DigDash Enterprise : en resumen
DigDash es una empresa de software fundada en 2006, con oficinas en Aix en Provence, Par铆s y Madrid.
- Software de cuadros de mando din谩micos
- Visualizaci贸n de datos, seguimiento de indicadores
- Exploraci贸n de datos
- Comunicaci贸n de datos, data-storytelling
Fundada por 4 expertos en la BI, con previa formaci贸n en Business Objects en Silicon Valley, DigDash es hoy el proveedor de software europeo que desaf铆a a los gigantes estadounidenses de tableros y anal铆tica. Con m谩s de 150,000 usuarios en 25 pa铆ses, DigDash Enterprise ayuda a sus clientes a ser aut贸nomos en el an谩lisis de sus datos, favoreciendo una toma de decisiones empresariales.
En el ADN de DigDash, hay 3 elementos fundamentales:
- AGILE: Con flexibilidad y adaptaci贸n, DigDash se esfuerza continuamente para mejorar su soluci贸n 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 acompa帽a a sus clientes en todas sus ambiciones. Esta soluci贸n destaca por ser una de las m谩s poderosas del mercado.
M谩s all谩 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 opini贸n de Appvizer
DigDash Enterprise : Sus precios
La informaci贸n sobre los precios de DigDash Enterprise est谩 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 cotizaci贸n espec铆fica seg煤n sus necesidades.
Adem谩s, existe la opci贸n de solicitar una demostraci贸n gratuita del software para explorar sus caracter铆sticas 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 evaluaci贸n exhaustiva de DigDash Enterprise, nos enfocamos en tres caracter铆sticas clave que resaltaron durante nuestras pruebas. Aqu铆 presentamos un an谩lisis detallado de cada una:
BI Aut贸nomo
La funci贸n de BI Aut贸nomo de DigDash nos impresion贸 considerablemente durante nuestras pruebas. Esta herramienta no solo facilita la creaci贸n de informes y dashboards (cuadros de mando), sino que tambi茅n empodera a los usuarios de todos los niveles t茅cnicos para interactuar directamente con sus datos.
Por ejemplo, en nuestro an谩lisis, utilizamos esta funcionalidad para examinar el comportamiento de los usuarios en nuestro sitio web. Pudimos desglosar f谩cilmente el tr谩fico por regi贸n y por fuente, analizar las p谩ginas m谩s visitadas y entender mejor las tendencias de navegaci贸n de los usuarios. Esto result贸 ser extremadamente 煤til para nuestro equipo de marketing digital, que pudo ajustar las campa帽as y estrategias de contenido en tiempo real, bas谩ndose en datos precisos y actualizados.
Consulta en lenguaje natural
La consulta en lenguaje natural es una caracter铆stica revolucionaria que simplifica significativamente la forma en que interactuamos con los datos. Durante nuestra prueba, esta funcionalidad se destac贸 por su capacidad para traducir preguntas formuladas en lenguaje cotidiano en an谩lisis de datos complejos.
Por ejemplo, cuando preguntamos "驴C贸mo han evolucionado las ventas del primer trimestre en comparaci贸n con el a帽o pasado?", DigDash nos proporcion贸 una comparativa detallada sin necesidad de escribir consultas complicadas. Esta herramienta es particularmente valiosa para los equipos que requieren respuestas r谩pidas para informar decisiones estrat茅gicas, como nuestro equipo de desarrollo de negocios que busca entender r谩pidamente las tendencias del mercado y el rendimiento de los productos.
Ingreso de datos
El manejo del ingreso de datos de DigDash prob贸 ser excepcionalmente eficiente. En nuestras pruebas, la plataforma manej贸 sin problemas la integraci贸n de datos de diversas fuentes, como sistemas de CRM y herramientas de marketing digital. Esto nos permiti贸 tener una visi贸n completa del recorrido del cliente desde la adquisici贸n hasta la retenci贸n.
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 m谩s informada. Esta funcionalidad result贸 ser de gran valor para nuestro equipo de an谩lisis de datos, que pudo consolidar y examinar grandes conjuntos de datos para obtener insights accionables.
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