هوش مصنوعی DTAP را تولید کرد. فروشگاه تک مرحله ای شما برای ارائه همه راه حل های فنی؟

به طور معمول، سازمان‌هایی که دارای راه‌حل‌های نرم‌افزاری هستند، مانند برنامه‌های تلفن همراه، پورتال‌های مشتری، سیستم‌های CRM و غیره، یک رویکرد تحویل مرحله‌ای دارند که شامل چرخه توسعه، آزمایش، پذیرش و تولید (DTAP) است. محرک‌های ارزش برای چنین رویکردی، افزایش کیفیت کار، کوتاه کردن زمان ورود به بازار و تقویت همکاری‌ها بین توسعه‌دهندگان و تیم‌های توسعه است.

آزمایش و توسعه با داده های نماینده ضروری است. استفاده از داده های تولید اصلی بدیهی به نظر می رسد، اما به دلیل قوانین (حریم خصوصی) در مراحل توسعه، آزمایش و پذیرش مجاز نیست. راه حل های جایگزین داده های آزمایشی قادر به حفظ منطق تجاری و یکپارچگی ارجاعی نیستند. 

داده های تست DTAP

چرا ما (هنوز) رویکرد DTAP را در توسعه هوش تجاری و راه حل های تحلیلی پیشرفته نمی بینیم؟

هنگام برداشتن گام به سمت توسعه هوش تجاری و راه حل های تجزیه و تحلیل پیشرفته، داده هایی که به عنوان داده های تولیدی عمل می کنند بسیار مهم است. چرا؟ Garbage-in = زباله‌ها و داده‌های با کیفیت بد منجر به مدل‌های با کیفیت بد می‌شود. این دقیقاً آن چیزی نیست که شما می خواهید.

داده های مشابه تولید در مراحل توسعه، آزمایش و پذیرش مورد نیاز است

از آنجایی که راه‌حل‌های داده‌های آزمایشی جایگزین کلاسیک (مانند ناشناس‌سازی، پوشاندن، تقلب، تجمیع و غیره) منطق کسب‌وکار را حفظ نمی‌کنند، داده‌های تولید تنها راه‌حل‌هایی هستند که بسیاری از سازمان‌ها برای توسعه هوش تجاری و راه‌حل‌های تحلیلی پیشرفته مشاهده می‌کنند.

در نتیجه، چرخه ارزشمند DTAP هنوز در زمینه توسعه هوش تجاری و راه حل های تحلیلی پیشرفته وجود ندارد. این مایه تاسف است، زیرا کاوش در فرضیه، آزمون و خطا و شکستن اعداد برای ارائه راه حل های سطح بعدی ارزشمند است. به‌عنوان جایگزینی برای بحث‌های بی‌پایان، Syntho با راه‌حل‌هایی در اینجا است.

راه حل ما

با هوش مصنوعی یک دوقلوی دیجیتالی از محیط تولید خود ایجاد کنید

نسل دوقلو داده مصنوعی

ما محیط تولید (حساس) شما را با الگوریتم هوش مصنوعی تقلید می کنیم تا یک داده مصنوعی تولید کنیم. این به شما امکان می‌دهد با داده‌های مصنوعی دوقلو تولید شده توسط هوش مصنوعی آزمایش و توسعه دهید تا راه‌حل‌های فنی پیشرفته را ارائه دهید.

آینده DTAP

چرخه DTAP شما برای هوش تجاری و تجزیه و تحلیل پیشرفته آماده است

از آنجایی که کیفیت داده‌ها با هوش مصنوعی حفظ می‌شود، داده‌های مصنوعی تولید شده را می‌توان به‌گونه‌ای استفاده کرد که گویی داده‌های اصلی هستند، حتی برای هوش تجاری و کارهای تحلیلی پیشرفته. در نتیجه، شما می‌توانید بر چالش‌های کیفیت داده‌های «راه‌حل‌های» داده‌های آزمون کلاسیک غلبه کنید. بنابراین، شما خود را خواهید داشت end-to-end چرخه توسعه، آزمایش، پذیرش و تولید (DTAP) همچنین برای کارهای هوش تجاری و تجزیه و تحلیل پیشرفته برای کل سازمان شما آماده است.

DTAP سازمانی
ارزش تجاری

ارزش داشتن رویکرد DTAP آماده سازمانی

داده های تست DTAP با داده های مصنوعی دوقلو تولید شده توسط او

گروهی از مردم که لبخند می زنند

داده ها مصنوعی هستند، اما تیم ما واقعی است!

با سینتو تماس بگیرید و یکی از کارشناسان ما با سرعت نور با شما تماس می گیرد تا ارزش داده های مصنوعی را کشف کند!