Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Kurzusleírás
Bevezetés a beszélgető analitikai rendszerbe
- Mi a beszélgető analitika és miért fontos a termékcsapatok számára
- WrenAI fő képességei és fő szintű architektúra
- Tipikus termékcsapati munkafolyamatok, amelyek Wren AI segítségével lehetségesek
Adatforrások kapcsolása és hozzáférés
- Támogatott adatforrások és beolvasási minta
- Adathozzáférés, jogosultságok, és több forrásból való egyesítés
- Legjobb gyakorlatok mintakészletek és szandókozás terén
Szemantikai modell és mértékegyenlőség standardizálása
- Mértékréteg és kanonikus definíciók tervezése
- Termékanalitika számára újrahasználható mértékek és dimenziók létrehozása
- A szemantikai modell verziókövetése és kormányzása
Természetes nyelvből SQL munkafolyamatok
- Hogyan fordítja le WrenAI a természetes nyelvű kérdéseket SQL-re és validálási stratégiák
- Termékkérdésekre vonatkozó lekérdezésminta és vesztőállások
- Ambivalencia kezelése, kérdések tisztázása és szándéktervezés
Önszolgáló BI és beágyazott esetek
- Beszélgető dashbordek és sablonok tervezése termékcsapatok számára
- Wren AI beágyazása termékmunkafolyamatokba és belső eszközökbe
- Az önszolgáló analitika elfogadásának és hatásának mérése
Minőség, értékelés és korlátozó szabályok
- NL-to-SQL pontosság tesztelése és validálási szvitek építése
- Elmozdulás, adatminőségi jelek és lekérdezésauditek figyelése
- Biztonság, hozzáféréskorlátozás és üzleti szabályok
Workshop: Termékinsight folyamat létrehozása
- Interaktív labor: modelláljon egy termékmértéket, hozzon létre beszélgető lekérdezéseket és validálja az eredményeit
- Önszolgáló dashbord összeállítása és felhasználói útmutató
- Bemutatók, visszajelzések és következő lépések
Összegzés és következő lépések
Követelmények
- Termekszámi mutatók és KPI-k megértése
- Adat-analízis vagy BI eszközök tapasztalata
- Az SQL alapvető ismerete előnyös
Célközönség
- Termékmenedzserek
- Adat-analitikák
- Adatbajnokok üzleti egységekben
14 Órák
Vélemények (1)
Deepthi szuperül igazodott az igényeimhez, meg tudta mondani, mikor kell összetettebb rétegeket hozzáadni, és mikor kell visszafogni, és strukturáltabb megközelítést alkalmazni. Deepthi valóban az én tempómban dolgozott, és biztosította, hogy magam is tudjam használni az új funkciókat/eszközöket azáltal, hogy először megmutatta, majd engedte, hogy magam készítsem újra azokat az elemeket, amelyek valóban segítették a képzés beágyazását. Nem is lehetnék boldogabb ennek a képzésnek az eredményeinek és a Deepthi szakértelmének!
Deepthi - Invest Northern Ireland
Kurzus - IBM Cognos Analytics
Gépi fordítás
