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Temario del curso

Introducción a la Analítica Conversacional

  • ¿Qué es la analítica conversacional y por qué importa para los equipos de producto?
  • Capacidades clave y arquitectura general de WrenAI
  • Flujos de trabajo típicos del equipo de producto habilitados por Wren AI

Conexión de Fuentes de Datos y Acceso

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

Modelado Semántico y Estandarización de Métricas

  • Diseño de una capa de métricas y definiciones canónicas
  • Creación de métricas y dimensiones reutilizables para analítica del producto
  • Versionado 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 indicación (prompting) y mecanismos de respaldo para preguntas del producto
  • Manejo de ambigüedad, preguntas de clarificación y diseño de intenciones

BI Autogestionado y Casos de Uso Integrados

  • Diseño de paneles conversacionales y plantillas para equipos de producto
  • Integración de Wren AI en flujos de trabajo del producto y herramientas internas
  • Medición de la adopción e impacto de la analítica autogestionada

Calidad, Evaluación y Salvaguardas

  • Prueba de precisión NL-to-SQL y creación de suites de validación
  • Monitoreo de desviaciones, señales de calidad de datos y auditorías de consultas
  • Seguridad, control de acceso y salvaguardas basadas en reglas de negocio

Taller: Construir un Flujo de Información del Producto

  • Taller práctico: modelar una métrica del producto, crear consultas conversacionales y validar resultados
  • Armado de un panel autoadministrado y guía para usuarios
  • Presentaciones, retroalimentación y planes de acción siguientes

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprender las métricas de producto y los KPIs
  • Experiencia con herramientas de análisis de datos o BI
  • Es beneficioso tener conocimiento básico de SQL

Audiencia

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

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (4)

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