DTAP generado por IA. ¿Su ventanilla única para la entrega de todas las soluciones tecnológicas?
Por lo general, las organizaciones con soluciones de software, como aplicaciones móviles, portales de clientes, sistemas CRM, etc., tienen un enfoque de entrega por etapas que contiene el ciclo de desarrollo, prueba, aceptación y producción (DTAP). Los impulsores de valor para este enfoque están mejorando la calidad del trabajo, acortando el tiempo de comercialización e impulsando las colaboraciones entre desarrolladores y equipos de desarrollo.
Las pruebas y el desarrollo con datos representativos son esenciales. El uso de datos de producción originales parece obvio, pero no está permitido debido a las regulaciones (de privacidad) en las etapas de desarrollo, prueba y aceptación. Las soluciones de datos de prueba alternativas no pueden preservar la lógica empresarial ni la integridad referencial.
¿Por qué no vemos un enfoque DTAP (todavía) en el desarrollo de inteligencia empresarial y soluciones analíticas avanzadas?
Al dar el paso hacia el desarrollo de inteligencia empresarial y soluciones analíticas avanzadas, los datos representativos que actúan como datos de producción son cruciales. ¿Por qué? Entrada de basura = salida de basura y los datos de mala calidad darán como resultado modelos de mala calidad. Esto no es exactamente lo que quieres.
Se necesitan datos similares a los de producción en las etapas de desarrollo, prueba y aceptación
Dado que las soluciones clásicas de datos de prueba alternativos (como anonimización, enmascaramiento, codificación, agregación, etc.) no conservan la lógica empresarial, los datos de producción son las únicas soluciones que muchas organizaciones ven para el desarrollo de inteligencia empresarial y soluciones analíticas avanzadas.
En consecuencia, el valioso ciclo DTAP aún no está presente en el área de desarrollo de inteligencia empresarial y soluciones analíticas avanzadas. Esto es lamentable, porque explorar hipótesis, prueba y error y descifrar los números es valioso para ofrecer soluciones de siguiente nivel. Como alternativa a tener discusiones interminables, Syntho está aquí con soluciones.
nuestra solución
Cree un gemelo digital de su entorno de producción con IA
Imitamos su entorno de producción (sensible) con un algoritmo de IA para generar un gemelo de datos sintéticos. Esto le permite probar y desarrollar con un gemelo de datos sintéticos generado por IA para ofrecer soluciones tecnológicas de vanguardia.
- Datos de prueba de alta calidad con lógica empresarial preservada
- Datos de prueba de alta calidad con integridad referencial preservada
- Generación de datos fácil y rápida con IA de última generación
- Datos de prueba optimizados para pruebas de casos extremos
- Genere nuevos datos de prueba para nuevas funciones, cuando aún no tenga datos
El futuro de DTAP
Su ciclo DTAP listo para inteligencia empresarial y análisis avanzado
Como la calidad de los datos se conserva con IA, el gemelo de datos sintéticos generado se puede utilizar como si fueran datos originales, incluso para tareas de inteligencia empresarial y análisis avanzado. En consecuencia, puede superar los desafíos de calidad de datos de las "soluciones" de datos de prueba clásicas. Por lo tanto, tendrá su end-to-end El ciclo de desarrollo, prueba, aceptación y producción (DTAP) también está listo para tareas de inteligencia comercial y análisis avanzado para toda su organización.
Valor de negocio
El valor de tener un enfoque DTAP listo para la empresa
- Apto para todas las soluciones tecnológicas
- Adecuado para todas las verticales comerciales
- Mejorar la calidad general de las pruebas, el desarrollo y la entrega
- Puntajes de NPS más altos y un recorrido del cliente mejorado
- Sea más inteligente que la competencia
- Libere más rápido y acorte el tiempo de comercialización
- Reduce errores y clientes potencialmente insatisfechos
- Minimice los ciclos de nuevas pruebas
Los datos son sintéticos, ¡pero nuestro equipo es real!
Póngase en contacto con Syntho ¡y uno de nuestros expertos se pondrá en contacto contigo a la velocidad de la luz para explorar el valor de los datos sintéticos!