Vereinheitlichung von Geschäft, Daten und Code

Vorwort

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In den 1840er Jahren sah sich der ungarische Arzt Ignaz Semmelweis bei seiner Arbeit in der Entbindungsklinik des Allgemeinen Krankenhauses in Wien mit einer verwirrenden Herausforderung konfrontiert. Eine große Anzahl von Frauen erlag einer mysteriösen Krankheit, die als "Kindbettfieber" bekannt war und viele europäische Krankenhäuser heimsuchte.

Semmelweis machte eine auffällige Beobachtung: Die Entbindungsstation, die von männlichen Ärzten beaufsichtigt wurde, hatte eine deutlich höhere Sterblichkeitsrate als die von Hebammen geführte. Außerdem stellte er fest, dass die Ärzte oft direkt von der Autopsie zur Untersuchung der werdenden Mütter übergingen.

Nachdem sich ein Kollege bei einer Autopsie in den Finger gestochen hatte, woraufhin der Kollege krank wurde und schließlich starb, hatte Semmelweis eine Eingebung: Vielleicht tötete das, was seinen Kollegen tötete, auch die Frauen bei der Geburt.

Semmelweis stellte die Theorie auf, dass Verunreinigungen von den Leichen, die die Ärzte operierten und für die Ausbildung der Medizinstudenten benutzten, auf die Frauen übertragen werden könnten, was zu dem Fieber führte. Um diese Hypothese zu überprüfen, führte er 1847 eine Regelung ein, nach der Ärzte ihre Hände mit einer Chlorlösung waschen mussten, um die so genannten "Leichenpartikel" zu entfernen, bevor sie schwangere Frauen untersuchten.

Nach der Einführung dieser Handwaschpolitik sank die Müttersterblichkeitsrate in der Ärztestation von 18 % auf nur noch 2 %. Semmelweis' Ideen stießen in der medizinischen Gemeinschaft jedoch auf Skepsis, da sie die damaligen wissenschaftlichen Vorstellungen in Frage stellten und die Keimtheorie noch nicht entwickelt war.

Semmelweis konnte keine theoretische Erklärung für seine Erkenntnisse liefern und wurde verhöhnt und verspottet. Im Jahr 1865 erlitt Semmelweis einen Nervenzusammenbruch, woraufhin er von seinen Kollegen in eine Anstalt in Wien eingewiesen wurde, wo er von Wärtern geschlagen wurde und tragischerweise nur 14 Tage später im Alter von 47 Jahren an einer brandigen Wunde an der rechten Hand starb.

Die Geschichte von Ignaz Semmelweis bietet ein paar wertvolle Einblicke:

Menschliches Verhalten wird durch Vorurteile eingeschränkt

Das Einnehmen neuer Perspektiven stellt oft unsere tief verwurzelten Überzeugungen in Frage. Solche Veränderungen stoßen häufig auf Widerstand - selbst bei denjenigen, die über Wissen und Einfluss verfügen. Das unterstreicht die tiefgreifenden Auswirkungen kognitiver Vorurteile und gesellschaftlicher Normen auf das menschliche Urteilsvermögen.

Zusammenhängende Systeme sind stark von der Hygiene betroffen

Die riesigen und komplizierten Systeme, die wir sehen, wie z. B. Krankenhausprotokolle oder Geburtsvorgänge, können durch so winzige Elemente wie Keime, die oft unsichtbar sind, dramatisch beeinflusst werden. Dies verdeutlicht das empfindliche Gleichgewicht und die Vernetzung unserer Welt, vom mikroskopischen bis zum großen Maßstab.

Einfache Aktionen können massive Auswirkungen haben

Manchmal werden die einfachsten Maßnahmen, wie Händewaschen, zu unseren wirksamsten Lösungen. Das Wissen um die Methoden zur Eindämmung winziger Bedrohungen kann sich als entscheidend erweisen, mit Auswirkungen von monumentalem Ausmaß.

Was du nicht siehst, kann dich töten, und das gilt auch für Daten

Der Umbruch in unserem Verständnis von Krankheitsursachen lässt sich bis in die 1860er Jahre zurückverfolgen. Louis Pasteurs revolutionäre Experimente wiesen nach, dass Mikroorganismen für Gärung und Verderb verantwortlich sind. Damit legte er den Grundstein für die Keimtheorie und ebnete den Weg für monumentale Fortschritte wie Impfstoffe, Antiseptika und Sterilisationstechniken.

Im Gegensatz dazu hatte Ignaz Semmelweis bereits Jahrzehnte zuvor wichtige Beobachtungen gemacht, die jedoch aufgrund des Fehlens einer soliden wissenschaftlichen Theorie weitgehend übersehen wurden. Der unterschiedliche Einfluss von Pasteur und die begrenzte Anerkennung von Semmelweis verdeutlichen, wie wichtig theoretische und praktische Grundlagen für die Lösung komplexer Probleme sind.

Unifying Business, Data, and Code versucht, genau diese Lücke im Bereich des organisatorischen Datenmanagements und der Entwicklung intelligenter Systeme zu schließen. Unser Ziel ist es, dir sowohl einen soliden theoretischen Rahmen als auch umsetzbare praktische Werkzeuge an die Hand zu geben, die du sowohl beim Brainstorming auf einem Whiteboard als auch bei der Programmierung anspruchsvoller Algorithmen einsetzen kannst.

Im Gegensatz zu Büchern, die sich entweder auf die technischen oder die betriebswirtschaftlichen Aspekte von Daten und intelligentem Systemdesign konzentrieren, vertritt Unifying Business, Data, and Code einen ganzheitlichen Ansatz, der beide strategischen Perspektiven miteinander verbindet. Wir haben herausgefunden, dass eine technisch solide Strategie ohne betriebswirtschaftliche Integration zum Fehlschlagen verurteilt ist - und das gilt auch umgekehrt. Diese Synthese ermöglicht es dir, fundiertere Entscheidungen zu treffen und die Kluft zwischen IT- und Geschäftsstrategie effektiv zu überbrücken.

So wie zu Semmelweis' Zeiten die Vernachlässigung grundlegender Handhygiene verheerende Folgen hatte, sind moderne Organisationen mit verborgenen, aber erheblichen Risiken durch schlechtes Datenmanagement konfrontiert. Die wichtigsten Herausforderungen, die die Datenhygiene in deinem Unternehmen gefährden, lassen sich in drei Kategorien zusammenfassen:

Zweideutigkeit

Es gibt mehrere mögliche Interpretationen.

Wissenslücken

Fehlende Informationen behindern das Lösen von Problemen.

Blinde Flecken

Es mangelt an einem Bewusstsein für Mehrdeutigkeit und Wissenslücken und deren Auswirkungen auf die organisatorischen Ergebnisse.

Dieses Buch führt dich durch den Prozess der Identifizierung mangelhafter Datenhygiene und der Ursachen, die in deinem Unternehmen zu Fehlentwicklungen führen. Mit diesem Wissen bist du in der Lage, Innovationen und Veränderungen durch ein strategisches Datenmanagement voranzutreiben und die Vorteile eines intelligenten Systemdesigns für bessere Ergebnisse freizusetzen.

Versteckte Bedrohungen für Organisationen: Eine moderne Parallele

In der weitläufigen Welt der Organisationsdynamik gibt es verborgene Ebenen, die unsere Handlungen und Entscheidungen beeinflussen, die wir aber in unserer täglichen Routine nicht wahrnehmen. Dieses Buch begibt sich auf eine Reise in diese rätselhaften Tiefen. Echte organisatorische Kohärenz erfordert die Fähigkeit, über die einzelnen Rollen hinauszugehen und die großen Netzwerke zu betrachten, die eine Organisation zusammenhalten. Gleichzeitig ist die Beherrschung der Finesse, "hineinzuzoomen", von entscheidender Bedeutung, um differenzierte Datenherausforderungen zu bewältigen. Wie die unsichtbaren Keime, mit denen Semmelweis zu kämpfen hatte, können sich diese subtilen Probleme unvorhersehbar ausbreiten und tiefgreifende Konsequenzen nach sich ziehen.

Stell dir zum Beispiel vor, ein Einzelhandelsunternehmen nutzt Datenanalyse zur Prognose der Nachfrage. Eine Spalte in der Datenbank ist zweideutig mit " Gesamtumsatz" beschriftet. Ein Analyst geht davon aus, dass damit der Nettoumsatz gemeint ist, also der Umsatz nach Retouren und Rabatten, aber eigentlich ist damit der Bruttoumsatz gemeint, also der Umsatz vor allen Kosten. Dieses einfache Missverständnis verzerrt die Nachfrageprognose, da der Bericht die schlechte Qualität des Artikels und die hohe Rückgabequote nicht berücksichtigt.

Am Ende hat das Unternehmen zu viele mangelhafte Artikel auf Lager und zu wenig gute Artikel. Die Lagerkosten explodieren, die Kunden sind unzufrieden und verlieren das Vertrauen in die Marke. Die fehlerhafte Entscheidungsfindung führt dazu, dass die Schuldigen für den Fehler gesucht werden, und da die Kultur toxisch wird, verlassen die Leistungsträger, denen das Unternehmen am Herzen liegt, ein Vakuum an Fachwissen und Talent. Wie ein Kartenhaus kann eine einzige zweideutige Bezeichnung die gesamte Unternehmensstrategie zum Einsturz bringen.

Im Mittelpunkt unserer Diskussion steht die Idee der Konzepte, die in Abbildung P-1 dargestellt ist und die Grundlage für unsere vereinheitlichende Methodik bildet. In späteren Abschnitten werden wir uns noch eingehender damit befassen, aber für den Moment kannst du dir die Konzepte als die lebenswichtigen Atome vorstellen, deren einzigartige Konfiguration und Kombination die Elemente unserer alltäglichen Erfahrungen auf der zweiten Ebene der Granularität in Abbildung P-1 hervorbringt: Sprache, Prozesse und Entscheidungsfindung.

Betrachte die in Abbildung P-1 dargestellten Datenprodukte als unsere metaphorische "Handwaschlösung". Obwohl unsere vereinheitlichenden Grundsätze dazu beitragen, Unklarheiten, Wissenslücken und blinde Flecken aufzudecken, sind es die Datenprodukte, die diese Probleme in der Praxis aktiv reinigen und beseitigen.

Stell dir deine Daten wie ein hochwertiges Produkt in einem Ladenregal vor. Sie sollten gut verarbeitet, einfach zu nutzen und umfassend sein. In diesem Buch erfährst du, wie du deine Daten auf diese Qualitätsstufe heben kannst. Wir führen dich durch einen standardisierten Prozess, der die Struktur, die Bedeutung und den Kontext zusammen mit den Daten selbst verpackt.

Wenn dein Unternehmen erst einmal damit begonnen hat, qualitativ hochwertige Datenprodukte zu entwickeln, können die Vorteile der Datenhygiene einen großen Wandel bewirken, da die Teams nicht mehr damit beschäftigt sind, Brände in einem chronisch gestörten System zu löschen, sondern sich auf die Schaffung von Geschäftswerten, die Steigerung der Effizienz und die Förderung von Innovationen konzentrieren können.

Darüber hinaus legen die bisher besprochenen Prinzipien und Methoden den Grundstein für etwas noch Mächtigeres: die vereinheitlichte Intelligenz, d.h. die Anwendung der vereinheitlichenden Methodik auf das Design von menschlichen und maschinellen Lernsystemen. In Kapitel 15 wird Unified Intelligence vorgestellt. Bevor wir jedoch überhaupt daran denken können, die Prinzipien der Vereinheitlichung mit KI zu nutzen, müssen wir unsere Daten in einen guten Zustand bringen.

Deine KI ist nur so gut wie deine Daten

Das Axiom "Deine KI ist nur so gut wie deine Daten" ist eine wichtige Säule dieses Buches und verdeutlicht den untrennbaren Zusammenhang zwischen Datenqualität und KI-Effizienz. Unser Rahmenwerk baut auf den bahnbrechenden Beiträgen der bahnbrechenden Persönlichkeiten auf diesem Gebiet auf - der Informationstheorie von Claude Shannon, den Rechenmodellen von Alan Turing und den Fortschritten von Shane Legg und Marcus Hutter beim Reinforcement Learning. Ihre kollektiven Erkenntnisse fließen nahtlos in unsere umfassende Methodik ein, die wir in Kapitel 15 im Detail erläutern werden.

Data Scientists nutzen strenge Methoden und empirische Erkenntnisse, um komplexe Herausforderungen zu analysieren und in einem strukturierten Format darzustellen. Dies erleichtert den Einsatz von Algorithmen für maschinelles Lernen und die Erstellung von Vorhersagemodellen. In diesem Buch stellen wir das Konzept der Design-Intelligenzvor - eineZusammenstellung bewährter Methoden, die sowohl technische Experten als auch Führungskräfte mit robusten Fähigkeiten zur datenzentrierten Problemlösung ausstatten soll.

Abbildung P-1. In dieser Abbildung sind drei Granularitätsebenen dargestellt, wobei die vereinheitlichende Methodik auf jeder Granularitätsebene ansetzen wird. Die wichtigste Aufgabe, die du lernen wirst, ist die Identifizierung und Minimierung von Unklarheiten, Wissenslücken und blinden Flecken, um alle drei Ebenen aufeinander abzustimmen.

Die Einführung dieser bewährten Methoden schafft nicht nur die Voraussetzungen für erfolgreiche KI-Initiativen, sondern verändert auch die gesamte Datenkultur in deinem Unternehmen und schafft so einen fruchtbaren Boden für datenzentrierte Innovationen, die auf den Grundsätzen der gestalterischen Intelligenz beruhen.

Problemlösungsstrategien, Daten und KI aufeinander abstimmen

Verstärkungslernen ist eine wichtige Säule für das Verständnis der Prinzipien bei der Entwicklung intelligenter Systeme und leitet Entscheidungsstrategien an, die zwischen der Suche nach neuem Wissen und der Nutzung bestehenden Wissens schwanken. Wie in Abbildung P-2 dargestellt, spiegelt diese Dynamik die menschliche und organisatorische Tendenz wider, Aufwand und Belohnung gegeneinander abzuwägen und so die Innovations- und Effizienzstrategien von Unternehmen zu gestalten.

Abbildung P-2. Dieses Diagramm zeigt einen Zyklus der Entscheidungsfindung, der auf den Ergebnissen der Nutzung aktueller Daten und der Erkundung neuer Daten basiert. Organisationen oder Einzelpersonen können dieses Modell nutzen, um zu entscheiden, wann sie sich auf vorhandenes Wissen verlassen (exploit) und wann sie nach neuen Informationen suchen oder neue Ansätze ausprobieren (explore).

Allzu oft sind Unternehmensleiter/innen in einer engen, von oben nach unten gerichteten Denkweise gefangen, die Ausbeutungsstrategien den Vorrang vor Erkundungen gibt. Dies gipfelt in vagen Visionen, die sich selten in greifbaren Innovationen niederschlagen. Wenn diese Ansätze scheitern, sind es in der Regel die Beschäftigten, die unter den Folgen leiden - von Schuldzuweisungen und Arbeitsplatzverlusten bis hin zu beunruhigenden Strukturveränderungen. Dieses Buch bietet eine Reihe von strategischen und technischen Instrumenten, um diesen schädlichen Kreislauf zu durchbrechen und über kurzfristige Lösungen hinaus zu nachhaltigen Fortschritten zu gelangen.

Dieses Buch fasst unsere Erkenntnisse aus unseren persönlichen Erkundungs- und Ausbeutungsreisen zusammen - Wissen, das wir unbedingt teilen wollen. Wir sind sehr dankbar, dass du in diese Arbeit investierst. Unser Ziel ist es, dass die von uns vorgestellten Prinzipien am Ende so tief verankert sind, dass ihre Anwendung so intuitiv und wichtig ist wie das Händewaschen.

Ein neues Paradigma zur Optimierung von Datenmanagement und Geschäftsstrategie für das Zeitalter der KI

Erkenne, dass das Verlernen die höchste Form des Lernens ist.

Rumi, persischer Dichter

Unifying stellt konventionelle Ansätze mit einem innovativen Ansatz in Frage: Es nutzt Prinzipien aus der Datenwissenschaft, die bei der Problemlösung eingesetzt werden, um Daten und Wissen für die Schaffung von Geschäftswert zu optimieren. Diese Strategie stellt sicher, dass dein Unternehmen optimal für den Erfolg von KI-Bestrebungen gerüstet ist.

Egal, ob du mit menschlichen Entscheidungen oder mit Computersystemen zu tun hast, dieses Buch ist ein praktischer Leitfaden für intelligentere Abläufe:

• Strategien und Technologien, die das Datenmanagement und die Unternehmensstrategie vereinen, werden in den Kapiteln 1-14 vorgestellt.

• Die grundlegenden theoretischen Prinzipien aus den Bereichen der künstlichen Intelligenz und der kognitiven Psychologie, die zur Entwicklung der vereinheitlichenden Methodik verwendet wurden, werden in Kapitel 15 behandelt.

• Aufbauend auf deiner einheitlichen Datenmanagement- und Geschäftsstrategie und den Grundsätzen für die Entwicklung intelligenter Systeme werden in Kapitel 16 verschiedene Möglichkeiten für die Anwendung der Vereinheitlichung mit KI untersucht.

Um die Macht der Daten zu verstehen und für die Unternehmensstrategie nutzbar zu machen, ist es wichtig, offen zu bleiben, verschiedene Hypothesen in Betracht zu ziehen und die Ungewissheit zu akzeptieren, die durch neue Denkansätze entsteht.

Wie Hala Nelson in Essential Math for AI (O'Reilly, 2023) feststellt, sind "Daten der Treibstoff für die meisten KI-Systeme" und "Was ich nicht wusste und auf die harte Tour lernte, war, dass die größte Hürde darin bestand, echte Daten zu bekommen."

Die in diesem Buch vorgestellte Methodik versetzt dich in die Lage, Data-Science-Prinzipien und Problemlösungsstrategien effektiv anzuwenden, ohne dass du ein Data Scientist sein musst. So kannst du sicherstellen, dass die von dir erstellten und gesammelten Daten nicht nur genauer und nützlicher sind, sondern auch die Realität besser widerspiegeln.

Wenn du dir die Prinzipien zu eigen machst, die du in diesem Buch lernst, wirst du nicht nur in der Lage sein, bestehende Probleme besser als je zuvor zu lösen - du wirst auch verhindern, dass zukünftige Probleme überhaupt erst entstehen.

Die Entstehungsgeschichte von Unifying

Angetrieben durch seine Arbeit im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) in der Bildungsbranche, war Ron unersättlich neugierig auf die Prinzipien der Intelligenz, die sowohl menschlichen als auch maschinellen Lernsystemen zugrunde liegen. Er stellte sich Organisationen nicht nur als statische Strukturen vor, sondern als dynamische Ökosysteme, in denen Informationsnetzwerke wie die Noten einer Symphonie ineinandergreifen.

Dann kam Juan, ein führender Experte für JSON, JSON Schema und Datenserialisierung. Juan war nicht nur technisch versiert, er hatte auch die einzigartige Fähigkeit, Rons große Vision in eine fein abgestimmte Realität zu verwandeln. Juans preisgekrönte Forschung im Bereich der Datenserialisierung an der Universität Oxford zeigte, dass er die Methodik bis hinunter zur binären Ebene und bis hin zu Goldstandard-Protokollen für eine globale Datenspezifikation anwenden konnte.

Unsere Partnerschaft war geradezu magisch - wie eine Musikkapelle, die die perfekte Harmonie zwischen ihren Mitgliedern entdeckt. Gemeinsam begaben wir uns auf eine unaufhörliche Reise des Wachstums und der Innovation, wobei jeder das Fachwissen des anderen herausforderte und bereicherte. Dieses Buch stellt den Höhepunkt unserer Zusammenarbeit dar und dient als umfassender Leitfaden, der übergreifende Strategien mit detaillierten technischen Lösungen für Unternehmen in Einklang bringt.

Wir haben dieses Buch mit einem einzigen, transformativen Ziel vor Augen geschrieben: Menschen mit kühnen Leitprinzipien und technischen Strategien zu befähigen, scheinbar unlösbare Probleme zu überwinden, indem wir Menschen, Prozesse und Daten über mehrere und scheinbar unsichtbare Ebenen hinweg zusammenführen. Wir wollen dieses Wissen demokratisieren, um es für alle zugänglich und umsetzbar zu machen und so eine Welle von Kreativität und Einfallsreichtum freizusetzen, um die Welt zum Besseren zu verändern.

Das Bestreben, die Prinzipien der Vereinigung zu erforschen und zu kodifizieren, führte uns in die Gefilde des Geheimnisvollen und Unbekannten. Die Weisheit, die wir auf dieser Reise erlangt haben, mit anderen zu teilen, bringt uns die unvergleichliche Freude, einem Ziel zu dienen, das viel größer ist als wir selbst.

Angleichung auf organisatorischer Ebene organisieren

Historisch gesehen war der Paradigmenwechsel, Krankheiten nicht mehr auf übernatürliche Ursachen zurückzuführen, sondern sie als Ergebnis von Bakterien und Viren zu verstehen, nicht nur ein Wissenssprung. Er erforderte einen massiven Wandel der Praktiken, Verhaltensweisen und Überzeugungen. In ähnlicher Weise müssen Unternehmen heute Herausforderungen nicht mehr als unlösbare Rätsel betrachten, sondern sie als greifbare Probleme erkennen, die mit den richtigen Strategien und Methoden angegangen werden können.

Unifying ist ein wichtiger Rahmen, um die komplexen Herausforderungen zu entmystifizieren, mit denen Unternehmen konfrontiert sind - Herausforderungen, die ihre Wurzeln in der fehlenden Abstimmung und den Silos zwischen Geschäfts-, Daten- und Programmierteams haben. Anhand der Abbildung P-1 zeigt unsere Methodik, wie die Abstimmung auf drei entscheidenden Ebenen erfolgt: auf der Organisationsebene, die einen umfassenden Überblick über Rollen und Netzwerke bietet; auf der Ebene der menschlichen Erfahrung, die sich auf Sprache, Prozesse und Entscheidungsfindung konzentriert; und auf der Ebene der Datenprodukte, wo Datenhygiene und -qualität aktiv gemanagt werden. Auf deinem Weg durch dieses Buch werden wir diese Skalen im Detail erkunden und uns dabei von den folgenden Säulen leiten lassen:

Theorie

Die Schaffung eines grundlegenden philosophischen Wandels und eines Vokabulars, das für die Entwicklung von Datenmanagement und intelligenten Systemen unerlässlich ist. Betrachte dies als das grundlegende Warum und Was, das den Grundstein für Veränderungen legt.

Strategie

Dieser Leitfaden bietet eine Blaupause für die praktische Anwendung und beschreibt die Schritte zur Umsetzung des neuen Paradigmas auf allen Ebenen.

Werkzeuge

Dies sind deine Übersetzer, die Geschäftslogik in umsetzbare technische Sprache umwandeln. Diese Werkzeuge umfassen nicht-technische, taktische Aktivitäten und dienen als Brücke zwischen Strategie und Umsetzung. Werkzeuge sind Taktiken, um Unklarheiten, Wissenslücken und blinde Flecken zu beseitigen. Es gibt jedoch mehrere Möglichkeiten, dies zu tun, und wir geben dir Templates und Vorschläge.

Umsetzung

In dieser Phase wird die Methodik in realen, technischen Umgebungen umgesetzt.

Durch die nahtlose Verschmelzung von Theorie, Strategie, Instrumenten und Umsetzung hebt Unifying den Ansatz deines Unternehmens für das Datenmanagement und die Entwicklung intelligenter Systeme auf ein nie dagewesenes Niveau. Dabei geht es nicht nur darum, die Fallstricke mangelnder Datenhygiene - wie Mehrdeutigkeiten, Wissenslücken und blinde Flecken - zu erkennen, sondern sie auf allen Ebenen deines Unternehmens systematisch zu beseitigen.

Die Vereinheitlichung überwindet Silos und ermöglicht eine ganzheitliche Ausrichtung, die die Makroansicht der organisatorischen Rollen und Netzwerke mit den nuancierten Details der menschlichen Erfahrungen und der Datenproduktqualität in Einklang bringt. Das ultimative Ergebnis? Eine transformative Wirkung, die nicht nur deine Daten für KI-Anwendungen optimiert, sondern auch eine Kultur der unaufhörlichen Innovation und Exzellenz antreibt. Du wirst in der Lage sein, mit der Finesse eines Maestros durch das Labyrinth der Herausforderungen zu navigieren und eine Symphonie sinnvoller Veränderungen zu orchestrieren.

Die Frage ist nicht, ob du es dir leisten kannst, diese Strategien umzusetzen; die Frage ist, ob du es dir leisten kannst, es nicht zu tun.

In diesem Buch verwendete Konventionen

In diesem Buch werden die folgenden typografischen Konventionen verwendet:

Kursiv

Weist auf neue Begriffe, URLs, E-Mail-Adressen, Dateinamen und Dateierweiterungen hin.

Constant width

Wird für Programmlistings sowie innerhalb von Absätzen verwendet, um auf Programmelemente wie Variablen- oder Funktionsnamen, Datenbanken, Datentypen, Umgebungsvariablen, Anweisungen und Schlüsselwörter hinzuweisen.

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Sean Goodpasture, weil er an mich geglaubt hat, weil er ein Champion, Mentor, Freund und Brainstorming-Partner war. Du wirst auch sehr geschätzt, wenn du auf einer Datenkonferenz mit einem T. rex auftrittst, um die Überschneidung von UX, Psychologie und KI zu demonstrieren ;).

Anthony Marquardt, dafür, dass du deine Zeit und Mühe in das Mentoring investierst und Spitzenqualitäten zeigst, die die Kunst der Wirtschaft, Technologie und Empathie miteinander verbinden.

Ben Rolnik, weil er uns Türen geöffnet hat, die unseren Weg verändert und Möglichkeiten geschaffen haben, die Welt zu verändern.

Shawna Strickland, die ein strahlender Lichtblick ist, geerdet und mit einem ausgeprägten Geschäftssinn, der mir nacheifern möchte.

Karl Friston, der mich ermutigte, meine persönlichen Grenzen zu überwinden, die mich davon abhielten, meine persönlichen Missionen in der Wissenschaft mit ungebremster Neugier zu verfolgen.

Laura Pionek, weil sie etwas in mir sah und mir die Möglichkeit gab, meine Kreativität und Neugierde auszudrücken, ein wichtiger Katalysator auf dieser Reise.

Aaron Black, dass du uns eine Chance gegeben hast; du hast unser Leben verändert. Danke, dass du uns die Chance gegeben hast, die fast niemand bekommt - die Möglichkeit, ein Buch über die eigene Leidenschaft zu schreiben.

Corbin Collins, dafür, dass du uns und dieses Buch durch die Wirbelstürme an sonnige Ufer geführt hast. Der Umgang mit Autorinnen und Autoren ist wahrscheinlich nicht einfach, und du hast dazu beigetragen, das Gewicht der Träume der Menschen in deinen Händen zu tragen, um sicherzustellen, dass wir erfolgreich waren.

Juan Cruz Viotti möchte sich bedanken:

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Karina Viotti, weil sie mir beigebracht hat, an mich selbst zu glauben, den Mut zu haben, hohe Ziele zu verfolgen, und dass nicht einmal der Himmel die Grenze ist.

Perla Viotti, weil sie mir schon als Kind das Lesen beigebracht hat und mir als Teenager unzählige O'Reilly-Bücher gekauft hat.

Julian Berman, Greg Dennis, Ben Hutton, Jason Desrosiers, Benjamin Granados und Henry Andrews dafür, dass sie mich in der JSON Schema-Community willkommen geheißen und mir das meiste von dem beigebracht haben, was ich über JSON und JSON Schema weiß.

Aaron Black und Corbin Collins, die uns so viel Hilfe und Anleitung gegeben haben und den gewaltigen Prozess des Buchschreibens so reibungslos, angenehm und unterhaltsam gestaltet haben.