data:unplugged

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:

Die Themen:

0:19 - Eva & Christian stellen sich vor.

2:51 - Was steckt hinter CrateDB?

3:39 - Entstehungsgeschichte von Crate.

5:55 - Inwiefern bietet CrateDB das beste aus beiden Welten, NoSQL & SQL?

9:05 - Fokus IIoT von Anfang an?

11:38 - Wo stehen wir beim Thema IIoT?

25:05 - Neuen Chancen durch Datenexplosion.

30:22 - Beispiele für Use-Cases.

38:50 - Zusammenspiel von CrateDB mit Streaming-Plattformen.

41:04 - Edge vs. Cloud.

50:00 - Geschäftsmodell.

53:26 - Wohin geht die Reise? Finanzierungsrunden? Exit?

Weiterführende Informationen:

Crate.io: https://crate.io/

LinkedIn Eva: https://www.linkedin.com/in/evasch/

LinkedIn Christian: https://www.linkedin.com/in/christianlutz/

LinkedIn Bernard: https://www.linkedin.com/in/bernardsonnenschein/

Top-Opportunitäten im Datenbusiness: https://datenbusiness.de/

Ich freue mich über Feedback: [email protected]

Unsere Themen:

0:00 - Intro.

3:05 - Background zur EAT HAPPY GROUP.

8:26 - Zu den Aufgaben von Controlling / Christian.

13:01 - Die strategische Bedeutung von Daten für Eat Happy.

18:16 - Forecasting: aus Controlling und Data Science Sicht.

29:27 - Konkret zu Datenwertschöpfung.

44:02 - Wo kommen die Daten her?

48:27 - Zukunftsthemen.

Weiterführende Informationen:

Die Themen im heutigen Gespräch:

0:28 - Martins Werdegang.

2:49 - Warum ist Causal Inference so wichtig?

5:21 - Martins Forschung.

8:35 - Causal Inference im Alltag.

25:19 - Was steckt hinter Double Machine Learning?

34:37 - Worum geht es beim Unternehmen Economic AI?

39:57 - Verzahnung von Big Tech mit Forschung problematisch?

42:35 - Setup von Economic AI.

48:50 - Königsdisziplin Pricing.

54:24 - Automatisierte Experimente & Trends.

58:59 - Ausblick.

Weiterführende Informationen:

Economic AI: https://www.economicai.com/

Paper zu double/debiased machine learning: https://academic.oup.com/ectj/article/21/1/C1/5056401

DoubleML Library:

LinkedIn Martin: https://www.linkedin.com/in/martin-spindler/

LinkedIn Bernard: https://www.linkedin.com/in/bernardsonnenschein/

Top-Opportunitäten im Datenbusiness: https://datenbusiness.de/

Ich freue mich über Feedback: [email protected]

Unsere Themen heute:

01:09 - Kurze Intro zu Evelyn.

05:51 - Was ist Data Design?

17:50 - Warum braucht man gutes Data Design?

21:01 - UI/UX Design trifft auf Data Design.

30:38 - Wie erkennt man gutes Data Design?

35:59 - Was sind die “Recipes for Desaster”?

37:35 - Chart Doktor Academy / Data Design Coaching.

55:46 - Ausblick.

Weiterführende Informationen:

Hier besprechen wir folgende Themen:

1:47 - Background zu Lukas.

6:09 - Um was geht's bei Product Discovery?

18:41 - Was steckt hinter Business Process Intelligence (BPI)?

28:23 - Process Mining als Teil von BPI.

30:00 - Was versteht man unter BPaaS?

35:05 - Ak­qui­si­ti­on von Signavio und Cloud-Strategie.

52:20 - Celonis.

57:34 - Blick in die Zukunft und auf das Thema Datenteilen.

1:27:07 - Automatisierung aus philosophischer Sicht.

Diese Episode wird unterstützt von der Industrie- und Handelskammer Nord Westfalen. Die Technologie-Region Nord Westfalen vereint das nördliche Ruhrgebiet und das Münsterland. Eine einzigartige Kombination aus Hidden Champions, innovativen Hochschulen und Startup-Kultur. Hier entstehen die Produkte und Geschäftsmodelle der Zukunft. Nicht nur bei Batterie- und Wasserstoffforschung, sondern auch in Sachen Cyber Security und Künstliche Intelligenz.