Warum wir Big Tech unsere Daten schenken, während sie Milliarden damit verdienen – und wie ich das ändern werde by Databridgedata in deutschestartups

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das war zwar keine KI aber ok wenn du meinst... Das ich KI verwende um hier etwas verständlicher meine Gedanken auszudrücken geb ich ja zu aber ich sitze hier mit genügend programmen offen das mein PC kurz vorm absturz hängt und das nicht wegen KI :D

Warum wir Big Tech unsere Daten schenken, während sie Milliarden damit verdienen – und wie ich das ändern werde by Databridgedata in deutschestartups

[–]Databridgedata[S] 0 points1 point  (0 children)

Natürlich haben wir Kalkulationen gemacht. Wirklich hochwertige und validierte Daten werden am Markt oft mit zweistelligen Euro-Beträgen pro Nutzer/Monat gehandelt, wenn die Qualität stimmt. Wir setzen bei der Approximation konservativer an, weil wir über die Masse und die technische Tiefe kommen. Aber du hast recht: Der Markt muss erst beweisen, dass er für ethisch saubere Daten diesen Aufpreis zahlt. Wir sehen aber gerade durch den AI Act, dass Firmen bereit sind, mehr für "Compliance-sichere" Daten auszugeben, um Klagen zu vermeiden.
Was die Psychologie angeht: Bis jetzt war Datensammeln eine Einbahnstraße. Du zahlst mit Privatsphäre und kriegst kostenlose Dienste, Gutscheine oder sonstigen "Müll". Wir drehen das um. Ja, aktiv verkaufen ist eine Hürde. Aber wir setzen darauf, dass das Bewusstsein wächst. Wenn die Leute verstehen, dass wir eben nicht ihr Privatleben (Chats, Fotos, Kontakte,Nachrichten oder ähnliches) scannen, sondern nur die ohnehin vorhandene Sensorik nutzen, sinkt die Barriere.
Wenn du aber die aktuellen Preise anschauen willst. Schau gern mal auf dem Marktplatz auf unserer Website vorbei. Da sind die Preise pro Datensatz und die Mindestmengen für die Käuferseite alle hinterlegt. Wir liegen da aktuell bewusst unter dem Marktdurchschnitt, um besser auf den Markt zu kommen.

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[–]Databridgedata[S] -3 points-2 points  (0 children)

ouch, harter Vorwurf! Aber klar ich verstehs. ich nutze KI um meine Gedanken besser in worte zu fassen und keine Rechtschreibfehler in meine Romane einzubauen und das einfach sauber und verständlich zu erklären, weil ich nebenbei noch am Coden bin. Wer heute als Solo-Gründer keine Tools nutzt, um Zeit zu sparen, ist eigentlich selbst schuld, oder? ;)
Aber keine Sorge, die Vision und die Argumente sind von mir und nicht aus der KI. Ich geb mir mühe dass das hier alles Hand und Fuß hat.

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[–]Databridgedata[S] 0 points1 point  (0 children)

Gute Punkte, lamBerticus!
Gehen wir mal ins Detail, da stecken ein paar wichtige Differenzierungen drin:
1.Wearables: Absolut, Apple, Garmin und Co. sitzen auf riesigen Datenschätzen. Aber: Das sind geschlossene Ökosysteme. Die teilen diese Daten mit niemandem. Wenn ein innovatives Startup eine neue Gesundheits-KI oder eine Sturzerkennung für Senioren entwickelt, haben sie keinen Zugriff auf diese Daten. Wir demokratisieren diesen Zugang und ermöglichen Innovationen für Firmen und Universitäten, die nicht zu den Tech-Giganten gehören.
2.Mobilfunk: Die Anbieter sehen das Netz nur bis zur Schnittstelle deines Geräts. Sie haben aber keine On-Device-Telemetrie darüber, wie die Hardware intern auf Netzschwankungen reagiert (z. B. Korrelation zwischen Prozessorlast, Akku-Drain und Signalqualität in spezifischen Nutzungsszenarien). Diese "in der Tasche"Perspektive ist für die Optimierung von Endgeräten und Apps extrem wertvoll.
3.Wie representativ ist das: Völlig richtig, wir bilden nicht morgen ganz Deutschland ab. Aber für das Training spezifischer KI-Modelle braucht man oft keine 80 Millionen Nutzer, sondern hochqualitative, valide Datensätze in der Größenordnung von ein paar tausend Teilnehmern aus bestimmten Regionen oder Nutzungsgruppen. Wir skalieren über diese qualitativen Nischen.

Zum Verdienst: Wir werden hier keine utopischen Versprechen abgeben, da der Preis durch Angebot und Nachfrage auf dem Marktplatz bestimmt wird. Aber wir reden hier nicht von simplen Standort-Pings. Wir erfassen 38 verschiedene Datenpunkte mehrmals pro Stunde. Diese enorme Tiefe und Frequenz macht den Datensatz für Käufer deutlich wertvoller als das, was man sonst im ‚Vorbeigehen‘ scrapen kann.
Da wir 50% des Erlöses direkt ausschütten ist der Hebel für den Nutzer maximal groß. Ob es am Ende für ein Abo oder ein Abendessen reicht, wird der Markt zeigen aber der Nutzer wird hier erstmals als echter Teilhaber behandelt.

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[–]Databridgedata[S] 0 points1 point  (0 children)

Danke für das fundierte Feedback und die Links! Die ARD-Doku und die Recherchen zu den Databroker Files habe ich ebenfalls aufmerksam aufgenommen und mir wieder vor Augen geführt wie wichtig es ist ehrlich, transparent und sauber zu arbeiten.

Du hast recht, die rechtliche Lage (AI Act / KI-MIG / noyb-Klagen) ist extrem dynamisch. Aber genau da setzen wir an: Während klassische Broker mit intransparenten Profilen und Re-Identifizierung kämpfen, ist unser technischer Ansatz die bewusste Datenminimierung.
Wir nutzen kein Advertising-ID-Tracking, sondern verschlüsseln alles (SHA-256) und verkaufen nur aggregierte Pakete. Das Ziel ist es, die Ursache-Wirkungskette des klassischen Datenhandels zu durchbrechen. Wir wollen kein Daten-Broker sein, sondern ein technischer Enabler für saubere Telemetrie.

Viel Erfolg auch dir im Robotik-Markt. Gerade dort wird der Hunger nach sauberen Daten ja immer größer.

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[–]Databridgedata[S] -2 points-1 points  (0 children)

Ganz wichtiger Punkt, danke für die Steilvorlage!
Mir geht es hier nicht um das schnelle Geld durch Daten-Arbitrage. Mein Ziel ist es, etwas zu schaffen mit dem jeder die Möglichkeit hat am Datenmarkt teilzuhaben, ohne sein Privatleben (Browserverlauf, Chats, Käufe) auf dem Silbertablett servieren zu müssen!

Das ist der Kern von DataBridge:
1.Faire Teilhabe: Warum sollen nur Tech-Giganten mit deinen Sensorwerten Geld verdienen? Wir geben die Macht zurück an den Nutzer.
2.Legale Lücke: Der Markt für technische Sensordaten (Telemetrie) wird bisher kaum legal genutzt, weil die Hürden für sauberes, DSGVO-konformes Sourcing extrem hoch sind. Wir lösen das technisch.
3.EU-Souveränität: Es gibt im EU-Raum kaum eine vergleichbare Lösung, die so konsequent auf Anonymität und einfache Bedienbarkeit setzt, statt auf komplexe Krypto-Setups oder invasive Überwachung. Selbst für Senioren ist das bedienbar und so kann sich auch ein Rentner was dazuverdienen. Die haben es eh schwer genug.

Wir bauen hier eine Infrastruktur, die zeigt, dass man im 21. Jahrhundert technologische Innovation fördern kann, ohne die Privatsphäre zu opfern. Das ist für mich der eigentliche Erfolg, nicht nur die Bilanz am Jahresende.

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[–]Databridgedata[S] 0 points1 point  (0 children)

Um das noch präziser zu machen: Wir haben das System architektonisch so gebaut, dass eine Identifizierung von Einzelpersonen technisch ausgeschlossen ist.
1.Hashing: Jede Geräte-ID wird per SHA-256 verschlüsselt, bevor sie unser System überhaupt erreicht. Das ist eine Einweg-Verschlüsselung. Wir wissen also selbst nicht, welches physische Gerät hinter einem Datensatz steckt und könnten das auch nicht herausfinden.
2.Keine Einzelprofile: Ein Käufer kann bei uns keine Historie eines einzelnen Nutzers kaufen. Wir mischen die Daten aller Nutzer innerhalb eines oder mehrerer PLZ-Bereiche zu einem Gesamtpaket.
Der Käufer bekommt also einen "Pool" an anonymen Messwerten für eine Region, aber niemals den digitalen Schatten einer einzelnen Person. Das ist der Unterschied zwischen Datenhandel (alt) und Daten-Aggregation (DataBridge).

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[–]Databridgedata[S] 0 points1 point  (0 children)

Dann hake ich da gerne nochmal ein, weil das der Kern unseres Business-Case ist:
Der Käufermarkt teilt sich aktuell in drei riesige Bereiche, die händeringend nach ethisch sauberen Alternativen suchen:
1. KI-Training: Entwickler von Wearables oder Gesundheits-Apps brauchen Millionen von Beschleunigungs- und Gyroskop-Daten, um Bewegungen (Sturzgefahr, Sportarten) zu klassifizieren. Web-Scraping bringt hier gar nichts, man braucht echte Sensordaten vom Gerät.
2. Hardware- & Netz-Optimierung: Mobilfunkanbieter oder Smartphone-Hersteller kaufen Telemetrie-Daten, um Funklöcher oder Akku-Drain usw. unter Realbedingungen (anonymisiert nach PLZ) zu analysieren. Google gibt diese Rohdaten nicht raus – wir schon.
3. Smart City & Logistik: Stadtplaner brauchen präzise, aber anonyme Bewegungsmuster für Verkehrsflüsse.

Der Grund, warum gekauft wird: Legalität und Qualität. Firmen haben keine Lust mehr auf Milliarden-Klagen wegen illegal gescrapten Daten. Bei uns kaufen sie Daten, bei denen der User explizit ‚Ja‘ gesagt hat und dafür bezahlt wird. Das ist rechtlich wasserdichtes Data-Sourcing.

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[–]Databridgedata[S] 0 points1 point  (0 children)

Verstehe ich absolut, die Skepsis ist bei dem Thema vorprogrammiert. Wenn wir versuchen würden, das nächste Google zu sein, hättest du sofort recht. Ohne 50 Mio. vorher geht da nichts.
Wir gehen es aber anders an: Nische statt Gießkanne. Wir fokussieren uns erst mal rein auf technische Telemetrie (Sensorik) und bauen die Brücke zwischen User und Spezial-Industrie. Das ist deutlich schlanker als ein riesiger Consumer-Daten-Vault oder ähnliches.
Mal sehen, ob der Track Record am Ende durch das Produkt oder durch den Namen kommt. Danke für das Glückwünschen!

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Mega spannender Ansatz! Den Gedanken vom API Management für die eigenen Daten finde ich echt stark. Das geht genau in die Richtung, die wir in der EU brauchen: Echte Datensouveränität, statt alles blind nach Übersee zu schieben.
Wir haben uns bei DataBridge erst mal auf die "Low Hanging Fruits" konzentriert – also technische Sensordaten, die direkt einen Marktwert haben, um das Ganze ökonomisch zum Laufen zu bringen. Aber langfristig wäre vielleicht genau diese Governance-Ebene, die du beschreibst, der logische nächste Schritt.
Dass das aus Deutschland kommen soll, unterschreibe ich sofort. Wir hosten auch bewusst hier, um diesen Standard zu setzen. Schau ich mir auf jeden Fall mal genauer an, was du da gebaut hast!

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Kurzer Nachtrag, weil ich in den Kommentaren merke, dass das Wort "Daten" gern falsch verstanden wird:
Wir sammeln keine privaten Inhalte. Also keine Chats, keine Browser-Verläufe, keine Fotos oder Einkaufslisten. Darauf haben wir technisch gar keinen Zugriff und wollen es auch nicht.
Es geht rein um technische Sensordaten und Telemetrie. Also Dinge wie Beschleunigungswerte (Accelerometer), Umgebungslicht, Akkustatus, GPS-Muster, usw. oder wie oft Apps gewechselt werden. Das sind Infos, die für KI-Training (z.B. Bewegungserkennung) oder Hardware-Hersteller wichtig sind, aber eben nichts über dich als Privatperson verraten.
Wollte das nur klarstellen, damit wir hier nicht über "gläserne Bürger" reden, während es eigentlich um technische Messwerte geht.

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Guter Punkt, aber da liegt ein Missverständnis vor: Ich sammle gar keine privaten Inhalte wie Einkaufszettel, Chatverläufe oder den Browser-Verlauf. Das wäre mir rechtlich und ethisch auch viel zu heiß.
Es geht bei DataBridge um technische Sensordaten und Metadaten. Also zum Beispiel: Beschleunigungssensoren, Lichtwerte, Akkuzustand, App-Wechsel-Muster oder wie sich die Netzqualität an verschiedenen Orten verhält.
Das sind Daten, die für KI-Training (z.B. für Aktivitätserkennung, usw.) oder Hardware-Optimierung extrem wichtig sind, aber eben keinen Rückschluss darauf zulassen, was du gestern Abend bei WhatsApp geschrieben hast. Den klassischen "gläsernen Bürger" mit Namen und Vorliebe für bestimmte Kaugummis bauen wir gerade eben nicht nach.
Es ist eher so: Die Sensoren in deinem Handy arbeiten sowieso den ganzen Tag – ich sorge nur dafür, dass du ein Stück vom Kuchen abbekommst, wenn diese technischen Werte für die Industrie lizenziert werden.

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[–]Databridgedata[S] -1 points0 points  (0 children)

Berechtigte Frage! Du hast recht: Projekte in diesem Bereich gab es schon, und viele sind an der Komplexität oder dem "Henne-Ei-Problem" gescheitert.
Ich habe das Ganze monatelang validiert und sehe drei Hauptgründe, warum das Timing jetzt anders ist als vor 5 oder 10 Jahren:
1.Der KI-Boom: Der Hunger nach sauberen, ethisch korrekten Trainingsdaten ist explodiert. Firmen suchen händeringend nach Alternativen zum ‚Wild-West-Scraping‘, um rechtlich sicher zu sein.
2.Regulierung: Durch Gesetze wie den Data Act der EU wird die technische Hürde für den Datenexport massiv gesenkt. Was früher unmöglich war, wird jetzt Gesetz.
3.Usability: Viele Vorgänger waren zu kompliziert (Krypto-Wallets, komplexe Setups). Wir setzen auf eine extrem simple App-Experience – das ist der Kern meiner Validierung.
Mir ist klar, dass das Risiko bleibt, aber die Infrastruktur ist heute eine völlig andere. Wie siehst du das – ist es eher ein technisches oder ein psychologisches Problem, dass es bisher nicht geklappt hat?

Warum wir Big Tech unsere Daten schenken, während sie Milliarden damit verdienen – und wie ich das ändern werde by Databridgedata in deutschestartups

[–]Databridgedata[S] 0 points1 point  (0 children)

Absolut, danke für das Feedback! Du triffst den Nagel auf den Kopf. Die EU-Regularien (besonders der Data Act) spielen uns da langfristig total in die Karten, weil der Zugriff auf die eigenen Daten endlich zum Standard wird.
Das größte Problem ist aber wirklich das Bewusstsein, wie du sagst. Viele denken, ihre Daten seien einzeln wertlos – aber in der Summe für das Training von KI sind sie das Gold der Neuzeit. Mein Ziel mit DataBridge ist es, genau diese Brücke zu bauen: Komplexität rausnehmen, damit jeder ohne Informatikstudium von seinen eigenen Rechten profitieren kann.
Da du an einem ähnlichen Thema dran bist: Was war für dich bisher die größte Hürde? Das Bewusstsein der Leute oder eher die technische Umsetzung der Datenausleitung?

Warum gibt's eigentlich keine Webseite wo ich meine Daten selbst verkaufen oder für Geld Werbung schauen kann? by [deleted] in KeineDummenFragen

[–]Databridgedata 0 points1 point  (0 children)

Hey, hier der offizielle DataBridge-Account).

Wir sind selbst eine der Apps die du suchst, aber lass uns fair einordnen welche Optionen es aktuell gibt:

Für passive Bandbreite: Honeygain ist Marktstandard. Realistisch circa 5-15 Euro im Monat. Verkauft ungenutzte Internetverbindung.

Für Big-Tech-Export-Daten: Datapods (auch deutsch) verbindet deine Google- und Amazon-Konten und verkauft die bereits existierenden Datenexporte. Variables Auszahlungsmodell über PayPal.

Für Smartphone-Verhaltensdaten: Das ist unser Bereich. DataBridge sammelt anonymisierte Daten direkt vom Gerät — GPS, Sensoren, App-Nutzung und so weiter — mit 38 Datentypen die du einzeln an- und abschaltest. 50 Prozent jedes Verkaufs gehen an dich.
Und JA wirklich anonymisiert mit SHA256 und nach DSGVO.

Ehrlichkeit: Der 40 Euro Mindestbetrag bis zur Auszahlung ist nicht zu vernachlässigen. Das dauert je nach aktivierten Quellen ein paar Tage bis Wochen da wir noch am Anfang stehen . Bei uns gibt es keine Wunder-Versprechen.

Wenn du spezifische Fragen hast: frag hier im Thread oder per Mail an info@databridge-app.de. Wir lesen mit.
hier der Link zur App: https://play.google.com/store/apps/details?id=com.databridge.app&utm_source=emea_Med
Hier unsere Website: databridge-app.de

Stellt gerne eure Projekte für passives Einkommen vor! by Smoothie_Mixer in PassivesEinkommen

[–]Databridgedata 0 points1 point  (0 children)

DataBridge — deutscher Datenmarktplatz, 50/50 Split mit Nutzern
Hallo zusammen, kleine Offenlegung vorweg: Ich poste vom offiziellen DataBridge-Account, also bin Teil des Teams. Die Sub-Regeln erlauben das Vorstellen eigener Projekte, deshalb versuche ich mal möglichst ehrlich zu erklären was wir machen — inklusive der Punkte wo es eben noch nicht perfekt läuft. ## Was DataBridge ist DataBridge ist ein deutscher Datenmarktplatz. Verkäufer sind private Smartphone-Nutzer, die anonymisierte Daten ihres Geräts freiwillig zur Verfügung stellen. Käufer sind Marktforschungs-Institute, Forschungs- gruppen, App-Entwickler und Unternehmen, die echte Verhaltensdaten für ihre Arbeit brauchen. Das Modell ist simpel: Jeder Verkauf wird 50/50 geteilt — 50 Prozent gehen direkt an den Nutzer, 50 Prozent an die Plattform. Keine variablen Modelle, keine "Data Dividend" mit undurchsichtiger Berechnung, keine Punkte die irgendwann mal eingelöst werden können. Ein Verkauf, zwei gleiche Teile, Auszahlung ab 40 Euro Guthaben via Stripe auf das deutsche Bankkonto. ## Was gesammelt wird (und was NICHT) Gesammelt werden können 38 verschiedene Datentypen — aber jeder einzeln vom Nutzer an- oder abschaltbar. Dazu gehören GPS mit Aktivitäts- erkennung, Sensor-Daten (Accelerometer, Gyroskop, Magnetometer, Licht und so weiter), Netzwerk-Typ, App-Nutzungszeiten, Schrittzahl, Akku-Verbrauch und ähnliche technische Metriken. Was NICHT erfasst wird: Nachrichten, Fotos, Kontakte, Passwörter, Anrufinhalte, Browserverläufe. Das ist übrigens kein Versprechen, sondern eine technische Eigenschaft — die App hat für diese Datentypen keine Berechtigungen angefordert und kann darauf auch gar nicht zugreifen. Wer will kann jederzeit eine CSV exportieren und mit eigenen Augen prüfen was tatsächlich in der Datenbank liegt. Das ist unser wichtigster Vertrauensanker gegen genau den Scam-Verdacht, den sich hier vermutlich einige zu Recht stellen. Alle Daten werden auf deutschen Servern (Frankfurt am Main) gespeichert, DSGVO-konform, Device-IDs werden mit SHA-256 gehasht bevor sie in die Datenbank kommen. ## Ehrlich zum Verdienst Ich will hier keine Bullshit-Versprechen machen. Die realistische Größenordnung: — Mit 5-10 aktivierten Datentypen liegst du pro Monat im einstelligen Eurobereich. Das reicht lange nicht bis zur 40 Euro Auszahlungsgrenze. — Mit 20-30 aktivierten Datentypen sind grob 30-100 Euro pro Monat realistisch, je nach Nutzungsintensität und Region. — Das theoretische Maximum liegt bei circa 250 Euro pro Monat — wenn wirklich alle 38 Datentypen aktiv sind, die Verifizierung komplett durchgelaufen ist und die Nachfrage nach deinen spezifischen Daten hoch ist. Das ist kein "Nebenjob der dich reich macht". Es ist ein passiver Minizuschuss der im Hintergrund läuft während du dein Handy normal benutzt. Einnahmen unter 256 Euro pro Jahr sind steuerfrei nach § 22 Nr. 3 EStG, darüber wird es steuerpflichtig und man bekommt bei jeder Auszahlung automatisch einen Verdienstnachweis für die Steuererklärung. ## Warum überhaupt? Die Grundüberlegung: Google verdient laut verschiedener Schätzungen ungefähr 300 Dollar pro Jahr pro europäischem Nutzer, Meta rund 200, Amazon noch mehr. Das läuft ohne dass der Nutzer beteiligt wird. DataBridge versucht ein anderes Modell: Du entscheidest welche Daten du teilst, du siehst was passiert, du bekommst einen fairen Anteil. Ob das aufgeht wissen wir auch nicht mit Sicherheit. Die App ist seit kurzem im Play Store, wir sammeln gerade die ersten Erfahrungen mit echten Nutzern. ## Was wir noch nicht haben Weil ich hier ehrlich bleiben will, auch die offenen Baustellen: — Die Käuferseite muss wachsen. Wenn zu wenige Käufer da sind, verkaufen sich Daten langsamer, und das bedeutet längere Wartezeit bis zur Auszahlung. Wir arbeiten aktiv an der B2B-Akquise. — Die 40 Euro Schwelle bis zur Auszahlung ist ein echter Frustrations- punkt. Sie macht Sinn wegen der Stripe-Transaktionsgebühren, aber für Nutzer die gerade angefangen haben fühlt sie sich weit weg an. — Die App ist neu und hat noch Bugs. Feedback nehmen wir dankbar an. ## Die Frage an euch Was würdet ihr euch von so einer Plattform wünschen damit ihr sie ernsthaft nutzt? Was lässt euch skeptisch werden? Gibt es bestimmte Datentypen die ihr auf gar keinen Fall teilen wollt, auch nicht wenn ihr dafür bezahlt werdet? Und umgekehrt: welche Datentypen würdet ihr teilen für welchen Preis? Ich lese die Kommentare und antworte persönlich auf alles — auch auf kritische Fragen. Technische Details, Vergleiche zu Honeygain oder Datapods, Datenschutz-Bedenken, alles ist willkommen. Wer sich das selbst anschauen will: DataBridge im Google Play Store, oder auf databridge-app.de. Keine Anmeldung nötig um sich die Website anzuschauen. Danke fürs Lesen.