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Programa do Curso

Introdução à Análise Conversacional

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

Conexão de Fontes de Dados e Acesso

  • Fontes de dados suportadas e padrões de ingestão
  • Acesso aos dados, permissões e junções multi-fonte
  • Melhores práticas para conjuntos de dados de exemplo e ambientes sandbox

Modelagem Semântica e Padronização de Métricas

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

Fluxos de Trabalho de Linguagem Natural para SQL (NL2SQL)

  • Como o WrenAI traduz consultas de linguagem natural em SQL e estratégias de validação
  • Padrões de prompts e alternativas para perguntas do produto
  • Tratamento de ambiguidades, perguntas de esclarecimento e design de intenções

BI Autosserviço e Casos de Uso Incorporados

  • Projeto de painéis conversacionais e modelos para equipes de produto
  • Incorporação do WrenAI nos fluxos de trabalho do produto e ferramentas internas
  • Medição da adoção e do impacto da análise autosserviço

Qualidade, Avaliação e Mecanismos de Segurança (Guardrails)

  • Teste da precisão NL-to-SQL e criação de suítes de validação
  • Monitoramento de derivação, sinais de qualidade dos dados e auditorias de consultas
  • Segurança, controle de acesso e regras de negócios como guardrails

Oficina: Construir um Fluxo de Insights do Produto

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

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

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

Público-Alvo

  • Gestores de produto
  • Analistas de dados
  • Champions de dados nas unidades de negócio
 14 Horas

Número de participantes


Preço por participante

Testemunhos de Clientes (3)

Próximas Formações Provisórias

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