Temario del curso
Introducción al análisis conversacional
- ¿Qué es el análisis conversacional y por qué resulta fundamental para los equipos de producto?
- Principales funcionalidades de WrenAI y su arquitectura general
- Flujos de trabajo habituales en equipos de producto facilitados por WrenAI
Conexión con fuentes de datos y control de acceso
- Fuentes de datos compatibles y formas recomendadas para su integración
- Gestión del acceso a los datos, permisos y combinación de múltiples fuentes
- Buenas prácticas para emplear conjuntos de datos de ejemplo y entornos de prueba
Modelado semántico y estandarización de métricas
- Diseño de una capa estructurada de métricas con definiciones claras y unificadas
- Elaboración de métricas y dimensiones reutilizables destinadas al análisis del producto
- Control de versiones y administración adecuada del modelo semántico
Flujos de trabajo que convierten el lenguaje natural en consultas SQL
- Mecanismo mediante el cual WrenAI traduce las consultas expresadas en lenguaje natural a instrucciones SQL, además de las estrategias de validación asociadas
- Estructura y uso óptimo de indicaciones textuales para plantear preguntas relacionadas con el producto
- Abordaje de situaciones ambiguas, aclaración de dudas y definición adecuada de objetivos en las consultas
Inteligencia empresarial autogestionada y casos prácticos de integración
- Diseño de dashboards conversacionales y plantillas funcionales para los equipos de producto
- Integración de WrenAI dentro del ciclo de trabajo habitual del producto y en herramientas internas
- Medición del nivel de adopción y los beneficios obtenidos mediante el uso de la analítica autogestionada
Calidad, evaluación e instrumentos de control
- Verificación precisa de la exactitud en el proceso que traduce el lenguaje natural a consultas SQL y creación adecuada de suites de validación
- Detección continua del desfase entre datos reales y previstos, señales referidas a la calidad de los datos y revisiones detalladas de las consultas generadas
- Medidas destinadas a garantizar la seguridad, controlar el acceso autorizado y respetar normas empresariales establecidas
Taller: creación de un flujo orientado a obtener conocimientos sobre el producto
- Práctica práctica: modelado preciso de una métrica determinada, formulación adecuada de consultas conversacionales y verificación sistemática de los resultados obtenidos
- Elaboración progresiva de un dashboard autogestionado y redacción de instrucciones claras para sus usuarios
- Presentaciones individuales o grupales, recepción de opiniones útiles y formulación concreta de planes de acción futuros
Resumen final y planificación de los siguientes pasos
Requerimientos
- Comprensión básica de las métricas y KPIs relacionados con el producto
- Experiencia previa en análisis de datos o uso de herramientas de inteligencia empresarial
- Conocimientos básicos de SQL resultan muy útiles
Público objetivo
- Gerentes de producto
- Analistas de datos
- Impulsores del uso de datos dentro de las unidades de negocio
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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)
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Alfonso Ramos - Banco de Mexico
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