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 Duração 14 horas

Programa do Curso

Introdução à Análise Conversacional

  • O que é análise conversacional e por que é importante para as equipes de produto
  • Principais capacidades e arquitetura de alto nível do WrenAI
  • Fluxos de trabalho típicos de equipes de produto habilitados pelo Wren AI

Conectando Fontes de Dados e Acesso

  • Fontes de dados suportadas e padrões de ingestão
  • Acesso a dados, permissões e junções de múltiplas fontes
  • Melhores práticas para conjuntos de dados de exemplo e sandboxing (ambiente de testes isolado)

Modelagem Semântica e Padronização de Métricas

  • Projetando uma camada de métricas e definições canônicas
  • Criando métricas e dimensões reutilizáveis para análise de produto
  • Versionamento e governança do modelo semântico

Fluxos de Trabalho de Linguagem Natural para SQL

  • Como o WrenAI traduz consultas em NL para SQL e estratégias de validação
  • Padrões de prompt (instrução) e alternativas (fallbacks) para questões de produto
  • Tratamento de ambiguidade, perguntas de esclarecimento e design de intenção

BI de Autosserviço e Casos de Uso Incorporados

  • Projetando painéis e modelos conversacionais para equipes de produto
  • Incorporando o Wren AI em fluxos de trabalho de produto e ferramentas internas
  • Medindo a adoção e o impacto da análise de autosserviço

Qualidade, Avaliação e Guardrails

  • Testando a precisão de NL para SQL e construindo suítes de validação
  • Monitorando desvio (drift), sinais de qualidade de dados e auditorias de consultas
  • Segurança, controle de acesso e guardrails de regras de negócio

Oficina: Construindo um Fluxo de Insights de Produto

  • Laboratório prático: modelar uma métrica de produto, criar consultas conversacionais e validar resultados
  • Montar um painel de autosserviço e orientações para o usuário
  • Apresentações, feedback e planos de ação para os próximos passos

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão de métricas de produto e KPIs
  • Experiência com análise de dados ou ferramentas de BI
  • Familiaridade básica com SQL é vantajosa

Público-Alvo

  • Gerentes de produto
  • Analistas de dados
  • Campeões de dados em unidades de negócios

Número de participantes


Preço por participante

Testemunhos de Clientes (3)

Próximas Formações Provisórias

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