DigDash Enterprise : en resumen
DigDash es una empresa de software fundada en 2006, con oficinas en Aix en Provence, París y Madrid.
- Software de cuadros de mando dinámicos
- Visualización de datos, seguimiento de indicadores
- Exploración de datos
- Comunicación de datos, data-storytelling
Fundada por 4 expertos en la BI, con previa formación en Business Objects en Silicon Valley, DigDash es hoy el proveedor de software europeo que desafía a los gigantes estadounidenses de tableros y analítica. Con más de 150,000 usuarios en 25 países, DigDash Enterprise ayuda a sus clientes a ser autónomos en el análisis de sus datos, favoreciendo una toma de decisiones empresariales.
En el ADN de DigDash, hay 3 elementos fundamentales:
- AGILE: Con flexibilidad y adaptación, DigDash se esfuerza continuamente para mejorar su solución BI.
- EASY : Simplicidad de uso, DigDash Entrerprise se destaca por su facilidad de uso en todos los niveles.
- STRONG : Resistente y potente, el software DigDdash Entrerprise acompaña a sus clientes en todas sus ambiciones. Esta solución destaca por ser una de las más poderosas del mercado.
Más allá de un producto, DigDash ofrece una gama completa de servicios adaptados a las necesidades, recursos y ambiciones de sus clientes.
Sus ventajas
Sus inconvenientes
La opinión de Appvizer
DigDash Enterprise : Sus precios
La información sobre los precios de DigDash Enterprise está disponible bajo solicitud porque hay varios modos de licencias que se adaptan a sus necesidades. Los usuarios interesados pueden contactar a DigDash para obtener una cotización específica según sus necesidades.
Además, existe la opción de solicitar una demostración gratuita del software para explorar sus características y funcionalidades antes de realizar una compra.
Standard Precios Bajo solicitud |
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Alternativas de los cliente a DigDash Enterprise
DigDash Enterprise : el test completo
Tras una evaluación exhaustiva de DigDash Enterprise, nos enfocamos en tres características clave que resaltaron durante nuestras pruebas. Aquí presentamos un análisis detallado de cada una:
BI Autónomo
La función de BI Autónomo de DigDash nos impresionó considerablemente durante nuestras pruebas. Esta herramienta no solo facilita la creación de informes y dashboards (cuadros de mando), sino que también empodera a los usuarios de todos los niveles técnicos para interactuar directamente con sus datos.
Por ejemplo, en nuestro análisis, utilizamos esta funcionalidad para examinar el comportamiento de los usuarios en nuestro sitio web. Pudimos desglosar fácilmente el tráfico por región y por fuente, analizar las páginas más visitadas y entender mejor las tendencias de navegación de los usuarios. Esto resultó ser extremadamente útil para nuestro equipo de marketing digital, que pudo ajustar las campañas y estrategias de contenido en tiempo real, basándose en datos precisos y actualizados.
Consulta en lenguaje natural
La consulta en lenguaje natural es una característica revolucionaria que simplifica significativamente la forma en que interactuamos con los datos. Durante nuestra prueba, esta funcionalidad se destacó por su capacidad para traducir preguntas formuladas en lenguaje cotidiano en análisis de datos complejos.
Por ejemplo, cuando preguntamos "¿Cómo han evolucionado las ventas del primer trimestre en comparación con el año pasado?", DigDash nos proporcionó una comparativa detallada sin necesidad de escribir consultas complicadas. Esta herramienta es particularmente valiosa para los equipos que requieren respuestas rápidas para informar decisiones estratégicas, como nuestro equipo de desarrollo de negocios que busca entender rápidamente las tendencias del mercado y el rendimiento de los productos.
Ingreso de datos
El manejo del ingreso de datos de DigDash probó ser excepcionalmente eficiente. En nuestras pruebas, la plataforma manejó sin problemas la integración de datos de diversas fuentes, como sistemas de CRM y herramientas de marketing digital. Esto nos permitió tener una visión completa del recorrido del cliente desde la adquisición hasta la retención.
Por ejemplo, integrando los datos de interacciones en redes sociales y comportamiento en el sitio web, pudimos identificar patrones en las preferencias de los clientes y ajustar nuestras estrategias de marketing y desarrollo de producto de manera más informada. Esta funcionalidad resultó ser de gran valor para nuestro equipo de análisis de datos, que pudo consolidar y examinar grandes conjuntos de datos para obtener insights accionables.
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