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
Testimonios (4)
Que fue muy priactico.
Alfonso Ramos - Banco de Mexico
Curso - Fundamentos de Integración de Datos Pentaho
Deepthi estaba muy atenta a mis necesidades, podía percibir cuándo añadir capas de complejidad y cuándo mantenerse atrás y adoptar un enfoque más estructurado. Deepthi realmente trabajó a mi ritmo y aseguró que pudiera utilizar las nuevas funciones/herramientas por mí mismo, primero mostrándome y luego dejándome recrear los elementos por mí mismo, lo cual ayudó mucho a consolidar la formación. ¡No podría estar más satisfecho con los resultados de esta capacitación y con el nivel de experiencia de Deepthi!
Deepthi - Invest Northern Ireland
Curso - IBM Cognos Analytics
Traducción Automática
estaba muy preparado - y es muy simpático
Oliver - Post CH AG
Curso - Splunk Fundamentals
Traducción Automática
muchos ejercicios prácticos
Marcin - Narodowy Bank Polski
Curso - Splunk Data Administration
Traducción Automática