Los datos pueden ser el mayor activo de una startup

Los datos son el elemento crítico de las startups modernas. Ayudan a describir las dinámicas de su mercado, crear perfiles de sus clientes y registrar el historial de sus transacciones.

Los datos se presentan de muchas formas: desde los datos estructurados de las transacciones hasta los datos no estructurados de los comentarios de los clientes. Si se utilizan correctamente, los datos pueden proporcionarle todo lo que necesita saber sobre el pasado, el presente y, a veces, el futuro de su startup.

Los datos son un activo fundamental para los fundadores: cuanto más pueda recopilar, mejor podrá entender el rendimiento y el potencial futuro de su startup.

Sin embargo, aprovechar los datos al máximo requiere una planificación meticulosa desde el primer día, algo que puede pasarse por alto en la prisa por lanzar una gran idea nueva al mercado.

Crear sobre una base de datos

Muchas startups nacen de las ideas de un fundador, pero las ideas solo pueden llevar a una startup hasta cierto punto. Cuanto antes pueda empezar a recopilar datos, por ejemplo, a través de su idea en el mundo real, antes podrá empezar a comprender factores cruciales, como el número de clientes potenciales a los que puede llegar y el valor que esos clientes dan a sus productos o servicios.

Los datos son una fuente de información continua desde los primeros días de una startup. Por ejemplo, los datos de las transacciones, como los visitantes del sitio web y su comportamiento, pueden ser fundamentales para determinar la solidez de una oferta, mientras que el tiempo de permanencia en el sitio web puede proporcionar información sobre el atractivo de una idea. Existen innumerables variables que pueden abrir una ventana sobre el rendimiento y el posible futuro de una startup y, cuando se utilizan de forma eficaz, los datos de los clientes pueden ayudar a determinar el mejor camino a seguir entre las numerosas opciones a las que se enfrenta un fundador cada día.

Sin embargo, para sacar el máximo provecho de los datos es necesario contar con una base sólida de recopilación, comprensión y, lo que es más importante, análisis de datos.

De los datos al valor

Para convertir los datos en información procesable, todas las startups necesitan una estrategia de datos.

Cuantos más datos recopile una startup al principio, más datos tendrá para trabajar a lo largo del tiempo, ya que no se puede analizar lo que no se ha recopilado. Esta es una de las muchas razones por las que la nube es el lugar perfecto para crear una startup, ya que puede escalar su almacenamiento de datos según sea necesario.

Sin embargo, como muchos fundadores pronto se dan cuenta, almacenar todos los datos en la nube de la misma manera puede resultar caro rápidamente, lo que es otra razón por la que una estrategia de datos es fundamental.

Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) ofrece una gama de opciones de almacenamiento en la nube con precios que varían según la velocidad a la que necesite acceder a sus datos.

Servicios de AWS que ayudan a las startups a crear valor a partir de datos estructurados

Como se ha mencionado, los datos solo son valiosos cuando se utilizan, y ofrecemos una serie de servicios para ayudarlo a maximizar el valor de sus datos, entre los que se incluyen:

• Amazon Textract es un servicio de machine learning (ML) que extrae automáticamente texto, escritura a mano y datos de documentos escaneados y va más allá del simple reconocimiento de caracteres para identificar, comprender y extraer conocimiento de formularios y tablas
  Descubra cómo Travizory aprovecha GitOps y la IA para ayudar a los países a garantizar un viaje seguro en solo 4 semanas con la ayuda de Amazon Textract.
  El libro electrónico Automate Document Processing with Amazon Textract le mostrará cómo extraer texto sin necesidad de configuración, formación ni código personalizado.
•  Amazon Transcribe es un servicio de reconocimiento de voz automático que utiliza modelos de ML para convertir audio en texto. Puede utilizarlo como un servicio de transcripción independiente o para agregar capacidades de conversión de voz a texto a cualquier aplicación.
  Descubra cómo PromoMii (ahora Nova A.I.) utiliza Amazon Transcribe para obtener información a partir de contenido de video para sus anuncios de video con tecnología de machine learning de AWS.
• Amazon Redshift es un servicio de almacenamiento de datos rápido y completamente administrado de varios petabytes que hace que el análisis de todos los datos resulte sencillo y económico mediante la utilización de las herramientas de inteligencia empresarial actuales.
  Hubble utiliza una solución de almacenamiento de datos a través de Amazon Redshift para supervisar el desgaste de los empleados, el deterioro del conocimiento y los defectos del producto.
  Vincere Health creó una plataforma personalizada para dejar de fumar en AWS y utiliza Amazon Redshift como su almacenamiento de datos central y Amazon S3 como un lago de datos escalable para comprender mejor a los participantes y adaptar la plataforma a sus necesidades.
• Amazon Athena es un servicio de consultas interactivo que facilita el análisis de datos directamente en Amazon S3 mediante SQL estándar. Athena no tiene servidor, por lo que no es necesario configurar ni administrar una infraestructura y se paga solo por las consultas que realiza. Athena escala automáticamente (ejecuta consultas en paralelo), por lo que los resultados son rápidos, incluso con conjuntos de datos y consultas complejas.
  AWS Glue y Athena fueron fundamentales para optimizar el costo total de Nimbus y aumentar su valor. “Al implementar los trabajos de conversión de archivos con Glue, Nimbus mejoró el rendimiento de las consultas de Athena, pasando de 15 a 30 minutos a 20 segundos, al tiempo que permitió reducir considerablemente los costos de Athena y los costos de manera uniforme y predecible con AWS Glue”. — Mark Laczynski, Senior Cloud Architect en Nimbus/Timehop.
• Amazon SageMaker es un servicio de ML completamente administrado. Con él, los científicos de datos y los desarrolladores pueden crear y entrenar modelos de ML de manera rápida y sencilla y, a continuación, implementarlos directamente en un entorno alojado listo para la producción
  super.AI utiliza SageMaker, junto con otros servicios de ML de AWS, para ayudar a sus clientes a ampliar el alcance de la automatización mediante la extracción de información procesable de datos no estructurados: imágenes, videos, audio, documentos y texto.
  Nuestro libro electrónico, Reduce the Total Cost of Ownership with Amazon SageMaker le mostrará cómo las empresas líderes utilizan Amazon SageMaker para mejorar la eficiencia, impulsar la productividad y reducir los costos.

Estas herramientas le permiten dibujar la imagen más clara posible del rendimiento de su startup en función de sus datos. Cuando se combinan correctamente, permiten desarrollar soluciones de análisis predictivo que utilizan los datos de ayer y de hoy para analizar su posible futuro.

Los datos como nueva moneda

Todos los datos tienen valor y muchos inversores en startups son muy conscientes de que gran parte del valor total de su startup puede determinarse por los datos que contiene y por la forma en que estos se pueden utilizar.

El hecho de que los datos tengan valor significa que debemos protegerlos adecuadamente. Dado que los datos suelen recopilarse de los clientes, es fundamental asegurarnos de utilizarlos de forma que se respeten la privacidad y las consideraciones de uso justo, a fin de conservar la confianza de los clientes y evitar infringir las normas gubernamentales.

El valor de los datos solo se puede aprovechar realmente si ese valor se entiende desde una etapa temprana de la vida de una startup. Por lo tanto, si bien los datos pueden no parecer el aspecto más emocionante de la creación de una startup, a menudo pueden convertirse en el más importante.