AI genererede DTAP. Din one-stop-shop for levering af alle tekniske løsninger?
Typisk har organisationer med softwareløsninger, såsom mobile apps, klientportaler, CRM-systemer osv., en trinvis leveringstilgang, der indeholder udviklings-, test-, accept- og produktionscyklussen (DTAP). Værdidrivere for en sådan tilgang er at forbedre kvaliteten af arbejdet, forkorte time-to-market og øge samarbejdet mellem udviklere og udviklingsteams.
Test og udvikling med repræsentative data er afgørende. Brug af originale produktionsdata virker indlysende, men er ikke tilladt på grund af (privatlivs)forskrifter i udviklings-, test- og acceptstadiet. Alternative testdataløsninger er ikke i stand til at bevare forretningslogik og referenceintegritet.
Hvorfor ser vi ikke en DTAP-tilgang (endnu) i udviklingen af business intelligence og avancerede analyseløsninger?
Når man tager skridtet mod at udvikle business intelligence og avancerede analyseløsninger, er repræsentative data, der fungerer som produktionslignende data, afgørende. Hvorfor? Garbage-in = garbage-out og data af dårlig kvalitet vil resultere i modeller af dårlig kvalitet. Det er ikke præcis, hvad du ønsker.
Overensstemmende produktionslignende data er nødvendige i udviklings-, test- og acceptstadierne
Da klassiske alternative testdataløsninger (som anonymisering, maskering, scrambling, aggregering osv.) ikke bevarer forretningslogikken, er produktionsdata de eneste løsninger, som mange organisationer ser til udvikling af business intelligence og avancerede analyseløsninger.
Derfor er den værdifulde DTAP-cyklus endnu ikke til stede inden for udvikling af business intelligence og avancerede analyseløsninger. Dette er uheldigt, for det er værdifuldt at udforske hypoteser, prøve og fejle og knække tallene for at levere løsninger på næste niveau. Som alternativ til at have endeløse diskussioner, er Syntho her med løsninger.
Vores løsning
Skab en digital tvilling af dit produktionsmiljø med AI
Vi efterligner dit (følsomme) produktionsmiljø med en AI-algoritme til at generere en syntetisk datatvilling. Dette giver dig mulighed for at teste og udvikle med en AI-genereret syntetisk datatvilling for at levere state-of-the-art teknologiske løsninger.
- Testdata af høj kvalitet med bevaret forretningslogik
- Testdata af høj kvalitet med bevaret referentiel integritet
- Nem og hurtig datagenerering med topmoderne AI
- Optimerede testdata til edge case test
- Generer nye testdata for nye funktioner, når du ikke har data endnu
Fremtiden for DTAP
Din DTAP-cyklus er klar til business intelligence og avancerede analyser
Da datakvaliteten er bevaret med AI, kan den genererede syntetiske datatvilling bruges, som om det var originale data, selv til business intelligence og avancerede analyseopgaver. Derfor er du i stand til at overkomme datakvalitetsudfordringerne ved klassiske testdata-løsninger. Derfor vil du have din end-to-end udvikling, test, accept og produktion (DTAP) cyklus også klar til business intelligence og avancerede analyseopgaver for hele din organisation.
Forretningsværdi
Værdien af at have en virksomhedsklar DTAP-tilgang
- Velegnet til alle tekniske løsninger
- Velegnet til alle forretningsvertikaler
- Forbedre overordnet test, udvikling og leveringskvalitet
- Højere NPS-score og en forbedret kunderejse
- Vær klogere end konkurrenterne
- Slip hurtigere og forkort time-to-market
- Reducerer fejl og potentielt utilfredse kunder
- Minimer gentestcyklusser
Data er syntetiske, men vores team er ægte!
Kontakt Syntho og en af vores eksperter vil komme i kontakt med dig med lysets hastighed for at udforske værdien af syntetiske data!