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LIVEDEMODAY↳ German Transcript
Q1 2021
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Foundry 08
Gotham 31
Table of Contents Introduction 03
Apollo 40
Conclusion 48
Disclaimer 50
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Introduction
Shyam Sankar,Chief Operating Officer
TEIL
SPRECHER
Willkommen zur ersten Produkt-Session von Palantir. Wir freuen uns
sehr, Sie heute hier willkommen zu heißen. Ich bin Shyam Sankar,
der Chief Operating Officer von Palantir. Wir freuen uns darauf, Ihnen
heute mehr über unsere neuesten Entwicklungen zu erzählen und wie
unsere Roadmap für 2021 und darüber hinaus für unser gesamtes
Produktportfolio aussieht. Außerdem wollen wir anhand einiger
Beispiele darstellen, wie Kunden unsere Produkte mit großem Erfolg
nutzen. Für mich persönlich ist es vielleicht am schönsten, dass Sie dies
alles direkt von den Verantwortlichen unseres Unternehmens hören
werden. Das Reservoir an Talenten bei Palantir ist unglaublich groß,
und ich freue mich darauf, Ihnen in den nächsten Quartalen weitere
Mitarbeiter von uns vorzustellen.
Wir sind heute mit einem absoluten Rockstar-Team aus den Bereichen
Business, Engineering und Product vertreten. Ich möchte kurz
zwei Personen vorstellen, die die Produktentwicklung bei Foundry
beziehungsweise Gotham geleitet haben.
Zuerst Bianca. Bianca kam vor etwa 7 Jahren zu Palantir. Sie hat sich
als sogenannter „Forward Deployed Engineer“ die Zähne ausgebissen
und die Arbeit für einige unserer größten Kunden in für uns ganz
neuen Gebieten geleitet. So war sie von Anfang an bei Airbus, wo sie
Pionierarbeit für operative Workflows mit operativen Nutzern geleistet
hat. Das geschah zu einem Zeitpunkt, als wir bei Palantir mit unserem
Produkt noch nicht wirklich in die Fabrikhalle vorgedrungen waren.
Bianca hat wirklich darüber nachgedacht, wie man Data Science,
Engineering und vor allem die Leute im Einsatz, an der Frontlinie, die
jeden Tag Entscheidungen treffen, miteinander verbinden kann. Sie
leitet die Teile von Foundry und von unserem Produktportfolio, die
sich jenseits der Ontologie befinden: also digitaler Zwilling, Szenarien,
Modellverknüpfung operatives maschinelles Lernen, Low-Code/No-
Code-Anwendungsentwicklung und tiefe Integration mit operativen
Systemen. Viele dieser Funktionen kamen im Zusammenhang mit der
COVID-Krise zum Einsatz, um Regierungen und Unternehmen bei ihrer
Reaktion zu helfen.
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Introduction Außerdem möchte ich Ihnen Martin vorstellen, der als Principal Product
Manager für Gotham zuständig ist und die Roadmap von Gotham
vorantreibt. Er kam vor 5 Jahren als „Forward Deployed Engineer“ zu
Palantir und hat sich seine Zähne daran ausgebissen, Organisationen im
Kampf gegen Finanzkriminalität – im Bereich Steuer und Geldwäsche
– zu unterstützen. Er leitete die Entwicklung und das User Engagement
für Gaia, die operative Suite von Gotham. Nutzer auf der ganzen Welt
verlassen sich auf Gaia, um ihre Missionen auszuführen und zu planen.
Ich dachte, ich beginne damit, einige der Begriffe zu erläutern, die ich in
den vergangenen Quartalen erwähnt habe und die die folgende Demo
und die anschließende Diskussion ergänzen. Der Kernpunkt, über
den ich mich wirklich freue, ist, dass wir nach jahrelangen manischen
Investitionen in die Unterstützung unserer Kunden bei der Generierung
von Alpha jetzt an einem Punkt angelangt sind, an dem man wirklich
sehen kann, wie ein Upgrade des Produkts – ein Upgrade von Foundry,
ein Upgrade von Gotham – das Geschäft des Kunden upgradet. Das
Upgrade von Gotham verbessert Ihr Waffenarsenal. Das Upgrade von
Foundry verbessert Ihr Unternehmen. Und es tut dies, indem es ihre
Organisation vernetzt. Indem es den entscheidenden Hebel liefert, um
Strategie und Betrieb sofort zu verbinden. Ich denke, dass dies eine
äußerst leistungsstarke Lösung ist, die das Ergebnis von 15 Jahren harter
Arbeit und Fokus auf die Alpha-Generierung ist. Wir haben nicht nur bei
Beta aufgehört, wir machen Sie nicht einfach nur effizienter. Wir machen
Sie tatsächlich wettbewerbsfähiger. Mit jedem Update und jeder neuen
Version der Software machen wir Sie immer wettbewerbsfähiger.
Bevor wir hier mit den Demos starten, ist es sicher sinnvoll, mit unseren
wichtigsten Prinzipien zu beginnen und daran zu erinnern, wie wir über
unsere Produkte denken und was wir zu erreichen versuchen. Wir sehen
unsere Plattformen als Betriebssysteme für das moderne Unternehmen.
Das Wort "Betriebssystem" ist für uns sehr wichtig. Wir sind nicht
nur eine Datenplattform. Wir sind nicht Analytics. Wir versuchen,
unsere Kunden besser zu machen, nicht nur schlauer. Analytics
gibt Ihnen Einblicke. Wie verwandeln Sie aber diese Erkenntnisse in
Entscheidungen? Wie verwandeln Sie diese Entscheidungen in Alpha?
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Introduction Dieses Alpha wird wirklich an der Frontlinie, im täglichen Betrieb,
gewonnen. Es wird in der Fabrikhalle gewonnen, an den Fließbändern,
auf dem Schlachtfeld. Dies gelingt uns, indem wir vernetzte
Organisationen aufbauen und ermöglichen: vernetzte Unternehmen,
vernetzte Abteilungen, vernetzte Institutionen.
Wir stellen uns ein Unternehmen als die Summe aller Entscheidungen
vor, die das Unternehmen trifft. Diese Entscheidungen sind auf wirklich
komplizierte und sich ständig weiterentwickelnde Weise voneinander
abhängig. Tatsächlich modellieren sich Unternehmen aber nur selten
auf diese Weise oder arbeiten selten in Bezug auf eine solche Struktur.
Unsere Software funktioniert so, dass sie die Integration zwischen all
diesen verschiedenen Silos der Entscheidungsfindung ermöglicht. Das
ermöglicht es Ihnen, Schocks in Chancen zu verwandeln und Chancen
in Alpha.
Das Ergebnis: Während die meiste Software Sie Ihren Mitbewerbern
angleicht, machen wir Sie unterschiedlich. Wir differenzieren Sie. Und
das können Sie ganz einfach sehen. Sie sehen das daran, wie unsere
Software-definierte Datenintegration Beta automatisiert und es Ihnen
ermöglicht, Ihre Ontologie innerhalb weniger Stunden für die Alpha-
Generierung zu nutzen. Sie können das daran sehen, wie der digitale
Zwilling es Ihnen ermöglicht, unerwartete Schocks in Ihrer Lieferkette zu
simulieren und zu bewältigen.
Einer der größten Investitionsbereiche für uns in den letzten paar
Quartalen ist die Modularität, sowohl von Gotham als auch von
Foundry. Um zu verstehen, warum das so wichtig ist, müssen wir
ein wenig zurückgehen und uns an unsere Geschichte und unseren
Ansatz erinnern. Sie werden sich erinnern, dass wir ein End-to-End-
Angebot entwickelt haben. Wir haben eine Meinung darüber, wie man
jedes Problem „north of compute“ lösen kann. Und diese Meinung ist
ziemlich weitreichend.
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Introduction Wir haben uns diese Meinungen durch unsere Arbeit in der Praxis
verdient. Wir haben die Verantwortung für die Lösung von Problemen
End-to-End übernommen. Und das hat uns geholfen zu verstehen, wo
das herkömmliche Verständnis – die Referenzarchitektur – entweder
falsch ist oder ganz einfach nicht funktioniert. Dieses Wissen haben
wir in unsere Plattformen kodiert. Im Laufe der Jahre hat dies zu immer
differenzierteren, leistungsfähigen End-to-End-Angeboten geführt.
Dieses Angebot hat sich in Krisenzeiten bewährt. Etwa in der COVID-
Krise, als wir in den ersten drei Wochen über 80 neue Engagements
starten konnten, weil wir diese Lösung hatten, die man in wenigen Tagen
einsetzen konnte, um unglaublich komplizierte Probleme zu lösen. Aber
natürlich haben wir das nicht in ein paar Tagen erreicht, sondern in 15
Jahren und ein paar Tagen intensiver Forschung und Entwicklung. 15
Jahre, in denen wir uns diese unsere Meinung erarbeitet und verdient
haben. Wir hatten – und ich denke, wir haben auch immer noch – das
einzige Angebot, das ein Problem unter Krisenbedingungen lösen kann,
wenn Zeit wirklich zählt.
In der Vergangenheit bedeutete dies für unsere Kunden, dass sie unsere
gesamte End-to-End-Plattform abnehmen mussten, auch wenn sie
selbstentwickelte oder maßgeschneiderte Teillösungen hatten, die sie
wirklich schätzen und, die im Kontext ihres Geschäfts wichtig sind. Unsere
Investition in Modularität ermöglicht es dem Kunden nun, das Beste
aus beiden Welten zu bekommen. Der Kunde kann von Foundry oder
Gotham das nehmen, was er will, und er kann auf dem aufbauen, was er
bereits hat. Dieser "Beste aus beiden Welten"-Ansatz ist wirklich wichtig.
Es bietet dem Kunden die Flexibilität, die Komponenten von Foundry zu
nutzen, die für ihn sinnvoll sind. Es bietet ihm aber auch die Vorteile in
Bezug auf Geschwindigkeit und Einzigartigkeit unseres Angebots, für die
wir bekannt sind und mit denen wir uns differenzieren. Aus unserer Sicht
eröffnet dies auch ganz neue Möglichkeiten für uns, wie wir auf den Markt
gehen. Diese Modularität bedeutet, dass wir besser mit Vertriebspartnern
zusammenarbeiten und unser Produkt besser vertreiben können, um die
Anforderungen unserer Kunden zu erfüllen.
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Foundry Demo
John DiFulvio,BusinessDevelopment Lead
TEIL
SPRECHER
Heute freuen wir uns, Ihnen im Rahmen unserer Foundry-21-Einführung
einige Highlights unseres Produkts vorzustellen. Wir führen Sie durch eine
modulare und interoperable Suite von Produkten, die es Unternehmen
ermöglichen, ihr Geschäft zu transformieren, indem sie sich von
unflexibler Software und unverbundenen Organisationsfunktionen lösen.
Zunächst werden wir die Foundry Ontology und die Simulation Engine
vorstellen. Diese Technologien ermöglichen es unseren Kunden,
Connected Companies, vernetzte Unternehmen aufzubauen und
auf Basis eines echten Geschäftsverständnisses, das auf Daten und
Modellen aufbaut, bestmögliche Entscheidungen treffen zu können.
Zweitens werden wir Ihnen zeigen, wie unsere Software entscheidende
Geschäftsprozesse für unsere Kunden radikal beschleunigt. Mit
softwaredefinierter Datenintegration und unserem Use-Case-Katalog
erreichen Sie, was früher Monate oder Jahre dauerte, jetzt in wenigen
Stunden.
Lassen Sie uns mit einer einfachen Frage beginnen: Was ist Foundry?
Foundry ist eine führende Plattform für Datenintegration und
Datenmanagement, eine umfassende Suite von Analysewerkzeugen
und eine operative Plattform von Anwendungen für operative Nutzer.
Aber im Kern ist Foundry, so denken wir, die zentrale Infrastruktur zur
Entscheidungsunterstützung für jede Organisation. Wir haben ein
Software-Framework entwickelt, das Daten und Modelle in Wissen
umwandelt. Dieses Wissen können Anwender nutzen, um bessere
Entscheidungen zu treffen. Die Ontologie und die Simulation Engine, die
wir heute vorführen, stellen dabei das Bindegewebe zwischen Assets in
der digitalen Welt und Entscheidungen in der realen Welt dar.
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Foundry Demo Schauen wir uns an, was dies für eine große Lieferkette bedeutet.
Bei der Entwicklung von Foundry haben wir schnell gelernt, dass die
Datenmenge in jeder Organisation ständig zunimmt und Entropie
erzeugt. In einem einzigen Lieferkettenprojekt müssen Sie zum Beispiel
möglicherweise Tausende von Tabellen allein aus einem einzigen
ERP-System aufnehmen. Wenn Sie dann noch Daten aus anderen
Systemen wie dem operativen Geschäft, der Kundennachfrage und dem
Finanzwesen hinzufügen, werden Sie schnell feststellen, dass es extrem
schwierig ist, die Daten zu verstehen und Erkenntnisse zu gewinnen –
selbst wenn alle Daten an einem Ort versammelt sind. Das ist genau
der Grund, warum Unternehmen jahrelang an Datenprojekten arbeiten,
ohne ein echtes Geschäftsergebnis zu erzielen. Wir haben ziemlich
schnell festgestellt, dass wir einen anderen Ansatz wählen müssen.
Die Ontologie- und Simulation-Engine-Technologie von
Palantir Foundry ist unsere einzigartige Lösung für diese
Herausforderung. Sie biete granulare Data-Governance- und
Datensicherheitsfunktionalitäten und bildet gleichzeitig alle Daten in
einem gemeinsamen, leicht verständlichen, organisationsspezifischen
Rahmen ab. Diese „Ontologie" – die Repräsentation oder der digitale
Zwilling einer Organisation – bietet eine gemeinsame Schnittstelle für
alle nachgelagerten Workflows: von der Suche und Analyse bis hin zu
operativen Anwendungen wie der Optimierung der Lieferkette. Sie ist
auch eine bidirektionale Schnittstelle zwischen den digitalen Assets
eines Unternehmens und den realen Abläufen. Sie ermöglicht es den
Teams, ihr einzigartiges Wissen in ein gemeinsames Verständnis des
gesamten Unternehmens einfließen zu lassen.
Nehmen wir als erstes Beispiel ein Produktionswerk. Um eine
360-Grad-Ansicht des Werks zu erstellen, fügen wir riesige
Datenmengen zusammen, wie z. B. Sensordaten aus dem Werksbetrieb
oder Logistikdaten aus Vertriebszentren oder Finanzdaten aus ERP-
Systemen, um das Objekt "Plant", Werk, zu erstellen. Da wir weiterhin
Daten integrieren, um immer mehr Anwendungsfälle zu unterstützen,
wächst unsere Ontologie weiter. Wir verknüpfen das Werk auch mit
wichtigen Entitäten wie Vertriebszentren, Kunden und Rohstoffen,
wodurch weitere Datenquellen eingespeist werden.
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Foundry Demo Das Ergebnis dieser Datenintegrations- und Mapping-Arbeit ist eine
sofortige Transparenz der Geschäftsobjekte – des "Werks" – für die
operativen Anwender im gesamten Unternehmen. Als Supply-Chain-
Manager, Logistikverantwortlicher oder Betriebsleiter kann ich alle
Daten sehen, die für das Objekt „Werk“ integriert wurden. Und für
jedes einzelne Werk kann ich schnell die relevantesten KPIs sehen:
beispielsweise um etwa Kunden und Logistikzentren aufgegliedert nach
einzelnen Städten zu verstehen, sowie alle Bedarfswarnmeldungen und
den Bedarf und die Produktion im Zeitverlauf.
Wichtig ist, dass diese Ontologie dynamisch ist und sich im Laufe der
Zeit verändert – sie wird erweitert, wenn durch die digitale Transformation
weitere Bereiche einer Organisation einbezogen werden. Und sie
verändert sich, wenn sich die Organisation selbst weiterentwickelt.
Traditionelle ERP-Systeme und unflexible Datenmodelle können mit
diesen unvermeidlichen Änderungen nicht umgehen.
Diese Ontologie geht über integrierte 360-Grad-Ansichten hinaus.
Sie ist die Grundlage für den gesamten Entscheidungsprozess mit
Hilfe von Suche, Analyse, Bericht und weiteren Anwendungen.
Dieser Ansatz ist aus mehreren Gründen transformativ. Anstatt die
Datengrundlagen für jedes neue Projekt neu zu erfinden, haben Sie
jetzt ein Compounding Framework für neue Daten, die automatisch
in Geschäftsanwendungen fließen, einen kontinuierlich wachsenden
Bestand. Dadurch wird die Zeit für die Erstellung neuer Workflows
radikal verkürzt und eine integrierte gemeinsame Sprache für
die funktionsübergreifende Zusammenarbeit ermöglicht. Am
interessantesten ist, dass dieses Framework bidirektional ist. Alle
Erkenntnisse und Entscheidungen der Nutzer werden in der Ontologie
aufgezeichnet, wo sie sofort als Daten zur Verfügung stehen, auf denen
wiederum andere Anwender aufbauen können. Dies ermöglicht eine
beispiellose funktionsübergreifende Zusammenarbeit. Stellen Sie sich
zum Beispiel vor, ein Supply-Chain-Analyst entdeckt überschüssige
Bestände eines bestimmten Rohmaterials, deren Verwendbarkeit
in einigen Monaten abläuft. Er kann dies als Chance kennzeichnen,
einen Kundenbetreuer benachrichtigen und von dort aus potenzielle
Verkaufschancen für diese Ware identifizieren.
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Foundry Demo Lassen Sie uns nun darstellen, wie eine operative Anwendung unter
Verwendung der Ontologie erstellt werden kann. Das hier ist der Supply
Chain Control Tower. Ein Supply-Chain-Analyst verwendet diese App,
um sich einen Überblick über sein Netzwerk und übergeordnete KPIs
zu verschaffen und um anschließend bestimmte Problembereiche zu
untersuchen. Die hier gezeigten Daten stammen aus verschiedenen
globalen Quellen, für die die Nutzer bisher mehrere voneinander
unabhängige Softwareprogramme verwenden mussten. Die Karte hier
zeigt Kunden, Logistikzentren und Werke. Lassen Sie uns schnell in den
"Edit"-Modus wechseln, um zu zeigen, wie mithilfe der Ontologie diese
komplexe Anwendung einfach zu erstellen und zu unterhalten ist, ganz
ohne Code.
Sagen wir, ich möchte schnell die detailliertere Ansicht eines Kunden
sehen. Zunächst kann ich schnell alle Informationen hinzufügen, die ich
über Kunden habe. Von der Karte aus möchte ich auf der linken Seite
ein Widget hinzufügen, das die Eigenschaften aller Kunden anzeigt.
Wir können in der Ontologie nach dem Kundenobjekt suchen und alle
Eigenschaften hinzufügen. Als nächstes kann ich in einem zusätzlichen
Widget darunter Informationen über Vertriebszentren hinzufügen.
Anstelle einer Eigenschaft fügen wir eine Objektliste hinzu, und dies
erfordert das gesamte Mapping zwischen den Objekten in der Ontologie,
das wir bereits erstellt haben.
In weniger als einer Minute habe ich dieser Ansicht Informationen
aus Dutzenden von Datenquellen hinzugefügt, um meine
Entscheidungsfähigkeit zu verbessern. Wichtig ist, dass diese
Anwendungen direkt zu echten Handlungen führen und komplexe,
mehrstufige, funktionsübergreifende Geschäftsprozesse bilden.
Wenn zum Beispiel ein Supply-Chain-Analyst eine Bedarfslücke, einen
Überbestand oder andere Probleme feststellt, kann er sofort die nötigen
Maßnahmen ergreifen, z. B. eine Bestellung teilerfüllen oder einen Teil
des Bestands umverteilen. Ein Kollege im Logistikzentrum kann diese
neuen Informationen sofort einsehen und entsprechend handeln.
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Foundry Demo Oberflächlich betrachtet sieht dies relativ einfach aus. Tatsächlich sind
solche Handlungen aber ein mächtiger Baustein. Jede Handlung stellt
eine Entscheidung dar, die von einem Nutzer getroffen wurde und wird in
die gemeinsame Ontologie zurückgeschrieben. Eine "Auftrag erfüllen"-
Handlung subtrahiert zum Beispiel Artikel von einem "Inventar"-Objekt,
fügt diese Artikel der Bestellung hinzu und ändert den Bestellstatus
von ‚offen" auf "ausgeführt". Handlungen können auch komplexe
Validierungen und Sicherheitsbedingungen haben, was sie zu einem
leistungsstarken Baustein für mehrstufige Geschäftsprozesse macht.
Dazu muss nicht einmal jeder Nutzer in Foundry sein. Handlungen,
die in Foundry-Anwendungen ausgeführt werden, können direkt in
Legacy-Systeme zurückgeschrieben werden, mit Geschäftssystemen
wie E-Mail interagieren oder sogar mit Maschinensteuerungssystemen
kommunizieren, sodass sich diese Anwendungen nahtlos in bestehende
Abläufe integrieren lassen. Dieselbe Schicht unterstützt nicht nur
operative Anwendungen, sondern auch erweiterte Suchfunktionen und
leistungsstarke Analyse- und Berichtswerkzeuge.
Bisher haben wir uns auf die Daten konzentriert und darauf, wie die
Daten in die Ontologie eingeordnet werden, um ein dynamisches
Modell der Organisation zu erstellen, das die Entscheidungsfindung
unterstützt. Um noch bessere Entscheidungen treffen zu können,
brauchen Ihre Teams aber mehr als nur Daten. Oftmals verlassen
sich die Mitarbeiter auf Modelle, die ihnen helfen, die möglichen
Auswirkungen von Entscheidungen zu verstehen, bevor sie diese treffen.
Diese Modelle können so komplex sein wie Deep Learning und KI oder
eine so einfache Logik darstellen wie das Einhalten etablierter von
Führungsverantwortlichen respektierter Standards.
Auch hier ist die Ontologie von Foundry das Bindegewebe. Indem wir
Modelle auf dieser Ontologie abbilden, schaffen wir eine umfassende
Simulation Engine. Sie erlaubt "Was-wäre-wenn"-Analysen, die zuvor
unmöglich waren. Nutzer auf jeder Ebene des Unternehmens – von
der strategischen bis zur operativen Ebene – können die potenziellen
Folgen und Nebenfolgen einer Entscheidung verstehen, bevor sie
diese treffen. Dies schafft eine extrem leistungsfähige Infrastruktur, die
es Organisationen ermöglicht, ihre Abläufe wie Code zu behandeln.
Änderungen können gestaged und getestet werden, bevor sie
angewendet werden.
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Foundry Demo In unserem Supply Chain Control Tower zum Beispiel fließen in
die Produktions- und Preismodelle die Daten von Rohstoffen
und Werkskapazitäten ein. Das Modell gibt Schätzungen des
Produktionsvolumens und der Kundennachfrage auf der Grundlage
von Preisänderungen aus. Diese Art von Modell wird häufig von einem
Supply-Chain-Manager verwendet, um zu entscheiden, wie viel von
einem bestimmten veredelten Produkt aus einem Pool von Rohstoffen
hergestellt werden soll. Wir können dann ein solches Modell mit
einem saisonalen Nachfragemodell koppeln, um den Produktkatalog
dynamisch zu optimieren und den Umsatz zu steigern.
Es ist prinzipiell schwierig, Ursache und Wirkung in einer Lieferkette
zu verstehen. Wenn die Automatisierung ausfällt, aufgrund von
Störungen oder einfach, weil sich der Status quo geändert hat, fällt
es Unternehmen sehr schwer, sich anzupassen. Infolgedessen sind
verzögerte Bestellungen oder verpasste Gelegenheiten, wie z. B.
Überbestände, an der Tagesordnung.
In Foundry werden alle Modelle – unabhängig von der Umgebung, in
der sie erstellt werden – in einem einheitlichen Rahmen verwaltet.
Hier sehen wir zum Beispiel eine Bibliothek mit allen Modellen
dieser Organisation. Sie sind eng mit dem eigentlichen Geschäftsziel
gekoppelt, wie etwa der Maximierung der Produktion oder Minimierung
der Kosten mit COGS-Modellen oder Ausgleich des Zu- und Abflusses
von Beständen aus einem Vertriebszentrum. Wir können auch sehen, ob
sie in der Produktion verwendet werden.
Im Katalog kann ich schnell nach unten blättern, um unter anderem
saisonale Bedarfsmodelle und Produktionsmodelle zu finden. Ich
kann sehen, wie viele Modelle derzeit aktiv sind, wie es um das
Modell insgesamt bestellt ist und vieles mehr. Am wichtigsten ist,
dass alle Modelleingaben und -ausgaben ihrer Darstellung in der
realen Welt zugeordnet sind. Ich kann z. B. mit der Maus über das
Kundennachfragemodell fahren und sehen, dass die mit den Eingaben
verknüpften Objekte "Rohmaterialbestellung" und "Material" sind und
die mit den Ausgaben verknüpften Objekte "Rohmaterialbestellung",
"Werk" und "Material" sind.
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Foundry Demo Wenn ich auf dieses Modell klicke, kann ich nicht nur den geschäftlichen
Kontext rund um das Projekt in Form eines Vorhersageziels sehen,
sondern auch, wie die Eingaben und Ausgaben des Modells auf die reale
Welt abgebildet werden. Hier können wir sehen, dass die spezifischen
Eigenschaften für die Eingaben "Kosten" und "Preis" sind und die
Ausgaben "Bedarf", "Kapazität" und "Bestand".
Ich kann die Leistung des Modells überwachen, Änderungen an diesem
Modell im Laufe der Zeit verwalten und ich kann auch verwalten,
wie dieses Modell in der Anwendungsschicht eingesetzt wird. Der
wertvollste Aspekt dieses Produkts ist nicht die Verwaltung einzelner
Modelle, sondern die Möglichkeit, die Modelle über eine Simulation
Engine miteinander in Beziehung zu setzen, die – einmal mehr – von der
Ontologie unterstützt wird.
Werfen wir einen kurzen Blick auf ein zweites Modell. Dieses Modell
enthält die Produktionsrezepte für die Umwandlung aller Rohmaterialien
in Fertigwaren. Was ich ziemlich schnell sehen kann, ist, dass eine der
Eingaben dieses Modells – der Materialbestand – mit der Ausgabe
meines vorherigen Modells übereinstimmt. Das bedeutet, dass diese
Modelle miteinander verkettet werden können.
Um die verkettete Modellierung im Detail zu sehen, können wir zu
unserer Simulationsschnittstelle, Vertex, gehen. Mit dem saisonalen
Nachfragemodell und dem Produktionsmodell können wir schnell eine
komplexe Wertschöpfungskette durchlaufen und Fragen stellen wie:
„Wenn ein Lieferant nur 50 % eines Rohmaterials liefert, wie wirkt sich
das auf meine termingerechte Lieferung von Waren aus?“ Oder: Welche
meiner Kunden sind am stärksten betroffen?"
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Foundry Demo Da die Modelle durch die Abbildung der realen Welt miteinander
verkettet sind, kann ich die Komplexität meiner gesamten Lieferkette
leicht verstehen, von den vorgelagerten Lieferanten bis zu den
nachgelagerten Kunden und allem, was dazwischen liegt, einschließlich
der Knotenpunkte der Werke und Logistikzentren. Das Ergebnis ist, dass
jeder Nutzer die Nebenwirkungen seiner Entscheidungen verstehen
und vorhersehen kann, was eine beispiellose Zusammenarbeit und eine
durchgängig optimale Entscheidungsfindung ermöglicht. Indem wir
den Schieberegler bewegen, können wir die Interaktionen aller Modelle
und die Auswirkungen auf die Lieferkette in der Zukunft simulieren. Wir
können sehen, wie sich einige der Knoten rot färben – die Werke und
Logistikzentren, die Sie auf der Karte sehen –, um uns auf potenzielle
Probleme in unserer Lieferkette aufmerksam zu machen, wie z. B.
niedrige Bestände oder ein unerwarteter Anstieg der Nachfrage usw.
Hier sehen wir nun die detaillierte Systemansicht. Aber die Simulation
Engine kann auch in jede beliebige Anwendung eingesetzt werden, um
Entscheidungen auf jeder Ebene des Unternehmens zu treffen. Lassen
Sie uns schnell zu unserem Supply Chain Control Tower zurückkehren.
Wir haben den Warnmeldungs-Workflow erweitert, so dass die Nutzer
Simulationen möglicher Maßnahmen durchführen können. In diesem
Fall haben wir einen unerwarteten Überschuss an Rohstoffen. Wenn
ich mir die Übersicht ansehe, kann ich auf die Registerkarte "Planning
Response" klicken.
Ich kann den aktuellen Rohmaterial-Überschussbestand, die erwartete
Nachfrage und den Prozentsatz der Produktionskapazität sehen. Von dort
aus kann ich potenzielle Handlungen.
Andere Anwendungen wie Produktplanung und Pricing können
einfach auf derselben Simulationsschicht aufgebaut werden, was
konsistente Annahmen sicherstellt und eine funktionsübergreifende
Zusammenarbeit ermöglicht.
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Foundry Demo Das Bindegewebe der Plattform ermöglicht eine effiziente Iteration und
Entscheidungsfindung über alle Ebenen einer Organisation hinweg – vom
COO über den Supply Chain Manager bis hin zum Logistikanalysten, der
die Simulationen erstellt.
Bisher haben wir uns darauf konzentriert, wie die Ontologie und die
Simulation Engine eine noch nie dagewesene Infrastruktur für die
Entscheidungsfindung bietet. Zum Abschluss dieser Demo möchten wir
darüber sprechen, wie wir diese Technologie skalieren und es für Kunden
einfacher machen, sie durch softwaredefinierte Datenintegration und
unseren Use-Case-Katalog zu nutzen.
Zunächst müssen wir verstehen, wo die Daten beim Kunden vorhanden
sind und wie wir uns schnell mit diesen Datenquellen verbinden können.
Palantir Foundry bietet Point-and-Click-Verbindung, Integration und
Transformation von Daten. Bei Alt-ERP-Systemen geht das Produkt
sogar noch weiter – es nimmt Rohdaten, verbindet sie und leitet daraus
neue Funktionen ab, die in nachgelagerten Workflows genutzt werden
können. Datenprojekte, die früher Jahre dauerten, sind in wenigen
Stunden erledigt.
Wie haben wir also die Zeit bis zur Wertschöpfung für unsere Kunden
beschleunigt? Durch eben diese Software-definierte Datenintegration.
Sie erschließt den Geschäftswert in einem Zeitrahmen, die andere
Software nicht bieten kann. Anstatt Monate und Jahre mit dem Parsen
komplexer Backend-Systeme zu verbringen, verbindet unsere SDDI-
Technologie automatisch das operative Format mit den Backend-
Tabellennamen und leitet die Beziehungen zwischen den Datentabellen
ab, einschließlich aller benutzerdefinierten Tabellen.
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Foundry Demo Unsere SDDI-Technologie nutzt auch das etablierte Online-
Einkaufserlebnis, bei dem Benutzer die erforderlichen Daten in den
Warenkorb legen können, die dann synchronisiert werden können.
Wenn der Benutzer bereit ist, kann er "synchronisieren" wählen, wodurch
automatisch die Ontologie erstellt wird, von der Datenquelle über die
Transformationsschicht bis hin zu den Objekten: der Fertigungsanlage,
dem Vertriebszentrum und dem Kunden.
Zu Beginn dieses Vortrags habe ich erwähnt, dass Foundry jetzt mit einem
Katalog umfassender, sofort einsatzbereiter Produkte ausgeliefert wird, die
die Zeit bis zur Wertschöpfung beschleunigen. Wir haben diese auf der
Grundlage unserer 15-jährigen Erfahrung in verschiedenen Branchen und
Sektoren entwickelt, um ihren universellen Nutzen zu maximieren.
Wir haben diese Automatisierung erreicht, indem wir die schwierigsten
Aufgaben zuerst gelöst haben: komplexe Datenintegrationen,
Entwicklung der Infrastruktur für die Verkettung von Simulationen
und die Entwicklung des Bindegewebes durch eine Ontologie. Die
Herausforderungen eines jeden Kunden manifestieren sich anders.
Organisationen, die vielleicht gleich aussehen – eine Bank, ein
Energieunternehmen, Transportunternehmen – können in Wirklichkeit
erhebliche Unterschiede bei den Anwendungsfällen aufweisen.
Wir bewahren die Einzigartigkeit unserer Kunden, indem wir das
Framework aufbauen: um die Komplexität der Datenintegration und des
Datensetups zu automatisieren, um maximale Kreativität und Flexibilität
im Lösungs- und Entscheidungsraum zu ermöglichen.
Wir vereinfachen die Lösung nicht, um sie zu skalieren. Wir
automatisieren die Komplexität, um unsere Lösungen zu beschleunigen.
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Foundry Demo Dies war im Jahr 2020 während der COVID-Krise besonders relevant.
Unsere Kunden im Regierungssektor und im kommerziellen Bereich
benötigten sofort Hilfe. Diese erforderte die Fähigkeit, Anwendungen
schneller zu erstellen, als dies bisher bei Softwaretechnologien der Fall
war. Ich zeige Ihnen, wie Archetypes, der Use-Case-Katalog, es Kunden
ermöglicht, die gesamte Foundry-Plattform ohne Code zu durchlaufen,
um bestimmte Ergebnisse zu erzielen und geschäftsrelevante Workflows
in wenigen Stunden zu liefern. Wir können den Supply Chain Control
Tower, den ich Ihnen gezeigt habe, automatisch mit der Use-Case-
Bibliothek und unserem Installationsassistenten erstellen.
Auf der rechten Seite sehen wir einige der Use Cases, die sich bisher
als nützlich erwiesen haben, und insbesondere einen, der sich auf
die Lieferkette konzentriert. Sobald wir diesen Use Case verwenden,
können wir einfach durch den Installationsassistenten navigieren.
Zunächst sehen wir automatisch generierte Objekttypen für die
spezifischen Workflows, die wir einsetzen möchten und die direkt mit
der softwaredefinierten Datenintegration verknüpft sind, die wir ganz am
Anfang erwähnt haben. Wir können die Bedarfsprognose sehen, die als
Funktion erstellt werden soll, zusammen mit jedem anderen Modell oder
jeder Prognose. Wir können die spezifischen Handlungen festlegen, die
Benutzer ausführen sollen, also in unserem Beispiel "eine Bestellung
stornieren" oder "eine Bestellung erfüllen" oder "eine Bestellung
teilweise erfüllen". Und schließlich können wir verschiedene Workflows
basierend auf diesen Eingaben einsetzen. In unserem Beispiel, wie dem
Supply Chain Control Tower, kann ich also mit nur wenigen Klicks das
Framework bereitstellen, das wir zum Erstellen des Supply Chain Control
Tower verwenden.
Noch einmal: Wir haben die Lösung nicht vereinfacht, um sie zu
skalieren. Wir haben die Komplexität automatisiert, um unsere Lösungen
zu beschleunigen und gleichzeitig die Flexibilität zu erhalten, die unsere
Kunden verlangen.
Diese "Speed-to-Value" war für unsere Kunden im vergangenen Jahr von
entscheidender Bedeutung, da die Pandemie die Welt erschüttert und
einen gewaltigen Digitalisierungsbedarf ausgelöst hat.
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Foundry Demo Diese softwaredefinierte Datenintegration, gekoppelt mit Archetypes,
beschleunigt massiv die Fähigkeit unserer Kunden, ihre digitale
Transformation umzusetzen. Sie bietet ihnen aber auch eine
solide Grundlage, um ihre eigenen Angebote zu erweitern und ihre
eigenen SaaS-Produkte zu entwickeln. Indem die Barriere der
maßgeschneiderten Datenintegration überwunden wird, können sie neue
Produkte entwickeln, die über ihre eigenen Märkte hinweg skalieren. Die
Beispiele dafür sind zahlreich und sie werden immer zahlreicher.
Wie Sie heute gesehen haben, bietet Foundry eine Softwarelösung für
eine bessere Entscheidungsfindung. Das ermöglicht es Unternehmen,
ihre Daten und Modelle tatsächlich in transformative Veränderungen
umzusetzen. Dies wird besonders deutlich an den geschäftlichen und
institutionellen Ergebnissen, die Foundry weltweit ermöglicht hat. Wir
möchten heute einige dieser Ergebnisse mit Ihnen teilen.
Einige unserer Partner setzen Software dort ein, wo sie bisher keine Rolle
gespielt hat. Zum Beispiel nutzt eine Anwaltskanzlei die Technologie, um
ihren Kunden Produkte für das Sanktionsscreening zur Verfügung zu
stellen, wodurch die manuelle Überprüfung entfällt.
Im Bereich der Finanzdienstleistungen erweitern unsere Kunden ihre
Angebote, um sie viel stärker auf die Realität des Kunden anzupassen
und um maßgeschneiderte Lösungen zu schaffen. Eine Bank baut
neue Cash-Management-Funktionen auf, die direkt in die ERP-
Systeme ihrer Kunden integriert werden, um eine allgegenwärtige
Herausforderung für Treasuries zu lösen. Eine andere Bank nutzt die
Software, um robuste Handelsfinanzierungslösungen zu entwickeln,
die in hohem Maße auf dynamische Lieferketten reagieren. Ein
Versicherungsunternehmen bietet ein einheitliches Fundament
für das Risikomanagement mit Erstversicherern. Ein anderes
Versicherungsunternehmen setzt in ganz Japan ein Betriebssystem für
die Altenpflege ein, um ein systemisches gesellschaftliches Problem
der ineffizienten Ressourcenverteilung zu lösen.
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Foundry Demo In der Fertigung brechen Unternehmen Silos auf, damit ihre
Wertschöpfungsketten viel effizienter zusammenarbeiten. Automobil-
OEMs setzen die Software zusammen mit ihren Zulieferern ein, um
nahtlose Qualitätsuntersuchungen und die Koordination der Lieferkette
zu ermöglichen. Hersteller von Performance Materials arbeiten mit
Halbleiter-Herstellern zusammen.
Und unsere Vertriebspartner, von denen Sie in unserem letzten
Investorengespräch gehört haben, nutzen die Software, um
ihre eigenen Go-to-Market-Motions aufzubauen, die es ihnen
ermöglichen, ihre einzigartige Expertise durch Software zu skalieren.
Eine Unternehmensberatung bringt ein Angebot zur Reduzierung
des Betriebskapitals für Industrieunternehmen in Deutschland
auf den Markt. Das erlaubt ihnen zum ersten Mal, ihr einzigartiges
Geschäftsverständnis mithilfe von Software zu skalieren. Eine andere
Unternehmensberatung nutzt SDDI und die Foundry Ontologie,
um ihre M&A-Aktivitäten zu beschleunigen, sowohl während der
Diligence-Phase als auch nach der Übernahme während der digitalen
Transformation. Systemintegratoren stellen SAP-Migrationsmodule her,
die Zeit und Robustheit optimieren.
In jedem dieser Fälle ist das Muster des Softwareprodukts dasselbe:
Bereitstellung von Software zur Automatisierung der Integration
heterogener Daten, damit unsere Partner ihre einzigartigen Fähigkeiten
nutzen können, um sich einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil zu
verschaffen.
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Foundry Roadmap
Bianca Rahill-Marier,Head of Foundry Product
TEIL
SPRECHER
Hallo zusammen, ich hoffe, Ihnen alle hat Johns Demo gefallen. Ich
möchte nun ein wenig über die Zukunft von Foundry sprechen und
darüber, wie wir die Wirkung von Foundry vergrößern wollen. Wir denken
darüber nach, dies auf drei Arten zu tun.
Erstens, mehr Kunden durch unseren Use-Case-Katalog und die
modularen Optionen zu gewinnen. Zweitens, mehr Anwender zu
erreichen, damit Foundry jede wichtige Entscheidung in und zwischen
Institutionen stützen kann. Das bedeutet, Foundry in die Hände jedes
Anwenders zu bringen, der es benötigt, etwa durch ein neues mobiles
Angebot und die Ermöglichung der Zusammenarbeit von Anwendern
über Organisationsgrenzen hinweg. So lassen sich gemeinsam jene
Probleme lösen, die wirklich nicht alleine gelöst werden können, wie etwa
die aktuelle Pandemie und der Klimawandel. Drittens werden wir auf dem
aufbauen, was Sie in der Demo gesehen haben, und unseren Ansatz für
die Anwendung von KI im operativen Bereich erneuern. Wir stellen uns eine
Welt vor, in der jede Entscheidung auf der Grundlage der bestmöglichen
Daten getroffen wird und in der Entscheidungsträger Simulationen nutzen,
um die gewünschten und unerwünschten Folgen ihrer Handlungen in
komplexen, vernetzten Systemen vollständig zu verstehen.
Der Auftrag unserer Kunden hört während einer digitalen Transformation
nicht auf. Wie Shyam bereits erwähnt hat, ermöglicht der modulare
Einsatz der Foundry-Funktionen eine schnelle Wertschöpfung innerhalb
bestehender digitaler Landschaften.
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Foundry Roadmap Eine Möglichkeit, dies zu tun, ist der Use-Case-Katalog von Foundry.
Was ich hier betonen möchte, ist, dass er viel mehr enthält als nur ein
paar hübsche Anwendungsvorlagen. Nehmen wir zum Beispiel ein
Angebot, das wir rund um Kohlenstoffbuchhaltung und -management
entwickeln. Um den CO2-Fußabdruck zu reduzieren, besteht eines der
schwierigsten Probleme darin, eine Datengrundlage zu schaffen, um
das Problem auf granularer Ebene zu verstehen. Unternehmen müssen
detaillierte Daten aus allen Bereichen ihrer globalen Geschäftstätigkeit
(Rohstoffe, Produktion, Logistik, Vertrieb und Transport) integrieren, diese
mit einer Berechnung des Kohlenstoffäquivalents überlagern und diese
Kosten in die Arbeitsabläufe im gesamten Unternehmen einbeziehen.
Auf dieser Basis können sie damit beginnen, die Auswirkungen von
täglichen Entscheidungen („mit welcher Geschwindigkeit soll dieses Schiff
fahren?") bis hin zu langfristigen Entscheidungen (wie "welche Schiffe
sollte ich vorrangig durch treibstoffeffizientere ersetzen?" zu bewerten.
Foundry löst diese Komplexität auf– den Aufbau des Wissensbestands
und der Simulationsfähigkeit – und ermöglicht die vollständige Anpassung
spezifischer Workflows und darauf aufbauender Anwendungen.
Dies ist aber nur ein Beispiel. Wir sehen Potenzial für einen Marktplatz,
auf dem Branchenführer ihr einzigartiges Wissen in Produkte kodieren
können und so Innovationen in ihrer Branche beschleunigen. Wie
John bereits erwähnte, glauben wir, dass Non-Tech-Unternehmen
wie Anwaltskanzleien und Banken Foundry nutzen können, um
Softwarelösungen an ihre Kunden oder Partner zu vertreiben.
Für andere ist in Bezug auf Modularität wichtig, wie Foundry mit
weiteren digitalen Plattformen interagiert. Wir arbeiten zum Beispiel
mit einem Partner zusammen, um ein gemeinsames Angebot mit einer
Infrastruktur- und einem Datenmanagementtool eines Drittanbieters zu
erstellen, das durch unsere Ontologie- und Betriebsplattform ergänzt
wird. So wird die Entscheidungsfindung im Unternehmen gefördert.
In einer anderen Konfiguration nutzen Kunden unsere Datenplattform,
betreiben darauf aber Drittanbieter- oder kundenspezifische
Anwendungsplattformen.
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Foundry Roadmap In den letzten Jahren haben wir gesehen, wie sich Foundry von den
Büros der Dateningenieure bis an jeden Rand des Unternehmens
ausgebreitet hat – von der Fertigungshalle der Endmontagelinie
über Wartungsfahrzeuge, die die globale Infrastruktur warten, bis zu
Militärstützpunkten und mehr.
Unser neues mobiles Angebot ermöglicht es Kunden, spezielle
Anwendungen für Mobiltelefone zu erstellen, einzusetzen und zu
verwalten. Und zwar mit denselben Point-and-Click-Tools, die sie auch
fürs Desktop verwenden. Zum Beispiel kann ein Wartungstechniker
sein Telefon nutzen, um seine tägliche Arbeit zu organisieren und
zu priorisieren, indem er eine Triagierungsanwendung verwendet,
die auf unterschiedlichen Datenquellen und aussagekräftigen
Modellen basiert. Von dort aus lassen sich Wartungsprobleme vor
Ort identifizieren und untersuchen. Und die App lässt sich nutzen,
um schnell und spontan zusätzliche Daten zu erfassen, die dann den
Kollegen zur Verfügung stehen.
Noch wichtiger als mehr Anwender zu erreichen, ist es, diese
Anwender miteinander zu verbinden. Wir sehen, dass Kunden in
einem noch nie dagewesenen Ausmaß zusammenarbeiten wollen:
Gesundheitsbehörden mit Krankenhäusern, Hersteller mit Lieferanten.
In Foundry betrachten wir dies als grundsätzlich gleiches Problem, egal
ob Sie organisationsübergreifend oder funktionsübergreifend innerhalb
einer Organisation arbeiten. Im Grunde genommen sind Branchen auch
nur eine weitere große, siloartige Organisation mit einigen zusätzlichen
Beschränkungen. Aus diesem Grund ist der Ansatz von Foundry wirklich
einzigartig und kann nicht mit oberflächlichen Collaboration-Tools wie
gemeinsamen Ordnern oder Chats verglichen werden. Es ist mehr ein
gemeinsamer Betrieb als nur Zusammenarbeit. Die Funktionsweise
besteht darin, dass Foundry granulare Sicherheitskontrollen auf
der Ebene der Datenquelle festlegt und eine gemeinsame operative
Sprache – die Ontologie – als Parameter für die Zusammenarbeit bietet.
Diese Parameter fließen dann nahtlos in alle nachgelagerten Business-
Tools ein, so dass sich die Anwender auf das eigentliche Problem
konzentrieren können und innerhalb der Grenzen von Foundry effektiv
als ein Team arbeiten.
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Foundry Roadmap Wir sehen die potenzielle Wirkung von Foundrys Shared Spaces in
erster Linie in der Widerstandsfähigkeit und in der Anpassungsfähigkeit
an Veränderungen und nicht nur in der Effizienz des Status quo.
Herausforderungen wie die Elektrifizierung von Autos oder die
Vorbeugung der nächsten Pandemie erfordern eine schnelle Evolution
der Art und Weise, wie Organisationen sicher Wissen teilen und sich
gemeinsam verändern.
Unsere Kunden sammeln immer größere Mengen an Sensor- und
Computer-Vision-Daten, stoßen aber auf erhebliche Probleme bei
der Übertragung der Modelle, die diese Daten interpretieren, vom
wissenschaftlichen Projekt in den Live-Betrieb. Der KI-Ansatz von
Foundry geht auf diese Hindernisse ein, indem er die Modellentwicklung
eng mit dem operativen Problem koppelt, das sie lösen soll. Wir bauen
nicht nur ein weiteres Code-Notebook oder eine Modellierungsbibliothek
für Datenwissenschaftler, sondern vielmehr die DevOps für alle Modelle
eines Unternehmens. Wir bieten ein Software-Framework, um von der
Idee zur Wirkung zu kommen.
Ich werden heute nicht auf die Details jedes Schritts eingehen, aber
lassen Sie uns das Modelltraining und Modellüberwachung als ein
Beispiel betrachten.
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Foundry Roadmap Stellen Sie sich vor, ein Analyst in einem
Telekommunikationsunternehmen erstellt ein Modell, um beschädigte
Infrastruktur anhand von Satellitenbildern zu identifizieren, um Prioritäten
zu setzen und um dann Wartungsteams zu entsenden. Dafür ist es von
entscheidender Bedeutung, ob das Modell bei allen Arten von Schäden
gleich gut abschneidet. Einige Schäden erfordern dringende Reparaturen,
so dass selbst eine etwas schlechtere Leistung des Modells ein ernstes
Problem darstellen würde. Die intuitive Point-and-Click-Erfahrung von
Foundry macht es einfach, die Modellleistung auf diesen aussagekräftigen
Teilmengen von Daten abzufragen und die Ergebnisse in einer operativen
Sandbox zu sehen, die dem ähnelt, was ein Downstream-Endnutzer sehen
würde. Diese Nuance ist wirklich entscheidend für die praktische Nutzung
eines Modells, geht aber bei traditionellen KI-Modellentwicklungs-Tools
oft verloren. Durch die Ontologie stellt Foundry den gesamten relevanten
Kontext zur Verfügung, um zu erforschen und zu antizipieren, wie sich das
Modell in verschiedenen Situationen verhalten wird. Und wichtig ist, dass
es sich dabei um einen fortlaufenden Prozess handelt: die integrierte
Überwachung und das erneute Training stellen die Weiterentwicklung von
KI-Projekten auf lange Sicht sicher.
Ein weiterer entscheidender Teil der Verbindung von Modellen mit
echten Ergebnissen ist die Simulation Engine von Foundry. Wir haben
sie bereits in Johns Demo vorgestellt. Die Simulation Engine verkettet
Modelle durch die Ontologie miteinander und ermöglicht es Nutzern,
“Was wäre wenn"-Fragen zu stellen und die potenziellen Auswirkungen
ihrer Aktionen auf das gesamte System zu verstehen. In diesem Jahr
wollen wir noch einen Schritt weiter gehen und die Optimierung
demokratisieren. Im Beispiel der Lieferkette bedeutet dies, dass ein
Lieferkettenmanager, anstatt manuell einige Szenarien zu vergleichen,
auf einfache Weise genau den Preispunkt finden kann, der den Umsatz
optimiert, ohne die Bestandsgrenzen zu unterschreiten.
Das klingt vielleicht ziemlich einfach, tatsächlich ist dafür aber eine
Menge vonnöten. Innerhalb einer Optimierung werten wir Tausende
von Szenarien aus, wobei jedes Szenario einen anderen Satz möglicher
Handlungen darstellt. Innerhalb jedes Szenarios verkettet eine Simulation
mehrere Modelle miteinander. Schließlich gibt die Simulation Engine eine
Rangliste der Szenarien aus und der Anwender kann sie vergleichen und
eine endgültige Entscheidung über die zu ergreifende Maßnahme treffen.
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Foundry Roadmap Im Grunde geht es jedoch nicht um einen bestimmten
Optimierungsalgorithmus, sondern darum, wie Foundry die Optimierung
mit den tatsächlichen Abläufen verbindet. Wir kombinieren folgendes:
Die Fähigkeit der Software, einen Entscheidungsraum vollständig
zu erforschen und die Fähigkeit der menschlichen Anwender, nicht
modellierte Einschränkungen und Informationen zu verstehen. So
werden Unternehmen in die Lage versetzt, sich schnell an sich ändernde
Umgebungen anzupassen und sich bei jeder Entscheidung konsequent
auf das Optimum einzustellen. Das kann alles bedeuten: von der
Ermittlung des optimalen Preises für den Verkauf von Lagerbeständen
über die Positionierung von Windturbinen zur Maximierung der
Stromerzeugung bis hin zur Planung von Schifffahrtsrouten, die den
Umsatz im Laufe der Jahre maximieren.
Ich übergebe nun an einige meiner Kollegen, um Ihnen die neuesten
Entwicklungen in Gotham zu zeigen, wie diese in entscheidenden
Situationen eingesetzt werden und was als nächstes ansteht.
Gotham Introduction
Doug Philippone,Global Defense Lead
TEIL
SPRECHER
Hallo, ich bin Doug Philippone, der Global Defense Lead von Palantir.
In den letzten 13 Jahren habe ich mich der Gründung und dem Aufbau
des globalen Verteidigungsgeschäfts von Palantir gewidmet. Heute freue
ich mich darauf, Ihnen zu zeigen, was wir mit unserem neuen Gotham 21
Launch aufbauen und zum Einsatz bringen.
Es hilft den Soldaten unserer Nation, lebensrettende Entscheidungen in
Sekundenbruchteilen zu treffen - auf und neben dem Schlachtfeld, in
den vielleicht kompliziertesten Umgebungen und mit den komplexesten
Systemen der Welt. Für mich ist das etwas ganz Persönliches. Ich habe
viele Jahre meines Lebens damit verbracht, in US-amerikanischen
Kriegen zu kämpfen, und ich weiß genau, wie schwierig es ist, in der
Hitze des Gefechts blitzschnelle Entscheidungen zu treffen, die auf
richtigen und aktuellen Informationen basieren. Das ist tatsächlich
sehr schwierig. Mit nationalstaatlichen Gegnern, die unsere Interessen
auf der ganzen Welt bedrängen, haben wir unseren Fokus von der
Terrorismusbekämpfung auf den Near-Peer-Fight verlagert. Der Einsatz
könnte nicht höher sein, da wir unsere Freiheit gegen totalitäre Regime
bewahren wollen. Was hat sich also geändert, was ist der Grund für den
neuen Launch?
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Gotham Introduction Im Near-Peer-Paradigma müssen wir Entscheidungen in
Nanosekunden treffen, sonst verlieren wir. Echtzeitsensoren erzeugen
enorme Datenmengen, von Satelliten bis hin zu Sonden im Meer. Neue,
hochmoderne Systeme sind aber nicht wirklich miteinander verbunden,
um ganzheitliche Entscheidungen zu ermöglichen, und nichts ist schnell.
Das Internet funktioniert nicht immer. Manchmal ist es überlastet, und
manchmal haben Sie einfach keine Abdeckung. Aber Ihre Systeme
müssen weiter funktionieren.
Beschränkte Optimierung war früher ein mathematisches Konzept,
aber jetzt ist sie Alltag. Jede Organisation auf der ganzen Welt,
insbesondere das Militär, versucht, mit weniger mehr zu erreichen. Das
alte Paradigma beinhaltete die Frage: „Was können wir tun?". Der neue
Gotham-Launch hilft Kommandeuren nicht nur dabei, die zur Verfügung
stehenden Möglichkeiten schnell zu erkennen, sondern auch die damit
verbundenen Kosten zweiter und dritter Ordnung. Es ist ein Game
Changer und das gilt überall auf der Welt, über alle Branchen hinweg.
In vielerlei Hinsicht ist dies das wichtigste Problem unserer Zeit und
entscheidend für den Wohlstand unserer Nation und für unsere
Lebensweise. Bei Palantir arbeiten unsere besten Ingenieure daran, jeden
Sensor, jeden Datenfeed und jede Datenbank, die es gibt, zu integrieren,
um Führungskräften auf allen Ebenen einen ganzheitlichen Überblick über
ihre Welt zu geben und ihnen zu ermöglichen, ihre sekundenschnellen
Entscheidungen zu optimieren. Das ist eine große Sache.
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Gotham Introduction In Kürze werden Sie von Gothams Lead Product Managern, Designern und
Ingenieuren vor Ort hören, die von ihren Erfahrungen berichten werden,
die sie bei der Unterstützung von Soldaten in Konflikten auf der ganzen
Welt gesammelt haben. Ich weiß das, weil ich mit ihnen dort war. Durch
eine Vielzahl von Herausforderungen und Erkenntnissen auf dem Weg
dorthin, haben wir einen echten Durchbruch erzielt. Wir kombinieren die
besten Fähigkeiten unserer Plattformen auf eine Art und Weise, die eine
erstaunliche Synergie erzeugt – und eine reale Auswirkung hat.
Aber überzeugen Sie sich selbst.
Gotham DemoTEIL In immer komplexeren und zeitkritischeren Kontexten verbessert und
beschleunigt Palantir Gotham Entscheidungen auf jeder Befehlsebene
und in allen Bereichen. Die Gegner haben eine separatistische Fraktion
unterstützt, die die Kontrolle über die Regierung an sich reißt. Die Situation
ist destabilisiert.
Der Kommandant ist über die Situation in Tereskia alarmiert.
Aufklärungsberichte bringen die separatistische Fraktion mit einem
Schlüsselgegner in Verbindung. Das Außenministerium hat die sofortige
Evakuierung aller nicht unmittelbar erforderlichen Mitarbeiter autorisiert.
Der Kommandant prüft drei mögliche Vorgehensweisen für die
Evakuierungsaktion. Ein Alarm offenbart eine neue Bedrohung in
der Nähe der Botschaft, die Änderungen am Plan erfordert. Der
Force Explorer hilft uns, eine Spezialeinheit zu identifizieren, um die
Flugabwehranlage auszuschalten.
Die Einsatz-Teams synchronisieren ihre Edge Nodes, um ihren
Einsatzplan zu aktualisieren und fertigzustellen. Während Team Alpha
die Evakuierungsrouten plant, plant Team Omega die Neutralisierung der
Flugabwehr. Das Team beauftragt einen Aufklärer, sich ein aktuelles Bild
von der Situation in der Botschaft zu machen:
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Gotham Demo —Feindliche Handlungen werden von einem nahe gelegenen
Dach gemeldet.
—Eine Video -Analyse identifiziert die potenziellen Bedrohungen.
—Die Sichtbarkeitsanalyse zeigt tote Winkel auf der Nordseite
des Geländes.
—Das 3D-Gebäudemodell zeigt einen geschützten Zugangspunkt,
den die Bedroher nicht einsehen können.
Während die Operation läuft, können Einsatzkräfte der Organisation auf
der ganzen Welt den Status der Operation in Echtzeit verfolgen.
Gotham Roadmap
Martin Manville,Co-Head ofGotham Product Andy Elder,Gotham Product Design Lead
TEIL
SPRECHER
Nehmen wir uns einen Moment Zeit, um zu erklären, was wir gerade
in dieser Demo gesehen haben. Während unsere Geschichte fiktiv
war, war die Problemstellung real. Wir haben eine breite Palette von
realen Fähigkeiten gezeigt, von denen viele heute im Feld eingesetzt
werden. Andy und ich möchten für Sie aufschlüsseln, wie Gotham im
Jahr 2021 darauf ausgerichtet ist, das Betriebssystem über drei Phasen
des Entscheidungsfindungszyklus hinweg aufzubauen: verstehen,
entscheiden und handeln.
Der Grundstein in jedem Entscheidungszyklus ist zunächst die
Entwicklung eines Verständnisses der Situation. Die Logik besagt,
dass mehr Daten zu mehr Erkenntnissen führen, was letztendlich zu
besseren Entscheidungen führt. Aber tatsächlich führen mehr Daten
nicht auf magische Weise zu einer besseren Entscheidungsfindung – so
funktioniert das ganz einfach nicht.
Im letzten Jahrzehnt hat die US-Regierung Hunderte von Milliarden
Dollar für Sensoren ausgegeben, die mehr Daten als je zuvor erzeugen.
Doch ohne ein besseres Gehirn können bessere Augen allein nicht
sehen. Gotham liefert das Gehirn für diese Sensoren, fusioniert und
erweitert sie, um eine klare, auf Handlungen ausgerichtete Sicht auf die
Welt zu erzeugen.
Und das Gotham-Gehirn ist nicht nur darauf fokussiert, was
unsere Gegner tun. Durch die direkte Verbindung mit Logistik- und
Personaldaten bietet Gotham ein Verständnis für beide Seiten des
Schlachtfelds – eine Art digitales Schachbrett, das den gesamten
Schlachtraum abbildet.
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Gotham Roadmap Wie sieht das nun in der Praxis aus? Werfen wir einen Blick auf eine der
ersten Vignetten aus unserer Demo. Wenn man genug Spionagethriller
sieht, könnte man meinen, dass diese Art von Schnittstelle in der Welt
der Verteidigung üblich ist. Die Realität sieht jedoch so aus, dass viele
Soldaten, etwa in der Marine oder in der Luftwaffe, gezwungen sind, sich
auf eine Reihe veralteter, unzusammenhängender Systeme zu verlassen,
die lediglich PowerPoint-Folien erzeugen.
Dieser eine Ausschnitt aus der Realität destilliert eigentlich ein
extrem komplexes Problem: Wir bringen Datensätze zusammen, die
es normalerweise nie auf denselben Bildschirm, geschweige denn in
dasselbe System schaffen würden. Aber diese Daten an einem Ort zu
sammeln ist nur ein Teil der Herausforderung. Die richtigen Daten zur
richtigen Zeit für den richtigen Nutzer bereitzustellen, ist eine Kunst für
sich. Und hier kann KI eine wichtige Rolle spielen.
Hier sehen Sie zum Beispiel eine unserer Oberflächen, die heute bei
Befehlshabern im Einsatz ist. Auf dem Bildschirm sehen Sie die Details
eines zusammengestellten Aufklärungsberichts. Aber diese Ansicht
umfasst auch verschiedene Typen von Aufklärung, Feldberichte,
Ausrüstungsstatus und mehr.
Von der Logistik über das Personal bis hin zu Aufklärung: Gotham
bietet einheitliche Ansichten wie diese für Benutzer in verschiedenen
Organisationen und Standorten. Diese Ansichten sind die Grundlage für
die Entwicklung eines Verständnisses für das, was in der Welt passiert.
Sobald Sie die vorliegende Situation verstanden haben, müssen
Sie entscheiden, was Sie tun wollen. Gotham ermöglicht es
Entscheidungsträgern, weniger Zeit mit dem Aufbau des digitalen
Schachbretts zu verbringen - und mehr Zeit mit der Analyse und
Planung der richtigen Züge zu verbringen: um zu gewinnen.
Jede militärische Operation besteht letztlich aus einer Reihe
von Entscheidungen: die Qualität und Geschwindigkeit dieser
Entscheidungen hat oft massive Auswirkungen auf die reale Welt.
Gotham dient als Digital Playbook: Entscheidungsträger auf jeder Ebene
können Gotham verwenden, um verschiedene Aktionen zu untersuchen,
Kompromisse zu bewerten und Szenarien zu modellieren.
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Gotham Roadmap Diese Entscheidungen finden nicht in einem Vakuum statt. Am
Brett sitzt nicht nur ein einzelner Spieler. Die Entscheidungen sind
nur so gut wie Ihre Fähigkeit, sich an eine sich ständig verändernde
Umgebung anzupassen. Gotham ermöglicht es global verteilten Nutzern,
gemeinsam Entscheidungsmodelle in Echtzeit gegen einen adaptiven
Gegner zu entwickeln und weiter auszubauen.
Wichtig ist, dass diese Entscheidungen wiederum als Daten selbst
erfasst werden. Wir können diese Daten nutzen, um KI-Modelle zu
trainieren und zu verbessern, die der Organisation letztlich helfen, im
Laufe der Zeit immer bessere Entscheidungen zu treffen.
Traditionell werden die meisten operativen Entscheidungen per
Telefonanruf oder E-Mail getroffen. Diese wichtigen Daten gehen im
Äther verloren. Gotham bietet eine Schnittstelle, um datengestützte
Entscheidungen zu analysieren und zu treffen, die so zum institutionellen
Wissen beitragen.
Sehen wir uns ein Beispiel an.
Hier sehen wir die vorgeschlagene Abfolge von Teilaktionen (z. B.
Aufgabenbesetzung, Einsatz einer Einheit und Deaktivierung der
Flugabwehr). Für jede Aufgabe gibt es eine Aufschlüsselung, wie lange
jede Aktion dauern wird, sowie den notwendigen Ressourcenbedarf und
die Verfügbarkeit. Es ist entscheidend, dass sich dieses Bild in Echtzeit
und adaptiv darstellt. Die Nutzer müssen sich darauf verlassen können,
dass ihre Entscheidungen das aktuellste und genaueste Verständnis der
Welt widerspiegeln. In diesem Beispiel hat der Informationsalarm die
Parameter unserer Entscheidung spürbar verändert. Diese Änderungen
werden in der Benutzeroberfläche hervorgehoben.
Endlich ist es an der Zeit zu handeln. Wir haben unsere Entscheidung
getroffen, und es wird eine Konstellation von Menschen und Maschinen
brauchen, um sie auszuführen.
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Gotham Roadmap Um von der Entscheidung zur Handlung zu gelangen, wird Gotham
unter extremen Bedingungen eingesetzt: auf Fahrzeugen, Flugzeugen
und Schiffen auf der ganzen Welt. Um auf diesen Hardwaresystemen
zu laufen, deren Größe von riesigen Marineschiffen bis hin zu
Flugzeugsensoren, die nicht größer als ein Baseball sind, reichen, ist
Gotham eine modulare Plattform. Einmal installiert, synchronisieren
sich diese Knoten und bilden ein verteiltes Netz, das gegenüber
Netzwerkausfällen resistent ist und sich umleitet und anpasst, wenn
Systeme offline gehen.
Gotham kann die gesammelten Sensordaten kontinuierlich analysieren
und so die Zeit bis zur Erkenntnis von Stunden auf Sekunden
reduzieren. Und wenn Entscheidungen getroffen werden, können die
Gotham-Instanzen im Feld digital mit militärischen Kontrollsystemen
kommunizieren, um Pläne schnell zu koordinieren und anzupassen.
Durch die gemeinsame Nutzung von Daten von Knoten zu Knoten
und von Edge zu Cloud stellt Gotham der gesamten Truppe eine
Datenstruktur zur Verfügung, die in Echtzeit synchronisiert ist und es so
ermöglicht, den Gegnern einen Schritt voraus zu sein.
Aus der Sicht des Anwenders bedeutet dies, dass all die Funktionen,
über die wir gesprochen haben, nicht auf einen Desktop-Computer in
einer klimatisierten Einsatzzentrale beschränkt sind. Die Nutzer können
auf diese Funktionen von außen zugreifen, auf robusten Laptops und
On-Board-Displays. Und damit ihre Fähigkeit, Entscheidungen zu
verstehen und zu treffen, auf das Schlachtfeld ausdehnen.
Hier sehen wir mehrere Echtzeit-Streaming-Sensoren, die Daten an
einen Laptop im Einsatzgebiet senden. In diesem Fall werden die
Datenfeeds durch KI-Modelle ergänzt, die ebenfalls in Echtzeit auf
Edge-Hardware laufen - jeder dieser Punkte auf der Karte stellt die
Ausgabe eines dieser Modelle dar.
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Gotham Roadmap Wir können auch die Echtzeit-Standorte unserer eigenen Truppen
sehen und so ein Lagebild schaffen, das notwendig ist, um schnell
zu reagieren, wenn die Sicherheit des Teams gefährdet ist. Indem wir
diese Silos aufbrechen, kann jeder Einzelne eine Rolle für den Erfolg
des Einsatzes spielen.
Gotham ist eine expansive Plattform - was als Aufklärungs-Tool begann,
hat sich zum Betriebssystem für alle Phasen des Entscheidungszyklus
entwickelt: verstehen, entscheiden und handeln. Wir haben in den letzten
zehn Jahren einen weiten Weg zurückgelegt, aber unsere Kernphilosophie
ist dieselbe geblieben: Nichts ist von Bedeutung ohne unsere Nutzer.
Bei Palantir bauen wir Iron-Man-Anzüge keine Roboter. Unser Ziel ist es,
unsere Soldaten zu schützen und zu unterstützen, nicht sie zu ersetzen.
Wir bei Palantir haben uns verpflichtet, die wichtigsten Institutionen der
Welt zu unterstützen und ihnen mit unseren Software-Plattformen bei
der Lösung ihrer wichtigsten Probleme zu helfen.
Diese Probleme existieren in der realen Welt, also gibt es nicht nur
die Problembereiche in allen Formen und Größen, sondern auch die
Betriebsumgebungen unserer Kunden. Heute nutzen unsere Kunden
Foundry und Gotham in den unterschiedlichsten Umgebungen: auf
Firmengeländen, an Industriearbeitsplätzen, in Labors, Fabriken und im
Home Office.
Aber unsere Software muss auch in abgelegenen On-Premise-
Rechenzentren, aktiven Kampfgebieten und geheimen Netzwerken
laufen: von U-Booten über Flugzeuge bis hin zu Drohnen. Während
die große Mehrheit unserer Kunden die Vorteile unserer Public Cloud
SaaS nutzt, sind also manche unserer Kunden aufgrund besonderer
Einschränkungen dazu nicht in der Lage.
Apollo ist die stille dritte Plattform, die sowohl hinter Foundry als auch
hinter Gotham steht. Sie ermöglicht es uns, unsere Kunden dort zu
unterstützen, wo sie sind. Um ihre Missionen voranzutreiben und ihre
wichtigsten Probleme zu lösen - egal, wo auf der Welt sich diese befinden.
Apollo
Clark Minor,Deployment Infrastructure + Automation Lead
Ali Monfre,Deployment Infrastructure + Automation Lead
TEIL
SPRECHER
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Apollo verwaltet End-to-End alle Aspekte einer Software-Plattform: von
den Tastaturen unserer Entwickler bis zu unseren Kunden im Einsatz.
Das Herzstück von Apollo ist ein durchgängig, hochgradig erweiterbares
Framework für die kontinuierliche Bereitstellung unserer Software in
allen Umgebungen. Es bietet eine autonome Steuerungsebene für die
kontinuierliche Bereitstellung von standardisierten neuen Funktionen,
Sicherheitsupdates und Plattformkonfigurationen.
Aber Apollo wurde auch entwickelt, um mit den komplexen Realitäten
unserer Kunden zurecht zu kommen. Apollo kennt und versteht den
granularen Zustand von Foundry und Gotham weltweit und ist dafür
verantwortlich, dass unsere gesamte Flotte healthy und up-to-date
ist. Dabei arbeitet Apollo stets innerhalb der Grenzen der einzigartigen
Anforderungen jedes Kunden. Es verfolgt einen ausgeklügelten Ansatz
für das Ausrollen neuer Versionen, einschließlich blue/green Upgrades
mit zusammengesetzten Erfolgskriterien, und einen völlig autonomen
Ansatz für Rollbacks in Fällen, in denen die Health-Kriterien nicht erfüllt
werden. Das Observability-Framework der Plattform arbeitet Hand in
Hand mit Continuous Delivery und nutzt sowohl synchrone als auch
asynchrone Telemetrie zur Überwachung des gesamten Lebenszyklus
jedes einzelnen Softwareteils.
Wie Sie in Kürze erfahren werden, reicht die Reichweite von Apollo
weit über die traditionelle SaaS-Architektur hinaus: von der
autonomen Verwaltung von Edge-Geräten – einschließlich solcher
in heterogenen und sich verändernden Netzwerktopologien – bis hin
zu Funktionen weiter oben im Stack, einschließlich des kompletten
Lebenszyklusmanagements von Machine-Learning-Modellen.
Bislang war Apollo der Schlüssel zur Steigerung der Geschwindigkeit
von neuen und bestehenden SaaS-Geschäften. In diesem Jahr haben
wir mehr Kunden als je zuvor an Bord geholt – viele von ihnen mit
echter Dringlichkeit, rund um COVID-19 und anderer Probleme, mit
denen öffentliche und private Institutionen gleichermaßen konfrontiert
sind. Apollo ermöglicht es uns, diese neuen Kunden innerhalb weniger
Stunden in unser SaaS onzuboarden.
Apollo
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Apollo Wir können nicht nur neue Kunden einfacher bedienen, sondern mit
Apollo können unsere Entwickler neue Funktionen automatisch für
die gesamte bestehende Flotte ausrollen. Apollo ist das schlagende
Herz unserer Plattformen und arbeitet rund um die Uhr, um Kunden
kontinuierlich mit Software zu versorgen.
Es ist nicht nur automatisiert, sondern auch intelligent und ermöglicht
unseren Entwicklern, Änderungen nicht einfach nur zu pushen,
sondern dies mit Vertrauen zu tun und Funktionen schneller
auszuliefern, ohne Kompromisse bei der Stabilität einzugehen. Durch
den Einsatz von Release Channels, Soak Times, Blue/Green Deploys
und Wartungsfenstern stellen wir sicher, dass unsere Systeme
hochverfügbar bleiben.
Obwohl wir seit 2013 in der Cloud tätig sind, haben wir erst in den letzten
Jahren eine massive Akzeptanz unserer SaaS-Plattform erlebt. Während
große, konservative Institutionen SaaS – und der Cloud im Allgemeinen
– früher mit einer gesunden Portion Skepsis begegneten, hat sich der
Blickwinkel inzwischen geändert. Durch die erfolgreiche Demonstration
des Mehrwertes für unsere Kunden haben sich all diese Organisationen
für unsere SaaS-Plattform geöffnet.
Im Jahr 2020 haben sich fast alle unsere Kunden für unser
cloudbasiertes SaaS entschieden. Dazu gehören Branchen,
die sehr stark reguliert sind, von großen Finanzinstituten über
Versorgungsunternehmen bis hin zu Regierungen auf der ganzen
Welt. SaaS treibt auch unsere Arbeit im Bereich COVID voran. Wir
unterstützen hierbei über 100 private Unternehmen und 10 Regierungen,
darunter die USA und Großbritannien. Unser SaaS wird auch stark vom
Militär genutzt, sowohl in den USA als auch im Ausland.
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Apollo Mit Apollo ist unser SaaS in der Lage, die strengsten Anforderungen
unserer Kunden zu erfüllen. Unsere native Multi-Homed-Architektur
bietet fehlertolerante, ausfallsichere Plattformen, die über verschiedene
physische Standorte repliziert werden, und unsere globale Präsenz
stellt sicher, dass wir die sich entwickelnden Anforderungen
unserer Kunden an die Datenhaltung erfüllen. Wir bieten eine
breite Palette von Konnektivitätsoptionen für Kunden mit privaten
Verbindungen, benutzerdefinierten Zugangspunkten und anderen nicht
standardisierten Netzwerken. Und all das wird von unserer automatisch
skalierenden Infrastruktur unterstützt, die sich an Arbeitslastspitzen
anpasst und große Datenmengen reibungslos verarbeitet, wodurch
die mühsame und oft fehleranfällige Kapazitätsplanung entfällt. All
diese Optionen zusammengenommen haben es uns ermöglicht, einige
unserer konservativsten Kunden dazu zu bringen, SaaS in der Cloud zu
nutzen – oft zum überhaupt ersten Mal.
Die Flexibilität von Apollo ermöglicht es unserer SaaS-Plattform, die
Anforderungen der risikoscheuesten und wichtigsten Systeme der Welt
zu unterstützen. Sie können hier einige Beispiele für diese Systeme
sehen. Es genügt zu sagen, dass sie alle die neueste Technologie
benötigen und zwar ohne das Risiko von Ausfallzeiten. Apollo ist hier in
der Lage zu liefern.
Unser SaaS ist vom US-Verteidigungsministerium zur Nutzung
für Mission Critical National Security Systems zugelassen. Diese
Autorisierung ist die strengste für nicht klassifizierte Daten. Sie können
die Anzahl anderer SaaS-Systeme, die diese Akkreditierung haben, an
einer Hand abzählen. Wir verpflichten uns, weiterhin die wichtigsten
Institutionen der Welt zu unterstützen, indem wir sicherstellen, dass
SaaS-ähnliche Effizienz, gepaart mit zuverlässiger Stabilität und
erstklassiger Sicherheit, unsere oberste Priorität ist.
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Apollo Wir haben Apollo so entwickelt, dass es infrastrukturunabhängig ist
und die Kunden nicht an einen Cloud-Anbieter gebunden sind. Apollo
versorgt heute wichtige Workloads über mehrere Cloud-Anbieter hinweg.
Und mit Apollo bringen wir unser SaaS über die üblichen Hyper-Scale-
Anbieter wie AWS und Azure hinaus. Wir werden in einer Welt der
zukünftigen Cloud-Anbieter-Balkanisierung wachsen. Zum Beispiel sind
wir Day-1-Member der GAIA-X-Initiative, dem kürzlich angekündigten
Projekt zum Aufbau einer gemeinsamen Dateninfrastruktur für Europa.
Wir wissen, dass sich die Landschaft schnell verändert, deshalb
gehen wir noch einen Schritt weiter. Die großen Organisationen, mit
denen wir arbeiten, sind nicht homogen. Sie wissen, dass die Zukunft
Multi-Cloud ist. Deshalb investieren wir aktiv in die Fähigkeit unserer
Kunden, Arbeitslasten dynamisch zwischen Infrastrukturanbietern
zu verschieben, je nach Bedarf. Und wir arbeiten auf ein komplettes
BYO-Ökosystem hin, das es unseren Kunden ermöglicht, ihren eigenen
Speicher und ihre eigene Rechenleistung, wo auch immer sie sich
befinden, nativ auf unsere Plattformen zu bringen.
Apollo ermöglicht nicht nur Multi-Cloud, sondern auch Multi-
Classification SaaS. Der Betrieb von Software in klassifizierten
Netzwerken hat heute seine eigenen, einzigartigen Herausforderungen:
fehlende Konnektivität nach außen, zusätzliche Sicherheits- und
Compliance-Beschränkungen und die Notwendigkeit, Daten zwischen
Netzwerken physisch mit DVDs zu übertragen, um nur einige zu nennen.
Die Flexibilität von Apollo bedeutet, dass es über alle
Klassifizierungsstufen hinweg arbeitet. Apollo läuft heute in nicht
klassifizierten, geheimen und streng geheimen Umgebungen und treibt
die gleichen SaaS-Plattformen an, die Sie in der Public Cloud sehen.
Apollo ermöglicht es uns, die Geschwindigkeit und Bereitstellung von
Software-Binärdateien zu verbessern und die neuesten Funktionen
fast so schnell in die klassifizierten Umgebungen zu bringen, wie sie
es in die öffentliche Cloud schaffen. Apollo unterstützt auch wichtige
domänenübergreifende Workflows und synchronisiert automatisch
Datenbestände in eben diesen Netzwerken.
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Apollo Wir definieren, was es bedeutet, ein SaaS im Classified Space zu
sein. Wir bewegen uns von einer Welt der langsamen und minimalen
Upgrades mit statischer Software, die schnell veraltet, zu einer Welt, in
der die Vorteile von SaaS auch in der classified world realisiert werden
können. Wir werden diese Position festigen, indem wir das erste SaaS
werden, das für das US-Verteidigungsministerium Impact Level 6
autorisiert ist, was uns eine noch schnellere Skalierung in geheimen
Netzwerken ermöglicht.
Apollo bringt unsere Plattformen auch dorthin, wo noch nie ein
SaaS war. In schwierige Bedingungen (Kriegsgebiete, abgelegene
Wüsten, über Ozeane), an Orte mit verzögerter/unterbrochener,
intermittierender oder Umgebungen mit geringer Bandbreite; an Orte,
an denen es keine Netzwerkkabel gibt; an mobile und abgeschottete
Anwendungsorte (Humvees, U-Boote, Downrange-Datenzentren).
Dies sind Orte, an denen Kunden in der Vergangenheit nur Zugang zu
veralteten, statischen, kundenspezifisch gebauten Systemen hatten.
Aber wir haben die Spielregeln verändert, indem wir die gleiche
leistungsstarke Software, die in der Industrie verfügbar ist, in diese
herausfordernden Umgebungen bringen und dort unsere Plattformen
zur Verfügung stellen. Plattformen, die immer auf dem neuesten Stand
der Technik sind.
Genau das haben wir mit Apollo geschafft, während wir SaaS-ähnliche
Margen beibehalten haben. Für unsere Kunden bietet Apollo eine
noch nie dagewesene Skalierbarkeit, da es selbst für die komplexeste
Netzwerktopologie funktioniert. In Kombination mit Technologien wie
Nexus Peering betreibt Apollo ein globales Mesh-Netzwerk für das US-
Verteidigungsministerium - mit festen, taktischen und mobilen Nodes
in allen Formen und Größen. Und mit Apollo können wir dies mit einer
extrem kleinen Anzahl von Mitarbeitern tun. Projekte, die früher aufgrund
komplexer kundenspezifischer Arbeiten undurchführbar gewesen wären
– Projekte, deren Aufbau so lange dauerte, dass sie bei ihrer Fertigstellung
schon fast veraltet waren – sind jetzt dank Apollo sofort verfügbar.
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Apollo Apollo revolutioniert auch die Art und Weise, wie wir über die
dynamischen Fähigkeiten dieser Knoten und über Edge denken.
Wenn die meisten Leute heute über Edge sprechen, meinen sie
damit nur eine statische Umgebung mit festen Standorten, festen
Topologien, begrenzten Formfaktoren und begrenzten spezialisierten
Rechenfähigkeiten. Apollo macht Edge einsatzfähig, indem es uns
in die Lage versetzt, uns an die unvermeidlichen Veränderungen der
physikalischen Umgebung anzupassen. Es bewältigt Änderungen in der
Konnektivität, Änderungen in der Skalierung, den Verlust von Knoten
oder die Neupartitionierung von Netzwerken. Apollo passt sich nahtlos
an und ermöglicht es uns, SaaS in einer Vielzahl von Formfaktoren an die
Edge zu bringen, von autonomen Fahrzeugen bis hin zu abgeschotteten
mobilen Rechenzentren.
Aber Apollo ist mehr als nur Infrastrukturmanagement. Wie wir bereits
erwähnt haben, geht es um die Verwaltung aller Teile der Plattform,
von der Tastatur unserer Entwickler bis hin zu unseren Kunden im
Einsatz. Apollo unterstützt die softwaredefinierte Datenintegration und
bietet eine stets aktualisierte Out-of-the-Box-Suite von Tools für die
Interaktion mit Datenquellen aller Art.
Innerhalb unserer Plattformen unterstützt Apollo auch eine wachsende
Anzahl von Workflows. Vom Modellmanagement, das die Freigabe und
das Testen von KI- oder Machine-Learning-Modellen vereinfacht, bis
hin zur Anomalieerkennung und der Aktualisierung von Algorithmen
für Workflows für umfangreiche Sensordaten. Und es unterstützt
diese Workflows für eine wachsende Zahl von Entwicklern direkt bei
unseren Kunden oder bei Drittanbietern, die Anwendungen auf unseren
Plattformen erstellen. Apollo hat die Abläufe bei Palantir revolutioniert,
und während wir es zunächst für uns selbst entwickelt haben, um unsere
eigenen Plattformen zu betreiben, haben unsere Kunden in letzter Zeit
begonnen, uns zu fragen, ob sie Apollo auch für ihre Plattformen nutzen
können. Wir haben begonnen, das zu erkunden.
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Apollo Apollo hat es uns ermöglicht, unsere Marktpräsenz dramatisch zu
erweitern. Unser bestehendes SaaS ist effizienter geworden. Und Apollo
hat es uns ermöglicht, neue Märkte und Kunden zu erschließen, die
bisher noch kein SaaS-Produkt nutzen konnten. Wir sind in der Lage,
unsere Kunden dort zu unterstützen, wo sie sind, und weiterhin Software
auf einem höheren Niveau zu liefern, als es jemals zuvor möglich war. Wir
freuen uns darauf, diese Fähigkeiten noch weiter voranzutreiben, Apollo
zu verbessern, um schwer zugängliche Umgebungen und Workflows,
classified SaaS und Edge-Operationen zu bedienen und Apollo auf die
nächste Stufe zu heben.
Apollo bedeutet, dass wir die schwierigsten Probleme der Welt lösen
können, und zwar auf eine Art und Weise, die skalierbar und nachhaltig ist,
und zwar in einem Zeit- und Budgetrahmen, der sonst niemanden gelingt.
Conclusion
Shyam Sankar,Chief Operating Officer
TEIL
SPRECHER
Wie Sie alle sehen können, stehen wir erst am Anfang.
Zusammenfassend würde ich sagen, dass wir stark in einzigartige
Fähigkeiten investieren, um unser Angebot zu differenzieren, aber
auch um unsere Kunden zu differenzieren: Low-Code-Operational-
Apps und digitale Zwillinge sowie KI-gestützte Missionssteuerung.
Sie sehen, wie wir in Geschwindigkeit investieren: Software-definierte
Datenintegrationen und Archetypes beschleunigen die Zeit bis zur
Wertschöpfung dramatisch. Sie sehen, wie wir in Apollo, unsere
Bereitstellungsinfrastruktur, und in Module investieren, um unsere
Kunden dort zu unterstützen, wo sie sind. Um mit ihren bestehenden
Investitionen zu integrieren, um in neuen Kanälen unsere Plattformen
zu verkaufen und um eine moderne SaaS-ähnliche Erfahrung zu
bieten, wo wirklich kein SaaS jemals zuvor war.
Wir haben in den letzten 15 Jahren so viel aufgebaut, und wir
beschleunigen weiterhin das Tempo des Fortschritts und die Tiefe dieser
Fähigkeiten. Wie Alex sagt, bauen wir Produkte, die die Welt braucht
- die unsere Kunden brauchen – auch wenn es noch nicht vollständig
offensichtlich ist, wie sehr sie sie brauchen.
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Conclusion Die grundlegenden Investitionen, die wir vor einem Jahrzehnt getätigt
haben, ermöglichten es uns, auf COVID vorbereitet zu sein und
mehr als hundert kommerzielle Institutionen in 35 Ländern sowie
zehn nationale Regierungen bei der Bewältigung dieser Krise zu
unterstützen. Und auch die Investitionen, die wir heute tätigen, die
Roadmap, die wir umsetzen, wird da sein – bereit für den Moment,
bereit für das, was kommen mag.
Vielen Dank, dass Sie heute unsere Gäste waren.
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“should,” “believe,” “hope,” “target,” “project,” “plan,” “goals,” “estimate,”
“potential,” “predict,” “may,” “will,” “might,” “could,” “intend,” “shall,”
and variations of these terms or the negative of these terms and similar
expressions. You should not put undue reliance on any forward-looking
statements. Forward-looking statements should not be read as a
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accurate indications of the times at, or by, which such performance or
results will be achieved, if at all.
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quarterly report on Form 10-Q for the quarter ended September 30,
2020 and other filings and reports that we may file from time to time
with the SEC. You can locate these reports on our investor relations
website (https://investors.palantir.com/financials/sec-filings/) or on the
SEC website (https://www.sec.gov). If the risks or uncertainti-es ever
materialize or the assumptions prove incorrect, our results may differ
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