WrenAI 產品團隊：對話式分析與自助式BI

Prerequisites:

• 瞭解產品指標和KPI
• 具備數據分析或BI工具的使用經驗
• 對SQL有基本瞭解更佳

受衆

• 產品經理
• 數據分析師
• 業務部門中的數據倡導者

Overview:

WrenAI 是一個對話式分析平臺，能夠將自然語言查詢轉化爲可靠的分析結果，使非技術團隊能夠快速、一致地生成洞察。

本次由講師主導的培訓（線上或線下）面向中級產品經理、分析師和數據倡導者，旨在幫助他們採用對話式分析，並通過 WrenAI 構建自助式BI能力。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 設計對話式分析工作流程，以生成可靠的產品洞察。
• 創建並維護標準化指標層，確保報告的一致性。
• 有效使用自然語言轉SQL功能，回答產品相關問題。
• 在產品工作流程中嵌入 WrenAI 驅動的自助式儀表板和防護措施。

課程形式

• 互動式講座與討論。
• 使用 WrenAI 和示例數據集進行實踐操作。
• 工作坊：構建自助式儀表板和對話式查詢集。

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們進行安排。

Course Outline:

對話式分析簡介

• 什麼是對話式分析，以及它對產品團隊的重要性
• WrenAI 的關鍵功能與高層架構
• WrenAI 爲產品團隊啓用的典型工作流程

數據源連接與訪問

• 支持的數據源與數據攝取模式
• 數據訪問、權限管理與多源連接
• 示例數據集與沙盒環境的最佳實踐

語義建模與指標標準化

• 設計指標層與規範定義
• 創建可重用的指標與維度，用於產品分析
• 語義模型的版本控制與治理

自然語言轉SQL工作流程

• WrenAI 如何將自然語言查詢轉化爲SQL及驗證策略
• 產品問題的提示模式與回退機制
• 處理模糊性、澄清問題與意圖設計

自助式BI與嵌入用例

• 爲產品團隊設計對話式儀表板與模板
• 將 WrenAI 嵌入產品工作流程與內部工具
• 衡量自助式分析的採用率與影響

質量、評估與防護措施

• 測試自然語言轉SQL的準確性並構建驗證套件
• 監控漂移、數據質量信號與查詢審計
• 安全性、訪問控制與業務規則防護措施

工作坊：構建產品洞察流程

• 實踐操作：建模產品指標，創建對話式查詢並驗證結果
• 組裝自助式儀表板與用戶指南
• 演示、反饋與下一步行動計劃

總結與後續步驟

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