使いやすい、いくつかの技術的な欠点
あなたはその製品でどんなビジネス上の問題を解決していますか?どのようなメリットが実現しましたか?
カテゴリマーチャンダイザーが販売、製品の問題などを知るのを助ける。アドワーズデータに基づいて予測モデルのためのデータセットを組み立てる。 Googleでは、予測モデルのデータパイプラインとしてDomoを使用してAdwordsの入札効率を向上させました。
何が嫌いですか?
コネクタが破損したり、期待どおりに動作しない場合があります。
何が一番好きですか?
Redshiftのデータフローは優れており、SQLの知識で非常に使いやすく使いやすいです。
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Easy to use, some technical shortcomings
What business problems are you solving with the product? What benefits have you realized?
Helping category merchandisers know what is selling, product issues, etc. Assembling data sets for predictive modeling based on Adwords data. We have have increased bidding efficiency on Adwords using Domo as the data pipeline for our predictive model.
What do you dislike?
Connectors sometimes break or don't work as expected.
What do you like best?
Redshift dataflows are excellent - scales very well and easy to use with SQL knowledge.
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