Temario del curso
Introducción a la Analítica Conversacional
- Qué es la analítica conversacional y por qué importa para los equipos de producto
- Capacidades clave y arquitectura general de WrenAI
- Flujos de trabajo típicos del equipo de producto habilitados por Wren AI
Conexión de Fuentes de Datos y Acceso
- Fuentes de datos soportadas y patrones de ingestión
- Acceso a los datos, permisos e uniones entre múltiples fuentes
- Mejores prácticas para conjuntos de datos de ejemplo y entornos de prueba (sandboxing)
Modelado Semántico y Estandarización de Métricas
- Diseño de una capa de métricas y definiciones canónicas
- Creación de métricas y dimensiones reutilizables para la analítica del producto
- Versionado y gobernanza del modelo semántico
Flujos de Trabajo de Lenguaje Natural a SQL
- Cómo WrenAI traduce consultas en NL a SQL y estrategias de validación
- Patrones de prompt (instrucción) y alternativas para preguntas del producto
- Manejo de ambigüedad, preguntas de aclaración y diseño de intenciones
BI Autogestionado y Casos de Uso Incrustados
- Diseño de paneles conversacionales y plantillas para equipos de producto
- Incorporación de Wren AI en flujos de trabajo del producto y herramientas internas
- Medición de la adopción e impacto de la analítica autogestionada
Calidad, Evaluación y Salvaguardas
- Prueba de la precisión de NL a SQL y creación de suites de validación
- Monitoreo de derivaciones (drift), señales de calidad de datos y auditorías de consultas
- Seguridad, control de acceso y salvaguardas basadas en reglas de negocio
Taller: Construcción de un Flujo de Perspectivas del Producto
- Laboratorio práctico: modelar una métrica del producto, crear consultas conversacionales y validar resultados
- Armar un panel autogestionado y guía para el usuario
- Presentaciones, retroalimentación y planes de acción de siguiente paso
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de las métricas y KPIs del producto
- Experiencia con herramientas de análisis de datos o BI
- Familiaridad básica con SQL es beneficiosa
Audiencia
- Gerentes de producto
- Analistas de datos
- Campeones de datos en unidades de negocio
Testimonios (4)
Que fue muy priactico.
Alfonso Ramos - Banco de Mexico
Curso - Fundamentos de Integración de Datos Pentaho
Deepthi estaba muy atenta a mis necesidades, podía percibir cuándo añadir capas de complejidad y cuándo mantenerse atrás y adoptar un enfoque más estructurado. Deepthi realmente trabajó a mi ritmo y aseguró que pudiera utilizar las nuevas funciones/herramientas por mí mismo, primero mostrándome y luego dejándome recrear los elementos por mí mismo, lo cual ayudó mucho a consolidar la formación. ¡No podría estar más satisfecho con los resultados de esta capacitación y con el nivel de experiencia de Deepthi!
Deepthi - Invest Northern Ireland
Curso - IBM Cognos Analytics
Traducción Automática
estaba muy preparado - y es muy simpático
Oliver - Post CH AG
Curso - Splunk Fundamentals
Traducción Automática
muchos ejercicios prácticos
Marcin - Narodowy Bank Polski
Curso - Splunk Data Administration
Traducción Automática