Schulungsübersicht
Einführung in konversationelle Analytics
- Was ist konversationelle Analytics und warum ist sie für Produktteams relevant
- Schlüsselbefähigungen und Architektur auf hoher Abstraktionsebene von WrenAI
- Typische Produktteam-Workflows, die durch Wren AI ermöglicht werden
Verbindung von Datenquellen und Zugriff
- Unterstützte Datenquellen und Ingestionsmuster
- Datenzugriff, Berechtigungen und Verbindungen mehrerer Datenquellen
- Best Practices für Beispieldatensätze und Sandboxing
Semantisches Modellieren und Standardisierung von Metriken
- Gestaltung einer Metrikenebene und kanonische Definitionen
- Erstellung wiederverwendbarer Metriken und Dimensionen für die Produktanalyse
- Versionierung und Governance des semantischen Modells
Workflows von natürlicher Sprache zu SQL
- Wie WrenAI NL-Abfragen in SQL übersetzt und Validierungsstrategien
- Prompting-Muster und Fallbacks für Produktfragen
- Umgang mit Mehrdeutigkeit, Klärungsfragen und Intent-Design
Self-Service-BI und eingebettete Use Cases
- Gestaltung von konversationellen Dashboards und Vorlagen für Produktteams
- Einbettung von Wren AI in Produktworkflows und interne Tools
- Messung der Akzeptanz und der Wirkung von Self-Service-Analytics
Qualität, Bewertung und Schutzmaßnahmen
- Testen der Genauigkeit von NL-to-SQL und Aufbau von Validierungssuiten
- Überwachung von Drift, Datenqualitätsindikatoren und Abfrageaudits
- Sicherheit, Zugriffskontrolle und geschäftliche Schutzregeln (Guardrails)
Workshop: Aufbau eines Produkt-Einblicks-Flows
- Praxisübung: Modellieren einer Produktmetrik, Erstellen konversationeller Abfragen und Validieren der Ergebnisse
- Zusammensetzung eines Self-Service-Dashboards und Benutzerführung
- Präsentationen, Feedback und Aktionspläne für die nächsten Schritte
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis von Produktmetriken und KPIs
- Erfahrung mit Datenanalyse oder BI-Tools
- Grundlegende Kenntnisse in SQL sind von Vorteil
Zielgruppe
- Produktmanager
- Datenanalysten
- Data Champions in Geschäftsbereichen
Erfahrungsberichte (4)
Refactoring Übung und Graph Visualisierung
Tiago Kocevar - Lang Energie AG / Osterwalder Zurich AG
Kurs - Business Intelligence and Data Analysis with Metabase
Deepthi war sehr empfänglich für meine Bedürfnisse, sie konnte erkennen, wann sie zusätzliche Komplexität hinzufügen und wann sie zurückhaltend sein und einen strukturierteren Ansatz verfolgen sollte. Deepthi hat wirklich in meinem Tempo gearbeitet und sicher gestellt, dass ich die neuen Funktionen/Tools selbstständig einsetzen kann, indem sie mir zunächst gezeigt hat, wie es geht, und mich dann selbst nachbauen ließ. Dies half enorm bei der Vertiefung des Trainings. Ich bin extrem zufrieden mit den Ergebnissen dieses Trainings und mit Deepthis Fachwissen!
Deepthi - Invest Northern Ireland
Kurs - IBM Cognos Analytics
Maschinelle Übersetzung
Er war gut vorbereitet - und er ist sehr sympathisch.
Oliver - Post CH AG
Kurs - Splunk Fundamentals
Maschinelle Übersetzung
viele praktische Übungen
Marcin - Narodowy Bank Polski
Kurs - Splunk Data Administration
Maschinelle Übersetzung
