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Temario del curso

Introducción a la Analítica Conversacional

  • ¿Qué es la analítica conversacional y por qué es importante para los equipos de producto?
  • Capacidades clave de WrenAI y arquitectura de alto nivel
  • Flujos de trabajo típicos del equipo de producto habilitados por Wren AI

Conexión de Fuentes de Datos y Acceso

  • Fuentes de datos compatibles y patrones de ingestión
  • Acceso a datos, permisos y uniones multi-fuente
  • Mejores prácticas para conjuntos de datos de muestra y aislamiento (sandboxing)

Modelado Semántico y Estandarización de Métricas

  • Diseño de una capa de métricas y definiciones canónicas
  • Creación de métricas y dimensiones reutilizables para el análisis del producto
  • Versionado y gobernanza del modelo semántico

Flujos de Trabajo de Texto a SQL en Lenguaje Natural

  • Cómo WrenAI traduce consultas de lenguaje natural a SQL y estrategias de validación
  • Patrones de solicitud (prompting) y alternativas para preguntas del producto
  • Manejo de ambigüedad, preguntas aclaratorias y diseño de intención

BI Autogestionado y Casos de Uso Integrados

  • Diseño de paneles conversacionales y plantillas para equipos de producto
  • Integración de Wren AI en flujos de trabajo del producto y herramientas internas
  • Medición de la adopción e impacto del análisis autogestionado

Calidad, Evaluación y Directrices de Seguridad

  • Prueba de la precisión de NL a SQL y creación de suites de validación
  • Monitoreo de desviaciones, señales de calidad de datos y auditorías de consultas
  • Seguridad, control de acceso y directrices basadas en reglas comerciales

Taller: Construir un Flujo de Información del Producto

  • Laboratorio práctico: modelar una métrica del producto, crear consultas conversacionales y validar los resultados
  • Armar un panel autogestionado y guías de usuario
  • Presentaciones, retroalimentación y planes de acción para los próximos pasos

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión de las métricas del producto y los KPI
  • Experiencia con herramientas de análisis de datos o BI
  • Familiaridad básica con SQL es beneficiosa

Público Objetivo

  • Gerentes de producto
  • Analistas de datos
  • Campeones de datos en unidades comerciales
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (4)

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