Schulungsübersicht
Einführung in konversationelle Analytics
- Was ist konversationelle Analytics und warum ist sie für Produktteams relevant?
- Kernfähigkeiten von WrenAI und die Architektur auf hoher Ebene
- Typische Produktteam-Workflows, die durch Wren AI ermöglicht werden
Verbindung von Datenquellen und Zugriff
- Unterstützte Datenquellen und Ingestion-Muster
- Datenzugriff, Berechtigungen und Joins über mehrere Quellen
- Best Practices für Beispieldatensätze und Sandbox-Umgebungen
Semantisches Modellieren und Standardisierung von Metriken
- Gestaltung einer Metriksebene und kanonische Definitionen
- Erstellung wiederverwendbarer Metriken und Dimensionen für Produktanalysen
- Versionierung und Governance des semantischen Modells
Natural Language to SQL-Workflows
- 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 Anwendungsfälle
- Gestaltung konversationeller Dashboards und Vorlagen für Produktteams
- Integration von Wren AI in Produktworkflows und interne Tools
- Messung von Adoption und Auswirkungen von Self-Service-Analytics
Qualität, Evaluation und Schutzmechanismen
- Testen der Genauigkeit von NL-to-SQL und Aufbau von Validierungssuites
- Überwachung von Drift, Signalen der Datenqualität und Abfrage-Prüfungen
- Sicherheit, Zugriffskontrolle und geschäftliche Regel-Guardrails
Workshop: Aufbau eines Produktinsights-Flows
- Praktische Übung: Modellierung einer Produktmetrik, Erstellung konversationeller Abfragen und Validierung der Ergebnisse
- Zusammenstellung eines Self-Service-Dashboards und von Nutzeranleitungen
- Präsentationen, Feedback und Aktionspläne für die nächsten Schritte
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundverständnis von Produktmetriken und KPIs
- Erfahrung mit Datenanalyse- oder BI-Tools
- Grundkenntnisse 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
