Programa do Curso
Introdução à Análise Conversacional
- O que é análise conversacional e por que ela importa para equipes de produto
- Principais funcionalidades e arquitetura de alto nível do WrenAI
- Fluxos de trabalho típicos de equipes de produto habilitados pelo Wren AI
Conectando Fontes de Dados e Acesso
- Fontes de dados suportadas e padrões de ingestão
- Acesso a dados, permissões e junções multi-fonte
- Melhores práticas para conjuntos de dados de amostra e sandboxing
Modelagem Semântica e Padronização de Métricas
- Projetando uma camada de métricas e definições canônicas
- Criando métricas reutilizáveis e dimensões para análise de produto
- Versionamento e governança do modelo semântico
Fluxos de Trabalho de Linguagem Natural para SQL
- Como o WrenAI traduz consultas NL para SQL e estratégias de validação
- Padrões de prompt e fallbacks para perguntas sobre produto
- Lidando com ambiguidade, perguntas de esclarecimento e design de intenção
BI Autosserviço e Casos de Uso Incorporados
- Projetando painéis conversacionais e modelos para equipes de produto
- Incorporando Wren AI em fluxos de trabalho de produto e ferramentas internas
- Medindo a adoção e o impacto da análise autosserviço
Qualidade, Avaliação e Guardrails
- Testando a precisão NL-to-SQL e construindo suítes de validação
- Monitorando desvio, sinais de qualidade de dados e auditorias de consultas
- Segurança, controle de acesso e guardrails de regras de negócios
Workshop: Construir um Fluxo de Insights de Produto
- Laboratório prático: modelar uma métrica de produto, criar consultas conversacionais e validar resultados
- Montar um painel autosserviço e orientação do usuário
- Apresentações, feedbacks e planos de ação para os próximos passos
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão de métricas e KPIs de produto
- Experiência com ferramentas de análise de dados ou BI
- Familiaridade básica com SQL é benéfica
Público-Alvo
- Gerentes de produto
- Analistas de dados
- Defensores de dados em unidades de negócios
Declaração de Clientes (4)
Deepthi was super attuned to my needs, she could tell when to add layers of complexity and when to hold back and take a more structured approach. Deepthi truly worked at my pace and ensured I was able to use the new functions /tools myself by first showing then letting me recreate the items myself which really helped embed the training. I could not be happier with the results of this training and with the level of expertise of Deepthi!
Deepthi - Invest Northern Ireland
Curso - IBM Cognos Analytics
Share example of application
Curso - Alteryx for Data Analysis
Very clearly articulated and explained
Harshit Arora - PwC South East Asia Consulting
Curso - Alteryx for Developers
Linear regression - the algorithm to predict the trend