The following has evaluated to null or missing:
==> mostrarTituloH2 [in template "20102#20129#105831" at line 4, column 40]
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Tip: If the failing expression is known to legally refer to something that's sometimes null or missing, either specify a default value like myOptionalVar!myDefault, or use <#if myOptionalVar??>when-present<#else>when-missing</#if>. (These only cover the last step of the expression; to cover the whole expression, use parenthesis: (myOptionalVar.foo)!myDefault, (myOptionalVar.foo)??
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FTL stack trace ("~" means nesting-related):
- Failed at: #assign hayH2 = getterUtil.getBoolean... [in template "20102#20129#105831" at line 4, column 1]
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1<#assign title = .vars['reserved-article-title'].getData()>
2<div class="containerInterior">
3<#assign hayH1 = getterUtil.getBoolean(MostrarTituloH1.getData())>
4<#assign hayH2 = getterUtil.getBoolean(mostrarTituloH2.getData())>
5
6<#if hayH1>
7 <h1 aria-level="1" role="heading" id="titulo">${layout.getName(locale)}</h1>
8</#if>
9<#if hayH2>
10
11 <#if TituloContenido.getData()?? && TituloContenido.getData() != "">
12 <#assign contenido = TituloContenido.getData()>
13 <#else>
14 <#assign contenido = title>
15 </#if>
16
17 <#if hayH1>
18 <p id="subtitulo"
19 aria-level="2"
20 role="heading"
21 style="
22 color: #007f33 !important;
23 font-size: 45px;
24 font-family: 'IberPangea Medium', sans-serif;
25 line-height: 45px;
26 margin-top: .75em;
27 margin-bottom: .9em;">
28 ${contenido}
29 </p>
30 <#else>
31 <p id="subtitulo"
32 style="
33 color: #007f33 !important;
34 font-size: 45px;
35 font-family: 'IberPangea Medium', sans-serif;
36 line-height: 45px;
37 margin-top: .75em;
38 margin-bottom: .9em;">
39 ${contenido}
40 </p>
41 </#if>
42
43</#if>
44
45<#if getterUtil.getBoolean(MostrarCategorias.getData())>
46
47
48
49 <#assign journalArticleId = .vars['reserved-article-id'].data>
50 <#assign journalArticleLocalService = serviceLocator.findService("com.liferay.journal.service.JournalArticleLocalService")>
51
52 <#assign assetCategoryPropertyLocalService = serviceLocator.findService("com.liferay.asset.category.property.service.AssetCategoryPropertyLocalService") />
53
54 <#assign article = journalArticleLocalService.getArticle(groupId, .vars['reserved-article-id'].data) />
55 <#assign assetEntryLocalService = serviceLocator.findService("com.liferay.asset.kernel.service.AssetEntryLocalService")>
56 <#assign asset = assetEntryLocalService.getEntry('com.liferay.journal.model.JournalArticle', article.resourcePrimKey) >
57 <#assign layoutLocalService = serviceLocator.findService("com.liferay.portal.kernel.service.LayoutLocalService") />
58
59 <p class="tag-categorias">
60
61 <#list asset.getCategories() as category>
62
63
64
65 <#if assetCategoryPropertyLocalService.fetchCategoryProperty(category.getCategoryId(), "friendlyURL")??>
66
67 <#assign categoryFriendly = '/tag/' + assetCategoryPropertyLocalService.fetchCategoryProperty(category.getCategoryId(), "friendlyURL").getValue() />
68
69 <#if layoutLocalService.fetchLayoutByFriendlyURL(groupId, false, categoryFriendly)??>
70 <#assign categoryLayout = layoutLocalService.fetchLayoutByFriendlyURL(groupId, false, categoryFriendly) />
71 <#assign categoryLayoutURL = portalUtil.getLayoutFullURL(categoryLayout, themeDisplay) />
72
73 <a class="tag-categoria" href="${categoryLayoutURL}">${category.getTitle(locale)?cap_first}</a>
74
75 <#else>
76 <a class="tag-categoria" href="/tag/#">${category.getTitle(locale)?cap_first}</a>
77
78 </#if>
79 </#if>
80
81
82
83
84 </#list>
85
86 </p>
87
88</#if>
89<div id="contenidoEntradilla">${DescripcionDetalleContenido.getData()}</div>
90
91
92<#if ContenidoWebcofl.getSiblings()?has_content>
93 <#list ContenidoWebcofl.getSiblings() as cur_ContenidoWebcofl>
94 <#assign
95 webContentData = jsonFactoryUtil.createJSONObject(cur_ContenidoWebcofl.getData())
96 />
97
98 <#if webContentData?length gt 5>
99 <@liferay_asset["asset-display"]
100 className = webContentData.className
101 classPK = webContentData.classPK?number
102 />
103
104 </#if>
105
106
107 </#list>
108</#if>
109</div>
110<@liferay_util["html-top"]>
111<style>
112 #decPagination div.containerInterior p#subtitulo {
113 font-family: "Iberpangea Medium";
114 font-size: 45px;
115 line-height: 45px;
116 color: #007F33;
117 margin-bottom: 20px;
118 }
119
120
121 div.contenidoCentrado div.contenidoInterior div.containerInterior p.tag-categorias a.tag-categoria:focus{
122 outline: 2px solid rgba(0, 0, 0, 0.7) !important;
123 }
124 p.tag-categorias > .tag-categoria {
125 width: auto !important;
126 max-width: inherit !important;
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128
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139 line-height: 1.35em;
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160 p span.table a.enlace-actualidad[href*="/label/"],
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244
245
246</style>
247</@>
¿QUÉ ES EL 'SMALL DATA'?
En la introducción de su libro Small data. Las pequeñas pistas que nos advierten de las grandes tendencias, el danés Martin Lindstrom —responsable de la popularización de este término y uno de los mayores expertos en marketing del mundo— se pregunta lo siguiente: ¿Somos conscientes de la secuencia de pequeños datos que dejamos tras de sí a diario: los hábitos, gestos y preferencias que confluyen para exponer quiénes somos realmente?
Gestos tan aparentemente indiscriminados como masticar chicles de menta o de regaliz tienen relación con nuestra identidad. Por esa razón, cuando comenzamos a ver la vida a través de la lente del small data hallamos pistas reveladoras. "No importa lo insignificante que pueda parecer inicialmente, todo en la vida cuenta una historia", asevera. Y el small data, en opinión de muchos expertos en marketing, puede ser la base para detectar enormes oportunidades de negocio.
DIFERENCIAS ENTRE 'BIG DATA' Y 'SMALL DATA'
El big data hace referencia a una combinación de datos que se caracteriza por lo que se conoce como las tres uves: el volumen, la variedad y la velocidad a la que se procesan. En cambio, el small data es el análisis de un conjunto de datos con un volumen y un formato reducido que hacen que estos sean accesibles, procesables y comprensibles. La recolección de este tipo de datos suele realizarse de forma digital, pero también puede hacerse de forma física.
Un ejemplo de cómo pueden convivir el big data y el small data lo ofrecen los medicamentos que en la actualidad se comercializan con etiquetas inteligentes. El small data recabado por dichas etiquetas proporciona información —ubicación, estado de sellado, condiciones de temperatura y humedad, etc.— que, procesada con herramientas big data, puede, por ejemplo, determinar la causa por la que una medicina se deteriora. Y esa información tiene un alto valor para, en este caso, las farmacéuticas.
Mientras que el big data analiza comportamientos y patrones predictivos a gran escala, el small data ofrece datos que tienen que ver más con lo cualitativo. Son pequeñas pistas —a veces inesperadas— que las marcas utilizan para descubrir oportunidades y convertirlas en productos o servicios innovadores acordes con las necesidades de sus clientes.
VER INFOGRAFÍA: Del 'big data' al 'small data' [PDF] Enlace externo, se abre en ventana nueva.
METODOLOGÍA 'SMALL DATA'
Aunque el small data empezó en el mundo del marketing, su uso es cada vez más importante en todo tipo de sectores y compañías independientemente de su tamaño. De hecho, según Lindstrom, cualquier empresa que quiera obtener información estratégica a través del small data —tanto de sus clientes como de las tendencias del mercado— puede hacerlo teniendo en cuenta estos siete aspectos:
Recolección. Es la recogida de pequeños datos en el entorno más próximo al consumidor.
Claves. Es descubrir los reflejos emocionales a través de la observación. Nada de lo analizado debe ser considerado irrelevante.
Conexión. El consumidor tiene emociones y conviene no minusvalorarlas y prever las posibles consecuencias.
Correlación. Se trata de buscar evidencias de un cambio en las tendencias o en el comportamiento del consumidor.
Causalidad. Implica ponerse en el lugar del consumidor y preguntarse qué querría o cómo se sentiría respecto a algo.
Compensación. Pasa por identificar el deseo no alcanzado o insatisfecho y la mejor manera de satisfacerlo.
Concepto. Consiste en identificar una gran idea para responder al deseo del consumidor.
El principal método es el análisis de los datos más simples y concretos, aquellos que afectan a las particularidades de cada negocio. Así, se centra en identificar oportunidades para la eficiencia de los procesos y la relación con los clientes, llegando donde las cifras no lo hacen y complementándose con el big data aportando las causas, las razones y las emociones ligadas a los clientes.
VER INFOGRAFÍA: Las claves del 'small data' [PDF] Enlace externo, se abre en ventana nueva.
BENEFICIOS DEL 'SMALL DATA'
¿Qué se alcanza con esta metodología? La respuesta depende de los propios objetivos de la compañía, pero el World Economic Forum apunta los siguientes:
- Identificar la diversidad de la demanda del cliente.
- Detectar las necesidades reales del cliente y anticiparse a sus demandas.
- Determinar si el tamaño de un mercado es suficiente para un nuevo producto.
- Averiguar cómo desarrollarse o expandirse en un mercado concreto.
- Saber cuánto estarían dispuestos a pagar los consumidores por un producto.
- Mejorar la experiencia de usuario escuchando a los consumidores.
- Explorar cómo mejorar el producto y/o sus ventas atendiendo a las particularidades locales.
- Apostar por la innovación y mejorar los procesos internos.
