19.04.2021

„Daten klassischer Analytics-Tools weichen um 30 Prozent von der Realität ab“

Im Interview erklärt Jentis-Gründer Thomas Tauchner, warum Analytics-Tools ungenau sind, was sein Startup anders macht und wie dieses sich im ersten Jahr entwickelt hat.
/artikel/jentis-tauchner-interview
Jentis: Gründer und Co-CEO Thomas Tauchner
(c) Jentis: Gründer und Co-CEO Thomas Tauchner
sponsored

Vor einem Jahr, im April 2020, also mitten im ersten Lockdown, launchte in Wien das Startup Jentis – der brutkasten berichtete. Das Unternehmen will mit seiner Daten-Tracking-Technologie nichts Geringeres als den gesamten Bereich neu zu erfinden. Inzwischen kann das Startup einige große Referenzkunden vorweisen. Und im ersten Jahr seines Bestehens holte es sich ein Investment und eine Förderung. Wir sprachen mit Gründer und Co-CEO Thomas Tauchner unter anderem über die Entwicklung im ersten Jahr und die Pläne für das zweite.

Ihr sagt, Google Analytics und Co messen nicht genau. Wie habt ihr das erhoben und woran liegt das?

Wir haben schon vor mehreren Jahren, als ich noch auf Agenturseite gearbeitet habe, erkannt, dass klassische Analytics Tools nicht ausreichend und zum Teil erheblich fehlerhafte Daten verarbeiten. Das liegt im Wesentlichen am umfangreichen Einsatz von Adblockern auf Nutzerseite und an der Integration von ITP (Anm. Intelligent Tracking Prevention) in den Webbrowsern. Die dadurch entstehenden weißen Flecken auf der „Datenlandkarte“ führen dazu, dass die abgebildeten User Journeys erheblich von der Realität abweichen – derzeit durchschnittlich um 30 Prozent, Tendenz steigend –, und in der Folge eklatante Fehlattribuierungen von Budgets und damit massive Mediaineffizienzen entstehen.

Was macht Jentis anders?

Wir setzen mit unserer Lösung einen entscheidenden Schritt weiter vorne in der Datenwertschöpfungskette an. Seit 2016 arbeiten wir daran, nicht erfassbare Daten umfänglich wieder zurückzugewinnen bzw. falsche Daten zu eliminieren. Wir haben eine hochwertige Hybrid-Technologie entwickelt, die das herkömmliche client-side Browsertracking um einen server-side Trackingansatz ergänzt. Die Datenerfassung erfolgt dabei nicht mehr über den Webbrowser des Nutzers, sondern den Jentis TwinServer. Anders als beim konventionellen Tracking kommt bei unserer Lösung anstelle externer Third-Party-JavaScripts ein einziges First-Party-JavaScript auf der Website zum Einsatz. Dadurch ist die Datenerfassung gegen externe Eingriffe geschützt. Fehlerhafte Daten durch kompromittierende Browser und Datenverluste lassen sich so eliminieren und die Datenqualität signifikant steigern.

Gleichzeitig sichert dieses Konzept den Website-Betreibern nicht nur den Rohdatenbesitz für z.B. den Einsatz von KI und erweiterte Datenanalysen, sondern auch die jederzeitige uneingeschränkte Kontrolle über die Daten und den Datenfluss. Damit erhalten Website-Betreiber die volle Autonomie über ihre proprietären First-Party-Daten. Wer mehr darüber erfahren will, sollte sich unbedingt für unser Webinar am 26. April anmelden.

Das soll wiederum auch das Google-Ranking verbessern. Wie das?

Das ist richtig. Durch die Ablösung der Third-Party-Pixel-Schwemme auf den Websites durch unseren Single-Pixel-Ansatz nimmt die Seitenladegeschwindigkeit – einer der wichtigsten Rankingfaktoren bei Google – rapide zu. Das bringt nicht nur einen erheblichen Zugewinn für die User Experience, sondern pusht auch die SEO-Optimierung. Zudem gilt: We are living in an algorithms‘ world. Auch Google Adwords nutzt Daten – und je umfangreicher und präziser diese sind, desto effizienter ist die Werbeaussteuerung. Unser Tool stellt also auch einen erheblichen Performance-Schub für Google dar.

Ihr habt mit Jentis vor einem Jahr mitten im ersten Lockdown gestartet. Was habt ihr seitdem geschafft?

Wie bereits gesagt, arbeiten wir bereits seit 2016 an der Entwicklung von Jentis. Bis 2020 waren wir eine kleine, aber feine Truppe von drei Tracking-Spezialisten – heute sind wir ein Team von mehr als 20 Experten unterschiedlichster Disziplinen. Corona und der Lockdown haben uns also nicht ausgebremst, was wir nicht zuletzt auch einer schnellen und unbürokratischen Förderung des österreichischen Covid-Startup-Hilfsfonds verdanken. Im Gegenteil: Die sich beschleunigende Digitalisierung weiter Teile der Wirtschaft und die damit verbundenen data economics spielen uns in die Hand. Derzeit arbeiten wir gerade an der Überführung unserer Lösung in die Produktversion 2.0 und bauen das Vertriebsteam erheblich aus. Seit Anfang des Jahres intensivieren wir den Rollout von Jentis auch in Deutschland und der Schweiz und sind gerade dabei, nach zahlreichen erfolgreichen Pilottests erste Lizenzverträge abzuschließen. Und wir strecken bereits erste Fühler nach UK und Overseas aus.

Ihr habt jetzt schon einiges an Erfahrungen im Einsatz mit Kunden gesammelt. Was waren die größten Learnings?

Zum einen, dass wir mit unserer Lösung eine echten Schmerzpunkt treffen. Publisher und E-Commerce-Anbieter verstehen immer besser, dass sie, wenn sie in ihren bisherigen technischen Analytics Setups bleiben, ein Problem mit ihren Daten und mit den datenschutzrechtlichen Rahmenbedingungen haben. Zum anderen, und das ist eigentlich die schönste Erfahrung seit dem Start, dass sich die Ergebnisse aus unserem „Laborbetrieb“, im Praxiseinsatz immer bestätigen. Das hilft uns, potenzielle Kunden sehr schnell davon überzeugen, die Lösung zu implementieren und zu testen.

Gemeinsam mit 506 Data & Performance hat Jentis ein weiteres Projekt am Laufen. Worum geht es da?

KI-Anbieter und Datenunternehmen sind wesentliche Partner für uns. Als Technologie- und Produkthersteller halten wir uns fern von sämtlichen Projektgeschäften. Umso wichtiger ist es, dass wir auf Unternehmen wie 506 Data & Performance oder AI Automatica zählen können, die Kunden dabei unterstützen, mit den von Jentis gewonnenen Daten gewinnbringende Personalisierungsanwendungen einzusetzen. Dabei kann es um Produktempfehlungen, Sortierungslogiken, Suchvorschläge, Retourenquotenminimierung und vieles mehr gehen. Es hat sich bspw. gezeigt, dass alleine schon die datengestützte, nutzerindividuell richtige Sortierung der Zahlarten im Checkout einen signifikanten Mehrwert bringen kann.

Dieses Jahr plant ihr eine Finanzierungsrunde. Wofür braucht ihr das Kapital und was steht sonst noch am Plan?

Das Geld aus der Seed-Finanzierungsrunde werden wir hauptsächlich in zwei Richtungen investieren: Zum einen, um unser Team weiter zu verstärken. Wir sind u.a. gerade dabei, diverse Nearshoring Offices aus dem Boden zu stampfen. Das erste, und darauf sind wir wirklich stolz, werden wir bereits in vier Monaten mit vier neuen Kolleg:innen in Debrecen (Ungarn) eröffnen. Und dann haben wir uns für Ende dieses Jahres vorgenommen, den ersten Kunden ohne Vertriebsaktion zu gewinnen. Dazu müssen wir noch einiges in unser Marketing investieren – hierfür brauchen wir nicht nur die entsprechenden Expert:innen an Bord sondern auch das nötige Kleingeld.

Deine ungelesenen Artikel:
04.09.2026

Dream: Cyber-Security-KI von Kurz-Scaleup erzielt Bestwert auf Berkeley-Benchmark

Das von Sebastian Kurz, Shalev Hulio und Gil Dolev gegründete Cybersecurity-Scaleup Dream hat auf dem CyberGym-Benchmark der University of California, Berkeley, nach eigenen Angaben den höchsten bisher gemessenen Wert erzielt. Mit 96,6 Prozent liegt das Unternehmen damit vor allen bislang veröffentlichten Ergebnissen führender KI-Modelle aus den USA und China.
/artikel/dream-berkeley-benchmark
04.09.2026

Dream: Cyber-Security-KI von Kurz-Scaleup erzielt Bestwert auf Berkeley-Benchmark

Das von Sebastian Kurz, Shalev Hulio und Gil Dolev gegründete Cybersecurity-Scaleup Dream hat auf dem CyberGym-Benchmark der University of California, Berkeley, nach eigenen Angaben den höchsten bisher gemessenen Wert erzielt. Mit 96,6 Prozent liegt das Unternehmen damit vor allen bislang veröffentlichten Ergebnissen führender KI-Modelle aus den USA und China.
/artikel/dream-berkeley-benchmark
vl. Shalev Hulio (Co-Founder und CEO) und Sebastian Kurz, (Co-Founder and President) | (c) DREAM/eclipse media
vl. Shalev Hulio (Co-Founder und CEO) und Sebastian Kurz (Co-Founder und President) | © DREAM/eclipse media

CyberGym gilt als einer der wichtigsten internationalen Benchmarks für KI-gestützte Schwachstellenanalyse. Gemessen wird die Fähigkeit von KI-Systemen, Sicherheitslücken in Software nachzuvollziehen und zu reproduzieren, konkret anhand von 1.507 Aufgaben aus 188 Open-Source-Projekten. Dream erreichte dabei laut Aussendung eine Erfolgsquote von 96,6 Prozent, den bisherigen Höchstwert auf dem Benchmark. Die Ergebnisse auf dem Leaderboard werden von den teilnehmenden Teams selbst evaluiert und eingereicht.

Spezialmodell „Hercules“ und Agenten-System „Hero“

Hinter dem Ergebnis steht eine Kombination aus zwei Komponenten, wie das Unternehmen in einem begleitenden Blogbeitrag ausführt: das auf Cybersecurity spezialisierte KI-Modell „Hercules“ und das Multi-Agenten-System „Hero“, das den Forschungsprozess orchestriert. Das System wurde nach Unternehmensangaben gezielt für defensive Sicherheitsarbeit entwickelt und soll bereits mehr als 1.000 validierte, zuvor unbekannte Schwachstellen (sogenannte Zero-Days) in Netzwerkgeräten, Firmware und Open-Source-Software identifiziert haben.

Ein zentrales Verkaufsargument ist dabei die Souveränitätsfrage: Das System läuft vollständig on-premises, also auf der eigenen Infrastruktur des jeweiligen Staates oder Betreibers, ohne dass Daten das Netzwerk verlassen. Damit richtet sich Dream an Regierungen und Betreiber kritischer Infrastruktur, die sensible Systeme nicht in Cloud-Umgebungen internationaler Anbieter auslagern wollen oder dürfen.

Kurz: „Dass die Heizung im Winter nicht ausfällt“

„Wir haben Dream gegründet, damit sich Staaten mit KI vor den gefährlichsten Cyberangriffen schützen können. Das Ranking freut uns und macht uns auch demütig, dahinter steht die Arbeit vieler Kolleginnen und Kollegen. Wichtiger als die Platzierung ist aber, was sie bedeutet: dass die Heizung im Winter nicht ausfällt, die Daten der Bürger sicher bleiben und Krankenhäuser ohne Unterbrechung weiterlaufen“, kommentiert Mitgründer Sebastian Kurz in der Aussendung.

Drei Milliarden US-Dollar Bewertung

Dream unterstützt nach eigenen Angaben Regierungen und Betreiber kritischer Infrastruktur in Europa, dem Nahen Osten und Südostasien. Der Ex-Bundeskanzler hatte das Unternehmen gemeinsam mit Shalev Hulio, dem früheren CEO der Spionagesoftware-Firma NSO, und CTO Gil Dolev gegründet (brutkasten berichtete). Zuletzt holte sich das Scaleup im Juni 2026 eine Finanzierungsrunde über 260 Millionen US-Dollar bei einer Bewertung von drei Milliarden US-Dollar (brutkasten berichtete). Laut Unternehmen beschäftigt Dream rund 350 Mitarbeiter:innen an den Standorten Wien, Tel Aviv und Abu Dhabi. Wie das Unternehmen intern funktioniert, hat sich brutkasten im Vorjahr beim Besuch im Hauptquartier in Tel Aviv angesehen.

Toll dass du so interessiert bist!
Hinterlasse uns bitte ein Feedback über den Button am linken Bildschirmrand.
Und klicke hier um die ganze Welt von der brutkasten zu entdecken.

brutkasten Newsletter

Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.

Montag, Mittwoch und Freitag

AI Summaries

„Daten klassischer Analytics-Tools weichen um 30 Prozent von der Realität ab“

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

„Daten klassischer Analytics-Tools weichen um 30 Prozent von der Realität ab“

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

„Daten klassischer Analytics-Tools weichen um 30 Prozent von der Realität ab“

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

„Daten klassischer Analytics-Tools weichen um 30 Prozent von der Realität ab“

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Investor:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

„Daten klassischer Analytics-Tools weichen um 30 Prozent von der Realität ab“

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

„Daten klassischer Analytics-Tools weichen um 30 Prozent von der Realität ab“

AI Kontextualisierung

Was könnte das Bigger Picture von den Inhalten dieses Artikels sein?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

„Daten klassischer Analytics-Tools weichen um 30 Prozent von der Realität ab“

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

„Daten klassischer Analytics-Tools weichen um 30 Prozent von der Realität ab“

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

„Daten klassischer Analytics-Tools weichen um 30 Prozent von der Realität ab“