Das führende Analystenhaus BARC hat zum siebten Mal den BARC Start-up Award für Analytics und Datenmanagement vergeben. Prämiert wurden Start-ups, die innovative Ideen für die Aufbereitung und Nutzung von Daten in nutzenstiftende Lösungen für Unternehmen übertragen konnten und hierfür eine Softwarelösung oder softwaregestützte Dienstleistung entwickelt haben.
Aus den 15 Bewerbern wählte die Jury, bestehend aus Branchenexperten, Kapitalgebern und Marktanalysten, zunächst fünf Finalisten. Diese präsentierten ihre Lösungen im Rahmen der Messe Big Data & AI World Frankfurt am 10. Mai der Fachjury und dem Publikum. Die Jury bewertete die Finalisten auf der Grundlage dreier Aspekte: technische Umsetzung, geschäftlicher Nutzen sowie Innovationskraft.
Innovative KI-Anwendungen auch jenseits des Silicon Valley
Am Ende konnte sich das deutsche Start-up Frontnow durchsetzen. „Frontnow beweist, dass innovative KI-Anwendungen auch jenseits des Silicon Valley entwickelt werden können. Die Vision von Frontnow, einen besseren Kundenservice auf Basis relevanter Daten und mithilfe eines durchdachten Large Language Model zu bieten, hat Jury und Publikum besonders gut gefallen“, kommentierte Dr. Carsten Bange, Geschäftsführer von BARC und Juryvorsitzender.
„Alle Start-ups konnten ihre individuellen Stärken demonstrieren und haben es nicht ohne Grund bis in die Finalrunde geschafft. Ich hoffe, dass auch andere Unternehmen das als weiteren Ansporn verstehen, führende Data- & Analytics-Lösungen am Wirtschaftsstandort Deutschland zu entwickeln“, ergänzte Dr. Bange.
Die FinalistenFrontnow
Frontnow bietet eine bessere Kundeninteraktion für Online-Händler durch die Integration einer Online-Kundenberatung. Das Produkt Frontnow Advisor wird in bestehende Webseiten eingebunden. Es nutzt Daten aus dem gesamten Produktkatalog, aber integriert auch ungeordnete Daten aus Webseiten und sonstigen Unterlagen und Datenbanken im Unternehmen. Die Interaktion des Anwenders erfolgt mit einem Large Language Model. Es wird hier nicht nur GPT verwendet, sondern Frontnow sucht für jeden Anwendungsfall das beste passende Large Language Model aus. Die Vision, auf einer Webseite einen besseren Kundenservice mit guten Informationen, Empfehlungen, einer ansprechenden Interaktion und letztlich eine sinnvolle Antwort auf jede Frage bieten zu können, hat der Jury besonders gut gefallen.
Lyntics
Lyntics bietet eine Plattform, die Informationen aus einer Vielzahl von Datenquellen im Unternehmen zusammenträgt – nicht nur aus Datenbanken, sondern auch Code oder Metadaten von Process Mining und BI-Werkzeugen. Damit wird ein breiter Überblick der Data Assets geschaffen und es kann z. B. die Herkunft von Kennzahlen in Berichten genau nachvollzogen werden, auch wenn beispielsweise eine Berechnung innerhalb von Code erfolgt.
Tset
Tset bietet eine Lösung, mit der Produktkosten und der Carbon Footprint von produzierenden Unternehmen optimiert werden können. Der CO2-Footprint hat wachsende Bedeutung für Unternehmen, insbesondere aufgrund der Anforderungen der Regulatoren hinsichtlich Berichtspflichten und Reduktionsverpflichtungen. Die tset Software simuliert und kalkuliert eine Supply Chain für Produkte und vergleicht sie mit Benchmark-Daten. Berücksichtigt werden inhärent nicht nur die monetären Kosten des Produktes, sondern auch der CO2-Verbrauch und die daraus resultierenden Kosten.
Xplain Data
Die „Causal AI” oder “Causal Discovery” Lösung von Xplain Data erlaubt die kausalen Ursachen eines Effekts aufzudecken, sie beantwortet also die Frage nach dem „warum“ etwas geschieht. Im Gegensatz zu den meisten KI-Methoden, die lediglich Korrelationen erkennen, identifiziert Xplain Data über verschiedene Methoden in großen Datenbeständen die verdeckenden Einflussfaktoren, auch bekannt als "Confounder". Die verschleiern die tatsächlichen Ursachen hinter den beobachteten Zusammenhängen. Durch die Identifizierung und Berücksichtigung dieser Confounder werden falsche Schlussfolgerungen vermieden und ein besseres Verständnis der wahren Ursache-Wirkungszusammenhänge ermöglicht.
JENTIS
Finalist JENTIS konnte aufgrund eines Terminkonfliktes nicht an der Finalrunde in Frankfurt teilnehmen. JENTIS bietet eine Data Capture Platform (DCP) für data-driven Marketing.
Aus den 15 Bewerbern wählte die Jury, bestehend aus Branchenexperten, Kapitalgebern und Marktanalysten, zunächst fünf Finalisten. Diese präsentierten ihre Lösungen im Rahmen der Messe Big Data & AI World Frankfurt am 10. Mai der Fachjury und dem Publikum. Die Jury bewertete die Finalisten auf der Grundlage dreier Aspekte: technische Umsetzung, geschäftlicher Nutzen sowie Innovationskraft.
Innovative KI-Anwendungen auch jenseits des Silicon Valley
Am Ende konnte sich das deutsche Start-up Frontnow durchsetzen. „Frontnow beweist, dass innovative KI-Anwendungen auch jenseits des Silicon Valley entwickelt werden können. Die Vision von Frontnow, einen besseren Kundenservice auf Basis relevanter Daten und mithilfe eines durchdachten Large Language Model zu bieten, hat Jury und Publikum besonders gut gefallen“, kommentierte Dr. Carsten Bange, Geschäftsführer von BARC und Juryvorsitzender.
„Alle Start-ups konnten ihre individuellen Stärken demonstrieren und haben es nicht ohne Grund bis in die Finalrunde geschafft. Ich hoffe, dass auch andere Unternehmen das als weiteren Ansporn verstehen, führende Data- & Analytics-Lösungen am Wirtschaftsstandort Deutschland zu entwickeln“, ergänzte Dr. Bange.
Die FinalistenFrontnow
Frontnow bietet eine bessere Kundeninteraktion für Online-Händler durch die Integration einer Online-Kundenberatung. Das Produkt Frontnow Advisor wird in bestehende Webseiten eingebunden. Es nutzt Daten aus dem gesamten Produktkatalog, aber integriert auch ungeordnete Daten aus Webseiten und sonstigen Unterlagen und Datenbanken im Unternehmen. Die Interaktion des Anwenders erfolgt mit einem Large Language Model. Es wird hier nicht nur GPT verwendet, sondern Frontnow sucht für jeden Anwendungsfall das beste passende Large Language Model aus. Die Vision, auf einer Webseite einen besseren Kundenservice mit guten Informationen, Empfehlungen, einer ansprechenden Interaktion und letztlich eine sinnvolle Antwort auf jede Frage bieten zu können, hat der Jury besonders gut gefallen.
Lyntics
Lyntics bietet eine Plattform, die Informationen aus einer Vielzahl von Datenquellen im Unternehmen zusammenträgt – nicht nur aus Datenbanken, sondern auch Code oder Metadaten von Process Mining und BI-Werkzeugen. Damit wird ein breiter Überblick der Data Assets geschaffen und es kann z. B. die Herkunft von Kennzahlen in Berichten genau nachvollzogen werden, auch wenn beispielsweise eine Berechnung innerhalb von Code erfolgt.
Tset
Tset bietet eine Lösung, mit der Produktkosten und der Carbon Footprint von produzierenden Unternehmen optimiert werden können. Der CO2-Footprint hat wachsende Bedeutung für Unternehmen, insbesondere aufgrund der Anforderungen der Regulatoren hinsichtlich Berichtspflichten und Reduktionsverpflichtungen. Die tset Software simuliert und kalkuliert eine Supply Chain für Produkte und vergleicht sie mit Benchmark-Daten. Berücksichtigt werden inhärent nicht nur die monetären Kosten des Produktes, sondern auch der CO2-Verbrauch und die daraus resultierenden Kosten.
Xplain Data
Die „Causal AI” oder “Causal Discovery” Lösung von Xplain Data erlaubt die kausalen Ursachen eines Effekts aufzudecken, sie beantwortet also die Frage nach dem „warum“ etwas geschieht. Im Gegensatz zu den meisten KI-Methoden, die lediglich Korrelationen erkennen, identifiziert Xplain Data über verschiedene Methoden in großen Datenbeständen die verdeckenden Einflussfaktoren, auch bekannt als "Confounder". Die verschleiern die tatsächlichen Ursachen hinter den beobachteten Zusammenhängen. Durch die Identifizierung und Berücksichtigung dieser Confounder werden falsche Schlussfolgerungen vermieden und ein besseres Verständnis der wahren Ursache-Wirkungszusammenhänge ermöglicht.
JENTIS
Finalist JENTIS konnte aufgrund eines Terminkonfliktes nicht an der Finalrunde in Frankfurt teilnehmen. JENTIS bietet eine Data Capture Platform (DCP) für data-driven Marketing.
