Schulungsübersicht
Einführung in die konversationelle Analyse
- Was ist konversationelle Analyse und warum ist sie für Produktteams relevant?
- Hauptfunktionen sowie grundlegende Architektur von WrenAI
- Typische Arbeitsabläufe, die durch WrenAI für Produktteams unterstützt werden
Verbindung und Zugriff auf Datenquellen
- Unterstützte Datentypen sowie Methoden zur Dateneingabe
- Berechtigungsverwaltung, Zugangssteuerung und Verknüpfung mehrerer Datenquellen
- Empfehlungen zur Nutzung von Beispieldatensätzen sowie sichere Testumgebungen
Semantisches Modellieren und Standardisierung von Metriken
- Entwicklung einer einheitlichen Metrikebene sowie konsistenter Definitionen
- Erstellung wiederverwendbarer Kennzahlen und Dimensionen für die Produktanalyse
- Versionierung sowie Verwaltung des semantischen Modells
Arbeitsabläufe zur Umwandlung von natürlicher Sprache in SQL
- Wie WrenAI Textabfragen automatisch in SQL übersetzt und welche Validierungsmechanismen angewendet werden
- Strategien zur Formulierung von Abfragen sowie Umgang mit Fehlermeldungen bei Produktfragen
- Bewältigung mehrdeutiger Aussagen, Klärung offener Punkte sowie Gestaltung sinnvoller Intentionen
Self-Service-BI und integrierte Anwendungsfälle
- Konzeption konversationeller Dashboards sowie Vorlagen für Produktteams
- Integration von WrenAI in vorhandene Arbeitsprozesse sowie interne Tools
- Messung der Akzeptanz und Nutzenbewertung des Self-Service-Ansatzes
Qualitätssicherung, Auswertung sowie Schutzmechanismen
- Überprüfung der Genauigkeit bei Umwandlung von natürlicher Sprache in SQL und Aufbau passender Prüfroutinen
- Überwachung möglicher Veränderungen, Qualitätsindikatoren sowie Protokollanalysen zu Abfragen
- Sicherheitsmaßnahmen, Zugriffskontrollen sowie regulatorische Beschränkungen
Workshop: Erstellung eines Workflows für Produktanalysen
- Praktisches Üben: Entwicklung einer Produktkennzahl, Gestaltung konversationeller Abfragen und Validierung der Ergebnisse
- Aufbau eines Self-Service-Dashboards samt entsprechenden Nutzungsanleitungen
- Abschlusspräsentationen, Feedbackrunde sowie Festlegung konkreter nächster Schritte
Zusammenfassung und Ausblick
Voraussetzungen
- Grundverständnis für Produktkennzahlen und KPIs
- Erfahrung mit Datenanalyse oder BI-Tools
- Grundkenntnisse in SQL sind von Vorteil
Zielgruppe
- Produktmanager
- Datenanalysten
- Verantwortliche für Datenfragen in Geschäftseinheiten
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
