人工智能生成测试数据，未来 agile 发布周期？
您是一个拥有内部技术开发的组织吗？ 然后，您可能有一种分阶段的方法来提供新功能以增强您的客户旅程。 通常，组织具有“DTAP”阶段：
- 研发支持
- 测试
- 验收和
- 生产
使用高质量测试数据进行测试和开发对于提供最先进的软件解决方案至关重要。 使用真实（原始或生产）数据似乎很明显，但由于（隐私）规定，不允许在开发、测试和验收阶段使用。 Syntho 确保您拥有最好的替代测试数据，以便您可以提供最先进的解决方案：。
挑战
正确获取测试数据的主要挑战：
- 使用真实（原始或生产）数据似乎很明显，但由于（隐私）法规而不允许。
替代“解决方案”引入了正确获取测试数据的关键挑战：
- 不保留业务逻辑
- 不保留参照完整性
- 它们需要手动工作，不可扩展且耗费时间
- 他们无法出于测试目的优化您的数据
我们的方案
使用 AI 创建数字孪生
我们使用 AI 算法模拟您的（敏感）原始数据以生成合成数据孪生。 这允许您使用 AI 生成的合成测试数据孪生进行测试和开发，以提供最先进的解决方案：
- 具有保留业务逻辑的高质量测试数据
- 具有保留参照完整性的高质量测试数据
- 使用最先进的 AI 轻松快速地生成数据
- End-to-end 一键更新完整的测试基础设施
- 边缘案例测试的优化测试数据
- 当您还没有数据时，为新功能生成新的测试数据
商业价值
使用下一级测试数据进行测试和开发，以提供最先进的软件解决方案！
- 提高整体测试、开发和交付质量
- 更高的 NPS 分数和增强的客户旅程
- 比竞争对手更聪明
- 更快发布并缩短上市时间
- 减少错误和潜在的不满意客户
- 尽量减少重新测试周期
- 快乐的测试人员、开发人员和产品所有者
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