AI sukurtas DTAP. Jūsų visų techninių sprendimų „vieno langelio“ centras?
Paprastai organizacijos, turinčios programinės įrangos sprendimus, pvz., programas mobiliesiems, klientų portalus, CRM sistemas ir kt., taiko etapinį pristatymo metodą, apimantį kūrimo, testavimo, priėmimo ir gamybos (DTAP) ciklą. Tokio požiūrio vertės varomieji veiksniai yra darbo kokybės gerinimas, sutrumpinamas laikas iki pateikimo į rinką ir skatinamas kūrėjų ir kūrimo komandų bendradarbiavimas.
Labai svarbu atlikti testavimą ir plėtrą naudojant reprezentatyvius duomenis. Originalių gamybos duomenų naudojimas atrodo akivaizdus, bet neleidžiamas dėl (privatumo) taisyklių kūrimo, bandymo ir priėmimo etapuose. Alternatyvūs bandymo duomenų sprendimai negali išsaugoti verslo logikos ir nuorodų vientisumo.
Kodėl verslo žvalgybos ir pažangių analitikos sprendimų kūrime (dar) nematome DTAP metodo?
Žengiant verslo žvalgybos ir pažangių analizės sprendimų kūrimo žingsnį, reprezentatyvūs duomenys, kurie veikia kaip į gamybą panašūs, yra labai svarbūs. Kodėl? Šiukšlių įvežimas = šiukšlių pašalinimas ir prastos kokybės duomenys lems prastos kokybės modelius. Tai nėra būtent tai, ko norite.
Kūrimo, bandymo ir priėmimo etapuose reikalingi į gamybą panašūs duomenys
Kadangi klasikiniai alternatyvūs bandymo duomenų sprendimai (pvz., anonimiškumas, maskavimas, kodavimas, agregavimas ir kt.) neišsaugo verslo logikos, gamybos duomenys yra vieninteliai sprendimai, kuriuos daugelis organizacijų mato verslo žvalgybos ir pažangių analitikos sprendimų plėtrai.
Todėl vertingo DTAP ciklo verslo žvalgybos ir pažangių analitikos sprendimų kūrimo srityje dar nėra. Tai gaila, nes hipotezės, bandymų ir klaidų tyrinėjimas ir skaičių nulaužimas yra vertingi norint pateikti kito lygio sprendimus. Kaip alternatyva nesibaigiančioms diskusijoms, „Syntho“ siūlo sprendimus.
Mūsų sprendimas
Sukurkite skaitmeninį savo gamybos aplinkos dvynį naudodami AI
Mes imituojame jūsų (jautrią) gamybos aplinką naudodami AI algoritmą, kad sukurtume sintetinių duomenų dvynį. Tai leidžia išbandyti ir tobulinti naudojant dirbtinio intelekto sugeneruotus sintetinius duomenų dvynius, kad būtų pateikti naujausi technologijų sprendimai.
- Aukštos kokybės bandymų duomenys su išsaugota verslo logika
- Aukštos kokybės bandymų duomenys su išsaugotu nuorodos vientisumu
- Lengvas ir greitas duomenų generavimas naudojant pažangiausią AI
- Optimizuoti bandymų duomenys kraštinių atvejų testavimui
- Sukurkite naujus naujų funkcijų bandymų duomenis, kai jų dar neturite
DTAP ateitis
Jūsų DTAP ciklas paruoštas verslo žvalgybai ir pažangiai analizei
Kadangi duomenų kokybė išsaugoma naudojant AI, sugeneruoti sintetinių duomenų dvyniai gali būti naudojami tarsi originalūs duomenys net verslo žvalgybos ir pažangioms analizės užduotims atlikti. Taigi jūs galite įveikti klasikinių bandymų duomenų „sprendimų duomenų kokybės iššūkius. Todėl jūs turėsite savo end-to-end kūrimo, testavimo, priėmimo ir gamybos (DTAP) ciklas taip pat paruoštas verslo žvalgybos ir pažangioms analizės užduotims visoje jūsų organizacijoje.
Verslo vertė
Įmonei paruošto DTAP metodo vertė
- Tinka visiems techniniams sprendimams
- Tinka visoms verslo vertikalėms
- Pagerinti bendrą bandymų, kūrimo ir pristatymo kokybę
- Aukštesni NPS balai ir patobulinta klientų kelionė
- Būkite protingesni už konkurentus
- Išleiskite greičiau ir sutrumpinkite pateikimo rinkai laiką
- Sumažina klaidų ir potencialiai nepatenkintų klientų skaičių
- Sumažinkite pakartotinio bandymo ciklus
Duomenys yra sintetiniai, bet mūsų komanda tikra!
Susisiekite su Syntho ir vienas iš mūsų ekspertų susisieks su jumis šviesos greičiu, kad ištirtų sintetinių duomenų vertę!