

data:unplugged
Dr. Bernard Sonnenschein, Marcel Windau
Der d:u Podcast beleuchtet die wichtigsten Themen an der Schnittstelle zwischen Daten und Business. Bernard und Marcel sprechen dazu regelmäßig mit Top-Führungskräften und Entscheider:innen aus genau diesem Bereich. Sie legen großen Wert auf eine kritische Auseinandersetzung, ohne aber den Spaß an der Sache zu verlieren.
Episodes
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Mar 10, 2021 • 44min
#66 mit Benedikt Sauter | CEO & Co-Founder Xentral ERP Software
Business Software für moderne Startups und etablierte Unternehmen aller Branchen.
Zu xentral: https://xentral.com/de/
LinkedIn Benedikt: https://www.linkedin.com/in/benedikt-sauter-b2a7b170/
LinkedIn Bernard: https://www.linkedin.com/in/bernardsonnenschein/
Ich freue mich über Feedback: bernard.sonnenschein@datenbusiness.de
Unsere Themen:
Reise von einer Hardware- zu einer Software-Firma. (ab 01:38)
Funding u.a. durch Sequoia Capital und Frank Thelen von Freigeist. (ab 08:30)
Was bietet die Business-Software xentral an? (ab 15:35)
Wie setzt sich ein xentral gegen ein SAP durch? (ab 22:43)
Wie weit ist xentral im Bereich Process Mining? (ab 26:12)
Datenwertschöpfung, KI und Automatisierung. (ab 28:10)
Was für Talente sucht xentral aktuell? (ab 34:57)
Gab es einen Dip durch Corona? (ab 36:35)
Globale Vision. (ab 37:13)
Alle Kunden mit E-Commerce unterwegs. (ab 39:34)
Was steht an bei xentral? (ab 40:55)

Mar 3, 2021 • 55min
#65 mit Gero Keil | CEO & Co-Founder Levity | Eigene KI trainieren ohne Code
Levity beginnt dort, wo die regelbasierte Automatisierung endet.
Zu Levity: https://www.levity.ai/
LinkedIn Gero: https://www.linkedin.com/in/gerokeil/
LinkedIn Bernard: https://www.linkedin.com/in/bernardsonnenschein/
Ich freue mich über Feedback: bernard.sonnenschein@datenbusiness.de
Unsere Themen hier:
Von Forto zu Cherry Ventures zu Levity. (ab 01:22)
Eigene KIs entwickeln ohne Code zu schreiben. (ab 11:33)
Zielgruppe von Levity sind vor allem KMUs und Startups. (ab 23:21)
Pricing. (ab 25:24)
Holistischer horizontaler Ansatz. (ab 27:52)
Trend Low-Code / No-Code. (ab 35:04)
Konkrete Anwendungsfälle. (ab 41:22)
Zukunftspläne. (ab 49:56)

Feb 24, 2021 • 1h 6min
#64 mit Stephan Leppler | CEO & Co-Founder MOTIONTAG
MOTIONTAG ist ein Verkehrsanalysetool für Smartphone-Apps. Mit der Software lässt sich herausfinden, wie, wann und wo Nutzer unterwegs sind.
Zu MOTIONTAG: https://motion-tag.com/de/
Die "Münster bewegt"-App: https://muenster-bewegt.de/
LinkedIn Stephan: https://www.linkedin.com/in/stephan-leppler-2371a471/
LinkedIn Bernard: https://www.linkedin.com/in/bernardsonnenschein/
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.
Zum Thema Künstliche Intelligenz: https://www.ihk-nordwestfalen.de/innovation/kuenstliche-intelligenz-eoai-4676802
Der KI XChange: https://www.ihk-nordwestfalen.de/system/vst/3498908?id=359217&terminId=614560
Ich freue mich über Feedback: bernard.sonnenschein@datenbusiness.de
Unsere Themen heute:
Fehlende Daten und Transparenz, um Mobilitätsverhalten zu verstehen. (ab 01:54)
Was bietet MOTIONTAG an? (ab 08:14)
Zehn Verkehrsmodi erkennen mittels Smartphone-Sensorik und anderer Daten (zu Fuß, Fahrrad, Auto, Zug, etc.). (ab 11:19)
Was kann man mit den aggregierten Mobilitätsdaten anfangen? (ab 21:36)
Die "Münster bewegt"-App. (ab 25:12)
Nutzung von Elektroautos schwer zu tracken. (ab 29:49)
Weitere technische Herausforderungen. (ab 32:21)
Zum Geschäftsmodell. (ab 40:42)
Zu Veränderungen im Mobilitätsmarkt. (ab 51:20)
Risiken durch Google Maps, Apple und Co. (ab 57:54)

Feb 17, 2021 • 55min
#63 mit Hannah Helmke | CEO & Co-Founder right. based on science
Die right. based on science GmbH ist ein Anbieter von Klimakennzahlen und entsprechender Software für die Realwirtschaft und für die Finanzindustrie.
Zu right. based on science: https://www.right-basedonscience.de/
LinkedIn Hannah: https://www.linkedin.com/in/hannah-helmke/
LinkedIn Bernard: https://www.linkedin.com/in/bernardsonnenschein/
Ich freue mich über Feedback: bernard.sonnenschein@datenbusiness.de
Unsere Themen hier:
Die Kohlenstoffblase. (ab 02:40)
Klimametriken und Transparenz durch die Software von right. based on science. (ab 09:51)
Finanzindustrie im Dialog mit Realwirtschaft zu den Pariser Klimazielen. (ab 21:29)
Zum Geschäftsmodell. (ab 23:33)
Domänenexperten im Team. (ab 27:13)
Zusammenspiel von Software und Beratung. (ab 35:06)
Woher kommt das XDC Modell und was verbirgt sich dahinter? (ab 36:10)
Woher kommen die Wirtschafts- und Emissionsdaten für das XDC Modell? (ab 39:00)
Lernendes System als Ziel. (ab 48:41)
Vertrauen in das Modell und die Ergebnisse durch maximale Transparenz. (ab 50:12)
Was sind die nächsten Entwicklungsschritte bei right. based on science? (ab 52:12)

Feb 10, 2021 • 1h
#62 mit Leo Marose | CEO & Co-Founder StackFuel
StackFuel bietet online-basierte Upskilling- und Reskilling-Programme in den Bereichen Data Literacy, Data Science und AI an, die sich an den Bedürfnissen der Unternehmen orientieren.
Zu StackFuel: https://stackfuel.com/
LinkedIn Leo: https://www.linkedin.com/in/leomarose/
LinkedIn Bernard: https://www.linkedin.com/in/bernardsonnenschein/
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.
Zum Thema Künstliche Intelligenz: https://www.ihk-nordwestfalen.de/innovation/kuenstliche-intelligenz-eoai-4676802
Der KI XChange: https://www.ihk-nordwestfalen.de/system/vst/3498908?id=359217&terminId=614560
Ich freue mich über Feedback: bernard.sonnenschein@datenbusiness.de
Unsere Themen heute:
Entrepreneurship von CrossFit zu einer Data Science Lernplattform. (ab 01:09)
Wie ging alles los mit StackFuel? (ab 07:58)
Upskilling- und Reskilling-Programme bei StackFuel. (ab 14:36)
Interaktives und projektbasiertes Lernen. (ab 18:52)
Woher kommt der Content? (ab 23:34)
StackFuel auf der Suche nach Talenten und Investoren. (ab 27:40)
Learning Analytics. (ab 31:15)
Digitale Transformation: Interne upskillen vs Externe reinholen. (ab 39:05)
Weiterbildung mit staatlicher Förderung. (ab 40:52)
Auswirkungen von Corona. (ab 43:01)
Fokus auf B2B. (ab 49:28)
Wohin geht die Reise für StackFuel? (ab 53:06)
Individualisierte Learning Journeys. (ab 57:21)

Jan 31, 2021 • 54min
#61 mit Bettina Goerner | Springer Nature Managing Director Data Products
Springer Nature ist eine wissenschaftliche Verlagsgruppe und zählt zu den umsatzstärksten Verlagsgruppen der Welt. Was passiert dort in Sachen Datenprodukten?
Produktportfolio von Springer Nature: https://www.springernature.com/gp/products/database
LinkedIn Bettina Goerner: https://www.linkedin.com/in/goerner/
LinkedIn Bernard Sonnenschein: https://www.linkedin.com/in/bernardsonnenschein/
Ich freue mich über Feedback: bernard.sonnenschein@datenbusiness.de
Unsere Themen:
Was bietet Springer Nature an? (ab 06:30)
Um welche Daten und Datenprodukte geht es bei Springer Nature? (ab 07:57)
Domänenexpertise zieht sich durch die gesamte Wertschöpfungskette. (ab 14:08)
AdisInsight: eine Datenbank zu Arzneimitteln im Markt und in der Entwicklung. (ab 15:29)
Sammlung an Protokollen zu Experimenten als weiteres Datenprodukt. (ab 21:13)
Hürden für eine erfolgreiche Datenmonetarisierung bzw. -wertschöpfung. (ab 37:21)
Bio is eating the world. (ab 49:45)

Jan 24, 2021 • 57min
#60 mit Ralf Klinkenberg | RapidMiner Co-Founder, General Manager & Head of Data Science Research
RapidMiner bietet eine der führenden Data Science Plattformen an, kommt ursprünglich aus Dortmund und hat dort immer noch den größten Teil der Forschungsabteilung.
RapidMiner: https://rapidminer.com/
LinkedIn Ralf Klinkenberg: https://www.linkedin.com/in/klinkenberg/
LinkedIn Dr. Bernard Sonnenschein: https://www.linkedin.com/in/bernardsonnenschein/
Ich freue mich über Feedback: bernard.sonnenschein@datenbusiness.de
Unsere Themen:
Die Geschichte hinter RapidMiner. (ab 01:11)
Wurzeln in Dortmund, HQ in Boston. (ab 07:56)
Use Cases. (ab 12:15)
Die Stärken von RapidMiner: Flexibilität, Modularität, Einfachheit. (ab 23:33)
Brauchen wir mit Plattformen wie RapidMiner weniger Data Scientists? (ab 29:44)
Transparenz im Tool und im Pricing. (ab 35:53)
Agilität und Innovationsgeschwindigkeit hat im Markt zugenommen. (ab 39:04)
Viele Anwender brauchen mehr als AutoML. (ab 42:01)
Augmented Analytics. (ab 45:24)
Trendthema IIoT (mit Bezug auf Actyx). (ab 52:01)

Jan 6, 2021 • 1h 4min
#59 mit Dr. René Wegener | Co-Founder & MD Lyncronize | Matching für Digitalprojekte und –dienstleister
Lyncronize bietet eine Meta-Suche für Digitalisierungsprojekte an.
Lyncronize: https://www.lyncronize.com/
LinkedIn René: https://www.linkedin.com/in/rene-wegener-lyncronize/
LinkedIn Bernard: https://www.linkedin.com/in/bernardsonnenschein/
Feedback zum Podcast: info@datenbusiness.de
Die Themen heute:
E-Learning und Wissensmanagement. (ab 01:03)
Was bietet Lyncronize an? (ab 12:09)
Warum noch eine Plattform für Freelancer? (ab 16:00)
Tinder-Prinzip bei Lyncronize und genaue Beschreibung der Plattform. (ab 18:59)
Auswirkungen von Corona. (ab 42:25)
Datengetriebenes Matching. (ab 47:44)
Zukunftspläne. (ab 1:00:20)

Jan 3, 2021 • 51min
#58 HeadsOfData #49 mit Dr. Kevin Schawinski | Co-Founder & CEO Modulos AG | Die richtige Abstraktionsebene für KI
Dr. Kevin Schawinski ist ein ehemaliger Star-Forscher. Er hat ein Startup mitgegründet, mit welchem er an der richtigen Abstraktionsebene für künstliche Intelligenz arbeitet.
Modulos AG: https://www.modulos.ai/
LinkedIn Kevin: https://www.linkedin.com/in/kevin-schawinski-517b2a74/
LinkedIn Bernard: https://www.linkedin.com/in/bernardsonnenschein/
Feedback zum Podcast: info@datenbusiness.de
Die Themen heute:
Startup-Gründer als Ex-Physik-Prof. (ab 00:49)
Machine Learning befindet sich heute auf der falschen Abstraktionsebene. (ab 07:22)
Zweite Generation von AutoML: Pull- statt Push-Umgebung. (ab 13:26)
MLOps. (ab 20:36)
Welche Probleme kann man mit Modulos angehen? (ab 28:41)
Machine Learning Modelle, Kaggle-Wettbewerbe und Domänenwissen. (ab 29:43)
Konkret zur Modulos Software. (ab 35:07)
Machine Learning bei Milchbauern. (ab 37:22)
Machine Learning in der Astrophysik. (ab 39:47)
Vorteile von AutoML und Forschung. (ab 41:22)
Pricing Modulos. (ab 43:49)
Prognose: Adoption und Tragweite von AutoML in 5 Jahren. (ab 46:25)

Dec 30, 2020 • 1h 16min
#57 HeadsOfData #48 mit Moritz Stefaner | Truth & Beauty Operator
Moritz ist eine Koryphäe auf dem Gebiet der Datenvisualisierung und teilt dazu immer wieder spannende Insights.
TRUTH AND BEAUTY: https://truth-and-beauty.net/
Data Stories Podcast: https://datastori.es/
Peak Spotting: https://truth-and-beauty.net/projects/peakspotting
Spotti: https://nand.io/projects/spotti
Salesforce Deep Learning UX: https://truth-and-beauty.net/projects/sf-dlux
Artikel "There be dragons: dataviz in the industry": https://medium.com/visualizing-the-field/there-be-dragons-dataviz-in-the-industry-652e712394a0
LinkedIn Moritz: https://www.linkedin.com/in/moritzstefaner/
LinkedIn Bernard: https://www.linkedin.com/in/bernardsonnenschein/
Feedback zum Podcast: info@datenbusiness.de
Die Themen hier:
Wie wird man selbstständiger "truth and beauty operator"? (ab 01:57)
Warum ist Datenvisualisierung so wichtig in der Datenwertschöpfung? (ab 16:20)
Wie hängen Datenkompetenz und Datenvisualisierung zusammen? (ab 27:34)
Auslastung von Zügen mit Datenvisualisierung besser verstehen für die Deutsche Bahn. (ab 38:29)
Zur Natur von Datenvisualisierungsprojekten. (ab 51:43)
Automatisierung von Website Designs bei Salesforce. (ab 57:33)
Trend-Forschung und Visualisierungen. (ab 1:05:17)
Brauchen wir in der Zukunft noch Visualisierungen, wenn wir mehr und mehr mit Sprache erledigen? (ab 1:08:22)


