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コース概要

WrenAIを活用したBI近代化の基礎知識

  • 従来型BIシステムが抱える限界点
  • WrenAIが提供する主要機能についての概説
  • 近代化を推進する動因と企業にもたらす成果

既存BI環境の現状把握と分析

  • 現在利用されているダッシュボードやレポートの洗い出し方法
  • 投資効果が高く見込まれる活用シナリオの特定手法
  • 従来型BIとWrenAIの機能・性能面での差異分析

導入戦略の策定

  • 関係者との協議と合意形成の進め方
  • 実証プロジェクトによる価値検証手法
  • 全体的な導入計画を立てるためのロードマップ作成法

移行計画の策定

  • 既存ダッシュボードをWrenAI環境へ移行する際のアプローチ例
  • データモデルの整合性確保と変換手法についての詳細説明
  • 移行過程で業務継続性を維持するための工夫点

会話型分析機能とWrenAIの活用方法

  • 自然言語からSQLクエリを自動生成する仕組み
  • 対話形式でのデータ探索手法および実践例
  • ユーザーの視点に立った分析体験の設計アプローチ

組み込み型GenBI機能の活用例

  • WrenAIダッシュボードを各種アプリケーションへ埋め込む方法
  • BI機能拡張用APIの利用手順と活用シナリオ例
  • 社内業務支援ツールや顧客向けアプリケーションでの実用例

BI近代化における変革管理の手法

  • 組織全体へ変化を効果的に周知するためのコミュニケーション戦略
  • ​従業員向けトレーニングやスキル向上プログラムの実施例
  • 導入成果を客観的に評価するための指標設定手法

普及促進と今後の発展への展望

  • 他部門へWrenAI導入を拡大させる戦略例
  • ​近代化されたBI環境におけるガバナンスと標準化策の重要性
  • 会話型分析や生成型AI技術に関する今後のトレンド予測

まとめと次段階へのステップ案の提示

要求

  • BI業務プロセスに関する基本的な理解
  • 従来型のBIプラットフォームやダッシュボードの利用経験
  • 組織変革管理の基本原則への精通度

対象者

  • BIマネージャー
  • データプラットフォームのプロジェクトマネージャー
  • 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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