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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
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (4)

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