Запис вебінаруData-агенти в BigQuery: від даних до відповідей звичайною мовою

На практичному вебінарі створимо власного data-агента у BigQuery, який розуміє структуру даних, бізнес-терміни та правила розрахунків твоєї компанії і перетворює звичайні запитання на готовий аналіз..

100+
щасливих студентів
1.5+
годин відео
∞
доступ до матеріалів

Головна
/
Вебінари
/
Data-агенти в BigQuery: від даних до відповідей звичайною мовою

Кому підійде
Програма вебінару
Вартість навчання
Спікери вебінару

Безлімітний доступ

Let's go

Кому підійде

ВЕБАНАЛІТИКАМ
- Які працюють із BigQuery та хочуть швидше відповідати на бізнес-запитання, не пишучи кожен SQL-запит із нуля.
- Які втомилися від щоденних ad hoc-запитів і з радістю делегували б їх агенту.
- Які шукають спосіб швидше знаходити інсайти у своїх даних за допомогою ШІ.
МАРКЕТОЛОГАМ
- Які хочуть самостійно й без знання SQL отримувати аналітичні звіти щодо маркетингових метрик.
- Які прагнуть розібратися, як навчити ШІ правильної бізнес-логіки для точного зведення витрат із різних кабінетів.
- Які шукають інструменти для миттєвого отримання відповідей на бізнес-питання та перевірки гіпотез без очікування звітів від аналітиків.
ВЛАСНИКАМ БІЗНЕСУ
- Які шукають простий інтерфейс для роботи з даними компанії — у форматі звичайного діалогу.
- Які хочуть створити єдиного агента з бізнес-термінами, правилами розрахунків і перевіреними запитами для всієї компанії.
- Які прагнуть пришвидшити ухвалення рішень, надавши відділам прямий і безпечний доступ до аналітики.

programs

Програма вебінару

ЧАСТИНА 1. ТЕОРІЯ
Про що поговоримо
Як агент перетворює запитання звичайною мовою на аналіз даних і SQL-запит.
Як передати агенту бізнес-контекст, терміни, правила розрахунків і перевірені запити.
Можливості, обмеження, доступи, безпека та вартість використання data-агентів.
У яких бізнес-сценаріях data-агент справді може бути корисним.
В результаті
Ти зрозумієш логіку взаємодії data-агентів із базами даних та дізнаєшся, чим вони відрізняються від звичайного чату з таблицею.
Частина 2. ПРАКТИКА
Про що поговоримо
Знайомство з інтерфейсом BigQuery Studio та розбір налаштувань готового демоагента.
Керування доступами: необхідні ролі та доступи для роботи з інструментом.
Найпростіший спосіб взаємодії — запуск базового чату безпосередньо з таблицею даних.
В результаті
Ти розберешся в інтерфейсі Conversational Analytics на прикладі готових рішень та дізнаєшся, які технічні доступи потрібні для старту. Зрозумієш, як працює найпростіший формат швидких чат-запитів до таблиць, щоб миттєво отримувати первинні дані.
Про що поговоримо
Ключова різниця між базовим чатом та кастомним ШІ-агентом.
Покроковий процес створення власного data-агента з нуля.
Складання детальних інструкцій, глосаріїв бізнес-термінів та перевірених параметризованих запитів.
Використання можливостей вбудованого штучного інтелекту BigQuery ML для прогнозування та пошуку аномалій.
Обмеження технології та пояснення, чому категорично не можна підключати таблиці із сирими даними.
В результаті
Навчишся з нуля налаштовувати ШІ-агента під логіку свого проєкту. Дізнаєшся, як працюють вбудовані алгоритми прогнозування й виявлення аномалій та як правильно готувати архітектуру даних, щоб уникнути помилок у роботі штучного інтелекту.