Data bisa menjadi aset terbesar startup

Bagaimana konten ini?

Data adalah sumber kehidupan startup modern. Data membantu menggambarkan dinamika pasar, membuat profil pelanggan, dan mencatat riwayat transaksi Anda.

Data tersedia dalam berbagai bentuk, mulai dari data terstruktur dari transaksi, hingga data tidak terstruktur dari umpan balik pelanggan. Jika digunakan dengan benar, data dapat memberi tahu semua hal yang perlu Anda ketahui tentang masa lalu, masa kini, dan terkadang masa depan startup Anda.

Data adalah aset penting bagi para pendiri, dan makin banyak data yang dapat Anda kumpulkan, makin baik Anda dapat memahami performa startup dan potensi masa depan.

Namun, memanfaatkan data secara maksimal membutuhkan perencanaan yang matang sejak hari pertama—sesuatu bisa terlewatkan karena terburu-buru dalam membawa ide baru yang hebat ke pasar.

Membangun di atas fondasi data

Banyak startup yang lahir dari wawasan seorang pendiri, tetapi wawasan hanya dapat membawa startup sejauh ini. Makin cepat Anda dapat mulai mengumpulkan data, misalnya melalui ide Anda di dunia nyata, makin cepat pula Anda dapat mulai memahami faktor-faktor krusial, seperti jumlah pelanggan potensial yang dapat Anda jangkau, dan nilai yang diberikan oleh para pelanggan terhadap produk atau layanan Anda.

Data adalah sumber wawasan yang berkelanjutan dari hari-hari awal startup. Misalnya, data transaksi, seperti pengunjung situs web dan perilaku mereka dapat menjadi sangat penting untuk menentukan kekuatan penawaran, sementara dwell time situs web dapat memberikan wawasan tentang kekuatan sebuah ide. Banyak sekali variabel yang dapat memberikan gambaran tentang performa startup dan kemungkinan masa depannya, dan jika digunakan secara efektif, data pelanggan dapat membantu menunjukkan jalan terbaik ke masa depan melalui berbagai pilihan yang dihadapi pendiri setiap harinya.

Namun, untuk memanfaatkan data secara maksimal, Anda harus memiliki dasar yang kuat dalam mengumpulkan, memahami, dan yang paling penting, yaitu menganalisis data.

Dari data ke nilai

Untuk menerjemahkan data ke dalam wawasan yang dapat ditindaklanjuti, setiap startup membutuhkan strategi data.

Makin banyak data yang dikumpulkan startup di awal, makin banyak pula data yang harus dikerjakan seiring berjalannya waktu karena Anda tidak dapat menganalisis data yang belum Anda kumpulkan. Ini adalah salah satu dari sekian banyak alasan mengapa cloud merupakan tempat yang sempurna untuk membangun startup karena Anda dapat menskalakan penyimpanan data sesuai kebutuhan.

Namun, banyak pendiri yang langsung menyadari bahwa menyimpan semua data cloud dengan cara yang sama dapat dengan cepat menghabiskan banyak biaya, dan ini adalah alasan lain mengapa strategi data sangat penting.

Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) menyediakan berbagai opsi penyimpanan cloud dengan harga yang bervariasi berdasarkan kecepatan akses data Anda.

Layanan AWS yang membantu startup menciptakan nilai dari data terstruktur

Seperti yang telah disebutkan, data menjadi berharga hanya jika Anda menggunakannya, dan kami menawarkan sejumlah layanan untuk membantu Anda memaksimalkan nilai data Anda, termasuk:

  • Amazon Textract adalah layanan machine learning (ML) yang secara otomatis mengekstraksi teks, tulisan tangan, dan data dari dokumen yang dipindai yang melampaui pengenalan karakter sederhana untuk mengidentifikasi, memahami, dan mengekstraksi pengetahuan dari formulir dan tabel.
    Pelajari cara Travizory Memanfaatkan GitOps dan AI untuk Membantu Negara-Negara Membuka Kunci Perjalanan yang Aman Hanya dalam 4 Minggu dengan bantuan Amazon Textract.
    eBook Pemrosesan Dokumen Otomatis dengan Amazon Textract akan menunjukkan kepada Anda cara mengekstraksi teks tanpa konfigurasi, pelatihan, atau kode khusus.
  •  Amazon Transcribe adalah layanan pengenalan suara otomatis yang menggunakan model ML untuk mengonversi audio menjadi teks. Anda dapat menggunakannya sebagai layanan transkripsi mandiri atau untuk menambahkan kemampuan ucapan-ke-teks ke aplikasi apa pun.
    Lihat bagaimana PromoMii (sekarang Nova A.I.) menggunakan Amazon Transcribe untuk mendapatkan wawasan dari konten video untuk Iklan Video mereka yang Didukung oleh AWS Machine Learning.
  • Amazon Redshift adalah layanan gudang data berskala petabita yang cepat dan terkelola penuh yang memudahkan dan menghemat biaya dalam menganalisis semua data Anda menggunakan alat-alat kecerdasan bisnis Anda yang sudah ada secara efektif.
    Hubble menggunakan solusi pergudangan data melalui Amazon Redshift untuk memantau karyawan yang kelelahan, penurunan pengetahuan, dan cacat produk.
    Vincere Health membangun platform untuk menghentikan kebiasaan merokok yang dipersonalisasi di AWS dan menggunakan Amazon Redshift sebagai gudang data pusat mereka dan Amazon S3 sebagai danau data yang dapat diskalakan untuk memahami peserta dengan lebih baik dan menyesuaikan platform untuk kebutuhan mereka.
  • Amazon Athena adalah layanan kueri interaktif yang memudahkan analisis data secara langsung di Amazon S3 menggunakan SQL standar. Athena bersifat nirserver, jadi tidak ada infrastruktur untuk diatur atau dikelola, dan Anda hanya membayar untuk kueri yang Anda jalankan. Athena menskalakan secara otomatis, yang menjalankan kueri secara paralel sehingga hasilnya cepat, bahkan dengan set data besar dan kueri yang kompleks.
    AWS Glue dan Athena berperan penting dalam mengoptimalkan biaya keseluruhan Nimbus dan meningkatkan nilainya. Dengan mengimplementasikan tugas Glue konversi file, Nimbus melihat peningkatan performa kueri Athena dari 15 hingga 30 menit menjadi 20 detik, sembari memberikan pengurangan biaya Athena yang signifikan serta biaya yang konsisten dan dapat diprediksi dengan AWS Glue.” – Mark Laczynski, Senior Cloud Architect, Nimbus/Timehop.
  • Amazon SageMaker adalah layanan ML terkelola penuh. Dengan SageMaker, ilmuwan data dan developer dapat dengan cepat dan mudah membangun dan melatih model ML, lalu melakukan deployment pada model tersebut secara langsung ke dalam lingkungan yang di-hosting yang siap produksi
    super.AI menggunakan SageMaker, bersama dengan layanan AWS ML lainnya, untuk membantu pelanggan mereka memperluas cakupan otomatisasi dengan mengekstraksi informasi yang dapat ditindaklanjuti dari data yang tidak terstruktur, seperti gambar, video, audio, dokumen, dan teks.
    eBook kami, yang berjudul Kurangi Jumlah Total Kepemilikan dengan Amazon SageMaker akan menunjukkan kepada Anda cara perusahaan terkemuka menggunakan Amazon SageMaker untuk meningkatkan efisiensi, menambah produktivitas, dan menurunkan biaya.

Alat-alat ini membantu Anda untuk membuat gambaran yang paling jelas mengenai performa startup Anda berdasarkan data Anda. Jika digabungkan dengan baik, alat ini dapat digunakan untuk mengembangkan solusi analitik prediktif yang menggunakan data kemarin dan hari ini untuk memperkirakan kemungkinan masa depan startup Anda.

Data sebagai mata uang baru

Semua data memiliki nilai, dan banyak investor startup sangat menyadari bahwa sebagian besar nilai keseluruhan startup mereka dapat ditentukan oleh data yang dimilikinya dan cara data tersebut dapat digunakan.

Fakta bahwa data memiliki nilai berarti kita harus melindunginya dengan tepat. Dan mengingat bahwa data sering kali dikumpulkan dari pelanggan, kita harus memastikan data tersebut digunakan dengan cara yang menghormati privasi dan pertimbangan penggunaan yang wajar, untuk mempertahankan kepercayaan pelanggan, serta menghindari pelanggaran peraturan pemerintah.

Nilai data hanya bisa benar-benar disadari jika nilai tersebut dipahami di awal kehidupan startup. Jadi, meski data mungkin bukan aspek yang paling menarik dalam membangun sebuah startup, tetapi data sering kali menjadi yang paling penting.

Bagaimana konten ini?