Temario del curso

Introducción al Análisis Conversacional

  • ¿Qué es el análisis conversacional y por qué es importante para los equipos de producto?
  • Capacidad clave y arquitectura a alto nivel de WrenAI
  • Flujos de trabajo típicos de equipo de producto habilitados por Wren AI

Conexión de Fuentes de Datos y Acceso

  • Fuentes de datos compatibles y patrones de ingesta
  • Acceso a datos, permisos y uniones multi-fuente
  • Mejores prácticas para conjuntos de datos de muestra y entornos de prueba

Modelado Semántico y Estandarización de Métricas

  • Diseño de una capa de métricas y definiciones canónicas
  • Creación de métricas y dimensiones reutilizables para el análisis del producto
  • Versionamiento y gobernanza del modelo semántico

Flujos de Trabajo de Lenguaje Natural a SQL

  • Cómo WrenAI traduce consultas en lenguaje natural a SQL y estrategias de validación
  • Patrones de invocación y respuestas alternativas para preguntas sobre el producto
  • Manejo de ambigüedades, aclaraciones y diseño de intenciones

BI Autogestionado y Casos de Uso Integrados

  • Diseño de tableros conversacionales y plantillas para equipos de producto
  • Integración de Wren AI en flujos de trabajo de productos y herramientas internas
  • Medición de la adopción y el impacto del análisis autogestionado

Calidad, Evaluación y Barreras de Seguridad

  • Prueba de la precisión NL a SQL y construcción de suites de validación
  • Monitoreo de desviaciones, señales de calidad de datos y auditorías de consultas
  • Seguridad, control de acceso y barreras de reglas de negocio

Taller: Construir un Flujo de Insights del Producto

  • Laboratorio práctico: modelar una métrica del producto, crear consultas conversacionales y validar resultados
  • Ensamblar un tablero autogestionado y guía de usuario
  • Presentaciones, retroalimentación y planes de acción para los siguientes pasos

Resumen y Pasos Siguientes

Requerimientos

  • Un entendimiento de métricas y KPIs del producto
  • Experiencia con herramientas de análisis de datos o BI
  • Conocimientos básicos de SQL son beneficiosos

Audiencia

  • Gerentes de producto
  • Analistas de datos
  • Defensores de datos en unidades de negocio
 14 Horas

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