Plan du cours

Introduction à GenBI embarqué dans les services SaaS

  • Qu'est-ce que GenBI embarqué et pourquoi cela compte pour les produits SaaS
  • Aperçu des capacités de WrenAI pour l'intégration SaaS
  • Considérations clés : échelle, UX et conformité

Fondements de l'API embarquée WrenAI

  • Points de terminaison API, authentification et autorisation
  • Flows de requêtes et intégration d'analyses conversationnelles
  • Meilleures pratiques pour l'intégration avec les architectures SaaS

Analyses sous marque blanche et personnalisations

  • Marquage et style des tableaux de bord embarqués
  • Personnalisation d'interfaces conversationnelles pour les clients
  • Accès basé sur le rôle et configurations spécifiques aux clients

Architectures multi-locataires

  • Approches de l’isolement des données et sécurité dans Wren AI
  • Métriques, tableaux de bord et permissions spécifiques aux locataires
  • Échelle de déploiements WrenAI pour les plateformes SaaS à fort volume

Performance et surveillance

  • Surveillance des performances des requêtes embarquées et de l'utilisation API
  • Mise en œuvre du journalisation, des audits et de la gestion des erreurs
  • Optimisation du cache, des modèles de requête et des temps de réponse

Gouvernance, conformité et sécurité

  • Protection des données, RGPD et considérations en matière de conformité
  • Traçabilité des audits et exportation d'évidences
  • Garantir la fiabilité et la transparence dans les analyses embarquées BI

Atelier : Déploiement de WrenAI dans un cas d'utilisation SaaS

  • Labo pratique : intégration de l'API Embarrassée Wren AI dans une application SaaS exemplaire
  • Configuration des analyses sous marque blanche avec configuration multi-locataire
  • Session démonstration et feedback

Récapitulation et étapes suivantes

Pré requis

  • Expérience de travail avec des plateformes et API SaaS
  • Connaissance des pipelines de données, SQL et concepts BI
  • Compréhension de base de l'authentification, de l'autorisation et des architectures multilocataires

Public cible

  • Dirigeants de produits SaaS
  • Ingénieurs de données
  • Développeurs full-stack
 14 Heures

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

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