16.11.2020

Mozart Data: Vier Millionen Dollar Investment für US-Daten-Startup

Das US-Startup mit dem klingenden Austro-Namen Mozart Data betont die Wichtigkeit von Data Stacks und bietet Unterstützung bei der Daten-Kategorisierung.
/artikel/mozart-data
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(c) Mozart Data - Die Kombination mehrerer Daten bringe mehr Insights, so das US-Startup Mozart Data.

Daten sind schon lange das Herzstücks von Tech-Unternehmen. Die Sammlung und der Datenschutz stellen hierbei für Firmen mittlerweile weniger eine Hürde dar, als die Kategorisierung und Nutzung jener. Mozart Data, ein im August aus dem Y-Combinator entsprungenes Startup, bietet hierbei Abhilfe und konnte nun eine vier Millionen US-Dollar Seed-Runde verkünden. Angeführt von Craft Ventures und Array Ventures unter Beteiligung von Coelius Capital, Jigsaw VC, Signia VC, Taurus VC und verschiedenen Angel-Investoren.

Mozart Data-Gründer: 20 Jahre alte Freunde

Beide Mozart Data-Gründer, Peter Fishman und Dan Silberman, sind seit über 20 Jahren verbandelt, haben bei verschiedenen Startups gearbeitet und bereits ein Food-Startup für scharfe Soßen gegründet. Ihr neues Startup hingegen ist hoch-technisch.

Als geborene Technologen haben sie dann erkannt, wie Unternehmen immer wieder einen Daten-Stack aufbauten. Bei solch einem modernen Data Stack geht es um Technologien, mit denen Mitarbeiter, Analysten und Abteilungen Daten aus vielen verschiedenen Datenbanken und SaaS-Tools schnell nutzen und verstehen können. Dort erkannten die Freunde Potenzial und beschlossen, Mozart Data zu gründen.

Data Stack ist wie Kuchenbacken

Eine für das Thema Data Stack beliebte Metapher offenbart Vergleiche zum Kuchenbacken, wenn man sich dem Begriff nähern und verstehen möchte: Die einzelnen Zutaten fürs Backen enthalten nämlich wertvolle Nährstoffe, sind aber nicht essbar. Mit den richtigen Werkzeugen werden die einzelnen Ingredienzien jedoch zu einem genießbaren Kuchen.

Die Datenverwandlung

Und das ist der Punkt. Datenstückchen, die einsam und alleine irgendwo sitzen, bringen „Basics“. Werden die Daten durch einen Data Stack gejagt, so verwandeln sie sich in Datenbits mit Fakten- und Dimensionstabellen sowie klaren Feldnamen und -typen. Und können von verschiedenen Abteilungen eines Unternehmens leicht „verdaut“ werden.

Etwa wenn Daten beispielsweise von der Verkaufsquelle mit der Produktionssystemaktivität kombiniert werden, sei es möglich herauszufinden, wie sich Kundenverhalten geändert hat, als sich die Vertriebsquote nach oben oder unten bewegte – so ein Beispiel von Mozart Data. Sieht man allerdings nur eines der beiden Daten-Teile für sich allein, so erhält man maximal ein Basis-Wissen. Konkret geht es also darum zu erkennen, was das probabilistische Ergebnis sein wird, bevor ein Kunde abwandert oder ein Verkauf nicht abgeschlossen wird.

Geschäftsabläufe ändern

Mit den Tools, die einen modernen Data Stack definieren, können User Daten schlussendlich aus mehreren Quellen kombinieren und diese so visualisieren, dass sich etwaig Geschäftsabläufe eines Unternehmens ändern.

„Die Explosion von SaaS-Tools bedeutet, dass mehr Daten an Orten wie Salesforce, Stripe, Shopify und Anwendungsdatenbanken gespeichert werden. Mozart sammelt, organisiert und orchestriert diese Daten“, erklärten die Gründer auf der Page des Y-Combinator.

Zielgruppe: Datenanalysten, Datenwissenschaftler und Marketingleute

Der Daten-Service von Mozart Data richtet sich hauptsächlich an Techniker, die sich mit SQL auskennen. Dazu gehören etwa Datenanalysten, Datenwissenschaftler sowie Mitarbeiter von Vertriebs- und Marketingaktivitäten. Das Unternehmen, das mitten in der Pandemie entstanden ist, hat bisher etwa ein Dutzend Kunden gewinnen können und verfügt über sechs Mitarbeiter.

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AustrianStartups, ELP
© AustrianStartups

AustrianStartups und die Stiftung Unternehmerische Zukunft haben das Entrepreneurial Leadership Program (ELP) weiterentwickelt. Der Schwerpunkt liegt künftig stärker auf der konkreten Begleitung angehender Startup-Gründer:innen. Vorgesehen sind unter anderem intensiveres persönliches Mentoring und Coaching, die gezielte Suche nach Co-Founder:innen sowie die praktische Weiterentwicklung eigener Geschäftsideen.

Dabei geht es um die frühe Erprobung zentraler Annahmen – von ersten Gesprächen mit potenziellen Kunden und der Validierung konkreter Problemstellungen bis zur Entwicklung eines ersten Minimum Viable Product (MVP): „Wir wollen Menschen nicht nur die Skills für den Aufbau eines Startups mitgeben. Sie sollen die Möglichkeit bekommen, ihre Ideen tatsächlich auszuprobieren und die ersten Schritte in Richtung Gründung zu machen“, sagt Elisabeth van Holthe tot Echten, COO von AustrianStartups.

ELP: Schwerpunkt „Co-Founder“

Beim Schwerpunkt „Co-Founder“ bringt das ELP Menschen mit unterschiedlichen Hintergründen, Fähigkeiten und Perspektiven zusammen. Sie können sich kennenlernen, gemeinsam an Ideen arbeiten und mögliche Co-Founder:innen finden. Eine fertige Geschäftsidee ist dafür nicht notwendig.

„Eine Startup-Idee muss am Anfang noch nicht perfekt sein. Viel wichtiger ist, dass man bereit ist, Fragen zu stellen, Dinge auszuprobieren und gemeinsam mit anderen herauszufinden, was funktionieren kann“, so van Holthe tot Echten weiter. „Genau dafür wollen wir im ELP den Raum und die Unterstützung geben.“

Hansmann, Trummer, Kaminski, Porsche, Deutsch und Unger dabei

Ein weiterer Bestandteil des Programms ist die persönliche Begleitung der Fellows. Durch die Zusammenarbeit mit der Stiftung Unternehmerische Zukunft erhalten sie Zugang zu einem Netzwerk: Die Stiftung wird von mehr als 50 Persönlichkeiten aus der Szene unterstützt, darunter Hansi Hansmann, Christian Trummer, Kilian Kaminski, Felix Porsche, Tina Deutsch und Katharina Unger. Darüber hinaus begleiten weitere Unternehmer:innen und Investor:innen das ELP als Mentor:innen und bringen ihre Erfahrungen in das Programm ein.

Auch nach Abschluss bleiben die Fellows über die ELP-Alumni-Community miteinander verbunden. Ehemalige Teilnehmer wie Mathias Gruber (Fonio.ai), Lukas Höber (Sequestra) oder Lisa Reiss (All But Sugar) bringen ihre Erfahrungen aus der Gründung und dem Aufbau von Unternehmen sowie aus weiteren beruflichen Stationen in das Netzwerk ein.

„Wir wollen Menschen ermutigen, ihre Ideen in die Tat umzusetzen und den Schritt ins Unternehmertum zu wagen. Dafür braucht es nicht nur Wissen, sondern auch Menschen, die ihre Erfahrungen teilen, ehrliches Feedback geben und zur richtigen Zeit die richtigen Fragen stellen. Genau das wollen wir mit unserem Netzwerk ermöglichen“, sagt Markus Raunig, Vorstand der Stiftung Unternehmerische Zukunft.

Prozess steht im Mittelpunkt

Ebenso ist die praktische Arbeit an den eigenen Ideen ein wichtiger Teil des ELP. Die Teilnehmer:innen beschäftigen sich mit den Problemen und Bedürfnissen von möglichen Kunden, überprüfen ihre Annahmen und entwickeln ihre Ideen auf dieser Grundlage weiter.

Dabei gehe es nicht darum, das Programm bereits mit einem fertigen Unternehmen abzuschließen. Im Mittelpunkt steht vielmehr der Prozess, aus einer ersten Idee schrittweise eine fundierte Grundlage für eine mögliche Gründung zu entwickeln und früh praktische Erfahrungen zu sammeln, wie es heißt.

Das ELP richtet sich daher sowohl an Menschen, die bereits eine konkrete Startup-Idee haben, als auch an jene, die noch nach einer Idee, einem geeigneten Problem oder nach Mit-Gründer:innen suchen. Bewerbungen für die nächste ELP-Kohorte sind noch bis einschließlich Sonntag, 13. September 2026 möglich.

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AI Summaries

Mozart Data: Vier Millionen Dollar Investment für US-Daten-Startup

  • Mozart Data, ein im August aus dem Y-Combinator entsprungenes Startup bietet bei Daten-Einteilung Abhilfe und konnte nun eine vier Millionen US-Dollar Seed-Runde verkünden.
  • Als geborene Technologen haben die Gründer erkannt, wie Unternehmen immer wieder einen Datenstack aufbauten und beschlossen Mozart Data zu starten.
  • Bei einem modernen Datenstack geht es darum, Technologien zu verwenden, mit denen Mitarbeiter, Analysten und Abteilungen Daten aus vielen verschiedenen Datenbanken und SaaS-Tools schnell nutzen und verstehen können.
  • Werden die Daten durch einen Data Stack gejagt, so verwandeln sie sich in Datenbits mit Fakten- und Dimensionstabellen und klaren Feldnamen und -typen.

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