Daniel analysiert die Vielfältigkeit von Distributed Ledger Technologien (DLTs) aus der wissenschaftlichen Perspektive am Ferdinand-Steinbeis-Institut (FSTI). Der Schwerpunkt seiner Forschung liegt auf der Konvergenz von DLTs mit anderen Technologien wie dem Internet der Dinge (IoT) oder Künstlicher Intelligenz (KI). Seine wissenschaftlichen Erkenntnisse werden am FSTI in Netzwerkprojekten mit Industriepartnern aus verschiedensten Branchen (beispielsweise der Gesundheits-, Lebensmittel- oder Produktionsbranche) erprobt. Zuvor war Daniel in den IoT-Bereichen Industrie 4.0, Smart Home und Ecosystem tätig. Sein Masterstudium der Wirtschaftsinformatik schloss er 2015 an der Universität Hohenheim ab.
