Tres pasos para tener un producto basado en datos: puesta en marcha

Neubank, Rappi y Loft son startups categorizadas hoy como startups unicornio; es decir, son empresas que valoraron en más de 1.000 millones de dólares y aún no han salido a bolsa. Este modelo de negocio se caracteriza por su rápido crecimiento y uso de nuevas tecnologías. Además, experimentando un rápido crecimiento económico y financiero…

Uno de los aspectos fundamentales que une a estas tres startups, y que las hace tan prometedoras, es su ADN de innovación constante. En éstas, siempre que sea posible, priman los datos y las cifras; luego la intuición. Cada decisión está respaldada por cifras, y solo si no hay información se confía en la intuición.

Las empresas deben cambiar la forma en que interactúan con los datos a lo largo del tiempo para hacer un uso inteligente de su información para permitir rondas de financiación, tomar mejores decisiones sobre productos y monitorear de cerca el flujo de caja.

Entonces, debes estar preguntándote cómo llevar mi startup al siguiente nivel. Se trata de tener y usar datos en un entorno basado en datos. A continuación, le mostraré cómo transformar su startup y su equipo en una organización de datos exitosa.

1. No se limite a recopilar datos; monetizarlo.

Luego de haber configurado tu servidor API y conectarlo a PostgreSQL o MongoDB o la base de datos que utilices, es momento de aprovechar tus datos a través de visualización de datos y analítica avanzada que te permitan crear modelos, ya sea para una toma de decisiones efectiva o ¿por qué no? Busca vender la información que procesas a empresas que la necesiten

Los datos relevantes nadan en un océano de información irrelevante que no necesitamos, lo que hace que la tarea de analizarlos sea casi imposible. Esto significa abordar la raíz del problema y crear procesos de gestión de datos donde los datos se limpien, estructuran y enriquezcan en el formato deseado para una mejor toma de decisiones en menos tiempo.

2. Enfatiza lo visual

Los datos son ciencia, pero su visualización es un arte. Para que los datos sean útiles para su audiencia, es necesario representarlos de manera amena y persuasiva.

Nate Silver, el fundador del agregador de encuestas FiveThirtyEight, es un pionero en la visualización de datos. FiveThirtyEight utilizó modelos estadísticos para predecir el resultado de las elecciones presidenciales de 2008 y ha demostrado el atractivo emocional de la visualización de datos.

La visualización de datos cambia la forma en que nos relacionamos con los datos, lo que permite que todos en la organización comprendan qué está sucediendo y por qué sucede. Este tipo de procesos logran responder a los problemas con mayor rapidez y precisión.

Además, le permite detectar tendencias de inmediato, realizar un seguimiento del logro de objetivos, identificar rápidamente valores atípicos y comparar el rendimiento de diferentes categorías, productos, marcas y más.


3. Automatiza el producto

Cuando la recopilación de datos se convierte en el producto en sí, lo más eficiente siempre será automatizar la recopilación de datos de entrada y entregar la salida. Creando así sistemas donde la interacción humana es mínima y, por lo tanto, los errores en el procesamiento de datos se reducen considerablemente.

Para ser más precisos, pensemos en una API (interfaz de programación de aplicaciones) como un puerto USB de software, una interfaz para transferir datos. Una vez que el código está configurado para transferir datos a un modelo predictivo, la visualización de ese modelo puede automatizarse y capitalizarse como fuente de ingresos.

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