Al evaluar las dos soluciones, los revisores encontraron que Causal es más fácil de usar y configurar. Sin embargo, sintieron que la administración de ambos productos era igualmente fácil, y prefirieron hacer negocios en general con Jirav.
Usar Causal me permite centrarme en lo que significan los números, en lugar de preocuparme por si los cálculos son correctos. Puedo entender rápidamente las suposiciones detrás de los modelos, comparar escenarios y seguir cambios de maneras que son...
Difícil ingresar datos desde copiar y pegar en Excel cuando no se pega directamente en T-O. Por ejemplo, el modelo comienza en octubre de 2022, y quiero pegar datos de entrada en enero de 2023 y no me deja hacerlo. Difícil auditar / saber si las...
Facilidad de integración Construcción/uso de informes (es decir, construir una vez, usar recurrentemente con ajustes limitados) La lógica basada en controladores es una gran palanca Planes y pronósticos para comparar con los resultados reales con...
Desearía que hubiera más flexibilidad con los controladores y que pudieras importar datos futuros a través de un documento de Excel.
Usar Causal me permite centrarme en lo que significan los números, en lugar de preocuparme por si los cálculos son correctos. Puedo entender rápidamente las suposiciones detrás de los modelos, comparar escenarios y seguir cambios de maneras que son...
Facilidad de integración Construcción/uso de informes (es decir, construir una vez, usar recurrentemente con ajustes limitados) La lógica basada en controladores es una gran palanca Planes y pronósticos para comparar con los resultados reales con...
Difícil ingresar datos desde copiar y pegar en Excel cuando no se pega directamente en T-O. Por ejemplo, el modelo comienza en octubre de 2022, y quiero pegar datos de entrada en enero de 2023 y no me deja hacerlo. Difícil auditar / saber si las...
Desearía que hubiera más flexibilidad con los controladores y que pudieras importar datos futuros a través de un documento de Excel.