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Temario del curso

Introducción al Análisis Conversacional

  • ¿Qué es el análisis conversacional y por qué es importante para los equipos de producto?
  • Funcionalidades clave de WrenAI y arquitectura de alto nivel
  • Flujos de trabajo típicos del equipo de producto habilitados por Wren AI

Conexión de Fuentes de Datos y Acceso

  • Fuentes de datos compatibles y patrones de ingestión
  • Acceso a los datos, permisos y uniones multisource
  • Mejores prácticas para conjuntos de datos de ejemplo y aislamiento (sandboxing)

Modelado Semántico y Estandarización de Métricas

  • Diseño de una capa de métricas y definiciones canónicas
  • Creación de métricas y dimensiones reutilizables para analítica de producto
  • Versionado y gobernanza del modelo semántico

Flujos de Trabajo de Lenguaje Natural a SQL

  • Cómo WrenAI traduce consultas en lenguaje natural (NL) a SQL y estrategias de validación
  • Patrones de solicitud (prompting) y respuestas alternativas para preguntas sobre el producto
  • Manejo de ambigüedades, preguntas aclaratorias y diseño de intenciones

BI Autoservicio y Casos de Uso Integrados

  • Diseño de paneles conversacionales y plantillas para equipos de producto
  • Integración de Wren AI en flujos de trabajo de producto y herramientas internas
  • Medición de la adopción e impacto del análisis autoservicio

Calidad, Evaluación y Puntos de Control

  • Prueba de la precisión de NL a SQL y creación de suites de validación
  • Monitoreo de derivas, señales de calidad de datos y auditorías de consultas
  • Seguridad, control de acceso y puntos de control basados en reglas de negocio

Taller: Construcción de un Flujo de Insights de Producto

  • Laboratorio práctico: modelar una métrica de producto, crear consultas conversacionales y validar resultados
  • Ensamblaje de un panel autoservicio y guía de usuario
  • Presentaciones, retroalimentación y planes de acción para los siguientes pasos

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión de métricas de producto e indicadores clave de rendimiento (KPI)
  • Experiencia con herramientas de análisis de datos o BI
  • Es beneficioso tener conocimientos básicos de SQL

Audiencia

  • Gerentes de producto
  • Analistas de datos
  • Campeones de datos en unidades de negocio
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (4)

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