ИИ сгенерировал DTAP. Ваш универсальный магазин для поставки всех технических решений?
Обычно организации с программными решениями, такими как мобильные приложения, клиентские порталы, CRM-системы и т. Д., Используют поэтапный подход к доставке, который включает цикл разработки, тестирования, принятия и производства (DTAP). Факторами ценности такого подхода являются повышение качества работы, сокращение времени вывода продукта на рынок и активизация сотрудничества между разработчиками и командами разработчиков.
Важно проводить тестирование и разработку с репрезентативными данными. Использование исходных производственных данных кажется очевидным, но не допускается из-за правил (конфиденциальности) на этапах разработки, тестирования и приемки. Альтернативные решения для тестовых данных не могут сохранить бизнес-логику и ссылочную целостность.
Почему мы (пока) не видим подход DTAP в разработке решений для бизнес-аналитики и расширенной аналитики?
Когда вы делаете шаг к разработке решений для бизнес-аналитики и расширенной аналитики, репрезентативные данные, которые действуют как производственные данные, имеют решающее значение. Почему? Входящий мусор = мусор на выходе, а данные плохого качества приводят к модели плохого качества. Это совсем не то, что вам нужно.
Соответствующие производственные данные необходимы на этапах разработки, тестирования и приемки.
Поскольку классические альтернативные решения для тестовых данных (такие как анонимизация, маскирование, скремблирование, агрегирование и т. Д.) Не сохраняют бизнес-логику, производственные данные являются единственными решениями, которые многие организации видят для разработки решений бизнес-аналитики и расширенной аналитики.
Следовательно, полноценный цикл DTAP пока отсутствует в области разработки решений для бизнес-аналитики и расширенной аналитики. Это прискорбно, потому что изучение гипотез, проб и ошибок и вычисление цифр имеет важное значение для предоставления решений следующего уровня. В качестве альтернативы бесконечным обсуждениям Syntho предлагает решения.
наше решение
Создайте цифрового двойника своей производственной среды с помощью ИИ
Мы имитируем вашу (чувствительную) производственную среду с помощью алгоритма искусственного интеллекта для создания двойника синтетических данных. Это позволяет вам тестировать и разрабатывать с помощью искусственного интеллекта-двойника синтетических данных для предоставления самых современных технических решений.
- Высококачественные тестовые данные с сохраненной бизнес-логикой
- Высококачественные тестовые данные с сохраненной ссылочной целостностью
- Простое и быстрое создание данных с помощью современного искусственного интеллекта
- Оптимизированные тестовые данные для пограничного тестирования
- Создавайте новые тестовые данные для новых функций, когда у вас еще нет данных
Будущее DTAP
Ваш цикл DTAP готов для бизнес-аналитики и расширенной аналитики
Поскольку качество данных сохраняется с помощью ИИ, сгенерированный двойник синтетических данных можно использовать так же, как если бы это были исходные данные, даже для задач бизнес-аналитики и расширенной аналитики. Следовательно, вы можете преодолеть проблемы качества данных классических «решений» для тестовых данных. Поэтому у вас будет свой end-to-end цикл разработки, тестирования, приемки и производства (DTAP), который также готов к задачам бизнес-аналитики и расширенной аналитики для всей вашей организации.
Ценность для бизнеса
Ценность корпоративного подхода DTAP
- Подходит для всех технических решений
- Подходит для всех сфер бизнеса
- Улучшение общего качества тестирования, разработки и доставки
- Более высокие показатели NPS и улучшенный путь к покупке
- Будь умнее конкурентов
- Выпустите быстрее и сократите время вывода на рынок
- Уменьшает количество ошибок и потенциально недовольных клиентов
- Минимизируйте циклы повторных испытаний
Данные синтетические, но наша команда реальная!
Связаться с Syntho и один из наших экспертов свяжется с вами со скоростью света, чтобы изучить ценность синтетических данных!