Datenkasper, Hamburg

Einleitung / Überblick

Der Datenkasper-Podcast ist ein Selbsthilfe-Podcast für alle Daten-Betroffenen. Er bietet leicht verständliche, hanseatische und selbstironische Beiträge, die Themen aus dem Umfeld von Data Science, KI, Marketing & Business Intelligence und Machine Learning aus der Handels- und E-Commerce-Branche beleuchten. Die beiden Gastgeber, Lennard Stoever und János Moldvay, sind erfahrene Data-Startup-Gründer, die gemeinsam mit Gästen relevante Themen diskutieren und Aufklärung in Sachen Datennutzung leisten

Schwerpunkte & Besonderheiten

• Leicht verständliche und selbstironische Darstellung komplexer Themen
• Fokussierung auf Data Science, KI, Marketing & Business Intelligence
• Diskussionen mit Gästen aus der Branche
• Regelmäßige Episodenabfolge, die seit Januar 2021 alle zwei Wochen erscheinen
• Kritische Auseinandersetzung mit digitalen Technologien und deren Anwendung

Über uns / Über mich

Der Datenkasper-Podcast wird von Lennard Stoever und János Moldvay gemeinsam mit Gästen aus der Branche geführt. Beide Gastgeber sind erfahrene Data-Startup-Gründer. János Moldvay betont in seiner Aussage, dass „KI statt KO – wer das Potential nicht erkennt, boxt mit verbundenen Augen.“ Lennard Stoever vergleicht Handel ohne Datenanalyse mit „Fliegen ohne Instrumente. Nicht abzustürzen – auf Dauer Glückssache.“

Methoden, Arbeitsweise & Technologien

Der Podcast setzt auf eine kritische Auseinandersetzung mit digitalen Technologien, insbesondere im Bereich Data Science und KI. Er nutzt Interviews und Diskussionen mit Experten, um komplexe Themen verständlich zu machen und Buzzwords zu entkräften. Die Inhalte werden regelmäßig über verschiedene Plattformen wie Spotify, Deezer und iTunes verbreitet

Zielgruppen & Anwendungsbereiche

Der Datenkasper-Podcast richtet sich an alle Daten-Betroffenen, insbesondere an Fachleute und Entscheidungsträger aus der Handels- und E-Commerce-Branche. Er ist für alle geeignet, die sich mit Themen wie Data Science, KI, Marketing & Business Intelligence und Machine Learning auseinandersetzen möchten und eine leicht verständliche, aber dennoch fundierte Darstellung erwarten