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eDreams Data.Hub: extraer valor de los datos con tecnología e innovación

Notas del editor

  1. - Poner lugar en la organización que ocupa
  2. Explicar el porqué de la creación del DataHub: los problemas de decrementar el tiempo de iteración en análisis y toma de decisiones (data-driven company). Expllicar que estamos en un entorno muy dinámico altamente competitivo.
  3. Explicar cómo resuelve los problemas descritos. Cuáles son sus goals
  4. Explicar los pasos que diferencia smart data de big data. Se añaden valor y veracidad. La parte de veracidad implica chequear los datos. La parte de valor implica mucho más: implica conocer tu modelo de negocio, implica conocer en qué kpi’s te basas para tomar decisiones, implica enteder esos kpi’s y saber cómo se consiguen (directa o indirectamente).
  5. Explicar el porqué de la creación del DataHub: los problemas de decrementar el tiempo de iteración en análisis y toma de decisiones (data-driven company). Expllicar que estamos en un entorno muy dinámico altamente competitivo.
  6. - Poner lugar en la organización que ocupa
  7. Poner cajas de estructura
  8. Explicar cómo resuelve los problemas descritos. Cuáles son sus goals
  9. Explicar cómo resuelve los problemas descritos. Cuáles son sus goals
  10. Explicar cómo resuelve los problemas descritos. Cuáles son sus goals
  11. Explicar cómo resuelve los problemas descritos. Cuáles son sus goals
  12. Explicar cómo resuelve los problemas descritos. Cuáles son sus goals
  13. Explicar cómo resuelve los problemas descritos. Cuáles son sus goals
  14. Explicar cómo resuelve los problemas descritos. Cuáles son sus goals
  15. - Poner lugar en la organización que ocupa
  16. Explicar cómo resuelve los problemas descritos. Cuáles son sus goals
  17. Explicar cómo resuelve los problemas descritos. Cuáles son sus goals
  18. Explicar cómo resuelve los problemas descritos. Cuáles son sus goals