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코스 개요

대화형 분석 개요

  • 대화형 분석이란 무엇이며 제품 팀에 왜 중요한가?
  • WrenAI의 주요 기능과 전체적인 아키텍처 설명
  • WrenAI를 활용해 실현 가능한 대표적 제품 팀 워크플로우 소개

데이터 소스 연결 및 접근 방법

  • 지원되는 데이터 소스와 데이터 수집 방식
  • 데이터 접근 권한 관리와 다중 소스 조인 처리
  • 샘플 데이터셋 활용 및 안전한 실험 환경 구성 가이드라인

의미론적 모델링과 지표 표준화

  • 지표 계층 구조와 표준화된 정의 설계 방법
  • 제품 분석용 재사용 가능한 지표 및 차원 생성 기법
  • 의미론적 모델의 버전 관리 및 거버넌스 전략

자연어-SQL 변환 워크플로우

  • WrenAI가 어떻게 자연어 질의를 SQL로 전환하고 검증하는지 그 원리 설명
  • 제품 관련 질문에 적합한 프롬프트 패턴과 대체 답변 처리법
  • 모호함 해소, 질문 명확화 기법 및 의도 설계 방법

셀프서비스 BI와 다양한 활용 사례

  • 제품 팀을 위한 대화형 대시보드 및 템플릿 설계법
  • WrenAI를 제품 업무 흐름 및 사내 툴에 통합하는 방법
  • 셀프서비스 분석의 도입 효과 측정 방안

데이터 품질 관리, 평가 및 보안 규칙 설정

  • 자연어-SQL 변환 정확도 테스트와 검증 체계 구축 방법
  • 데이터 드리프트, 품질 신호 모니터링 및 질의 감사 절차
  • 보안성 확보를 위한 접근 제어와 비즈니스 규칙 기반 보호 장치 설정

워크숍: 제품 인사이트 흐름 직접 구축해보기

  • 실습: 제품 지표 모델링, 대화형 질의 생성 및 결과 검증 진행
  • 셀프서비스 대시보드 구성과 사용자 안내 자료 제작
  • 발표, 피드백 수렴 및 향후 실행 계획 논의

요약 및 다음 단계 안내

요건

  • 제품 관련 지표와 KPI에 대한 기본적인 이해
  • 데이터 분석 또는 BI 도구 사용 경험
  • SQL에 대한 기초적 인지가 도움이 됩니다

수강 대상

  • 제품 관리자
  • 데이터 분석가
  • 사업부 내 데이터 전문가
 14 시간

참가자 수


참가자별 가격

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예정된 코스

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