DTAP, ki ga je ustvarila AI. Vaše vse na enem mestu za dostavo vseh tehnoloških rešitev?
Običajno imajo organizacije s programskimi rešitvami, kot so mobilne aplikacije, portali za odjemalce, sistemi CRM itd., postopni pristop dostave, ki vsebuje cikel razvoja, testiranja, sprejemanja in proizvodnje (DTAP). Gonila vrednosti za tak pristop so izboljševanje kakovosti dela, skrajšanje časa do trženja in krepitev sodelovanja med razvijalci in razvojnimi ekipami.
Preizkušanje in razvoj z reprezentativnimi podatki je bistvenega pomena. Uporaba izvirnih proizvodnih podatkov se zdi očitna, vendar ni dovoljena zaradi predpisov (zasebnosti) v fazah razvoja, testiranja in sprejemanja. Alternativne rešitve testnih podatkov ne morejo ohraniti poslovne logike in referenčne celovitosti.
Zakaj pri razvoju poslovne inteligence in naprednih analitičnih rešitev (še) ne vidimo pristopa DTAP?
Ko naredite korak v smeri razvoja poslovne inteligence in naprednih analitičnih rešitev, so reprezentativni podatki, ki delujejo kot podatki podobni proizvodnji, ključnega pomena. Zakaj? Garbage-in = smeti-out in podatki slabe kakovosti bodo povzročili modele slabe kakovosti. To ni točno tisto, kar si želite.
V fazah razvoja, testiranja in sprejema so potrebni skladni podatki, podobni proizvodnji
Ker klasične alternativne rešitve testnih podatkov (kot so anonimizacija, maskiranje, kodiranje, združevanje itd.) ne ohranjajo poslovne logike, so proizvodni podatki edina rešitev, ki jo mnoge organizacije vidijo za razvoj rešitev poslovne inteligence in napredne analitike.
Posledično na področju razvoja poslovne inteligence in naprednih analitičnih rešitev še ni prisoten dragocen cikel DTAP. To je obžalovanja vredno, saj je raziskovanje hipotez, poskusov in napak ter razkrivanje številk dragoceno za zagotavljanje rešitev naslednje ravni. Kot alternativa neskončnim razpravam je Syntho tukaj z rešitvami.
Naša rešitev
Ustvarite digitalnega dvojčka svojega produkcijskega okolja z umetno inteligenco
Vaše (občutljivo) produkcijsko okolje posnemamo z algoritmom AI za ustvarjanje dvojčka sintetičnih podatkov. To vam omogoča preizkušanje in razvoj z dvojnikom sintetičnih podatkov, ustvarjenim z umetno inteligenco, za zagotavljanje najsodobnejših tehnoloških rešitev.
- Visokokakovostni testni podatki z ohranjeno poslovno logiko
- Visokokakovostni testni podatki z ohranjeno referenčno celovitostjo
- Enostavno in hitro ustvarjanje podatkov z najsodobnejšo umetno inteligenco
- Optimizirani preskusni podatki za testiranje robov
- Ustvarite nove testne podatke za nove funkcije, če podatkov še nimate
Prihodnost DTAP
Vaš cikel DTAP je pripravljen za poslovno inteligenco in napredno analitiko
Ker je kakovost podatkov ohranjena z AI, se lahko ustvarjeni sintetični podatkovni dvojček uporablja, kot da gre za izvirne podatke, tudi za naloge poslovne inteligence in napredne analitike. Posledično lahko premagate izzive kakovosti podatkov klasičnih "rešitev" testnih podatkov. Zato boste imeli svojega end-to-end cikel razvoja, testiranja, sprejemanja in proizvodnje (DTAP) je pripravljen tudi za naloge poslovne inteligence in napredne analitike za vašo celotno organizacijo.
Poslovna vrednost
Vrednost pristopa DTAP, pripravljenega za podjetje
- Primerno za vse tehnološke rešitve
- Primerno za vse poslovne vertikale
- Izboljšajte splošno kakovost testiranja, razvoja in dostave
- Višje ocene NPS in izboljšano potovanje strank
- Bodite pametnejši od konkurence
- Sprostite hitreje in skrajšajte čas trženja
- Zmanjša napake in potencialno nezadovoljne stranke
- Zmanjšajte cikle ponovnega testiranja
Podatki so sintetični, naša ekipa pa je resnična!
Obrnite se na Syntho in eden od naših strokovnjakov bo stopil v stik z vami s svetlobno hitrostjo in raziskal vrednost sintetičnih podatkov!