AI genererede testdata, fremtiden for en agile frigivelsescyklus?

Er du en organisation med intern teknologisk udvikling? Så har du sandsynligvis en trinvis tilgang til at levere nye funktioner for at forbedre din kunderejse. Typisk har organisationer "DTAP" stadierne:

  1. Udvikling
  2. Test
  3. Accept og
  4. produktion

Test og udvikling med testdata af høj kvalitet er afgørende for at kunne levere avancerede softwareløsninger. Brug af rigtige (original eller produktions) data virker indlysende, men er ikke tilladt i udviklings-, test- og acceptfasen på grund af (privatlivs)forskrifter. Syntho sikrer, at du har det bedst mulige alternativ som testdata, så du kan levere topmoderne løsninger:.

DTAP testdata
Udfordringer

Nøgleudfordringer med at få dine testdata rigtige:

Alternative "løsninger" introducerer vigtige udfordringer med at få dine testdata rigtigt:

Vores løsning

Skab en digital tvilling med kunstig intelligens

Syntetisk data tvillinggenerering

Vi efterligner dine (følsomme) originale data med en AI-algoritme til at generere en syntetisk datatvilling. Dette giver dig mulighed for at teste og udvikle med en AI-genereret syntetisk testdatatvilling for at levere state-of-the-art løsninger med:

Forretningsværdi

Test og udvikl med testdata på næste niveau for at levere state-of-the-art softwareløsninger!

DTAP-testdata med ai-genereret syntetisk datatvilling

gruppe mennesker smilende

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!