Plan du cours

Introduction à l'intégration de GenBI dans SaaS

  • Qu'est-ce que l'intégration de GenBI et pourquoi elle est importante pour les produits SaaS
  • Aperçu des capacités de WrenAI pour l'intégration SaaS
  • Considérations clés : échelle, UX et conformité

Fundamentaux de l'API Embedded WrenAI

  • Points d'entrée API, authentification et autorisation
  • Workflows de requêtes et intégration d'analyses conversationnelles
  • Bonnes pratiques pour l'intégration avec des architectures SaaS

Analyses white-label et personnalisation

  • Branding et stylisation des tableaux de bord intégrés
  • Personnalisation d'interfaces conversationnelles pour les clients
  • Accès basé sur les rôles et configurations spécifiques aux clients

Architectures multi-locataires

  • Approches de l'isolation des données et de la sécurité dans Wren AI
  • Métriques, tableaux de bord et permissions spécifiques aux locataires
  • Évolution des déploiements WrenAI pour des plateformes SaaS à fort volume

Performance et surveillance

  • Surveillance de la performance des requêtes intégrées et de l'utilisation API
  • Mise en place de journaux, audits et gestion des erreurs
  • Optimisation du cache, modèles de requêtes et temps de réponse

Gouvernance, conformité et sécurité

  • Protection des données, RGPD et considérations en matière de conformité
  • Traces d'audit et exportation de preuves
  • Assurance de la fiabilité et de la transparence dans l'BI intégrée

Atelier : Déploiement de WrenAI dans un cas d'utilisation SaaS

  • Laboratoire pratique : intégrer l'API Embedded Wren AI dans une application SaaS d'exemple
  • Configurer des analyses white-label avec un déploiement multi-locataire
  • Session de démonstration et de retour d'information

Résumé et étapes suivantes

Pré requis

  • Expérience de travail avec des plateformes SaaS et des API
  • Connaissance des pipelines de données, SQL et concepts d'BI
  • Compréhension basique de l'authentification, de l'autorisation et des architectures multi-locataires

Public cible

  • Leaders de produits SaaS
  • Ingénieurs en données
  • Développeurs full-stack
 14 Heures

Nombre de participants


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