{"id":182167,"date":"2023-07-31T13:36:45","date_gmt":"2023-07-31T12:36:45","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=182167"},"modified":"2026-08-07T16:20:18","modified_gmt":"2026-08-07T14:20:18","slug":"data-in-startups-von-spreadsheets-zum-data-warehouse","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/data-in-startups-von-spreadsheets-zum-data-warehouse","title":{"rendered":"Data in Startups: Von Spreadsheets zum Data Warehouse"},"content":{"rendered":"\n<p><strong>Am 23. Februar 2021 hielt Alexandre Laloo, Data Product Manager bei sennder, ein Webinar f\u00fcr unsere Community \u00fcber die Nutzung von Daten in Startups.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center wp-container-core-buttons-is-layout-5ee10de4\" style=\"margin-top:32px;margin-bottom:32px\"><div class=\"wp-block-button\"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button\" href=\"https:\/\/liora.io\/de\/weiterbildung\/data-ki\/data-analyst\">Entdecke unsere Data Weiterbildungen<\/a><\/div><\/div>\n\n\n\n<p>Replay (Auf Franz\u00f6sisch ,  Aber die Erkl\u00e4rungen auf Deutsch findet Ihr im Text! ?)<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\" style=\"margin-top:32px;margin-bottom:32px\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\" style=\"position:relative;width:100%;padding-top:56.25%;overflow:hidden\"><iframe loading=\"lazy\" title=\"YouTube video -v4ohHwlE44\" width=\"560\" height=\"315\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/-v4ohHwlE44?rel=0\" style=\"position:absolute;inset:0;width:100%;height:100%;border:0\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe><\/div><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"alexandre-laloo-und-sennder\">Alexandre Laloo und sennder<\/h2>\n\n\n\n<p>Alexandre Laloo, Absolvent einer namhaften Business School, kam 2017 zu Everoad, als das Unternehmen nur etwa 20 Mitarbeiter hatte. Das <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/bits-and-pretzels-muenchen-die-messe-fuer-startups-und-datenwissenschaften\">Startup<\/a>, das sich auf die <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/big-data-fuer-dummies\">Digitalisierung des Stra\u00dfeng\u00fcterverkehrs<\/a> spezialisiert hat, fusionierte 2020 mit sennder, seinem deutschen Konkurrenten. Das Unternehmen, das den Markennamen von sennder beibehalten hat, hat heute mehr als 700 Mitarbeiter und hat mehr als 260 Millionen Euro aufgebracht. Alexandre hat also das Wachstum des Unternehmens und die Entwicklung seiner <strong>Herangehensweise an Daten miterlebt.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Als Betriebsmanager war es seine Aufgabe, die Aktivit\u00e4ten des Unternehmens anhand der von ihm gesammelten Daten zu analysieren. Seine aktuelle Position als <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/weiterbildung-data-product-manager\">Data Product Manager<\/a> besteht darin, die Analytics Roadmap zu leiten, d. h. daf\u00fcr zu sorgen, dass die Daten innerhalb des Unternehmens gut verbreitet werden.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"datenverarbeitung-in-startups\">Datenverarbeitung in Startups<\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"1-die-beziehung-eines-unternehmens-zu-daten-hangt-von-seinem-markt-ab\">1. Die Beziehung eines Unternehmens zu Daten h\u00e4ngt von seinem Markt ab<\/h3>\n\n\n\n<p>Der Begriff &#8222;Startup&#8220; wird in den Nachrichten h\u00e4ufig verwendet und umfasst sehr unterschiedliche Unternehmenstypologien. Die Verwendung von Daten in diesen Organisationen kann nicht verallgemeinert werden, da sie f\u00fcr die Bew\u00e4ltigung der Probleme jedes Sektors verarbeitet werden. In einigen Bereichen, wie z. B. Gaming oder Travel Tech, sind Daten von Anfang an eine Priorit\u00e4t, da das Unternehmen sie braucht, um seinen Markt und sein Produkt zu verstehen. In anderen Branchen ist der Bedarf an Data Analysts oder Machine Learning Engineers zu Beginn ihrer T\u00e4tigkeit weniger wichtig. Zum Beispiel hat sennder in den ersten drei Jahren seines Bestehens keinen Machine Learning Engineer eingestellt.<\/p>\n\n\n\n<p>Der <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/marketing-analytics-4-von-5-verbrauchern-sind-bereit-ihre-daten-zur-verfuegung-zu-stellen\">Markt jedes Startups<\/a> wird somit seinen Datenbedarf bestimmen, d. h. den Anteil des Budgets, der f\u00fcr Daten aufgewendet wird, um einerseits Experten (Product Manager, Data Analysts, Data Scientists oder Data Engineers) einzustellen und andererseits leistungsf\u00e4hige Analyse- und Verarbeitungswerkzeuge zu beschaffen. Die Integration einer Unternehmens-Cloud stellt n\u00e4mlich eine erhebliche Investition dar.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center wp-container-core-buttons-is-layout-5ee10de4\" style=\"margin-top:32px;margin-bottom:32px\"><div class=\"wp-block-button\"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button\" href=\"https:\/\/liora.io\/de\/weiterbildung\/data-ki\/data-analyst\">Mehr lernen \u00fcber Data Warehouses<\/a><\/div><\/div>\n\n\n\n<p>Die Priorit\u00e4t der Daten f\u00fcr ein Startup wird von mehreren Kriterien abh\u00e4ngen:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Die Art des Produkts:<\/strong> mobile App, Website, physisches Produkt, etc.<\/li>\n<li><strong>Der Markt:<\/strong> Transport, Lebensmittel, Finanzen, etc.<\/li>\n<li><strong>Die Menge der verf\u00fcgbaren Daten<\/strong><\/li>\n<li><strong>Die Datenkultur des Unternehmens:<\/strong> Auch wenn Daten ab einem bestimmten Wachstumsniveau unverzichtbar werden, h\u00e4ngen die Investitionen auch von diesem Faktor ab.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"2-finanzierungszyklen-von-start-ups\">2. Finanzierungszyklen von Start-ups<\/h3>\n\n\n\n<p>Neben dem Markt, auf dem ein Unternehmen t\u00e4tig ist, bestimmt auch seine Reife, die sich anhand von Finanzierungszyklen ermitteln l\u00e4sst, wie es mit seinen Daten umgeht.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\" style=\"margin-top:32px;margin-bottom:32px\"><img alt=\"Illustration zu \u201e2. Finanzierungszyklen von Start-ups\u201c\" decoding=\"async\" height=\"521\" loading=\"lazy\" sizes=\"(max-width: 751px) 100vw, 751px\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/07\/2021-03-17-12_08_41-Webinar-Sennder-Google-Docs-1-1.png\" srcset=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/07\/2021-03-17-12_08_41-Webinar-Sennder-Google-Docs-1-1.png 751w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/07\/2021-03-17-12_08_41-Webinar-Sennder-Google-Docs-1-1-300x208.png 300w\" style=\"width:100%;height:auto\" width=\"751\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>Neben dem Markt, auf dem ein Unternehmen t\u00e4tig ist, bestimmt auch seine Reife, die sich anhand von Finanzierungszyklen ermitteln l\u00e4sst, wie es mit seinen Daten umgeht.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-full is-resized\" style=\"width:634px;max-width:100%;margin-top:32px;margin-right:auto;margin-bottom:32px;margin-left:auto\"><img alt=\"Illustration zu \u201e2. Finanzierungszyklen von Start-ups\u201c\" decoding=\"async\" height=\"533\" loading=\"lazy\" sizes=\"(max-width: 634px) 100vw, 634px\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/07\/2021-03-17-12_10_10-Webinar-Sennder-Google-Docs-1.png\" srcset=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/07\/2021-03-17-12_10_10-Webinar-Sennder-Google-Docs-1.png 634w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/07\/2021-03-17-12_10_10-Webinar-Sennder-Google-Docs-1-300x252.png 300w\" style=\"width:634px;max-width:100%;height:auto\" width=\"634\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>F\u00fcr eine E-Commerce-Website zum Beispiel ist der Bedarf &#8222;mittel&#8220;, da ihre Priorit\u00e4t darin besteht, in digitales Marketing zu investieren, um loszulegen. Seine Datenstrategie wird sich auf die Analyse von Marketingkampagnen und deren Leistung (z. B. Berechnung des ROI) konzentrieren.<\/p>\n\n\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"die-entwicklung-der-werkzeuge-von-spreadsheets-zu-data-warehouses\">Die Entwicklung der Werkzeuge: von Spreadsheets zu Data Warehouses<\/h2>\n\n\n\n<p>In diesem Teil wird die Entwicklung der von <a href=\"https:\/\/www.sennder.com\/fr\/press\/everoad-by-sennder-officially-becomes-sennder-france\">Everoad<\/a> und sennder verwendeten Probleme und Werkzeuge von 2017 bis heute dargestellt.<\/p>\n\n\n\n<p>Zu Beginn ihrer T\u00e4tigkeit war das von Everoad gesammelte Datenvolumen relativ gering und die <strong>Priorit\u00e4t des Unternehmens<\/strong> lag nicht auf der Analyse von Daten, sondern auf der Entwicklung ihres Stra\u00dfeng\u00fcterverkehrsgesch\u00e4fts.<\/p>\n\n\n\n<p>Heute stellt <strong>Machine Learning<\/strong> eine wichtige Investition f\u00fcr sennder dar, insbesondere um die Routen der Spediteure zu optimieren und eine intelligente Preisgestaltung anzubieten. Dieser Teil beschreibt die Schritte, die das Unternehmen zu seinem heutigen Kenntnisstand gef\u00fchrt haben.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"schritt-0-google-sheets-dateien\">Schritt 0: Google Sheets-Dateien<\/h3>\n\n\n\n<p>Im Jahr 2017 stand Everoad am Anfang seines Gesch\u00e4fts und hatte noch nicht seine A-Serie gemacht. Das Unternehmen nutzte einen einfachen <strong>Bot auf Slack<\/strong>, um t\u00e4glich eine csv-Datei abzurufen, die Informationen \u00fcber die Aktivit\u00e4ten des Vortags enthielt, es gab keine Visualisierung, keine<strong> Echtzeit-Sammlung.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center wp-container-core-buttons-is-layout-5ee10de4\" style=\"margin-top:32px;margin-bottom:32px\"><div class=\"wp-block-button\"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button\" href=\"https:\/\/liora.io\/de\/weiterbildung\/data-ki\/data-analyst\">Mehr erfahren<\/a><\/div><\/div>\n\n\n\n<p>Das Sammeln von Informationen erm\u00f6glichte es, ein grundlegendes Verst\u00e4ndnis der durchgef\u00fchrten Transportvorg\u00e4nge zu erlangen, was in der <strong>Wachstumsphase<\/strong> ausreichend war.<\/p>\n\n\n\n<p>Diese L\u00f6sung erlaubte es den Nutzern nicht, selbstst\u00e4ndig zu arbeiten.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"schritt-1-aktiviere-den-hebel-zur-datenverteilung\">Schritt 1: Aktiviere den Hebel zur Datenverteilung<\/h3>\n\n\n\n<p>Das n\u00e4chste Ziel ist es, die Problematik der Verteilung von Daten in Berichtstools zu l\u00f6sen. Dieser Schritt basiert auf Google sheets, mit denen man Skripte erstellen kann, um Daten automatisch von einer Datei in eine andere zu senden.<\/p>\n\n\n\n<p>Zu diesem Zeitpunkt hatte Everoad noch keine <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/chief-data-scientist-aufgaben\">Data Scientists<\/a> eingestellt. Alexandre war Operations Manager, seine Aufgabe war es, die Aktivit\u00e4ten zu analysieren und einen \u00dcberblick \u00fcber die Operationen zu bekommen. Data war noch keine Priorit\u00e4t, bis zu einem bestimmten Punkt, an dem das Spreadsheet-System angesichts der wachsenden Datenmenge, die verarbeitet werden musste, nicht mehr ausreichte.<\/p>\n\n\n\n<p>Dieses System war <strong>funktional und konnte die grundlegendsten Berichtsanforderungen<\/strong> erf\u00fcllen, aber es basierte auf einer einzigen Datenquelle und erm\u00f6glichte es, diese Daten aus einem einzigen analytischen Blickwinkel zu betrachten.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"schritt-2-tool-fur-datenbankabfragen\">Schritt 2: Tool f\u00fcr Datenbankabfragen<\/h3>\n\n\n\n<p>Der n\u00e4chste Schritt ist die Einf\u00fchrung eines Tools, um Abfragen in verschiedenen Datenbanken durchzuf\u00fchren und verschiedene Analysewinkel zu liefern.<\/p>\n\n\n\n<p>Everoad entschied sich f\u00fcr Redash (inzwischen von Databricks aufgekauft), um diese Abfragen durchzuf\u00fchren und die Daten in verschiedene <strong>Google Sheets<\/strong> zu senden.<\/p>\n\n\n\n<p>Dieses Tool erm\u00f6glichte es, Werte aus mehreren<strong> Datenquellen<\/strong> zu extrahieren, flexiblere Abfragen durchzuf\u00fchren und unabh\u00e4ngiger von den technischen Mitarbeitern zu sein, die jedoch f\u00fcr die eingef\u00fchrten Prozesse unerl\u00e4sslich waren. Die Daten wurden alle 2\/3 Stunden automatisch aktualisiert.<\/p>\n\n\n\n<p>Ein<a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/weiterbildung-data-analyst\"> Data Analyst<\/a> schloss sich dem Team an und verschiedene Berichte wurden erstellt (kommerziell und operativ). Diese Arbeitsweise dauerte 8 Monate, bevor sie angesichts des Wachstums von Everoad zu schwach wurde.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center wp-container-core-buttons-is-layout-5ee10de4\" style=\"margin-top:32px;margin-bottom:32px\"><div class=\"wp-block-button\"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button\" href=\"https:\/\/liora.io\/de\/weiterbildung\/data-ki\/data-analyst\">Data Analyst Weiterbildung entdecken<\/a><\/div><\/div>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"schritt-3-data-warehouse\">Schritt 3: Data Warehouse<\/h3>\n\n\n\n<p>Schritt 3 ist die Integration von <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/apache-airflow-schulung-wie-lerne-ich-den-workflow-orchestrator-zu-benutzen\">Airflow<\/a> und <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/google-bigquery-alles-ueber-dieses-data-warehouse\">Big Query<\/a>, um die Datenschichten zu verwalten: Speicherung, Verarbeitung und Weitergabe der Daten an die Benutzer. Dieser Schritt stellt einen Wendepunkt in der Datenverarbeitung f\u00fcr <strong>Everoad<\/strong> dar, da drei Data Analysts und ein Data Engineer eingestellt wurden, was das Interesse des Unternehmens an seinen Daten zeigt.<\/p>\n\n\n\n<p>Das Datenteam konnte nun Modellierung und Datenmodellierung auf seinen Datenbanken durchf\u00fchren. Berichte wurden automatisiert und Produktanalysen konnten erstellt werden.<\/p>\n\n\n\n<p>Es gab jedoch noch keine <strong>analytische Visualisierungsplattform<\/strong> und die <strong>Business-Intelligence-Tools<\/strong> waren schwach, das Unternehmen nutzte noch Spreadsheets und Google Data Studio.<\/p>\n\n\n\n<p>Die Teams befassten sich noch nicht mit Governance-Themen, d. h. mit der Verwaltung des Zugriffs auf die Daten und ihrer Verteilung innerhalb des Unternehmens. Diese Phase dauerte zwei Jahre bis zur Fusion mit sennder.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"schritt-4-governance-data-mart-und-data-library\">Schritt 4: Governance, Data Mart und Data Library<\/h3>\n\n\n\n<p>Nach dem Beitritt zu sennder hat das Unternehmen vier Dateningenieure eingestellt und sein Tool-Stack hat sich stark weiterentwickelt.<a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/data-governance-tools\"> Data Governance<\/a> wurde mit Looker eingef\u00fchrt, der Datenstrom kommt in Echtzeit an und kann direkt verwertet werden. Die Datenbanken werden alle 30 Minuten automatisch aktualisiert.<\/p>\n\n\n\n<p>Das Datenteam deckt 100 % des Gesch\u00e4fts ab: Alle Abteilungen erhalten analytische Berichte \u00fcber ihre Aktivit\u00e4ten mit <strong>KPIs<\/strong>, die f\u00fcr sie relevant sind, so dass 600 Benutzer Daten innerhalb des Unternehmens konsumieren.<\/p>\n\n\n\n<p>Das Unternehmen hat einen <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/datamart-tool-fuer-die-verwaltung-von-betriebsdaten\">Data Mart (oder Datenspeicher),<\/a> in dem festgelegt wird, wer welche Daten braucht und wie sie verteilt werden. Es wurden auch Trainingsmodule eingerichtet, damit die Nutzer ihre F\u00e4higkeiten verbessern k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n<p>Die zu befolgenden <strong>Datenprozesse<\/strong> wurden definiert, mit &#8222;Best Practices&#8220; und einer<a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/openssl-rolle-und-funktionen-dieser-bibliothek\"> Datenbibliothek<\/a>, um zu dokumentieren, was mit den Daten gemacht wird, immer mit dem Ziel, drei Arten von Nutzern zu bedienen:<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center wp-container-core-buttons-is-layout-5ee10de4\" style=\"margin-top:32px;margin-bottom:32px\"><div class=\"wp-block-button\"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button\" href=\"https:\/\/liora.io\/de\/weiterbildung\/data-ki\/data-analyst\">Data Analyst Weiterbildung entdecken<\/a><\/div><\/div>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Business User<\/li>\n<li>Product User<\/li>\n<li>Data Team User<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"fazit\">Fazit<\/h2>\n\n\n\n<p>Die Auswertung der gesammelten Daten ist in Unternehmen mittlerweile unverzichtbar und stellt einen betr\u00e4chtlichen Wachstumshebel dar. Die Priorit\u00e4t der <strong>Datenverarbeitung<\/strong> h\u00e4ngt jedoch zum einen von der Branche und zum anderen von der Reife des Unternehmens ab.<\/p>\n\n\n\n<p>So kommt das Interesse an Daten je nach Startup mehr oder weniger fr\u00fch in ihrem Wachstum zum Tragen, wie die von <strong>Alexandre f\u00fcr Everoad und sennder beschriebenen Etappen zeigen.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>In diesem Webinar hat uns <strong>Alexandre Laloo<\/strong> gezeigt, dass man sich f\u00fcr Daten interessieren, mit der Integration von Datenbanken beginnen und erste grundlegende Analysen ohne Budget, mit kostenlosen oder Freemium-Tools liefern kann. Der Prozess, der sennder zu seinem heutigen Betrieb gef\u00fchrt hat, war schrittweise und hat immer auf die Bed\u00fcrfnisse reagiert, die durch sein Wachstum ausgel\u00f6st wurden.<\/p>\n\n\n\n<p>Dies ist eine ermutigende <strong>Botschaft f\u00fcr Startups<\/strong>, deren Budget keinen Platz f\u00fcr Daten hat, denn eine einfache Verarbeitung ihrer Daten kann es ihnen erm\u00f6glichen, ihre Produkte und Dienstleistungen zu optimieren, ohne viele Ressourcen zu beanspruchen.<\/p>\n\n\n\n<p>Liora dankt <strong>Alexandre Laloo<\/strong> herzlich f\u00fcr seine Zeit und die Qualit\u00e4t seiner Pr\u00e4sentation bei diesem Webinar, das uns gezeigt hat, dass die Nutzung von Data Science mittlerweile alle Branchen betrifft, von der <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/wie-veraendert-data-science-die-finanzwelt\">Finanzbranche<\/a> \u00fcber die Lebensmittelindustrie bis hin zum Stra\u00dfeng\u00fcterverkehr.<\/p>\n\n\n\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Am 23. 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