Tipos de tareas
Supere las limitaciones de la gestión de tareas genéricas. Utilice iconos y campos distintos adaptados a cada tipo de tarea y reutilícelos sin problemas en toda su organización o espacio de trabajo. Mejore la claridad y la organización de las tareas, asegurándose de que cada tarea se alinee con los procesos específicos de su equipo y aumente la productividad general.
Personalización y especificidad
Defina tipos de tareas que coincidan con los flujos de trabajo y procesos únicos de su equipo. Adapte cada tipo para que se adapte a necesidades específicas, desde objetivos e historias de usuario hasta errores e hitos.
Claridad mejorada
Utilice iconos y campos distintos para categorizar las tareas de forma eficaz. Mejore la visibilidad y la comprensión, garantizando que los miembros del equipo puedan diferenciar y gestionar fácilmente varios tipos de tareas.
Organización eficiente y escalabilidad
Organice las tareas en categorías significativas para una mejor gestión. Escale los tipos de tareas en todos los departamentos o en toda la organización para mantener procesos coherentes y satisfacer las diversas necesidades del equipo.
Personalice los tipos de tareas con facilidad
A cada tipo de tarea se le pueden asignar iconos y campos únicos, lo que garantiza que cada nueva tarea se cree con la información exacta que necesita. Personaliza el diseño de tus tareas para que se adapte a las necesidades de tu equipo y simplifica el seguimiento de las tareas con una configuración coherente e intuitiva.
Completa biblioteca de tipos de tareas
Estandarice los tipos de tareas guardando los tipos de tareas personalizadas en la organización o en la biblioteca del espacio de trabajo. Desarrolle un repositorio de tipos de tareas que su equipo o toda la empresa puedan reutilizar, lo que garantiza la coherencia entre varios proyectos y departamentos. Defina y personalice términos que reflejen sus procesos de negocio, lo que facilita que todos se adhieran a las prácticas estándar y mejoren la eficiencia en toda su organización.
Botones de acción personalizables
Personaliza tus listas de tareas con botones de acción personalizables. Modifique la acción principal del botón "+" para crear tipos de tareas específicos en función de sus necesidades. Garantiza que sus tareas más comunes estén a solo un clic de distancia, alineándose con la lista o los requisitos del proyecto.
Mejore los resultados del equipo con plantillas listas para usar
Explore nuestra colección de plantillas listas para usar, cuidadosamente diseñadas para satisfacer las necesidades de múltiples casos de uso y departamentos. Ahorre tiempo y esfuerzo probando la plantilla que mejor se adapte a su flujo de trabajo. Sólo se necesitan unos pocos clics para comenzar.
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Calendario de contenidos
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Campos personalizados
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Slingshot IA
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Preguntas frecuentes
El análisis de datos (DA) es el proceso de examinar conjuntos de datos para encontrar tendencias y patrones, y sacar conclusiones sobre los conocimientos que poseen. El proceso de análisis de datos se realiza con la ayuda de sistemas y software especializados. Estas tecnologías y técnicas de análisis de datos se utilizan ampliamente en una variedad de industrias diferentes para permitir que las organizaciones y los equipos tomen decisiones comerciales más informadas.
El proceso de análisis de datos se refiere a la recopilación, procesamiento, limpieza y análisis de grandes conjuntos de datos. Es un proceso complejo que implica una gran cantidad de conocimientos altamente técnicos y/o herramientas de análisis de datos que proporcionan la plataforma técnica y la experiencia, y visualizaciones funcionales e intuitivas que presentan los conocimientos.
El análisis de datos es importante para las empresas, ya que ayuda a comprender los datos de una manera significativa, lo que conlleva muchos beneficios. Puede predecir las tendencias y el comportamiento de los clientes, permite una toma de decisiones mejor y más rápida, aumenta la productividad empresarial, además de resolver problemas y prevenir su aparición. El análisis de datos también puede ayudar a optimizar y mejorar la experiencia del cliente, agilizar las operaciones y respaldar la entrega de productos mejores y más relevantes.
Las herramientas y tecnologías de análisis de datos ayudan a las empresas a procesar y analizar datos actuales e históricos para encontrar oportunidades, predecir tendencias, detectar anomalías, responder preguntas y resolver problemas. Ayudan a las empresas a comprender mejor a sus clientes, evaluar sus campañas de marketing, personalizar el contenido y analizar a sus competidores. Además, el análisis de datos ayuda a establecer objetivos realistas, reducir costos y aumentar los ingresos, fortalece su ventaja competitiva y aumenta la productividad del flujo de trabajo.
Herramientas de análisis de datos es un término utilizado para describir el software y las aplicaciones que se utilizan para desarrollar y realizar procesos analíticos. Existe una amplia gama de herramientas y tecnologías utilizadas en estas aplicaciones de análisis de datos, pero algunas de las más comunes incluyen gráficos, diagramas, histogramas, mapas, medidores, cuadrículas, etc. Las encuestas también se consideran herramientas de análisis de datos, ya que ayudan a recopilar datos sobre las opiniones, el comportamiento o el conocimiento de las personas de grupos específicos.
Slingshot aporta el poder de una máquina de BI integrada a su flujo de trabajo diario, lo que permite que todos los miembros de su organización analicen datos y creen paneles de control de forma independiente. Esto mejora el proceso de toma de decisiones de su equipo y brinda la oportunidad de pasar de los conocimientos a la acción en cuestión de segundos. Puede trabajar de manera más inteligente y mejor al poder acceder a datos comerciales clave dondequiera que esté y en cualquier momento.
Puede usar fácilmente los datos de sus modelos entrenados desde Azure Machine Learning Studio o Big Query Models en paneles Slingshot. Lo único que debe hacer es elegir su fuente de datos, crear una visualización y utilizar la integración para conectarse a un modelo de aprendizaje automático capacitado.
La combinación de datos es el proceso de combinar múltiples fuentes de datos en un solo dato o conjunto de datos funcional. En Slingshot, puede combinar fácilmente varias fuentes de datos en una visualización integral para obtener una vista en paralelo de sus conocimientos. La combinación de datos permite a las empresas hacer frente a la expansión de los datos que necesitan para tomar decisiones comerciales clave basadas en inteligencia empresarial confiable.
En los paneles de Slingshot, puede incorporar campos de otras fuentes de datos al crear visualizaciones; todo lo que necesitan es un campo común. El proceso de combinar sus datos en Slingshot es muy sencillo y puede ver la guía paso a paso en nuestro artículo sobre combinación de fuentes de datos en una visualización.
Slingshot es más que una herramienta de análisis de datos. Slingshot es un lugar de trabajo digital todo en uno que incorpora a la perfección gestión de proyectos y tareas, gestión de contenido, análisis de datos y funciones de colaboración para liberar todo el potencial de su equipo. También elimina la necesidad de cambiar entre diferentes aplicaciones y aumenta la productividad laboral y del equipo general.
¡Seguro que puedes! En Slingshot, usted tiene el control de quién puede ver archivos, carpetas, paneles, espacios de trabajo y, por supuesto, informes. Esto se hace mediante la función de permisos que le permite compartir con cualquier persona dentro de su organización, con cualquier persona en el mismo espacio de trabajo o solo con personas elegidas. Puede cambiar el nivel de acceso de los usuarios en cualquier momento y también puede dejar de compartir informes o paneles, etc., en cualquier momento.
¡Absolutamente! Usted tiene control total sobre quién tendrá acceso para ver sus datos, por lo que puede estar seguro de que los datos confidenciales nunca llegarán a los ojos de quienes se supone que no deben verlos.
No necesariamente. Los propietarios de la organización (analistas de datos o no) pueden administrar el Catálogo de datos, agregando o aprobando contenido nuevo y también organizando el contenido compartido con el resto de la organización. Los usuarios de la organización que no son propietarios no pueden eliminar ni agregar contenido al catálogo de datos. Pueden explorar listas y secciones, pero no crearlas ni editarlas.
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