AI-მ შექმნა DTAP. თქვენი ერთი ფანჯრის მაღაზია ყველა ტექნიკური გადაწყვეტის მიწოდებისთვის?
როგორც წესი, პროგრამული გადაწყვეტილებების მქონე ორგანიზაციებს, როგორიცაა მობილური აპლიკაციები, კლიენტის პორტალები, CRM სისტემები და ა.შ., აქვთ მიწოდების ეტაპობრივი მიდგომა, რომელიც შეიცავს განვითარების, ტესტირების, მიღებისა და წარმოების (DTAP) ციკლს. ასეთი მიდგომის ღირებულების მამოძრავებელი ძალა აუმჯობესებს სამუშაოს ხარისხს, ამცირებს ბაზარზე გასვლის დროს და აძლიერებს თანამშრომლობას დეველოპერებსა და დეველოპერ გუნდებს შორის.
ტესტირება და განვითარება წარმომადგენლობითი მონაცემებით აუცილებელია. ორიგინალური წარმოების მონაცემების გამოყენება აშკარად ჩანს, მაგრამ დაუშვებელია (კონფიდენციალურობის) რეგულაციების გამო განვითარების, ტესტირებისა და მიღების ეტაპებზე. ტესტის მონაცემთა ალტერნატიული გადაწყვეტილებები ვერ შეინარჩუნებს ბიზნეს ლოგიკას და რეფერენციალურ მთლიანობას.
რატომ ვერ ვხედავთ DTAP მიდგომას (ჯერჯერობით) ბიზნეს დაზვერვისა და მოწინავე ანალიტიკური გადაწყვეტილებების შემუშავებაში?
ბიზნეს ინტელექტისა და მოწინავე ანალიტიკური გადაწყვეტილებების განვითარებისკენ გადადგმული ნაბიჯის გადადგმისას, გადამწყვეტი მნიშვნელობა აქვს წარმომადგენლობით მონაცემებს, რომლებიც მოქმედებს როგორც წარმოების მსგავსი მონაცემები. რატომ? Garbage-in = ნაგვის ამოღება და ცუდი ხარისხის მონაცემები გამოიწვევს ცუდი ხარისხის მოდელებს. ეს არ არის ზუსტად ის, რაც შენ გინდა.
შემუშავების, ტესტირებისა და მიღების ეტაპებზე საჭიროა წარმოების მსგავსი მონაცემები
იმის გამო, რომ კლასიკური ალტერნატიული ტესტის მონაცემთა გადაწყვეტილებები (როგორიცაა ანონიმიზაცია, შენიღბვა, შერწყმა, აგრეგაცია და ა.შ.) არ ინარჩუნებს ბიზნეს ლოგიკას, წარმოების მონაცემები არის ერთადერთი გადაწყვეტა, რომელსაც მრავალი ორგანიზაცია ხედავს ბიზნეს ინტელექტისა და მოწინავე ანალიტიკური გადაწყვეტილებების განვითარებისთვის.
შესაბამისად, ღირებული DTAP ციკლი ჯერ არ არის წარმოდგენილი ბიზნეს ინტელექტისა და მოწინავე ანალიტიკური გადაწყვეტილებების შემუშავების სფეროში. ეს სამწუხაროა, რადგან ჰიპოთეზის, ცდისა და შეცდომის შესწავლა და რიცხვების გატეხვა ღირებულია შემდეგი დონის გადაწყვეტილებების მისაღებად. როგორც გაუთავებელი დისკუსიების ალტერნატივა, Syntho აქ არის გადაწყვეტილებებით.
ჩვენი გამოსავალი
შექმენით თქვენი საწარმოო გარემოს ციფრული ტყუპი AI-ით
ჩვენ ვაბაძავთ თქვენს (სენსიტიურ) საწარმოო გარემოს ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმით სინთეტიკური მონაცემების ტყუპი გენერირებისთვის. ეს საშუალებას გაძლევთ შეამოწმოთ და განავითაროთ ხელოვნური ინტელექტის გენერირებული სინთეზური მონაცემების ტყუპი, რათა უზრუნველყოთ უახლესი ტექნიკური გადაწყვეტილებები.
- მაღალი ხარისხის ტესტის მონაცემები დაცული ბიზნეს ლოგიკით
- მაღალი ხარისხის ტესტის მონაცემები დაცული რეფერენციული მთლიანობით
- მონაცემთა მარტივი და სწრაფი წარმოება უახლესი ხელოვნური ინტელექტით
- ოპტიმიზირებული ტესტის მონაცემები ზღვარის შემთხვევის შესამოწმებლად
- შექმენით ახალი ტესტის მონაცემები ახალი მახასიათებლებისთვის, როდესაც ჯერ არ გაქვთ მონაცემები
DTAP-ის მომავალი
თქვენი DTAP ციკლი მზად არის ბიზნეს დაზვერვისთვის და მოწინავე ანალიტიკისთვის
იმის გამო, რომ მონაცემთა ხარისხი შენარჩუნებულია ხელოვნური ინტელექტის საშუალებით, გენერირებული სინთეზური მონაცემების ტყუპი შეიძლება გამოყენებულ იქნას ისე, თითქოს ეს ორიგინალური მონაცემებია, თუნდაც საქმიანი ინტელექტისა და ანალიტიკის მოწინავე ამოცანებისთვის. შესაბამისად, თქვენ შეძლებთ გადალახოთ მონაცემთა ხარისხის გამოწვევები კლასიკური ტესტის მონაცემთა „გადაწყვეტილებების“. ამიტომ გექნებათ თქვენი end-to-end განვითარების, ტესტირების, მიღებისა და წარმოების (DTAP) ციკლი ასევე მზად არის ბიზნეს დაზვერვისა და მოწინავე ანალიტიკური ამოცანების შესასრულებლად მთელი თქვენი ორგანიზაციისთვის.
ბიზნეს ღირებულება
საწარმოს მზა DTAP მიდგომის მნიშვნელობა
- შესაფერისია ყველა ტექნიკური გადაწყვეტისთვის
- შესაფერისია ყველა ბიზნეს ვერტიკალისთვის
- გააუმჯობესოს საერთო ტესტირება, განვითარება და მიწოდების ხარისხი
- უმაღლესი NPS ქულები და გაუმჯობესებული მომხმარებლის მოგზაურობა
- იყავით უფრო ჭკვიანი ვიდრე კონკურენცია
- გამოუშვით უფრო სწრაფად და შეამცირეთ დრო ბაზარზე
- ამცირებს შეცდომებს და პოტენციურად უკმაყოფილო კლიენტებს
- ხელახალი ტესტირების ციკლების მინიმუმამდე შემცირება
მონაცემები სინთეტიკურია, მაგრამ ჩვენი გუნდი რეალურია!
დაუკავშირდით სინტოს და ჩვენი ერთ -ერთი ექსპერტი დაგიკავშირდებათ სინათლის სიჩქარით სინთეტიკური მონაცემების ღირებულების შესასწავლად!