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    Daten

    [OC] Ich bin mit dem Lesen der Beiträge „Ich habe 100 Startups mit KI analysiert“ fertig – hier erfahren Sie, warum ich es anders gemacht habe

    Eine kurze Schimpftirade – aber auch ein Realitätscheck.

    Jede Woche sehe ich Beiträge wie „Ich habe 100 Startups mit ChatGPT analysiert und hier ist, was ich gelernt habe…“ und die Ergebnisse lesen sich immer wie eine Fiktion.

    Keine Quellen, keine Zahlen, nur Stimmung.

    Anstatt mich zu beschweren, habe ich echte Daten abgerufen:

    • Finanzdaten des Crunchbase-Unternehmens
    • Kaggle-Startup-Datensätze
    • Mercurys Benchmarks für 2025
    • Öffentliche Einreichungen + Branchenberichte

    Ich habe daraus tatsächlich ein BI-Modell erstellt – 50 Startups, 12 Sektoren, über 300 erfasste Metriken.

    Die Ergebnisse waren… ein wenig demütigend.

    Was mich am meisten überrascht hat:

    • Start-ups, die mehr als 10 Millionen US-Dollar aufbringen, haben oft schlechtere Stückzahlen als Start-up-Unternehmen.
    • FinTech sieht glamourös aus, verbrennt aber siebenmal mehr Kapital pro Dollar Umsatz.
    • 40 % der Startups erreichen ein „1-Millionen-Dollar-Plateau“ und bleiben dort jahrelang stehen.
    • Hohe Margen können zu geringer Dringlichkeit führen – der „80-%-Komfortfalle“.

    Ich würde ehrlich gesagt gerne eine Community-Version davon erstellen – einen Datensatz, den jeder ergänzen und gemeinsam analysieren kann (offen, transparent, real).

    Wäre hier irgendjemand daran interessiert, anonymisierte Daten beizutragen oder auch nur Ideen für die nächste Messung?

    Der vollständige Bericht und die Diagramme finden Sie auf unserer Website, falls Sie neugierig sind: Link

    TL;DR: Ich bin nicht gegen KI – ich denke nur, dass Erkenntnisse zuerst aus der Wahrheit und dann aus Werkzeugen stammen sollten.

    Von Mob_sterino

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    View 13 Comments

    13 Kommentare

    2. Jdogfeinberg on

      What in the world is this? I feel like a crazy person trying to parse through this post

    4. Plantarbre on

      We don’t need a color to tell a data that’s already known (low/high), this should be used to tell apart what’s currently on the X axis, and to take advantage of that to present the data in a sorted order, and we can figure trends naturally.

      Currently I’m looking at rainbows of random heights.

    5. yakultisawesome on

      For those new to data visualization, this is a great example of how not to do it 😅

      —

      Edit: a bit more detail on why this is bad now that I can type comfortably with my computer.

      First of all, the colours are useless and distracting. What does it mean to be low/red? Low in comparison to what, to all the samples or the group? I can’t get this information from just a glance.

      What does the x-axis mean? Sure the 3 or 4 bars are for one startup, but what’s the order from left to right? Is it year? Is it weeks? Is it funding round? I can’t get this information from looking at the graph. There is also no unit on the y-axis. What’s the unit? Dollars or thousands of dollars as it’s often used in financial documents?

      It’s also presented in a way that’s just a palette of colour. Why is there no separation between startups/groups? A good graph shouldn’t need the viewer to manually count the bars and figure out which belongs to which. There is also massive inconsistencies in the third graph. Why does Data Analtyics and AI/ML seemingly having 3 bars, but FinTech all of sudden has just one or two? I can’t figure out which bar is for what

    6. curiouslyjake on

      First, it’s a great idea!
      Second, I cant parse the charts. What’s the X axis? What are the colors?

    7. thePedrix on

      Sorry, dude. I appreciate your work and commitment to the idea, but your charts are unusable.

    8. Tearakudo on

      So basically all of these companies are braindead and we’ll be lucky to see any of them survive. They raise the money, and either spend it poorly or can’t figure out what to (productively) do with it

    9. 7LayerFake on

      This is a first for me— a post generated by GPT (incl. description and comments) that complains about the overuse of GPT.

    13. Flat_Palpitation_158 on

      I know it’s not the focus on your data but I’d love to see some data on when precisely most startups fail. Like at what year do most just give up and fail.

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