AI genererte DTAP. Din one-stop shop for levering av alle tekniske løsninger?
Vanligvis har organisasjoner med programvareløsninger, som mobilapper, klientportaler, CRM-systemer osv., en trinnvis leveringstilnærming som inneholder utviklings-, test-, aksept- og produksjonssyklusen (DTAP). Verdidrivere for en slik tilnærming er å forbedre kvaliteten på arbeidet, forkorte tiden til markedet og øke samarbeidet mellom utviklere og utviklingsteam.
Testing og utvikling med representative data er avgjørende. Å bruke originale produksjonsdata virker åpenbart, men er ikke tillatt på grunn av (personvern)forskrifter i utviklings-, test- og akseptstadiet. Alternative testdataløsninger er ikke i stand til å bevare forretningslogikk og referanseintegritet.
Hvorfor ser vi ikke en DTAP-tilnærming (ennå) i utviklingen av business intelligence og avanserte analyseløsninger?
Når du tar steget mot å utvikle forretningsintelligens og avanserte analyseløsninger, er representativ data som fungerer som produksjonslignende data avgjørende. Hvorfor? Garbage-in = garbage-out og data av dårlig kvalitet vil resultere i modeller av dårlig kvalitet. Dette er ikke akkurat det du ønsker.
Overensstemmende produksjonslignende data er nødvendig i utviklings-, test- og akseptstadiene
Ettersom klassiske alternative testdataløsninger (som anonymisering, maskering, scrambling, aggregering osv.) ikke bevarer forretningslogikk, er produksjonsdata de eneste løsningene som mange organisasjoner ser for utvikling av forretningsintelligens og avanserte analyseløsninger.
Følgelig er den verdifulle DTAP-syklusen ennå ikke til stede i området for utvikling av forretningsintelligens og avanserte analyseløsninger. Dette er uheldig, fordi å utforske hypoteser, prøving og feiling og å knekke tallene er verdifullt for å levere løsninger på neste nivå. Som et alternativ til å ha endeløse diskusjoner, er Syntho her med løsninger.
Vår løsning
Lag en digital tvilling av produksjonsmiljøet ditt med AI
Vi etterligner ditt (sensitive) produksjonsmiljø med en AI-algoritme for å generere en syntetisk datatvilling. Dette lar deg teste og utvikle med en AI-generert syntetisk datatvilling for å levere toppmoderne tekniske løsninger.
- Testdata av høy kvalitet med bevart forretningslogikk
- Testdata av høy kvalitet med bevart referanseintegritet
- Enkel og rask datagenerering med topp moderne AI
- Optimaliserte testdata for edge case testing
- Generer nye testdata for nye funksjoner når du ikke har data ennå
Fremtiden til DTAP
DTAP-syklusen din er klar for forretningsintelligens og avanserte analyser
Siden datakvaliteten er bevart med AI, kan den genererte syntetiske datatvillingen brukes som om det var originale data, selv for business intelligence og avanserte analyseoppgaver. Følgelig er du i stand til å overvinne datakvalitetsutfordringene til klassiske testdataløsninger. Derfor vil du ha din end-to-end utvikling, testing, aksept og produksjon (DTAP) syklus også klar for business intelligence og avanserte analyseoppgaver for hele organisasjonen.
forretningsverdi
Verdien av å ha bedriftsklar DTAP-tilnærming
- Passer for alle tekniske løsninger
- Passer for alle forretningsvertikaler
- Forbedre generell test, utvikling og leveringskvalitet
- Høyere NPS-score og en forbedret kundereise
- Vær smartere enn konkurrentene
- Slipp raskere og forkort time-to-market
- Reduserer feil og potensielt misfornøyde kunder
- Minimer re-testsykluser
Data er syntetiske, men teamet vårt er ekte!
Kontakt Syntho og en av våre eksperter vil kontakte deg med lysets hastighet for å utforske verdien av syntetiske data!