Webinar • Big Data: Big Data • TODOS

El poder de los datos confiables en la analítica modernaAgéndalo en tu calendario habitual ¡en tu horario!

Jueves, 15 de febrero de 2024, de 12.00 a 13.00 hs Horario de Ohio (US)
Webinar en español

Las organizaciones exitosas dependen del uso de insights basados en datos, para informar sus decisiones más importantes. Sin embargo, la calidad de los insights de negocio, depende de la calidad de los datos.

Garantizar que los datos estén completos y sean precisos y válidos, es un desafío para muchas organizaciones y contribuye a la falta de confianza en los datos y en los resultados de la analítica.

Convocamos a un panel de expertos en analítica para hablar sobre cómo puedes garantizar que los datos de tu organización sean confiables, precisos y accionables.

Únete a esta próxima cumbre en vivo para descubrir lo siguiente:

  • Beneficios de los datos confiables para la toma de decisiones inteligente.
  • Estrategias para identificar las causas de los datos incorrectos y los problemas de credibilidad en la analítica.
  • Cómo reducir el tiempo, las habilidades y los costos necesarios para administrar la calidad de los datos
  • Panel de clientes de Alteryx | 45 min

Nuestra conversación de tres partes ofrece perspectivas reveladoras y enfoques prácticos para elevar tu enfoque de analítica.

Parte 1: Ventajas de la analítica confiable

  • Cómo la analítica confiable transforma la toma de decisiones en varias industrias.
  • Ejemplos de historias de éxito impulsadas por la analítica

Parte 2: Cómo abordar los problemas de credibilidad en la analítica

  • Obstáculos y conceptos erróneos comunes en el análisis de datos
  • Validación de fuentes de datos y metodologías

Parte 3: Estrategias para mejorar la analítica confiable

  • Mejores prácticas para la integridad y la precisión de los datos
  • Herramientas y técnicas para la administración de la calidad de los datos.

Además, no te pierdas una demostración exclusiva sobre cómo Alteryx revoluciona la confianza y la confiabilidad de los datos.

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