Application for an Startup Incubator. Idea: Scoring startups for predictive and prescriptive analytics using alternative semi-structured data sources...

1. 1

2. ‘Startup Scoring’
Alternatif verilere dayanarak yeni girişimlerin
çoklu kriterler bazında skorlanması ve değerlemesi
Temmuz 2015
Altan Atabarut vF
2

3.  Altdata Hakkında
 Hedeflenen İş Problemleri ve Fırsatlar
 Startup Scoring
 Karşılaştırma
 Planlama
3

4. İsmimiz ‘Alternative Data’ teriminin kısaltması olarak türetilmiştir.
Hedefimiz işletmelerin büyüme ihtiyaçlarına yenilikçi ve yaratıcı kantitatif
yaklaşımlar geliştirmek, farklı iç ve dış veri kaynaklarının entegrasyonuyla daha
zengin içgörülere ulaşmaktır.
Ticari başarınızı artırmak ve verimliliği, yenilikçiliği sürdürülebilir kılmak adına
sunmakta olduğumuz hizmetler aşağıda sıralanmaktadır;
Altdata Hakkında
Yenilikçi ve yaratıcı kantitatif yaklaşımlarla analitik danışmanlık,
iş geliştirme, eğitim ve yönetilen hizmetler sunan bir ekibiz
Yönetim danışmanlığı
İş geliştirme hizmetleri
Yetkinlik geliştirme, sınıf içi ve uzaktan eğitimler
‘Managed Services’

5.  Altdata Hakkında
 Hedeflenen İş Problemi ve Fırsatlar
 Startup Scoring
 Karşılaştırma
 Planlama
5

6. Hedeflenen İş Problemi – Mevcut Durum (1/3)
Startup ekosistemi sıklıkla portföy optimizasyonu ile ilişkilendirilir...
Girişim sermayesi yatırımcıları, risklerini minimize
etmek adına Markowitz’in çıkarımlarından
faydalanıp çokça ufak parçalara böler ve bir çok
yeni girişimciye yatırım yaparlar...
Sıkça duyduğumuz üzere hangi girişimin başarılı
olacağını önceden öngörmek çok olası değildir. Nice
reddedilen girişim çok başarılı olmuş nice yatırım
alan girişim de ticarileşemeden kapanmıştır...
Yatırımcı olarak, hangi startup ne potansiyele sahip portföyümü daha iyi
yönetebilir miyim yönetirken hangi KPI’ları sürekli takip etmeliyim?

7. Hedeflenen İş Problemi – Mevcut Durum (2/3)
Yatırımcılar kadar girişimcilerin de çoğunluğu siste ilerliyor...
Girişimcilerin de büyük çoğunluğu
(seri girişimciler ve «Exit» yapabilmişler daha nadir olmak üzere)
girişimlerinin başarılı olup olmayacağını değerlendiremiyor
fakat şevkle, inatla ilerliyorlar...
 Şu anda hangi aşamadayım, Ne kadar ilerledim (progress)
 Şirketimin bir değeri var mı,
 ne kadar potansiyel ifade ediyor (valuation),
 Rekabetin neresindeyim (Peer group analysis)
sorularını objektif bir gözle değerlendirmeye ihtiyaç duyuyorlar
Girişimci olarak, iş fikrinden veya sektörden bağımsız bir
startup yaşam döngüsünde neredeyim? Ne yapmam lazım?

8. Hedeflenen İş Problemi – İhtiyaç (3/3)
Kitlelerin deneyimlerinden faydalanmak...
Yatırımcı
açısından hangi
Girişim başarıya
daha yakın?
Girişimci açısından
başarıya
yaklaşmak için ne
yapmalıyım?Prescriptive
Analytics
Predictive
Analytics
 Girişimci ekosisteminde toplanmış verileri yeni veri
kaynakları ile zenginleştirerek
 Gelişmiş analitik metodlar eşliğinde yatırıcımcılara
öngörüler (foresight), girişimcilere de içgörüler (insight)
sağlanabilecektir.

9.  Altdata Hakkında
 Hedeflenen İş Problemleri ve Fırsatlar
 Startup Scoring
 Karşılaştırma
 Planlama
9

10. Startup Skorlama Yaklaşımımız (1/4)
Toplanması planlanan veriler;
Kurucu ortakların bireysel kredibiliteleri
Psikometrik tahminsel analitik
Myers-Briggs metodu ile
Ortaklık yapı ve deneyim bilgileri
Girişimlerin farklı zamanlarda hazırlanmış «İş modeli canvas»ları
«Originality of the idea»
Potansilyel müşterileri demografileri (Pazar analitiği)
«Demographic fit score»
Müşteriler ile girişimin kanal kullanıım uyumu (fit)
Web ve sosyal medya kümüle istatistikleri (Audiance analytics)
«Growth (WoM) score»
Patent araştırma ve yakınlık skorları (Patent analitiği)
«Patent similarity»
Fikir patentlenebilecek ise veye patent var ise değeri nedir?
Hızlandırma, devlet ve melek yatırımcı destekleri almış mı kimden
Üyelik ve satış istatistikleri (sanal pos analitiği)

11. Startup Skorlama Yaklaşımımız (2/4)
Temel maksat yatırımcılara istatistiki
objektif bir başarı tahmini sunabilmek...
Aynen bankaların kredi skorlarını
kullandığı gibi, öyle ki portföy
optimizasyonunda bu skorları
kullanabilsinler
Yatırımcılar, portföy optimizasyonunu tahminsel modellere göre yapın...

12. Startup Skorlama Yaklaşımımız (3/4)
Girişimciler açısından ise skoru
yükseltmek için eldeki girişimin
başarısının neye hassasiyeti
(sensitivty) olduğu geribildirim
olarak sunulabilsin.
Ör: Kalabalık bir ortaklık yapısı var, 2 kişilik
girişimler 3 kişilik girişimlere nazaran %25 daha
yüksek ihtimal ile ticarileşiyor.
Ör: Fikir orjinal olmasa da rakiplere nazaran
coğrafi fit yüksek ise başarı şansı x2 artıyor.
(Bkz. Bi Taksi)
Girişimciler, bu sistem sadece yatırımcılara yönelik değil size de yönelik...

13. Startup Skorlama Yaklaşımımız (4/4)
Skorlamaların sürekli olması ile
girişimciler ve yatırımcılar
şirketlerini/portföylerini zamansal
olarak takip edebiliyor olacaklar...
Sadece başarı ihtimali değil
güncel değer, sosyal medya
etkisi gibi değişkenlerin temporal
olarak takibi de hedefler arasında
Girişimciler, bu sistem sadece yatırımcılara yönelik değil size de yönelik...
Probabilityofreachingnextstep
Time
Startup A Startup B
Startup A
Pivot

14.  Altdata Hakkında
 Hedeflenen İş Problemleri ve Fırsatlar
 Startup Scoring
 Karşılaştırma
 Planlama
14

15. Alternatif veri
bazlı, gerçek
zamanlı skorlama
(yatırımcılar için)
Girişimciler için
prescriptive
analytics
(müşteri tabanı
büyüyor)
Database ve
Veri analizi
(Yatırımcılar için
predictive analytics
geliyor)
Karşılaştırma
15
Dünya’dan Örnek Girişimler ile Karşılaştırma
Analistler için veri toplama
(«Predictive analytics» eksik)

16.  Altdata Hakkında
 Hedeflenen İş Problemleri ve Fırsatlar
 Cihaz Analitiği ve Yeniden Tanımlama
 Karşılaştırma
 Planlama
16

17. Planlama
17
Projenin Üst Düzey Planlaması: Teknolojiler
İleri Analitik
Uygulamalar
Büyük Veri
Depolama
Seçim Kriteri:
Hadoop entegrasyonu, kolon
yapısı, Spark, R, Alteryx
entegrasyonu
Seçim Kriteri:
Hızlı ve farklı verilerin, sosyal
medya vb. bir araya
getirilebilmesi, füzyon maksatlı
kullanımı
Web
scraping
API’leri
Seçim Kriteri:
R ve Python entegrasyonları
Dinamik sitelrden tekrarlanabilir
veri çekimi

18. Planlama
18
Projenin Üst Düzey Planlaması: Kaynak
Alternatif veri
kaynakları
Veri
birleştirme
Analitik
Çözüm
Geliştirme
Web veri
toplama
E-tohum
Koordinatörü
Altdata
Software
DevOps
Servis
sağlayıcı veri
toplama API
JSON
Altdata
Analytics
DevOps

19. Planlama
19
Projenin Üst Düzey Planlaması: Zaman Planı
5 Haftalık
Hızlandırma
Programı
4 aylık 1.faz – Veri temini
ve altyapı, PoC ile MVP’nin
gösterimi
İnkübasyonu
6 aylık 2.faz – Analitik
uygulamalar ve API geliştirme
Eylül 2015 Aralık 2015 Haziran 2016Ağustos 2015
Tarihler proje başlangıcı ile beraber
güncellenecek olup illüstratiftir.

20. Altan is experienced in business development, management consultancy, marketing and risk
analytics, capital optimization.
His recent relevant experience includes:
 Business Development Management for A Worldwide Decision Service Company in TR & ME
 Collections Modeling and Capability Building for a regional Landline Giant, EMEA
 Supporting a leading IT Services company in KSA to redesign business processes
 Developing micro segmentation and potential value analytics for a leading retail bank in TR
– resulted in folded improvements in campaign response and take-up rates,
 Providing marketing optimization workshops for a leading retail bank in EMEA
 Data Fusion and structural modelling for a leading mobile telecom services provider in TR
 Risk Mitigation optimization modeling & testing for Garanti, 2010-2011
– resulted in 20 mio USD freed up capital as of 2011,
 Basel II ERP implementation and validation for Garanti Bank, 2010-2012
Academic background:
M.Sc. in Industrial Engineering from Middle East Technical University in Turkey, Ankara, 2008
B.Sc. in Mechanical Engineering from Yıldız Technical University in Turkey, Istanbul, 2003
Resume
Altan Atabarut, Founder

21. ISTANBUL OFFICE
Phone +90 (537) 378 1581
Fax +90 (212) 244 1663
İnönü Cad. Ebe Hnm Sk. No:6/3 Beyoğlu
34427 İstanbul, TÜRKİYE
www.altdata.co
İnfo@aldata.co
21