DTAP gerado por AI. Seu balcão único para o fornecimento de todas as soluções de tecnologia?
Normalmente, as organizações com soluções de software, como aplicativos móveis, portais de clientes, sistemas de CRM, etc., têm uma abordagem de entrega em etapas que contém o ciclo de desenvolvimento, teste, aceitação e produção (DTAP). Os direcionadores de valor para essa abordagem estão aprimorando a qualidade do trabalho, reduzindo o tempo de colocação no mercado e aumentando as colaborações entre desenvolvedores e equipes de desenvolvimento.
O teste e o desenvolvimento com dados representativos são essenciais. Usar dados de produção originais parece óbvio, mas não é permitido devido aos regulamentos de (privacidade) nos estágios de desenvolvimento, teste e aceitação. Soluções alternativas de dados de teste não são capazes de preservar a lógica de negócios e integridade referencial.
Por que não vemos uma abordagem DTAP (ainda) no desenvolvimento de inteligência de negócios e soluções analíticas avançadas?
Ao dar o passo em direção ao desenvolvimento de soluções de business intelligence e análises avançadas, os dados representativos que atuam como dados semelhantes à produção são cruciais. Por quê? Garbage-in = garbage-out e dados de má qualidade resultarão em modelos de má qualidade. Isso não é exatamente o que você deseja.
Dados semelhantes de produção em conformidade são necessários nos estágios de desenvolvimento, teste e aceitação
Como as soluções clássicas de dados de teste alternativos (como anonimato, mascaramento, embaralhamento, agregação etc.) não preservam a lógica de negócios, os dados de produção são as únicas soluções que muitas organizações veem para o desenvolvimento de inteligência de negócios e soluções analíticas avançadas.
Consequentemente, o valioso ciclo DTAP ainda não está presente na área de desenvolvimento de inteligência de negócios e soluções analíticas avançadas. Isso é lamentável, porque explorar hipóteses, tentativa e erro e decifrar os números é valioso para fornecer soluções de próximo nível. Como alternativa às discussões intermináveis, a Syntho está aqui com soluções.
nossa solução
Crie um gêmeo digital de seu ambiente de produção com IA
Nós imitamos seu ambiente de produção (sensível) com um algoritmo de IA para gerar um gêmeo de dados sintéticos. Isso permite que você teste e desenvolva com um gêmeo de dados sintéticos gerado por IA para fornecer soluções de tecnologia de ponta.
- Dados de teste de alta qualidade com lógica de negócios preservada
- Dados de teste de alta qualidade com integridade referencial preservada
- Geração de dados fácil e rápida com IA de última geração
- Dados de teste otimizados para testes de casos extremos
- Gere novos dados de teste para novos recursos, quando você ainda não tem dados
O futuro do DTAP
Seu ciclo DTAP pronto para business intelligence e análises avançadas
Como a qualidade dos dados é preservada com a IA, o gêmeo de dados sintéticos gerado pode ser usado como se fossem dados originais, mesmo para tarefas de inteligência de negócios e análises avançadas. Consequentemente, você é capaz de superar os desafios de qualidade de dados das “soluções” clássicas de dados de teste. Portanto, você terá seu end-to-end ciclo de desenvolvimento, teste, aceitação e produção (DTAP) também pronto para tarefas de inteligência de negócios e análise avançada para toda a sua organização.
Valor do negócio
O valor de ter uma abordagem DTAP pronta para empresas
- Adequado para todas as soluções de tecnologia
- Adequado para todos os setores de negócios
- Melhore a qualidade geral de teste, desenvolvimento e entrega
- Pontuações mais altas de NPS e uma jornada do cliente aprimorada
- Seja mais esperto do que a concorrência
- Libere mais rápido e reduza o tempo de colocação no mercado
- Reduz bugs e clientes potencialmente insatisfeitos
- Minimize os ciclos de reteste
Os dados são sintéticos, mas nossa equipe é real!
Contactar a Syntho e um de nossos especialistas entrará em contato com você na velocidade da luz para explorar o valor dos dados sintéticos!