Plan Szkolenia

Wprowadzenie do konwersacyjnej analizy danych

  • Co to jest konwersacyjna analiza danych i dlaczego jest ważna dla zespołów produkcyjnych
  • Kluczowe możliwości WrenAI i wysoki poziom architektury
  • Typowe przepływy pracy zespołu produkcyjnego włączane przez Wren AI

Łączenie źródeł danych i dostęp

  • Obsługiwane źródła danych i wzorce integracji
  • Dostęp do danych, uprawnienia i łączenia wielu źródeł
  • Najlepsze praktyki dotyczące przykładowych zestawów danych i sandboxowania

Modelowanie semantyczne i standaryzacja metryk

  • Projektowanie warstwy metryk i kanonicznych definicji
  • Tworzenie ponownie wykorzystywanych metryk i wymiarów dla analizy produktu
  • Wersjonowanie i zarządzanie modelem semantycznym

Przepływy pracy z tłumaczeniem języka naturalnego na SQL

  • Jak WrenAI tłumaczy NL zapytania na SQL i strategie walidacji
  • wzorce wprowadzania i alternatywy dla pytań dotyczących produktu
  • Obsługa niejednoznaczności, pytania o wyjaśnienie i projektowanie zamiaru

BI z samobsługą i osadzone przypadki użycia

  • Projektowanie konwersacyjnych tabel rozdzielczych i szablonów dla zespołów produkcyjnych
  • Wbudowywanie Wren AI w przepływy pracy produktu i narzędzia wewnętrzne
  • Mierzenie zaangażowania i wpływu samobsługowej analizy danych

Jakość, ocena i ograniczenia

  • Testowanie dokładności tłumaczenia NL na SQL i tworzenie zestawów walidacyjnych
  • Monitorowanie odchylenia, sygnałów jakości danych i auditów zapytań
  • Bezpieczeństwo, kontrola dostępu i ograniczenia reguł biznesowych

Warsztat: Budowa przepływu wniosków o produkt

  • Praktyczne laboratorium: modelowanie metryki produktu, tworzenie konwersacyjnych zapytań i walidacja wyników
  • Kompletowanie tabeli rozdzielczej samobsługowej i wskazówek dla użytkownika
  • Prezentacje, opinie i plany działań na przyszłość

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Zrozumienie metryk produktu i KPI
  • Doświadczenie w analizie danych lub narzędziach BI
  • Podstawowa znajomość SQL jest korzystna

Grupa docelowa

  • Menedżerowie produktu
  • Analitycy danych
  • Zwolennicy danych w jednostkach biznesowych
 14 godzin

Liczba uczestników


cena netto za uczestnika

Opinie uczestników (5)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie