DTAP, створений штучним інтелектом. Ваш єдиний магазин для доставки всіх технологічних рішень?
Як правило, організації з програмними рішеннями, такими як мобільні додатки, клієнтські портали, системи CRM тощо, мають поетапний підхід, який містить цикл розробки, тестування, прийняття та виробництва (DTAP). Цінними драйверами такого підходу є підвищення якості роботи, скорочення часу виходу на ринок і посилення співпраці між розробниками та командами розробників.
Тестування та розробка з репрезентативними даними дуже важливі. Використання оригінальних виробничих даних здається очевидним, але не допускається через правила (конфіденційності) на етапах розробки, тестування та прийняття. Альтернативні рішення для тестових даних не можуть зберегти бізнес-логіку та цілісність посилань.
Чому ми (поки що) не бачимо підходу DTAP у розвитку бізнес-аналітики та передових аналітичних рішень?
Коли ви робите крок до розробки бізнес-аналітики та передових аналітичних рішень, репрезентативні дані, які діють як виробничі, мають вирішальне значення. Чому? Сміття входить = сміття виходить і дані поганої якості призведуть до моделей поганої якості. Це не те, чого ви хочете.
На стадіях розробки, тестування та приймання необхідні відповідні виробничі дані
Оскільки класичні альтернативні рішення для тестових даних (наприклад, анонімізація, маскування, скремблювання, агрегація тощо) не зберігають бізнес-логіку, виробничі дані є єдиними рішеннями, які бачать багато організацій для розвитку бізнес-аналітики та передових аналітичних рішень.
Отже, цінний цикл DTAP поки що відсутній у сфері розробки бізнес-аналітики та передових аналітичних рішень. Це прикро, тому що вивчення гіпотез, метод проб і помилок і визначення чисел є цінним для надання рішень наступного рівня. Як альтернатива нескінченним обговоренням, Syntho пропонує рішення.
Наше рішення
Створіть цифрового двійника свого виробничого середовища за допомогою AI
Ми імітуємо ваше (чутливе) виробниче середовище за допомогою алгоритму штучного інтелекту, щоб створити подвійник синтетичних даних. Це дає змогу тестувати й розробляти за допомогою штучного інтелекту-близнюка синтетичних даних, щоб надавати найсучасніші технологічні рішення.
- Високоякісні тестові дані із збереженою бізнес-логікою
- Високоякісні тестові дані із збереженою цілісністю посилань
- Легка і швидка генерація даних за допомогою найсучаснішого ШІ
- Оптимізовані тестові дані для тестування крайових випадків
- Створюйте нові тестові дані для нових функцій, коли у вас ще немає даних
Майбутнє DTAP
Ваш цикл DTAP готовий до бізнес-аналітики та розширеної аналітики
Оскільки якість даних зберігається за допомогою штучного інтелекту, згенерований двійник синтетичних даних можна використовувати як оригінальні дані, навіть для завдань бізнес-аналітики та розширеної аналітики. Отже, ви можете подолати проблеми з якістю даних класичних «рішень для тестових даних». Тому ви матимете своє end-to-end Цикл розробки, тестування, прийняття та виробництва (DTAP) також готовий до завдань бізнес-аналітики та розширеної аналітики для всієї вашої організації.
Цінність бізнесу
Цінність підходу DTAP, готового для підприємства
- Підходить для всіх технічних рішень
- Підходить для всіх бізнес-вертикалей
- Покращити загальну якість тестування, розробки та доставки
- Вищі показники NPS і покращений шлях клієнта
- Будьте розумнішими за конкурентів
- Випускайте швидше та скорочуйте час виходу на ринок
- Зменшує кількість помилок і потенційно незадоволених клієнтів
- Мінімізуйте цикли повторного тестування
Дані синтетичні, але наша команда справжня!
Зверніться до компанії Syntho і один з наших експертів зв’яжеться з вами зі швидкістю світла, щоб вивчити цінність синтетичних даних!