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코스 개요
BI 시스템 현대화 WrenAI 소개
- 유산 BI 시스템의 한계
- WrenAI의 주요 기능
- 현대화 동기 및 비즈니스 결과
유산 BI 환경 평가
- 기존 대시보드 및 보고서 목록
- 고가치 사용 사례 식별
- 유산 BI와 WrenAI 간의 차이 분석
채택 전략
- 이해관계자 참여 및 조율
- 파일럿 프로젝트 및 가치가 증명된 사례
- 채택을 위한 로드맵 구축
마이그레이션 계획
- 대시보드 마이그레이션 접근 방식
- 데이터 모델 정렬 및 변환
- 마이그레이션 중 연속성 보장
WrenAI의 대화형 분석
- 자연어에서 SQL 쿼리 생성
- 데이터의 상호작용적 탐색
- 사용자 중심 분석 경험 디자인
내장 GenBI
- WrenAI 대시보드를 애플리케이션에 내장
- BI 기능 확장을 위한 API
- 내부 도구 및 고객 맞춤형 앱의 사용 사례
BI 현대화 위한 변경 관리
- 조직 내 변화 커뮤니케이션
- 팀 교육 및 역량 강화
- 채택 성공 측정
확장 및 미래 진화
- 비즈니스 유닛 간 채택 확대
- 현대화된 BI에서 표준화 및 관리
- 대화형 및 생성형 BI의 미래 트렌드
요약 및 다음 단계
요건
- 비즈니스 인텔리전스 워크플로우에 대한 이해
- 레거시 BI 플랫폼 및 대시보드 경험
- 조직 변화 관리 원칙에 대한 익숙함
대상
- BI 매니저
- 데이터 플랫폼 PM
- 솔루션 아키텍트
14 시간
회원 평가 (4)
딥티는 제 필요에 매우 잘 맞춰주었으며, 언제 복잡성을 추가할지, 언제 구조화된 접근을 취하며 뒤로 물러나야 할지를 알 수 있었습니다. 딥티는 진정으로 제 속도에 맞춰 일했으며, 먼저 보여주고 제가 직접 재생성하도록 함으로써 새로운 기능/도구를 스스로 사용할 수 있도록 도와주었습니다. 이를 통해 훈련이 정말 잘 고착되었습니다. 이 훈련의 결과와 딥티의 전문성 수준에 매우 만족합니다!
Deepthi - Invest Northern Ireland
코스 - IBM Cognos Analytics
기계 번역됨
응용 프로그램의 예를 공유합니다
코스 - Alteryx for Data Analysis
기계 번역됨
매우 명확하게 설명되었습니다
Harshit Arora - PwC South East Asia Consulting
코스 - Alteryx for Developers
기계 번역됨
선형 회귀 - 트렌드를 예측하는 알고리즘
Vincent Ko - UBS
코스 - Data Preparation with Alteryx
기계 번역됨