Temario del curso
Introducción al Análisis Conversacional
- ¿Qué es el análisis conversacional y por qué es importante para los equipos de producto?
- Capacidades 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 admitidas y patrones de ingestión
- Acceso a datos, permisos y uniones multifuente
- Mejores prácticas para conjuntos de datos de muestra y entorno de pruebas
Modelado Semántico y Estandarización de Métricas
- Diseño de una capa de métricas y definiciones canónicas
- Creación de métricas y dimensiones reutilizables para el análisis de producto
- Versionado y gobernanza del modelo semántico
Flujos de Trabajo de Texto Natural a SQL
- Cómo WrenAI traduce consultas de NL a SQL y estrategias de validación
- Patrones de instrucciones (prompts) y alternativas para preguntas del producto
- Manejo de ambigüedad, preguntas de aclaración 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 del producto y herramientas internas
- Medición de la adopción e impacto del análisis autoservicio
Calidad, Evaluación y Límites de Seguridad (Guardrails)
- Pruebas de precisión de NL a SQL y construcción de suites de validación
- Monitoreo de deriva, señales de calidad de datos y auditorías de consultas
- Seguridad, control de acceso y límites de reglas de negocio
Taller: Construcción de un Flujo de Insights de Producto
- Práctica de laboratorio: modelar una métrica de producto, crear consultas conversacionales y validar resultados
- Ensamblaje de un panel de 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 KPIs
- Experiencia con herramientas de análisis de datos o BI
- Familiaridad básica con SQL es beneficiosa
Público Objetivo
- Gerentes de producto
- Analistas de datos
- Referentes de datos en unidades de negocio
Testimonios (4)
Abhi tiene un excelente conocimiento de Alteryx y explicó los conceptos con mucha claridad. Entendió nuestros objetivos y creó conjuntos de datos de demostración personalizados y relevantes para nuestra organización, lo cual fue muy impresionante. La capacitación estuvo bien estructurada y se impartió a un ritmo adecuado, con tiempo para preguntas.
Samuel Taylor - Manchester Metropolitan University
Curso - Alteryx for Data Analysis
Traducción Automática
Que fue muy priactico.
Alfonso Ramos - Banco de Mexico
Curso - Fundamentos de Integración de Datos Pentaho
Deepthi estaba muy atenta a mis necesidades, podía percibir cuándo añadir capas de complejidad y cuándo mantenerse atrás y adoptar un enfoque más estructurado. Deepthi realmente trabajó a mi ritmo y aseguró que pudiera utilizar las nuevas funciones/herramientas por mí mismo, primero mostrándome y luego dejándome recrear los elementos por mí mismo, lo cual ayudó mucho a consolidar la formación. ¡No podría estar más satisfecho con los resultados de esta capacitación y con el nivel de experiencia de Deepthi!
Deepthi - Invest Northern Ireland
Curso - IBM Cognos Analytics
Traducción Automática
estaba muy preparado - y es muy simpático
Oliver - Post CH AG
Curso - Splunk Fundamentals
Traducción Automática
