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I dati possono essere la risorsa più importante di una startup
I dati sono l'essenza delle startup moderne. Aiutano a descrivere le dinamiche del mercato, a creare profili dei clienti e a registrare la cronologia delle transazioni.
I dati si presentano in molte forme, dai dati transazionali strutturati ai dati non strutturati dei feedback dei clienti. Se utilizzati correttamente, possono dirti tutto quello che devi sapere sul passato, sul presente e a volte sul futuro della tua startup.
I dati sono una risorsa fondamentale per i fondatori e più riesci a raccoglierne, meglio puoi comprendere le prestazioni e il potenziale futuro della tua startup.
Ma trarre il massimo dai dati richiede fin dal primo giorno un'attenta pianificazione, attività che spesso, nella fretta di lanciare una nuova grande idea sul mercato, viene trascurata.
Partire con una base di dati
Molte startup nascono dalle intuizioni di un fondatore, ma le intuizioni a un certo punto non bastano più. Prima si inizia a raccogliere dati, ad esempio attraverso la propria idea nel mondo reale, prima si può iniziare a comprendere fattori cruciali come il numero di potenziali clienti raggiungibili e il valore che tali clienti attribuiscono ai propri prodotti o servizi.
I dati sono una fonte di informazioni continua fin dai primi giorni di vita di una startup. Ad esempio, i dati transazionali, come i visitatori del sito Web e il loro comportamento, possono essere fondamentali per determinare la forza di un'offerta, mentre il tempo di permanenza sul sito Web può fornire informazioni sulla validità di un'idea. Esistono innumerevoli variabili che possono fornire una panoramica sulle prestazioni e sul possibile futuro di una startup e, se utilizzati in modo efficace, i dati dei clienti possono indicare la strada migliore da seguire tra le numerose scelte che un fondatore deve fare ogni giorno.
Ma per trarre il massimo dai dati è necessario disporre di solide basi per raccoglierli, comprenderli e, soprattutto, analizzarli.
Dai dati al valore
Per tradurre i dati in informazioni fruibili, ogni startup ha bisogno di una strategia basata sui dati.
Più dati raccoglie una startup all'inizio, più ne deve utilizzare nel tempo, perché non puoi analizzare ciò che non hai raccolto. Questo è uno dei tanti motivi per cui il cloud è il luogo perfetto per creare una startup, perché permette di dimensionare l'archiviazione di dati in base alle esigenze.
Tuttavia, e molti fondatori se ne rendono presto conto, archiviare tutti i dati del cloud nello stesso modo può diventare rapidamente costoso, il che è un altro motivo per cui una strategia dei dati è fondamentale.
Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) offre una gamma di opzioni di archiviazione nel cloud con prezzi che variano a seconda della velocità con cui è necessario accedere ai dati.
Servizi AWS che aiutano le startup a creare valore dai dati strutturati
Come accennato, i dati hanno valore solo quando vengono utilizzati; per questo, noi offriamo una serie di servizi per aiutarti a massimizzare il valore dei tuoi dati, ad esempio:
- Amazon Textract è un servizio basato sul machine learning (ML) che estrae automaticamente testo, scrittura a mano e dati dai documenti scansionati andando oltre il semplice riconoscimento dei caratteri per identificare, capire ed estrarre le informazioni da moduli e tabelle
Scopri come Travizory sfrutta GitOps e l'IA per aiutare i Paesi a sbloccare viaggi sicuri in sole 4 settimane con l'aiuto di Amazon Textract.
L'eBook Automate Document Processing with Amazon Textract ti mostrerà come estrarre testo senza configurazione, formazione o codice personalizzato. - Amazon Transcribe è un servizio di riconoscimento vocale automatico che utilizza modelli di ML per convertire l'audio in testo. Puoi utilizzarlo come servizio di trascrizione singolo o per aggiungere funzionalità da voce a testo a qualsiasi altra applicazione.
Scopri come PromoMii (ora Nova A.I.) utilizza Amazon Transcribe per ottenere informazioni dai contenuti video per i suoi annunci video basati su AWS Machine Learning. - Amazon Redshift è una soluzione di data warehousing agile, completamente gestita e scalabile a livello di petabyte in grado analizzare i dati in modo semplice e conveniente senza rivoluzionare gli strumenti di business intelligence già in uso.
Hubble utilizza una soluzione di data warehousing tramite Amazon Redshift per monitorare il burnout dei dipendenti, il livello di conoscenze e i difetti dei prodotti.
Vincere Health ha creato una piattaforma personalizzata per smettere di fumare su AWS e utilizza Amazon Redshift come data warehouse centrale e Amazon S3 come data lake scalabile per comprendere meglio i partecipanti e adattare la piattaforma alle loro esigenze. - Amazon Athena è un servizio di query interattivo che semplifica l'analisi dei dati direttamente in Amazon S3 utilizzando SQL standard. Athena è serverless, quindi non richiede alcuna infrastruttura da configurare o da gestire, e richiede un costo solo per le query eseguite. Athena si dimensiona automaticamente, eseguendo le query in parallelo, in modo che i risultati siano rapidi, anche con set di dati di grandi dimensioni e query complesse.
AWS Glue e Athena sono stati fondamentali per ottimizzare il costo complessivo di Nimbus e aumentarne il valore. "Implementando i lavori di conversione dei file di Glue, Nimbus ha migliorato le prestazioni delle query di Athena da 15 o 30 minuti a 20 secondi, riducendo significativamente i costi di Athena e rendendoli coerenti e prevedibili con AWS Glue". – Mark Laczynski, Senior Cloud Architect, Nimbus/Timehop. - Amazon SageMaker è un servizio di ML completamente gestito con cui i data scientist e gli sviluppatori possono creare e addestrare rapidamente e facilmente modelli di ML e quindi distribuirli in un ambiente in hosting pronto per la produzione.
super.AI utilizza SageMaker, insieme ad altri servizi di ML di AWS, per aiutare i clienti a espandere il proprio ambito di automazione estraendo informazioni utilizzabili da dati non strutturati, come immagini, video, audio, documenti e testo.
Il nostro eBook Reduce the Total Cost of Ownership with Amazon SageMaker mostrerà come le aziende leader utilizzano Amazon SageMaker per migliorare l'efficienza, aumentare la produttività e ridurre i costi.
Questi strumenti ti consentono di tracciare il quadro più chiaro possibile delle prestazioni della startup sulla base dei tuoi dati. Se combinati con successo, consentono di sviluppare soluzioni di analisi predittiva che utilizzano i dati di ieri e di oggi per esaminare il possibile futuro.
I dati come nuova valuta
Tutti i dati hanno un valore e molti investitori in startup sono ben consapevoli che gran parte del valore della loro startup può essere determinato dai dati che possiede e dal modo in cui può utilizzarli.
Il fatto che i dati abbiano valore significa che dobbiamo proteggerli adeguatamente. E siccome i dati vengono spesso raccolti dai clienti, è fondamentale assicurarci di utilizzarli rispettando la privacy e le leggi in materia, sia per mantenere la fiducia dei clienti sia per non violare le normative.
Il valore dei dati può essere veramente ottenuto solo se compreso fin all'inizio della vita della startup. Quindi, anche potrebbero non sembrare l'aspetto più interessante della creazione di una startup, spesso i dati diventano la cosa più importante.
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