FAQ
Antworten auf die am häufigsten gestellten Fragen.
Welche Daten benötigt scryer?
scryer benötigt ausschließlich Metadaten. Diese fallen automatisch bei der Softwareentwicklung bzw. dem Softwaretesting an.
Alle notwendigen Daten werden aus Source-Control- und Test-Management-Systemen exportiert; z. B. git, TFS (bzw. Azure DevOps Server), IBM Engineering Lifecycle Management (ELM) oder anderen ALM-Systemen.
Welche Datenmengen sind notwendig, um scryer effektiv einzusetzen?
Nach unseren Erfahrungen bedarf es lediglich 200 historische Testausführungen.
Wie lange dauert es, bis scryer eingesetzt werden kann?
Die Dauer richtet sich stark nach der Menge an Daten, mit denen scryer trainiert wird. Grundsätzlich: Je mehr Daten, desto länger dauert das Training. Im Normalfall vergehen von unserem Initiierung-Workshop bis zum Einsatz ca. 2 bis 4 Monate.
Wie wird scryer geupdated?
scryer integriert sich in das laufende System und ergänzt seine KI durch neue Daten ganz automatisch nachdem sie eingespielt wurden.
Für welche Unternehmen und Branchen eignet sich der Einsatz von scryer?
scryer ist branchenunabhängig und ist bei jeder Art der Softwareentwicklung und Testdurchführung anwendbar. Für den Einsatz scryers ist die Menge an bereits durchgeführten Tests und Teamgröße entscheidend.
Für den Einsatz scryers ist die Menge an bereits durchgeführten Tests und Teamgröße entscheident.
Ist es möglich scryer zu testen?
Ja und nein, damit scryer von Ihren Daten lernt, muss es angebunden werden. Mit diesem Schritt befinden Sie sich schon mitten in der Integration. Allerdings bewerten unsere Data Scientisten nach dem Training, die Ergebnisse in Bezug auf Ihren Use Case und dem Einsatz scryers in Ihrem Unternehmen.
Was sind Connectoren und wozu brauche ich sie?
Die Connectoren sind dafür verantwortlich, die Daten aus den Systemen der Testdurchführung und die Ergebnisse der Tests, sowie der Versionsverwaltung (Metadaten, kein Code) an scryer zu übergeben und regelmäßig zu aktualisieren.
Welche Garantie gibt es, dass scryer mit den vorhandenen Daten richtige Vorhersagen trifft?
Da in einem so komplexen Umfeld der Erfolg von vielen Einzelfaktoren abhängt (Struktur der Daten, Teststrategie des Unternehmens) kann keine absolute Sicherheit gegeben werden. Am Ende der Evaluationsphase findet daher eine entsprechende Auswertung statt. Diese zeigt, wie gut das System die Testergebnisse vorhersagen kann.
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