Contacta con nosotros

Temario del curso

Introducción a la Analítica Conversacional

  • ¿Qué es la analítica conversacional y por qué es relevante para los equipos de producto?
  • Capacidades clave de WrenAI y arquitectura general
  • Flujos de trabajo típicos habilitados por Wren AI en equipos de producto

Conexión de Fuentes de Datos y Acceso

  • Fuentes de datos compatibles y patrones de ingesta
  • Acceso a los datos, permisos y uniones multi-fuente
  • Buenas prácticas para conjuntos de datos de ejemplo 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 analítica del producto
  • Versionado y gobernanza del modelo semántico

Flujos de Trabajo de Lenguaje Natural a SQL

  • Cómo WrenAI traduce consultas NL a SQL y estrategias de validación
  • Patrones de *prompting* y mecanismos de respaldo para preguntas del producto
  • Manejo de ambigüedades, preguntas aclaratorias y diseño de intenciones

BI Autoadministrado y Casos de Uso Integrados

  • Diseño de paneles conversacionales y plantillas para equipos de producto
  • Incorporación de Wren AI en flujos de trabajo del producto y herramientas internas
  • Medición de la adopción e impacto de la analítica autoadministrada

Calidad, Evaluación y Reglas de Protección (Guardrails)

  • Pruebas de precisión NL-to-SQL y desarrollo de suites de validación
  • Monitoreo de desviaciones, señales de calidad de datos y auditorías de consultas
  • Seguridad, control de acceso y reglas de protección basadas en normativas empresariales

Taller: Construcción de un Flujo de Insights del Producto

  • Práctica hands-on: modelado de una métrica del producto, creación de consultas conversacionales y validación de resultados
  • Armado de un panel autoadministrado y guías para el usuario
  • Presentaciones, retroalimentación y planes de acción siguientes

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

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

Audiencia

  • Gerentes de producto
  • Analistas de datos
  • Líderes de datos en unidades de negocio
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (4)

Próximos cursos

Categorías Relacionadas