AI-ն առաջացրել է DTAP: Ձեր միակողմանի խանութը բոլոր տեխնոլոգիական լուծումների առաքման համար:
Սովորաբար, ծրագրային լուծումներ ունեցող կազմակերպությունները, ինչպիսիք են բջջային հավելվածները, հաճախորդների պորտալները, CRM համակարգերը և այլն, ունեն առաքման փուլային մոտեցում, որը պարունակում է մշակման, փորձարկման, ընդունման և արտադրության (DTAP) ցիկլը: Նման մոտեցման արժեքային շարժիչ ուժերն են՝ բարձրացնում է աշխատանքի որակը, կրճատում է շուկա դուրս գալու ժամանակը և խթանում համագործակցությունը ծրագրավորողների և մշակողների թիմերի միջև:
Թեստավորումն ու մշակումը ներկայացուցչական տվյալներով կարևոր է: Արտադրության բնօրինակ տվյալների օգտագործումը ակնհայտ է թվում, բայց չի թույլատրվում մշակման, փորձարկման և ընդունման փուլերում (գաղտնիության) կանոնակարգերի պատճառով: Փորձարկման տվյալների այլընտրանքային լուծումներն ի վիճակի չեն պահպանել բիզնեսի տրամաբանությունը և ուղղորդման ամբողջականությունը:
Ինչու՞ մենք չենք տեսնում DTAP մոտեցում (դեռևս) բիզնես հետախուզության և առաջադեմ վերլուծական լուծումների մշակման մեջ:
Գործարար ինտելեկտի և առաջադեմ վերլուծական լուծումների զարգացմանն ուղղված քայլ կատարելիս չափազանց կարևոր է ներկայացուցչական տվյալները, որոնք գործում են որպես արտադրության նման տվյալներ: Ինչո՞ւ։ Աղբի մուտքագրում = աղբից դուրս և վատ որակի տվյալները կհանգեցնեն վատ որակի մոդելների: Սա հենց այն չէ, ինչ ցանկանում եք:
Մշակման, փորձարկման և ընդունման փուլերում անհրաժեշտ են համապատասխան արտադրության նման տվյալներ
Քանի որ դասական այլընտրանքային թեստային տվյալների լուծումները (օրինակ՝ անանունացում, քողարկում, խառնաշփոթ, համախմբում և այլն) չեն պահպանում բիզնեսի տրամաբանությունը, արտադրության տվյալները միակ լուծումներն են, որոնք շատ կազմակերպություններ տեսնում են բիզնես ինտելեկտի և առաջադեմ վերլուծական լուծումների զարգացման համար:
Հետևաբար, արժեքավոր DTAP ցիկլը դեռևս առկա չէ բիզնես ինտելեկտի և առաջադեմ վերլուծական լուծումների մշակման ոլորտում: Սա ցավալի է, քանի որ վարկածների, փորձերի և սխալների ուսումնասիրությունը և թվերը կոտրելը արժեքավոր է հաջորդ մակարդակի լուծումներ տալու համար: Որպես անվերջ քննարկումների այլընտրանք՝ Syntho-ն այստեղ է լուծումներով:
Մեր լուծումը
Ստեղծեք ձեր արտադրական միջավայրի թվային երկվորյակը AI-ի միջոցով
Մենք ընդօրինակում ենք ձեր (զգայուն) արտադրական միջավայրը AI ալգորիթմով՝ սինթետիկ տվյալների երկվորյակ ստեղծելու համար: Սա թույլ է տալիս փորձարկել և զարգացնել արհեստական ինտելեկտի ստեղծած սինթետիկ տվյալների կրկնակի միջոցով՝ ժամանակակից տեխնոլոգիական լուծումներ մատուցելու համար:
- Բարձրորակ թեստային տվյալներ պահպանված բիզնես տրամաբանությամբ
- Բարձրորակ թեստային տվյալներ՝ պահպանված հղումային ամբողջականությամբ
- Հեշտ և արագ տվյալների ստեղծում գերժամանակակից AI- ով
- Օպտիմիզացված փորձարկման տվյալներ ծայրամասային փորձարկման համար
- Ստեղծեք փորձարկման նոր տվյալներ նոր գործառույթների համար, երբ դեռ տվյալներ չունեք
DTAP-ի ապագան
Ձեր DTAP ցիկլը պատրաստ է բիզնեսի հետախուզության և առաջադեմ վերլուծությունների համար
Քանի որ տվյալների որակը պահպանվում է արհեստական ինտելեկտի միջոցով, գեներացված սինթետիկ տվյալների երկվորյակը կարող է օգտագործվել որպես օրիգինալ տվյալներ, նույնիսկ բիզնես հետախուզության և առաջադեմ վերլուծական առաջադրանքների համար: Հետևաբար, դուք կարող եք հաղթահարել դասական թեստային տվյալների «լուծումների» տվյալների որակի մարտահրավերները: Հետեւաբար, դուք կունենաք ձեր end-to-end զարգացման, փորձարկման, ընդունման և արտադրության (DTAP) ցիկլը նույնպես պատրաստ է ձեր ամբողջ կազմակերպության համար բիզնես հետախուզության և առաջադեմ վերլուծական առաջադրանքների համար:
Բիզնեսի արժեքը
Ձեռնարկությանը պատրաստ DTAP մոտեցման արժեքը
- Հարմար է բոլոր տեխնոլոգիական լուծումների համար
- Հարմար է բոլոր բիզնես ուղղահայաց համար
- Բարելավել ընդհանուր թեստի, զարգացման և առաքման որակը
- NPS-ի ավելի բարձր միավորներ և հաճախորդների բարելավված ճանապարհորդություն
- Եղեք ավելի խելացի, քան մրցակիցը
- Թողարկեք ավելի արագ և կրճատեք շուկայի ժամանակը
- Նվազեցնում է սխալները և պոտենցիալ դժգոհ հաճախորդներին
- Նվազագույնի հասցրեք վերստուգման ցիկլերը
Տվյալները սինթետիկ են, բայց մեր թիմն իրական է:
Կապվեք Syntho- ի հետ և մեր փորձագետներից մեկը լույսի արագությամբ կկապվի ձեզ հետ՝ ուսումնասիրելու սինթետիկ տվյալների արժեքը: