimiento continuo desde la prevención hasta el diagnóstico y  tratamiento, reduciendo significativamente los errores médicos. 

¿Qué herramientas y tecnologías son necesarias?

La transformación digital en el sector salud está siendo impulsada principalmente por el Internet de las Cosas (IoT), el cual permite conectar sensores, dispositivos, software y redes inteligentes a través de Internet. En este sentido, los dispositivos clínicos portátiles se han convertido en los últimos años en una tendencia en el sector y están siendo utilizados especialmente para observar a pacientes de alto riesgo.

En Macrotest tenemos la misión de contribuir al sector salud brindando productos y soluciones que permitan seguir mejorando la atención integral del paciente y la calidad de los servicios médicos. En este sentido hemos desarrollado Rehabictus, una plataforma de apoyo que facilita a los pacientes que sufrieron un ACV la realización de su rehabilitación desde el hogar. Rehabictus es un desarrollo tecnológico compuesto por una APP, una plataforma web y dispositivos electrónicos basados en inteligencia artificial que monitorean el movimiento de los pacientes. La aplicación móvil recibe los datos del dispositivo que cuenta con funcionalidades como ejercicios con niveles personalizados y visualización de logros, y desde la plataforma web, el profesional médico podrá acceder a los datos de sus pacientes, establecer la frecuencia de ejercitación, anotar observaciones, verificar las gráficas de su evolución teniendo en cuenta diferentes parámetros, detalles de ejercicios y los logros conseguidos. 

De esta manera, con este desarrollo, en Macrotest buscamos que exista un seguimiento preciso de la rehabilitación de los pacientes y asegurar un mayor éxito en su recuperación. Contáctanos para obtener más información sobre cómo digitalizar tu organización de salud.

¿Qué significa ser partner en proyectos de I+D+i?

partner tecnologico

 

El desarrollo de los proyectos más innovadores en materia de aplicaciones tecnológicas resulta altamente complejo y suele requerir de la colaboración de distintos actores que aportan sus capacidades y conocimientos particulares para lograr los resultados más disruptivos.

Este esquema de colaboración implica el trabajo conjunto de dos o más organizaciones en proyectos específicos, alianza que habitualmente se conoce como “partners” o socios tecnológicos.

Los partners suelen ser empresas altamente innovadoras, y pueden ser tanto start ups, como pequeñas y medianas empresas, grandes compañías, incluso multinacionales. En ciertos proyectos, además de participar empresas, también pueden realizarse alianzas con centros de investigación y universidades. Este ecosistema resulta ideal para explorar y explotar nuevas ideas para la innovación, contribuyendo al desarrollo de servicios y soluciones innovadoras de la más alta calidad y fiabilidad.

En general se trata de empresas que cuentan con equipos altamente capacitados y apuestan por la investigación, el desarrollo, la innovación y por la transformación digital, aportando capacidades y tecnologías complementarias a los fines del proyecto que desarrollen bajo este esquema de partners, lo cual permite acelerar los tiempos de los proyectos e introducir grandes mejoras en los resultados. Incluso en muchas ocasiones se trabaja con una red global en la que se combina el trabajo de actores distribuidos alrededor del mundo.

La filosofía que subyace en estos proyectos colaborativos es la construcción de soluciones de negocios de manera conjunta, generando sinergias y obteniendo el máximo provecho de lo que cada una de las partes puede aportar, en términos de capacidades, experiencia, tecnología, networking, financiamiento, y demás recursos. Estos proyectos generalmente se centran en investigación, desarrollo e innovación (I+D+i) aplicable a los más diversos sectores de actividad.

Esta forma de trabajo se da cuando los proyectos no podrían ser desarrollados por una única empresa, requiriendo necesariamente de la cooperación entre distintos actores, o bien cuando la colaboración entre empresas resulta claramente beneficiosa, facilitando y potenciando dichos proyectos.

En Macrotest, a lo largo de nuestro recorrido invirtiendo en innovación, desarrollo e investigación, hemos generado valiosas alianzas con diferentes socios, lo que ha permitido lograr grandes resultados basados ​​en la sinergia del trabajo en equipo.

Invitamos a todas aquellas empresas e instituciones que quieran explorar oportunidades de trabajo conjunto a que nos contacten para continuar creciendo juntos!

¿Cuál es el rol profesional del Project Manager?

project manager

¿Cuál es el rol profesional del PM?

Seguramente has escuchado alguna vez mencionar el rol del Project Manager, o incluso podrías haberlo visto presente en empresas que no se dedican exclusivamente al desarrollo de software. En palabras sencillas, Project Manager (conocido habitualmente como PM) o “gestor de proyecto” es aquel rol que se encarga de la planificación y la ejecución de un proyecto. De esta manera, su principal responsabilidad es la gestión del equipo de trabajo vinculado al proyecto para lograr los objetivos predeterminados.

¿Cuáles son sus principales competencias?

A diferencia de otros perfiles profesionales, el PM no necesita manejar conocimientos específicamente técnicos, sino que debe contar con distintas habilidades y cualidades vinculadas particularmente a la gestión o administración general del proyecto. Entre las más importantes podemos destacar la capacidad organizativa, el liderazgo y planificación, así como también habilidades de negociación, de comunicación, de motivación, de trato con el cliente, de identificación de problemas y de control de todos los detalles asociados al proyecto. Si bien no es necesario la incorporación de conocimientos técnicos, sí es importante que el PM tenga habilidades concretas relacionadas al mundo digital, como manejo de los principales lenguajes, análisis de datos y gestión de contenidos. De esta manera, el desempeño eficiente de este profesional hará una diferencia fundamental en materia de costes del proyecto, cumpliendo el deadline en las entregas, organización de las tareas, gestión de los miembros del equipo, y adaptación del proyecto a aquellos factores externos que deban considerarse.

¿Cuál es la importancia del PM en proyectos de I+D+i?

Los proyectos de I+D+i suelen ser complejos y caracterizados por la presencia de cambios frecuentes que suelen generar cierta incertidumbre. En este tipo de proyectos, se requiere llevar a cabo una adecuada planificación y gestión de los imprevistos que pueden afectar el correcto funcionamiento del proyecto, provocando que en muchos casos sea necesario replanificar. Estos son los motivos principales por los cuales la presencia de este rol en proyectos de I+D+i resulta imprescindible para el cumplimiento de los objetivos. En este sentido, todas las habilidades y conocimientos que tiene un PM son importantes en la gestión de este tipo de proyectos, destacando aquellas relacionadas a la adaptación y la capacidad de afrontar los cambios que pueden sufrir los proyectos mientras se están ejecutando, generados principalmente por modificaciones presupuestarias, de alcance o de cronograma.

Una de los assets más importantes con los que contamos en Macrotest es la capacidad de nuestros PM para afrontar la incertidumbre propia de proyectos de I+D+i y poder manejar cada uno de los proyectos de forma correcta para alcanzar los objetivos. Podemos acompañarte en este desafío y trabajar en equipo con tu empresa. Contáctanos y comenzamos a planificar tu proyecto!