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Daten als Game-Changer: Wie Bayes den E-Sports-Markt revolutioniert – mit Dr. Notger W., Bayes Esports · MY DATA IS BETTER THAN YOURS

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  Sprecher 1 Welche Daten muss man überhaupt im E Sports auf was muss man da achten? Wie ist E Sport als Sport versus vielleicht anderen Sportarten zu sehen? Welche technischen Entscheidungen trifft man da, was bedeutet eigentlich realtime zu verarbeiten und welche Rolle spielen dort auch vielleicht die wer?
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  Sprecher 1 Te Unternehmen, das sind alles Fragen, die ich mit dem Lieben Notgar in der heutigen Folge beantworte.
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  Sprecher 2 Neue Folgen jeden Freitag in dieser digitalen Welt gibt es einen speziellen Faktor, der über Erfolg und Misserfolg entscheidet.
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  Sprecher 2 Daten doch nur die wenigsten wissen Sie für sich zu nutzen. Wer seine Kunden verstehen will, um ihnen das bieten zu können, was sie brauchen, kommt um ein professionelles Datenmanagement nicht herum. Jonas Raschedi interviewt andere Experten aus den Data Bereichen und zeigt Schritt für Schritt, wie genau das funktioniert.
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  Sprecher 1 Herzlich Willkommen zu My Data Battle News. Der Data Podcast. Schön, dass ihr eingeschalten habt. Mir gegenüber sitzt der Liebe Notgar, der arbeitet im e Sports Bereich jetzt, viele wissen es vielleicht noch gar nicht, ich hab früher viel gespielt oder gezockt sagt man sogar für die die es kennen Counter-Strike und dann noch in der 1.3 Beta müsste es gewesen sein angefangen wenn man jetzt meinen Wikipedia Eintrag sieht hätte ich es wahrscheinlich zu der Zeit gern noch gar nicht spielen dürfen so.
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  Sprecher 1 Viel zu mir.
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  Sprecher 1 Doktor erzählt uns doch jetzt gleich mal.
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  Sprecher 1 In welchem Bereich er genau arbeitet und was das mit Daten zu tun hat. Und dann ist es ne spannende Folge, weil so n bisschen für mich jedenfalls aus der Historie kommt und e Sports.
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  Sprecher 1 Jetzt größer ist denn je meiner Ansicht nach.
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  Sprecher 3 Ja, vielen Dank für die anderen. Ist cool hier zu sein, aber wahrscheinlich haben wir uns dann tatsächlich schon früher getroffen, vor 20 Jahren unter obskuren Gamertags die, die wir heute nicht mehr führen würden.
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  Sprecher 3 Ja, malu, ich, ich bin NOTGLEICHARBEITER als CDU für Base E Sports Technology und was wir machen, ist im Grunde das so ne Art Datenhändler und Anreicherer sind für Daten.
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  Sprecher 3 Sports, und das muss man vielleicht wissen, E Sports ist eine ganz eigene Subkultur innerhalb der der Videospiele, die ja an sich auch schon eine Subkultur sind, eine riesige Subkultur. Aber wenn man keinen Zugang dazu hat, dann ist da manches ein bisschen erkannt und ist.
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  Sprecher 3 Über die letzten Jahre hinweg ein richtiges Sportfeld geworden, so wie wir es halt von Fußball und Basketball kennen. Ne, da gibt es 10 tausende Spieler die zu jedem Zeitpunkt aktiv sind. Es gibt Millionen die sich Finalspiele angucken, es gibt professionelle Teams, es gibt Preisgelder im.
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  Sprecher 3 In mehrere Millionen Bereich also. Tatsächlich ist für 1 der Spiele ist Preisgeld eines der großen Turniere auf der Top Ten der höchst dotierten Preise weltweit im Sport gewinnen kann.
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  Sprecher 3 Das ist also ne richtige ne richtige, professionelle gewachsene Geschichte gewesen. Und was da natürlich mitkommt ist und was besonders schön ist an an e Sports Titeln, dass die Datenlage da sehr sehr gut ist. Ne weil du hast n rein digitales Produkt und das heißt du weißt zu jedem Zeitpunkt genau was ich was da so stattfindet, ja.
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  Sprecher 3 Mich hat das glaub ich im November oder Dezember NN Podcast mit einem Analysten von Borussia Mönchengladbach. Wenn ich das jetzt mal richtig im Kopf hab, super spannende Folge.
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  Sprecher 3 Der hatte ja damals erzählt, dass sie, dass die Spieler mit Sensorengürteln rumlaufen, dass ganz viel über die Videokameras funktioniert und das tatsächlich immer noch Menschen in den Stadien sitzen, mit so Klickern, die dann mitzählen, wie viele Pässe stattfinden, ist super, ist toll, aber.
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  Sprecher 3 Das ist natürlich im im E Sports ist das qua der Natur des Spielgegenstands quasi gar nicht nötig, weil du wenn die Spiele Firma das zulässt, kompletten Zugriff auf die Daten hast. Du weißt wer steht wo wann, wo kommt er hin.
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  Sprecher 3 Was für eine Figur spielt er, wie ist er ausgerüstet und so weiter und du weißt es von allen.
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  Sprecher 3 Durch, und das ist natürlich sehr, sehr spannend, für eine verschiedene Reihe von Firmen, hauptsächlich Wettfirmen und Medienfirmen. Für Wettfirmen ist es toll, weil wenn du weißt, was ganz genau immer zu jedem Zeitpunkt passiert, kannst du natürlich ganz wunderbare Wetten anbieten.
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  Sprecher 3 Auch interessantere Wetten, als es traditionell möglich ist.
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  Sprecher 3 Und für die Medienfirmen nutzen? Ja zum Beispiel könntest Du also im Fußball gibt es sowas wie wer wer kriegt die nächste rote Karte, ja das oder die nächste machen wir die nächste gelbe Karte davon her ist so 3 bis 4 pro Spiel glaube ich.
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  Sprecher 3 Vielleicht in einem.
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  Sprecher 3 Counter-Strike Match könntest du machen. OK, wer macht den nächsten Kill, Wer macht den nächsten Fünfer Kill, wie viele Headshots hat dieser Spieler in jener Runde und so was ist ganze wird viel viel granularer. Also alles was du als Mensch im Grunde beobachten kannst. Das darauf kannst du theoretisch einen Wettmarkt anbieten.
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  Sprecher 1 Und dadurch, dass die Daten eben schon zum großen Teil vorhanden sind, kannst du die Quoten viel, viel besser berechnen.
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  Sprecher 3 Genau, genau das war so n bisschen mein Steckenpferd in der Anfangszeit beziehungsweise das war so der Grund wieso die Firma gegründet wurde. Wir.
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  Sprecher 3 Hatten damals ein Joint Venture mit dem mit der größten Wettfirma der Welt. Und die sagte ja, wir haben jetzt nicht so viel Ahnung von E Sports, ihr habt n bisschen Ahnung von e Sports, dann macht ihr doch mal für uns die Modelle und liefert uns die Wahrscheinlichkeiten zu und das war so die Geburtsstunde von Base. Er ist inzwischen viel mehr draus geworden, weil wir viel mehr tun als nur noch diese Wahrscheinlichkeiten zu berechnen.
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  Sprecher 3 Ist inzwischen.
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  Sprecher 3 Und der der kleinste Teil, das Gros. Jetzt, dass wir diese Daten einlesen, dass wir sie anreichern, Statistiken erstellen, aufbereiten, darstellen, auf bestimmte Art und Weise und dann an unsere Kunden weitergeben, das sind die eben erwähnten Wett Firmen oder eben halt auch medienfirmen. Ich weiß nicht, ob du früher mal diesen.
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  Sprecher 3 Deutschen Sportsender, der immer so Poker mal übertragen hat, als Poker mal so das neue alte Ding war. Ja und dann stand da unten immer, dann hast du mir die Karten gesehen und die Gewinnwahrscheinlichkeit.
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  Sprecher 1 Ja, ja.
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  Sprecher 3 Das machen wir auch.
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  Sprecher 3 Ne also dazu die Daten liefern beziehungsweise die Gewinnwahrscheinlichkeiten. Das heißt du kannst.
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  Sprecher 3 Zum Beispiel?
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  Sprecher 3 Bei bei einem berühmten Turnier wird dann immer wieder eingeblendet, ja, die Wahrscheinlichkeit, dass sie die nächste Runde gewinnen, ist die und die die Match gewinnwahrscheinlichkeit ist die und die die Wahrscheinlichkeit, dass es in die Verlängerung geht ist die.
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  Sprecher 3 Die da.
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  Sprecher 3 Es je nach Spiel also für Counter-Strike gibt es machen wir glaube ich was so um die 40 verschiedenen Märkte für Dota und League of Legends 2 Spieler.
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  Sprecher 3 Die, die noch sehr, sehr groß sind, jeweils so um n Dutzend bis bis 20 Märkte, je nach dem wie der wie das Spiel aussieht und wie es gerade läuft. Genau.
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  Sprecher 1 Der meine Folgen gehört hat. Da gibt's ja einige Folgen im Fußballbereich, wie dort die Daten erhoben werden über die.
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  Sprecher 1 Dfl beziehungsweise die Fußball Ligen, die über einen Anbieter allgemein der Glaube ich wieder kenne ich nicht genau an den Vertragskonstrukten aus. Aber ich glaube alle Vereine haben Anteile an diesem dieser einen Firma.
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  Sprecher 1 Die wiederum Daten sammelt, die dann die Daten in Rohformat oder auch in Aggregierter, bereits analysierter Variante den Verein zur Verfügung stellt. Und damit können die eben ihre Gegner besser analysieren, sich selber analysieren und müssen gar nicht die Architektur aufbauen, also die, die die Technik, die notwendig ist um die riesen Datenmengen zu speichern, die Art und Weise, wie sie überhaupt irgendwie vielleicht spielverläufe oder Laufwege analysieren können, ist nicht vorhanden.
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  Sprecher 1 Ich finde es eigentlich ein gutes Beispiel und eigentlich das, wenn ich dich jetzt richtig verstehe was ihr macht aus einem anderen Sportbereich. Das Tolle ist, ihr habt die Daten bereits schon immer gehabt, ich glaube ihr arbeitet mit ganz anderen Datenmengen im Vergleich zu Fußball vielleicht, da kannst du uns auch gerne mal abholen und dann kommt ihr ja aus einer sehr technischen Welt, das heißt?
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  Sprecher 1 Ja, wie, wie, wie muss ich mir sowas vorstellen? Und und vielleicht holst du uns auch noch mal ab zu wo kommt ihr her und wo geht die Reise hin, weil zu der Zeit wo wir beide höchstwahrscheinlich gespielt haben, war ja diese auch wenn wir uns das gehofft haben, dieser klassische Wettbewerb gar nicht so richtig da, da bist du noch auf Lan Partys gefahren und das Einzige was du so richtig getrackt hast war wie war dein Ergebnis aber du hast nicht wirklich angefangen.
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  Sprecher 1 Es denken alle, wir sind verrückt, aber irgendwie spielwege zu analysieren. Wie spielt n einzelner Spieler, was sind die Schachzüge der anderen Leute, was passiert wenn sie wie folgt laufen, woher kannst du sozusagen erahnen, welche Spielzüge die Personen spielen. Das ist natürlich jetzt ganz, ganz, ganz professionell geworden.
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  Sprecher 3 Ja.
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  Sprecher 3 Auf jeden Fall, und das ist sag ich mal, wenn man bei der Analogie zum klassischen Sport bleiben und uns und über Fußball nachdenken, dann gibt es ja häufig diese Spekulationen. OK, welches System spielt dieses Team und wo werden sie jetzt nun den Spieler hier aufstellen?
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  Sprecher 3 Und das Gleiche findet daher auch statt. Nur noch mal potenziert, weil in einigen dieser Spieler nicht jeder Mensch mit den gleichen Fähigkeiten kommt, sondern jeder Spieler eigene, komplett besondere Fähigkeiten. Das muss man sich so vorstellen als ob.
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  Sprecher 3 Florian Wirtz auf einmal den Ball beamen kann und und Kimmich kann was weiß ich was 5 Meter hoch.
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  Sprecher 3 Aufspringen. Solche.
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  Sprecher 3 Sachen ne, also vollkommen nichtlineare Kombination gibt es da. Das heißt diese ganze Analyse, wie spielt ein Team, was wird es machen ist noch mal auf einer Komplexitätsebene drüber.
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  Sprecher 3 Und ist aber auch machbar, weil es, wie du sagst, diese diese, diese vielen vielen historischen Daten gibt und jedes Team natürlich ihren Stil hat. Ne, und weil diese Stile so komplex sind, kann man sie auch nicht so leicht ändern, das heißt das ist n ganz ganz ganz interessantes Spiel, ja, aber dann vielleicht dann noch mal n Schritt zurück zu deiner Frage, wie sieht das denn aus? Also die Kette kann man sich.
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  Sprecher 3 Stellen und und ja, du hast recht, wir machen im Grunde das Gleiche wie diese Firma in der DFL, mit dem Unterschied, dass uns nicht die Vereine besitzen oder die DFL, sondern dass wir gegründet wurden, um quasi selbst diese Lücke dazu füllen.
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  Sprecher 3 Und das ist auch deswegen notwendig, weil das Produkt E Sports.
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  Sprecher 3 Weniger wie sagen wir mal kohärent organisiert ist, als das Produkt Fußball. Wenn ich n Fußballfan bin, dann interessiert mich vielleicht die Bundesliga und die Champions League das.
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  Sprecher 3 22 Dinge, ja, sagen wir mal, hauptsächlich die Bundesliga, da gibt es einen Organisator, und das ist gut, wenn ich n Counter-Strike Fan bin, dann gibt es mindestens 4 Organisatoren, vielleicht noch n halbes Dutzend regionale Organisatoren. Es gibt niemanden, der dieses Produkt Counter-Strike so richtig an einer Stelle bündelt.
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  Sprecher 3 Und da kommen wir rein. Im Grunde sind wir nicht anders, als wenn man so möchte, eine eine Art Convenience Plattform, ne, weil wir den Leuten oder den den Kunden es abnehmen, dass sie ihre eigenen Integrationen gegen 12 verschiedene Tournament Organizer programmieren müssen und das ist für die interessant, weil Entwickler Kapazitäten der Engpass im Grunde sind. Das hat mir auch auch Mönchengladbach hat ja gesagt, ne, wir werden ja nie mehr als 5 Leute werden und im Moment haben wir einen und sowas und sehen auch wir waren letztens mal bei.
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  Sprecher 3 Bei Baguette, wie heißen die No Western United? Sorry zu Besuch, ja, da ist ein Techniker.
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  Sprecher 4 Ne, der hat.
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  Sprecher 3 Natürlich entsprechend viel zu tun und das limitiert natürlich auch entsprechend entsprechend die ganze Sache. Und wenn du dann wie wir so aus dem technischen Bereich kommst, ja dann, dann packst du das von Anfang an ein bisschen anders an. Allerdings.
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  Sprecher 3 Mit noch ganz schön viel Handarbeit. Das muss man dazu sagen, denn wenn du diese, wenn du dieses Dutzend an Turnieranbietern hast, dann musst du ja erst irgendwie an diese Daten rankommen und meistens läuft das so. Wir haben so unsere.
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  Sprecher 3 Eingeschriebenen Programme, sogenannte Parser, die analysieren, was im Spiel passiert, die das Umwandeln in unser Datenformat und es dann.
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  Sprecher 3 Server schicken so, und die müssen in diese Spiele eingeladen werden, als Beobachter quasi. Ja, es ist sowieso ein mitfliegen, genau ne so und das muss einfach händisch gemacht werden, ne, da gibt es so ein Discord Channel, da werden dann Passwörter und Logins Rumgeschickt und dann loggt sich einer von uns ein und wir haben so zwischen 50 und 60 Freelancern und im in Data Operations arbeitende Menschen die sich rund um die Uhr drum kümmern, dass wenn irgendwo in Shanghai.
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  Sprecher 3 In Shanghai um 03:00 Uhr morgens n Spiel beginnt, dass wir auf dem Server sein können.
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  Sprecher 3 Wenn wir die Datenrechte dazu haben.
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  Sprecher 1 Ja, ist aber auch ne kritische Situation, weil wie kann man denn die die Leute dazu abholen, die vielleicht nicht so e Sports affin sind, weil ihr seht ja.
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  Sprecher 3 So genau ganz im Blick.
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  Sprecher 1 Die Spielzüge der anderen Teams live oder aller Spieler live und könntet potenziell ein.
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  Sprecher 1 Ein Leak machen darüber, wie die Spielzüge der andere sind. In dem gleichen Moment, oder?
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  Sprecher 3 Absolut. Ja. Ja, wir könnten auch schön fein Geld verdienen an den Wettbörsen, indem wir das ausnutzen. Und da gibt es dann entsprechende legale und rechtliche Konstrukte, die das verhindern, was das Geld verdienen angeht, gibt es noch andere Konstrukte, weil die Wettfirmen an und für sich ja davon leben, dass niemand sie glatt sieht, also haben sie ne Menge Mechanismen entwickelt, die erkennen, wenn du etwas weißt, was andere nicht wissen und dann sofort deine deine Wetthöhen beschränken, ja.
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  Sprecher 3 Das heißt, wenn du für ne Wettfirma oder wenn du bei einer.
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  Sprecher 3 Mal Kunde bist und du bist.
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  Sprecher 3 Wetter? Dann benutzen sie dich mehr so wie ein Kanarienvogel in der in der Kohlemine ne sag mal OK wenn der da drauf wettet, dann passen A die die Quoten an und b.
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  Sprecher 3 Gucken wir, dass unser, dass unser Schaden nicht zu groß wird. Ne, das funktioniert natürlich nicht immer und es gibt entsprechende entsprechendes Wettrüsten mit den Accounts und sowas die und anonymitäts Geschichten die die sie da machen damit und und wett syndikate und dergleichen also das ist n ganz lustiges Spiel da, aber im wesentlichen funktioniert es, denn die Firmen leben ja.
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  Sprecher 3 Gut, ja.
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  Sprecher 3 Ja, und bei uns würde es eben auffallen, wenn irgendjemand es nutzen würde. Das genau. Also es gibt nicht so viele Leute, die Zugriff auf diese live Daten haben und die Daten die wir rausgeben werden je nach Kunden auch verzögert, also zum Beispiel wenn du jetzt eine eine, eine Medienfirma bist, die das Ganze in einem Stream abbildet, dann willst du dich, dass der Stream komplett live ist und dann leicht verzögert und genau das ist, das stellen wir technisch sicher.
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  Sprecher 1 Das heißt, Ihr habt nicht nur die Daten über den Spielverlauf, sondern.
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  Sprecher 1 Ihr holt euch also ihr gebt auch den.
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  Sprecher 1 Die Medienfirmen sozusagen. Die Möglichkeit dann eure Daten anzuknüpfen, um dann diesen dieses Video mitzusehen.
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  Sprecher 3 Genau richtig also. Wir schicken die die live Daten, wir schicken die Videodaten, Kommentator, Feeds und dann gibt es daneben noch die aufbereiteten Sachen wie Statistiken und Wahrscheinlichkeiten und die Verzögerungen von es passiert im Spiel zu, es ist unser in unserem System liegt so unter 100.
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  Sprecher 3 Millisekunden und dann die Verzögerung von. Es kommt im System an und wir schicken es an die Wettkunde raus, die die Wahrscheinlichkeiten.
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  Sprecher 3 Noch mal n Bereich von so sagen wir mal 50 bis 80 Millisekunden.
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  Sprecher 3 Also sollten die Geschichte und die ganzen Video und live Geschichten, die an Kunden gehen, die keine live Daten haben dürfen, aufgrund eben genau diese von dir genannten Betrugsszenarien. Die werden natürlich dann ein paar Sekunden verzögert. Ich weiß nicht, manchmal siehst du das ja auch, wenn du bei der Fußball WM fällst, fällt es mir immer auf ne weil jeder guckt es und jeder guckt irgendwie beim anderen Stream oder über einen anderen Anbieter manchmal.
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  Sprecher 3 Sitzt du da und du hörst den?
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  Sprecher 3 Und siehst, es ist.
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  Sprecher 3 Tor 10 Sekunden später.
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  Sprecher 4 Ne.
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  Sprecher 1 Ja, das stimmt ja.
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  Sprecher 1 Können andere Unternehmen aus anderen Branchen was von euch ja eurer Architektur lernen? Ihr seid ja viel schneller auf realtime gegangen wie andere, also Real oder neertime kann man es besser bezeichnen, andere Unternehmen sind noch nicht, vielleicht gar nicht so weit wie seid ihr sozusagen?
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  Sprecher 1 Nativ in den Bereich gegangen, also wart ihr gleich real oder Neertime oder habt ihr euch irgendwie erstmal angefangen, anders beholfen und vor allem dann noch mal zusätzlich die nächste Frage sorry 2 Fragen, das sind doch schiere Datenmengen.
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  Sprecher 1 Man sich vorstellen.
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  Sprecher 1 Oder?
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  Sprecher 3 Ja, ja, beides richtig. Also wir haben zuerst eine Frage, Wir haben tatsächlich in begonnen, ich hab so n bisschen Hintergrund in der Bildungstechnik, hab da mal ne Promotion gemacht und sowas, das heißt nicht near Time ist für mich gar nicht spannend, das ist irgendwie.
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  Sprecher 3 Also genau das. Das ist für mich fast überraschend, dass es sowas noch gibt.
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  Sprecher 3 Stimmt natürlich nicht, aber weil.
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  Sprecher 3 Eben unser Erster, unser erster großer Kunde, diese Wettfirma war, und die brauchten das ja so so gut wie n realtime, also eben ne Time. Wie du sagst, war das von Anfang an quasi die die Grund DNA der ganzen Geschichte. Das ganze System ist auf minimale Latenz und hohe Robustheit und so ausgelegt und natürlich nicht wisst, dass du zwischendrin plötzlich mal blind bist, weil irgendein Server sich verabschiedet, ne, so was können andere davon lernen.
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  Sprecher 3 Ich, weil ich ich verstehe, dass man häufig vor near Time zurückschreckt, weil es, weil es komplexer.
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  Sprecher 3 Ist aber eigentlich muss ich sagen, es ist das ist das eigentlich auch nicht wirklich. Also natürlich hast du nicht diese sehr entspannte Kontrolliertheit, die du hast, wenn du die Dinge einfach nur sammelst und dann irgendwann in der API bereitstellst. Ja, aber die.
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  Sprecher 3 Die grundsätzliche Infrastruktur Bauteile heutzutage sind so robust, sind so gut dokumentiert, dass ich nicht empfinde. Das ist ein großer großen Komplexitäts oder Kompliziertheitsunterschied macht.
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  Sprecher 4 Und.
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  Sprecher 3 Jetzt sagst du OK, ja das ist n große Datenmengen.
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  Sprecher 3 Das stimmt schon, das.
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  Sprecher 3 Ich die Frage ist wieviel davon brauchst du tatsächlich, weil die Spieler sich nur einer bestimmten Geschwindigkeit bewegen können. Also vielleicht brauchst du nicht wirklich alles und selbst wenn, es ist immer noch die Frage, ist es wirklich groß im im Bezug auf das was du also auf auf Infrastruktur die du leicht bauen kannst? Ne dann muss ich sagen Nein ist es nicht, denn wenn du wenn du dir überlegst, dass da 1015 spiele in einer Lobby sind und die mit einer Latenz von 20 Millisekunden dieses Spiel sehen.
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  Sprecher 3 Ja, dann, dann kann es nicht so viel sein. Dann kannst du 20 Spiele auf einem Rechner laufen lassen und das ist, das lastet gerade mal einen Rechner aus und so ist es auch.
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  Sprecher 3 Und wenn du dir die Daten anguckst, die dir bei einem Spiel anfallen, dann sind es im Bereich selbst wenn du es nicht komprimierst und sowas wenige Gigabyte über.
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  Sprecher 3 Stunde bis 2 Stunden, das ist nicht viel, ne, auch die die gesamten Datenbanken, wenn du den ganzen historischen Datenbanken dir ansiehst, klar, das sind dann irgendwann paar Terabyte, weil du pro Jahr 10 bis 15000 Spieler haben je nach Titel ne ist ein bisschen mehr als die 34 * 17 oder sowas die es in der Bundesliga gibt.
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  Sprecher 3 Aber letzten Endes Mhm.
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  Sprecher 3 Alles sehr machbar. Ich mein heutige Rechner sind schneller gewachsen als die E Sports Daten der E Sports Daten anfalle ja.
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  Sprecher 3 Da muss man keine.
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  Sprecher 1 Haben ist dann auch ein Produkt von euch, also könnte ich. Ich würde jetzt.
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  Sprecher 1 Nen E Sports Team besitzen oder wer Analyst im E Sport könnte ich bei euch Daten einkaufen oder erhalten um meinen Gegner zu analysieren?
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  Sprecher 3 Ja, und das war eine unserer Produktlinien. Bis vor.
• 19:32
  Sprecher 3 Dann ja.
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  Sprecher 3 Einiger Zeit muss aber sagen, dass die E Sports Teams im Moment noch keinen keinen Fokus haben und kein ausreichendes Budget, so dass das ein interessanter Markt ist. Es gibt da pro Titel ungefähr sagen wir mal ein Dutzend halbwegs zahlungskräftige Teams. Es ist deutlich weniger als im Fußball muss man sagen ne und auch die sind weniger Zahlungskräftig als die Fußballteams und die das ist.
• 20:00
  Sprecher 3 Da man kulturell noch nicht so verankert, also ganz viel von denen von den Analysten dort, sind ehemalige Spieler die und es hat was ähnliches, hat ja lustigerweise Analyst von Mönchengladbach auch gesagt, ne, dass die Kommunikation sein größtes Problem ist und dieses dieses dieses Mauern oder Traditionen aufbrechen, das ist so n bisschen auch so. Es sind ehemalige Spieler, die sind gewohnt sich durch die Wiederholung durch die Replays durchzugehen, die sind, die haben so ihre eigene Art und Weise, wie sie Dinge analysieren, und die sind dann.
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  Sprecher 3 Zu Coaches oder Analysten geworden.
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  Sprecher 3 Ja, und man muss auch sagen, es ist n Level.
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  Sprecher 3 Auf dem die sich bewegen, das sehr schwer von einem Produktdesigner.
• 20:44
  Sprecher 3 Zuzugreifen ist. Also kannst du ein Produkt bauen, das für einen Menschen auf auf diesen Fähigkeiten Level interessant ist, dass genau die Sachen enthält, die er sehen möchte. All die diese, diese fein Synergien und diese diese Hinweise auf diese, auf das taktische Vorgehen und da muss ich sagen, da da glaube ich, sind die Analysten noch besser, ne die sehen sich das an und Menschen können.
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  Sprecher 3 Können Muster sehen können Intentionen sehen, die.
• 21:11
  Sprecher 3 Die schwer in einem Produkt unterzubringen wäre, ohne das komplett zu zu überfrachten.
• 21:19
  Sprecher 1 Aber ja, verstehe ich. Aber auf der anderen Seite könntet ihr ja auch das Produkt bauen, indem ihr diese Vorhersagen mitnehmen übernimmt. Also ihr könntet ja auf der einen Seite Rohdaten zur Verfügung.
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  Sprecher 1 Die ihr Durchgeschleust habt, verarbeitet habt und und und oder abgelegt habt, aber auf der anderen Seite könntet ihr auch fertige Produkte in.
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  Sprecher 1 Sinne von.
• 21:39
  Sprecher 1 Ich komme mit von team a. Die Taktiken der letzten 3 Jahre. Wie haben Sie gespielt, auf welchen Maps und ja, wie haben Sie die erste Runde gespielt, wie haben Sie gespielt, wenn Sie vielleicht mal dreimal verloren haben und auf der Basis kann dann der Analyst ja weiterarbeiten. Also es ist ja nicht immer ne 1 oder 0 schwarz oder weiß ob ob alles oder oder nichts, aber Bereich.
• 22:01
  Sprecher 1 Er funktionieren. Ich versuche auch gerade noch in den Kampfsport zu kommen, ist ja viel MMA, gerade in in in Deutschland UFC in in.
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  Sprecher 1 Amerika und ich, ich prognostiziere und teilweise ist es, glaube ich schon, habe ich jetzt eine News gelesen. Der erste Analyst ist auch in dem Bereich.
• 22:18
  Sprecher 1 Eingestiegen um.
• 22:21
  Sprecher 1 Auf Basis der Daten, die über die Kämpfer analysiert werden, rauszufinden, wie ist die Taktik der Person und das ist natürlich auch noch mal spannend. Ja, also.
• 22:32
  Sprecher 4 Ab welchem ab?
• 22:35
  Sprecher 1 Welchem Reifegrad wird eigentlich in Organisation oder Sportarten dann auf die Daten so zurückgegriffen, dass sie wirklich einen großen Wettbewerbsvorteil holen? Ne und wie du sagst, da sind sie teilweise gerade noch am Verarbeiten und am menschlichen Interpretieren und noch nicht an Mensch Maschine.
• 22:54
  Sprecher 4 Ja.
• 22:55
  Sprecher 4 Ja, ja.
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  Sprecher 3 Also was für Hobbys. Ich kann das auch zeigen.
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  Sprecher 3 Per Screenshot allerdings ja, ist gerade kein Match. Also es ist schwierig.
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  Sprecher 3 Was wir natürlich anbieten ist ne Visualisierungsplattform, die dir zeigt was in was in dem Spiel gerade stattfindet, wer gerade wo ist, was die Stats sind und so weiter und sofort und.
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  Sprecher 3 Das ist im Grunde so ne Startplattform für n Analysten der davon ausgehen kann und der kann auch durch die vergangenen Matches durchgehen und sich das.
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  Sprecher 3 Ansehen ja.
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  Sprecher 3 Nur so, nur so. Feinheiten die ich find. Ich bin zwar schon n großer Basketballfan, ja und man man sieht sich, man sieht so n Basketballspiel an und man spürt in einem Moment, OK da kippt das Momentum und dann fragt man sich OK wieso wieso kommen die auf einmal nicht mehr durch was was haben die anderen in der Verteidigung geändert und meistens sind es.
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  Sprecher 3 So ganz, ganz kleine Dinge. Ja, meistens ist es einfach nur n bisschen mehr.
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  Sprecher 3 Bisschen mehr Willen und ein bisschen leicht anderes Spacing. Und das ist für Menschen leicht zu erklären.
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  Sprecher 3 Kennen aber und ne Maschine kann man das sicherlich auch beibringen, nur kostet dieses beibringen einmalig eben n gewissen Investitionsaufwand, der erstmal in der Branche vorhanden sein muss und da seh ich Fußball eben mitten mit nem deutlichen Vorsprung.
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  Sprecher 1 Es ist spannend, wieder in der die Wettindustrie, die **** Industrie, das sind eben schon die die Industrien, die das Geld haben um.
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  Sprecher 1 Um noch mal neue Standards zu setzen und Möglichkeiten auszuprobieren und wie du sagst, ich glaub nicht ohne Grund in letzter Zeit ganz ganz viele Streamer versuchen auch sozusagen wettplattformen mit zu promoten, kriegen da unglaublich viel Geld, was ich mal so gesehen hab, weil natürlich damit auch viel verdient wird.
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  Sprecher 3 Ja, also der Markt wächst auch sehr stark, also da werden einige spannende Sachen in der Zukunft kommen, glaube.
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  Sprecher 3 Und ich glaube auch ne auch andere Sachen, die durch durch allein durch dieses schnellere Medium, also ich glaube es wird Videospiel eine videospielspezifische Wettkultur geben.
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  Sprecher 3 Also viel kürzere, kürzer getaktete Wetten, live Wetten mehr, mehr Pooling und so. Das ist. Ich hab also ich erwarte immer, ich erwarte mal jedes Jahr das ist das es kommt und jemand den großen Durchbruch macht, aber auch da sind es natürlich so Traditionen und Pfründe und ja.
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  Sprecher 3 Haben wir.
• 25:08
  Sprecher 3 Schon immer so gemacht beim.
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  Sprecher 1 Thema der Wettindustrie liefert ihr den nur Rohdaten oder baut ihr auch mit die Wahrscheinlichkeiten?
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  Sprecher 3 Beides, je nachdem, was Sie möchten. Die großen Firmen haben meist ihre eigenen Statistik, Teams und die haben es dann lieber, wenn sie nur die Rohdaten bekommen und dann haben sie.
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  Sprecher 3 Ihre ihre Datenpipeline wo dann hinten die Modelle rauskommen. Kleinere Teams, die das noch nicht haben, nehmen gerne die Wahrscheinlichkeiten und wir haben auch eine Plattform, die wir anbieten, wo wir tatsächlich Wettquoten von.
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  Sprecher 3 Anbietern einlesen und die auf einer auf einer Marktplattform eben anbieten, sodass jemand, der weder eigene eigene Statistikabteilung hat noch ein eigenes Trading Team hat noch das möchte einfach diese Weckquoten nehmen kann und sie schnell auf seinen Websites anbieten kann.
• 26:01
  Sprecher 3 Also eigentlich wie Amazon, wo es mehrere Leute gibt, die das verkaufen wollen. Und dann kannst du dahin und.
• 26:06
  Sprecher 3 Kannst du es kaufen, ohne dass du jetzt selbst eine Fabrik brauchst, um das herzustellen? Im Grunde also.
• 26:12
  Sprecher 3 Wieder die Convenience Geschichte. Ne ja.
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  Sprecher 1 Entwickelt sich da euer Modell noch weiter oder ist es.
• 26:20
  Sprecher 1 Ist sind die Produkte ähnliches? Hast gesagt gehabt ein Produkt oder 2 sind irgendwie abgeschafft worden.
• 26:27
  Sprecher 1 Warum frage ich das? Wir, wir sind ja noch gar nicht wir, haben noch wenig Buzzwords in Richtung AI und KI genutzt, sollten wir vielleicht noch also.
• 26:35
  Sprecher 1 Die die Themen, die jetzt gerade beschrieben ist, glaube ich klassisch Data Science, statistische Modelle, die, die ihr gebaut habt, die ist glaube ich auch schon vor 5 oder vor 10 Jahren gut auf dem Markt gab die man nutzen konnte ändert sich durch die Hypthemen irgendwas bei euch.
• 26:50
  Sprecher 3 Ja, es tut's. Und wenn ich.
• 26:54
  Sprecher 3 Hätte diese ganzen Wahrscheinlichkeitsrechnung auch als AI verkaufen können, weil vor 5 Jahren hat es jeder AI genannt. Ich hab mich immer bemüht das nichts zu tun, weil ich ja ich denk auf Machine Learning einfach viel besser finde.
• 27:07
  Sprecher 3 Aber vor jetzt in so ner philosophisch politischen Debatte reinkommen, ja.
• 27:13
  Sprecher 3 Sicherlich. Also wir erwarten, dass sich die Art, wie Nutzer in der Zukunft.
• 27:19
  Sprecher 3 Medien und damit auch Daten konsumieren stark ändern wird durch diese Large Language, die es draußen sind.
• 27:25
  Sprecher 3 Heißt, es wird mehr in die Richtung Chatbots gehen, es wird mehr in die Richtung aufbereitet.
• 27:30
  Sprecher 3 Die Person weiß, Feeds gehen und wir haben da was in der Pipeline. Das wird demnächst kommen, allerdings darf ich da noch.
• 27:38
  Sprecher 3 Drüber erzählen.
• 27:40
  Sprecher 4 Okay ja, ja, ist gut.
• 27:41
  Sprecher 3 Tut mir leid.
• 27:43
  Sprecher 1 Wir haben so ein bisschen philosophisch politisch abbiegen.
• 27:51
  Sprecher 1 Glaubst du, dass uns der Hype hilft?
• 27:56
  Sprecher 3 Nein, ich glaube nicht. Ich glaube nicht, ehrlich gesagt nein, ich, ich, ich halte ihn für extrem schädlich vor.
• 28:02
  Sprecher 3 Es an den falschen Stellen die falschen Ideen erzeugt und auch gefährliche Ideen. Also ich bekomme es einerseits mit, wenn viele Menschen jetzt plötzlich Angst haben davor, was diese Modelle tun können.
• 28:16
  Sprecher 3 Die Modelle, die an und für sich eigentlich nur Texte vervollständigen und es auf eine extrem plausible Art und Weise tun. Ja, ich benutz die selbst im wohlabgesteckten Aufgaben, die sind toll, die sind wunderbar, ja, aber sie sind nicht intelligent und sie sind keine Bedrohung per se. Ja, ist so die eine Geschichte, dann die andere Geschichte, dass Leute, die über die Verteilung von Ressourcen entscheiden, eine.
• 28:40
  Sprecher 3 Vielleicht zu positiv, zu positiven Eindruck davon haben, was sie was sie können.
• 28:45
  Sprecher 3 Und dann werden Ressourcen in eine Richtung geschickt.
• 28:48
  Sprecher 3 Wohne ja, er baut jetzt hier ortizierte System ohne zu bedenken was die oder oder ohne verstanden zu haben oder richtig internalisiert zu haben und ich hoffe ich bin da jetzt ich ich bin jetzt nicht ich soll ich das sehr arrogant klingen ja aber ohne Internalisiert zu haben was die fast die Fallstricke da sind was die Begrenzungen sind und dann wundert man sich n halbes Jahr oder n Jahr später, dass das Ding eben halt nichts kann.
• 29:13
  Sprecher 3 Oder das nicht kann, weil für ein Produkt, das du auf den Markt bringt, reicht es nicht, wenn das Ding nur 80% kann oder in 80% der Fälle richtig ist. So ein Produkt auf dem Markt, jedes Produkt, das wir nutzen, hat eine extrem hohe Zuverlässigkeit. Ja, meine Waschmaschine explodiert nicht in 20% der Fällen oder Zerschreddert die Teller in in 20% Spülmaschine in 20% der Fälle meine Schuhe fallen nicht auseinander, jedes fünfte Mal wenn ich versuche sie zu zu binden oder oder machen automatisch einen Knoten, den ich nie wieder aufbekommen kann, das funktioniert nämlich die Dinge müssen zuverlässig sein.
• 29:44
  Sprecher 3 Wenn ich das nur 80% Zuverlässigkeit hat, dann ist es noch kein Produkt, dann wird es nicht angenommen werden. Ne, außer es ist eine Wettvorhersage, das ist.
• 29:52
  Sprecher 3 So, da funktionieren die Sachen ja auch gut, Mhm.
• 29:57
  Sprecher 1 Ich bin ich bin auch zwiegespalten zu dem, was du sagst. Ich denke aber auf der anderen Seite, wenn man sich die letzten Jahre oder Jahrzehnte oder Jahrhunderte anguckt, brauchen.
• 30:09
  Sprecher 1 Wir Hype und n Stücken weiter nach vorne zu kommen, also ohne die Hypes würde es glaube ich keine.
• 30:16
  Sprecher 1 Veränderung im Markt geben auch wenn viele Fachexperten Expertinnen natürlich wissen und gehen und und und. Und wie auch du zurücklehnen und sagen OK, aber davon ist viel vielleicht unbegründet, oder? Ja, wir müssen aber an folgendes denken.
• 30:32
  Sprecher 1 Auf der anderen Seite hilft es glaube ich schon teilweise, die Themen weiter voranzutreiben, weil vor Jahren war es Data Science, das wird jetzt ist jetzt gerade nicht mehr im im im Fokus, aber ich glaube schon, dass wir.
• 30:45
  Sprecher 1 Jetzt plötzlich schon noch mal n neuen Schiff zu Budgets haben in richtung.it Abteilung in Richtung Digitalabteilung, die wir dann, das ist unser Job als als als Experten.
• 30:56
  Sprecher 1 Wieder richtig einsetzen sollen, und zwar nicht für wir bauen mal irgendwas Tolles was glänzt, sondern eher was kann den Business wirklich Mehrwert.
• 31:04
  Sprecher 1 Dann auch aufteilen im Sinne von Innovation versus Fundament bauen.
• 31:10
  Sprecher 3 Mhm, da, da bin ich voll auf deiner Seite. Und das.
• 31:15
  Sprecher 3 Macht das Ganze im Grunde zu einer Art Kommunikationsaufgabe und ich habe den Eindruck, dass das Schwierigste in unserer Branche neben dem du musst die Daten erst bekommen ist die Kommunikation dessen, was es heißt und was was es kann und was wir damit machen können.
• 31:31
  Sprecher 3 Und das, was ich dem Halt vorwerfe, da ist ja, dass er eine sehr, sehr laute Stimme ist, die dafür sorgt, dass diejenigen, die versuchen, hier klar zu kommunizieren und die Ressourcen in die Richtung der des maximalen Nutzens zu steuern, dass die.
• 31:48
  Sprecher 3 Eventuell im Rauschen untergehen, was es Sinn ergibt, weil.
• 31:53
  Sprecher 3 Also konkretes Beispiel, ich habe es tatsächlich so schon erlebt, jetzt nicht in einer aktuellen Firma, dass eine.
• 32:00
  Sprecher 3 Kommunikation was so ein Ding kann von dem von dem CEOSS Overrould beiseite gewischt wurde. Ja, aber ich, ich hab doch gelesen, das kann das und das machen mit der mit dem Unterton, ja, ihr wisst ja gar nicht was ihr wisst ja gar nicht wirklich was, das kann ihr, ihr bremst ja hier nur und so weiter und sofort ne, und das ist natürlich leicht den Evangelisten und dann sind das sehr sehr lauten positiven Stimme zuzuhören, weil sie dir genau das liefert, was.
• 32:26
  Sprecher 3 Möchtest ne.
• 32:28
  Sprecher 3 Also.
• 32:29
  Sprecher 4 Wenn.
• 32:30
  Sprecher 3 Jetzt.
• 32:30
  Sprecher 3 Jemand zu mir kommt und sagt, hier ist ein ein magischer Ring, der dich zum besten Basketballspieler der Welt macht. Vielleicht würde ich tatsächlich zuhören, ja, vielleicht würde ich den den magischen Ring abkaufen, so.
• 32:41
  Sprecher 1 Ja, kriegst ja Angebote danach, ja.
• 32:44
  Sprecher 3 Super.
• 32:46
  Sprecher 3 Aber ja, natürlich hast du auch recht es. Es fließt viel Aufmerksamkeit und viel viel viel Geld jetzt auf einmal wieder dahin, das ist, das hat auch was gutes, ja das stimmt ne.
• 32:58
  Sprecher 4 Jetzt.
• 32:59
  Sprecher 1 Haben wir viel über die die technischen Themen gesprochen?
• 33:06
  Sprecher 1 Du hast am Anfang so zwischen.
• 33:09
  Sprecher 1 Den Zeilen gesagt, dass E Sports ja eigentlich grundsätzlich schon mit den Datenmengen selber kommt.
• 33:16
  Sprecher 1 Hast du das Gefühl, dass es dadurch einfacher jetzt bei euch auch in der Kommunikation ist, sowas zu verwenden?
• 33:27
  Sprecher 1 Also in anderen Bereichen gibt es halt eben noch nicht viel Daten und es ist vielmehr.
• 33:32
  Sprecher 1 Die Aufgabe eines Evangelisten, das sind.
• 33:37
  Sprecher 1 Die Organisationen zu tragen. Ihr habt ja von von Hause aus schon Daten, die die vielleicht auch eingesetzt werden.
• 33:48
  Sprecher 3 Super Frage.
• 33:50
  Sprecher 3 Ich bin mir nicht sicher, weil die meisten Kunden, die wir haben, nicht.
• 33:56
  Sprecher 3 Nativ und vorwiegend E-Sports sind, sondern auch e Sports machen und dementsprechend vielleicht manche. Also ich weiß, dass wir am Anfang zum Beispiel größere Probleme hatten.
• 34:09
  Sprecher 3 Mit der mit der Erwartung, dass wir im Fußball oder im Tennis die Daten nur alle 3040 Sekunden kommen und auch dann nicht nicht irgendwie ordentlich aufgelöst sind und du viele, viele Dinge gar nicht machen kannst. Das heißt, die die Grundidee, was für Märkte wettmärkte du anbieten kannst oder welche welche Einblendungen du für Deine für dein Medienangebot machen kannst, das muss ich dann noch entwickeln, weil man noch sehr in den alten alten.
• 34:36
  Sprecher 3 Bahnen gedacht hat.
• 34:37
  Sprecher 3 Wenn es die klassischen Wettanbieter sind, ne.
• 34:39
  Sprecher 3 Medienangebote aus dem Internetbereich natürlich nicht. Die sind, die sind vorneweg und wollen meist Sachen, die noch gar nicht möglich sind.
• 34:48
  Sprecher 3 Ursachen, für die man noch nicht gesehen Legacy genommen hat. Klasse.
• 34:48
  Sprecher 1 Oder fanden wir so klassisch angenommen?
• 34:52
  Sprecher 1 Legacy versus eigentlich der der Innovation und den Themen die die so.
• 34:56
  Sprecher 3 Klassische, ja, auf jeden Fall ne.
• 35:00
  Sprecher 1 Kann man dann die anderen als eigentlich als Early Adopter bezeichnen bei so einer bei so einem Hype Zyklus?
• 35:07
  Sprecher 1 Kann man davon viel lernen und hat die Situation, also wie weit sind die auseinander, sind die 234 Jahre auseinander und die Themen die ihr da entwickeln würdet, würden noch gar nicht groß in die in den Markt eindringen.
• 35:21
  Sprecher 3 Ich glaube, es ist eine Frage des Willens. So ist es, wie wenn du sagst, ich möchte es morgen anfangen, jeden morgen 10 liegestütze zu machen, mach.
• 35:29
  Sprecher 3 Es einfach ja beginnt einfach heute damit.
• 35:32
  Sprecher 3 Und auch da ist es, glaube ich, häufig so eine Sache von Ah okay das das ist möglich okay, das wollen wir dann jetzt, das wollen wir dann jetzt vorantreiben, und dann reden wir vielleicht von einem.
• 35:42
  Sprecher 3 Jahr.
• 35:42
  Sprecher 3 Einem Jahr bis ist es in allen Produkten und in der in der gesamten Philosophie angekommen, ist. Aber technisch gesehen sehe ich keinen extremen Vorsprung, den die andere Seite hat. Den die die Legacy Seite sagen wir mal nicht nicht aufholen könnte.
• 35:58
  Sprecher 3 Aber natürlich sind solche technischen Sachen, die werden immer unterschätzt, ne, und deswegen passiert zum Beispiel gerade sehr, sehr viel in Saudi-Arabien.
• 36:06
  Sprecher 3 Die.
• 36:07
  Sprecher 3 Hab ich schon gehört. Ja, ja ne ja.
• 36:10
  Sprecher 1 Aber hol dir, hol die Hörer.
• 36:12
  Sprecher 3 Und Hörerinnen gerne ab. Ja, ja, gerne Grund.
• 36:16
  Sprecher 3 Prinz soll ja abends hat eine Vision für Saudi-Arabien für ich glaub 2035 ausge.
• 36:21
  Sprecher 3 Geben vor dem Hintergrund, dass das Öl einfach nicht mehr immer fließen wird und dann möchte Saudi Arabien gerne in digitales Modern in eine digitale Moderne, auch touristenbasierte Wirtschaft überführen und einer der Teile hier ist tatsächlich e Sports, das heißt das das größte E Sports Turnier weltweit findet in Saudi Arabien statt, das haben sie einfach mal so beschlossen und getan. Ja einer unserer Partner für die wir Daten liefern und die die Dateninfrastruktur bereitstellen.
• 36:50
  Sprecher 3 Saudi Arabien O.
• 36:52
  Sprecher 3 Gorganisiert dann auch, den geben wir ein bisschen Spiele, e Sports und sowas. Was ist es?
• 36:58
  Sprecher 3 Da ist viel.
• 37:00
  Sprecher 3 Ich möchte jetzt bei Saudi-Arabien nicht grüne Wiese sagen, ja, aber sagen wir mal wunderbar.
• 37:05
  Sprecher 3 Unbebautes Land, dass man natürlich entsprechend leichter dann Form geben kann, ja.
• 37:09
  Sprecher 1 Dann.
• 37:09
  Sprecher 1 Er.
• 37:11
  Sprecher 4 Ne.
• 37:13
  Sprecher 1 Auch davon kann man viel lernen. Ne? Also ich merke immer wieder, wenn man in der Zeit wo wo wo.
• 37:20
  Sprecher 1 Ich mich viel in die Daten und AI Themen eingearbeitet hab AI und KI die ganzen Halbthemen, da musst du ja jetzt wirklich fast täglich mit dran sein, aber was ich gelernt gelernt hab ist wenn man auch weit vorne dabei ist. Also zum Beispiel n Unternehmen arbeitet die schon viel Innovation vorangetrieben haben hilft es oft nicht mehr in der eigenen Industrie nach Neuerungen zu schauen sondern in andere Industrien zu blicken.
• 37:44
  Sprecher 1 Das sieht man hier auf Fußball versus e Sports klassisch. Ich glaube, dass man viel von den Teilbereichen lernen kann.
• 37:53
  Sprecher 1 Und sie dann auch erfolgreich umzusetzen. Und ihr habt wieder auf der anderen Seite noch mal viel mehr Innovatoren, die klassisch von wie du sagst auch von Vereinen im Fußball die, die es ja gar nicht gibt, auf der anderen Seite gibt es in Amerika NFL und Co, die natürlich ganz anders noch mal vielleicht Fitnessdaten verarbeiten, wie wie man Ernte und da könnt ihr vielleicht noch was lernen, vielleicht.
• 38:15
  Sprecher 1 Kriegt man irgendwann Gesundheitsdaten der jeweiligen E Sports Spieler um rauszufinden wie fit ist die Person gerade ne und hat die wirklich?
• 38:24
  Sprecher 1 Diese Aufmerksamkeitsspanne, die man gerade braucht im Spiel.
• 38:27
  Sprecher 3 Mhm ja, da gab es spannende Sachen, angetrieben von der Uni Köln, die das untersucht haben und die auch den Blutdruck und und Herzschlag und so weiter und wir gezeigt haben, dass die, dass die Leistungsparameter, also dass dieser Kreislauf so viel aushalten muss wie der von dem.
• 38:42
  Sprecher 3 Profisportler, der seinen Körper.
• 38:44
  Sprecher 3 Ja.
• 38:45
  Sprecher 3 Also ja super spannende Sachen. Und ja du hast voll recht NFLNBA das sind Richtige, das sind das sind große Vorbilder, da wo wir auch gerne mal rüber gucken und uns angucken, wie die ihre Sachen visualisieren, ne?
• 38:57
  Sprecher 3 Ich hab immer die Vermutung, dass ich n blinden Fleck hab, weil ich zu sehr auf Sport gucke und der Versuch immer irgendwo ne noch ne andere Branche zu finden, die das gut macht aber nicht sportnah ist ne weil.
• 39:08
  Sprecher 3 Aber also ich bin da für.
• 39:10
  Sprecher 3 Dankbar. Ja, ja, muss man.
• 39:13
  Sprecher 1 Mal überlegen. Formel 1 interessiert mich jetzt aber auch wieder, Sport also nicht nicht nicht an sich Sport also nicht interessiert mich im Sinne von, ich guck es gerne, sondern die ich glaub die Daten sind da extrem spannend soll man rausfinden in welche.
• 39:24
  Sprecher 4 Ja, wird auf mich auswählen.
• 39:26
  Sprecher 1 Es geht.
• 39:27
  Sprecher 3 Wahrscheinlich ist das der Sport der Datenmäßigen Allerweitesten vorne dran ist oder diese Telemetriedaten wird es ja, ist ja der Wahnsinn so n ist ja großartig.
• 39:35
  Sprecher 1 Fertig und auch Real viel Real oder Neartime da die.
• 39:41
  Sprecher 1 Dann würde ich dir wie jedem Gast die 2 Fragen am Ende stellen. Machst du noch was privat mit Daten? Also spielst du noch Counter-Strike und welchen Filmtitel würdest du deinem Daytag in geben?
• 39:54
  Sprecher 3 Okay ich habe auch eine Gegenfrage, wenn das erlaubt ist, weil.
• 39:59
  Sprecher 3 Das mache ich privat mit Daten. Also ich versuche einerseits.
• 40:03
  Sprecher 3 Soweit es geht irgendwie datengetrieben zu entscheiden, weil ich gemerkt hab, dass ich meinen Impulsen nicht notwendigerweise immer vertrauen kann. Ne so manchmal. Manchmal leiten die mich in allzu bequemen Entscheidungen ja oder in bestimmte Muster, die sich halt so ausbilden und.
• 40:22
  Sprecher 3 Und ich begreif auch für mich Zeit als Kernressource sehr stark. Also für mich ist, ich rechne ganz viel auf die Zeit runter und wieviel Zeit investiere ich um dies oder jenes zu bekommen, aber ich.
• 40:33
  Sprecher 3 Nicht, ob das jetzt.
• 40:34
  Sprecher 3 Wirklich zu zu Daten und zu zählt also ja.
• 40:39
  Sprecher 3 Und welchen Film oder serientiteln ich glaube?
• 40:44
  Sprecher 3 Ich glaube und täglich grüßt das Murmeltier. Und zwar nicht deswegen, weil.
• 40:51
  Sprecher 3 Weißt du, und so leicht zynisch ist, sondern ich weiß nicht. Ich glaube, jeder kennt täglich größtes Murmeltier, aber das ist dieser Reporter, der jeden Tag aufwacht und immer wieder diesen gleichen Tag durchlebt und.
• 41:02
  Sprecher 3 Ich, ich empfinde es als eine der größten Herausforderungen im täglichen Tun.
• 41:07
  Sprecher 3 Die die Entropie zu bekämpfen. Ne, du hast so ein System, du hast so eine Gemeinschaft an Leuten und über Zeit sammeln sich halt so kleine Kleine.
• 41:18
  Sprecher 3 So so kleine Prozesse schon anzuschleifen hier rüttelst ein bisschen, da sammelt sich ein bisschen Müll an und so weiter und eine der finde ich für mich am schwierigsten zu.
• 41:29
  Sprecher 3 Zu verdauenden Tätigkeiten ist, dass man im Leben immer hinter dieser Entropie her aufräumt. Ja, man ist die ganze Zeit der Gärtner, der die Sachen wieder so in Form bringt.
• 41:38
  Sprecher 3 Es bei der Datenwelt genau das gleiche wie wie überall sonst. Deswegen würde ich sagen.
• 41:43
  Sprecher 3 Ein Großteil des Tages besteht darin, sich umzusehen und zu gucken, OK was, welche, welches Blümchen muss denn jetzt muss denn jetzt geschnitten werden und wo müssen Prozess wieder anpassen.
• 41:55
  Sprecher 1 Ne, die Hausmeister arbeiten ja nicht selber. Ja, ja, ja.
• 42:01
  Sprecher 3 Absolut.
• 42:03
  Sprecher 3 Ja, ich, ich wollte.
• 42:04
  Sprecher 3 Auch was fragen ne und zwar man muss jetzt schon mal ein paar Podcast folgen gemacht und da würde mich interessieren.
• 42:12
  Sprecher 3 Welche früher gehegte Meinung hat sich am stärksten geändert oder welche? Welche Vorhersage oder Aussage die du mal gemacht hast? Würdest du nachträglich am liebsten revidieren?
• 42:23
  Sprecher 1 Sehr, sehr, sehr gute Frage.
• 42:26
  Sprecher 1 Ich habe früher immer den Scherz darüber gemacht, dass Data Scientisten erst eingestellt wurden und dann fest.
• 42:34
  Sprecher 1 Gestellt wurden, dass es Data Engineers sind, die man braucht, um die Sachen zu machen. Mein Gefühl.
• 42:40
  Sprecher 1 Mein Gefühl ist, das hat sich leider nicht geändert im Gen AI Umfeld wird also dem AI Thema wird stark durch gen AI hinterher gelaufen und wenn man aber dann feststellt, dass man mit dem Large Language Modell zum Beispiel Customer Service oder etwas anderes optimiert.
• 42:58
  Sprecher 1 Fehlt doch die Dokumentation, die man braucht. Also.
• 43:02
  Sprecher 1 Das Fundament für viele Bereiche im Data Bereich im Digitalisierungsbereich.
• 43:09
  Sprecher 1 Wird nicht angegangen, bevor eigentlich was anderes angegangen werden muss. Das ist.
• 43:14
  Sprecher 1 Für mich n Thema was ich leider nicht verändert hat, was sich hätte verändern sollen.
• 43:20
  Sprecher 4 Mhm.
• 43:24
  Sprecher 1 Und was ich revidieren kann, das ist oder oder sich da sonst.
• 43:30
  Sprecher 1 Ist ne spannende Frage, muss ich mal. Muss ich mal wirklich drüber nachdenken? Ich bin gerade dabei zu versuchen alle meine über 260 aufgenommenen Podcastfolgen zu transkribieren und dann.
• 43:43
  Sprecher 1 Durch den Large Language Modell mal durchzujagen um zu gucken ob man auf der Basis was du jetzt gerade erwähnt.
• 43:50
  Ist.
• 43:51
  Sprecher 1 Eigentlich mal ne Historie macht was waren meine ersten Themen vor Jahren, was sind jetzt meine Themen, was war hat mich in in der Zeit mit den ersten 1020 30 Folgen beschäftigt, was befolgt.
• 44:04
  Sprecher 1 Beschäftigt mich jetzt. Das ist ganz spannend und dann vielleicht aber auch so ne Art Modell drauf.
• 44:10
  Sprecher 1 Modell draus zu bauen. Dass man dagegen fragen könnte, also dass jeder also die Frage, die du mir jetzt gestellt hast.
• 44:15
  Sprecher 1 Da reinstellen könnte das mal so ein bisschen die, die das Hirngespinst, was ich gerade im Kopf hab und guck, ob ich.
• 44:20
  Sprecher 1 Mit meinem.
• 44:20
  Sprecher 3 Team hinbekomme alles ne schöne Idee, ist sehr meta sehr passend.
• 44:27
  Sprecher 1 Vielen, vielen Dank für die Frage, sehr ich ich, ich mag das meistens so, dass ich fragen stelle und keine bekomme, war ne sehr gute Frage, vielen vielen Dank.