Editor's Notes
- 今天主講的議題
是『募資的數據服務』到底該如何幫助到中小企業?
- 為了研究這個議題,我們去看了 TED 上面的一個視頻
該演講共有兩百四十多萬的瀏覽人次
主要是談,創新創業的成功與失敗原因
- 創辦人就很好奇,旗下的公司,有的成功,有的失敗,到底原因是什麼呢?
於是歸因了五大因素
- 現在的人怎麼做?
- 為了找到這個時機
大家花費許多間
868案件集資成功
總計71382萬元(7.1億)
80件集資專案(10%)佔了所有金額的70%
國外集資案件佔一半
國外群募資金市場比台灣大
- 花費了時間成本之後
經驗法則 > 茫茫數據海
不容易找尋,我們到底要做什麼呢?
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收集許多資料之後,很容易迷失在數據當中最後常常還是依賴經驗法則判斷
- 即使收集了很多資料後
我們還是要花很多時間去做整理與判讀
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納特·西爾弗,美國的統計學家和作家,專長是分析棒球數據以及預測選舉結果。他現在是ESPN的FiveThirtyEight部落格的主編,也是ABC News的特派記者。 他以精準預測 2008 及 2012 年的美國總統大選著名。 維基百科 出生: 1978 年 1 月 13 日(38 歲),美國密西根州東蘭辛 畢業日期: 2000 年 提名紀錄: 新聞及紀錄片艾美獎傑出突發新聞長篇現場報導獎
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精準預測了美國50個州的選舉結果
所以必須要由專家來解讀
- 題目清單
參考貝殼放大的檢核表
為了找到合適的創業時機
創業團隊或是投資人
- 勞力密集到腦力密集(工人智慧到人工智慧)
電腦幫人分析大數據,讓企業人員真正從勞力密集的資料整理工作,過渡到腦力密集的,把複雜的整理工作轉變為閱讀足以理解,消化,吸收的程度,而且還有時間去數據背後的結果,找到更新的觀點,做出更好的決策。
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研究一個領域的市場現況
用 google 找資料
開始消化資料
製作相關統計圖表
搭配上簡報說故事
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人的經驗才有辦法真正解讀數據背後意義
- ,是不是隨時間上揚?
對跟我相關的產業,是不是挹注大量資金?
根據群募與投資的資金趨勢,分析新創產業是否在浪頭上
競爭對手資訊?相關專案與公司
資金市場變化?協助整理市場資金變化
產業熱度? 協助判斷產業關注度的變化
- 讓募資資料幫助創業者找到適合自己的創業時機
每個人會有各自適合的 Timing
但越充分的資訊揭露,就越能夠協助這些團隊找到合適的 Timing
平台不是水晶球,而是資訊揭露的角色