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Temario del curso

Introducción al Análisis Conversacional

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

Conexión de Fuentes de Datos y Acceso

  • Fuentes de datos soportadas y patrones de ingestión
  • Acceso a datos, permisos y uniones multisource
  • Mejores prácticas para conjuntos de datos de muestra y sandboxing

Modelado Semántico y Estandarización de Métricas

  • Diseño de una capa de métricas y definiciones canónicas
  • Creación de métricas y dimensiones reutilizables para análisis de producto
  • Versionamiento 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 prompting y alternativas para preguntas del producto
  • Manejo de ambigüedad, preguntas aclaratorias y diseño de intención

BI Autoservicio y Casos de Uso Incrustados

  • Diseño de paneles conversacionales y plantillas para equipos de producto
  • Incrustación de Wren AI en flujos de trabajo del producto y herramientas internas
  • Medición de la adopción e impacto del análisis autoservicio

Calidad, Evaluación y Puntos de Control

  • Pruebas de precisión NL-to-SQL y construcción de suites de validación
  • Monitoreo de deriva, señales de calidad de datos y auditorías de consulta
  • Seguridad, control de acceso y puntos de control de reglas de negocio

Taller: Construcción de un Flujo de Insights de Producto

  • Práctica: modelar una métrica de producto, crear consultas conversacionales y validar resultados
  • Armar un panel de control autoservicio y guía de usuario
  • Presentaciones, retroalimentación y planes de acción de próximos pasos

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión de métricas de producto y KPIs
  • Experiencia con herramientas de análisis de datos o BI
  • Familiaridad básica con SQL es beneficiosa

Público Objetivo

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

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (4)

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