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Біографічна довідка
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El arte del capitalismo de riesgo (VC) está siendo transformado por la investigación científica del análisis de datos. Muchos capitalistas de nueva creación utilizan la toma de decisiones basada en datos para ayudar en sus inversiones financieras y de abastecimiento de clientes potenciales. La capacidad de evaluar grandes volúmenes de datos puede ayudar a los capitalistas de riesgo a responder tres preguntas importantes: dónde están las mejores empresas y emprendedores, si invertir o no. Si bien el impulso de buscar fantásticas posibilidades de inversión generalmente se desarrolla con años en el campo, Las empresas de capital y los socios pueden mejorar su proceso de búsqueda utilizando datos para examinar una variedad de ecosistemas. Según un informe de VC basado en datos, se pronostica que para el próximo año, el 75% de todos los factores de negociación de VC a considerar seguramente utilizarán datos, análisis e inteligencia artificial para educar las decisiones de inversión financiera. La disponibilidad de datos, cuando se incorpora con La combinación de análisis, diseños de aprendizaje automático y dispositivos de inteligencia artificial financiera está ayudando a los capitalistas de riesgo a ser mucho más eficientes. Con acceso a datos y análisis de calidad, los inversores pueden evaluar más empresas de tecnología en ubicaciones más globales, reducir la pérdida de precios y opciones de inversión rápidas y flujo de transacciones. Las campañas basadas en datos también están ayudando a las empresas de capital de riesgo a minimizar la predisposición sexual y mejorar, decisiones de inversión más justas. Si necesita información sobre Venture capital visite nuestro sitio web. Si bien no hay mucha visibilidad sobre las inversiones iniciales, anticipar estrategias de modelado puede ayudar a los financieros a verificar sus instintos viscerales contra los hechos. El modelo de anticipación evalúa varios factores que anticipan la probabilidad de éxito de una nueva empresa. Esto funciona de manera similar a un puntaje de crédito que se determina asignando marcas a una selección de atributos o factores en la fórmula. Algunos ejemplos de entendimientos que ayudan a identificar si una empresa tiene posibilidades de prosperar son los siguientes. Requisitos de historial educativo, historial laboral y experiencia empresarial, especialmente si el equipo de seguimiento tiene experiencia relevante en el campo. Los datos revelan que una startup con dos propietarios de diferentes universidades tiene dos veces más probabilidades de éxito que aquellas con propietarios de exactamente la misma universidad. Probablemente la fuente de información más importante, especialmente para las empresas B2C, es la huella electrónica de una empresa. Determinando la clave palabras que revelan creencias favorables o adversas, es factible clasificar cuantitativamente la creencia pública de cada empresa. Los capitalistas de riesgo pueden entonces emitir señales si hay algún tipo de eventos que "cambien el sentimiento". La analítica en realidad ha hecho posible que los capitalistas de riesgo analicen los recursos económicos típicos y encuentren entendimientos profundos dentro de los registros del banco de reserva y las declaraciones de ganancias comerciales para mejorar la diligencia debida. y obtenga una comprensión clara de la evaluación, la colocación en el mercado y el potencial de desarrollo de una startup. Todas estas métricas muestran el factor principal a considerar: el retorno de la inversión. Cuanto mayor sea el número en la ecuación del ROI, más efectivo producirá un VC por cada dólar gastado. En última instancia, es esencial desarrollar métricas cruciales específicas de la industria. En Phocas, trabajamos con empresas para establecer métricas específicas de la industria además de KPI para sus necesidades únicas. No necesitará un científico de datos ni grupos de datos para medir estas métricas, ya que todas las personas pueden utilizar el software internamente.
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