{"id":51090,"date":"2019-07-26T08:07:13","date_gmt":"2019-07-26T06:07:13","guid":{"rendered":"https:\/\/cms.stage.munich-startup.gmbh\/?p=51090"},"modified":"2020-10-07T14:11:27","modified_gmt":"2020-10-07T12:11:27","slug":"datanizing-7-fragen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cms.stage.munich-startup.gmbh\/en\/51090\/datanizing-7-fragen\/","title":{"rendered":"Datanizing: B2B-Software f\u00fcr Big-Data-Textanalyse"},"content":{"rendered":"
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Das M\u00fcnchner Big-Data-Startup Datanizing will mit seinem smarten Text-Analyse-Tool auch un\u00fcberschaubar gro\u00dfe Textmengen f\u00fcr Menschen einfach verst\u00e4ndlich machen. Dabei kombiniert das<\/strong> Gr\u00fcnderteam, bestehend aus Steffi Fischer und Christian Winkler<\/strong>, menschliche mit K\u00fcnstlicher Intelligenz (KI). Wie sich das Startup finanziert, welche Nische die Gr\u00fcnder fokussieren und wer von beiden lieber in den Biergarten geht erz\u00e4hlen die beiden im Interview.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

1.<\/strong> Wer seid Ihr und was macht Ihr? <\/strong><\/p>\n\n\n\n

Wir — Steffi (34, BWL) und Christian (49, Doktor der Physik) — haben Datanizing 2017 gegr\u00fcndet. Davor haben wir langj\u00e4hrig gemeinsam Textanalyse-Beratungsprojekte umgesetzt. Wir haben oft gesehen, wie ineffizient Mitarbeiter in Unternehmen sind, wenn sie mit gro\u00dfen Textmengen umgehen m\u00fcssen.<\/p>\n\n\n\n

In einigen Projekten haben wir Abhilfe geschaffen und Individualsoftware entwickelt, die die entsprechenden Prozesse automatisiert. Ganz befriedigend war das allerdings nicht. Denn eine Standardisierung konnten wir so nicht erreichen.<\/p>\n\n\n\n

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Die beiden Datanizing-Gr\u00fcnder beim Plug & Play Expo Day.<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n

Mit Datanizing entwickeln wir nun standardisierte Tools und Technologien<\/a>, die riesige Textmengen f\u00fcr Menschen einfach verst\u00e4ndlich machen. Dazu haben wir die automatisierte Textanalyse-Pipeline namens Nize implementiert und die neuesten Machine-Learning-Algorithmen darin integriert \u2013 zum Beispiel semantische Embeddings und Natural Language Processing.<\/p>\n\n\n\n

2.<\/strong> Aber das gibt\u2019s doch schon l\u00e4ngst!<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Bei uns trifft Text Analytics auf zwei sehr spezielle Anwendungsf\u00e4lle. Unsere fachlichen Nischen sind die datengetriebene Marktforschung und die automatisierte Analyse von Anforderungsdokumenten. Speziell daf\u00fcr entwickeln wir zwei Software-Produkte: Nize Research und Nize Requirements.<\/p>\n\n\n\n

„Unsere Algorithmen ermitteln automatisiert Personas“<\/h2>\n\n\n\n

Sowohl die Marktforschung als auch die Art, wie Unternehmen mit ihren riesigen Bergen an Lastenheften umgehen, stehen noch am Anfang der Automatisierung. K\u00fcnstliche Intelligenz wird in diesen Bereichen noch von den wenigsten eingesetzt. Zusammen mit unseren innovativen Partnerunternehmen, die das schon f\u00fcr sich entdeckt haben, leisten wir Pionierarbeit.<\/p>\n\n\n\n

3. Was sind die drei Hauptzutaten f\u00fcr Euer Erfolgsrezept?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Bei uns steht der Mehrwert f\u00fcr unsere Kunden an erster\nStelle:<\/p>\n\n\n\n