AI gegenereerde OTAP. Uw one-stop-shop voor de levering van alle technische oplossingen?
Doorgaans hebben organisaties met softwareoplossingen, zoals mobiele apps, klantportals, CRM-systemen enz., een gefaseerde leveringsaanpak die de ontwikkelings-, test-, acceptatie- en productiecyclus (OTAP) omvat. Waardefactoren voor een dergelijke aanpak zijn het verbeteren van de kwaliteit van het werk, het verkorten van de time-to-market en het stimuleren van samenwerkingen tussen ontwikkelaars en ontwikkelteams.
Testen en ontwikkelen met representatieve data is essentieel. Het gebruik van originele productiedata lijkt voor de hand liggend, maar is vanwege (privacy)regelgeving in de ontwikkel-, test- en acceptatiefase niet toegestaan. Alternatieve oplossingen voor testdata zijn niet in staat om de bedrijfslogica en referentiële integriteit te behouden.
Waarom zien we een OTAP-aanpak (nog) niet in de ontwikkeling van business intelligence en advanced analytics-oplossingen?
Bij het maken van de stap naar het ontwikkelen van business intelligence en geavanceerde analyseoplossingen is representatieve data die als productie-achtige data fungeert cruciaal. Waarom? Garbage-in = garbage-out en data van slechte kwaliteit resulteren in modellen van slechte kwaliteit. Dit is precies niet wat je wilt.
In de ontwikkelings-, test- en acceptatiefase is productie-like data nodig dat voldoet aan wet- en regelgeving
Aangezien klassieke alternatieve testdataoplossingen (zoals anonimisering, maskering, scrambling, aggregatie enz.) geen bedrijfslogica behouden, zijn productiedata de enige oplossingen die veel organisaties zien voor de ontwikkeling van business intelligence en geavanceerde analyseoplossingen.
De waardevolle OTAP-cyclus is daardoor nog niet aanwezig op het gebied van het ontwikkelen van business intelligence en advanced analytics-oplossingen. Dit is jammer, want het onderzoeken van hypothesen, vallen en opstaan en het kraken van de cijfers is waardevol om oplossingen van het volgende niveau te leveren. Als alternatief voor eindeloze discussies is Syntho hier met oplossingen.
Onze oplossing
Creëer een digitale tweeling van uw productieomgeving met AI
Wij bootsen uw (gevoelige) productieomgeving na met een AI-algoritme om een synthetische data-tweeling te genereren. Hierdoor kun je testen en ontwikkelen met een door AI gegenereerde synthetische data-tweeling om state-of-the-art technische oplossingen te leveren.
- Testdata van hoge kwaliteit met behouden bedrijfslogica
- Testdata van hoge kwaliteit met behoud van referentiële integriteit
- Eenvoudige en snelle datageneratie met ultramoderne AI
- Geoptimaliseerde testdata voor het testen van randgevallen
- Genereer nieuwe testdata voor nieuwe functies, wanneer u nog geen data heeft
De toekomst van OTAP
Uw OTAP-cyclus klaar voor business intelligence en geavanceerde analytics
Omdat de datakwaliteit behouden blijft met AI, kan de gegenereerde synthetische data-twin worden gebruikt alsof het originele data is, zelfs voor business intelligence en geavanceerde analysetaken. Daardoor bent u in staat om de uitdagingen op het gebied van datakwaliteit van klassieke testdataoplossingen aan te gaan. Daarom heb je je end-to-end ontwikkel-, test-, acceptatie- en productiecyclus (OTAP) ook klaar voor business intelligence en geavanceerde analysetaken voor uw hele organisatie.
Bedrijfswaarde
De waarde van een bedrijfsklare OTAP-aanpak
- Geschikt voor alle technische oplossingen
- Geschikt voor alle zakelijke branches
- Verbeter de algehele test-, ontwikkelings- en leveringskwaliteit
- Hogere NPS-scores en een verbeterde klantreis
- Wees slimmer dan de concurrentie
- Release sneller en verkort de time-to-market
- Vermindert bugs en mogelijk ontevreden klanten
- Minimaliseer hertestcycli
Gegevens zijn synthetisch, maar ons team is echt!
Neem contact op met Syntho en een van onze experts neemt razendsnel contact met je op om de waarde van synthetische data te onderzoeken!