Markus Begerow
Advisor for Data, AI & Blockchain | Speaker · Author · Mentor
Advisor for Data, AI & Blockchain | Speaker · Author · Mentor
Berlin, Germany
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Markus supports organizations in unlocking the potential of data, artificial intelligence, and blockchain technologies through strategic guidance and practical enablement.
As an advisor with over 15 years of experience, he combines deep technical expertise with a strong business mindset - helping teams and executives overcome complex challenges and develop future-ready solutions.
He has extensive experience in the leadership, execution, and scaling of projects across the data, AI, and blockchain domains. Over recent years, he has advised renowned companies on the adoption and integration of cutting-edge technologies. In addition, he serves as a university lecturer, delivering hands-on education in data engineering and decentralized data platforms.
Whether through projects, keynotes, or mentoring programs - his mission is to make digital innovation understandable, actionable, and impactful.
https://linktr.ee/markusbegerow
Markus unterstützt Organisationen dabei, die Potenziale von Daten, Künstlicher Intelligenz und Blockchain-Technologien strategisch zu erschließen.
Als Berater mit über 15 Jahren Erfahrung verbindet er technisches Know-how mit unternehmerischem Denken - und hilft Teams und Führungskräften, komplexe Herausforderungen zu meistern und zukunftsfähige Lösungen zu entwickeln.
Er verfügt über umfassende Expertise in der Leitung, Umsetzung und Skalierung von Projekten in den Bereichen Data, AI und Blockchain. In den vergangenen Jahren hat er namhafte Unternehmen bei der Einführung innovativer Technologien beraten. Darüber hinaus ist er Hochschuldozent und vermittelt praxisnahes Wissen in den Bereichen Datenverarbeitung und dezentrale Datenplattformen.
Ob in Projekten, Vorträgen oder Mentoring-Programmen - sein Ziel ist es, digitale Innovation verständlich, umsetzbar und wirkungsvoll zu gestalten.
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Blockchain - Fluch oder Segen für den Mittelstand
Diese Präsentation bietet eine kompakte Einführung in die Grundlagen der Blockchain-Technologie (Distributed Ledger Technology, kurz DLT). Sie richtet sich insbesondere an Entscheider, Fachkräfte und Interessierte aus dem Mittelstand, die verstehen möchten, wie Blockchain funktioniert, welche Typen es gibt (Public, Private, Hybrid), und welche praktischen Anwendungsfälle es gibt.
Behandelt werden unter anderem:
Das technische Grundprinzip der Blockchain
Der Aufbau eines Blocks und Konsensmechanismen wie Proof of Work
Vergleich von BTC, LTC und DGB
Drei praxisnahe Use Cases für kleine und mittlere Unternehmen:
Lieferkettenmanagement (Track & Trace)
Smart Contracts in Kredit- und Versicherungsprozessen
Die "dritte Buchhaltung" zur Nachvollziehbarkeit von Transaktionen
Digitale Transformation ändert Geschäftsmodelle und Denken
Diese Präsentation bietet einen kompakten und praxisorientierten Einstieg in die digitale Transformation, die Rolle von Künstlicher Intelligenz (KI) und datengetriebenen Methoden wie Predictive Maintenance und Sales Forecasting. Sie richtet sich an Unternehmen, Führungskräfte und technikaffine Interessierte, die den Wandel aktiv mitgestalten wollen.
Inhalte der Präsentation:
Was bedeutet digitale Transformation – und was nicht?
Unterschied zwischen Digitalisierung und Transformation
Wie datengetriebene Innovationen neue Geschäftsmodelle ermöglichen
Anwendungsbeispiele aus Industrie und Controlling:
Predictive Maintenance mit ML
KI-assistierte Planung und Forecasting im Controlling
Der „Datentsunami“: Warum Daten und Algorithmen zu einem zentralen Wirtschaftsfaktor werden
Durch digitale Gezeiten: Mit KI den Kurs der Zukunft bestimmen
Diese Präsentation gibt einen praxisnahen Einblick in den strukturierten Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) und Predictive Analytics im Mittelstand. Anhand eines fiktiven Use Cases aus der Getränkeindustrie wird gezeigt, wie Unternehmen mit modernen Datenanalysemethoden wie dem CRISP-DM-Prozess Vorhersagen treffen, Prozesse optimieren und datengetriebene Entscheidungen treffen können.
Du erfährst:
Wie ein typisches KI-Projekt im Unternehmen abläuft – von Business Understanding bis Deployment
Welche Daten (Formate, Spalten, Qualitätsaspekte) für Prognosen erforderlich sind
Wie Machine Learning-Modelle wie lineare Regression, ARIMA, Neuronale Netze und Facebook Prophet zum Einsatz kommen
Welche Tools (z. B. Python, Power BI) und Methoden zur Visualisierung, Modellierung und Bewertung verwendet werden
Wie die Ergebnisse für Entscheider aufbereitet und in Geschäftsprozesse integriert werden
Ziel ist es, das Potenzial von KI verständlich und anwendungsnah aufzuzeigen – als Entscheidungsbasis für die digitale Zukunft.
Markus Begerow
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