AI generéiert DTAP. Ären One-Stop-Shop fir d'Liwwerung vun all Tech Léisungen?
Typesch hunn Organisatiounen mat Softwareléisungen, wéi mobil Apps, Client Portalen, CRM Systemer etc., eng inszenéiert Liwwerung Approche déi d'Entwécklung, Testen, Akzeptanz a Produktioun (DTAP) Zyklus enthält. Wäert Chauffeuren fir esou Approche verbesseren d'Qualitéit vun der Aarbecht, verkierzen der Zäit-ze-Maart an Boost Zesummenaarbecht tëscht Entwéckler an Entwécklung Teams.
Testen an Entwécklung mat representativen Donnéeën ass essentiell. D'Benotzung vun originelle Produktiounsdaten schéngt offensichtlech, awer ass net erlaabt wéinst (Privatsphär) Reglementer an der Entwécklung, Test an Akzeptanzstadien. Alternativ Testdatenléisungen sinn net fäeg d'Geschäftslogik an d'referenziell Integritéit ze erhaalen.
Firwat gesi mir (nach) keng DTAP Approche an der Entwécklung vu Geschäftsintelligenz a fortgeschratt Analyseléisungen?
Wann Dir de Schrëtt mécht fir Geschäftsintelligenz a fortgeschratt Analyseléisungen z'entwéckelen, sinn representativ Daten déi als Produktiounsähnlech Daten handelen entscheedend. Firwat? Garbage-in = Gerempels-out a schlecht Qualitéitsdaten wäerten zu schlechte Qualitéitsmodeller resultéieren. Dëst ass genau net wat Dir wëllt.
Konforme Produktiounsähnlech Daten sinn an der Entwécklung, Test an Akzeptanzstadien gebraucht
Well klassesch alternativ Testdatenléisungen (wéi Anonymiséierung, Maskéieren, Verschrabbelen, Aggregatioun etc.) keng Geschäftslogik erhalen, sinn d'Produktiounsdaten déi eenzeg Léisungen déi vill Organisatiounen fir d'Entwécklung vu Geschäftsintelligenz a fortgeschratt Analyseléisungen gesinn.
Dofir ass de wäertvollen DTAP Zyklus nach net präsent am Beräich vun der Entwécklung vu Geschäftsintelligenz a fortgeschratt Analyseléisungen. Dëst ass leider, well d'Hypothesen exploréieren, probéieren & Feeler an d'Zuelen ze knacken ass wäertvoll fir nächste Niveau Léisungen ze liwweren. Als Alternativ fir endlos Diskussiounen ze hunn, ass de Syntho hei mat Léisungen.
Eis Léisung
Erstellt en digitale Zwilling vun Ärem Produktiounsëmfeld mat AI
Mir mimikéieren Äert (sensibelt) Produktiounsëmfeld mat engem AI Algorithmus fir e syntheteschen Date-Zwilling ze generéieren. Dëst erlaabt Iech ze testen an z'entwéckelen mat engem AI generéierten syntheteschen Date-Zwilling fir modernsten Tech Léisungen ze liwweren.
- Héich Qualitéit Testdaten mat erhale Geschäftslogik
- Héichqualitativ Testdaten mat erhale referenzieller Integritéit
- Einfach a séier Dategeneratioun mat modernsten AI
- Optimiséiert Testdaten fir Edge Case Testen
- Generéiert nei Testdaten fir nei Features, wann Dir nach keng Donnéeën hutt
D'Zukunft vun DTAP
Ären DTAP-Zyklus prett fir Geschäftsintelligenz a fortgeschratt Analyse
Well d'Datequalitéit mat AI erhale bleift, kann de generéierte syntheteschen Date-Zwilling benotzt ginn wéi wann et originell Donnéeën ass, och fir Geschäftsintelligenz a fortgeschratt analytesch Aufgaben. Dofir sidd Dir fäeg d'Datequalitéit Erausfuerderunge vu klassesche Testdaten "Léisungen ze iwwerwannen. Dofir wäert Dir Är end-to-end Entwécklung, Testen, Akzeptanz a Produktioun (DTAP) Zyklus och prett fir Business Intelligenz an fortgeschratt Analyse Aufgaben fir Är ganz Organisatioun.
Business Wäert
De Wäert vun der Entreprise prett DTAP Approche
- Gëeegent fir all technesch Léisungen
- Gëeegent fir all Geschäftsvertikal
- Verbessert Gesamt Test, Entwécklung a Liwwerqualitéit
- Méi héich NPS Scores an eng verstäerkte Clientsrees
- Sidd méi clever wéi d'Konkurrenz
- Verëffentlecht méi séier a verkierzt den Zäit-zum-Maart
- Reduzéiert Bugs a potenziell onglécklech Clienten
- Minimiséieren Re-Test Zyklen
Daten sinn synthetesch, awer eis Team ass real!
Kontakt Syntho an ee vun eisen Experten wäert Iech mat der Liichtgeschwindegkeet kontaktéieren fir de Wäert vun syntheteschen Daten ze entdecken!