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.
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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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Personen im Büro an Laptops
(c) Annie Spratt via Unsplash

„Wer heute in den Arbeitsmarkt einsteigt, wird von Anfang an gefordert. Das ist für junge Menschen eine große Chance, aber auch eine Herausforderung“, ordnet Rudolf Krickl, CEO von PwC Österreich, die Ergebnisse einer aktuellen Studie ein. Im Rahmen des globalen „AI Jobs Barometer 2026“ hat die Wirtschaftsprüfungs- und Beratungsgesellschaft PwC weltweit mehr als eine Milliarde Stellenanzeigen aus 27 Ländern auf sechs Kontinenten analysiert. Die Untersuchung soll aufzeigen, wie Künstliche Intelligenz (KI) Berufsprofile, Gehälter, Fähigkeiten und die Arbeitsproduktivität beeinflusst.

Neue Ansprüche bei Einstiegsjobs

Besonders stark zeigt sich der Wandel am Anfang der Karriereleiter. Für Einstiegspositionen erwarten Arbeitgeber in KI-geprägten Berufen zunehmend Fähigkeiten, die traditionell eher erfahrenen Fachkräften vorbehalten waren. Zu diesen gehört die Entwicklung fortgeschrittener, spezifisch menschlicher Kompetenzen wie kritisches Denken, Kooperationsfähigkeit, Veränderungsbereitschaft und Führungskompetenz.

Laut Studie machen solche traditionell seniorigen Fähigkeiten wie motivierende Führung, strategische Entscheidungsfindung oder Teambildung bereits 52 Prozent der neu geforderten Skills in KI-exponierten Einstiegsberufen aus. Bei Berufen mit geringem KI-Kontakt liegt dieser Anteil bei lediglich sieben Prozent. Die Studienautor:innen schreiben in diesem Zusammenhang von einer „Seniorisierung“ von Junior-Rollen. Während klassische Einstiegsjobs in stark betroffenen Branchen insgesamt stagnieren, verzeichnen solche „seniorisierten“ Einstiegspositionen, die mindestens zehn dieser neuen fortgeschrittenen Fähigkeiten verlangen, ein deutliches Wachstum von 35 Prozent. Dies zwingt Unternehmen und das Bildungssystem dazu, Berufseinsteiger:innen künftig anders zu fördern und zu begleiten.

Produktivität treibt Beschäftigungswachstum

Entgegen bekannter Befürchtungen, dass Künstliche Intelligenz in großem Stil Arbeitsplätze ersetzen wird, zeichnet der Bericht ein anderes Bild. Unternehmen mit hoher KI-Intensität verzeichnen nicht nur stärkere Produktivitätszuwächse, sondern bauen auch ihre Belegschaften schneller aus. Zwischen 2018 und 2025 stieg die Produktivität von Firmen mit starkem KI-Einsatz um 34 Prozent (im Vergleich zu 24 Prozent bei geringem Einsatz). Parallel dazu wuchs deren Beschäftigung um 52 Prozent, während Unternehmen mit geringer KI-Nutzung ihre Belegschaft nur um 36 Prozent vergrößerten.

PwC-Österreich-Chef Krickl zieht dazu eine historische Parallele: „Wir beobachten hier ein klassisches Muster der Wirtschaftsgeschichte. Auch die Industrialisierung hat kurzfristig Jobs verdrängt, langfristig aber deutlich mehr neue geschaffen, weil Produktivitätsgewinne Wachstum ermöglichen. Dieses Wachstum schafft wiederum neue Aufgaben und erhöht den Bedarf an qualifizierten Arbeitskräften“.

Zweigeteilter Arbeitsmarkt: „Professionalised“ vs. „Democratised“

Die Analysen deuten darauf hin, dass sich ein zunehmend zweigeteilter Arbeitsmarkt entwickelt. Auf der einen Seite stehen sogenannte „Professionalised Roles“ (professionalisierte Berufe), in denen KI Routineaufgaben übernimmt, wodurch menschliches Urteilsvermögen, Fachwissen und strategische Entscheidungen an Bedeutung gewinnen. Diese Berufsgruppen, zu denen etwa Personalvermittler:innen oder Jurist:innen gehören, wachsen weltweit mehr als doppelt so schnell wie „Democratised Roles“ (demokratisierte Berufe). In Letzteren standardisiert die Technologie Aufgaben so stark, dass sie auch für Nicht-Fachkräfte leichter zugänglich werden, was jedoch das Lohnwachstum dämpfen kann. Seit 2021 verzeichnen die professionalisierten Berufe eine um 42 Prozent raschere Gehaltsentwicklung als demokratisierte Positionen.

KI-Kompetenzen als Gehalts- und Einstellungsfaktor

Gleichzeitig erweisen sich spezifische KI-Kenntnisse als massiver Gehaltsfaktor. Stellen, die entsprechendes Fachwissen – wie Machine Learning oder Prompt Engineering – explizit verlangen, bieten weltweit einen durchschnittlichen Gehaltsaufschlag von 62 Prozent (nach 57 Prozent im Vorjahr). Zudem wächst die Nachfrage schnell: Binnen eines Jahres stieg die Anzahl der Stellenausschreibungen, die KI-Kompetenzen fordern, um 69 Prozent. Die Einstellung von KI-Spezialist:innen wuchs im Jahr 2025 weltweit achtmal schneller als der gesamte Arbeitsmarkt. Spitzenreiter ist die Technologie-, Medien- und Telekommunikationsbranche, in der 11,4 Prozent aller Stellenausschreibungen auf KI-Spezialist:innen abzielen.

Für Unternehmen bedeutet diese Entwicklung, dass sie sich vermehrt auf die menschlichen Erfolgsfaktoren konzentrieren müssen. Krickl betont in diesem Zusammenhang: „KI-Kompetenzen sind gefragter denn je, Menschen, die sie souverän einsetzen können, bleiben jedoch rar. Nicht die Technologie allein macht Unternehmen erfolgreicher, sondern die Menschen, die sie sinnvoll einsetzen. KI-Tools kann heute jedes Unternehmen kaufen – kritisches Denken, Urteilsvermögen und Teamfähigkeit nicht. Wer jetzt in diese Fähigkeiten investiert, verschafft sich einen Vorsprung, der in den kommenden Jahren weiter an Wert gewinnen wird“.

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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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