Schulungsübersicht
Einführung in die Konversationsanalyse
- Was ist Konversationsanalyse und warum sie für Produktteams wichtig ist
- Schlüsselfähigkeiten von WrenAI und grundlegende Architektur
- Typische Workflows von Produktteams, die durch Wren AI unterstützt werden
Verbinden von Datenquellen und Zugriff
- Unterstützte Datenquellen und Eingabeprinzipien
- Datenzugriff, Berechtigungen und Joint-Aufgaben für verschiedene Quellen
- Best Practices für Probedatensätze und Sandbox-Umgebungen
Semantisches Modellieren und Standardisierung von Metriken
- Gestaltung einer Metriksebene und kanonische Definitionen
- Erstellen wiederverwendbarer Metriken und Dimensionen für Produktanalysen
- Versionierung und Governance des semantischen Modells
Natural-Language zu SQL Workflows
- Wie WrenAI NL-Abfragen in SQL übersetzt und Validierungsstrategien aufbaut
- Prompting-Muster und Fallbacks für Produktfragen
- Umgang mit Mehrdeutigkeiten, Aufklärung von Fragen und Absichtsentwurf
Selbstdienst BI und eingebettete Anwendungsfälle
- Gestaltung von konversationsbasierten Dashboards und Templates für Produktteams
- Einfügen von Wren AI in Produktworkflows und interne Tools
- Messung der Akzeptanz und Auswirkungen der selbstdienstlichen Analysen
Qualität, Bewertung und Sicherheitsmaßnahmen
- Testen der NL-zu-SQL-Precision und Erstellen von Validierungssuites
- Überwachung von Drift, Datenqualitätssignalen und Query-Audits
- Sicherheit, Zugriffskontrolle und Geschäftsvorgangs-Sicherheitsmaßnahmen
Workshop: Bau eines Produkt-Insights-Frameworks
- Praxis-Labor: Modellieren einer Produktsmetrik, Erstellen von konversationsbasierten Abfragen und Ergebnisvalidierung
- Zusammensetzen eines selbstdienstlichen Dashboards und Benutzerleitfadens
- Präsentationen, Rückmeldungen und Aktionsebenen-Pläne für die nächste Schrittfolge
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Ein Verständnis von Produktmetriken und KPIs
- Erfahrung mit Datenanalyse oder BI-Tools
- Grundlegende Kenntnisse in SQL sind vorteilhaft
Zielgruppe
- Produktmanager
- Datenanalysten
- Datenexperten in Geschäftseinheiten
Erfahrungsberichte (2)
Deepthi hat sich sehr gut auf meine Bedürfnisse eingestellt, sie konnte erkennen, wann sie die Komplexität erhöhen und wann sie sich zurückhalten und einen strukturierteren Ansatz wählen sollte. Deepthi hat sich wirklich an mein Tempo angepasst und sichergestellt, dass ich die neuen Funktionen/Tools selbst nutzen konnte, indem sie sie mir zuerst zeigte und mich dann die Elemente selbst nachbauen ließ, was wirklich dazu beigetragen hat, die Schulung zu verankern. Ich könnte nicht zufriedener sein mit den Ergebnissen dieser Schulung und mit dem Niveau der Expertise von Deepthi!
Deepthi - Invest Northern Ireland
Kurs - IBM Cognos Analytics
Maschinelle Übersetzung
Praktische Übungen mit unseren Daten