Kerangka Materi
Pengantar Analitik Konversasional
- Apa itu analitik konversasional dan mengapa hal tersebut penting bagi tim produk
- Kemampuan utama WrenAI serta arsitektur sistemnya secara umum
- Contoh alur kerja tim produk yang dapat dioptimalkan dengan WrenAI
Koneksi Sumber Data dan Mekanisme Akses
- Jenis sumber data yang didukung serta pola pengambilan datanya
- Pengaturan akses data, izin penggunaan, serta penggabungan data dari berbagai sumber
- Praktik terbaik dalam penyediaan dataset contoh dan lingkungan sandbox
Pemodelan Semantik dan Standardisasi Metrik
- Cara merancang lapisan metrik serta mendefinisikan konsep secara konsisten
- Penciptaan metrik dan dimensi yang dapat digunakan ulang untuk analisis produk
- Pengelolaan versi serta tata kelola terhadap model semantik
Alur Kerja Konversi Bahasa Alami ke dalam Kode SQL
- Proses WrenAI mengubah pertanyaan berbahasa alami menjadi kode SQL serta strategi validasinya
- Pola penyusunan perintah dan solusi alternatif saat menangani pertanyaan produk
- Penanganan situasi ambigu, teknik mengklarifikasi maksud, serta desain tujuan utama permintaan
BI Mandiri dan Penggunaan Integratif pada Sistem Produksi
- Merancang dashboard konversasional beserta template yang cocok untuk tim produk
- Mengintegrasikan WrenAI ke dalam alur kerja produk maupun aplikasi internal perusahaan
- Metrik penilaian tingkat adopsi serta dampak dari implementasi sistem analitik mandiri
Kualitas, Evaluasi, dan Aturan Penggunaan
- Pengujian akurasi konversi bahasa alami ke dalam kode SQL serta pembentukan paket validasi
- Pemantauan perubahan pola, indikator mutu data, serta audit terhadap permintaan pengguna
- Aspek keamanan, kontrol akses, serta aturan bisnis yang mengatur pemanfaatan sistem
Workshop: Membangun Alur Kerja Wawasan Produk
- Latihan praktik: pemodelan metrik produk, penyusunan pertanyaan konversasional, serta verifikasi hasilnya
- Penyusunan dashboard mandiri beserta panduan penggunaannya
- Presentasi temuan, masukan dari peserta, serta rencana tindak lanjut ke depan
Penutup dan Langkah Selanjutnya
Persyaratan
- Pemahaman mengenai metrik produk dan KPI
- Pengalaman menggunakan alat analisis data atau sistem BI
- Pengetahuan dasar tentang SQL akan sangat membantu
Target Peserta
- Manajer produk
- Analis data
- Para ahli data di berbagai unit bisnis
Testimoni (3)
Deepthi sangat peka terhadap kebutuhan saya, dia bisa mengetahui kapan harus menambahkan lapisan kompleksitas dan kapan harus menahan diri serta mengambil pendekatan yang lebih terstruktur. Deepthi benar-benar bekerja sesuai dengan ritme saya dan memastikan bahwa saya dapat menggunakan fungsi/alat baru sendiri dengan cara pertama menunjukkan kepada saya, lalu membiarkan saya merekonstruksi item tersebut sendiri, yang sangat membantu dalam menginternalisasi pelatihan. Saya tidak bisa lebih bahagia dengan hasil dari pelatihan ini dan dengan tingkat keahlian Deepthi!
Deepthi - Invest Northern Ireland
Kursus - IBM Cognos Analytics
Diterjemahkan Mesin
dia sudah sangat siap - dan dia sangat ramah
Oliver - Post CH AG
Kursus - Splunk Fundamentals
Diterjemahkan Mesin
banyak latihan praktis
Marcin - Narodowy Bank Polski
Kursus - Splunk Data Administration
Diterjemahkan Mesin
