Tratar con documentos implica hacer pequeñas correcciones a ellos todos los días. A veces, la tarea se realiza casi automáticamente, especialmente cuando es parte de tu rutina diaria. Sin embargo, en otros casos, trabajar con un documento inusual como una Evaluación de Tecnología puede llevar tiempo valioso solo para realizar la investigación. Para asegurarte de que cada operación con tus documentos sea fácil y rápida, deberías encontrar una herramienta de modificación óptima para este tipo de tareas.
Con DocHub, puedes ver cómo funciona sin perder tiempo tratando de averiguarlo todo. Tus instrumentos están organizados ante tus ojos y son fácilmente accesibles. Esta herramienta en línea no requerirá ningún conocimiento específico - educación o experiencia - de sus clientes. Está lista para trabajar incluso cuando eres nuevo en el software que tradicionalmente se utiliza para producir Evaluaciones de Tecnología. Crea, edita y comparte documentos rápidamente, ya sea que los manejes a diario o estés abriendo un nuevo tipo de documento por primera vez. Toma momentos encontrar la manera de trabajar con la Evaluación de Tecnología.
Con DocHub, no hay necesidad de investigar diferentes tipos de documentos para aprender a editarlos. Ten todas las herramientas esenciales para modificar documentos a mano para mejorar tu gestión de documentos.
TONY: Este video es parte de el certificado de Análisis de Datos de Google, que te proporciona habilidades listas para el trabajo para comenzar o avanzar en tu carrera en análisis de datos. Obtén acceso a ejercicios de práctica, cuestionarios, foros de discusión, ayuda para la búsqueda de empleo, y más en Coursera y puedes obtener tu certificado oficial. Visita grow.google/datacert para enrolarte en la experiencia de aprendizaje completa hoy. [MÚSICA SONANDO] ORADOR: ¿Puedes adivinar cuánto cuesta a las empresas cada año los datos inexactos o malos? ¿Miles de dólares, millones, miles de millones? Bueno, según IBM, el costo anual de los datos de mala calidad es de $3.1 billones solo en EE. UU. Eso son muchos ceros. Ahora, ¿puedes adivinar la causa número uno de los datos de mala calidad? No es una nueva implementación de sistema o un fallo técnico de computadora. El factor más común es en realidad el error humano. Aquí hay una hoja de cálculo de una oficina de abogados. Muestra a los clientes, los servicios legales que compraron, el número de orden de servicio, cuánto pagaron y el método de pago. Los datos sucios pueden ser el resultado