Les données peuvent être le plus grand atout d'une startup

Les données sont l'élément vital des startups modernes. Elles permettent de décrire la dynamique de votre marché, de créer des profils de vos clients et d'enregistrer l'historique de vos transactions.

Les données prennent de nombreuses formes, des données structurées des transactions aux données non structurées des commentaires des clients. Lorsqu'elles sont utilisées correctement, les données peuvent vous renseigner sur tout ce que vous devez savoir sur le passé, le présent et, parfois, l'avenir de votre startup.

Les données sont un atout essentiel pour les fondateurs, et plus vous pouvez en recueillir, mieux vous pourrez comprendre les performances et le potentiel futur de votre startup.

Mais tirer le meilleur parti des données nécessite une planification minutieuse, dès le premier jour, un aspect qui peut être négligé au moment de lancer une nouvelle idée géniale sur le marché.

S'appuyer sur une base de données

De nombreuses startups sont nées des idées d'un fondateur, mais les connaissances ne peuvent mener à bien une startup que dans une certaine mesure. Plus tôt vous pourrez commencer à collecter des données, par exemple par le biais de votre idée dans le monde réel, plus vite vous pourrez commencer à comprendre les facteurs cruciaux tels que le nombre de clients potentiels que vous pouvez atteindre et la valeur que ces clients accordent à vos produits ou services.

Les données constituent une source d'informations continues depuis les débuts d'une startup. Par exemple, les données relatives aux transactions, telles que les visiteurs du site Web et leur comportement, peuvent être essentielles pour déterminer la force d'une offre, tandis que le temps passé sur le site Web peut donner un aperçu du caractère tenace d'une idée. D'innombrables variables peuvent donner un aperçu des performances d'une startup et de son avenir potentiel, et lorsqu'elles sont utilisées efficacement, les données clients peuvent aider à déterminer la meilleure voie à suivre parmi les nombreux choix auxquels un fondateur est confronté chaque jour.

Mais pour tirer le meilleur parti des données, il faut disposer d'une base solide en matière de collecte, de compréhension et, surtout, d'analyse des données.

Des données à la valeur

Pour transformer les données en informations exploitables, chaque startup a besoin d'une stratégie en matière de données.

Plus une startup recueille de données au début, plus elle a de données avec lesquelles travailler au fil du temps, car vous ne pouvez pas analyser ce que vous n'avez pas collecté. C'est l'une des nombreuses raisons pour lesquelles le cloud est l'endroit idéal pour créer une startup, dans la mesure où vous pouvez mettre votre stockage de données à l'échelle selon vos besoins.

Cependant, comme de nombreux fondateurs s'en rendent vite compte, le stockage de toutes les données dans le cloud de la même manière peut rapidement devenir coûteux, ce qui constitue une autre raison pour laquelle une stratégie de données est essentielle.

Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) propose une gamme d'options de stockage dans le cloud dont le prix varie en fonction de la vitesse à laquelle vous devez accéder à vos données.

Services AWS destinés à aider les startups à tirer parti des données structurées

Comme indiqué, les données n'ont de valeur que si vous les utilisez, et nous proposons un certain nombre de services pour vous aider à maximiser la valeur de vos données, notamment :

• Amazon Textract est un service de machine learning (ML) qui extrait automatiquement du texte et des données de l'écriture manuscrite et des documents numérisés. Il va au-delà de la simple reconnaissance des caractères pour identifier, comprendre et extraire des informations à partir de formulaires et de tableaux.
  Découvrez dans le billet de blog Travizory Leverages GitOps and AI to Help Countries Unlock Safe Travel in Just 4 Weeks  comment Travizory y est parvenu avec l'aide d'Amazon Textract.
  L'eBook Automatiser le traitement des documents avec Amazon Textract (langue française non garantie) vous montrera comment extraire du texte sans configuration, formation ou code personnalisé.
•  Amazon Transcribe est un service de reconnaissance vocale automatique qui utilise des modèles ML pour convertir le son en texte. Vous pouvez l'utiliser comme service de transcription autonome ou pour ajouter des fonctionnalités de synthèse vocale à n'importe quelle application.
  Découvrez comment PromoMii (désormais Nova A.I.) utilise Amazon Transcribe pour obtenir des informations à partir du contenu vidéo pour ses publicités vidéo optimisées par AWS Machine Learning.
• Amazon Redshift est un service d'entrepôt de données d'une capacité de l'ordre du pétaoctet, rapide et entièrement géré, qui vous permet d'analyser efficacement toutes vos données à l'aide de vos outils d'informatique décisionnelle existants, de manière simple et rentable.
  Hubble utilise une solution d'entreposage de données via Amazon Redshift pour surveiller l'épuisement professionnel des employés, le déclin des connaissances et les défauts des produits.
  Vincere Health a créé une plateforme personnalisée pour arrêter de fumer sur AWS et utilise Amazon Redshift comme entrepôt de données central et Amazon S3 comme lac de données évolutif pour mieux comprendre les participants et adapter la plateforme à leurs besoins.
• Amazon Athena est un service de requête interactif qui facilite l'analyse des données directement dans Amazon S3 à l'aide du SQL standard. Athena fonctionne sans serveur, il n'y a donc aucune infrastructure à configurer ou à gérer, et vous ne payez que pour les requêtes que vous exécutez. Athena se met automatiquement à l'échelle, en exécutant des requêtes en parallèle, afin d'obtenir des résultats rapides, même avec des jeux de données volumineux et des requêtes complexes.
  AWS Glue et Athena ont joué un rôle déterminant dans l'optimisation du coût global de Nimbus et dans l'augmentation de sa valeur. « En mettant en œuvre des tâches Glue de conversion de fichiers, Nimbus a constaté une amélioration des performances des requêtes Athena, dont le temps d'exécution qui était de 15 à 30 minutes est passé à 20 secondes, tout en offrant une réduction significative des coûts Athena et des coûts cohérents et prévisibles avec AWS Glue. » – Mark Laczynski, Senior Cloud Architect, Nimbus/Timehop.
• Amazon SageMaker est un service de ML entièrement géré. Avec Amazon SageMaker, les scientifiques des données et les développeurs peuvent créer rapidement et facilement des modèles de ML, puis les déployer directement dans un environnement hébergé prêt à s'exécuter en mode production.
  super.AI utilise SageMaker, ainsi que d'autres services AWS ML, pour aider ses clients à étendre leur champ d'automatisation en extrayant des informations exploitables à partir de données non structurées (images, vidéos, audio, documents et texte).
  Notre eBook, Réduisez le coût total de possession avec Amazon SageMaker (langue française non garantie), vous montrera comment les grandes entreprises utilisent Amazon SageMaker pour améliorer leur efficacité, augmenter leur productivité et réduire leurs coûts.

Ces outils vous permettent de brosser un tableau aussi clair que possible des performances de votre startup en fonction de vos données. Lorsqu'ils sont combinés avec succès, ils permettent de développer des solutions d'analyse prédictive qui utilisent les données d'hier et d'aujourd'hui pour envisager votre avenir.

Les données comme nouvelle monnaie

Toutes les données ont de la valeur, et de nombreux investisseurs en startups sont parfaitement conscients qu'une grande partie de la valeur globale de leur startup peut être déterminée par les données qu'elle détient et par la manière dont ces données peuvent être utilisées.

Le fait que les données aient une valeur signifie que nous devons les protéger de manière appropriée. Et comme les données sont souvent collectées auprès des clients, il est essentiel de s'assurer que nous utilisons les données dans le respect de la vie privée et des considérations d'utilisation équitable, à la fois pour conserver la confiance des clients et pour éviter de tomber sous le coup de la réglementation gouvernementale.

La valeur des données ne peut être réellement prise en compte que si elle est comprise dès le début de la vie d'une startup. Ainsi, même si les données ne semblent pas être l'aspect le plus passionnant de la création d'une startup, elles peuvent souvent devenir le plus important.