코스 개요

대화형 분석 소개

  • 대화형 분석이 무엇인지, 왜 제품 팀에게 중요한지
  • WrenAI의 주요 기능과 고수준 아키텍처
  • Wren AI가 가능하게 하는 일반적인 제품 팀 워크플로우

데이터 소스 연결 및 액세스

  • 지원되는 데이터 소스와 흡수 패턴
  • 데이터 액세스, 권한, 그리고 다중 소스 조인
  • 샘플 데이터셋과 샌드박싱을 위한 최선의 실천 방법

의미 모델링 및 메트릭 표준화

  • 메트릭 계층과 정규적 정의 설계
  • 제품 분석을 위한 재사용 가능한 메트릭과 차원 생성
  • 의미 모델의 버전 관리와 거버넌스

자연어 to SQL 워크플로우

  • WrenAI가 어떻게 NL 쿼리를 SQL로 번역하고 검증 전략을 사용하는지
  • 제품 질문에 대한 프롬프트 패턴과 대체 전략
  • 모호성 처리, 명확한 질문, 그리고 의도 설계

자가 서비스 BI 및 임베디드 사용 사례

  • 제품 팀을 위한 대화형 대시보드와 템플릿 설계
  • Wren AI를 제품 워크플로우와 내부 도구에 포함시키기
  • 자가 서비스 분석의 채택과 영향 측정

품질, 평가, 그리고 가이드라인

  • NL-to-SQL 정확도 테스트와 검증 스위트 구축
  • 드리프트 모니터링, 데이터 품질 신호, 쿼리 감사
  • 안전성, 액세스 제어, 비즈니스 규칙 가이드라인

워크샵: 제품 인사이트 플로우 구축

  • 실습: 제품 메트릭 모델링, 대화형 쿼리 생성, 결과 검증
  • 자가 서비스 대시보드와 사용자 가이드 조립
  • 발표, 피드백, 그리고 다음 단계 행동 계획

요약 및 다음 단계

요건

  • 제품 메트릭과 KPI 이해
  • 데이터 분석 또는 BI 도구 사용 경험
  • SQL에 대한 기본적인 지식이 유용함

대상자

  • 제품 관리자
  • 데이터 분석가
  • 비즈니스 유닛의 데이터 챔피언
 14 시간

참가자 수


참가자당 가격

회원 평가 (4)

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