AI түзүлгөн DTAP. Бардык технологиялык чечимдерди жеткирүү үчүн бирдиктүү терезеңиз?
Эреже катары, мобилдик тиркемелер, кардар порталдары, CRM системалары ж.б. сыяктуу программалык чечимдери бар уюмдар иштеп чыгуу, тестирлөө, кабыл алуу жана өндүрүү (DTAP) циклин камтыган этаптуу жеткирүү ыкмасына ээ. Мындай мамиленин баалуу кыймылдаткычтары иштин сапатын жогорулатуу, рынокко чыгуу убактысын кыскартуу жана иштеп чыгуучулар менен өнүктүрүү топторунун ортосундагы кызматташтыкты күчөтүүдө.
Өкүлчүлүк маалыматтар менен тестирлөө жана өнүктүрүү маанилүү. Өндүрүштүн түпнуска маалыматтарын колдонуу ачык көрүнөт, бирок иштеп чыгуу, сыноо жана кабыл алуу этаптарында (купуялык) жоболордон улам жол берилбейт. Альтернативдик тесттик маалыматтар чечимдери бизнес логикасын жана маалымдама бүтүндүгүн сактай албайт.
Эмне үчүн биз бизнес-интеллект жана өнүккөн аналитикалык чечимдерди иштеп чыгууда DTAP ыкмасын (азырынча) көрбөй жатабыз?
Бизнес-интеллектти жана алдыңкы аналитикалык чечимдерди өнүктүрүүгө кадам таштоодо, өндүрүшкө окшош маалымат катары иштеген өкүл маалыматтар абдан маанилүү. Неге? Таштандылар = таштанды жана начар сапаттагы маалыматтар сапатсыз моделдерге алып келет. Бул так сиз каалаган нерсе эмес.
Иштеп чыгуу, сыноо жана кабыл алуу этаптарында талаптарга жооп берген өндүрүш сыяктуу маалыматтар керек
Классикалык альтернативалуу тесттик маалыматтар чечимдери (анонимдөө, маскалоо, шифрлөө, топтоо ж.б. сыяктуу) бизнес логикасын сактабагандыктан, өндүрүш маалыматтары көптөгөн уюмдар бизнес-интеллект жана өнүккөн аналитикалык чечимдерди өнүктүрүү үчүн көргөн жалгыз чечим болуп саналат.
Демек, баалуу DTAP цикли бизнес-интеллект жана өнүккөн аналитикалык чечимдерди иштеп чыгуу чөйрөсүндө азырынча жок. Бул өкүнүчтүү, анткени гипотеза, сыноо жана каталарды изилдөө жана сандарды бузуу кийинки деңгээлдеги чечимдерди жеткирүү үчүн баалуу. Чексиз талкууларга альтернатива катары, Syntho бул жерде чечимдер менен.
Биздин чечим
AI менен өндүрүш чөйрөңүздүн санариптик эгизин түзүңүз
Синтетикалык маалымат эгиздерин түзүү үчүн биз сиздин (сезимтал) өндүрүш чөйрөңүздү AI алгоритми менен туурайбыз. Бул сизге заманбап технологиялык чечимдерди жеткирүү үчүн AI тарабынан түзүлгөн синтетикалык маалымат эгиздери менен сынап көрүүгө жана иштеп чыгууга мүмкүндүк берет.
- Сакталган бизнес логикасы менен жогорку сапаттагы тест маалыматтары
- Сакталган маалымдама бүтүндүгү менен жогорку сапаттагы сыноо маалыматтары
- Заманбап AI менен маалыматтарды оңой жана тез түзүү
- Эң сонун учурдагы тестирлөө үчүн оптималдаштырылган тест маалыматтары
- Сизде азырынча маалымат жок болгондо, жаңы функциялар үчүн жаңы тест маалыматтарын түзүңүз
DTAP келечеги
Сиздин DTAP циклиңиз бизнес интеллектине жана өркүндөтүлгөн аналитикага даяр
Берилиштердин сапаты AI менен сакталгандыктан, түзүлгөн синтетикалык маалымат эгиздери оригиналдуу маалыматтар сыяктуу, атүгүл бизнес-интеллект жана өркүндөтүлгөн аналитика тапшырмалары үчүн да колдонулушу мүмкүн. Демек, сиз классикалык тест маалыматтарынын "чечимдердин" сапаты боюнча кыйынчылыктарды жеңе аласыз. Демек, сиз өзүңүзгө ээ болосуз end-to-end иштеп чыгуу, тестирлөө, кабыл алуу жана өндүрүү (DTAP) цикли ошондой эле бүткүл уюмуңуз үчүн бизнес чалгындоо жана өркүндөтүлгөн аналитика тапшырмаларына даяр.
Бизнес баалуулугу
Ишканага даяр DTAP мамилесинин мааниси
- Бардык технологиялык чечимдерге ылайыктуу
- Бардык бизнес вертикалдар үчүн ылайыктуу
- Жалпы тест, иштеп чыгуу жана жеткирүү сапатын жакшыртуу
- Жогорку NPS упайлары жана жакшыртылган кардар сапары
- Атаандаштарга караганда акылдуу бол
- Тезирээк чыгарыңыз жана базар убактысын кыскартыңыз
- Мүчүлүштүктөрдү жана мүмкүн болгон бактысыз кардарларды азайтат
- Кайра сыноо циклдерин азайтыңыз
Маалыматтар синтетикалык, бирок биздин команда реалдуу!
Байланыш Syntho жана биздин адистердин бири синтетикалык маалыматтардын баалуулугун изилдөө үчүн жарык ылдамдыгы менен сиз менен байланышат!