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Plan du cours

Introduction au GenBI intégré dans les SaaS

  • Qu'est-ce que le GenBI intégré et pourquoi est-il important pour les produits SaaS
  • Aperçu des capacités de WrenAI pour l'intégration SaaS
  • Aspects clés : évolutivité, expérience utilisateur (UX) et conformité

Fondamentaux de l'API Embeddée WrenAI

  • Points de terminaison de l'API, authentification et autorisation
  • Flux de requêtes et intégration d'analyses conversationnelles
  • Bonnes pratiques pour l'intégration aux architectures SaaS

Analyses en marque blanche et personnalisation

  • Branding et style des tableaux de bord intégrés
  • Personnalisation des interfaces conversationnelles pour les clients
  • Accès basé sur les rôles et configurations spécifiques aux clients

Architectures multi-locataires

  • Approches d'isolation des données et de sécurité dans WrenAI
  • Métriques, tableaux de bord et autorisations spécifiques au locataire
  • Mise à l'échelle des déploiements WrenAI pour les plateformes SaaS à fort volume

Performance et surveillance

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

Gouvernance, conformité et sécurité

  • Protection des données, RGPD et considérations de conformité
  • Pistes d'audit et exportation des preuves
  • Assurer la fiabilité et la transparence de la BI intégrée

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

  • Atelier pratique : intégrer l'API Embeddée WrenAI dans une application SaaS de démonstration
  • Configurer les analyses en marque blanche avec une configuration multi-locataire
  • Session de démonstration et de rétroaction

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Expérience de travail avec des plateformes SaaS et des API
  • Familiarité avec les pipelines de données, SQL et les concepts de BI
  • Compréhension de base de l'authentification, de l'autorisation et des architectures multi-locataires

Audience cible

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

Nombre de participants


Prix par participant

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