Temario del curso
Introducción a la analítica conversacional
- Qué es la analítica conversacional y por qué es importante para los equipos de producto.
- Capacidades clave de WrenAI y arquitectura de alto nivel.
- Flujos de trabajo típicos de equipos 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 de múltiples fuentes.
- Buenas prácticas para conjuntos de datos de muestra y entornos de aislamiento (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 de producto.
- Control de versiones y gobernanza del modelo semántico.
Flujos de trabajo de lenguaje natural a SQL
- Cómo WrenAI traduce consultas NL a SQL y estrategias de validación.
- Patrones de indicaciones (prompting) y alternativas para preguntas de producto.
- Gestión de la ambigüedad, preguntas de aclaración y diseño de intención.
BI de autoservicio y casos de uso integrados
- Diseño de tableros conversacionales y plantillas para equipos de producto.
- Integración de Wren AI en flujos de trabajo de producto y herramientas internas.
- Medición de la adopción y el impacto de la analítica de autoservicio.
Calidad, evaluación y barreras de seguridad (guardrails)
- Pruebas de precisión de NL a SQL y creación de suites de validación.
- Monitoreo de deriva (drift), señales de calidad de datos y auditorías de consultas.
- Seguridad, control de acceso y barreras de seguridad basadas en reglas de negocio.
Taller: Construcción de un flujo de información valiosa sobre el producto
- Laboratorio práctico: modelar una métrica de producto, crear consultas conversacionales y validar los resultados.
- Ensamblaje de un tablero de autoservicio y guía para el usuario.
- Presentaciones, retroalimentación y planes de acción para los próximos pasos.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de las métricas de producto y los KPIs.
- Experiencia en análisis de datos o herramientas de BI.
- Es beneficioso tener un conocimiento básico de SQL.
Audiencia
- Gestores de producto.
- Analistas de datos.
- Campeones de datos en las unidades de negocio.
Formación Corporativa a Medida
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- Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
- Calendario flexible: Fechas y horarios adaptados a la agenda de su equipo.
- Modalidad: Online (en directo), In-company (en sus oficinas) o Híbrida.
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Reseñas (4)
Que fue muy priactico.
Alfonso Ramos - Banco de Mexico
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muchos ejercicios prácticos
Marcin - Narodowy Bank Polski
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