Daten können das größte Kapital eines Startups sein

Daten sind das Lebenselixier moderner Startups. Sie helfen, die Dynamik Ihres Marktes zu beschreiben, Profile Ihrer Kunden zu erstellen und den Verlauf Ihrer Transaktionen aufzuzeichnen.

Daten gibt es in vielen Formen, von strukturierten Transaktionsdaten bis hin zu unstrukturierten Daten von Kundenfeedback. Bei richtiger Verwendung können Ihnen Daten alles sagen, was Sie über die Vergangenheit, Gegenwart und manchmal auch über die Zukunft Ihres Startups wissen müssen.

Daten sind für Gründer von entscheidender Bedeutung, und je mehr Sie sammeln können, desto besser können Sie die Leistung und das zukünftige Potenzial Ihres Startups verstehen.

Um das Beste aus Daten herauszuholen, ist jedoch eine sorgfältige Planung vom ersten Tag an erforderlich – etwas, das bei der Eile, eine großartige neue Idee auf den Markt zu bringen, übersehen werden kann.

Auf einer Datenbasis aufbauen

Viele Startups entstehen aus den Erkenntnissen eines Gründers, aber Erkenntnisse können ein Startup nur so weit bringen. Je früher Sie mit dem Sammeln von Daten beginnen können, z. B. durch Ihre Idee in der realen Welt, desto eher können Sie beginnen, wichtige Faktoren wie die Anzahl potenzieller Kunden, die Sie erreichen können, und den Wert, den diese Kunden Ihren Produkten oder Services beimessen, zu verstehen.

Daten sind eine Quelle kontinuierlicher Erkenntnisse aus den Anfängen eines Startups. Zum Beispiel können Transaktionsdaten wie Webseitenbesucher und ihr Verhalten entscheidend sein, um die Stärke eines Angebots zu bestimmen, während die Verweildauer einer Website Aufschluss darüber geben kann, wie wichtig eine Idee ist. Es gibt unzählige Variablen, die Aufschluss über die Leistung und die mögliche Zukunft eines Startups geben können. Wenn sie effektiv genutzt werden, können Kundendaten dabei helfen, aus den vielen Entscheidungen, mit denen ein Gründer täglich konfrontiert ist, den besten Weg in die Zukunft aufzuzeigen.

Um das Beste aus Daten herauszuholen, ist jedoch eine solide Grundlage für das Sammeln, Verstehen und vor allem Analysieren von Daten erforderlich.

Von Daten zu Werten

Um Daten in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln, benötigt jedes Startup eine Datenstrategie.

Je mehr Daten ein Startup zu Beginn sammelt, desto mehr Daten muss es im Laufe der Zeit verarbeiten, da Sie nicht analysieren können, was Sie nicht gesammelt haben. Dies ist einer der vielen Gründe, warum die Cloud der perfekte Ort für den Aufbau eines Startups ist, da Sie Ihren Datenspeicher nach Bedarf skalieren können.

Wie viele Gründer jedoch bald erkennen, kann das Speichern aller Cloud-Daten auf dieselbe Weise schnell teuer werden. Dies ist ein weiterer Grund, warum eine Datenstrategie von entscheidender Bedeutung ist.

Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) bietet eine Reihe von Cloud-Speicheroptionen. Die Preise hängen von der Geschwindigkeit ab, mit der Sie auf Ihre Daten zugreifen müssen.

AWS-Services, die Startups dabei unterstützen, Wert aus strukturierten Daten zu schöpfen

Wie bereits erwähnt, sind Daten nur dann wertvoll, wenn Sie sie verwenden. Wir bieten eine Reihe von Services an, mit denen Sie den Wert Ihrer Daten maximieren können, darunter:

• Amazon Textract ist ein Service für Machine Learning (ML), der automatisch Text, Handschrift und Daten aus gescannten Dokumenten extrahiert und dabei über die einfache Zeichenerkennung hinausgeht, um Wissen aus Formularen und Tabellen zu identifizieren, zu verstehen und zu extrahieren
  Erfahren Sie, wie Travizory GitOps und KI nutzt, um Ländern mithilfe von Amazon Textract in nur 4 Wochen dabei zu helfen, sicheres Reisen zu ermöglichen.
  Das E-Book Automatisieren der Dokumentenverarbeitung mit Amazon Textract zeigt Ihnen, wie Sie Text ohne Konfiguration, Schulung oder benutzerdefinierten Code extrahieren können.
•  Amazon Transcribe ist ein automatischer Spracherkennungsservice, der ML-Modelle verwendet, um Audio in Text umzuwandeln. Sie können ihn als eigenständigen Transkriptionsservice verwenden oder um jeder Anwendung Sprache-zu-Text-Funktionen hinzuzufügen.
  Sehen Sie sich an, wie PromoMii (jetzt Nova A.I.) Amazon Transcribe nutzt, um Erkenntnisse aus Videoinhalten für seine Video Ads Powered by AWS Machine Learning zu gewinnen.
• Amazon Redshift ist ein schneller, vollständig verwalteter Data Warehouse-Service für Datenmengen im Petabyte-Bereich, mit dem Sie im Zusammenspiel mit Ihren vorhandenen Business-Intelligence-Tools alle Ihre Daten einfach und wirtschaftlich analysieren können.
  Hubble verwendet eine Data Warehousing-Lösung über Amazon Redshift, um Burnout, Wissensverfall und Produktfehler bei Mitarbeitern zu überwachen.
  Vincere Health hat auf AWS eine personalisierte Plattform zur Raucherentwöhnung entwickelt und verwendet Amazon Redshift als zentrales Data Warehouse und Amazon S3 als skalierbaren Data Lake, um die Teilnehmer besser zu verstehen und die Plattform an ihre Bedürfnisse anzupassen.
• Amazon Athena ist ein interaktiver Abfrageservice, der es einfach macht, Daten mithilfe von Standard-SQL direkt in Amazon S3 zu analysieren. Athena ist Serverless, sodass keine Infrastruktur eingerichtet oder verwaltet werden muss, und Sie zahlen nur für die Abfragen, die Sie ausführen. Athena skaliert automatisch und führt Abfragen parallel aus, sodass selbst bei großen Datensätzen und komplexen Abfragen schnelle Ergebnisse erzielt werden.
  AWS Glue und Athena waren maßgeblich daran beteiligt, die Gesamtkosten von Nimbus zu optimieren und ihren Wert zu steigern. „Durch die Implementierung von Glue-Aufträge zur Dateikonvertierung konnte Nimbus die Athena-Abfrageleistung von 15 bis 30 Minuten auf 20 Sekunden verbessern und gleichzeitig zu einer deutlichen Senkung der Athena-Kosten sowie zu konsistenten und vorhersehbaren Kosten mit AWS Glue führen.“ – Mark Laczynski, Senior Cloud Architect, Nimbus/Timehop.
• Amazon SageMaker ist ein vollständig verwalteter ML-Service. Mit SageMaker können Datenwissenschaftler und Entwickler schnell und einfach ML-Modelle erstellen und trainieren und sie dann direkt in einer produktionsbereiten gehosteten Umgebung bereitstellen.
  super.AI verwendet SageMaker zusammen mit anderen AWS-ML-Services, um seinen Kunden zu helfen, ihren Automatisierungsumfang zu erweitern, indem verwertbare Informationen aus unstrukturierten Daten – Bildern, Videos, Audio, Dokumenten und Text – extrahiert werden.
  In unserem E-Book Reduzierung der Gesamtkosten mit Amazon SageMaker erfahren Sie, wie führende Unternehmen Amazon SageMaker einsetzen, um ihre Effizienz zu verbessern, die Produktivität zu steigern und Kosten zu senken.

Mit diesen Tools können Sie anhand Ihrer Daten ein möglichst klares Bild von der Leistung Ihres Startups zeichnen. Wenn sie erfolgreich kombiniert werden, ermöglichen sie die Entwicklung von prädiktiven Analyselösungen, die Daten von gestern und heute nutzen, um einen Blick in Ihre mögliche Zukunft zu werfen.

Daten als neue Währung

Alle Daten haben einen Wert, und viele Startup-Investoren sind sich bewusst, dass ein Großteil des Gesamtwerts ihres Startups durch die darin enthaltenen Daten und deren Verwendung bestimmt werden kann.

Die Tatsache, dass Daten einen Wert haben, bedeutet, dass wir sie angemessen schützen müssen. Und da Daten häufig von Kunden gesammelt werden, ist es von entscheidender Bedeutung, sicherzustellen, dass wir Daten auf eine Weise verwenden, die den Datenschutz und die faire Verwendung respektiert, um sowohl das Vertrauen der Kunden zu erhalten als auch zu verhindern, dass wir gegen staatliche Vorschriften verstoßen.

Der Wert von Daten kann nur dann wirklich realisiert werden, wenn dieser Wert schon früh im Leben eines Startups verstanden wird. Daten scheinen zwar nicht der aufregendste Aspekt beim Aufbau eines Startups zu sein, können aber oft der wichtigste werden.