Archivo por meses: octubre 2016

31/10/16: Variables de análisis para el Ranking Merco para las empresas

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Variables del Ranking Merco para Empresas

 

Hoy la PUCP difunde su buen ascenso en el Ranking Merco, de reputación. Ha ascendido entre las empresas en Perú del puesto 99 al 17. Y es la primera en el rubro de Educación.

Una de las primeras dudas y acusaciones es si la universidad es una empresa (“un negocio”) y pues lo es en la modalidad de Sin Fines de Lucro.

Y otro punto es acerca de lo que mide el Ranking Merco. Pues la PUCP gana en la categoría de empresas, y hay otra categoría que es para personas (Merco Líderes).

En el libro Marketing y Reputación: De la Atracción a la confianza se revisa este ranking y otros enfoques más cuando se trata las dimensiones de la reputación.

Vemos sin duda que debe haber un beneficio contable y rentabilidad. Pero se va más allá del negocio: construyendo un valor de marca, con calidad laboral. La reputación y este ranking brinda peso también a la ética y responsabilidad con la sociedad, el medio ambiente; un compromiso con la comunidad.

Compartimos dos citas que nos ayudan a entender más acerca de Reputación:

 

31/10/16: Ir más allá del rol netamente comercial

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… las marcas deben ir más allá de su rol completamente comercial, porque el valor humano les significará negocio también, pero el beneficio será compartido, y así volvemos a lo esencial del marketing; aquello de lo que hablaba Peter Drucker, pero a mayor escala: mi respaldo.

de la introducción del libro Marketing y Reputación: de la atracción a la confianza de Milton Vela

 

31/10/16: Debe buscar que la sociedad entera sea exitosa

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Quien quiere entonces tener una empresa exitosa deberá necesariamente buscar ayudar a que la sociedad entera sea exitosa, con lo cual gana doblemente. Gana porque tendrá el clásico retorno de su inversión empresarial y gana porque así estará contribuyendo para que él, su familia, sus vecinos y conciudadanos vivan en un mundo mejor.

del Dr. Rolando Arellano Cueva de Arellano Marketing, en el prólogo de De la atracción a la confianza de Milton Vela.

13/10/16: Machine Learning at Coursera: Week 2

Categoría: Machine Learning
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Machine Learning at Coursera: Week 2

This week we started exploring MATLAB.

Multivariate Linear Regression

We study about multiple features for linear regression. It’s necessary to use Feature Scaling for a better regression. Adjusting the Learning Rate is another key action.

Polynomial Regression is a more complex model type.

Parameters can be analytically computed using Normal Equation.

MATLAB

Beyond Basic Operations, Plotting Data is a good resource to understand models, learning curves, algorithm behaviour.

Vectorization is also a necessary technique to get good algorithm efficiency.

13/10/16: Machine Learning at Coursera: Week 1

Categoría: Machine Learning
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ML at Coursera: Week 1

The first week there were presented the Supervised and Unsupervised Learning. Regression and Classification were studied as applications of Supervised Learning. Cluster detection was mentioned as an Unsupervised Learning application.

Linear Regression

There was explained the Model function and also the Cost function.
It was nice how Parameter Learning was obtained with Gradient Descent.

Linear Algebra Review

The review was about Vector and Matrices, operations such as Scalar Multiplication, Matrix-Matrix Multiplication, Inverse and Transpose matrix.

06/10/16: ¿La inversión en I&D produce mayor Exportación?

Categoría: Innovación, IT
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En el artículo anterior comentábamos acerca de ¿Cuánto exporta Brasil en cuanto a Software?. Y ese post nació de leer el paper GOMEL, Márcia May; SBRAGIA, Roberto. A Capacitação Tecnológica e o Desempenho Exportador da Indústria Brasileira de Software: O Papel dos Investimentos em P&D.

En ese artículo se evalúa la relación entre la variable independiente Capacitación tecnológica (Inversiones en Investigación y Desarrollo) y la variable dependiente Desempeño exportador (facturación en exportaciones).

Vemos: Despesas em P&D de acordo com a intensidade exportadora (em R$)

Despesas em P&D de acordo com a intensidade exportadora (em R$)

 

Vemos: Valores médios de despesa anual em P&D organizados por nível de intensidade exportadora (em R$)

Valores médios de despesa anual em P&D organizados por nível de intensidade exportadora (em R$)

El artículo discute que

los resultados de esas inversiones no están directamente relacionados a los resultados de exportación. Las empresas que más invierten en I&D son justamente aquellas que presentan un bajo volumen de exportación. Este hecho puede conducir a dos conclusiones: la primera supone que las empresas con mayor inversión en I&D se preparan para aumentar su capacidad tecnológica y, dentro de algún tiempo, aumentar su volumen de exportación; o, en el segundo caso, ese segmento concentra su actuación en el mercado interno y no se interesa por expandir sus ventas externas, por razones diversas.

Luego se menciona también que hay diferencias de acuerdo a la rama de negocios y al lugar donde las empresas actúan. Afirman que las inversiones en I&D conducirá a proyectos futuros de largo plazo.

Se afirma que en las organizaciones de la rama de alta tecnología el valor medio de inversión en I&D es de 0.19% de la facturación total. Lo cual es bajo y afectará la exportaciones en el largo plazo.

06/10/16: ¿Cuánto exporta Brasil en Software?

Categoría: Innovación, IT
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En GOMEL, Márcia May; SBRAGIA, Roberto. A Capacitação Tecnológica e o Desempenho Exportador da Indústria Brasileira de Software: O Papel dos Investimentos em P&D

Se encuentra la siguiente tabla: Comparação de resultados da indústria

Comparação de resultados da indústria

FONTE:VELOZO et al., 2003, p.6

Se lee que Brasil exporta 100 millones de dólares en la industria de software. China exporta 400 millones, e India exporta 6.2 miles de millones.

Vemos que la exportación de India es mucho mayor que la de China y Brasil, aunque en la facturación están más parejos ( BR 7.7 bi, CH 7.4 bi, IN 8.2 bi ).

 

¿Cuántas empresas de software hay en Brasil, China e India?

El cuadro también nos muestra un dato interesante, la cantidad de empresas de software: BR 5400, CH 5700, IN 2800.

 

Espero actualizar estos datos a años más próximos