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¿Cuándo deben invertir las startups en sus datos?

¿Cuándo deben invertir las startups en sus datos?



PorTeffany English

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3 Abril 2019

Las nuevas empresas a menudo no cuentan con los recursos financieros para invertir en tecnología sin un retorno directo, Esto incluye. la inversión en análisis de datos, que generalmente es rentable a futuro. Sin embargo, la mayoría de los empresarios son conscientes de que el análisis de datos es una parte esencial de un negocio en crecimiento.

El tiempo es la clave. Después de todo, las nuevas empresas necesitan usar sus recursos financieros de la manera más eficiente. Por lo tanto, este artículo responde a la incógnita de ¿cuándo vale la pena que los nuevos negocios inviertan en el análisis de datos ?.

Datos y análisis como herramienta de las empresas modernas

Con la entrada de nuestro blog Análisis de datos para compañías pequeñas proporcionamos a los empresarios interesados un curso rápido sobre la utilidad del análisis de datos. El artículo explica como el análisis de datos es una parte importante de las decisiones comerciales inteligentes.

Debemos tener en cuenta que distintas empresas tienen requisitos diferentes. Por lo tanto, el análisis de datos no puede describirse como el camino universal hacia el éxito del desarrollo empresarial. Mas que nada, ayuda a las empresas comprometidas a obtener una visión general de sus prácticas comerciales y de la conducta de sus clientes.


Tableau data analysis based on Salesforce

¿Cuándo los startups deben invertir en el análisis de datos?

Mientras que la mayoría de las compañías Fortune 500 utilizan el análisis de grandes datos, la situación es diferente para las empresas nuevas. Estas a menudo se enfrentan a problemas de accesibilidad, incluso con análisis de datos simples. Los costos hacen que sea casi imposible empezar con Tableau o Microsoft PowerBI si no se cuenta con suficientes recursos financieros. Por esto, para las empresas, el análisis en profundidad de los datos sólo es posible si el conocimiento que se obtiene aporta un valor significativamente mayor a los costes.

Para utilizar el análisis de datos de forma eficiente, las startups deben cumplir tres requisitos:

1) La Fundaciòn - Los Datos

Nada funciona sin datos. Para las nuevas empresas, el análisis de datos no se trata de grandes datos o inteligencia artificial, sino de las herramientas que impulsan el negocio.

2) El potencial de mejora del modelo de negocio

Una pastelería ciertamente tendrá dificultades para optimizar su propio negocio sólo con la ayuda del análisis de datos. Los factores más importantes para el análisis de datos son una base de clientes existente y un modelo de negocio escalable. Si no se cumplen estos dos requisitos, un proyecto de datos está fuera de discusión.

3) Implementación de los conocimientos adquiridos


¿Pueden las perspectivas del análisis de datos influir un negocio? Este aspecto es particularmente relevante para asegurar que el análisis es valiosos para las nuevas empresas.

Esto no significa que las empresas en fase inicial deban evitar en general invertir en datos y análisis. Más bien, se trata de evaluar si los conocimientos adquiridos pueden marcar una diferencia. En el caso de las compañías nuevas con una base de clientes pequeña, los datos pueden proporcionar información valiosa sobre los procesos empresariales importantes. El requisito previo es que se disponga de datos suficientes sobre la base de clientes y que ésta pueda encontrar su merecida influencia.

El Análisis de datos en diferentes etapas de un Negocio Nuevo

Los Startups se clasifican básicamente en tres etapas diferentes. Etapa Temprana, Serie A y Etapa de Crecimiento, donde las Etapas Tempranas usualmente tienen el menor capital disponible para inversiones. Las nuevas empresas de la Serie A acaban de recibir su primer financiamiento importante y están buscando oportunidades de inversión lucrativas. Las start-ups en fase de crecimiento tienen más capital a través de varias rondas de financiación y generalmente están más dispuestas a invertir que las start-ups de la serie A. (Más).


Etapas Tempranas de un Negocio

Al inicio de su viaje, los negocios nuevos generalmente no cuentan con los recursos necesarios para iniciar proyectos de datos. Prepararse para un análisis de datos a futuro es la clave del éxito. Si en las fases iniciales del proyecto se colecta los datos acerca del comportamiento de los clientes el análisis de estos será menos complicado en etapas posteriores. Sin embargo, hay excepciones. Por ejemplo, en los modelos de negocio con uso intensivo de datos, los análisis de datos son generalmente valiosos, independientemente del tamaño del negocio.

Como ya se ha mencionado anteriormente, para la puesta en marcha en las primeras etapas es crucial sopesar la relación entre los costes y los beneficios de los proyectos de análisis de datos. Se recomienda a todas las empresas la preparación en el sentido de una estructura de datos actualizada y el registro continuo de los datos de la empresa.


Startups serie A

Las nuevas empresas con una inversión de “serie A” suelen tener capital suficiente para implementar modelos de análisis de datos. El que esto ya tenga sentido depende en gran medida del caso individuales - i.e. el el tamaño de la base de los clientes, la expansión del modelo de negocio etc... Sin embargo, la mayoría de los startups de la serie A se benefician del uso de herramientas de la Inteligencia de Negocio, como Tableau, si hay suficiente data disponible.

En la práctica, esto significa que los fundadores y funcionarios de dichas nuevas empresas deben centrarse en el análisis de los datos relacionados con la empresa. Esto ahorra capital y garantiza que se obtengan conocimientos empresariales. Puede encontrar un ejemplo de un análisis en profundidad de varias herramientas de SEO aquí: SEO-Analysis with Tableau.


Startups en fase de crecimiento

Las compañías en su fase de crecimiento deberían tener suficiente capital para establecer el análisis de datos como un elemento central de su cultura empresarial. El objetivo principal es obtener una visión general del proceso empresarial, la eficacia de estos procesos individuales y las herramientas utilizadas. Un buen ejemplo es el Startup Alemán N26, que tiene procesos de análisis de datos excelentemente integrados. Un vistazo a N26 data team explica que el departamento de datos trabaja en estrecha colaboración con el servicio de atención al cliente de la empresa, lo que a menudo es una debilidad de una empresa de rápido crecimiento.

N26 entiende que el análisis inteligente de datos puede ahorrar recursos. Por lo tanto, el departamento de datos se centra claramente en la debilidad de la puesta en marcha, que se ve aliviada por la "interceptación" de solicitudes de soporte innecesarias.


El primer paso hacia la Inteligencia de Negocios

No es fácil empezar con el Análisis de Datos. Datapony ayuda a las compañías a tener una vista general mas clara de sus propios datos. Ya sea en la fase inicial, en la serie A, en la fase de crecimiento o en empresas ya existentes, los servicios de datos de Datapony le ofrece a su empresa una introducción sencilla al análisis de datos.

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