\n
Die Mehrheit der datengetriebenen Startups (78 %) adressiert B2B-M\u00e4rkte. Nur zwei von 90 Startups unserer Stichprobe konzentrieren sich ausschlie\u00dflich auf Endkundenm\u00e4rkte. Startups, die Bed\u00fcrfnisse von Endkunden adressieren, bevorzugen daf\u00fcr bereits etablierte Kan\u00e4le. Sie neigen dazu, sich auf Partnerschaften mit etablierten Gesch\u00e4ftspartnern zu verlassen, um so ihr Angebot effizienter an ihre Nutzer zu bringen. \n\nEine zweite recht h\u00e4ufige Strategie, die von 19 % der Startups verwendet wird, ist die Positionierung datengesteuerter L\u00f6sungen als sog. \"multi-sided markets\", auf denen komplement\u00e4re Angebote kombiniert werden, um private und gesch\u00e4ftliche Bed\u00fcrfnisse in Einklang zu bringen. \n\n75% unserer Startup-Stichprobe haben einen klaren Branchenfokus entwickelt. Unternehmen mit klarem Branchenfokus haben ein konkretes Kundensegment bzw. konkrete Kundensegmente im Blick, f\u00fcr die sie ein konkretes Nutzenversprechen generieren. Im Vergleich dazu finden wir Startups, die sich auf Technologie mit dom\u00e4nen-\u00fcbergreifender Wirkung konzentrieren. In der Regel wird ihre L\u00f6sung von anderen Intra- oder Entrepreneuren genutzt, um datengetriebene L\u00f6sungen f\u00fcr Endanwender zu entwickeln.<\/p>\n
Hier finden Sie einige Beispiele f\u00fcr Best Practices.<\/p>\n<\/div>\n<\/section>\n<\/div>\n
[\/et_pb_text][dnxte_3dcubeslider_parent dnxte_cubeslider_autoplay_delay=”6000″ dnxte_cubeslider_loop=”on” dnxte_cubeslider_grab=”on” _builder_version=”4.8.2″ _module_preset=”default”][dnxte_3dcubeslider_child cubeslider_image=”https:\/\/ddi-canvas.com\/media\/2021\/01\/ddi-target-user-verv-1030×544-1.jpg” _builder_version=”4.8.2″ _module_preset=”default”][\/dnxte_3dcubeslider_child][dnxte_3dcubeslider_child cubeslider_image=”https:\/\/ddi-canvas.com\/media\/2021\/01\/ddi-technology-cloudmedx-1030×544-1.jpg” _builder_version=”4.8.2″ _module_preset=”default”][\/dnxte_3dcubeslider_child][\/dnxte_3dcubeslider_parent][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row _builder_version=”4.8.1″ _module_preset=”default” custom_margin=”31px|auto||auto||” custom_padding=”|24px||24px|false|true” border_radii=”on|5px|5px|5px|5px” box_shadow_style=”preset1″][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.8.1″ _module_preset=”default”][et_pb_text _builder_version=”4.8.1″ _module_preset=”default” text_font=”Montserrat|300|||||||” text_font_size=”15px” header_3_font=”Montserrat|500|||||||” header_3_text_color=”#000000″ header_3_font_size=”18px” custom_margin=”||-6px|||” custom_padding=”||10px|||” locked=”off”]<\/p>\n\n\n
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Nutzenversprechen - Ergebnisse<\/h3>\n<\/div>\n<\/section>\n\n
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Zwei von drei Startups setzten auf Data Analytics im Allgemeinen, um Erkenntnisse zu generieren. Von den Startups, die Datenanalysen nutzen, setzten 83 % auf deskriptive Analysen in ihrem Angebot (d. h. jedes zweite Startup).<\/p>\n
Im Vergleich zur deskriptiven und pr\u00e4diktiven Analytik konnten wir feststellen, dass diagnostische und pr\u00e4skriptive Analytik weniger h\u00e4ufig eingesetzt wird.<\/p>\n
Nur jedes f\u00fcnfte datengetriebene Startup bietet eine L\u00f6sung zur Automatisierung manueller Aufgaben oder T\u00e4tigkeiten an. Matchmaking konnten wir nur in 16 % der F\u00e4lle beobachten.<\/p>\n
Hier finden Sie einige Beispiele f\u00fcr Best Practices.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/section>\n<\/div>\n
[\/et_pb_text][dnxte_3dcubeslider_parent dnxte_cubeslider_autoplay_delay=”6000″ dnxte_cubeslider_loop=”on” dnxte_cubeslider_grab=”on” _builder_version=”4.8.2″ _module_preset=”default”][dnxte_3dcubeslider_child cubeslider_image=”https:\/\/ddi-canvas.com\/media\/2021\/01\/ddi-value-proposition-hyp3r-1030×544-1.jpg” _builder_version=”4.8.2″ _module_preset=”default”][\/dnxte_3dcubeslider_child][dnxte_3dcubeslider_child cubeslider_image=”https:\/\/ddi-canvas.com\/media\/2021\/01\/ddi-network-strategy-apptopia-1030×544-1.jpg” _builder_version=”4.8.2″ _module_preset=”default”][\/dnxte_3dcubeslider_child][dnxte_3dcubeslider_child cubeslider_image=”https:\/\/ddi-canvas.com\/media\/2021\/01\/ddi-value-proposition-iris-1030×544-1.jpg” _builder_version=”4.8.2″ _module_preset=”default”][\/dnxte_3dcubeslider_child][\/dnxte_3dcubeslider_parent][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row _builder_version=”4.8.1″ _module_preset=”default” custom_margin=”31px|auto||auto||” custom_padding=”|24px||24px|false|true” border_radii=”on|5px|5px|5px|5px” box_shadow_style=”preset1″][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.8.1″ _module_preset=”default”][et_pb_text _builder_version=”4.8.1″ _module_preset=”default” text_font=”Montserrat|300|||||||” text_font_size=”15px” header_3_font=”Montserrat|500|||||||” header_3_text_color=”#000000″ header_3_font_size=”18px” custom_margin=”||-6px|||” custom_padding=”||10px|||” locked=”off”]<\/p>\n\n\n
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Daten - Ergebnisse<\/h3>\n<\/div>\n<\/section>\n\n
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Obwohl nur 19 % der Startups B2C-M\u00e4rkte adressierten, wurden in den analysierten datengetriebenen Angeboten am h\u00e4ufigsten (67 %) personenbezogene Daten verwendet.<\/p>\n
Eine zweite beliebte Art von Datenquellen sind Zeitreihen und zeitliche Daten. 56 % der Startups in unserer Stichprobe verlassen sich auf diese Art von Daten, um Mehrwert zu generieren.<\/p>\n
Die hohe H\u00e4ufigkeit k\u00f6nnte auf die Beliebtheit der Verwendung von Verhaltensdaten zur\u00fcckzuf\u00fchren sein, die bei jeder Benutzerinteraktion im Web und auf mobilen Ger\u00e4ten verfolgt werden und somit sehr wahrscheinlich Zeitreihendaten umfassen.<\/p>\n
Eine weitere sehr h\u00e4ufig genutzte Datenquelle sind Geo-Raumdaten mit 46% und die Nutzung von Internet of Things (IoT)-Daten (in 30% der F\u00e4lle). Industrielle Datenquellen wurden im Vergleich zu personenbezogenen Daten nur halb so h\u00e4ufig genutzt, offene Daten im Vergleich zu industriellen Daten ebenfalls nur halb so h\u00e4ufig.<\/p>\n
Hier finden Sie einige Beispiele f\u00fcr Best Practices.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/section>\n<\/div>\n
[\/et_pb_text][dnxte_3dcubeslider_parent dnxte_cubeslider_autoplay_delay=”6000″ dnxte_cubeslider_loop=”on” dnxte_cubeslider_grab=”on” _builder_version=”4.8.2″ _module_preset=”default”][dnxte_3dcubeslider_child cubeslider_image=”https:\/\/ddi-canvas.com\/media\/2021\/01\/ddi-data-oncara-medical-1030×544-2.jpg” _builder_version=”4.8.2″ _module_preset=”default”][\/dnxte_3dcubeslider_child][dnxte_3dcubeslider_child cubeslider_image=”https:\/\/ddi-canvas.com\/media\/2021\/01\/ddi-data-plutoshift-1030×544-2.jpg” _builder_version=”4.8.2″ _module_preset=”default”][\/dnxte_3dcubeslider_child][dnxte_3dcubeslider_child cubeslider_image=”https:\/\/ddi-canvas.com\/media\/2021\/01\/ddi-data-visiblee-1030×544-1.jpg” _builder_version=”4.8.2″ _module_preset=”default”][\/dnxte_3dcubeslider_child][dnxte_3dcubeslider_child cubeslider_image=”https:\/\/ddi-canvas.com\/media\/2021\/01\/ddi-data-valossa-1030×544-1.jpg” _builder_version=”4.8.2″ _module_preset=”default”][\/dnxte_3dcubeslider_child][\/dnxte_3dcubeslider_parent][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row _builder_version=”4.8.1″ _module_preset=”default” custom_margin=”31px|auto||auto||” custom_padding=”|24px||24px|false|true” border_radii=”on|5px|5px|5px|5px” box_shadow_style=”preset1″][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.8.1″ _module_preset=”default”][et_pb_text _builder_version=”4.8.1″ _module_preset=”default” text_font=”Montserrat|300|||||||” text_font_size=”15px” header_3_font=”Montserrat|500|||||||” header_3_text_color=”#000000″ header_3_font_size=”18px” custom_margin=”||-6px|||” custom_padding=”||10px|||” locked=”off”]<\/p>\n\n\n
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Technologie - Ergebnisse<\/h3>\n<\/div>\n<\/section>\n\n
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Unter den f\u00fcnf Technologiebereichen, die in der Strategischen Forschungs- und Innovationsagenda (SRIA) aufgef\u00fchrt sind, wird Data Analytics am h\u00e4ufigsten eingesetzt. 82 % unserer Startup-Stichprobe verlie\u00dfen sich auf irgendeine Art von Datenanalytik, um datengetriebene Wertversprechen umzusetzen.<\/p>\n
Der Einsatz von Datenmanagement-Technologien wird in 41% der F\u00e4lle genutzt und entspricht sehr stark den Angeboten, die sich mit den Herausforderungen der Verarbeitung unstrukturierter Datenquellen befassen.<\/p>\n
L\u00f6sungen f\u00fcr die Datensicherung sind mit 13% die am wenigsten h\u00e4ufig angesprochene Forschungsherausforderung. Bei der Betrachtung, inwieweit BDV SRIA-Technologien in Kombination eingesetzt werden konnten wir feststellen, dass mehr als die H\u00e4lfte der Startups, genau 59%, mehr als zwei Technologien kombinieren, aber nur 22% mehr als drei der SRIA-Technologien.<\/p>\n
Hier finden Sie einige Beispiele f\u00fcr Best Practices.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/section>\n<\/div>\n
[\/et_pb_text][dnxte_3dcubeslider_parent dnxte_cubeslider_autoplay_delay=”6000″ dnxte_cubeslider_loop=”on” dnxte_cubeslider_grab=”on” _builder_version=”4.8.2″ _module_preset=”default”][dnxte_3dcubeslider_child cubeslider_image=”https:\/\/ddi-canvas.com\/media\/2021\/01\/ddi-technology-uplevel-1030×544-1.jpg” _builder_version=”4.8.2″ _module_preset=”default”][\/dnxte_3dcubeslider_child][dnxte_3dcubeslider_child cubeslider_image=”https:\/\/ddi-canvas.com\/media\/2021\/01\/ddi-technology-wegowise-1030×544-1.jpg” _builder_version=”4.8.2″ _module_preset=”default”][\/dnxte_3dcubeslider_child][dnxte_3dcubeslider_child cubeslider_image=”https:\/\/ddi-canvas.com\/media\/2021\/01\/ddi-technology-agolo-1030×544-1.jpg” _builder_version=”4.8.2″ _module_preset=”default”][\/dnxte_3dcubeslider_child][\/dnxte_3dcubeslider_parent][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row _builder_version=”4.8.1″ _module_preset=”default” custom_margin=”31px|auto||auto||” custom_padding=”|24px||24px|false|true” border_radii=”on|5px|5px|5px|5px” box_shadow_style=”preset1″][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.8.1″ _module_preset=”default”][et_pb_text _builder_version=”4.8.1″ _module_preset=”default” text_font=”Montserrat|300|||||||” text_font_size=”15px” header_3_font=”Montserrat|500|||||||” header_3_text_color=”#000000″ header_3_font_size=”18px” custom_margin=”||-6px|||” custom_padding=”||10px|||” locked=”off”]<\/p>\n\n\n
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Netzwerkstrategie - Ergebnisse<\/h3>\n<\/div>\n<\/section>\n\n
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F\u00fcr digitale und datengetriebene Innovationen sind Netzwerkeffekte wichtige Ph\u00e4nomene, die reflektiert werden m\u00fcssen. In unserer Studie setzen 57 % der Startups auf Netzwerkeffekte. Wir konnten dabei au\u00dferdem drei verschiedene Ebenen von Netzwerkeffekten unterscheiden.<\/p>\n
Erstens<\/b>: Wenn datengetriebene Unternehmen ihr Angebot verbessern k\u00f6nnen je mehr Daten sie zur Verf\u00fcgung haben, setzen sie auf Netzwerkeffekte auf Datenebene. In unserer Stichprobe war dies bei 49 % der Startups der Fall.<\/p>\n
Zweitens<\/b>: Wenn Unternehmen eine technische Grundlage f\u00fcr andere bereitstellen, auf der diese aufbauen k\u00f6nnen, sind Netzwerkeffekte auf Infrastrukturebene zu beobachten. In unserer Stichprobe waren dies 12% der Startups.<\/p>\n
Drittes<\/b>: In F\u00e4llen, in denen die Anzahl der Marktplatzteilnehmer die wichtigste Quelle f\u00fcr Wertsch\u00f6pfung ist, k\u00f6nnen datengetriebene Angebote Netzwerkeffekte auf Marktplatz-Ebene nutzen. Die geringe Anzahl von Startups, die diese Effekte nutzen (10%) deutet auf die hohen Herausforderungen beim Aufbau solcher Effekte hin.<\/p>\n
Hier finden Sie einige Beispiele f\u00fcr Best Practices.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/section>\n<\/div>\n
[\/et_pb_text][dnxte_3dcubeslider_parent dnxte_cubeslider_autoplay_delay=”6000″ dnxte_cubeslider_loop=”on” dnxte_cubeslider_grab=”on” _builder_version=”4.8.2″ _module_preset=”default”][dnxte_3dcubeslider_child cubeslider_image=”https:\/\/ddi-canvas.com\/media\/2021\/01\/ddi-network-strategy-selectionist-1030×544-2.jpg” _builder_version=”4.8.2″ _module_preset=”default”][\/dnxte_3dcubeslider_child][dnxte_3dcubeslider_child cubeslider_image=”https:\/\/ddi-canvas.com\/media\/2021\/01\/ddi-network-strategy-skyx-1030×544-2.jpg” _builder_version=”4.8.2″ _module_preset=”default”][\/dnxte_3dcubeslider_child][dnxte_3dcubeslider_child cubeslider_image=”https:\/\/ddi-canvas.com\/media\/2021\/01\/ddi-network-strategy-apptopia-1030×544-2.jpg” _builder_version=”4.8.2″ _module_preset=”default”][\/dnxte_3dcubeslider_child][\/dnxte_3dcubeslider_parent][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row _builder_version=”4.8.1″ _module_preset=”default” custom_margin=”31px|auto||auto||” custom_padding=”|24px||24px|false|true” border_radii=”on|5px|5px|5px|5px” box_shadow_style=”preset1″][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.8.1″ _module_preset=”default”][et_pb_text _builder_version=”4.8.1″ _module_preset=”default” text_font=”Montserrat|300|||||||” text_font_size=”15px” header_3_font=”Montserrat|500|||||||” header_3_text_color=”#000000″ header_3_font_size=”18px” custom_margin=”||-6px|||” custom_padding=”||10px|||” locked=”off”]<\/p>\n\n\n
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Erl\u00f6smodelle - Ergebnisse<\/h3>\n<\/div>\n<\/section>\n\n
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In unserer Studie waren Informationen \u00fcber die Art der verwendeten Erl\u00f6smodelle nur schwer zu generieren. Insbesondere in den F\u00e4llen, in denen sich Startups auf neue technische Entwicklungen wie Drohnen oder autonomes Fahren konzentriert haben, waren keine Informationen \u00fcber Erl\u00f6smodelle verf\u00fcgbar.<\/p>\n
Dennoch war das am h\u00e4ufigsten verwendete Umsatzmodell in unserer Studie das <\/span>Abonnementmodell<\/b>. Wir beobachteten eine starke Korrelation mit der Verbreitung und hohen Akzeptanz des Software-as-a-Service-Ansatzes (SaaS), der viel Flexibilit\u00e4t bei der Nutzung f\u00fcr datengetriebene Innovationen bietet.<\/p>\nDas zweith\u00e4ufigste Erl\u00f6smodell war der <\/span>Verkauf von Dienstleistungen<\/span> <\/span><\/b>, bei dem die Zeit der Person bezahlt wird. Diese Erl\u00f6smodelle wurden sehr h\u00e4ufig f\u00fcr Software-Angebote verwendet oder wenn Angebote nicht standardisiert werden konnten.<\/p>\nWerbung<\/span> <\/span><\/b>als Erl\u00f6smodell wurde selten beobachtet. In unserer Stichprobe wendeten es nur 2% der Startups an. Das mag \u00fcberraschend erscheinen, spiegelt aber nur den hohen Anteil an B2B-Modellen in unserer Stichprobe wider.<\/p>\n
Hier finden Sie einige Beispiele f\u00fcr Best Practices.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/section>\n<\/div>\n
[\/et_pb_text][dnxte_3dcubeslider_parent dnxte_cubeslider_autoplay_delay=”6000″ dnxte_cubeslider_loop=”on” dnxte_cubeslider_grab=”on” _builder_version=”4.8.2″ _module_preset=”default”][dnxte_3dcubeslider_child cubeslider_image=”https:\/\/ddi-canvas.com\/media\/2021\/01\/ddi-revenue-model-valossa-1030×544-1.jpg” _builder_version=”4.8.2″ _module_preset=”default”][\/dnxte_3dcubeslider_child][dnxte_3dcubeslider_child cubeslider_image=”https:\/\/ddi-canvas.com\/media\/2021\/01\/ddi-revenue-model-birdi-1030×544-1.jpg” _builder_version=”4.8.2″ _module_preset=”default”][\/dnxte_3dcubeslider_child][dnxte_3dcubeslider_child cubeslider_image=”https:\/\/ddi-canvas.com\/media\/2021\/01\/ddi-revenue-model-artomatix-1030×544-1.jpg” _builder_version=”4.8.2″ _module_preset=”default”][\/dnxte_3dcubeslider_child][\/dnxte_3dcubeslider_parent][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row _builder_version=”4.8.1″ _module_preset=”default” custom_margin=”31px|auto||auto||” custom_padding=”|24px||24px|false|true” border_radii=”on|5px|5px|5px|5px” box_shadow_style=”preset1″][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.8.1″ _module_preset=”default”][et_pb_text _builder_version=”4.8.1″ _module_preset=”default” text_font=”Montserrat|300|||||||” text_font_size=”15px” header_3_font=”Montserrat|500|||||||” header_3_text_color=”#000000″ header_3_font_size=”18px” custom_margin=”||-6px|||” custom_padding=”||10px|||” locked=”off”]<\/p>\n\n\n
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Gesch\u00e4ftstyp - Ergebnisse<\/h3>\n<\/div>\n<\/section>\n\n
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Bei der Marktpositionierung von datengetriebenen Angeboten muss man das zugeh\u00f6rige Gesch\u00e4fts- oder Innovations\u00f6kosystem ber\u00fccksichtigen. Datengetriebene Dienstleistungsunternehmen, die sich auf den Aufbau einer Partnerschaft mit einem neuen Gesch\u00e4ftspartner konzentrieren, wurden in unserer Studie am h\u00e4ufigsten eingesetzt. 78 % nutzten diese Strategie, um ihr datengetriebenes Angebot auf dem Markt zu positionieren.<\/p>\n
Im Vergleich zu datengetriebenen Dienstleistungen ist die Entwicklung von datengetriebenen Marktpl\u00e4tzen deutlich komplexer, da ein neuer Marktplatz \/ ein neues \u00d6kosystem aufgebaut werden muss. Nur 16% der Unternehmen in unserer Stichprobe setzten auf diesen Ansatz.<\/p>\n
Eine andere Strategie besteht darin, ein bereits bestehendes gesundes \u00d6kosystem zu identifizieren, das die M\u00f6glichkeit bietet, das eigene Angebot als Nischenanwendung zu positionieren. In unserer Stichprobe konnten wir diese Strategie in 12% der F\u00e4lle beobachten.<\/p>\n
Aufstrebende Technologieunternehmen konzentrieren sich auf Technologien in einem sehr fr\u00fchen Stadium und antizipieren ein zuk\u00fcnftiges \u00d6kosystem oder einen noch nicht etablierten Markt. In unserer Studie wurde dies in 9% der F\u00e4lle festgestellt.<\/p>\n
Hier finden Sie einige Beispiele f\u00fcr Best Practices.<\/p>\n
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SCIENTIFIC BACKGROUND The DDI Framework is based on a scientific approach, co-developed with the Technical Universities of Munich and Berlin and the Big Data Value Association. The corresponding data set was obtained from an empirical study of more than 90 data-driven business models. The goal of this scientific research was to identify the patterns of […]<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"parent":0,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"_et_pb_use_builder":"on","_et_pb_old_content":"","_et_gb_content_width":"","footnotes":""},"dipi_cpt_category":[],"class_list":["post-107","page","type-page","status-publish","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/ddi-canvas.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/107","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/ddi-canvas.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/ddi-canvas.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/ddi-canvas.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/ddi-canvas.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=107"}],"version-history":[{"count":24,"href":"https:\/\/ddi-canvas.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/107\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":50394,"href":"https:\/\/ddi-canvas.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/107\/revisions\/50394"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/ddi-canvas.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=107"}],"wp:term":[{"taxonomy":"dipi_cpt_category","embeddable":true,"href":"https:\/\/ddi-canvas.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/dipi_cpt_category?post=107"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}