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Assistant platforms are becoming a key element for the business model of many companies. They have evolved from assistance systems that provide support when using information (or other) systems to platforms in their own. Alexa, Cortana or Siri may be used with literally thousands of services. From this background, this paper develops the notion of assistant platforms and elaborates a conceptual model that supports businesses in developing appropriate strategies. The model consists of three main building blocks, an architecture that depicts the components as well as the possible layers of an assistant platform, the mechanism that determines the value creation on assistant platforms, and the ecosystem with its network effects, which emerge from the multi-sided nature of assistant platforms. The model has been derived from a literature review and is illustrated with examples of existing assistant platforms. Its main purpose is to advance the understanding of assistant platforms and to trigger future research.
Artificial Intelligence (AI) has received much attention due to the recent progress in several technological areas such as image detection, translation, and decision support. Established businesses and many start-up businesses are eagerly discussing how they can gain a competitive advantage from complementing their products, services and processes with AI. In fact, based on the research in the AI domain since several decades, a broad variety of promising application fields were suggested where AI might add business value. Meanwhile, applications are not limited to simple structured problems, but even applications higher complexities are feasible, which require higher levels of “intelligence”. To avoid discussions on the ambivalent notion of “intelligence”, it shall refer to tasks involving perception, processing, action and learning. Many applications are possible along these activities, in particular a user’s interaction via natural language.
Digital assistants like Alexa, Google Assistant or Siri have seen a large adoption over the past years. Using artificial intelligence (AI) technologies, they provide a vocal interface to physical devices as well as to digital services and have spurred an entire new ecosystem. This comprises the big tech companies themselves, but also a strongly growing community of developers that make these functionalities available via digital platforms. At present, only few research is available to understand the structure and the value creation logic of these AI-based assistant platforms and their ecosystem. This research adopts ecosystem intelligence to shed light on their structure and dynamics. It combines existing data collection methods with an automated approach that proves useful in deriving a network-based conceptual model of Amazon’s Alexa assistant platform and ecosystem. It shows that skills are a key unit of modularity in this ecosystem, which is linked to other elements such as service, data, and money flows. It also suggests that the topology of the Alexa ecosystem may be described using the criteria reflexivity, symmetry, variance, strength, and centrality of the skill coactivations. Finally, it identifies three ways to create and capture value on AI-based assistant platforms. Surprisingly only a few skills use a transactional business model by selling services and goods but many skills are complementary and provide information, configuration, and control services for other skill provider products and services. These findings provide new insights into the highly relevant ecosystems of AI-based assistant platforms, which might serve enterprises in developing their strategies in these ecosystems. They might also pave the way to a faster, data-driven approach for ecosystem intelligence.
As an important general-purpose technology, Artificial Intelligence (AI) enjoys broad attention in numerous industries and for many use cases due to recent technological advancements in areas such as image detection, translation, and decision support. Many companies expect to gain a competitive advantage from AI, and the solutions for AI-enabled processes, products, and business models are continuously becoming more sophisticated. AI-based assistants are an important and particularly innovative field in this development.
Today 40 Gbps is in development at IEEE 802.3bq over four pair balanced cabling. In this paper, we describe a transmission experiment of 25 Gbps enabling either a single pair transmission of 25 Gbps over a 30 meter balanced cabling channel, or a 100 Gbps transmission via a four-pair balanced channel. A scalable matrix modeling tool is introduced which allows the prediction of transmission characteristics of a channel taking mode conversion into account . We applied this tool to characterize PCB-channels including the magnetics and PCB for a four-pair 100 Gbps transmission. We evaluated prototype cables and connecting hardware for frequencies up to 2 GHz and beyond. Finally we investigated possible line encoding schemes and provide measurement results of a transmission over 30 m with a data rate of 25 Gbps per twisted pair.
Die anwendungsneutrale und vorsorgliche Verkabelung gibt es bereits seit über 25 Jahren. Die Materie ist zunehmend komplexer geworden. Das ursprünglich für die informationstechnische Vernetzung von Büros vorgesehene Konzept hat sich mit den Jahren auf weitere Anwendungsbereiche, z. B. in Rechenzentren und in industriell oder privat genutzten Bereichen ausgeweitet. Dabei hat jeder Anwendungsbereich neben einem allgemeinen Anforderungsprofil auch ein eigenes, spezifisches Regelwerk. Aufgrund der fortschreitenden Digitalisierung ist zudem eine ständige technologische Anpassung und Weiterentwicklung des Leistungsvermögens vonnöten. Vor diesem Hintergrund wird es zunehmend schwierig, die umfangreichen Normenwerke zu lesen, im Zusammenspiel zu begreifen und optimal anzuwenden.
Und genau hier setzt das Buch an! In dem vorliegenden Buch wird die Kommunikationskabelanlage von der Idee über die Planung, die Spezifizierung, Realisierung, Inbetriebnahme bis hin zur Wartung anschaulich und im Zusammenhang erläutert. Kernstück ist die Vorstellung und Beschreibung der aktuellen Normenreihen DIN EN 50173 (VDE 0800-173) und DIN EN 50174 (VDE 0800-174). Nachdem zunächst auf die Standortvoraussetzungen eingegangen wird, folgen die allgemeinen und spezifischen Anforderungen an informationstechnische Verkabelungen und die verwendeten Komponenten, Kabel bzw. Steckverbinder und zu guter Letzt die Planung, Spezifizierung, Umsetzung und messtechnische Bewertung der Installation. Den Autoren ist es dabei ein Anliegen, nicht nur das Grundverständnis zu den relevanten Anforderungsprofilen zu vermitteln, sondern auch den Blick für den Gesamtzusammenhang, beispielsweise zur Zukunftssicherheit und zum Einfluss unterschiedlicher Umweltbedingungen auf die Auslegung der Verkabelungskomponenten, zu behalten.
Big Data und Cloud Systeme werden zunehmend von mobilen, benutzerzentrierten und agil veränderbaren Informationssystemen im Kontext von digitalen sozialen Netzwerken genutzt. Metaphern aus der Biologie für lebendige und selbstheilende Systeme und Umgebungen liefern die Basis für intelligente adaptive Informationssysteme und für zugehörige serviceorientierte digitale Unternehmensarchitekturen. Wir berichten über unsere Forschungsarbeiten über Strukturen und Mechanismen adaptiver digitaler Unternehmensarchitekturen für die Entwicklung und Evolution von serviceorientierten Ökosystemen und deren Technologien wie Big Data, Services & Cloud Computing, Web Services und Semantikunterstützung. Für unsere aktuellen Forschungsarbeiten nutzen wir praxisrelevante SmartLife Szenarien für die Entwicklung, Wartung und Evolution zukunftsgerechter serviceorientierter Informationssysteme. Diese Systeme nutzen eine stark wachsende Zahl externer und interner Services und fokussieren auf die Besonderheiten der Weiterentwicklung der Informationssysteme für integrierte Big Data und Cloud Kontexte. Unser Forschungsansatz beschäftigt sich mit der systematischen und ganzheitlichen Modellbildung adaptiver digitaler Unternehmensarchitekturen - gemäß standardisierter Referenzmodelle und auf Standards aufsetzenden Referenzarchitekturen, die für besondere Einsatzszenarien auch bei kleineren Anwendungskontexten oder an neue Kontexte einfacher adaptiert werden können. Um Semantik-gestützte Analysen zur Entscheidungsunterstützung von System- und Unternehmensarchitekten zu ermöglichen, erweitern wir unser bisheriges Referenzmodell für ITUnternehmensarchitekturen ESARC – Enterprise Services Architecture Reference Cube – um agile Mechanismen der Adaption und Konsistenzbehandlung sowie die zugehörigen Metamodelle und Ontologien für Digitale Enterprise Architekturen um neue Aspekte wie Big Data und Cloud Kontexte.
Der lokale Bekleidungseinzelhandel steht unter immer stärkerem Konkurrenzdruck durch Versandunternehmen. Zusätzlich bestehen durch gewachsene Architekturen eine Reihe von Wachstumshemmnissen. Daher sollen hier eine Reihe von Ansätzen zur Gestaltung datenzentrierter Unternehmensarchitekturen für den Bekleidungseinzelhandel vorgestellt werden. Sie basieren auf dem Einsatz von RFID zur Gewinnung von Kundenprofilen in den Niederlassungen und dem Einsatz von Big-Data basierten Auswertungs- und Analysemechanismen. Mit den vorgestellten Konzepten ist es Unternehmen des Bekleidungseinzelhandels möglich, ähnlich wie Versandunternehmen, individuelle Ansprachen des Kunden und Angebote zu entwickeln
The digitization of our society changes the way we live, work, learn, communicate, and collaborate. This disruptive change interacts with all information processes and systems that are important business enablers for the context of digitization since years. Our aim is to support flexibility and agile transformations for both business domains and related information technology and enterprise systems through adaptation and evolution of digital enterprise architectures. The present research paper investigates collaborative decision mechanisms for adaptive digital enterprise architectures by extending original architecture reference models with state of art elements for agile architectural engineering for the digitization and collaborative architectural decision support.
