Tekoälyn tuottama DTAP. Keskitetty palvelupiste kaikkien teknisten ratkaisujen toimittamiseen?
Tyypillisesti organisaatioilla, joilla on ohjelmistoratkaisuja, kuten mobiilisovelluksia, asiakasportaaleja, CRM-järjestelmiä jne., on vaiheittainen toimitustapa, joka sisältää kehitys-, testaus-, hyväksymis- ja tuotantosyklin (DTAP). Arvoajurit tällaiselle lähestymistavalle ovat työn laadun parantaminen, markkinoilletuloajan lyhentäminen sekä kehittäjien ja kehitystiimien välisen yhteistyön lisääminen.
Testaus ja kehittäminen edustavalla tiedolla on välttämätöntä. Alkuperäisten tuotantotietojen käyttäminen näyttää itsestään selvältä, mutta se ei ole sallittua kehitys-, testaus- ja hyväksymisvaiheiden (yksityisyyden) säännösten vuoksi. Vaihtoehtoiset testidataratkaisut eivät pysty säilyttämään liiketoimintalogiikkaa ja viittauksen eheyttä.
Miksi emme näe (vielä) DTAP-lähestymistapaa liiketoimintatiedon ja edistyneiden analytiikkaratkaisujen kehittämisessä?
Kun otetaan askel kohti liiketoimintatiedon ja edistyneiden analytiikkaratkaisujen kehittämistä, tuotannon kaltaisena datana toimiva edustava data on ratkaisevan tärkeää. Miksi? Roska sisään = roskat pois ja huonolaatuiset tiedot johtavat huonolaatuisiin malleihin. Tämä ei ole juuri sitä, mitä haluat.
Kehitys-, testaus- ja hyväksymisvaiheessa tarvitaan vaatimustenmukaista tuotantomaista dataa
Koska perinteiset vaihtoehtoiset testidataratkaisut (kuten anonymisointi, peittäminen, sekoitus, yhdistäminen jne.) eivät säilytä liiketoimintalogiikkaa, tuotantodata on ainoa ratkaisu, jonka monet organisaatiot näkevät liiketoimintatiedon ja edistyneiden analytiikkaratkaisujen kehittämiseen.
Näin ollen arvokasta DTAP-sykliä ei vielä ole olemassa liiketoimintatiedon ja edistyneiden analytiikkaratkaisujen kehittämisen alueella. Tämä on valitettavaa, koska hypoteesien, yrityksen ja erehdyksen tutkiminen ja lukujen murtaminen on arvokasta seuraavan tason ratkaisujen aikaansaamiseksi. Vaihtoehtona loputtomille keskusteluille, Syntho tarjoaa ratkaisuja.
Ratkaisumme
Luo tuotantoympäristöösi digitaalinen kaksosten tekoäly
Jäljittelemme (herkkää) tuotantoympäristöäsi tekoälyalgoritmilla synteettisen datakaksion luomiseksi. Tämän avulla voit testata ja kehittää tekoälyn luoman synteettisen datan kaksoiskappaleen avulla tarjotaksesi huippuluokan teknisiä ratkaisuja.
- Laadukas testidata säilytetyllä liiketoimintalogiikalla
- Laadukkaat testitiedot, joissa viite eheys on säilynyt
- Helppo ja nopea tiedon luominen huipputeknologian avulla
- Optimoidut testitiedot reunan testaamiseen
- Luo uusia testitietoja uusille ominaisuuksille, kun sinulla ei vielä ole tietoja
DTAP:n tulevaisuus
DTAP-syklisi valmis liiketoimintatiedon ja edistyneen analytiikan käyttöön
Koska tietojen laatu säilyy tekoälyn avulla, luotua synteettistä datakaksosta voidaan käyttää ikään kuin se olisi alkuperäistä dataa, jopa business intelligence- ja edistyneisiin analytiikkatehtäviin. Näin ollen pystyt voittamaan klassisten testidataratkaisujen tiedonlaadun haasteet. Siksi saat omasi end-to-end kehitys-, testaus-, hyväksymis- ja tuotantosykli (DTAP) valmiina myös liiketoimintatiedon ja edistyneiden analytiikkatehtävien suorittamiseen koko organisaatiossasi.
Yritysarvo
Yrityksen valmiin DTAP-lähestymistavan arvo
- Sopii kaikkiin teknisiin ratkaisuihin
- Sopii kaikille yritystoimialoille
- Parantaa testauksen, kehityksen ja toimituksen laatua
- Korkeammat NPS-pisteet ja parannettu asiakasmatka
- Ole fiksumpi kuin kilpailija
- Vapauta nopeammin ja lyhennä markkinoille tuloaikaa
- Vähentää virheitä ja mahdollisesti tyytymättömiä asiakkaita
- Minimoi uusintatestijaksot
Data on synteettistä, mutta tiimimme on todellinen!
Ota yhteyttä Synthoon ja yksi asiantuntijoistamme ottaa sinuun yhteyttä valon nopeudella selvittääkseen synteettisen datan arvon!