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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
お客様の声 (3)
ディープシーは私のニーズに非常に敏感で、複雑さを追加するタイミングと、より構造化されたアプローチを取るタイミングを見極めることができました。 ディープシーは本当に私のペースに合わせて働き、新しい機能やツールの使い方をまず見せてから自分で再現させてくれたことで、訓練が確実に身につきました。この訓練の結果とディープシーの専門知識には非常に満足しています!
Deepthi - Invest Northern Ireland
コース - IBM Cognos Analytics
機械翻訳
彼は十分に準備ができていて、とても親しみやすい人です
Oliver - Post CH AG
コース - Splunk Fundamentals
機械翻訳
多くの実践的な演習
Marcin - Narodowy Bank Polski
コース - Splunk Data Administration
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