Worst Case:
- finden nicht schnell genug programmierer / personal
- Sebastian muss bei Melissa Data bleiben, um seinen Lebensunterhalt zu bestreiten
- Verwendung von bestehende Open Source Lösung (z.B. Tensorflow, Moses, Travatar) können nur minimal angepasst sein oder:
	- müssen mit einer bestehenden, kommerziellen Lösung als unser Backend starten
		-> http://www.asiaonline.net/EN/LanguageStudio/API/
		-> https://kantanmt.com/whatiskantanmt.php
		-> https://languagecloud.sdl.com/de/translation-toolkit/api-documentation
			http://shop.sdl.com/products/shop/
			http://www.translationzone.com/de/products/sdl-trados-studio/professional/industry-engines-tab3.html#info4
		-> https://www.memsource.com/en/pricing#enterprises
		
		-> oder andere
- Start ohne Autorenprofil

Beim Start mit bestehende Open Source Lösung: 
- Themenspekturm deutscher Sprache kann stark eingeschränkt sein (z.B Focusierung auf Themen Recht, Soziales - aber zb. Wirtschaft kann nicht mehr inkludiert sein, weil der Trainingsaufwand zu hoch ist)
- Themenspekturm eingeschränkt, weil nur beschränkte Zeit zum Trainieren der Textdatenbank Ressourcen
- keine weiteren monetären Kosten
- Extrem hoher Ressourcen, Trainings- und Arbeits- und Zeitaufwand 
-> Empfehlung: Livegehen mit kommerzielle Lösung und nach Finanzierung Entwicklerteam aufbauen zur Erstellung eigener Software


Beim Start mit bestehenden, kommerziellen Lösung: 
- Nachteil: man muss es bezahlen
- Vorteil: Sofort einsetzbar, beliebig skalierbar, via Webschnittstelle ansprechbar, Sofort Multilingual
	=> Schwäche in Stärke umgewandelt!!!

Start im Anfang/Mitte Mai mit einer ersten Version:
- Nutzen fremder, kommerzieller, bestehender Lösung als Hauptversion
- Nutzung des Wortschatz Leipzig als Open Source Lösung für den Austausch Synonym, Annagramme oder "Suche Adjektive zu einem Substantiv" oder "Suche Verben zu einem Substantiv" ( vgl.: http://wortschatz.uni-leipzig.de/html/suche_2.html ) -> sprich: keine Lizenzen zahlen
- Speichern alle Aus und Eingaben und Training unseres eigenen auf Open Source basierendes Systems (z.B. Moses, Tensorflow etc)
- Sebastian und Gerhard machen Brainstorming zum Autorenprofil und Basti programmiert das dann
- Autorenprofil zum Start hat zb. nur 3-5 Kernelemente
- Autorenprofil (von Gerhard und Basti) wird nachgeschaltet an die Ausgabe der fremder, kommerzieller, bestehender Lösung

- Empfehlung Live gehen und Sangs "Best Case" Business Plan Terminplan erfolgreich einhalten: 
- Kommerzielle Software nutzen
- Autorenprofil mit Gerhard erstellen und Sebastian programmieren lassen
- Datenaustausch mittels Uni Leipzig Wortschatz (=Nutzung der Open Source Variante)
- Autorenprofil berechnen und Übereinstimmungen erkennen


http://www.monkeylearn.com/pricing/ -> Textcategorizierung durchführen, bevor es an die kommerzielle Anbieter, der das passende Textdatenbanksystem hat, gesendet wird