AI가 생성한 테스트 데이터, 미래 agile 출시 주기?
사내 기술 개발을 하는 조직입니까? 그런 다음에는 고객 여정을 향상시키기 위해 새로운 기능을 제공하기 위한 단계적 접근 방식이 있을 수 있습니다. 일반적으로 조직에는 "DTAP" 단계가 있습니다.
- 개발
- 지원
- 수락 및
- 생산
고품질 테스트 데이터를 사용한 테스트 및 개발은 최첨단 소프트웨어 솔루션을 제공하는 데 필수적입니다. 실제(원본 또는 생산) 데이터를 사용하는 것은 명백해 보이지만 (프라이버시) 규정으로 인해 개발, 테스트 및 승인 단계에서 허용되지 않습니다. Syntho는 최첨단 솔루션을 제공할 수 있도록 테스트 데이터로 가능한 최상의 대안을 보장합니다.
도전
테스트 데이터를 올바르게 얻기 위한 주요 과제:
- 실제(원본 또는 생산) 데이터를 사용하는 것은 명백해 보이지만 (개인정보) 규정으로 인해 허용되지 않습니다.
대체 "솔루션"은 테스트 데이터를 올바르게 얻는 데 있어 주요 과제를 소개합니다.
- 비즈니스 로직이 보존되지 않음
- 참조 무결성이 유지되지 않습니다.
- 수동 작업이 필요하고 확장 가능하지 않으며 시간이 많이 소요됨
- 테스트 목적으로 데이터를 최적화할 수 없습니다.
우리의 솔루션
AI로 디지털 트윈 만들기
AI 알고리즘으로 (민감한) 원본 데이터를 모방하여 합성 데이터 쌍을 생성합니다. 이를 통해 AI 생성 합성 테스트 데이터 쌍으로 테스트 및 개발하여 다음과 같은 최첨단 솔루션을 제공할 수 있습니다.
- 비즈니스 로직이 보존된 고품질 테스트 데이터
- 참조 무결성이 보존된 고품질 테스트 데이터
- 최첨단 AI로 쉽고 빠른 데이터 생성
- End-to-end 클릭 한 번으로 전체 테스트 인프라 업데이트
- 에지 케이스 테스트에 최적화된 테스트 데이터
- 아직 데이터가 없는 경우 새 기능에 대한 새 테스트 데이터 생성
사업 가치
최첨단 소프트웨어 솔루션을 제공하기 위해 차세대 테스트 데이터로 테스트 및 개발하십시오!
- 전반적인 테스트, 개발 및 제공 품질 향상
- 더 높은 NPS 점수 및 향상된 고객 여정
- 경쟁자보다 더 똑똑해지기
- 출시 시간 단축 및 출시 시간 단축
- 버그 및 잠재적으로 불행한 고객 감소
- 재시험 주기 최소화
- 행복한 테스터, 개발자 및 제품 소유자
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