DTAP a gynhyrchir gan AI. Eich siop un stop ar gyfer cyflwyno'r holl atebion technoleg?
Yn nodweddiadol, mae gan sefydliadau sydd â datrysiadau meddalwedd, fel apiau symudol, pyrth cleientiaid, systemau CRM ac ati, ddull cyflwyno fesul cam sy'n cynnwys y cylch datblygu, profi, derbyn a chynhyrchu (DTAP). Mae ysgogwyr gwerth ar gyfer dull o'r fath yn gwella ansawdd gwaith, yn byrhau'r amser-i-farchnad ac yn hybu cydweithrediadau rhwng datblygwyr a thimau datblygu.
Mae profi a datblygu gyda data cynrychioliadol yn hanfodol. Mae defnyddio data cynhyrchu gwreiddiol yn ymddangos yn amlwg, ond ni chaniateir hynny oherwydd rheoliadau (preifatrwydd) yn y camau datblygu, profi a derbyn. Nid yw datrysiadau data profion amgen yn gallu cadw rhesymeg busnes a chywirdeb cyfeiriol.
Pam nad ydym yn gweld dull DTAP (eto) wrth ddatblygu deallusrwydd busnes ac atebion dadansoddeg uwch?
Wrth gymryd y cam tuag at ddatblygu deallusrwydd busnes a datrysiadau dadansoddeg uwch, mae data cynrychioliadol sy'n gweithredu fel data tebyg i gynhyrchu yn hanfodol. Pam? Bydd garbage-in = garbage-out a data o ansawdd gwael yn arwain at fodelau ansawdd gwael. Nid dyna'r hyn rydych chi ei eisiau yn union.
Mae angen data tebyg i gynhyrchu yn y camau datblygu, profi a derbyn
Gan nad yw datrysiadau data profion amgen clasurol (fel anhysbysu, cuddio, sgramblo, agregu ac ati) yn cadw rhesymeg busnes, data cynhyrchu yw'r unig atebion y mae llawer o sefydliadau yn eu gweld ar gyfer datblygu datrysiadau deallusrwydd busnes a dadansoddeg ddatblygedig.
O ganlyniad, nid yw'r cylch DTAP gwerthfawr yn bresennol eto ym maes datblygu deallusrwydd busnes ac atebion dadansoddeg uwch. Mae hyn yn anffodus, oherwydd mae archwilio rhagdybiaeth, treial a chamgymeriad a chracio'r niferoedd yn werthfawr i ddarparu atebion lefel nesaf. Fel dewis arall yn lle cael trafodaethau diddiwedd, mae Syntho yma gydag atebion.
Ein datrysiad
Creu gefell ddigidol o'ch amgylchedd cynhyrchu gydag AI
Rydym yn dynwared eich amgylchedd cynhyrchu (sensitif) gydag algorithm AI i gynhyrchu gefell data synthetig. Mae hyn yn caniatáu ichi brofi a datblygu gyda gefell data synthetig a gynhyrchir gan AI i ddarparu datrysiadau technoleg o'r radd flaenaf.
- Data prawf o ansawdd uchel gyda rhesymeg busnes wedi'i gadw
- Data prawf o ansawdd uchel gyda chywirdeb cyfeiriol wedi'i gadw
- Cynhyrchu data yn hawdd ac yn gyflym gydag AI o'r radd flaenaf
- Data prawf wedi'i optimeiddio ar gyfer profi achosion ymyl
- Cynhyrchu data prawf newydd ar gyfer nodweddion newydd, pan nad oes gennych ddata eto
Dyfodol DTAP
Eich cylch DTAP yn barod ar gyfer deallusrwydd busnes a dadansoddeg uwch
Gan fod ansawdd y data yn cael ei gadw gydag AI, gellir defnyddio'r gefell data synthetig a gynhyrchir fel pe bai'n ddata gwreiddiol, hyd yn oed ar gyfer tasgau deallusrwydd busnes a dadansoddeg uwch. O ganlyniad, gallwch oresgyn heriau ansawdd data “datrysiadau data prawf clasurol. Felly, byddwch yn cael eich end-to-end cylch datblygu, profi, derbyn a chynhyrchu (DTAP) hefyd yn barod ar gyfer deallusrwydd busnes a thasgau dadansoddeg uwch ar gyfer eich sefydliad cyfan.
Gwerth busnes
Gwerth cael dull DTAP parod menter
- Yn addas ar gyfer pob datrysiad technoleg
- Yn addas ar gyfer pob busnes fertigol
- Gwella ansawdd profion, datblygu a darparu cyffredinol
- Sgoriau NPS uwch a thaith well i gwsmeriaid
- Byddwch yn gallach na'r gystadleuaeth
- Rhyddhewch yn gyflymach a byrhau'r amser-i-farchnad
- Yn lleihau chwilod a chwsmeriaid a allai fod yn anhapus
- Lleihau cylchoedd ail-brofi
Mae data yn synthetig, ond mae ein tîm yn go iawn!
Cysylltwch â Syntho a bydd un o'n harbenigwyr yn cysylltu â chi ar gyflymder y golau i archwilio gwerth data synthetig!