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Course Outline
대화형 분석 개요
- 대화형 분석이 제품 팀에게 중요한 이유와 그 중요성
- WrenAI 주요 기능 및 고수준 아키텍처
- Wren AI를 통해 가능해진 제품 팀 워크플로우
데이터 소스 연결 및 접근
- 지원되는 데이터 소스 및 데이터 흡수 패턴
- 데이터 접근, 권한 및 다중 소스 조인
- 샘플 데이터셋 및 샌드박싱에 대한 최선의 방법
의미 모델링 및 메트릭 표준화
- 메트릭 레이어 설계 및 정식 정의
- 제품 분석을 위한 재사용 가능한 메트릭 및 차원 생성
- 의미 모델의 버전 관리 및 관제
자연어에서 SQL로의 워크플로우
- WrenAI가 NL 쿼리를 SQL로 번역하고 검증 전략
- 제품 질문용 프롬프트 패턴 및 대체
- 모호성 처리, 질문 명확화 및 의도 설계
셀프 서비스 BI 및 내장 사용 사례
- 제품 팀을 위한 대화형 대시보드 및 템플릿 설계
- Wren AI를 제품 워크플로우 및 내부 도구에 내장
- 셀프 서비스 분석의 채택 및 영향 측정
품질, 평가 및 가드레일
- NL-to-SQL 정확도 테스트 및 검증 스위트 구성
- 드리프트, 데이터 품질 신호 및 쿼리 감사 모니터링
- 안전, 접근 제어 및 비즈니스 규칙 가드레일
워크숍: 제품 인사이트 흐름 구축
- 제품 메트릭 모델링, 대화형 쿼리 생성 및 결과 검증 실습
- 셀프 서비스 대시보드 및 사용자 가이드 구성
- 발표, 피드백 및 다음 단계 계획
요약 및 다음 단계
Requirements
- 제품 메트릭과 KPI에 대한 이해
- 데이터 분석 또는 BI 도구 경험
- SQL 기본 이해가 유익함
대상
- 제품 관리자
- 데이터 분석가
- 비즈니스 부서의 데이터 챔피언
14 Hours