Die Themen unter anderem:

0:18 - Eugen stellt sich vor.

6:20 - Logistik 1mal1.

8:03 - Worum geht’s bei DB Schenker?

17:58 - Was sind Stammdaten und warum ist die Verwaltung dieser so wichtig?

27:54 - Data Science oder KI mit Stammdaten?

33:42 - We Love Data.

42:51 - Startups.

48:45 - Nachhaltigkeit.

59:26 - Gestörte Lieferketten.

1:06:06 - LinkedIn.

1:09:22 - Konzernkarriere

Weiterführende Informationen:

Die heutigen Themen:

0:18 - Jolenes Background und der Weg zum Startup ecotrek.

6:37 - Nachhaltigkeitsdaten mit ecotrek.

22:42 - Funding.

24:31 - Konkret zu den Lösungen und zur Ausgründung ecosearch.

32:17 - Geschäftsmodell.

34:08 - Wer profitiert am meisten von ecotrek?

36:05 - Risikoscoring vs. Performancescoring.

39:29 - Pricing.

41:12 - Internationale Ausrichtung und Zukunftspläne.

47:02 - Femtec Network.

Weiterführende Informationen:

Das sind die Themen:

0:19 - Geschäftsführer einer hochmodernen Autowerkstatt mit Mitte 25.

4:33 - Tesla Approved Body Shop.

9:00 - Was ist eine digitale Werkstatt?

14:29 - Gesund durch die Corona-Krise.

16:07 - Deutscher Werkstattpreis.

17:34 - Wie kam es zur Gründung des KI-Startups mmmint.ai und worum geht es dabei?

31:09 - Smart Repair.

39:30 - Potenziale und Risiken für die Autowerkstatt Restemeier in den nächsten Jahren.

44:36 - Die nächsten Schritte mit dem Startup mmmint.ai und generell Zukunftsaussichten.

58:18 - Anteil Elektromobilität, Qualität bei Tesla und Lieferschwierigkeiten.

Weiterführende Informationen:

Themen heute:

0:49 - Tobi und Ingo stellen sich vor und beschreiben den Weg zum Startup MARA.

12:26 - Worum genau geht es bei MARA?

21:48 - Wie werden heute Customer Reviews analysiert und was macht MARA besser?

39:45 - Beispiele.

46:21 - Pricing und Geschäftsmodell.

49:26 - Wie gelingt es den Kontext automatisiert zu verstehen?

53:27 - Wie können die spannendsten Insights gewonnen werden?

1:01:06 - Fake Reviews.

1:06:46 - Customer Experience Tracking wird immer wichtiger.

Weiterführende Informationen:

Die Themen:

0:19 - Von Maschinenbau zu Data Science.

7:22 - Der Weg zum Startup innoSEP.

12:58 - Von den ersten Data Science Services zum heutigen Produkt.

20:41 - Wie ist der Switch zur Product Company gelungen?

25:06 - Fokus Industrie.

26:31 - Warum braucht es ein neues Tool wie innoSEP?

30:07 - Konkrete Beispiele für die Verwendung von innoSEP.

38:48 - Geschäftsmodell.

41:05 - Zum No-Code-Trend.

47:06 - Die nächsten Schritte für innoSEP.

Weiterführende Informationen:

Die Themen:

0:18 - Viviens Background und der Weg zu ObjectBox.

10:06 - Um welche Lösungen geht es?

14:32 - Edge X Cloud.

16:11 - Datensynchronisierung als Kern der Lösung.

17:41 - Konkrete Beispiele.

22:26 - Geschäftsmodell.

23:46 - Anforderungen an Connectivity.

25:03 - Keine Agenturleistungen und zurück zum Geschäftsmodell.

35:36 - Der Weg zur Seed-Finanzierung.

38:06 - Warum ist das Team relativ klein?

40:25 - Skalierungsphase?

48:59 - Business-Brille vs. Tech-Background vs. Sales-Skills.

53:41 - Die nächsten Schritte zum Marktführer.

Weiterführende Informationen:

Hawa Dawa gewinnt aus Daten zur Luftqualität handlungsrelevante Information. Heute im Gespräch einer der Mitgründer und CEO Karim Tarraf:

0:19 - Ägypten X Deutschland, Arabischer Frühling und der Weg zum Startup Hawa Dawa.

11:57 - Cyberphysisches Luftqualitätsmanagement.

23:22 - Konkrete Beispiele für Anwendungen mit Hawa Dawa.

34:08 - Wofür braucht man Machine Learning bei der Luftqualitätsmessung?

36:08 - Kausalität zwischen Wind, Verkehr und Luftqualität.

45:34 - Business-Case & Geschäftsmodell (System as a Service).

59:05 - Ausblick.

Weiterführende Informationen:

Die Themen heute:

0:18 - Flo und Tobi stellen sich vor.

5:22 - Das Why und die Historie zu SALES2B.

10:55 - Die Data Science Anfänge bei SALES2B.

16:13 - ESOP.

18:33 - SALES2B hilft cloudbasierten Softwareunternehmen beim datengetriebenen B2B Vertrieb.

23:25 - Die Wichtigkeit von Daten im Vertrieb.

26:28 - Mit welchen Daten arbeitet SALES2B und wie helfen diese?

34:02 - Wie schafft ihr Vertrauen in eure Analysen?

37:16 - Auch ohne Kontaktdaten sind die Insights von SALES2B wertvoll.

39:41 - Social Media Daten sind nicht allzu relevant.

41:41 - Konkrete Beispiele und Kunden.

49:23 - Wie hoch ist der Automatisierungsgrad bei SALES2B?

57:24 - Die USPs von SALES2B.

1:02:48 - Geschäftsmodell / Pricing.

1:05:28 - Was sind die nächsten Milestones?

1:23:15 - Warum erhält SALES2B so viel Engagement auf LinkedIn? :)

Weiterführende Informationen:

Die Themen:

0:19 - Von LinkedIn zu Skillfill.

14:14 - Das Why von Skillfill.

17:03 - Data Analyst vs. Data Scientist.

19:06 - Der Business-Case.

20:50 - Die Produkte von Skillfill.

44:35 - Wie wichtig sind angepasste Learning Journeys?

47:34 - Content X Technologie bei Skillfill.

49:32 - Konkrete Beispiele, wo und wie Skillfill unterstützt.

59:16 - Finanzierung und weitere Meilensteine.

Weiterführende Informationen:

Unsere Themen heute:

0:25 - Vom Patent für das Handyticket und KI-Forschung zu Startups.

15:29 - Was verbirgt sich hinter der Investmentfirma capacura?

29:00 - Wie genau funktioniert der Investmentclub?

41:17 - Datengetrieben und KI-basiert Startups auswählen.

58:28 - Startups im Portfolio: Aumio, eevie, CURA.GO.

1:08:10 - Wertentwicklung bei capacura.

1:11:01 - Blockchain-basierte Funding Frameworks wie Polkastarter oder DAO Maker.

1:15:06 - Ausblick: Rendite, Impact, Daten und KI.

Weiterführende Informationen: