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 期間 14 時間

コース概要

WrenAIによるBI近代化の概要

  • レガシーBIシステムの限界
  • WrenAIの主要な機能
  • 近代化の駆動要因と業務成果

レガシーBI環境の評価

  • 既存のダッシュボードおよびレポートの棚卸し
  • 高価値ユースケースの特定
  • レガシーBIとWrenAIのギャップ分析

導入戦略

  • ステークホルダーとのエンゲージメントおよびアライメント
  • パイロットプロジェクトおよび価値の検証
  • 導入ロードマップの策定

移行計画

  • ダッシュボード移行のアプローチ
  • データモデルの整合性と変換
  • 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
  • ユーザー中心の分析体験の設計

組み込み型GenBI

  • アプリケーションへのWrenAIダッシュボードの組み込み
  • 社内ツールや顧客向けアプリのユースケース

BI近代化のための変更管理

  • 組織全体への変革コミュニケーション
  • 導入成功度の測定

スケーリングと将来の進化

  • 事業部門全体への導入拡大
  • 近代BIにおけるガバナンスと標準化
  • 会話型および生成型BIの将来トレンド

まとめと次のステップ

要求

  • ビジネスインテリジェンス(BI)ワークフローに関する理解
  • レガシーBIプラットフォームおよびダッシュボードの経験
  • 組織変更管理の原則への習熟

対象読者

  • BIマネージャー
  • データプラットフォームのPM(プロダクトマネージャー)
  • ソリューションアーキテクト

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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