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, facilitate de Wren AI
Conectarea surselor de date și accesul
- Surse de date suportate și modele de ingerare
- Accesul la date, permisiunile și îmbinările din surse multiple
- Bune practici pentru seturile de date demonstrative și sandboxing
Modelarea 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 de la limbaj natural la SQL
- Cum traduce WrenAI interogările în limbaj natural în SQL și strategii de validare
- Modele de prompting și soluții de rezervă pentru întrebările despre produs
- Gestionarea ambiguității, întrebările de clarificare și proiectarea intențiilor
BI self-service și cazuri de utilizare integrate
- Proiectarea dashboard-urilor conversaționale și a template-urilor pentru echipele de produs
- Integrarea Wren AI în fluxurile de lucru ale produsului și în instrumentele interne
- Măsurarea adoptării și a impactului analizei self-service
Calitate, evaluare și reguli de siguranță
- Testarea acurateței NL-to-SQL și construirea suite-lor de validare
- Monitorizarea deviațiilor, semnalelor de calitate a datelor și auditurilor interogărilor
- Siguranță, controlul accesului și reguli de siguranță pentru regulile de business
Workshop: Construirea unui flux de insight-uri pentru produs
- Laborator practic: modelarea unei metrici de produs, crearea de interogări conversaționale și validarea rezultatelor
- Asamblarea unui dashboard self-service și a ghidajului pentru utilizatori
- 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
- Product manageri
- Analiști de date
- Data champion-i 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
