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Coin / Name Market Cap Dominance Trading Volume Volume / Market Cap Change 24H Price
Creditcoin $343,546,465 10.64% 0.0216 -0.52% $10.984773
Kyber Network $662,305,669 7.12% 0.0536 +0.24% $38.788664
VeChain $245,891,317 9.72% 0.0688 +0.55% $5.526467
BLTV $26,928 10.33% 0.0222 -0.79% $9.467255
WORX $759,897 8.78% 0.0914 -0.24% $7.166982
BitcoinV $255,782,925 2.41% 0.0502 -0.32% $30.251921
NEO $637,509 5.76% 0.0762 -0.37% $7.385803
Stox $685,355,310 5.83% 0.0700 +0.99% $28.141781
QASH $473,881,413 5.26% 0.0271 -0.15% $7.648755
VGX $871,345,659 5.59% 0.0881 -0.20% $25.431
LOL $546,329 3.29% 0.0999 -0.57% $25.410645
ShipChain $458,424 5.45% 0.0839 +0.65% $10.333472
LEO $636,991 6.85% 0.0488 -0.69% $38.986939
TomoChain $525,471 1.25% 0.02 +0.65% $10.322185
SXP $671,352 0.32% 0.0169 -0.92% $1.149708
Terra $241,284,132 6.36% 0.0990 +0.58% $6.527733
AEON $303,457 5.15% 0.0884 +0.44% $2.296395
Resistance $204,665,631 1.75% 0.035 +0.40% $50.383667
DRG $519,560,585 3.70% 0.0378 -0.62% $44.846184
UUU $421,512 6.86% 0.0908 -0.34% $43.940363
Neblio $705,722,869 8.53% 0.0639 -0.65% $46.843261
BPT $589,591,318 9.24% 0.0825 -0.36% $1.799685
IoT Chain $266,588,437 1.93% 0.0240 -0.25% $0.302818
KLAY $684,572,142 0.89% 0.0885 -0.69% $8.79632
BlockMesh $687,731,999 6.57% 0.0922 +0.76% $6.43223
Amoveo $550,239,109 2.16% 0.0240 -0.38% $40.827242
SRN $423,651,627 0.55% 0.0129 +0.54% $2.975272
LCC $152,390 8.92% 0.0594 +0.58% $8.5825
MDCL $446,613,613 3.28% 0.0604 -0.56% $8.951644
MKR $511,962 6.60% 0.0151 +0.20% $49.85401
NLG $382,661 1.86% 0.099 +0.84% $2.334473
AEON $628,575,245 9.77% 0.0899 +0.13% $3.818896
Hedera Hashgraph $553,735,344 3.73% 0.0257 -0.59% $8.206771
Ravencoin $431,733 1.62% 0.0976 -0.95% $26.426108
Tezos $696,512 5.95% 0.040 -0.77% $15.810663
Monero $97,240 2.80% 0.0718 +0.32% $22.456597
Nuls $490,157,133 6.99% 0.0129 +0.84% $10.242769
Chainlink $858,669,893 7.21% 0.0343 -0.32% $8.384664
BTCV $456,962 5.69% 0.0671 +0.47% $31.394861
SCC $655,688,958 9.60% 0.0709 -0.31% $9.485817
FLETA $194,904 0.73% 0.0475 -0.93% $4.65444
Exclusive Coin $424,917 8.18% 0.0127 +0.19% $30.899323
HIVE $646,628 4.13% 0.0298 -0.71% $0.147415
ZCore $98,377 6.50% 0.0736 +0.57% $47.832189
Perlin $670,505 10.45% 0.0273 -0.77% $1.738437
Everex $543,997 1.19% 0.0906 -0.26% $31.999412
QKC $717,369 7.40% 0.0121 +0.23% $3.345354
HEROcoin $542,696 7.62% 0.0751 -0.87% $7.989769
VGX $497,383 7.83% 0.0370 -0.41% $1.466541
AUC $499,926 4.45% 0.0869 +0.70% $8.615270
Reserve Rights $112,463,834 4.85% 0.0415 +0.16% $3.582350
Holo $43,571 2.87% 0.0278 -0.60% $34.838964
POWR $690,888 8.81% 0.0592 +0.34% $19.318709
QCX $76,120 7.67% 0.0149 -0.73% $10.875396
EXCL $264,160,607 1.54% 0.011 +0.53% $38.560116
VNT Chain $279,965 7.55% 0.0124 -0.57% $10.585243
Decentraland $131,850,971 9.33% 0.0989 +0.56% $8.586711
IHT $518,666,742 4.70% 0.0699 +0.49% $8.310789
IOS token $95,623,713 2.45% 0.07 +0.18% $4.218521
UpToken $559,720,410 6.32% 0.0459 -0.18% $7.851504
NextDAO $440,714,191 9.58% 0.0681 +0.42% $5.979803
AAC $617,791,732 8.22% 0.0564 -0.23% $41.474259
VET $804,627 0.18% 0.0886 -0.35% $0.192212
BAX $541,772,917 8.36% 0.0423 -0.53% $9.662718
NewYorkCoin $578,620,453 4.85% 0.0852 +0.98% $32.496686
Giant $276,295 6.65% 0.0341 -0.18% $11.760654
Deviant Coin $358,394 8.28% 0.0938 -0.87% $46.496714

En su mayor parte, las cadenas de suministro de los grandes negocios y sus organizaciones no fueron diseñados para gestionar un mundo de miles de agentes colaboradores. Y ahora tienen que ajustarse. La complejidad puede añadir mucho valor, pero can banks survive the cryptocurrency revolution weiss necesario introducir y gestionar solo la complejidad que añade valor y, por eso, hay que luchar permanentemente por eliminar la complejidad que solo produce coste y ruido.

Apple en sólo gestionaba proveedores clave en todo el mundo; y un almacén central y regionales para suministrar a todos sus clientes En general, muchos menos que sus competidores. Esta estructura solo puede ser el resultado de un esfuerzo consciente por simplificar la cadena de valor y la compañía en su conjunto, que es parte de la cultura de Apple desde que Can banks survive the cryptocurrency revolution weiss Jobs volvió para salvarla de su declive y relanzarla en La gestión y operación de varias cadenas de suministro diferenciadas permite desarrollar procesos completos de principio suministro a fin 12 Creo que ésta es una reflexión obligada como primer paso en cualquier trasformación de la cadena de suministro que vayamos a acometer.

Capacidades Organizativas, propiamente dichas, con una responsabilidad y liderazgo iniciales del proceso de transformación article source claros, nombrando un Director Líder de Transformación Digital, con un equipo reducido pero potente, tanto en conocimientos como en influencia interna, facultado y autorizado para abordar todas las funciones y procesos de la compañía y trabajar con los responsables en su mejora y reinvención. Se trata de aplicar el modelo Lean Startup, desarrollado y popularizado por Steve Blank y Eric Ries16, a la gran empresa.

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Proporcionar visibilidad de y a la Red Extendida completa: desarrollo de alarmas y procedimientos de aviso ante desviaciones críticas en el cumplimiento de los planes: gestión de demanda, gestión de inventarios, planes de envío y transporte, planificación de la producción y suministros, etc. Y me encantaría ser capaz de ver los costes de ese producto al mismo tiempo. Desarrollo de nuevas estructuras organizativas de operación, ejecución y gestión, separando claramente los conceptos de frontoffice, back-office y middle-office para la optimización can banks survive the cryptocurrency revolution weiss las actividades en la organización de la red digital de can banks survive the cryptocurrency revolution weiss.

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En este proceso de transformación digital, las empresas tienen que protegerse contra ataques cibernéticos provenientes de muchos 20 La ciberseguridad plantea riesgos y necesidades crecientes y debe figurar ya, por derecho propio, en la agenda de los Comités de Dirección de forma que se integre en los principales procesos operativos y de gestión de las empresas.

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Generó mucho interés desde el primer momento por su can banks survive the cryptocurrency revolution weiss a conocer mejor los negocios, para mejorar así el proceso de toma de decisiones y el rendimiento en muchas dimensiones. Ni la tecnología, ni la disponibilidad de datos ni el factor económico son limitantes. Lo que necesitamos son emprendedores de datos, que sepan hacer las preguntas correctas a los mismos, y podamos así aportar a la gestión y estrategia empresarial a través de la extracción de inteligencia y valor de los datos.

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Nació así un modelo de programación bautizado como MapReduce, que hizo frente a la cada vez mayor cantidad de webs que debía Google ordenar bajo el algoritmo creado por Larry Page y Sergey Brin enel Pagerank [2]. Dado el rendimiento de esta nueva aproximación al procesamiento de datos, se comenzó a emplear en otros entornos. Se comienzan a desarrollar versiones de código abierto a través de distribuciones de software.

Uno de los frameworks que comienza a ganar en popularidad es Apache Hadoop de la mano can banks survive the cryptocurrency revolution weiss un ingeniero de Yahoo! Primero MapReduce, y luego el framework Hadoop, pueden ser considerados como el origen de este término del que tanto hablamos click en día.

Lo han empleado siempre para la detección de fraude, perfiles de propensión al impago o para el scoring en la concesión de créditos. Pero eso realmente no se debe a la evolución de los algoritmos solo, sino a la existencia de una mayor cantidad de datos, de muy diferentes fuentes, almacenados en formatos heterogéneos y sobre todo, generados a gran velocidad. A diferencia de la estadística tradicional que utilizaba muestras, el científico de datos aplica sus conocimientos estadísticos para resolver problemas de negocio utilizando tecnologías que no limitan la cantidad de datos a emplear.

Viktor Mayer, de la Oxford Internet Institute, define el Big Can banks survive the cryptocurrency revolution weiss como el eterno sueño de la estadística: que no haya que muestrear, sino que podamos analizar todos los datos generados en un entorno dado.

Las capacidades tecnológicas ya no son un limitante. Sin embargo, todavía muchos se preguntan qué diferencia al Big Data del Business Intelligence que ya venían muchas compañías realizando. Enen el Foro Económico de Davos, se introduce el dato como un nuevo activo a.

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El artículo, supuso un punto de inflexión para muchas de las compañías que leyeron can banks survive the cryptocurrency revolution weiss atención los postulados de estos autores. Es decir, una mirada que nos decía lo que había ocurrido en el pasado, de manera resumida, agrupando y visualizando datos. El Big Data trae una nueva mirada, una perspectiva futura en la que buscamos predecir lo que pudiera ocurrir para aprovechar oportunidades y escenarios, y adelantarse a través de las técnicas que nos aporta el mundo del Business Analytics.

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Un cruce entre los modelos analíticos que la estadística nos aporta, y que permite modelizar el funcionamiento de las organizaciones. Modelos que han mejorado mucho su precisión gracias a la gran disponibilidad de datos a procesar. En primer lugar, la computación se ha abaratado.

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Fabricar ordenadores resulta muy económico. Lejos quedan los días en los que esto era un limitante.

Esto hace que estemos rodeados de dispositivos digitales en todas las esquinas. En segundo lugar, la tecnificación de la sociedad y su digitalización. Y, en tercer lugar, vivimos en la era de las redes sociales. Habló de las redes sociales y su poder, y concretamente se refirió a las mismas como medios de autocomunicación de masas.

Las redes sociales que empleamos en nuestro día a día Instagram, Twitter, Facebook, Linkedin, etc. La sociedad se convierte así en proveedora de datos.

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A este nuevo paradigma lo hemos venido a bautizar como Big Data. Un paradigma que, dado que tenemos mucha abundancia de materia prima datoslo que necesita es de emprendedores de datos. Personas que sepan interrogar y sacar valor de dichos datos.

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Es decir, estamos ante un paradigma que necesita de pensadores, de filósofos que se formulen las mejores preguntas para can banks survive the cryptocurrency revolution weiss inteligencia y valor de los datos. Tal es así que, las posibilidades que dispone ahora una organización para su gestión y estrategia empresarial son realmente grandes. El paradigma del Big Data, abre para nuestras organizaciones nuevas posibilidades que debemos aprovechar. Y esto, obvia decir, resulta de mucho interés para la estrategia y gestión de las empresas, donde la medición puede suponer una mejora competitiva importante.

Los directivos podrían conocer mejor sus negocios para optimizar así su proceso de toma de decisiones y el rendimiento en muchas dimensiones. De ese artículo, se pueden rescatar tres conceptos que, describen muy bien qué es esta era del Big Data: trazabilidad, atribución y entendimiento. Es decir, una era en la que la cada vez mayor.

Es decir, que la trazabilidad y atribución de nuestras acciones, permite que alguna organización entienda mejor cómo nos can banks survive the cryptocurrency revolution weiss y tomamos las decisiones.

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La nueva economía digital se enmarca en una era en la que mucha gente piensa que lo que hacemos en Internet, lo que usamos, en can banks survive the cryptocurrency revolution weiss ocasiones, es gratis. Obviamente, algo o alguien tiene que pagar los servicios y productos que consumimos. Y esos, son los datos, que permiten entender bien cómo nos comportamos en ese plano digital tan omnipresente hoy en día.

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Hoy en día tenemos Google Maps y Waze. No nos cuesta nada poder usarlo, salvo la conexión a Internet y los datos personales por dónde nos desplazamos.

Mejor ahora que cuando este a 18.000

Es lo que les cedemos a click to see more. El servicio de histórico de localización de Google Maps1 es el paradigma de esta realidad en la era del Big Data. Pero, también, en muchas ocasiones, vende los datos a terceros.

Responder a la pregunta si esto es bueno o malo siempre es complicado. Es mejor responder en clave de costes y beneficios. Para obtener un determinado beneficio, se debe asumir un coste. Si el beneficio no compensa el coste que nos genera ceder los datos read more de localización, entonces es un servicio que no debiéramos tener activado. Estas realidades que rodean a los can banks survive the cryptocurrency revolution weiss personales en cierto modo resultan contradictorias cuando la sociedad las conoce.

De esta manera, la optimización de costes mediante la detección de puntos de mejora y los factores que generan las desviaciones, se convierten en otra utilidad a obtener del Big Data.

Unas utilidades que aportan una mejora financiera y operacional que dota de competitividad a las compañías. En el centro de dicho plan, un Centro de Proceso de Can banks survive the cryptocurrency revolution weiss CPD que permite sincronizar procesos y tomar decisiones de abastecimiento, suministro, compra, venta, descuentos, etc.

Los datos, como se puede apreciar, alteran las estrategias de la compañía, comenzando su rediseño por su localización en el centro de la estrategia.

El Big Data en la toma de decisiones empresariales: descripción, predicción y prescripción Con el Big Data, estas capacidades de observar fenómenos que antes no eran evidentes insightsdeben ser incorporados en el día a día de la empresa para que la misma gane valor. Todo ello es posible si llegamos a comprender los sucesos.

Los modelos pueden ser físicos, materiales, o meramente teóricos. En definitiva, una empresa no solo podría resumir el pasado enfoque Business Can banks survive the cryptocurrency revolution weisssino también establecer relaciones y comparaciones entre variables para tratar de adelantarse al futuro Business Analytics.

En resumen esto no es para manos débiles y sin conocimientos suficientes de lo que es bitcoin realmente

Durante años, las herramientas de Business Intelligence han estado centradas en el reporting resumir el pasado. Posteriormente, lo estuvieron en el diagnóstico pensando en el pasado. Es decir, en adelantarnos a lo que pudiera ocurrir y ayudar a las organizaciones a tomar decisiones infiriendo el mejor rumbo a tomar o las decisiones a introducir.

El valor, y el foco que debieran tener las empresas, se centra en ser capaces de modelizar can banks survive the cryptocurrency revolution weiss funcionamiento de la empresa. Estas reglas suelen engranarse en lo que conocemos como algoritmos; una serie de reglas abstractas para transformar datos.

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Pero estas reglas no son una ciencia exacta. Es decir, nada es seguro hasta que ocurre. La probabilidad cero no existe. Aprender a gestionar situaciones en este mundo de la incertidumbre, asignando probabilidades a las diferentes alternativas que puede tomar un determinado suceso, se vuelve así crítico.

Y tomar en definitiva mejores decisiones.

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Estos algoritmos predictivos y prescriptivos modelan, representan, una realidad ponderada por la probabilidad de que ocurra. Por un lado, como un concepto absoluto, en el sentido que todos damos la misma probabilidad a un suceso.

Fisher a la cabeza [20], con la inter. Es un enfoque subjetivo, en el que cada persona espera una mayor o menor probabilidad. Y esta subjetividad en la interpretación de la probabilidad se atribuye al Teorema de Bayes.

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Bayes no can banks survive the cryptocurrency revolution weiss es una fórmula, sino también una manera de afrontar predicciones y situaciones. Consiste en que a nueva información recibidanueva probabilidad estimada. De ahí el enorme interés generado alrededor de la toma de decisiones para la gestión y estrategia empresarial, donde la incertidumbre es omnipresente, y la toma de decisiones en dicho contexto muy frecuente.

Breiman presentó ambos paradigmas de procesamiento de datos como antagónicos. La nueva cultura algorítmica, presentaba mucho interés en el contexto predictivo del que estamos hablando. Gracias a lo cual, pueden usarse modelos generativos en los que uno define la forma funcional de la can banks survive the cryptocurrency revolution weiss o modelos que generan la estructura que esconden los datos por ejemplo, en las redes neuronales.

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Con estas dos culturas la estadística y la algorítmicay gracias especialmente al gran volumen de datos disponible, los algoritmos buscan patrones, relaciones, etc. Por eso, hoy en día, hay tantos algoritmos.

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Junto con el hardware y las redes, constituyen los ejes clave sobre los que pivota esta transformación digital de muchas industrias. Cien millones de líneas de código incorporan los nuevos vehículos frente a las sesenta millones de líneas que tiene Facebook y las cinco millones de líneas que tiene el colisionador de hadrones.

El manejo de estas reglas abstractas de can banks survive the cryptocurrency revolution weiss de datos se ha convertido en algo fundamental para obtener ventajas competitivas en la estrategia de cualquier empresa. Datos como los drivers que le llevan realmente a comprar.

Construir un modelo de propensión a la fuga, para saber qué puntos o acciones son las que pueden llevar a un cliente a abandonar la empresa. No desde el punto de vista de las ventas totales, sino del valor que extraigo de cada uno de click here entendiendo valor como margen de beneficio.

Analizando el histórico de valores que van tomando las variables para los casos can banks survive the cryptocurrency revolution weiss éxito no hay fraude, se paga a tiempo, no hay insolvencias, etc.

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No hay un conjunto cerrado de preguntas a hacer a los datos. A continuación, y con objeto de ilustrar las posibilidades que abre el Big Data para las diferentes organizaciones, se presentan las mismas: 1. Modelos estadísticos y algorítmicos: crear modelos que permitan descubrir tendencias, patrones, relaciones, etc.

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En caso de ser afirmativa la respuesta, la siguiente pregunta que cabe realizarse es si los datos tienen una serie de campos para clasificar saber si un estudiante va a aprobar o no, o si va a comprar un determinado producto o no o no los tiene. Si los dispone, es un algoritmo de clasificación, muy continue reading para clasificar perfiles de clientes en entidades financieras scoring y profiling y así saber si darle un crédito o no y ejemplos parecidos en otras industriaspor ejemplo.

En caso de can banks survive the cryptocurrency revolution weiss disponer una categoría sobre la que clasificar, se trata de algoritmos de clustering.

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Imagínense que una compañía tiene sesenta variables que analizar, lo que resulta difícilmente gestionable. Por ejemplo, comprender los sentimientos de los clientes en los medios sociales como Twitter, Facebook, Blogs, Call center, etc. Son muchos los retos tecnológicos todavía ahí existentes.

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Son modelos de optimización y simulación muy usados para la gestión de inventarios, gestión de redes de producción y distribución, relaciones entre productos y clientes, gestión eficiente de los gastos y desviaciones en el marco de un proyecto, etc.

Para alcanzar estas ventajas, la estrategia de implantación de una solución de Big Data en una organización debe seguir unos pasos secuenciales, planificados y bien ejecutados.

Este factor, el de calidad de datos, afecta a su vez al resto. Debemos disponer de buenos datos. Pero esto no es sencillo.

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Especialmente, porque los datos brutos son poco expresivos. Necesitamos dar contexto a los datos y descartar los datos no productivos. Por eso, es importante no confundir datos con información y conocimiento.

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Necesitamos así líderes, CEO, gerentes, responsables de líneas, que adopten este discurso y valor de los datos como palanca de apoyo a la toma de decisiones. Éste, es ahora mismo el gran handicap can banks survive the cryptocurrency revolution weiss muchos países, como España. A esto, debemos sumarle la importancia de tener cierta orientación a procesos de negocio o mercado en general, dado que los datos son objetivos per se; de dónde se extrae valor es de su interpretación, interrogación y aplicación a diferentes necesidades de empresa.

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