ВИ генерира DTAP. Вашиот едношалтерски систем за испорака на сите технолошки решенија?
Вообичаено, организациите со софтверски решенија, како што се мобилните апликации, клиентските портали, CRM системи итн., имаат пристап на етапна испорака што го содржи циклусот на развој, тестирање, прифаќање и производство (DTAP). Двигателите на вредностите за таквиот пристап го подобруваат квалитетот на работата, го скратуваат времето за излегување на пазарот и ја зајакнуваат соработката помеѓу програмерите и развојните тимови.
Тестирањето и развојот со репрезентативни податоци се од суштинско значење. Користењето оригинални податоци за производство изгледа очигледно, но не е дозволено поради прописите за (приватност) во фазите на развој, тестирање и прифаќање. Алтернативните решенија за податоци за тестирање не се во можност да ја зачуваат деловната логика и референцијалниот интегритет.
Зошто (сè уште) не гледаме пристап DTAP во развојот на деловната интелигенција и напредните аналитички решенија?
Кога правите чекор кон развој на деловна интелигенција и напредни аналитички решенија, од суштинско значење се репрезентативните податоци кои делуваат како податоци слични на производството. Зошто? Внесување ѓубре = ѓубрето и податоците со лош квалитет ќе резултираат со модели со лош квалитет. Ова не е точно она што го сакате.
Потребни се усогласени податоци слични на производството во фазите на развој, тестирање и прифаќање
Бидејќи класичните алтернативни решенија за податоци за тестирање (како анонимизација, маскирање, мешање, собирање итн.) не ја зачувуваат деловната логика, податоците за производство се единствените решенија што многу организации ги гледаат за развој на деловна интелигенција и напредни аналитички решенија.
Следствено, вредниот DTAP циклус сè уште не е присутен во областа на развој на деловна интелигенција и напредни аналитички решенија. Ова е жално, бидејќи истражувањето на хипотези, обиди и грешки и кршење на бројките е вредно за да се обезбедат решенија на следното ниво. Како алтернатива на бескрајните дискусии, Syntho е тука со решенија.
Нашето решение
Создадете дигитален близнак на вашата производна средина со вештачка интелигенција
Ја имитираме вашата (чувствителна) производствена средина со алгоритам за вештачка интелигенција за да генерираме синтетички близнак на податоци. Ова ви овозможува да тестирате и развивате со синтетички близнак генериран со вештачка интелигенција за да испорачате најсовремени технолошки решенија.
- Тест податоци со висок квалитет со зачувана деловна логика
- Висококвалитетни податоци од тестот со зачуван референцијален интегритет
- Лесно и брзо генерирање податоци со најсовремена вештачка интелигенција
- Оптимизирани податоци за тестирање за тестирање на предмети
- Генерирајте нови податоци за тестирање за нови функции, кога с yet уште немате податоци
Иднината на ДТАП
Вашиот DTAP циклус е подготвен за деловна интелигенција и напредна аналитика
Бидејќи квалитетот на податоците е зачуван со вештачка интелигенција, генерираните синтетички податоци може да се користат како да се оригинални податоци, дури и за деловна интелигенција и напредни аналитички задачи. Следствено, можете да ги надминете предизвиците за квалитетот на податоците на класичните „решенија“ за податоци за тестирање. Затоа, ќе го имате вашиот end-to-end Циклусот за развој, тестирање, прифаќање и производство (DTAP), исто така подготвен за деловна интелигенција и напредни аналитички задачи за целата ваша организација.
Деловна вредност
Вредноста на пристапот за DTAP подготвен за претпријатие
- Погоден за сите технолошки решенија
- Погоден за сите деловни вертикали
- Подобрете го целокупниот квалитет на тестирање, развој и испорака
- Повисоки резултати на NPS и подобрено патување на клиентите
- Бидете попаметни од конкуренцијата
- Ослободете побрзо и скратете го времето на пазар
- Ги намалува грешките и потенцијално несреќните клиенти
- Минимизирајте ги циклусите за повторно тестирање
Податоците се синтетички, но нашиот тим е реален!
Контактирајте со Синто и еден од нашите експерти ќе стапи во контакт со вас со брзина на светлината за да ја истражи вредноста на синтетичките податоци!