Überblick über o9 Solutions, Supply Chain Planning Software Anbieter

Von Léon Levinas-Ménard
Zuletzt aktualisiert: September, 2025

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o9 Solutions (oft als “o9” stilisiert) ist ein in Dallas ansässiger Enterprise-Software-Herausgeber, der 2009 gegründet wurde und eine cloud-gehostete Planungssuite verkauft, die als „Digital Brain“ für integriertes Business Planning (IBP), Nachfrage- und Versorgungsplanung, Supply Chain Analytics und Revenue Growth Management vermarktet wird. Die Plattform basiert auf einem Enterprise Knowledge Graph (EKG) und einem In-Memory-“Graph-Cube”-Speicher, der Geschäftseinheiten und Hierarchien modelliert und durch Batch-ETL sowie Echtzeit-APIs gespeist wird. Der kommerzielle Vertrieb stützt sich auf Hyperscaler-Marktplätze (Microsoft Azure, Google Cloud; Kooperationen mit AWS) und ein Partnerekosystem für die Implementierung. Öffentliche Materialien betonen Konfigurationsartefakte (IBPL-Abfragen, Modell-/Berichtsdesigner), vorgefertigte Anwendungen (IBP, Control Tower, MEIO, RGM) und kürzlich eingeführte “Composite Agents” basierend auf GenAI. Technische Details der prognostizierenden/optimierenden Komponenten werden auf hohem Niveau beschrieben (ML-Integrationen, optionaler Vertex AI Forecast, Optimierer-Partnerschaften) mit einigen Patenten und Schulungsmaterialien, jedoch mit begrenzt reproduzierbaren Details. Finanzierungshöhepunkte umfassen KKR’s Minderheitsinvestition im Jahr 2020, eine Finanzierungsrunde über 295 Mio. $ unter der Führung von General Atlantic im Jahr 2022, eine Aufstockung um 116 Mio. $ im Jahr 2023 und Produktionseinführungen wie Li Auto im Jahr 202512345.

o9 Überblick

Was das Produkt leistet (auf hohem Niveau). o9 bietet eine Multi-Tenant SaaS-Plattform, die Unternehmensdaten (ERP, POS/EPOS, syndizierte Daten, etc.) importiert, diese in einem Enterprise Knowledge Graph und einem Graph-Cube In-Memory-Speicher modelliert und vorgefertigte Planungsanwendungen bereitstellt: IBP/S&OP, Demand Sensing & Forecasting, Supply Planning, Control Tower, Production Scheduling, Multi-echelon Inventory Optimization und Revenue Growth Management (Preisgestaltung, Promotionen, Sortiment). Die Anbindung erfolgt über ETL-Dienste und sichere REST-APIs; die Bereitstellung erfolgt cloud-native auf Azure/AWS/GCP mit Einträgen in den Azure- und Google Cloud-Marktplätzen sowie gemeinsamer Markteinführung mit Hyperscalern67891011121314. o9 positioniert den EKG/Graph-Cube als unterscheidende Daten-/Metadaten-Schicht über diese Anwendungen hinweg6789.

Wie es funktioniert (auf hohem Niveau). Kundendaten werden vorbereitet und (im Batch- sowie Echtzeitmodus) in die Plattform geladen; Geschäftseinheiten und Hierarchien werden modelliert; Planer arbeiten in webbasierten Benutzeroberflächen und Dashboards, unterstützt durch den Graph-Cube. Konfigurationsartefakte (z. B. IBPL-Select-Abfragen, Modell-/Berichts-/Layoutdesigner) und Platform APIs stellen die Graph-Cube-Daten bereit; öffentliche Dokumentationen und Schulungsmaterialien beziehen sich auf den “GraphCube Server” und Platform APIs für den UI-Zugriff auf das Modell91516. Optimierung/ML wird beschrieben durch: (1) native Prognose-/Planungsfunktionen, (2) Integrationen mit Cloud-ML (z. B. Vertex AI Forecast) und (3) ein Partnerekosystem (z. B. Gurobi) für solver-gestützte Szenarien1718. Neuere Veröffentlichungen heben GenAI “Composite Agents” hervor, die bereichsübergreifende Planungsmaßnahmen orchestrieren1920.

Stand der Technik (auf hohem Niveau). Der öffentliche Auftritt von o9 entspricht einem modernen, von Hyperscalern gehosteten APS: Vertrieb über Cloud-Marktplätze, API/ETL-Anbindung, ein In-Memory-Spalten-/Graph-Hybrid-Speicher (Graph-Cube) und eine Ebene vorgefertigter Anwendungen. Materialien belegen die Existenz einer internen Daten-/Semantik-Modellierungsschicht und umfangreicher UI-/Konfigurations-Frameworks. Allerdings sind reproduzierbare Offenlegungen über Prognosemodellklassen, Unsicherheitsbehandlung und Solver-Formulierungen spärlich; o9 verweist häufig in Marketing-Sprache und Partnerpresse auf AI/ML und Optimierung, während Schulungsmaterialien und Lösungsseiten eher Einblicke als vollständige technische Transparenz des gesamten Stacks bieten679211819201422.

Eine detailliertere Einführung

  • Unternehmen & Finanzierung. Gegründet von Chakradhar (Chakri) Gottemukkala und Sanjiv Sidhu; Führungsbiografien und die Unternehmensseite “About” bestätigen das Gründerteam und die Positionierung12324. Externes Kapital: KKR Minderheitsinvestition (Apr 2020)2; 295 Mio. $ (Jan 2022) unter der Führung von General Atlantic3; 116 Mio. $ zusätzlich (Jul 2023) bei einer Post-Money-Bewertung von 3,7 Mrd. $ (Unternehmenspresse) mit einem gleichzeitigen, Form-D-ähnlichen Trade-Presse-Hinweis425.
  • Markteinführung & Partner. Produkt käuflich über Azure Marketplace (IBP, Revenue Mgmt) und Google Cloud Marketplace; AWS-Kooperation und Analystenberichterstattung; Präsenz im Google Partnerverzeichnis101112131422.
  • Produktangebot. Lösungen umfassen IBP, S&OP, Nachfrageprognose/-erkennung, Supply Chain Control Tower, MEIO, Produktionsplanung, RGM; ein Data Science (PaaS)-Angebot behauptet, eine “offene” Plattform zum Einbetten von Python/R/PySpark-Modellen zu bieten101121.
  • Architektursignale. Plattformseiten betonen Connectivity Services & APIs, ETL Services, “direkte In-Memory-Loader”, Adapter für SAP/Oracle und Graph-Cube-Analysen über mehrstufige Hierarchien; ein öffentlicher Guide-Eintrag bestätigt Platform APIs “zum Zugriff auf die GraphCube-Serverdaten”69.
  • Kürzliche Aussagen. “Composite Agents” (GenAI) zur Ausführung bereichsübergreifender Planung; Vertex AI Forecast-Integration; Microsoft GenAI Kooperations-Updates; AWS-Erweiterungen der Zusammenarbeit19172014.
  • Kundennachweise. Pressemitteilungen dokumentieren Produktionsrollouts wie Li Auto (Jan 22, 2025)5.

o9 vs Lokad

Umfang & Ansatz. Beide Anbieter zielen auf quantitative Supply-Chain-Entscheidungen ab, aber ihre Liefermodelle und technischen Offenlegungen unterscheiden sich. o9 vermarktet eine vorgefertigte APS-Suite, die über Hyperscaler-Marktplätze bereitgestellt wird, mit einem EKG/Graph-Cube-Kern, benutzeroberflächenintensiver Konfiguration (IBPL) und optionalen Cloud-ML-Integrationen; die Optimierungs-/ML-Interna der Plattform sind in öffentlichen Dokumenten größtenteils eine Blackbox101169152118192014. Lokad hingegen bietet eine domänenspezifische Sprache (Envision) als primäre Schnittstelle, um probabilistische Prognose + Entscheidungsoptimierungs-Pipelines zu erstellen; seine technischen Dokumentationen erläutern den Compiler/VM (Thunks) und die verteilte Ausführung und betonen probabilistisches Modellieren und entscheidungszentrierte Optimierung (z. B. MEIO, priorisierte Aktionslisten) als Code26272829[^40]30.

Daten- & Ausführungsebenen. Der Graph-Cube von o9 modelliert Hierarchien und ermöglicht eine schnelle Aggregation/Disaggregation für die Planung; der Zugriff erfolgt über Plattform-APIs und konfigurierte UIs6978. Lokads Stack dokumentiert eine ereignisgesteuerte Persistenz und eine verteilte VM, die Envision-Bytecode über einen Multi-Tenant-Cluster ausführt272829.

Transparenz bei ML/Optimierung. o9 bezieht sich allgemein auf AI/ML (Vertex AI Forecast, GenAI Agents, Solver-Partnerschaften), aber algorithmische Details (Unsicherheitsmodellierung, Zielfunktionen, Einschränkungen) sind in öffentlichen Quellen nicht ausführlich dokumentiert; die Abhängigkeit von Partnertechnologien deutet auf eine pluggbare ML/OR-Strategie hin17181920. Lokad veröffentlicht, wie Unsicherheit dargestellt wird (Zufallsvariablen/Quantilraster in Envision), mit technischen Artikeln und Fallstudien, die den probabilistischen und stochastischen Optimierungsansatz sowie dessen Ausführungsgrundlage beschreiben26272829.

Benutzererlebnis & Programmierbarkeit. o9 betont einstatzbereite Anwendungen mit Modell-/Berichts-/Layoutdesignern und IBPL-Abfragen – ein konfigurationszentriertes UX, das für standardisierte Prozesse über Funktionen hinweg geeignet ist1516. Lokad ist programmierzentriert: Nutzer (oft “Supply Chain Scientists”) schreiben Envision-Code; dies erhöht die Transparenz und Flexibilität bei maßgeschneiderten Einschränkungen, allerdings auf Kosten einer steilen Lernkurve262729.

Fazit. o9 ist ein Suite-Style APS mit einem proprietären EKG/Graph-Cube-Modell und breiter funktionaler Abdeckung, verpackt für die IT-Beschaffung von Unternehmen. Lokad ist eine programmierbare quantitative Plattform, die die mathematische und Ausführungs-Engine in den Vordergrund stellt; seine Differenzierung beruht auf probabilistischer Modellierung und Code-Steuerung.

Unternehmensgeschichte & Finanzierung

  • Gründung / Führung. Öffentliche Biografien listen Chakri Gottemukkala (CEO, Mitgründer) und Sanjiv Sidhu (Mitgründer)12324.

  • Finanzierungschronologie.

    • 28. Apr 2020: KKR Minderheitsinvestition („erste externe Kapitalbeschaffung“)2.
    • 19. Jan 2022: 295 Mio. $ Runde unter Führung von General Atlantic3.
    • 19. Jul 2023: 116 Mio. $ zusätzliche Investition von bestehenden Investoren bei einer Bewertung von 3,7 Mrd. $ (Unternehmenspresse) mit einer gleichzeitigen, Form-D-ähnlichen Pressekorroboration425.

  • Partner & Kanal. Strategische Allianzen mit Microsoft, Google Cloud und AWS, einschließlich Marktplatzverfügbarkeit und Kooperationsankündigungen; Profil im Google-Partnerverzeichnis10111213142220.

Akquisitionsaktivitäten

Keine Unternehmenskäufe von oder durch o9 tauchten im Pressearchiv auf; stattdessen verfolgt o9 Allianzen und gemeinsame Angebote, z. B. Marubenis Mo9 Supply-Chain/Management-Lösung für Japan (2024)313233. Wir fanden keine Drittanbieter-Einreichungen, die auf M&A hindeuten; solche Geschäfte würden typischerweise in Pressemitteilungen oder Partneroffenlegungen erscheinen31.

Produktangebot, Module & Rollout

  • Vorgefertigte Lösungen. IBP, S&OP, Demand Planning (einschließlich AI/ML Demand Forecasting & Demand Sensing), Supply Chain Control Tower & Analytics, Produktionsplanung, MEIO, Lieferantenzusammenarbeit und RGM sind durchgehend in Lösungs- und Marktplatzauflistungen vertreten1011217.
  • Bereitstellung & Integration. Öffentliche Guide- und Plattformseiten sowie Schulungsinhalte zeigen Batch-Ingestion, Echtzeit-APIs und GraphCube als den modellierten Speicher; Adapter/Konnektoren für SAP/Oracle werden in den Plattformmaterialien erwähnt691516.
  • Schulung & Konfiguration. Der o9 Academy-Katalog und Schulungsseiten erwähnen Platform Architecture, GraphCube Server, IBPL-Select-Abfragen und rollenbasierte technische Konfiguration – was auf eine konfigurationszentrierte Rollout-Methodik hinweist1516.
  • Kundeneinführungen. Pressemitteilungen dokumentieren Produktionsrollouts wie Li Auto (Jan 22, 2025)5.

Architektur, Datenmodell & Plattformservices

  • Enterprise Knowledge Graph & Graph-Cube. Die Platform-Seite und Lösungseiten (RGM, Nachhaltigkeit) zitieren wiederholt ein EKG und Graph-Cube, die Analysen in mehreren Granularitäten mit hierarchischer Aggregation/Disaggregation und “Digital Twin”-ähnlicher Modellierung ermöglichen678. Ein Plattformartikel erklärt die Nutzung von Kundendatalakes neben Graph-Cube und verdeutlicht, dass Graph-Cube ein spezialisierter In-Memory-Speicher für Supply-Chain-Analysen ist, während Lakes/Warehouses die umfassendere Wahrheitsquelle bleiben34.
  • APIs & UI-Zugriff. Das Guide-Portal gibt ausdrücklich an: “öffentliche UI APIs … zur Verwendung beim Zugriff auf die GraphCube-Serverdaten und dessen Modell” und listet Reference Model APIs für die Batch-Ingestion auf9.
  • Cloud-Strategie. o9 veröffentlicht Angebote im Azure Marketplace und die Verfügbarkeit im Google Cloud Marketplace; mehrere o9/AWS-Kooperationsbeiträge und Analystenhinweise spiegeln Standard-Hyperscaler-Playbooks für Skalierung und Beschaffung wider1011121422.

Optimierung, ML & „KI“-Aussagen

  • Native Planung + Cloud-ML-Integrationen. o9 wirbt mit der Vertex AI Forecast-Integration (Google) und umfangreicheren GenAI-Kooperationen (Microsoft) und positioniert die Plattform als “offen” für externe ML- und Foundation-Modelle1720.
  • Composite Agents (GenAI). Die 2024er-Veröffentlichung von o9 beschreibt Composite Agents, die komplexe bereichsübergreifende Planung ausführen; technische Details (Agenten-Orchestrierung, Grounding, Sicherheitsvorkehrungen, Evaluierung) sind in öffentlichen Dokumenten nicht vollständig detailliert19.
  • Optimierungs-Stack. o9 verweist auf fortgeschrittene Algorithmen und führt Gurobi als Partner auf; reproduzierbare Formulierungen (Zielfunktionen, stochastische Behandlung, Einschränkungen) oder die Solver-Architektur für MEIO/Produktionsplanung werden jedoch nicht veröffentlicht; Kunden erhalten vermutlich Empfehlungen statt roher Solver-Artefakte1867.
  • Gesamteinschätzung. Die Präsenz von ML/Optimierung ist glaubwürdig (Presse, Partnerekosysteme, Schulungen), aber die Implementierungstiefe bleibt für Außenstehende eine Blackbox. Wo Unsicherheitsmodellierung und Entscheidungstheorie (z. B. kostenbewusste stochastische Richtlinien) entscheidend sind, sind die öffentlichen Materialien von o9 weniger spezifisch als forschungsorientierte Plattformen, die ihren Modellierungs-Stack veröffentlichen6211920.

Signale des Technologie-Stacks

  • Sprachen/Frameworks. Öffentliche Dokumente betonen plattformbezogene Dienste (APIs/ETL/Graph-Cube) statt Laufzeitsprachen. Die Data Science (PaaS)-Seite bewirbt die Unterstützung für Python/R/PySpark für benutzerdefinierte Analysen, die in o9-Arbeitsabläufe eingebettet werden21.
  • APIs & Integration. Sichere REST-APIs, direkte In-Memory-Loader, Adapter für SAP/Oracle; Plattform-Guide-Seiten listen UI APIs und Reference Model APIs für die Batch-Ingestion auf9.
  • Cloud & Sicherheit. Marktplatzauflistungen (Azure) und AWS-Kooperationsbeiträge implizieren standardmäßige Hyperscaler-Sicherheits-/Compliance-Standards; Google Cloud-Partnerverzeichnis und Beschaffungsdokumente des Marktplatzes spiegeln das Onboarding von Anbietern und kommerzielle Modelle wider1011141335.

Bereitstellung & Änderungsmanagement

  • Rollout-Playbook. Trainingsmodule (IBP Functional → Technical), Konfigurationsartefakte (Modelle, Layouts, IBPL-Abfragen) und API-Integrationen deuten auf Implementierungsprojekte hin, in denen o9 und SI-Partner Modelle konfigurieren, Datenfeeds verbinden und Dashboards erstellen; der Li Auto Go-Live unterstützt diesen Rhythmus15165.
  • Kundendatalakes + Graph-Cube. o9 erklärt explizit das Dual-Storage: Der Datalake des Kunden bleibt das System of Record; Graph-Cube wird taktisch für Supply-Chain-Analysen/Entscheidungen eingesetzt (der Artikel geht auf Duplizierungsbedenken und Designabsichten ein)34.

Unstimmigkeiten & offene Fragen

  • Algorithmische Transparenz. Trotz häufiger AI/ML/Optimierungsansprüche sind technische Dokumentationen, die es Dritten ermöglichen würden, das Prognose-/Optimierungsverhalten (z. B. distributionale Prognosen über Nachfrage/Lead-Time, MILP/MINLP-Formulierungen, stochastische Suche) zu reproduzieren, nicht öffentlich; die Beweise sind indirekt (Partnerseiten, Schulungen, Lösungsübersichten)621181920.
  • EKG/Graph-Cube Semantik. Die Bezeichnungsweise ist auf den Seiten konsistent, aber Schema/Typisierung, inkrementelle Aktualisierungsmechanismen und Persistenzgarantien werden über marketing-orientierte Seiten und Guide-Hinweise6978 hinaus nicht beschrieben.
  • Automatisierungsschranke. Aus den öffentlichen Materialien geht nicht eindeutig hervor, wie weit Closed-Loop-Automatisierung reicht (z. B. automatische Erstellung von PO-/Transferaufträgen im Vergleich zu Übergaben an die Entscheidungsunterstützung); Marktplatzseiten deuten darauf hin, dass es sich um Entscheidungsunterstützung mit Integrationen handelt und nicht um transaktionale Ausführung101167.

Fazit

Was o9 liefert (technisch, nicht werbend): ein cloud-hosted APS mit einer EKG/Graph-Cube-Datenschicht, ETL/APIs für die Datenaufnahme, vorkonfigurierte Apps für IBP/supply/revenue-Planung und Konfigurations-Frameworks (IBPL sowie Modell-/Report-/Layout-Designer) zur individuellen Gestaltung von Workflows. Das System liefert Empfehlungen und Pläne über Hierarchien und Zeithorizonte hinweg und kann externe ML/solvers integrieren. Die Beschaffung über Azure/Google-Marktplätze sowie die Zusammenarbeit mit AWS entsprechen den Erwartungen der Unternehmens-IT.

Wie die Ergebnisse erreicht werden (Mechanismen & Belege):

  • Modellierung von Entitäten/Hierarchien im Graph-Cube (bestätigt auf plattform-/lösungsbezogenen Seiten und in der API-Beschreibung des Guide);
  • Konnektivität (ETL, In-Memory-Loader, REST-APIs) und konfigurierbare UIs;
  • Optimierung/ML mittels einer Mischung aus nativen Funktionen und Partnerintegrationen (Vertex AI Forecast, Gurobi);
  • Operativer Rollout unterstützt durch Trainingspfade und Partner-SIs.

Beurteilung nach dem neuesten Stand der Technik: o9s Plattformtechnik und Cloud-Strategie (Marktplätze, API-Oberfläche, In-Memory-Store) sind zeitgemäß und glaubwürdig. Allerdings bleibt die algorithmenbasierte Transparenz hinsichtlich der Unsicherheitsmodellierung und Entscheidungsoptimierung in öffentlichen Quellen begrenzt. Im Gegensatz dazu veröffentlicht ein programmierfokussierter Wettbewerber wie Lokad technische Details seines probabilistischen + Optimierungs-Stacks und der Ausführungs-VM. Für Organisationen, die Suite-Umfang, Hyperscaler-Beschaffung und vorgefertigte Prozessabdeckung priorisieren, passt o9 gut. Für Organisationen, die White-Box-Probabilistische Optimierung und Kontrolle auf Code-Ebene bevorzugen, stellt eine DSL-zentrierte Plattform wie Lokad einen anderen Kompromiss dar.

Quellen

  1. Über o9 Solutions — abgerufen Sep 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎

  2. KKR Minderheitsinvestment in o9 — 28. Apr 2020 ↩︎ ↩︎ ↩︎

  3. General Atlantic investiert in o9 Solutions — 19. Jan 2022 ↩︎ ↩︎ ↩︎

  4. Bestehende Investoren investieren weitere $116M bei einer Bewertung von $3,7B — 19. Jul 2023 ↩︎ ↩︎ ↩︎

  5. Li Auto Go-Live — 22. Jan 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  6. Plattform — Technologie, die das Digital Brain antreibt — abgerufen Sep 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  7. Ertragswachstumsmanagement — Lösungsseite — abgerufen Sep 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  8. Umweltbilanz — Lösungsseite — abgerufen Sep 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  9. o9 Guide — Plattform/UI-APIs (Landing) — abgerufen Sep 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  10. Azure Marketplace — o9 Integrated Business Planning — abgerufen Sep 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  11. Azure Marketplace — o9 Ertragsmanagement ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  12. o9 auf dem Google Cloud Marketplace — Ankündigung (Aug 2020) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  13. Google Cloud — Partnervzeichnis: o9 Solutions — abgerufen Sep 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  14. o9 und AWS erweitern ihre Zusammenarbeit — Feb 2024 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  15. o9 Academy — IBP Technisches Training — abgerufen Sep 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  16. o9 Academy — Kurskatalog (2024 PDF) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  17. o9 startet die Vertex AI Forecast-Integration (2021) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  18. Gurobi — Technologiepartner: o9 Solutions — abgerufen Sep 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  19. GenAI-Komposit-Agenten zum Digital Brain hinzugefügt — 1. Jul 2024 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  20. o9 erweitert die Microsoft-Kollaboration für GenAI — 16. Apr 2024 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  21. Data Science (PaaS) — Python/R/PySpark — abgerufen Sep 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  22. Futurum Group — Analyse der o9 + AWS Zusammenarbeit (2024) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  23. Chakri Gottemukkala — Bio — abgerufen Sep 2025 ↩︎ ↩︎

  24. Sanjiv Sidhu — Bio — abgerufen Sep 2025 ↩︎ ↩︎

  25. Intelligence360 — Hinweis auf ein von der Offenlegung befreites Angebot ($116M) — 16. Aug 2023 ↩︎ ↩︎

  26. Lokad Docs — Envision Language — abgerufen Sep 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎

  27. Architektur der Lokad-Plattform — abgerufen Sep 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  28. Envision VM (Teil 2): Thunks & Ausführungsmodell — 22. Nov 2021. ↩︎ ↩︎ ↩︎

  29. Envision VM (Teil 4): Verteilte Ausführung — 6. Dez 2021. ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  30. Lokad Solutions (Landing) — Lösungsumfang & Fallstudien (abgerufen Sep 2025). ↩︎

  31. o9 Newsroom — Pressearchiv — abgerufen Sep 2025 ↩︎ ↩︎

  32. Marubeni Presse (JP) — Mo9 with o9 — 24. Jul 2024 ↩︎

  33. Marubeni Presse (EN) — Mo9 with o9 — 24. Jul 2024 ↩︎

  34. Wie man seinen Data Lake zur Speicherung nutzt (Graph-Cube-Begründung) — abgerufen Sep 2025 ↩︎ ↩︎

  35. Google Cloud Marketplace — Partnerkonzepte & Beschaffung — abgerufen Sep 2025 ↩︎