Data Mining

Im GründerView stellen wir spannende Startups und ihre Ideen vor. Daten sind der Treibstoff unserer digitalen Welt und bieten Unternehmen ein enormes Potenzial für ein Umsatz- und Entwicklungswachstum. Doch wer sammelt und analysiert die Daten? Holger Peters, Gründer und Geschäftsführer von Karpetorix GmbH erklärt im Gründerview wie Data Mining funktioniert und warum die Datenanalyse in Echtzeit immer wichtiger für Unternehmen wird. techtag: Dein StartUp in einem Tweet! individuelle Data Mining Lösungen von Karpetorix ebnen den Weg für Unternehmen in ihre digitale Zukunft Wer oder was inspiriert dich? Es hört sich platt an – aber es sind neue Herausforderungen. Ich bin ein sehr neugieriger Mensch, also gierig neue Probleme zu verstehen und zu lösen, neue Dinge zu lernen und weitere Erfahrungen zu sammeln. Das war schon immer so – ein Grund warum ich mit Begeisterung Physik studiert und Anfang/Mitte der 90er Jahre als Softwareentwickler am Karlsruher Forschungszentrum für Informatik meine berufliche Kariere in einem extrem innovativen Umfeld gestartet habe. Data Management Plattformen gibt es so einige. Was ist das Innovative an der DMP 360, eurem Produkt? Unsere DMP360 ist mehr als eine reine Daten Management Plattform, weswegen wir sie als Data Mining Plattform bezeichnen. Neben dem reinen Sammeln und speichern der Daten ist die Datenaufbereitung und -analyse ein integraler Bestandteil der DMP360. Außerdem die Technik unter der Haube – mit unserer DMP360 können wir sehr große, auch unstrukturierte Datenmengen verarbeiten, analysieren und die darin enthaltenen Informationen in Echtzeit zur Verfügung stellen. Dabei setzen wir auf neueste Technologien zur Datenspeicherung und Datenanalyse, wie sie auch bei Unternehmen wie Google, Facebook oder Twitter zum Einsatz kommen. Beschreiben Sie uns in 3 Schritten, wie man DMPs in einem Unternehmen implementieren kann und auf welche Schwierigkeiten man potentiell stoßen kann? Schritt eins ist das Erschließen der Datenquellen, aus welcher die DMP mit Daten versorgt werden soll. Hier stoßen wir auch schon unter Umständen auf die größte Herausforderung, falls wir nicht mit unseren in der DMP360 befindlichen Bordmitteln wie WebServices, Dateischnittstellen oder auch JDBC an die Daten herankommen. In solchen Fällen bauen wir dann individuelle Speziallösungen. Hier ist unser Motto - geht nicht, gibt’s nicht! Der zweite Schritt ist die Anpassung der Analysealgorithmen an die speziellen Kundenbedürfnisse – sprich die relevanten Informationen für den Kunden aus den Daten zu filtern und aufzubereiten. Der dritte Schritt ist diese gewonnen Informationen dem Kunden in der gewünschten Art und Weise bereitzustellen – das kann sehr vielfältig sein: von einer XML Datei bis hin zu einer nahtlosen Integration in kundeneigene Benutzeroberflächen. Welche App darf auf deinem Smartphone nicht fehlen? Da meine Frau und ich mitten in Karlsruhe leben und deshalb gerade am Wochenende auf die hervorragende Nahverkehrsinfrastruktur der Stadt zurückgreifen sind es die KVV App, mit welcher man Tickets bequem online buchen kann und die App der Firma INIT, mit welcher man immer im Blick hat, wann welche Bahn oder Bus abfährt. Die DMP 360 Methode hilft, Daten als ein Ganzes zu betrachten ohne auf unterschiedliche Datenplattformen zurückgreifen zu müssen. Wie stellt man sicher, dass bei einer so großen Datenmenge nicht die entscheidenden Details untergehen? Diese Frage Zielt exakt auf zwei entscheidende Kerneigenschaften der DMP360 – Datenanalyse in Echtzeit und lineare Skalierbarkeit. Ich möchte das an einem Beispiel erläutern – Analyse des Inhalts von Dokumenten. Im ersten Schritt geht es nicht um die Menge sondern nur um die Analyse des Inhalts eines Dokumentes. Die Analysealgorithmen müssen richtig justiert sein, damit die gewünschten Informationen wie z.B. bestimmte Schlüsselwörter aus einem Dokument sicher herausgefiltert werden. Das hat nichts mit Masse sondern nur mit der Qualität der Analyse zu tun. Um solch eine Analysen für z.B. hunderte Millionen von Dokumenten täglich zu machen, muss eine DMP linear skalierbar sein – d.h. ich kann durch einfaches hinzufügen von neuen Rechnern die Leistung der DMP bis ins fast unendliche Steigern. Zusammengefasst gesagt – die Qualität der Datenanalyse sorgt dafür, dass die entscheidenden Details nicht untergehen. Die Masse wird rein durch das Hinzufügen von Rechenleistung erschlagen. Frank Eckert, Holger Peters und Kris Hochbergen (v.l.) nahmen am Elevator Pitch BW in Baden-Baden teil. ( Elevator Pitch BW 2015/16) Warum wird Data Mining in Echtzeit immer wichtiger für Unternehmen? Das klassische Data Mining in Unternehmen befasst sich vorrangig mit dem Erstellen von Berichten basierend auf relativ wenigen Daten, welche über ein paar Tage, Wochen oder Monate gesammelt worden sind. Ein gutes Beispiel sind hier Berichte im Bereich Finanzen, welche z.B. wöchentlich, monatlich oder auch nur einmal im Jahr für die Geschäftsführung erstellt werden. In einer zunehmend digitalisierten Welt wird es aber für Unternehmen immer notwendiger Informationen in Echtzeit zu erhalten, damit z.B. potentielle Probleme in der Produktion sofort erkannt oder im Bereich Kundenansprache die Entscheidungen bzgl. der angezeigten Werbung auf einer Webseite automatisiert getroffen werden können. Insgesamt sieht man deutliche den Trend in der Wirtschaft, dass Unternehmen immer mehr Informationen in Echtzeit verknüpft und analysiert wollen, um neue Geschäftsmodelle zu realisieren. Deshalb wird Data Mining in Echtzeit für Unternehmen immer wichtiger. Die Karpetorix GmbH ist dein zweites Startup. In den 90er Jahren hast du das Unternehmen schon einmal gegründet. Inwiefern unterscheidet sich der aktuelle Ansatz? In den 90er Jahren gab es eine regelrechte Goldgräberstimmung in der Software Branche. Viele junge Menschen gründeten kurzerhand Unternehmen, um mit dabei zu sein. Eine richtige Idee und einen durchdachten Plan hatte man nicht für sein Unternehmen. Zu diesen Menschen habe auch ich damals gehört. Das ist diesmal komplett anders – die Grundidee basiert auf meinen Beruflichen Erfahrungen der letzten zwei Jahrzehnte sowie vielen Gesprächen mit Entscheidungsträgern bei mittelständischen Unternehmen und weltweit tätigen Konzernen. Nachdem die Grundidee klar war wurde das Geschäftsmodell definiert, ein Businessplan für die nächsten drei Jahre erstellt und eine tragfähige Go-To-Market Strategie entwickelt. Ganz anders als vor über 20 Jahren. Welchen Rat kannst du aufgrund deiner Erfahrung anderen Gründern mit auf dem Weg geben? Das ist eine knifflige Frage – ich könnte nun eine der typischen Antworten geben wie: Du darfst hinfallen, aber du musst anschließend wieder aufstehen. Aber ob so ein Spruch wirklich weiterhilft – ich weiß es nicht. Es ist fundamental, dass man an seine Ideen glaubt, aber man darf nicht verbohrt sein. Man sollte das ganze als eine Reise in spannende, unbekannte Länder sehen – jeder Reisetag ist anders und man muss flexibel mit den täglich neuen Herausforderungen umgehen lernen, darf aber das Reiseziel nicht aus den Augen verlieren. Wie setzt sich euer Team zusammen? Seid ihr hauptsächlich Programmierer? Die Vermutung liegt nahe – ist aber nicht so. Das Kernteam von Karpetorix besteht aus vier Leuten, wobei ich der einzige „richtige“ Programmierer bin. Die anderen drei kümmern sich um Marketing und Vertrieb, Firmenpräsentation und UI Design sowie IT Infrastruktur und Betrieb unserer DMP360. In einer Firma müssen deutlich mehr Bereiche abgedeckt werden, als nur der eigentliche Kernbereich wie bei uns die Entwicklung. Welche Unternehmen kommen häufig auf euch zu und fragen eure Lösungen nach? Und erwartet ihr, dass sich die Kundengruppe von Karpetorix GmbH in Zukunft ändern? Das größte Interesse kommt von mittelständischen Maschinenbauern. Das liegt daran, dass gerade der Mittelstand in Deutschland mit der fortschreitenden Digitalisierung der Welt mithalten muss. Deswegen besteht bei diesen Unternehmen großes Interesse an unseren individuell zugeschnittenen Data Mining Lösungen. In deiner Playlist läuft gerade...rauf und runter. Ich habe keine Playlist – ich höre vor allem Radio (SWR3). Ansonsten darf es gerne mal etwas lauter und härter sein. Das ist meiner Jugendzeit im Ruhrgebiet in den 1980er Jahren geschuldet. Damals gab es dort eine sehr aktive Punk und Heavy Metall Szene, der ich recht nahe gestanden habe. Über Karpetorix In der heutigen Welt fallen immer riesigere Datenberge an, welche eine Fülle von wertvollen Informationen beinhalten. Diese Informationen sind durch ihre Menge und Struktur für Unternehmen aber nicht einfach zugänglich. Das Karlsruher Unternehmen Karpetorix Software baut maßgeschneiderte Data Mining Lösungen, um diesen Schatz an Informationen für Unternehmen aus den verschiedensten Branchen in Echtzeit zu heben. www.karpetorix.com Dein StartUp im GründerView? Mail an akbaba(at)techtag.de

KI in Diagnostik, Therapieplanung und Pflege: Chancen und Risiken

1st Webflow Conferenz Get-Together Berlin

Lösung gegen KI-FOMO: Warum KI-Agenten der beste Einstieg sind

Von der Idee zum Investment: Der Leitfaden, den jedes KI-Startup 2025…

Technisches Briefing erstellen: Technik-Briefing & Tech Briefing Projekt

Wie Call To Action zur Verbesserung von Conversions beiträgt

Modern Leadership – heute lernen, was morgen zählt

Wie Unternehmen mit simplen Website-Änderungen mehr Anfragen gewinnen

Startup AgentLink im GründerView

Startup abblino im GründerView

TransferKings: Ein Fantasy-Fußball, der Kinder fair behandelt

Startup Live-ocracy im GründerView

Vom Hype zum Helfer: Wie KI-Agenten Fahrt aufnehmen

„HR wird sich durch KI-gestützte Tools grundlegend verändern.“

Fokus statt Chaos

Künstliche Intelligenz im Recruiting: Fairer und inklusiver einstellen?

Schlagwort: Data Mining

Karpetorix im Gründerview: 12 Fragen an Holger Peters

Vom Hype zum Helfer: Wie KI-Agenten Fahrt aufnehmen

KI in Diagnostik, Therapieplanung und Pflege: Chancen und Risiken

„HR wird sich durch KI-gestützte Tools grundlegend verändern.“

1st Webflow Conferenz Get-Together Berlin

Startup AgentLink im GründerView