El arte del capitalismo de riesgo (VC) está siendo cambiado por la ciencia del análisis de datos. Muchos financiadores de empresas emergentes en sus etapas iniciales utilizan la toma de decisiones basada en datos para ayudar en el abastecimiento de clientes potenciales y en sus inversiones financieras. La capacidad de examinar cantidades sustanciales de datos enormes puede ayudar a los inversores a responder tres preguntas esenciales: dónde están las mejores empresas y emprendedores, si invertir o no. Si bien el instinto de buscar excelentes posibilidades de inversión financiera generalmente se crea con años en el campo, las empresas de capital de riesgo y los asociados pueden impulsar su proceso de exploración utilizando datos para analizar una selección de comunidades ecológicas. 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 utilizarán datos, análisis e inteligencia artificial para informar las decisiones de inversión. La disponibilidad de datos, cuando se incorporan con análisis combinados, máquinas Los diseños de aprendizaje y las herramientas de inteligencia artificial financiera están ayudando a los inversores a ser más confiables. Con acceso a datos y análisis de alta calidad, los capitalistas de riesgo pueden analizar más empresas de tecnología en más lugares del mundo, minimizar la pérdida de tasas y decisiones de inversión rápidas y el flujo de transacciones. Las campañas basadas en datos también están ayudando a las empresas de capital de riesgo a reducir el sesgo sexual y hacer decisiones de inversión financiera mejores y más justas. Si desea conocer detalles sobre Venture capital visite nuestro sitio web.Si bien no hay mucha visibilidad sobre las inversiones iniciales, las técnicas de modelado anticipadas puede ayudar a los financieros a comparar sus instintos con los hechos. El modelo de anticipación evalúa varios factores que anticipan las posibilidades de éxito de una nueva empresa. Esto funciona de manera similar a un historial crediticio que se calcula asignando marcas a una selección de atributos o factores en el algoritmo. Algunos ejemplos de conocimientos que ayudan a determinar si una empresa tiene posibilidades de prosperar son los siguientes. Estándares de formación académica, experiencia laboral y experiencia empresarial, específicamente si el equipo directivo tiene un historial relevante en el campo. Los datos muestran que una startup con dos propietarios de diferentes universidades tiene el doble de probabilidades de tener éxito que aquellas con propietarios de la misma universidad. Probablemente la fuente de información más completa, especialmente para los negocios B2C, es la huella electrónica de una empresa. frases que revelan creencias positivas o desfavorables, es posible calificar cuantitativamente la creencia pública de cada empresa. Después de eso, los capitalistas de riesgo pueden informar si hay algún tipo de eventos que "cambien el sentimiento". El análisis en realidad ha permitido a los capitalistas de riesgo examinar los recursos monetarios tradicionales y descubrir entendimientos profundos dentro de los registros del banco central y las declaraciones de ganancias de la empresa para impulsar la persistencia debida y adquirir Un reconocimiento claro de la valoración, la configuración del mercado y el potencial de crecimiento de una startup. Todas estas métricas sugieren la consideración clave: el retorno de la inversión. Cuanto mayor sea el número en la ecuación del ROI, más dinero generará un VC por cada dólar invertido. En última instancia, es importante desarrollar métricas cruciales específicas de la industria. En Phocas, trabajamos con empresas para establecer métricas específicas de la industria junto con KPI para sus necesidades únicas. No necesitará un investigador de datos ni equipos de datos para medir estas métricas, ya que todas las personas pueden utilizar el programa de software internamente.