Nabuo ng AI ang DTAP. Ang iyong one-stop shop para sa paghahatid ng lahat ng tech na solusyon?
Karaniwan, ang mga organisasyong may mga solusyon sa software, tulad ng mga mobile app, client portal, CRM system atbp., ay may unti-unting diskarte sa paghahatid na naglalaman ng cycle ng development, testing, acceptance at production (DTAP). Pinapahusay ng mga value driver para sa naturang diskarte ang kalidad ng trabaho, pinapaikli ang time-to-market at pinapalakas ang mga pakikipagtulungan sa pagitan ng mga developer at development team.
Ang pagsubok at pag-develop gamit ang kinatawan ng data ay mahalaga. Ang paggamit ng orihinal na data ng produksyon ay tila halata, ngunit hindi pinapayagan dahil sa (privacy) na mga regulasyon sa mga yugto ng pagbuo, pagsubok at pagtanggap. Ang mga alternatibong solusyon sa data ng pagsubok ay hindi nakakapagpanatili ng lohika ng negosyo at integridad ng referential.
Bakit wala tayong nakikitang DTAP approach (pa) sa pagbuo ng business intelligence at advanced analytics solutions?
Kapag gumagawa ng hakbang patungo sa pagbuo ng business intelligence at mga advanced na solusyon sa analytics, ang kinatawan ng data na gumaganap bilang data na tulad ng produksyon ay mahalaga. Bakit? Garbage-in = garbage-out at hindi magandang kalidad ng data ay magreresulta sa hindi magandang kalidad ng mga modelo. Hindi talaga ito ang gusto mo.
Ang sumusunod na data na tulad ng produksyon ay kailangan sa mga yugto ng pagbuo, pagsubok at pagtanggap
Dahil ang mga klasikong alternatibong solusyon sa data ng pagsubok (tulad ng anonymization, masking, scrambling, aggregation atbp.) ay hindi nagpapanatili ng lohika ng negosyo, ang production data ay ang tanging solusyon na nakikita ng maraming organisasyon para sa pagbuo ng business intelligence at advanced na mga solusyon sa analytics.
Dahil dito, ang mahalagang cycle ng DTAP ay wala pa sa larangan ng pagbuo ng business intelligence at mga advanced na solusyon sa analytics. Ito ay nakakalungkot, dahil ang pag-explore ng hypothesis, trial at error at pag-crack ng mga numero ay mahalaga upang makapaghatid ng mga susunod na antas na solusyon. Bilang alternatibo sa pagkakaroon ng walang katapusang mga talakayan, narito si Syntho na may mga solusyon.
Ang aming solusyon
Gumawa ng digital twin ng iyong production environment na may AI
Ginagaya namin ang iyong (sensitibong) production environment gamit ang isang AI algorithm para makabuo ng synthetic na data twin. Nagbibigay-daan ito sa iyong sumubok at bumuo gamit ang AI generated synthetic data twin para makapaghatid ng mga makabagong solusyon sa teknolohiya.
- Mataas na kalidad na data ng pagsubok na may napanatili na lohika ng negosyo
- Data ng pagsubok na may mataas na kalidad na may napanatili na integridad ng referential
- Madali at mabilis na pagbuo ng data na may state-of-the art AI
- Na-optimize na data ng pagsubok para sa pagsubok ng case ng edge
- Bumuo ng mga bagong data ng pagsubok para sa mga bagong tampok, kung wala ka pang data
Ang kinabukasan ng DTAP
Ang iyong DTAP cycle ay handa na para sa business intelligence at advanced analytics
Dahil ang kalidad ng data ay pinapanatili gamit ang AI, ang nabuong synthetic data twin ay maaaring gamitin na parang orihinal na data, kahit na para sa business intelligence at advanced na mga gawain sa analytics. Dahil dito, malalampasan mo ang mga hamon sa kalidad ng data ng klasikong data ng pagsubok na "mga solusyon. Samakatuwid, magkakaroon ka ng iyong end-to-end ang ikot ng development, testing, acceptance and production (DTAP) ay handa na rin para sa business intelligence at mga advanced na gawain sa analytics para sa iyong buong organisasyon.
Halaga ng negosyo
Ang halaga ng pagkakaroon ng enterprise ready DTAP approach
- Angkop para sa lahat ng tech na solusyon
- Angkop para sa lahat ng vertical ng negosyo
- Pagbutihin ang pangkalahatang kalidad ng pagsubok, pag-unlad at paghahatid
- Mas mataas na mga marka ng NPS at isang pinahusay na paglalakbay ng customer
- Maging mas matalino kaysa sa kumpetisyon
- Mas mabilis na palabasin at paikliin ang time-to-market
- Binabawasan ang mga bug at potensyal na hindi nasisiyahang mga customer
- I-minimize ang mga ikot ng muling pagsubok
Sintetiko ang data, ngunit totoo ang aming team!
Makipag-ugnay kay Syntho at isa sa aming mga eksperto ay makikipag-ugnayan sa iyo sa bilis ng liwanag upang tuklasin ang halaga ng synthetic na data!