成功の可能性を最大限に高めるために、最初から最後まで効果的なマーケティング キャンペーンを構築するために必要な要素をすべて集めました。

Slingshot内の完全なビジネス インテリジェンス エンジンを使用すると、さまざまなデータ ソースにすばやく接続し、数分以内にダッシュボードを作成できます。

データ分析プラットフォームとして R を使用すると、開発者やデータ サイエンティストは、最小限のコーディングで複雑な生データを表すさまざまな種類のビジュアライゼーションを作成できます。

企業のあらゆる役割にとってデータが重要であるということは誰もが聞いたことがあるでしょう。データは意思決定の原動力であり、それが正しい意思決定を行っていると信頼できる唯一の方法であることに疑いの余地はありません。

この記事では、マーケティング キャンペーンの結果を理解して分析するために、誰もが追跡すべき上位 35 のマーケティング KPI を集めました。

チームやニーズに適したプロジェクト管理ソフトウェア ソリューションを選択できるように、生産性、満足度、安心感を実現するためにプロジェクト管理ソフトウェアに必要なプロジェクト管理機能のリストをまとめました。

Python を使用してデータ ビジュアライゼーションを作成すると、ユーザーは表形式で表現されたフォーマットされていない大規模なデータセットを分析して理解するのに数秒、あるいは数分かかるのに比べて、ミリ秒単位でデータの分析情報を得ることができます。

この記事では、データに最適なグラフを選択するための正しい手順を確実に示し、洞察を常に最適な方法で使用して結果を得ることができるようにします。

プロジェクト管理ソフトウェアの主な目的は、プロジェクトのさまざまな段階を通じてプロジェクト マネージャーを支援することであり、プロジェクト管理プロセス全体を簡素化および改善する多くの利点を備えています。

ワークマネジメントインターフェースにセルフサービスBIが実装されたことで、データドリブンな意思決定はもはや贅沢なものではなくなりました。これらは、CEOの全社的な意思決定からプロジェクトマネージャーのタスク割り当て、各チームメンバーの日常的な取り組みまで、業務全体の基盤となります。