AI đã tạo DTAP. Trung tâm duy nhất của bạn để cung cấp tất cả các giải pháp công nghệ?
Thông thường, các tổ chức có giải pháp phần mềm, như ứng dụng dành cho thiết bị di động, cổng ứng dụng khách, hệ thống CRM, v.v., có phương pháp phân phối theo giai đoạn bao gồm chu trình phát triển, thử nghiệm, chấp nhận và sản xuất (DTAP). Các động lực giá trị cho cách tiếp cận như vậy là nâng cao chất lượng công việc, rút ngắn thời gian tiếp thị và thúc đẩy sự hợp tác giữa các nhà phát triển và nhóm phát triển.
Kiểm tra và phát triển với dữ liệu đại diện là điều cần thiết. Việc sử dụng dữ liệu sản xuất ban đầu có vẻ hiển nhiên, nhưng không được phép do các quy định (quyền riêng tư) trong giai đoạn phát triển, thử nghiệm và chấp nhận. Các giải pháp dữ liệu thử nghiệm thay thế không thể duy trì logic nghiệp vụ và tính toàn vẹn tham chiếu.
Tại sao chúng ta không thấy (chưa) cách tiếp cận DTAP trong sự phát triển của trí tuệ doanh nghiệp và các giải pháp phân tích tiên tiến?
Khi thực hiện các bước hướng tới phát triển trí tuệ kinh doanh và các giải pháp phân tích tiên tiến, dữ liệu đại diện hoạt động như dữ liệu sản xuất là rất quan trọng. Tại sao? Garbage-in = đổ rác và dữ liệu chất lượng kém sẽ dẫn đến các mô hình chất lượng kém. Đây chính xác không phải là những gì bạn muốn.
Dữ liệu tương tự như sản xuất tuân thủ là cần thiết trong các giai đoạn phát triển, thử nghiệm và chấp nhận
Vì các giải pháp dữ liệu thử nghiệm thay thế cổ điển (như ẩn danh, che dấu, xáo trộn, tổng hợp, v.v.) không bảo toàn logic kinh doanh, dữ liệu sản xuất là giải pháp duy nhất mà nhiều tổ chức sử dụng để phát triển trí tuệ kinh doanh và các giải pháp phân tích tiên tiến.
Do đó, chu kỳ DTAP có giá trị vẫn chưa xuất hiện trong lĩnh vực phát triển các giải pháp phân tích nâng cao và thông minh kinh doanh. Điều này thật đáng tiếc, vì việc khám phá giả thuyết, thử & sai và bẻ khóa các con số rất có giá trị để đưa ra các giải pháp cấp độ tiếp theo. Thay vì có những cuộc thảo luận bất tận, Syntho luôn sẵn sàng cung cấp các giải pháp.
Giải pháp của chúng tôi
Tạo một cặp song sinh kỹ thuật số của môi trường sản xuất của bạn với AI
Chúng tôi bắt chước môi trường sản xuất (nhạy cảm) của bạn bằng thuật toán AI để tạo ra một cặp dữ liệu tổng hợp. Điều này cho phép bạn kiểm tra và phát triển với bộ đôi dữ liệu tổng hợp do AI tạo ra để cung cấp các giải pháp công nghệ hiện đại.
- Dữ liệu kiểm tra chất lượng cao với logic nghiệp vụ được bảo toàn
- Dữ liệu thử nghiệm chất lượng cao với tính toàn vẹn tham chiếu được bảo toàn
- Tạo dữ liệu dễ dàng và nhanh chóng với AI hiện đại
- Dữ liệu thử nghiệm được tối ưu hóa để kiểm tra trường hợp cạnh
- Tạo dữ liệu thử nghiệm mới cho các tính năng mới khi bạn chưa có dữ liệu
Tương lai của DTAP
Chu trình DTAP của bạn đã sẵn sàng cho hoạt động kinh doanh thông minh và phân tích nâng cao
Vì chất lượng dữ liệu được bảo toàn với AI, bộ đôi dữ liệu tổng hợp được tạo có thể được sử dụng như thể nó là dữ liệu gốc, ngay cả cho các tác vụ phân tích nâng cao và trí tuệ kinh doanh. Do đó, bạn có thể vượt qua các thách thức về chất lượng dữ liệu của các giải pháp “dữ liệu thử nghiệm cổ điển”. Do đó, bạn sẽ có end-to-end chu trình phát triển, thử nghiệm, chấp nhận và sản xuất (DTAP) cũng sẵn sàng cho các nhiệm vụ phân tích nâng cao và thông minh kinh doanh cho toàn bộ tổ chức của bạn.
Giá trị kinh doanh
Giá trị của việc có phương pháp tiếp cận DTAP sẵn sàng cho doanh nghiệp
- Thích hợp cho tất cả các giải pháp công nghệ
- Thích hợp cho tất cả các ngành dọc kinh doanh
- Cải thiện chất lượng kiểm tra, phát triển và phân phối tổng thể
- Điểm NPS cao hơn và nâng cao hành trình của khách hàng
- Thông minh hơn đối thủ
- Phát hành nhanh hơn và rút ngắn thời gian tiếp thị
- Giảm lỗi và những khách hàng có khả năng không hài lòng
- Giảm thiểu chu kỳ kiểm tra lại
Dữ liệu là tổng hợp, nhưng nhóm của chúng tôi là có thật!
Liên hệ với Syntho và một trong những chuyên gia của chúng tôi sẽ liên hệ với bạn với tốc độ ánh sáng để khám phá giá trị của dữ liệu tổng hợp!