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 期間 14 時間

コース概要

対話型アナリティクスとは

  • 対話型アナリティクスとは何か、そしてなぜプロダクトチームにとって重要なのか
  • WrenAIの主要機能と概要アーキテクチャ
  • Wren AIにより可能となる典型的なプロダクトチームのワークフロー

データソースの接続とアクセス

  • 対応するデータソースとインジェストパターン
  • データアクセス、権限管理、および複数ソースの結合
  • サンプルデータセットとサンドボックスに関するベストプラクティス

セマンティックモデリングとメトリクスの標準化

  • メトリクス層と正規化された定義の設計
  • プロダクトアナリティクス向けの再利用可能なメトリクスとディメンションの作成
  • セマンティックモデルのバージョン管理とガバナンス

自然言語からSQLへのワークフロー

  • WrenAIが自然言語クエリをSQLに変換する方法と検証戦略
  • プロダクト関連の質問におけるプロンプティングパターンとフォールバック
  • 曖昧さの処理、確認質問、および意図の設計

セルフサービスBIと埋め込みユースケース

  • プロダクトチーム向けの対話型ダッシュボードとテンプレートの設計
  • Wren AIのプロダクトワークフローや社内ツールへの埋め込み
  • セルフサービスアナリティクスの採用率と影響の測定

品質、評価、およびガードレール

  • NL-to-SQLの精度テストと検証スイートの構築
  • ドリフト、データ品質シグナル、およびクエリ監査のモニタリング
  • 安全性、アクセス制御、およびビジネスルールに基づくガードレール

ワークショップ:プロダクトインサイトフローの構築

  • ハンズオンラボ:プロダクトメトリクスのモデリング、対話型クエリの作成、および結果の検証
  • セルフサービスダッシュボードとユーザーガイダンスの作成
  • 発表、フィードバック、および次のステップのアクションプラン

まとめと今後のステップ

要求

  • プロダクトメトリクスとKPIへの理解
  • データ分析またはBIツールの経験
  • SQLの基本的な知識があれば有利

対象者

  • プロダクトマネージャー
  • データアナリスト
  • ビジネスユニット内のデータチャンピオン

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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