Schulungsübersicht

Einführung in die Konversationsanalyse

  • Was ist Konversationsanalyse und warum ist sie wichtig für Produktteams?
  • WrenAI-Kernfunktionen und hochrangige Architektur
  • Typische Produktteam-Workflows, die durch Wren AI ermöglicht werden

Verbinden von Datenquellen und Zugriff

  • Unterstützte Datenquellen und Ingestionsmuster
  • Datenzugriff, Berechtigungen und Multi-Source-Joins
  • Best Practices für Beispiel-Datensätze und Sandboxing

Semantisches Modellieren und Standardisierung von Metriken

  • Entwurf einer Metrikenschicht und kanonische Definitionen
  • Erstellung wiederverwendbarer Metriken und Dimensionen für Produktanalysen
  • Versionierung und Governance des semantischen Modells

Workflows von Natürlichsprache zu SQL

  • Wie WrenAI NL-Abfragen in SQL übersetzt und Validierungsstrategien implementiert.
  • Aufforderungsmuster und Alternativen für Produktfragen
  • Behandlung von Unklarheiten, Aufklärungsfragen und Intent-Design

Self-Service-BI und eingebettete Anwendungsfälle

  • Entwurf von Konversations-Dashboards und -Vorlagen für Produktteams
  • Einbindung von Wren AI in Produktworkflows und interne Tools
  • Messung der Akzeptanz und des Impakts von Self-Service-Analysen

Qualität, Bewertung und Schutzmechanismen

  • Testen der NL-zu-SQL-Akcuratheit und Erstellen von Validierungssuiten
  • Überwachung von Drift, Datenqualitätssignale und Abfrageaudits
  • Sicherheit, Zugangskontrolle und Geschäftregeln-Schutzmechanismen

Workshop: Erstellen eines Produktkenntnis-Workflows

  • Praktisches Labor: Modellieren einer Produktmetrik, Erstellen von Konversationsabfragen und Validierung der Ergebnisse.
  • Zusammenstellen eines Self-Service-Dashboards und Benutzeranleitungen
  • Präsentationen, Feedback und Aktionsempfehlungen für die nächste Phase.

Zusammenfassung und Nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Ein Verständnis von Produktmetriken und KPIs
  • Erfahrung mit Datenanalyse- oder BI-Tools
  • Grundlegende Kenntnisse in SQL sind hilfreich

Zielgruppe

  • Produktmanager
  • Datenanalysten
  • Datenchampions in Geschäftseinheiten
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (5)

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