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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Sasha Lipman und Petra Capin | (c) tech2impact

2020 startete tech2impact in Wien als Mentoring-Programm für Impact-Startups (brutkasten berichtete damals). Das erklärte Ziel der Gründerinnen Sasha Lipman und Jelena Popovic zum Start: „Gründer:innen gezielt dort zu unterstützen, wo sie es am meisten brauchen bzw. spezifische Bedürfnisse haben.“ Dafür gab es ein Netzwerk an Mentor:innen.

Mit der Zeit wurde das Programm weiterentwickelt. Co-Gründerin Popovic ging – für sie kam später Petra Capin. 2022 startete man ein Accelerator-Programm (brutkasten berichtete), 2024 wurde eine umfassende Neuaufstellung kommuniziert. Man gehe „von einem unternehmenszentrierten zu einem personenorientierten Modell über“, hieß es damals. Es folgten weitere Initiativen, darunter die mehrmalige Organisation des Events Insideout Summit im Rahmen der ViennaUp.

„Haben nicht die finanzielle Stabilität und das langfristige Wachstum erreicht“

Doch wie das Führungsduo Lipman und Capin via LinkedIn bekanntgab, wird tech2impact bald geschlossen. Im Herbst setze man noch einen letzten Durchgang des Programms „Edge“ um, im Frühling 2027 werde man dann das Geschäft beenden. „Wir haben mehr Geschäftsmodelle ausprobiert, als wir zählen können, alle mit demselben Ziel: tech2impact zu einem nachhaltigen Business zu machen, das nicht nur von Projekt zu Projekt läuft“, schreiben Lipman und Capin.

Trotz Erfolgen und finanziellen Wachstums, die erreicht worden seien, sei man stark von äußeren Faktoren wie Förderzyklen und Budgets von Partnern abhängig geblieben. „Wir haben nicht die finanzielle Stabilität und das langfristige Wachstum erreicht, die es gebraucht hätte“, so die beiden weiter. Getreu den eigenen Prinzipien stehe letztlich die mentale Gesundheit an erster Stelle. Man werde die Vision aber in anderen Formaten vorantreiben.

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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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