User talk:Kimberleechacon
El arte del capitalismo de riesgo (VC) está siendo transformado por la ciencia del análisis de datos. Varios inversores de startups en etapa inicial utilizan la toma de decisiones basada en datos para liderar sus inversiones y adquisiciones de clientes potenciales. La capacidad de examinar grandes volúmenes de big data puede ayudar a los inversores a responder a tres preguntas vitales: dónde están las mejores empresas y emprendedores, si invertir o no. Si bien el impulso de buscar maravillosas oportunidades de inversión generalmente se desarrolla a lo largo de años en el campo, el capital de riesgo Las empresas y los socios pueden mejorar su proceso de búsqueda utilizando datos para evaluar una variedad de ecosistemas. Según un registro de VC basado en datos, se predice que para el próximo año, el 75% de todos los factores de negociación de VC a considerar utilizarán datos, análisis y sistemas expertos para informar las decisiones de inversión. Programación de datos, cuando se integra con análisis consolidados, máquina Los diseños de aprendizaje y las herramientas de inteligencia artificial financiera están ayudando a los capitalistas de riesgo a ser más eficientes. Con acceso a datos y análisis de alta calidad, los inversores pueden analizar más empresas de tecnología en ubicaciones más globales, reducir la pérdida de precios y acelerar las decisiones de inversión financiera y el flujo de transacciones. Las iniciativas basadas en datos también están ayudando a las empresas de capital de riesgo a reducir la predisposición sexual y hacer decisiones de inversión mejores y más justas. Si desea obtener información sobre Venture capital data visite nuestro sitio web. Si bien no hay mucha exposición directa a las inversiones iniciales, las estrategias de modelado predictivo pueden ayudar a los financieros a inspeccionar sus instintos contra las realidades. El modelado predictivo evalúa múltiples aspectos que anticipan la probabilidad de éxito de una startup. Esto funciona de la misma manera que se calcula una calificación crediticia asignando marcas a una variedad de atributos o factores en la fórmula. Algunos ejemplos de entendimientos que ayudan a establecer si una empresa tiene probabilidades de prosperar son los siguientes. Estándares para el historial educativo, el historial laboral y la experiencia empresarial, particularmente si el grupo de monitoreo tiene experiencia pertinente en el campo. Los datos revelan que una nueva empresa con dos propietarios de diferentes universidades tiene dos veces más probabilidades de tener éxito que aquellas con creadores de la misma universidad. Probablemente una de las fuentes de información más importantes, especialmente para las empresas B2C, es la información de una empresa. huella electrónica. Al determinar las palabras clave que expresan sentimientos favorables o desfavorables, es posible ubicar cuantitativamente la creencia pública de cada empresa. Los capitalistas de Endeavor pueden luego establecer señales si hay algún tipo de eventos que "cambien el sentimiento". El análisis ha permitido a los capitalistas de riesgo examinar los recursos financieros típicos y descubrir información profunda dentro de los registros del banco de reserva y de la empresa que hace declaraciones para mejorar la diligencia debida y obtener una visión clara. Reconocer el análisis, la configuración del mercado y el potencial de desarrollo de una nueva empresa. Todas estas métricas sugieren la consideración principal: el retorno de la inversión. Cuanto mayor sea el número en la fórmula del retorno de la inversión, más dinero generará un VC por cada dólar gastado. Finalmente, es esencial desarrollar métricas vitales específicas de la industria. En Phocas, colaboramos con empresas para desarrollar métricas específicas de la industria junto con KPI para sus demandas únicas. No necesitará un científico de datos ni grupos de datos para medir estas métricas, ya que todas las personas pueden utilizar la aplicación de software internamente.
