Os dados podem ser o maior ativo da startup

Os dados são a força vital das startups modernas. Eles ajudam a descrever a dinâmica do mercado, a criar perfis dos clientes e a registrar o histórico das transações.

Os dados vêm em várias formas, desde dados estruturados de transações até dados não estruturados de feedback de clientes. Quando usados corretamente, os dados podem dizer tudo o que você precisa saber sobre o passado, o presente e, às vezes, o futuro de sua startup.

Os dados são um ativo essencial para os fundadores, e quanto mais você conseguir coletar, mais poderá entender a performance e o potencial futuro de sua startup.

Mas tirar o máximo proveito dos dados exige um planejamento atencioso, desde o Dia 1, algo que pode ser ignorado na pressa de colocar uma ótima ideia nova no mercado.

Desenvolver sobre uma base de dados

Muitas startups nascem dos insights de um fundador, mas os insights só podem levar uma startup até certo ponto. Quanto mais cedo você começar a coletar dados, como por meio de sua ideia no mundo real, mais cedo começará a entender fatores cruciais, como o número de clientes em potencial que você pode alcançar e o valor que esses clientes atribuem a seus produtos ou serviços.

Os dados são uma fonte de insights contínuos desde os primeiros dias da startup. Por exemplo, dados de transações, como visitantes do site e seu comportamento, podem ser essenciais para determinar a força de uma oferta, enquanto o tempo de permanência no site pode fornecer informações sobre a consistência da ideia. Existem inúmeras variáveis que podem fornecer uma janela sobre a performance e o possível futuro de uma startup e, quando usados de forma eficaz, os dados do cliente podem ajudar a apontar o melhor caminho por meio das muitas escolhas que o fundador enfrenta todos os dias.

Porém, tirar o máximo proveito dos dados exige ter uma base sólida na coleta, na compreensão e, o mais importante, na análise dos dados.

Dos dados ao valor

Para traduzir dados em insights acionáveis, toda startup precisa de uma estratégia de dados.

Quanto mais dados a startup coletar no início, mais dados ela terá para trabalhar ao longo do tempo, porque não é possível analisar o que não foi coletado. Esse é um dos muitos motivos que torna a nuvem o lugar perfeito para criar uma startup, pois você pode escalar seu armazenamento de dados, conforme necessário.

No entanto, como muitos fundadores logo percebem, armazenar todos os dados na nuvem da mesma forma pode se tornar caro rapidamente, que é outro motivo que torna a estratégia de dados essencial.

O Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) fornece uma variedade de opções de armazenamento em nuvem com preços que variam conforme a velocidade com que você precisa acessar seus dados.

Serviços da AWS que ajudam startups a criar valor com dados estruturados

Conforme mencionado, os dados só têm valor quando você os usa, e oferecemos vários serviços para ajudar você a maximizar o valor de seus dados, como:

• O Amazon Textract é um serviço de machine learning (ML) que extrai automaticamente texto, manuscritos e dados de documentos digitalizados, indo além do simples reconhecimento de caracteres para identificar, entender e extrair conhecimento de formulários e tabelas.
  Saiba como a  Travizory utiliza GitOps e IA para ajudar países a obter viagens seguras em apenas quatro semanas com a ajuda do Amazon Textract.
  O e-Book Automate Document Processing with Amazon Textract mostrará como extrair texto sem configuração, treinamento ou código personalizado.
•  OAmazon Transcribe é um serviço automático de reconhecimento de fala que usa modelos de ML para converter áudio em texto. Você pode usá-lo como um serviço de transcrição independente ou para adicionar recursos de conversão de fala em texto a qualquer aplicação.
  Confira como a PromoMii (agora  Nova A.I.) usa o Amazon Transcribe para obter insights do conteúdo de vídeo para seus anúncios em vídeo baseados no AWS Machine Learning.
• O Amazon Redshift é um serviço de data warehouse rápido, totalmente gerenciado e em escala de petabytes, que torna mais simples e econômica a análise eficiente de todos os seus dados usando as ferramentas de business intelligence de que você dispõe.
  A Hubble usa uma solução de armazenamento de dados por meio do Amazon Redshift para monitorar o esgotamento profissional dos funcionários, a deterioração do conhecimento e defeitos dos produtos.
  A Vincere Health criou uma plataforma personalizada para quem deseja parar de fumar na AWS e usa o Amazon Redshift como data warehouse central e o Amazon S3 como data lake escalável para entender melhor os participantes e adaptar a plataforma às necessidades dele.
• O Amazon Athena é um serviço de consulta interativo que facilita a análise de dados diretamente no Amazon S3 usando SQL padrão. O Athena tem tecnologia sem servidor, portanto, não há infraestrutura para configurar ou gerenciar, e você paga somente pelas consultas executadas. O Athena escala automaticamente, executando consultas em paralelo para que os resultados sejam rápidos, mesmo com grandes conjuntos de dados e consultas complexas.
  O AWS Glue e o Athena foram fundamentais para otimizar o custo geral da Nimbus e expandir seu valor. “Ao implementar trabalhos de conversão de arquivos do Glue, a Nimbus reduziu as consultas do Athena de 15 a 30 minutos para 20 segundos, ao mesmo tempo em que proporcionou uma redução significativa nos custos do Athena e nos custos consistentes e previsíveis com o AWS Glue”, diz Mark Laczynski, arquiteto sênior de nuvem da Nimbus/Timehop.
• O Amazon SageMaker é um serviço de ML totalmente gerenciado. Com o SageMaker, cientistas de dados e desenvolvedores podem criar e treinar modelos de machine learning com rapidez e facilidade, além de implantá-los diretamente em um ambiente hospedado pronto para produção
  A super.AI usa o SageMaker, junto com outros serviços de ML da AWS, para ajudar clientes a expandir seu escopo de automação extraindo informações acionáveis de dados não estruturados: imagens, vídeos, áudio, documentos e texto.
  Nosso e-Book Reduce the Total Cost of Ownership with Amazon SageMaker mostrará como as principais empresas usam o Amazon SageMaker para melhorar a eficiência, aumentar a produtividade e reduzir os custos.

Com essas ferramentas, você pode ter a imagem mais clara possível da performance de sua startup com base em seus dados. Quando combinados com sucesso, eles viabilizam o desenvolvimento de soluções de análise preditiva que usam os dados de ontem e de hoje para visualizar seu possível futuro.

Dados como a nova moeda

Todos os dados têm valor, e muitos investidores de startups estão perfeitamente cientes de que grande parte do valor geral de sua startup pode ser determinado pelos dados que ela contém e pela forma como esses dados podem ser usados.

O fato de os dados terem valor significa que devemos protegê-los de maneira adequada. E como os dados geralmente são coletados dos clientes, é fundamental garantir que sua utilização respeite a privacidade e as considerações de uso justo, tanto para manter a confiança dos clientes como para evitar infringir as regulamentações governamentais.

O valor dos dados só poderá ser realmente percebido se esse valor for compreendido no início da vida da startup. Portanto, embora os dados possam não parecer o aspecto mais interessante da criação de uma startup, muitas vezes podem se tornar o mais importante.