Künstliche Intelligenz verändert die Gesellschaft, ihre Subsysteme, Organisationen, Business Ecosystems.
Allein auf der Suche nach den Antworten der 3 Fragen stellen wir fest, dass die unstrukturierten Daten der strukturellen Kopplungen zwischen den einzelnen Systemtypen eine besondere Herausforderung darstellen.
Die System-/Umwelt-Beobachtung in Echtzeit seitens der autonomen Fahrzeuge ist erfolgsentscheidend.
Was heute der Mensch verantwortet, verantwortet bei Level 4/5 das Fahrzeug selbst.
Was sind die Auswirkungen auf unseren Ansatz BlueRocks® Information Satellites?
Die Antwort ist einfach: "Wir müssen den genialen Ansatz von 2000 - 2005 weiterdenken.
Um einen nachhaltigen Transformationswandel in der Praxis zu erreichen, ist eine weitergedachte Datenlogistik-Plattform erforderlich, die Künstliche Intelligenz aus den Labs in die reale Welt bringt.
- Was tun, wenn die Datenknoten im Business Ecosystems überwiegend unstrukturierte Daten liefern, für die sie keine Verantwortung übernehmen (können)?
- Wie können Entscheidungen für unentscheidbare Fragen getroffen werden?
- Welche Daten wird für Leadership Antifragile benötigt?
Fragen über Fragen :)
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Datensatelliten für Künstliche Intelligenz Landschaften
mit uns gemeinsam weiterzudenken.
Zeit für intensives Ping-Pong-Thinking - Definition
Die Thesen zur Entstehung der Idee für BluRocks Information Satellites in 2000:
BlueRocks® Information Satelliten auf brainguide (April 2010)
Auswirkungen auf Unternehmen:
- Schwerpunktverlagerung der Prozessoptimierung von innerbetrieblichen Abläufen zu überbetrieblichen grenzübergreifenden Ökosystemen
- Bedingt durch die geographisch wirtschaftliche Entwicklung und globale Aufstellung reduziert sich die Bedeutung der Unternehmenszentrale
- Das Kompetenz-Management in den peripheren Einheiten wird für unternehmerische Entscheidungen in Ökosystemen erfolgsentscheidend und ist für nachhaltige Wettbewerbsvorteile zu nutzen
Die Herausforderung Big Data aus Sicht der Künstlichen Intelligenz:
Grenzenübergreifende Datenlogistik-Architekturen, die auf geographisch verteilte Unternehmensdaten aufbauen, sind erforderlich.
Unser Ansatz für globales Datenmanagement für moderne Business Ecosystems:
Die Qualität der Daten und Informationen muss aus Sicht der Nutzer mess- und steuerbar sein.
Die Nutzer zertifizieren ihre Qualitätsanforderungen an die Daten.
Die Organisationseinheit für Datenmanagement fungiert prozessübergreifend als Zertifizierungsinstitution.
Im Fokus eines zentralen Integrationsbestrebens liegen die Aspekte: Aktualität, Präzision und Vergleichbarkeit der Daten.
Den Zertifikaten kann man neben technischen und organisatorischen Informationen über die einzelnen Systeme im Wesentlichen Angaben über verwendete Stammdaten und deren Aktualität entnehmen
Jeder ausgetauschte und dargestellte Wert muss anhand des mitgelieferten Zertifikats eindeutig zu Herkunft und Bezug zuordenbar sein
Containerschiffe als Vorbild für Datenlogistik für Künstliche Intelligenz
Als wir 2000 - 2002 das Konzept der BlueRocks® Information Satellites erstellten, war der Begriff Big Data swie Artificial Intelligence noch nicht auf der Welt.
Was wir jedoch in unseren Projekten feststellten, war das rapide zunehmende Datenvolumen, das mit den damals gängigen ETL-Tools nicht managebar war.
"Wie kann das Datenvolumen ohne Verluste beherrscht werden?"
war die Frage, die uns zur Entwicklung unseres Ansatzes bewegte.
Ähnlich wie Container auf Containerschiffen werden die Daten im Informationsnetzwerk eines Big Data Systems für Artificial Intelligence einheitlich verpackt und gekennzeichnet transportiert.
Dadurch wird die Grundlage für intelligente Bewertungen geschaffen, damit die Unternehmensorganisationen mit angemessenen Selektionen gekonnt auf (globale) Umweltdynamiken zu reagieren.
BlueRocks® Information Satellites stellen sich als Lösungsansatz für aktuelle Herausforderungen wie Integration von Web-Analyse-Daten sowie Integration von Social Media Plattformen unter Berücksichtigung von vier unterschiedlichen Stakeholder-Typen dar.
Das Konzept BlueRocks® Information Satellite für Big Data Management haben wir zum ersten Mal in 2003 in einem Werk von Daimler AG partiell umgesetzt.
Datenlogistik in den global verteilten Business Ecosystems
Applikationsarchitektur für Datenmanagement
Das Konzept war in 2004 sehr innovativ. Im Laufe der Jahre entwickelten wir es mittels moderner Technologien fortlaufend weiter. Die organistorische Ausrichtung blieb jedoch weitestgehend gleich.
Machine Learning / Deep Learning ermöglicht uns die einzelnen Informationssatelliten als selbstlernende Systeme zu realisieren, um ein Praxisbeispiel zu nennen.
Für weitere Informationen über Data Satellites for Artificial Intelligence stehen wir Ihnen gerne zur Verfügung.