Ang AI nakamugna og DTAP. Ang imong one-stop shop alang sa paghatud sa tanan nga mga solusyon sa teknolohiya?
Kasagaran, ang mga organisasyon nga adunay mga solusyon sa software, sama sa mga mobile app, mga portal sa kliyente, mga sistema sa CRM ug uban pa, adunay usa ka yugto nga pamaagi sa paghatud nga adunay sulud nga siklo sa pag-uswag, pagsulay, pagdawat ug produksiyon (DTAP). Ang mga drayber sa bili alang sa ingon nga pamaagi nagpauswag sa kalidad sa trabaho, pagpamubo sa oras-sa-merkado ug pagpausbaw sa mga kolaborasyon tali sa mga developer ug mga development team.
Ang pagsulay ug pag-uswag nga adunay representante nga datos hinungdanon. Ang paggamit sa orihinal nga datos sa produksiyon daw klaro, apan dili gitugotan tungod sa (privacy) nga mga regulasyon sa mga yugto sa pag-uswag, pagsulay ug pagdawat. Ang mga alternatibong solusyon sa datos sa pagsulay dili makapreserbar sa lohika sa negosyo ug integridad sa referential.
Ngano nga wala kita makakita usa ka pamaagi sa DTAP (sa pa) sa pagpauswag sa paniktik sa negosyo ug mga advanced nga solusyon sa analytics?
Kung naghimo sa lakang padulong sa pagpalambo sa paniktik sa negosyo ug mga advanced nga solusyon sa analytics, ang mga representante nga datos nga naglihok ingon nga datos nga sama sa produksiyon hinungdanon. Ngano man? Garbage-in = garbage-out ug dili maayo nga kalidad nga datos moresulta sa dili maayo nga kalidad nga mga modelo. Dili gyud kini ang imong gusto.
Ang pagsunod sa datos nga sama sa produksiyon gikinahanglan sa mga yugto sa pag-uswag, pagsulay ug pagdawat
Ingon nga ang klasiko nga alternatibo nga mga solusyon sa datos sa pagsulay (sama sa anonymization, masking, scrambling, aggregation ug uban pa) dili magpreserbar sa lohika sa negosyo, ang datos sa produksiyon mao ra ang mga solusyon nga nakita sa daghang mga organisasyon alang sa pagpalambo sa paniktik sa negosyo ug mga advanced nga solusyon sa analytics.
Tungod niini, ang bililhon nga siklo sa DTAP wala pa sa bahin sa pagpalambo sa paniktik sa negosyo ug mga advanced analytics nga solusyon. Kini dili maayo, tungod kay ang pagsuhid sa hypothesis, pagsulay ug sayup ug pag-crack sa mga numero hinungdanon aron mahatagan ang mga solusyon sa sunod nga lebel. Isip alternatibo sa walay katapusan nga mga diskusyon, si Syntho ania uban ang mga solusyon.
Ang among solusyon
Paghimo usa ka digital nga kambal sa imong palibot sa produksiyon nga adunay AI
Gisundog namo ang imong (sensitibo) nga palibot sa produksiyon gamit ang AI algorithm aron makamugna og synthetic data twin. Gitugotan ka niini sa pagsulay ug pag-uswag gamit ang usa ka AI nga namugna nga sintetikong datos nga kambal aron maghatud sa labing bag-o nga mga solusyon sa teknolohiya.
- Taas nga kalidad nga datos sa pagsulay nga adunay gipreserbar nga lohika sa negosyo
- Taas nga kalidad nga datos sa pagsulay nga adunay gipreserbar nga integridad sa referential
- Dali ug dali nga paghimo sa datos nga adunay state-of-the art AI
- Gi-optimize nga datos sa pagsulay alang sa sulud nga pagsulay sa kaso
- Paghimo bag-ong datos sa pagsulay alang sa mga bag-ong dagway, kung wala pa ka datos
Ang kaugmaon sa DTAP
Ang imong DTAP cycle andam na alang sa business intelligence ug advanced analytics
Ingon nga ang kalidad sa datos gipreserbar uban sa AI, ang namugna nga sintetikong datos nga kambal mahimong gamiton nga daw orihinal nga datos, bisan alang sa business intelligence ug advanced analytics nga mga buluhaton. Tungod niini, mahimo nimong mabuntog ang mga hagit sa kalidad sa datos sa klasiko nga mga solusyon sa datos sa pagsulay. Busa, makabaton ka sa imong end-to-end development, testing, acceptance and production (DTAP) cycle andam usab alang sa business intelligence ug advanced analytics tasks para sa imong tibuok organisasyon.
Bili sa negosyo
Ang bili sa pag-andam sa negosyo nga pamaagi sa DTAP
- Angayan alang sa tanan nga mga solusyon sa teknolohiya
- Angayan alang sa tanan nga mga bertikal sa negosyo
- Pagpalambo sa kinatibuk-ang kalidad sa pagsulay, pag-uswag ug paghatud
- Mas taas nga mga marka sa NPS ug usa ka gipaayo nga pagbiyahe sa kustomer
- Pagmaalamon kay sa kompetisyon
- Paspas nga buhian ug mubu ang oras-sa-merkado
- Gipamenos ang mga bug ug posibleng dili malipayon nga mga kustomer
- Pagmenos sa mga siklo sa re-test
Sintetiko ang datos, apan tinuod ang among team!
Pakigsulti kang Syntho ug usa sa among mga eksperto makigsulti kanimo sa gikusgon sa kahayag aron masusi ang kantidad sa sintetikong datos!