AI által generált DTAP. Egyablakos ügyintézés az összes technológiai megoldáshoz?
A szoftveres megoldásokkal, például mobilalkalmazásokkal, ügyfélportálokkal, CRM-rendszerekkel stb. rendelkező szervezetek általában szakaszos szállítási megközelítést alkalmaznak, amely tartalmazza a fejlesztési, tesztelési, elfogadási és gyártási (DTAP) ciklust. Az ilyen megközelítés értékhajtóereje a munka minőségének javítása, a piacra jutás idő lerövidítése, valamint a fejlesztők és a fejlesztői csapatok közötti együttműködés fokozása.
A reprezentatív adatokkal végzett tesztelés és fejlesztés elengedhetetlen. Az eredeti gyártási adatok használata kézenfekvőnek tűnik, de a fejlesztési, tesztelési és elfogadási szakaszban érvényes (adatvédelmi) szabályozások miatt nem megengedett. Az alternatív tesztadatok megoldásai nem képesek megőrizni az üzleti logikát és a hivatkozási integritást.
Miért nem látunk (még) DTAP megközelítést az üzleti intelligencia és a fejlett analitikai megoldások fejlesztésében?
Az üzleti intelligencia és a fejlett analitikai megoldások fejlesztése felé tett lépés során a termeléshez hasonló adatként működő reprezentatív adatok kulcsfontosságúak. Miért? Garbage-in = szemétkihelyezés és rossz minőségű adatok rossz minőségű modelleket eredményeznek. Ez pontosan nem az, amit akarsz.
A fejlesztési, tesztelési és átvételi szakaszban megfelelő gyártási jellegű adatokra van szükség
Mivel a klasszikus alternatív tesztadat-megoldások (például anonimizálás, maszkolás, kódolás, aggregáció stb.) nem őrzik meg az üzleti logikát, a termelési adatok az egyetlen megoldás, amelyet sok szervezet lát az üzleti intelligencia és a fejlett elemzési megoldások fejlesztésére.
Ebből következően az értékes DTAP ciklus még nincs jelen az üzleti intelligencia és a fejlett analitikai megoldások fejlesztésének területén. Ez sajnálatos, mert a hipotézisek, a próba és hiba feltárása és a számok feltörése értékes a következő szintű megoldások megvalósításához. A végtelen viták alternatívájaként a Syntho megoldásokat kínál.
Megoldásunk
Hozzon létre egy digitális ikertestvért a termelési környezetből a mesterséges intelligencia segítségével
Az Ön (érzékeny) termelési környezetét utánozzuk egy mesterséges intelligencia algoritmussal, hogy szintetikus adatikereket generáljunk. Ez lehetővé teszi a mesterséges intelligencia által generált szintetikus adatiker tesztelését és fejlesztését a legkorszerűbb technológiai megoldások biztosítása érdekében.
- Kiváló minőségű tesztadatok megőrzött üzleti logikával
- Kiváló minőségű vizsgálati adatok megőrzött hivatkozási integritással
- Egyszerű és gyors adatgenerálás a legkorszerűbb AI segítségével
- Optimalizált tesztadatok a szélső tok teszteléséhez
- Hozzon létre új tesztadatokat az új funkciókhoz, ha még nem rendelkezik adatokkal
A DTAP jövője
Az Ön DTAP ciklusa készen áll az üzleti intelligencia és a fejlett analitika használatára
Mivel az AI megőrzi az adatminőséget, a generált szintetikus adatiker eredeti adatként használható még üzleti intelligencia és fejlett elemzési feladatokhoz is. Következésképpen Ön képes leküzdeni a klasszikus tesztadat-megoldások adatminőségi kihívásait. Ezért meglesz a saját end-to-end fejlesztési, tesztelési, elfogadási és gyártási (DTAP) ciklus, amely készen áll az üzleti intelligencia és a fejlett elemzési feladatok elvégzésére az egész szervezet számára.
Üzleti érték
A vállalati DTAP megközelítés értéke
- Minden műszaki megoldáshoz alkalmas
- Alkalmas minden üzleti ágazathoz
- Javítsa az általános tesztelési, fejlesztési és szállítási minőséget
- Magasabb NPS-pontszámok és továbbfejlesztett ügyfélút
- Légy okosabb, mint a versenytárs
- Engedje fel gyorsabban, és rövidítse le a forgalomba hozatali időt
- Csökkenti a hibákat és a potenciálisan boldogtalan ügyfelek számát
- Minimalizálja az újratesztelési ciklusokat
Az adatok szintetikusak, de a mi csapatunk valódi!
Lépjen kapcsolatba Syntho -val és egyik szakértőnk fénysebességgel felveszi Önnel a kapcsolatot, hogy feltárja a szintetikus adatok értékét!