आमची ग्राहक, एक आघाडीची बँक, डच बहुराष्ट्रीय बँकिंग आणि वित्तीय सेवा कंपनी आहे. ही बँक 5 दशलक्ष ग्राहकांसह नेदरलँडमधील 5 सर्वात मोठ्या बँकांपैकी एक आहे. या बँकेला ग्लोबल फायनान्सच्या “जगातील सर्वात सुरक्षित बँकांच्या” यादीत उच्च स्थान देण्यात आले आहे आणि या यादीत आपले स्थान कायम राखणे आणि सुधारणे हे तिचे उद्दिष्ट आहे.
या बँकेकडे एक मजबूत डेटा-चालित धोरण आहे, ज्याचा उद्देश बँकेला गतिमान आणि मजबूत-स्पर्धात्मक आर्थिक परिदृश्यात स्पर्धात्मक राहण्यास सक्षम करणे आहे. या महत्त्वाकांक्षेमध्ये, बँक तिच्या कोर बँकिंग कार्ये (CRM प्रणाली, पेमेंट सिस्टम, इ.) आणि नाविन्यपूर्ण उपाय (मोबाइल बँकिंग अॅप, आभासी वातावरण इ.) विकसित करण्यासाठी डेटावर मोठ्या प्रमाणावर अवलंबून असते. प्रचंड डेटाची रक्कम योग्य चाचणी डेटा तयार करण्यात गुंतागुंत निर्माण करते. याव्यतिरिक्त, डेटा वेगवेगळ्या डेटाबेसमध्ये संग्रहित केला जातो आणि वेगवेगळ्या स्त्रोतांकडून अंतर्ग्रहण करणे आवश्यक आहे.
गोपनीयतेच्या दृष्टीकोनातून या बँकेसाठी उत्पादनातील वैयक्तिक डेटा हा पर्याय नाही. या समस्येचे निराकरण करण्याच्या प्रयत्नात, बँकेने भूतकाळात विद्यमान डमी-डेटा आणि मॉक-डेटा निर्मिती साधने वापरून पाहिली. तथापि, त्या साधनांनी अपेक्षा पूर्ण केल्या नाहीत, कारण त्यांनी सार्वत्रिक आणि प्रमाणित डेटा निर्मितीचा दृष्टीकोन प्रदान केला नाही, उत्पादन डेटासारखा दिसत नसलेल्या डेटाची चांगली गुणवत्ता राखली नाही आणि खूप मॅन्युअल कामाची आवश्यकता होती.
सिंथोचे प्लॅटफॉर्म उत्पादनासारखा डेटा व्युत्पन्न करण्याची संधी प्रदान करते, ज्यामुळे या बँकेला आता मूळ डेटा संरचना किंवा नातेसंबंधांचा त्याग न करता प्रवेगक चाचणीचा फायदा होऊ शकतो. AI जनरेशन, वैयक्तिकरित्या ओळखता येण्याजोगे माहिती स्कॅनर आणि सबसेटिंगची शक्ती वापरून, या बँकेकडे आता चाचणी डेटा सहजपणे तयार करणे आणि राखणे आणि सॉफ्टवेअर डेव्हलपमेंट लाइफसायकलला गती देणे हे उपाय आहे.
सॉफ्टवेअर डेव्हलपमेंट आणि चाचणीसाठी सिंथेटिक डेटाच्या यशस्वी अंमलबजावणीनंतर, बँक व्यवसाय गुप्तचर विभागातील डेटा विश्लेषणासाठी प्लॅटफॉर्म वापरण्याचा विचार करत आहे.
उत्पादनासारखा चाचणी डेटा
उत्पादनासारख्या डेटाच्या जलद सिम्युलेशनला अनुमती देणे, जे मूळ संरचना ठेवते, नातेसंबंधांची प्रतिकृती बनवते आणि राखणे सोपे आहे. हे केवळ प्रणाली आणि अनुप्रयोगांची योग्य चाचणी सुनिश्चित करत नाही तर मजबूत डेटा गोपनीयता राखून विकास चक्रांना गती देते.
गोपनीयतेनुसार डिझाइन
सिंथेटिक डेटा वापरून, अचूक परिणाम आणि नाविन्यपूर्ण प्रगती साध्य करताना बँका कठोर डेटा गोपनीयता नियमांचे पालन करू शकतात. संवेदनशील ग्राहक माहिती संपूर्ण चाचणी आणि विकास प्रक्रियांमध्ये संरक्षित राहते आणि उत्पादनातील वैयक्तिक डेटा केवळ चाचणी डेटा म्हणून वापरला जात नाही याची खात्री करून.
जलद सॉफ्टवेअर विकास चक्र
सिंथेटिक डेटाचा वापर सॉफ्टवेअरच्या विकासाला गती देतो, जलद पुनरावृत्ती आणि चाचणीला अनुमती देतो. सिंथेटिक चाचणी डेटा उत्पादन डेटाच्या तुलनेत उच्च गुणवत्तेचा आणि समान आहे, ज्यामुळे दोष लवकर शोधण्यासाठी आणि जलद सोडण्यासाठी त्याच्या चाचण्यांची गुणवत्ता वाढवते. यामुळे नवीन वित्तीय उत्पादने आणि सेवांची सुरूवात जलद होते, ज्यामुळे बाजारात बँकेची स्पर्धात्मक धार वाढते.
डेटा उपसेटिंग
संरक्षित संदर्भित अखंडतेसह डेटाबेसचा एक छोटा प्रतिनिधी उपसंच तयार करण्याची संधी प्रदान करा. यामुळे बँकेला हार्डवेअरचा वापर कमी करण्यासाठी उत्पादन डेटाची एक लहान कृत्रिम आवृत्ती तयार करण्याची परवानगी मिळाली.
संघटना: अग्रगण्य डच बँक
स्थान: नेदरलँड
उद्योग: अर्थ
आकार: 43000+ कर्मचारी
केस वापरा: चाचणी डेटा
लक्ष्य डेटा: कोअर-बँकिंग डेटा, व्यवहार डेटा
वेबसाइट: विनंतीवरून