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 Duración 14 horas

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 de equipos de producto habilitados por Wren AI

Conexión de fuentes de datos y acceso

  • Fuentes de datos soportadas y patrones de ingesta
  • Acceso a datos, permisos y uniones de múltiples fuentes
  • Mejores prácticas para conjuntos de datos de muestra y entornos de prueba (sandboxing)

Modelado semántico y estandarización de métricas

  • Diseño de una capa de métricas y definiciones canónicas
  • Creación de métricas y dimensiones reutilizables para analítica de 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 indicación (prompting) y alternativas para preguntas de producto
  • Manejo de ambigüedad, preguntas aclaratorias y diseño de intenciones

BI de autoservicio y casos de uso integrados

  • Diseño de tableros conversacionales y plantillas para equipos de producto
  • Integración de Wren AI en flujos de trabajo de producto y herramientas internas
  • Medición de adopción e impacto de la analítica de autoservicio

Calidad, evaluación y salvaguardas

  • Pruebas de precisión de NL a SQL y construcción de suites de validación
  • Monitoreo de deriva, señales de calidad de datos y auditorías de consultas
  • Seguridad, control de acceso y salvaguardas de reglas de negocio

Taller: Crear un flujo de insights de producto

  • Laboratorio práctico: modelar una métrica de producto, crear consultas conversacionales y validar resultados
  • Ensamblar un tablero de autoservicio y orientación para el usuario
  • Presentaciones, retroalimentación y planes de acción para próximos pasos

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimiento de métricas de producto y KPIs
  • 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 de negocio

Número de participantes


Precio por participante

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