コース概要

WrenAIを活用したBI近代化の概要

  • レガシーBIシステムの制約
  • WrenAIの主要な機能
  • 現代化のドライバとビジネスアウトカム

レガシーBI環境の評価

  • 既存のダッシュボードとレポートの在庫
  • 高付加価値ユースケースの特定
  • レガシーBIとWrenAIとのギャップ分析

導入戦略

  • ステークホルダーのエンゲージメントとアライメント
  • パイロットプロジェクトと価値証明
  • 導入のためのロードマップの作成

移行計画

  • ダッシュボード移行のアプローチ
  • データモデルのアライメントと変換
  • 移行中の継続性の確保

WrenAIによる会話型分析

  • 自然言語からSQLクエリへの生成
  • データのインタラクティブな探索
  • ユーザー中心の分析体験設計

組み込み型ジェネラティブBI

  • アプリケーションへのWrenAIダッシュボードの組み込み
  • BI機能を拡張するAPI
  • 内部ツールと顧客向けアプリケーションのユースケース

BI近代化のための変革管理

  • 組織全体での変革のコミュニケーション
  • チームのトレーニングとスキルアップ
  • 導入成功の測定

拡大と将来の進化

  • ビジネスユニット全体での導入拡大
  • 現代BIにおけるガバナンスと標準化
  • 会話型およびジェネラティブBIの将来トレンド

まとめと次へのステップ

要求

  • ビジネスインテリジェンスワークフローの理解
  • レガシーBIプラットフォームとダッシュボードの経験
  • 組織変革管理原則の熟悉

対象者

  • BIマネージャー
  • データプラットフォームPM
  • ソリューションアーキテクト
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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