კვლევა
სინთეტიკური მონაცემები პროგრამული უზრუნველყოფის შემუშავებისა და ტესტირებისთვის წამყვან ჰოლანდიურ ბანკთან
მომხმარებლის შესახებ
ჩვენი კლიენტი, წამყვანი ბანკი, არის ჰოლანდიური მრავალეროვნული საბანკო და ფინანსური მომსახურების კომპანია. ეს ბანკი ერთ-ერთია ნიდერლანდების 5 უმსხვილეს ბანკს შორის 5 მილიონზე მეტი კლიენტით. ეს ბანკი Global Finance-ის მიერ „მსოფლიოს ყველაზე უსაფრთხო ბანკების“ სიაში მაღალი ადგილი დაიკავა და მისი მიზანია შეინარჩუნოს და გააუმჯობესოს თავისი პოზიციები ამ სიაში.
სიტუაცია
ამ ბანკს აქვს მონაცემებიზე ორიენტირებული ძლიერი სტრატეგია, რომელიც მიზნად ისახავს ბანკს დარჩეს კონკურენტუნარიანი დინამიურ და ძლიერ კონკურენტუნარიან ფინანსურ ლანდშაფტში. ამ ამბიციაში ბანკი დიდწილად ეყრდნობა მონაცემებს მისი ძირითადი საბანკო ფუნქციების (CRM სისტემა, გადახდის სისტემა და ა.შ.) და ინოვაციურ გადაწყვეტილებებს (მობილური ბანკის აპლიკაცია, ვირტუალური გარემო და ა.შ.) განვითარებისას. მონაცემთა უზარმაზარი რაოდენობა ართულებს სათანადო ტესტის მონაცემების შექმნას. გარდა ამისა, მონაცემები ინახება სხვადასხვა მონაცემთა ბაზაში და უნდა იქნას მიღებული სხვადასხვა წყაროდან.
პერსონალური მონაცემები წარმოებიდან არ არის ვარიანტი ამ ბანკისთვის კონფიდენციალურობის თვალსაზრისით. ამ საკითხის გადაჭრის მცდელობისას ბანკმა სცადა წარსულში არსებული dummy-data და mock-data გენერირების ინსტრუმენტები. თუმცა, ამ ინსტრუმენტებმა არ დააკმაყოფილა მოლოდინი, რადგან ისინი არ უზრუნველყოფდნენ მონაცემთა გენერირების უნივერსალურ და სტანდარტიზებულ მიდგომას, არ ინარჩუნებდნენ მონაცემთა კარგ ხარისხს, რომელიც არ ჰგავდა წარმოების მონაცემებს და მოითხოვდა უამრავ ხელით მუშაობას.
გადაწყვეტილება
Syntho-ს პლატფორმა იძლევა წარმოების მსგავსი მონაცემების გენერირების შესაძლებლობას, რამაც საშუალება მისცა ამ ბანკს ახლა ისარგებლოს დაჩქარებული ტესტირებით ორიგინალური მონაცემთა სტრუქტურებისა და ურთიერთობების შეწირვის გარეშე. ხელოვნური ინტელექტის წარმოქმნის, პერსონალური იდენტიფიცირებადი ინფორმაციის სკანერების და ქვეპარამეტრების გამოყენებით, ამ ბანკს ახლა აქვს გამოსავალი, რომ ადვილად გამოიმუშაოს და შეინარჩუნოს ტესტის მონაცემები და დააჩქაროს პროგრამული უზრუნველყოფის განვითარების სასიცოცხლო ციკლი.
პროგრამული უზრუნველყოფის შემუშავებისა და ტესტირებისთვის სინთეზური მონაცემების წარმატებით განხორციელების შემდეგ, ბანკი განიხილავს ბიზნეს დაზვერვის დეპარტამენტში მონაცემთა ანალიტიკისთვის პლატფორმის გამოყენებას.
სარგებელი
წარმოების მსგავსი ტესტის მონაცემები
წარმოების მსგავსი მონაცემების სწრაფი სიმულაციის დაშვება, რომელიც ინარჩუნებს თავდაპირველ სტრუქტურას, იმეორებს ურთიერთობებს და ადვილი შესანარჩუნებელია. ეს არა მხოლოდ უზრუნველყოფს სისტემებისა და აპლიკაციების სწორ ტესტირებას, არამედ აჩქარებს განვითარების ციკლებს მონაცემთა ძლიერი კონფიდენციალურობის შენარჩუნებით.
კონფიდენციალურობა დიზაინის მიხედვით
სინთეზური მონაცემების გამოყენებით, ბანკებს შეუძლიათ დაიცვან მონაცემების კონფიდენციალურობის მკაცრი რეგულაციები, მაგრამ მაინც მიაღწიონ ზუსტ შედეგებს და ინოვაციურ წინსვლას. იმის უზრუნველსაყოფად, რომ მომხმარებელთა სენსიტიური ინფორმაცია დაცულია ტესტირებისა და განვითარების პროცესების განმავლობაში და რომ წარმოების პერსონალური მონაცემები არ გამოიყენება უბრალოდ სატესტო მონაცემებად.
უფრო სწრაფი პროგრამული უზრუნველყოფის განვითარების ციკლები
სინთეზური მონაცემების გამოყენება აჩქარებს პროგრამული უზრუნველყოფის განვითარებას, რაც საშუალებას იძლევა სწრაფი გამეორება და ტესტირება. სინთეტიკური ტესტის მონაცემები უფრო მაღალი ხარისხის და მსგავსია წარმოების მონაცემებთან შედარებით, რითაც აძლიერებს მისი ტესტების ხარისხს შეცდომების ადრე გამოვლენისა და უფრო სწრაფად გამოსაშვებად. ეს აჩქარებს ახალი ფინანსური პროდუქტებისა და სერვისების გაშვებას, რაც აძლიერებს ბანკის კონკურენტულ უპირატესობას ბაზარზე.
მონაცემთა ქვეპარამეტრები
მიეცით შესაძლებლობა შექმნათ მონაცემთა ბაზის უფრო მცირე წარმომადგენლობითი ქვეჯგუფი დაცული რეფერენციალური მთლიანობით. ამან ბანკს საშუალება მისცა შეექმნა წარმოების მონაცემების უფრო მცირე სინთეზური ვერსია, რათა შემცირებულიყო ტექნიკის მოხმარება.
ორგანიზაცია: წამყვანი ჰოლანდიური ბანკი
ადგილმდებარეობა: ნიდერლანდები
მრეწველობა: ფინანსთა
ზომა: 43000+ თანამშრომელი
Გამოყენების შემთხვევაში: ტესტის მონაცემები
სამიზნე მონაცემები: ძირითადი საბანკო მონაცემები, ტრანზაქციის მონაცემები
საიტი: მოთხოვნით
შეინახეთ თქვენი სინთეტიკური მონაცემების სახელმძღვანელო ახლავე!
- რა არის სინთეზური მონაცემები?
- რატომ იყენებენ ორგანიზაციები მას?
- ღირებულების დამამატებელი სინთეზური მონაცემების კლიენტის შემთხვევები
- როგორ დავიწყოთ
