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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Die Gründer Rafael Schwarz und Philipp Linsbichler vor einem Sammelmodul | © Social Cycle

Jeder kennt es: Der Softdrink ist getrunken und übrig bleibt nur die leere Plastikflasche. Was soll man mit ihr machen? Wegwerfen und so Pfandsammlern die Arbeit erschweren oder doch bis zum nächsten Supermarkt gehen und dort die Flasche ordnungsgemäß retournieren? Genau diesem Problem nehmen sich die beiden Gründer von Social Cycle, Rafael Schwarz und Philipp Linsbichler, an. Sie haben ein System zum Pfandsammeln entwickelt, das herkömmliche Pfandringe ersetzen soll. Laut den Gründern ist es u.a. flexibler einsetzbar, sauberer und billiger.

Sammeln mit einer Röhre

Social Cycle setzt auf eine röhrenartige Konstruktion, in die leere Flaschen und Dosen gesteckt werden können. Ihr Sammelsystem ist wesentlich günstiger als herkömmliche Pfandringe. „Unser System kostet zwischen 79 und 99 Euro. Die Pfandringe kosten alleine in der Produktion schon 300 Euro, mit genau der gleichen Kapazität an Flaschen. Außerdem spart man sich die Montage“, sagt der Unternehmensberater. Die Sammelkonstruktionen von Social Cycle werden nämlich nur mit Schellen fixiert, was für zusätzliche Flexibilität sorge. „Du kannst dann einfach die Module z.B. vom Bahnhof abmontieren und dann bei einem Fest montieren“, erklärt Schwarz.

Zudem sei die Reinigung wesentlich einfacher als bei allen anderen Systemen am Markt. Weiters passen die Module laut dem Co-Founder besser ins Stadtbild als bisherige Sammelsysteme. „Wir haben auch das Feedback bekommen, dass es einfach viel besser im öffentlichen Raum ausschaut, was natürlich eins der größten Probleme bei den Pfandringen ist“, erklärt Schwarz.

So sehen die Sammelmodule von Social Cycle aus. | © Social Cycle

Wien als nächstes Ziel

Social Cycle ist bereits an über 150 Standorten in Österreich und Deutschland vertreten, unter anderem in Bregenz, Steyr und Kahl am Main. Nur in Wien fehlen noch jegliche Pfandsammelsysteme. Auf brutkasten-Anfrage erklärt das Büro des Wiener Klimastadtrats Jürgen Czernohorszky (SPÖ), dass Pfandsammelsysteme auch zur „Ablagerung sonstiger Abfälle“ verwendet würden, was zu höheren Reinigungskosten führe.

„Dabei haben wir eben unser System genau so entwickelt, dass es dieses Problem nicht gibt“, erklärt Schwarz. Ab September gebe es erneut Gespräche mit der SPÖ, den NEOS und den Grünen. Der 25-Jährige ergänzt: „Wir rechnen zu 100 Prozent mit einem positiven Ausgang. Wir sind wirklich überzeugt, dass es einfach eine perfekte Lösung auch für Wien ist.“

Dem Büro des Klimastadtrats sind Gespräche im Herbst nicht bekannt. Es erklärt, dass das Einwegpfand u. a. das Ziel verfolge, Getränkeverpackungen in den Recyclingkreislauf zurückzuführen. „Die Einführung von Pfandsammelbehältnissen würde diesem Grundgedanken entgegenstehen, da dadurch ein Anreiz entstehen kann, Pfandgebinde bewusst im öffentlichen Raum zurückzulassen und deren Rückführung auf Dritte zu verlagern“, ergänzt das Büro.

Präsenz in ganz Europa

Das im März 2026 gegründete Unternehmen finanziert sich mittels Bootstrapping. Investoren soll es keine geben. Als Kunden kommen für Social Cycle Städte, Gemeinden und Abfallverbände in Frage. Die Gründer wollen ihr Produkt durch konstantes Feedback verbessern und sich so gegenüber ihrer Konkurrenz durchsetzen. Dabei setzen sie auf Mundpropaganda, Medienberichte und die eigene Kommunikation z.B. mittels Mails. Schwarz und Linsbichler denken trotz langsamen Wachstums bereits an die nächsten großen Schritte. Das Startup soll u.a. nach Holland und Irland expandieren und seine Präsenz in Deutschland verstärken. Schwarz möchte mit dem Pfandsammelsystem auch in Hamburg und Berlin vertreten sein. „Unser Ziel ist es wirklich, dass unsere Module in die Infrastruktur eingebunden sind wie Mistkübel, in ganz Europa“, stellt der Co-Founder fest.

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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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