データはスタートアップの最大のアセットになり得る

データは現代のスタートアップの生命線です。市場のダイナミクスを説明したり、顧客のプロファイルを作成したり、取引履歴を記録したりするのに役立ちます。

データには、トランザクションの構造化データから、顧客フィードバックの非構造化データまで、さまざまな形式があります。正しく利用すれば、データは、スタートアップの過去、現在、そして時には将来について知る必要のある事を教えてくれます。

データは創設者にとって重要なアセットであり、収集できることが多ければ多いほど、スタートアップの業績と将来の可能性をよりよく把握できるようになります。

しかし、データを最大限に活用するには、初日から入念な計画が必要です。これは、優れた新しいアイデアを市場に投入しようと急ぐあまり見落とされがちです。

データ基盤を構築する

多くのスタートアップは創設者のインサイトから生まれますが、インサイトがスタートアップを支えるのはここまでです。現実世界でのアイデアなどを通じてデータを収集し始めるのが早ければ早いほど、獲得できる潜在的な顧客の数や、その顧客が製品やサービスに置く価値といった重要な要素をより早く把握できるようになります。

データは、スタートアップ初期からの継続的なインサイトの源です。たとえば、ウェブサイト訪問者とその行動などのトランザクションデータは、オファーの強さを判断する上で重要である一方、ウェブサイトの滞留時間は、アイデアの持続性についてのインサイトを提供することができます。スタートアップの業績や将来の可能性を知る手がかりとなる変数は無数にあり、顧客データを効果的に使用すれば、創設者が日々向き合う多くの選択肢の中から最善の方法を導き出すことができます。

しかし、データを最大限に活用するには、データの収集、理解、そして最も重要なのは分析における強固な基盤が必要です。

データを価値あるものに

どのスタートアップにとっても、データを実用的なインサイトに変換するためのデータ戦略が必要です。

スタートアップが最初に収集したデータが多ければ多いほど、時間の経過とともにより多くのデータを扱う必要が出てきます。収集していないものは分析もできないからです。クラウドがスタートアップを構築するのに最適である数多くの理由の 1 つは、データストレージを必要に応じてスケールすることができるという点にあります。

しかし、多くの創設者がすぐに気付くように、すべてのクラウドデータを同じ方法で保存するとすぐに費用が高額になることがあります。データ戦略が重要であるもう 1 つの理由がここにあります。

Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) では、さまざまなクラウドストレージオプションを提供しています。料金は、データへのアクセスに必要な速度によって異なります。

スタートアップが構造化データから価値を生み出すのに役立つ AWS サービス

前に述べたように、データは使用して初めて価値を発揮します。データの価値を最大化するため、次のようなさまざまなサービス提供があります。

• Amazon Textract は、スキャンされたドキュメントからテキスト、手書きの文字、データを自動抽出する機械学習 (ML) サービスです。単純な文字認識のレベルを超えて、フォームや表から知識を識別、理解、および抽出します。
  Amazon Textract で Travizory が GitOps と AI を活用して、どのように各国をわずか 4 週間で安全な旅行を実現できるよう支援しているか ご覧ください。
  eBook「Automate Document Processing with Amazon Textract」 では、設定、トレーニング、またはカスタムコードなしでテキストを抽出する方法を紹介しています。
•  Amazon Transcribe は、ML モデルを使用して音声をテキストに変換する自動音声認識サービスです。スタンドアロンの文字起こしサービスとして使用することも、音声テキスト変換機能を任意のアプリケーションに追加することもできます。
  PromoMii (現在の Nova A.I.) が、Amazon Transcribe を使用して、 AWS 機械学習を活用した動画広告 の動画コンテンツからどのように分析情報を得ているかをご覧ください。
• Amazon Redshift は高速で完全マネージド型の、ペタバイト規模のデータウェアハウスサービスです。シンプルで費用対効果の高いサービスを実現し、既存のビジネスインテリジェンスツールを使用して、すべてのデータを効率的に分析できます。
  Hubble は、Amazon Redshift のデータウェアハウスソリューションを使用して、 従業員の燃え尽き症候群、知識の減少、および製品の欠陥をモニタリングしています。
  Vincere Health は、パーソナライズされた禁煙プラットフォームを AWS 上に構築し、 Amazon Redshift を中央データウェアハウスとして、Amazon S3 をスケーラブルなデータレイクとして使用することで、参加者をよりよく理解し、ニーズに合わせてプラットフォームをカスタマイズしています。
• Amazon Athena は、標準 SQL を使用して Amazon S3 内のデータを直接簡単に分析できるインタラクティブなクエリサービスです。Athena はサーバーレスなので、インフラストラクチャを設定したり管理したりする必要はなく、お支払いいただくのは実行したクエリの分のみです。Athena は自動的にスケールし、クエリを並行して実行するので、大規模なデータセットや複雑なクエリでも高速に結果を得ることができます。
  AWS Glue と Athena は、Nimbus の全体的なコストの最適化と、その価値のアップスケールに貢献しました。「ファイル変換の Glue ジョブを実装することで、Nimbus は Athena のクエリパフォーマンスを 15～30 分から 20 秒へと短縮しただけでなく、AWS Glue で Athena のコストを大幅に削減し、一貫性のある予測可能なコストを実現しました」- Nimbus/Timehop、Senior Cloud Architect、Mark Laczynski 氏
• Amazon SageMaker はフルマネージド型機械学習サービスです。SageMaker を使用して、データ科学者とデベロッパーは、ML モデルを迅速かつ簡単に構築およびトレーニングし、本稼働に対応したホスト環境に直接デプロイすることができます。
  super.AI は、SageMaker と他の AWS ML サービスを使用して、画像、動画、音声、文書、およびテキストなどの非構造化データから実用的な情報を抽出することで、お客様がオートメーションの範囲を広げられるように支援しています。
  eBook 「Reduce the Total Cost of Ownership with Amazon SageMaker」 では、一流企業が Amazon SageMaker を使用して効率の向上、生産性の向上、およびコストの削減を実現する方法をご紹介します。

これらのツールは、データに基づいてスタートアップのパフォーマンスを可能な限り明確に把握できるようにします。これらのツールをうまく組み合わせれば、昨日と今日のデータを使って将来の可能性を探る予測分析ソリューションを開発することが可能になります。

新しい通貨としてのデータ

すべてのデータには価値があり、多くのスタートアップ投資家は、スタートアップの全体的な価値の多くは、保有するデータとそのデータをどのように利用できるかによって決定されることを強く認識しています。

データに価値があるということは、それを適切に保護しなければならないということです。また、データは顧客から収集されることが多いため、プライバシーとフェアユースに配慮した方法でデータを使用し、顧客の信頼を保持し、政府の規制に違反しないようにすることが重要です。

データの価値は、スタートアップの初期段階でその価値を理解して初めて発揮できます。そのため、データはスタートアップ企業を構築する上で最もエキサイティングな側面には思えないかもしれませんが、最も重要な側面となることがよくあります。