AI kui DTAP. Toko siji-mandeg kanggo pangiriman kabeh solusi teknologi?
Biasane, organisasi sing duwe solusi piranti lunak, kayata aplikasi seluler, portal klien, sistem CRM, lsp, duwe pendekatan pangiriman bertahap sing ngemot siklus pangembangan, pangujian, panrima lan produksi (DTAP). Pemacu nilai kanggo pendekatan kasebut yaiku ningkatake kualitas kerja, nyepetake wektu menyang pasar lan ningkatake kolaborasi antarane pangembang lan tim pangembangan.
Tes lan pangembangan kanthi data perwakilan penting. Nggunakake data produksi asli katon ketok, nanging ora diijini amarga (privasi) peraturan ing pembangunan, test lan acceptance orane tumrap sekolah. Solusi data tes alternatif ora bisa njaga logika bisnis lan integritas referensial.
Napa kita ora weruh pendekatan DTAP (durung) ing pangembangan intelijen bisnis lan solusi analytics canggih?
Nalika nggawe langkah kanggo ngembangake solusi intelijen bisnis lan analisis canggih, data perwakilan sing tumindak minangka data kaya produksi penting banget. Kenging punapa? Garbage-in = sampah-metu lan data kualitas ala bakal nyebabake model kualitas ala. Iki pancen dudu sing dikarepake.
Data kaya produksi sing cocog dibutuhake ing tahap pangembangan, tes lan ditampa
Minangka solusi data tes alternatif klasik (kaya anonimisasi, masking, scrambling, aggregation etc.) ora ngreksa logika bisnis, data produksi mung solusi sing akeh organisasi ndeleng kanggo pangembangan intelijen bisnis lan solusi analytics majeng.
Akibate, siklus DTAP sing terkenal durung ana ing babagan ngembangake intelijen bisnis lan solusi analitik canggih. Iki apes, amarga njelajah hipotesis, nyoba & kesalahan lan mecah angka kasebut penting kanggo menehi solusi tingkat sabanjure. Minangka alternatif kanggo diskusi tanpa wates, Syntho ana ing kene kanthi solusi.
Solusi kita
Gawe kembar digital lingkungan produksi sampeyan kanthi AI
Kita niru lingkungan produksi (sensitif) sampeyan kanthi algoritma AI kanggo ngasilake kembar data sintetik. Iki ngidini sampeyan nyoba lan ngembangake kembar data sintetik sing digawe AI kanggo menehi solusi teknologi paling canggih.
- Data tes kualitas dhuwur kanthi logika bisnis sing dijaga
- Data uji kualitas dhuwur kanthi integritas referensial sing dijaga
- Generasi data sing gampang lan cepet kanthi AI sing canggih
- Data tes sing dioptimalake kanggo uji coba kasus
- Gawe data tes anyar kanggo fitur anyar, nalika durung duwe data
Masa depan DTAP
Siklus DTAP sampeyan siap kanggo intelijen bisnis lan analitik lanjutan
Amarga kualitas data dilestarekake karo AI, kembar data sintetik sing digawe bisa digunakake kaya-kaya data asli, sanajan kanggo tugas intelijen bisnis lan analisis lanjut. Akibate, sampeyan bisa ngatasi tantangan kualitas data saka data tes klasik "solusi. Mulane, sampeyan bakal duwe end-to-end siklus pembangunan, testing, acceptance lan produksi (DTAP) uga siap kanggo intelijen bisnis lan tugas analytics majeng kanggo kabeh organisasi.
Nilai bisnis
Nilai duwe pendekatan DTAP siap perusahaan
- Cocog kanggo kabeh solusi teknologi
- Cocog kanggo kabeh vertikal bisnis
- Nambah kualitas tes, pangembangan lan pangiriman sakabèhé
- Skor NPS sing luwih dhuwur lan perjalanan pelanggan sing luwih apik
- Dadi luwih pinter tinimbang kompetisi
- Rilis luwih cepet lan nyepetake wektu kanggo pasar
- Nyuda kewan omo lan pelanggan sing ora seneng
- Nyilikake siklus tes maneh
Data iku sintetis, nanging tim kita nyata!
Hubungi Syntho lan salah sawijining pakar kita bakal sesambungan karo sampeyan kanthi cepet kanggo njelajah nilai data sintetik!