Relaunch - Numberland 6.0

Es war mal wieder Zeit für eine Veränderung.

Inhaltlich eher nicht, da sind wir unserer bisherigen Linie treu geblieben: wir fokussieren unsere Arbeit auf die maschinelle Analyse technischer Dokumente - seit inzwischen über 20 Jahren!

Vom äußeren Erscheinungsbild her hat sich jedoch sehr viel getan wie wir glauben - dank der Projekte, die wir in den vielen Jahren bearbeiten konnten. Das hört sich im ersten Moment vielleicht seltsam an, wird aber durch folgende Erklärung sofort nachvollziehbar.

Wie bei der Analysemethode "Clustern" gibt es zwei Ansätze: Top-Down oder Bottom-Up. Beim Top-Down Ansatz untergliedert man eine vorhandene Menge immer weiter, um feinere Strukturen sichtbar zu machen. Beim Buottom-Up Ansatz verfolgt man den genau umgekehrten Weg, und fasst Ähnliches zusammen, bis man beim Ganzen angelangt ist.

Wenn man ein Ingenieurbüro neu gründet - auch dann, wenn man sich so wie wir Datenanalyse und Wissensmanagement als Ziel gesetzt hat - haben Projekte am Anfang oft wenig miteinander zu tun. Sie drehen sich natürlich alle  um das eigentliche Thema, aber eben "irgendwie". Erst durch viele Projekte entsteht im Laufe der Zeit eine in sich konsistente Struktur - ein Bottom-Up Ansatz eben.

Im Laufe des letzten Jahres haben wir lange überlegt, wie wir diese Struktur besser sichtbar machen können, und welchen Namen die einzelnen Cluster erhalten sollten. Es hat dann zwar etwas gedauert, war aber dann ganz einfach. Und hier ist sie also, unsere aktuelle Struktur (in den einzelnen Themenfeldern, die natürlich ebenfalls über das Hauptmenü zugänglich sind, finden sie weitere Erläuterungen und Projektbeispiele):

• Navigate: wir haben in der Zwischenzeit einen stabil laufenden Prozess, mit dem es möglich ist, neue Märkte für eigene Kompetenzen zu finden. Das ist z. B. immer dann interessant, wenn klassische Marktstrategien nicht mehr weiter führen, wie in diesen Zeiten des technologischen Wandels. Es hilft aber auch einem Unternehmensnachfolger, oder einem Lohnfertiger.
• Ideate: Sie kennen die Situation: es gibt ein Problem, für das eine Lösung gesucht wird. Mit der Suche beginnt man in der Regel in der eigenen Organisation, z. B. mit deiner der zahlreichen Kreativitätstechniken. Damit kommmt man oft zum Erfolg, manchmal jedoch nicht, nämlich dann, wenn der passende Experte fehlt. Jetzt beginnt die Suche außer Haus, auf Messen, Konferenzen, etc. Unser Ansatz lautet wie folgt: wenn der passsende Experte fehlt, lesen wir maschinell Dokumente, die Experten weltweit verfasst haben. Dabei haben wir Zugriff auf ca. 450 Millionen Dokumente mit wöchentlichen Updates.
• Remember: Remember fokussiert auf die Erschließung des eigenen Wissen. Man weiß zar, dass es ein bestimmtes Dokument im eigenen Haus gibt (manchmal weiß man ja nicht einmal das), kann es aber dann nicht finden, wenn es darauf ankommt.
• Explore: Während "Remember" den Blick nach innen beschreibt, ist mit "Explore" der Blick nach außen gemeint, in den eigenen Markt. Wir erstellen Marktanalysen, wobei wir uns auf technische Dokumente konzentrieren, weil wir auf diesem Sektor einige Stärken ausspielen können. Oft geht es ja nicht darum, bestimmmte Worte zu finden, sondern um komplexere Zeichenfolgen, sogenannte "Strings". Wir erkennen, Werkstoffnamen, Messgrößen, Herstellungsverfahren, Normen, chemische Reaktionsgleichungen, mathematische formeln und nocht einiges mehr.
• Compare: Compare liefert einen Vergleich zwischen "innen" und "außen", eine maschinelle Stärken-Schwächen-Analyse (SWOT). Damit lassen sich z. B. interne Entwicklungsvorhaben priorisieren, weil man besser versteht, wie sich die aktuelle Position im Markt am besten beschreiben lässt.
• Locate: Mit Hilfe von "Locate" können SWOT-Analysen für Regionen erstellt werden, oder Regionen werden miteinander verglichen. Europaweit.
• Change: "Change" fokussiert auf den fortlaufenden Wandel. Dabei steht nicht das im Fokus, was man als Mode bezeichnen würde; es geht vielmehr um langfristige Trends, und darum, wie sehr ihre Organisation diese Trends bei der eigenen Strategie berücksichtigt.  
• Blend: "Blend" ist schließlich das, was nicht in das bereits beschriebene Raster passt. Solche Projekte gibt es nach wie vor, und das ist auch gut so. Wir sind schließlich eine Manufaktur.

Zusammen ist das alles also Numberland 6.0. Die Vorstufen in Wort und Bild sehen Sie nachfolgend.

Numberland 0.0 - April 1996 - Dezember 1999

Von der Gründung des Ingenieurbüros bis Jahresende 1999 gab es zwar schon zahlreiche Projekte, aber eigentlich noch überhaupt keine Struktur und ebenso keine Website.

Numberland 1.0 - Januar 2000 - August 2002

Die Tätigkeitsschwerpunkte waren den heutigen bereits sehr ähnlich, allerdings mehr auf numerische Daten konzentriert. Data Science wurde als Data Mining bezeichnet. Der Erklärungsaufwand, was sich hinter diesem Begriff verbirgt, war sehr sehr hoch, weil Data Mining außerhalb der akademischen F&E praktisch noch nicht eingesetzt wurde.

Numberland 2.0 - September 2002 - April 2006

Auch in dieser Phase standen numerische Datenanalysen im Vordergrund, auch wenn wir uns bereits sehr viel Mühe gegeben haben, den Schwerpunkt in Richtung "Dokumente", also unstrukturierte Daten zu verschieben.

Numberland 3.0 - Mai 2006 - Mai 2009

Hardware und Software wurden immer leistungsfähiger, wodurch immer umfangreichere quantitative Analysen möglich wurden.

Numberland 4.0 - Juni 2009 - August 2013

Das maschinelle Finden von Lösungspartnern wurde ausgebaut. Dabei ging es darum, auf der einen Seite für neue Entwicklungen die passenden technologischen Anwendungspartner zu finden. Umgekehrt konnten wir Unternehmen immer besser helfen, den richtigen Entwicklungspartner aufzuspüren.

Numberland 5.0 - September 2013 - Dezember 2021

Immer mehr Projekte konnten erfolgreich abgeschlossen werden; die jetzt vorhandene Struktur entstand.