q1 2021 live demo day - s26.q4cdn.com

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Diese Abschrift ist zur weiteren Durchsicht bestimmt und unterliegt

der begleitenden mündlichen Präsentation und den begleitenden

Materialien, inklusive aller Haftungsausschlüsse.

LIVEDEMODAY↳ German Transcript

Q1 2021

Copyright © 2021 Palantir Technologies Inc. and / or affiliates. All rights reserved. All data is notional or publicly available.

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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.


24

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.


25

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.


26

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.


28

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.


30

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.


31

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?


32

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:


34

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.


36

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.


37

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.


39

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.


40

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


41

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


42

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.


44

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.


45

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.


46

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.


47

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.


48

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.


49

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.


50

Disclaimer This presentation and the accompanying oral commentary include

discussion of Palantir products, features and capabilities, including recent

updates to our products, as well as potential product direction. They

are intended for information purposes only and shall not be deemed to

be incorporated into any contract or agreement and do not constitute

a guarantee or warranty of any kind. They are not a commitment to

deliver any material, code, or functionality, and should not be relied

upon in making procurement, purchasing or investment decisions.

The development, release, and timing of any features, capability, or

functionality mentioned herein remains at our sole discretion.

This presentation and the accompanying oral commentary contain

“forward-looking” statements within the meaning of the federal

securities laws, and these statements involve substantial risks and

uncertainties. All statements other than statements of historical

fact could be deemed forward-looking, including, but not limited to,

expectations of future operating results or financial performance, market

size and growth opportunities, plans for future operations, competitive

position, technological capabilities, and strategic relationships, as well as

assumptions relating to the foregoing. Forward-looking statements are

inherently subject to risks and uncertainties, some of which cannot be

predicted or quantified. In some cases, you can identify forward-looking

statements by terminology such as “guidance,” “expect,” “anticipate,”

“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

guarantee of future performance or results and will not necessarily be

accurate indications of the times at, or by, which such performance or

results will be achieved, if at all.


51

Disclaimer Forward-looking statements are subject to a number of risks and

uncertainties, many of which involve factors or circumstances that

are beyond our control. Our actual results could differ materially from

those stated or implied in forward-looking statements due to a number

of factors, including but not limited to risks detailed in our filings with

the Securities and Exchange Commission (the “SEC”), including in our

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

materially from those expressed or implied by such forward-looking

statements. Except as required by law, we assume no obligation and do

not intend to update these forward-looking statements or to conform

these statements to actual results or to changes in our expectations.

This presentation contains statistical data, esti-mates and forecasts

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