Schița de curs
Introducere în analiza conversațională
- Ce este analiza conversațională și de ce contează pentru echipele de produs
- Capabilitățile cheie ale WrenAI și arhitectura de nivel înalt
- Fluxuri de lucru tipice pentru echipele de produs, activate de Wren AI
Conectarea surselor de date și accesul
- Surse de date suportate și modele de ingestie
- Acces la date, permisiuni și îmbinări din surse multiple
- Cele mai bune practici pentru seturi de date exemplu și sandboxing
Modelare semantică și standardizarea metricilor
- Proiectarea unui strat de metrici și definiții canonice
- Crearea de metrici și dimensiuni reutilizabile pentru analiza de produs
- Versionarea și guvernanța modelului semantic
Fluxuri de lucru din limbaj natural în SQL
- Cum traduce WrenAI interogările în limbaj natural în SQL și strategii de validare
- Modele de prompting și soluții de rezervă pentru întrebările de produs
- Gestionarea ambiguității, întrebări de clarificare și designul intenției
BI self-service și cazuri de utilizare integrate
- Proiectarea de dashboard-uri conversaționale și template-uri pentru echipele de produs
- Integrarea Wren AI în fluxurile de lucru de produs și în instrumentele interne
- Măsurarea adoptării și a impactului analizei self-service
Calitate, evaluare și mecanisme de siguranță
- Testarea acurateței transformării din limbaj natural în SQL și construirea de suite de validare
- Monitorizarea deviației, semnalelor de calitate a datelor și auditarea interogărilor
- Siguranță, controlul accesului și mecanisme de siguranță pentru regulile de business
Workshop: Construiește un flux de insight-uri de produs
- Laborator practic: modelează o metrică de produs, creează interogări conversaționale și validează rezultatele
- Asamblează un dashboard self-service și ghidarea utilizatorului
- Prezentări, feedback și planuri de acțiune pentru pașii următori
Rezumat și pașii următori
Cerințe
- Înțelegerea metricilor de produs și a KPI-urilor
- Experiență cu analiza datelor sau cu instrumente de BI
- Familiaritate de bază cu SQL este benefică
Public țintă
- Manageri de produs
- Analiști de date
- Data champions din unitățile de business
Mărturii (3)
Deepthi a fost foarte atentă nevoilor mele, ea știa când să adauge straturi de complexitate și când să se împiedice și să adopte o abordare mai structurată. Deepthi a luat cu adevărat în considerare ritmul meu de lucru și s-a asigurat că am reușit să folosesc noile funcții/unelte pe cont propriu, întâi prin demonstrație, apoi lăsându-mă să recrez elementele cu propria mea mânu, ceea ce a ajutat enorm la încorporarea instruirii. Nu ar putea fi mai mulțumit de rezultatele acestei instruire și de nivelul de experiență al lui Deepthi!
Deepthi - Invest Northern Ireland
Curs - IBM Cognos Analytics
Tradus de catre o masina
el era bine pregătit - și este foarte simpatizant
Oliver - Post CH AG
Curs - Splunk Fundamentals
Tradus de catre o masina
multe exerciții practice
Marcin - Narodowy Bank Polski
Curs - Splunk Data Administration
Tradus de catre o masina
