AI ģenerēts DTAP. Jūsu vienas pieturas aģentūra visu tehnisko risinājumu piegādei?
Parasti organizācijām ar programmatūras risinājumiem, piemēram, mobilajām lietotnēm, klientu portāliem, CRM sistēmām utt., ir pakāpeniska piegādes pieeja, kas ietver izstrādes, testēšanas, pieņemšanas un ražošanas (DTAP) ciklu. Šādas pieejas vērtības virzītājspēki ir darba kvalitātes uzlabošana, saīsināšana līdz tirgum un sadarbības veicināšana starp izstrādātājiem un izstrādes komandām.
Testēšana un izstrāde ar reprezentatīviem datiem ir būtiska. Sākotnējo ražošanas datu izmantošana šķiet pašsaprotama, taču tā nav atļauta (privātuma) noteikumu dēļ izstrādes, pārbaudes un pieņemšanas stadijā. Alternatīvi testa datu risinājumi nespēj saglabāt biznesa loģiku un atsauces integritāti.
Kāpēc mēs (pagaidām) neredzam DTAP pieeju biznesa informācijas un progresīvu analītikas risinājumu izstrādē?
Veicot soli uz biznesa informācijas un progresīvu analītikas risinājumu izstrādi, reprezentatīviem datiem, kas darbojas kā ražošanai līdzīgi dati, ir izšķiroša nozīme. Kāpēc? Atkritumi iekšā = atkritumu izmešana un sliktas kvalitātes dati radīs sliktas kvalitātes modeļus. Tas nav tieši tas, ko vēlaties.
Atbilstoši ražošanai līdzīgi dati ir nepieciešami izstrādes, pārbaudes un pieņemšanas posmos
Tā kā klasiskie alternatīvie testa datu risinājumi (piemēram, anonimizācija, maskēšana, kodēšana, apkopošana utt.) nesaglabā biznesa loģiku, ražošanas dati ir vienīgie risinājumi, ko daudzas organizācijas redz biznesa informācijas un progresīvu analītikas risinājumu attīstībai.
Līdz ar to vērtīgais DTAP cikls vēl nepastāv biznesa informācijas un progresīvu analītikas risinājumu izstrādes jomā. Tas ir žēl, jo hipotēžu, izmēģinājumu un kļūdu izpēte un skaitļu uzlaušana ir vērtīga, lai nodrošinātu nākamā līmeņa risinājumus. Kā alternatīvu nebeidzamām diskusijām Syntho piedāvā risinājumus.
Mūsu risinājums
Izveidojiet savas ražošanas vides digitālo dvīņu, izmantojot AI
Mēs atdarinām jūsu (sensitīvo) ražošanas vidi ar AI algoritmu, lai ģenerētu sintētisko datu dvīni. Tas ļauj testēt un izstrādāt, izmantojot AI ģenerētu sintētisko datu dvīni, lai nodrošinātu vismodernākos tehnoloģiju risinājumus.
- Augstas kvalitātes testa dati ar saglabātu biznesa loģiku
- Augstas kvalitātes testa dati ar saglabātu atsauces integritāti
- Vienkārša un ātra datu ģenerēšana ar vismodernāko AI
- Optimizēti testa dati malu lietu testēšanai
- Ģenerējiet jaunus testa datus jaunām funkcijām, ja jūsu datu vēl nav
DTAP nākotne
Jūsu DTAP cikls ir gatavs biznesa informācijai un uzlabotai analītikai
Tā kā ar AI tiek saglabāta datu kvalitāte, ģenerēto sintētisko datu dvīni var izmantot tā, it kā tie būtu oriģinālie dati, pat biznesa informācijas un uzlabotas analītikas uzdevumiem. Līdz ar to jūs varat pārvarēt klasisko testa datu “risinājumu datu kvalitātes izaicinājumus. Tāpēc jums būs jūsu end-to-end izstrādes, testēšanas, pieņemšanas un ražošanas (DTAP) cikls ir gatavs arī biznesa informācijas un uzlabotas analītikas uzdevumiem visai jūsu organizācijai.
Biznesa vērtība
Uzņēmuma gatavības DTAP pieejas vērtība
- Piemērots visiem tehniskajiem risinājumiem
- Piemērots visām biznesa vertikālēm
- Uzlabot vispārējo testu, izstrādes un piegādes kvalitāti
- Augstāki NPS rādītāji un uzlabots klientu ceļojums
- Esiet gudrāks par konkurentiem
- Atbrīvojiet ātrāk un saīsiniet laiku līdz nonākšanai tirgū
- Samazina kļūdas un potenciāli neapmierinātus klientus
- Samaziniet atkārtotas pārbaudes ciklus
Dati ir sintētiski, bet mūsu komanda ir reāla!
Sazinieties ar Syntho un kāds no mūsu ekspertiem sazināsies ar jums gaismas ātrumā, lai izpētītu sintētisko datu vērtību!