Terima kasih telah mengirimkan pertanyaan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
Terima kasih telah mengirimkan pemesanan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
Kerangka Materi
Pengenalan Analitik Berbasis Konversi
- Apakah analitik berbasis konversi dan mengapa pentingnya bagi tim produksi
- Kapasitas utama dan arsitektur tingkat tinggi WrenAI
- Alur kerja tim produksi yang memungkinkan Wren AI
Menyambungkan Sumber Data dan Akses
- Sumber data yang didukung dan pola pengambilan data
- Akses data, izin, dan penggabungan sumber multi-data
- Praktik terbaik untuk dataset sampel dan sandboxing
Pemodelan Semantik dan Standarisasi Metrik
- Mendesain lapisan metrik dan definisi kanonik
- Membuat metrik dan dimensi yang dapat digunakan kembali untuk analitik produk
- Versi dan pengelolaan model semantik
Alur Kerja dari Bahasa Alam ke SQL
- Bagaimana WrenAI menerjemahkan kueri NL ke SQL dan strategi validasi
- Pola prompt dan fallback untuk pertanyaan produk
- Mengatasi ambiguitas, memecahkan pertanyaan, dan desain niat
Kasus Penggunaan Self-Service BI dan Terintegrasi
- Mendesain dashboard dan templat berbasis konversi untuk tim produksi
- Mengintegrasikan Wren AI ke dalam alur kerja produk dan alat internal
- Mengukur adopsi dan dampak analitik self-service
Kualitas, Evaluasi, dan Pengaman
- Menguji akurasi NL-ke-SQL dan membangun suite validasi
- Memantau drift, sinyal kualitas data, dan audits kueri
- Keselamatan, kontrol akses, dan pengaman aturan bisnis
Workshop: Membangun Alur Insight Produk
- Lab praktis: memodelkan metrik produk, membuat kueri berbasis konversi, dan memvalidasi hasil
- Mengumpulkan dashboard self-service dan panduan pengguna
- Presentasi, ulasan, dan rencana langkah selanjutnya
Ringkasan dan Langkah Selanjutnya
Persyaratan
- Pengertian tentang metrik produk dan KPI
- Pengalaman dengan alat analisis data atau BI tools
- Keterampilan dasar dalam SQL dapat bermanfaat
Sasaran
- Manajer produk
- Analis data
- Pemimpin data di unit bisnis
14 Jam
Testimoni (1)
Deepthi sangat peka terhadap kebutuhan saya, dia bisa tahu kapan harus menambahkan lapisan kompleksitas dan kapan harus menahan diri dan mengambil pendekatan yang lebih terstruktur. Deepthi benar-benar bekerja sesuai dengan kecepatan saya dan memastikan saya dapat menggunakan fungsi/alat baru sendiri dengan terlebih dahulu menunjukkannya lalu membiarkan saya membuat ulang sendiri item-item tersebut yang benar-benar membantu menanamkan pelatihan. Saya sangat puas dengan hasil pelatihan ini dan dengan tingkat keahlian Deepthi!
Deepthi - Invest Northern Ireland
Kursus - IBM Cognos Analytics
Diterjemahkan Mesin
