आमतौर पर, मोबाइल ऐप, क्लाइंट पोर्टल, सीआरएम सिस्टम आदि जैसे सॉफ़्टवेयर समाधान वाले संगठनों के पास एक चरणबद्ध वितरण दृष्टिकोण होता है जिसमें विकास, परीक्षण, स्वीकृति और उत्पादन (डीटीएपी) चक्र शामिल होता है। इस तरह के दृष्टिकोण के लिए मूल्य चालक काम की गुणवत्ता को बढ़ा रहे हैं, समय-समय पर बाजार को छोटा कर रहे हैं और डेवलपर्स और विकास टीमों के बीच सहयोग को बढ़ा रहे हैं।
प्रतिनिधि डेटा के साथ परीक्षण और विकास आवश्यक है। मूल उत्पादन डेटा का उपयोग स्पष्ट लगता है, लेकिन विकास, परीक्षण और स्वीकृति चरणों में (गोपनीयता) नियमों के कारण इसकी अनुमति नहीं है। वैकल्पिक परीक्षण डेटा समाधान व्यावसायिक तर्क और संदर्भात्मक अखंडता को संरक्षित करने में सक्षम नहीं हैं।
व्यावसायिक खुफिया और उन्नत विश्लेषिकी समाधान विकसित करने की दिशा में कदम उठाते समय, प्रतिनिधि डेटा जो उत्पादन-जैसे डेटा के रूप में कार्य करता है, महत्वपूर्ण है। क्यों? गारबेज-इन = गारबेज-आउट और खराब गुणवत्ता वाले डेटा के परिणामस्वरूप खराब गुणवत्ता वाले मॉडल होंगे। यह ठीक वैसा नहीं है जैसा आप चाहते हैं।
विकास, परीक्षण और स्वीकृति चरणों में अनुरूप उत्पादन-जैसे डेटा की आवश्यकता होती है
क्लासिक वैकल्पिक परीक्षण डेटा समाधान (जैसे गुमनामी, मास्किंग, पांव मारना, एकत्रीकरण आदि) व्यावसायिक तर्क को संरक्षित नहीं करते हैं, उत्पादन डेटा ही एकमात्र समाधान है जो कई संगठन व्यावसायिक खुफिया और उन्नत विश्लेषण समाधानों के विकास के लिए देखते हैं।
नतीजतन, व्यापार खुफिया और उन्नत विश्लेषण समाधान विकसित करने के क्षेत्र में मूल्यवान डीटीएपी चक्र अभी तक मौजूद नहीं है। यह दुर्भाग्यपूर्ण है, क्योंकि परिकल्पना, परीक्षण और त्रुटि की खोज करना और संख्याओं को तोड़ना अगले स्तर के समाधान देने के लिए मूल्यवान है। अंतहीन चर्चा करने के विकल्प के रूप में, सिंथो यहां समाधान के साथ है।
हम सिंथेटिक डेटा ट्विन उत्पन्न करने के लिए एआई एल्गोरिदम के साथ आपके (संवेदनशील) उत्पादन वातावरण की नकल करते हैं। यह आपको अत्याधुनिक तकनीकी समाधान देने के लिए एआई जेनरेटेड सिंथेटिक डेटा ट्विन के साथ परीक्षण और विकसित करने की अनुमति देता है।
चूंकि डेटा गुणवत्ता एआई के साथ संरक्षित है, इसलिए उत्पन्न सिंथेटिक डेटा ट्विन का उपयोग मूल डेटा के रूप में किया जा सकता है, यहां तक कि व्यावसायिक खुफिया और उन्नत विश्लेषण कार्यों के लिए भी। नतीजतन, आप क्लासिक परीक्षण डेटा "समाधान" की डेटा गुणवत्ता चुनौतियों को दूर करने में सक्षम हैं। इसलिए, आपके पास आपका होगा end-to-end विकास, परीक्षण, स्वीकृति और उत्पादन (डीटीएपी) चक्र आपके पूरे संगठन के लिए व्यावसायिक खुफिया और उन्नत विश्लेषण कार्यों के लिए भी तैयार है।
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