Plan du cours

Introduction aux analyses conversationnelles

  • Qu'est-ce que les analyses conversationnelles et pourquoi elles sont importantes pour les équipes produits
  • Capacités clés de WrenAI et architecture de haut niveau
  • Workflows typiques des équipes produits activés par Wren AI

Connexion aux sources de données et accès

  • Sources de données supportées et modèles d'ingestion
  • Accès aux données, permissions et joints multi-sources
  • Bonnes pratiques pour les ensembles de données d'exemple et le bac à sable

Modélisation sémantique et standardisation des métriques

  • Concevoir une couche de métriques et des définitions canoniques
  • Créer des métriques et dimensions réutilisables pour l'analyse des produits
  • Versionnement et gouvernance du modèle sémantique

Workflows de langage naturel vers SQL

  • Comment WrenAI traduit les requêtes en langage naturel en SQL et stratégies de validation
  • Modèles d'incitation et retours pour les questions sur les produits
  • Gestion de l'ambiguïté, clarification des questions et conception de l'intention

BI de type self-service et cas d'utilisation intégrés

  • Concevoir des tableaux de bord conversationnels et des modèles pour les équipes produits
  • Intégrer Wren AI dans les workflows produits et outils internes
  • Mesurer l'adoption et l'impact de la BI de type self-service

Qualité, évaluation et garde-fous

  • Tester la précision NL-to-SQL et créer des suites de validation
  • Surveiller le décalage, les signaux de qualité des données et les audits de requêtes
  • Sécurité, contrôle d'accès et garde-fous de règles métier

Atelier : Construire un flux d'insights produits

  • Lab pratique : modéliser une métrique produit, créer des requêtes conversationnelles et valider les résultats
  • Assembler un tableau de bord de type self-service et des guides d'utilisation
  • Présentations, feedbacks et plans d'action pour la suite

Résumé et étapes suivantes

Pré requis

  • Compréhension des métriques produits et KPIs
  • Expérience avec des outils d'analyse de données ou de BI
  • Familiarité de base avec SQL est bénéfique

Public cible

  • Gestionnaires de produits
  • Analystes de données
  • Champions des données dans les unités d'affaires
 14 Heures

Nombre de participants


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