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#110 mit Dr. David Sturzenegger | Head of Product bei Decentriq | Kooperation über Daten mit Data Clean Rooms

#110 mit Dr. David Sturzenegger | Head of Product bei Decentriq | Kooperation über Daten mit Data Clean Rooms

VonDatenbusiness Podcast


#110 mit Dr. David Sturzenegger | Head of Product bei Decentriq | Kooperation über Daten mit Data Clean Rooms

VonDatenbusiness Podcast

Bewertungen:
Länge:
65 Minuten
Freigegeben:
3. Juni 2022
Format:
Podcastfolge

Beschreibung

Die wertvollsten Daten sind sensibel und können nur eingeschränkt genutzt werden. Gerade bei der Kooperation mit internen oder externen Parteien stellt das ein großes Problem dar.

Decentriq schafft hier Abhilfe mit einer SaaS-Plattform, die Data Clean Rooms auf Abruf bereitstellt, damit Daten, die bisher nicht genutzt werden konnten, einfach und sicher genutzt und geteilt werden können, und zwar mit garantiertem Vertrauen und Datenschutz dank Confidential Computing.

Alle Insights dazu gibt's hier mit dem Head of Product Dr. David Sturzenegger:

0:00 - Intro.
0:30 - Davids Weg von Maschinenbau zu Decentriq.
4:26 - Worum geht's bei Decentriq?
6:20 - Warum sollten Unternehmen über Daten kooperieren?
21:03 - Regulatorischer Rückenwind.
23:55 - Was sind Data Clean Rooms?
32:04 - Was ist Confidential Computing?
39:27 - Woran arbeitet David als Head of Product?
45:39 - Konkrete Beispiele / Use-Cases.
53:50 - Geschäftsmodell / Pricing.
55:17 - Die nächsten Milestones, v.a. neue Features.

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Weiterführende Informationen:

► Decentriq: https://www.decentriq.com/

► LinkedIn David: https://www.linkedin.com/in/david-sturzenegger/

► LinkedIn Bernard: https://www.linkedin.com/in/bernardsonnenschein/

► Feedback: bernard.sonnenschein@datenbusiness.de
Freigegeben:
3. Juni 2022
Format:
Podcastfolge

Titel in dieser Serie (100)

Der Datenbusiness Podcast beleuchtet die wichtigsten Themen rund um Datenwertschöpfung und Data Science Anwendungen in der Wirtschaft mit einem Fokus auf Künstliche Intelligenz. Bernard spricht dazu regelmäßig mit Top-Führungskräften und Entscheider:innen, die mit der Veredelung von Daten zu tun haben. Die Gäste kommen dabei von Großunternehmen, Mittelstand, Startups und Forschung.