KI het DTAP gegenereer. Jou eenstopwinkel vir die aflewering van alle tegnologiese oplossings?
Tipies het organisasies met sagteware-oplossings, soos mobiele toepassings, kliëntportale, CRM-stelsels ens., 'n gefaseerde afleweringsbenadering wat die ontwikkeling, toetsing, aanvaarding en produksie (DTAP) siklus bevat. Waarde-drywers vir so 'n benadering is om die kwaliteit van werk te verbeter, die tyd-tot-mark te verkort en samewerking tussen ontwikkelaars en ontwikkelingspanne te bevorder.
Toetsing en ontwikkeling met verteenwoordigende data is noodsaaklik. Die gebruik van oorspronklike produksiedata lyk voor die hand liggend, maar word nie toegelaat nie weens (privaatheids-) regulasies in die ontwikkeling-, toets- en aanvaardingstadium. Alternatiewe toetsdata-oplossings is nie in staat om besigheidslogika en verwysingsintegriteit te bewaar nie.
Waarom sien ons (nog) nie 'n DTAP-benadering in die ontwikkeling van besigheidsintelligensie en gevorderde analise-oplossings nie?
Wanneer jy die stap maak in die rigting van die ontwikkeling van besigheidsintelligensie en gevorderde analise-oplossings, is verteenwoordigende data wat as produksie-agtige data optree, van kardinale belang. Hoekom? Garbage-in = vullis-out en swak kwaliteit data sal lei tot swak kwaliteit modelle. Dit is presies nie wat jy wil hê nie.
Voldoende produksie-agtige data is nodig in die ontwikkeling, toets en aanvaarding stadiums
Aangesien klassieke alternatiewe toetsdata-oplossings (soos anonimisering, maskering, deurmekaar, samevoeging, ens.) nie besigheidslogika bewaar nie, is produksiedata die enigste oplossings wat baie organisasies sien vir die ontwikkeling van besigheidsintelligensie en gevorderde ontledingsoplossings.
Gevolglik is die waardevolle DTAP-siklus nog nie teenwoordig op die gebied van die ontwikkeling van besigheidsintelligensie en gevorderde analitiese oplossings nie. Dit is jammer, want die ondersoek van hipoteses, proef en fout en die kraak van die getalle is waardevol om volgende vlak oplossings te lewer. As alternatief vir eindelose besprekings, is Syntho hier met oplossings.
Ons oplossing
Skep 'n digitale tweeling van jou produksie-omgewing met KI
Ons boots jou (sensitiewe) produksie-omgewing na met 'n KI-algoritme om 'n sintetiese data-tweeling te genereer. Dit laat jou toe om te toets en te ontwikkel met 'n KI-gegenereerde sintetiese data-tweeling om die nuutste tegnologiese oplossings te lewer.
- Hoë kwaliteit toetsdata met behoue besigheidslogika
- Hoë kwaliteit toetsdata met behoue referensiële integriteit
- Maklike en vinnige gegenereer data met die nuutste AI
- Geoptimaliseerde toetsdata vir randtoetsing
- Genereer nuwe toetsdata vir nuwe funksies, as u nog nie data het nie
Die toekoms van DTAP
Jou DTAP-siklus gereed vir besigheidsintelligensie en gevorderde analise
Aangesien die datakwaliteit met KI behoue bly, kan die gegenereerde sintetiese data-tweeling gebruik word asof dit oorspronklike data is, selfs vir besigheidsintelligensie en gevorderde ontledingstake. Gevolglik is jy in staat om die datakwaliteit-uitdagings van klassieke toetsdata-oplossings te oorkom. Daarom sal jy jou end-to-end ontwikkeling, toetsing, aanvaarding en produksie (DTAP) siklus ook gereed vir besigheidsintelligensie en gevorderde ontledingstake vir jou hele organisasie.
Maatskappy se waarde
Die waarde daarvan om 'n onderneming gereed DTAP benadering te hê
- Geskik vir alle tegnologiese oplossings
- Geskik vir alle besigheidsvertikale
- Verbeter algehele toets-, ontwikkeling- en afleweringskwaliteit
- Hoër NPS-tellings en 'n verbeterde klantreis
- Wees slimmer as die kompetisie
- Maak vinniger vry en verkort die time-to-market
- Verminder foute en potensieel ongelukkige kliënte
- Minimaliseer hertoetssiklusse
Data is sinteties, maar ons span is werklik!
Kontak Syntho en een van ons kundiges sal met u in verbinding tree met die spoed van lig om die waarde van sintetiese data te ondersoek!