Temario del curso
Introducción a la modernización de BI con WrenAI
- Limitaciones de los sistemas de BI heredada.
- Capacidades clave de WrenAI.
- Impulsores de modernización y resultados empresariales.
Evaluación de entornos de BI heredada
- Inventario de tableros y reportes existentes.
- Identificación de casos de uso de alto valor.
- Análisis de brechas entre la BI heredada y WrenAI.
Estrategia de adopción
- Participación y alineación con las partes interesadas.
- Proyectos piloto y pruebas de valor.
- Construcción de una hoja de ruta para la adopción.
Planificación de la migración
- Enfoques para la migración de tableros.
- Alineación y transformación de modelos de datos.
- Aseguramiento de la continuidad durante la migración.
Análisis conversacional con WrenAI
- Generación de consultas SQL a partir de lenguaje natural.
- Exploración interactiva de datos.
- Diseño de experiencias analíticas centradas en el usuario.
GenBI integrada
- Inserción de tableros de WrenAI en aplicaciones.
- APIs para ampliar las capacidades de BI.
- Casos de uso para herramientas internas y aplicaciones dirigidas a clientes.
Gestión del cambio para la modernización de BI
- Comunicación del cambio en toda la organización.
- Formación y mejora de competencias del equipo.
- Medición del éxito de la adopción.
Escala y evolución futura
- Expansión de la adopción en todas las unidades de negocio.
- Gobernanza y estandarización en la BI moderna.
- Tendencias futuras en BI conversacional y generativa.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los flujos de trabajo de inteligencia empresarial (BI).
- Experiencia con plataformas de BI heredada y tableros estáticos.
- Conocimiento de los principios de gestión del cambio organizacional.
Audiencia objetivo
- Responsables de BI.
- Gestores de producto (PMs) de plataformas de datos.
- Arquitectos de soluciones.
Reseñas (4)
Que fue muy priactico.
Alfonso Ramos - Banco de Mexico
Curso - Fundamentos de Integración de Datos Pentaho
Deepthi estaba muy atenta a mis necesidades, podía percibir cuándo añadir capas de complejidad y cuándo mantenerse atrás y adoptar un enfoque más estructurado. Deepthi realmente trabajó a mi ritmo y aseguró que pudiera utilizar las nuevas funciones/herramientas por mí mismo, primero mostrándome y luego dejándome recrear los elementos por mí mismo, lo cual ayudó mucho a consolidar la formación. ¡No podría estar más satisfecho con los resultados de esta capacitación y con el nivel de experiencia de Deepthi!
Deepthi - Invest Northern Ireland
Curso - IBM Cognos Analytics
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estaba muy preparado - y es muy simpático
Oliver - Post CH AG
Curso - Splunk Fundamentals
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muchos ejercicios prácticos
Marcin - Narodowy Bank Polski
Curso - Splunk Data Administration
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