viernes, 14 de junio de 2019
lunes, 8 de abril de 2019
Examen
Partes Importantes De Un Blog
Cabecera: corresponde a la zona superior y es donde se coloca el titulo del blog.
Columna principal: Se encuentra situada debajo de la cabecera del titulo, La cual es la esencia del blog y es donde se insertan todas las entradas y sus comentarios. Contiene los Post llamadas también publicaciones, artículos y entradas.
Barra lateral : es una columna más estrecha
que la principal que dependiendo del diseño puede ir a su derecha o izquierda.
En dicha barra se coloca todo tipo de información que permite la localización
más sencilla de los post y comentarios.
Pie de Pagina: Es la parte final hasta el fondo del blog donde se incorpora el nombre del servidor, copyright y elementos que el usuario desee agregar.
Luis Ernesto González Martínez #20
Maylin Paola Mendoza Gamez #28
domingo, 7 de abril de 2019
¿Que aprendimos?
¿Que Aprendimos?
Aprendimos a utilizar Blogger y su herramienta de HTML integrada que permite la personalización de la interfaz del blog y así permitir a los usuarios una mayor comodidad de navegación en este mismo.
También la correcta estructuración de un blog y sus propiedades; tales como lo que debe ir en las diferentes partes de este mismo y su forma de posicionar con el tema ¨Great Mag´´.
Aprendimos a cambiar los colores del tema por medio de código Html e indexar links externos o internos para una fácil navegación entre paginas.
Hicimos uso de el editor pixrl para la creación de slides personalizados de acuerdo con el tema de nuestro blog, así también a crear entradas y todo lo que corresponde a la creación básica de un blog en la herramienta Blogger.
Aprendimos que la Big data es esa capacidad de recuperar información de fuentes heterogéneas y correlacionar los datos entre ellos , de hecho, requiere de habilidades de pensamiento lateral, así como de pensamiento lógico. Se trata de un conjunto de competencias y conocimientos que podría ser difícil de encontrar en un solo individuo.
viernes, 22 de marzo de 2019
Ventajas de Aplicar Big Data a Las redes Sociales
¿Cuales son las Ventajas de Aplicar Big Data a las Redes Sociales?
Las redes sociales de por sí están repletas de datos que nos ayudan a analizar el comportamiento de los usuarios como el género, la edad, la localización, el número de likes, los followers… Sin embargo, hay datos que se escapan de nuestro alcance. Por ello, podemos aprovechar el proceso de Big data para recopilar todos esos datos. El objetivo es conseguir el máximo de información para que las empresas establezcan las mejores estrategias.
Una de las principales ventajas de aplicar Big data a las redes sociales es que podemos mejorar la relación con nuestros clientes. Al contar con un mayor número de datos podemos ofrecerles análisis más exhaustivos del comportamiento de los consumidores. Estos así pueden adaptar su oferta de una manera más óptima a sus posibles clientes.
Además, con toda esta información las empresas pueden detectar nuevas oportunidades de negocio a través de los gustos y hábitos de los consumidores. Esto nos lleva a otro punto clave y es a la diferenciación respecto a la competencia. A la hora de establecer una estrategia adecuada, las empresas tienen muy en cuenta el patrón seguido por la competencia. Es de gran importancia encontrar fortalezas y ventajas que diferencien a la empresa de sus posibles competidores.
Otra ventaja es que podemos reconocer las principales tendencias y cuáles son los líderes de las redes sociales en cada momento. Esto lleva a las empresas a poder publicitarse a través de Influencers que pueden dar a conocer su idea de negocio o posicionarla en el lugar deseado.
Estas y otras ventajas más nos hacen presente la importancia y el valor que tienen actualmente los datos en las redes sociales y su análisis y proceso a través del Big data.
Utilidad de Big Data en la Actualidad
En la actualidad es habitual escuchar hablar de un concepto que está de moda en el mundo de la informática y es el conocido como Big data.
Sin embargo, ¿sabemos realmente lo que es y cómo podemos aplicarlo a las redes sociales para que nos sea de utilidad?
Podríamos definir big data como el proceso llevado a cabo para gestionar y analizar una gran cantidad de datos que no se pueden tratar de manera convencional. A grandes rasgos, big data emerge para poder procesar todos aquellos datos que las distintas herramientas de software usuales no pueden tratar debido a que estos datos superan su capacidad. Esto es de gran utilidad para todas aquellas empresas que buscan examinar los hábitos de los usuarios y establecer así estrategias para conseguir adaptarse a las necesidades de estos.
Respondiendo a estas necesidades de gestión y análisis de datos de las empresas, Zeus Vision ofrece un cambio radical en la forma de visualizar el Big Data de las empresas, ya que presenta los datos en tiempo real en dashboards lo cual supone una reinvención de la comunicación de las empresas.
Un ejemplo de empresas que han logrado el éxito a través de Big data es Netflix. La empresa estudió todos los datos recogidos durante veinte años a través de su plataforma (cuántas veces por semana entran a la web, ven los vídeos enteros o parcialmente, día de la semana preferido…). Con el análisis de estos datos creó una serie llamada House of Cards, la cual fue número uno inmediatamente. ¿El secreto de este éxito? La serie estaba basada en todos esos datos que habían dado a conocer las preferencias de los usuarios.
lunes, 11 de marzo de 2019
¿Que es Big Data Para las redes sociales?
Big Data Para Redes Sociales
Big Data consiste en analizar la información que se produce a gran velocidad, con gran volumen y gran variedad en las redes sociales para la toma de decisiones de las empresas.
El concepto de Big Data está asociado a conjuntos de datos que tienen tres características:
- Crecen a gran velocidad
- Tienen gran volumen
- Tienen gran variedad
Estas características dificultan su almacenamiento, procesamiento, análisis y gestión.
Big Data supone una gran oportunidad para conocer su audiencia, lo que permite ajustar su oferta de valor de acuerdo a sus necesidades.
Históricamente algunos sectores económicos se han destacado por generar gran cantidad de datos. Algunos ejemplos son:
- Transacciones de las entidades financieras.
- Registros de productos comprados de los retail.
- Registros de llamadas de empresas de telecomunicaciones.
