Наблюдается новая тенденция к использованию данных и программного обеспечения для развития и развития существующей модели венчурного капитала. Интересные статьи на эту тему можно найти здесь на Medium, здесь на Entrepreneur.com или здесь на FT.
Венчурные фирмы используют разные методы для получения данных, и очевидно, что не существует единой стратегии, подходящей для всех. Различные фирмы разрабатывают разные подходы, основанные на их организационной структуре, бюджете и амбициях. Эта тема становится все более актуальной для сообщества Limited Partner, поскольку они исследуют методы проведения комплексной проверки этого нового компонента венчурной фирмы.
Чтобы участвовать в существующих отраслевых дебатах, необходимо учитывать организационные последствия стратегий обработки данных в различных компаниях венчурного капитала. Эту тему можно проанализировать, используя классическую литературу о внедрении инноваций в традиционную отрасль, в данном случае венчурный капитал. Кроме того, многие из приведенных ниже наблюдений также могут быть применены к более широкой отрасли прямых инвестиций, даже если тема предназначена для венчурного капитала.
В целом, существует три различных организационных подхода, которые венчурные фирмы могут использовать для внедрения инноваций и инвестирования в свою стратегию данных и программного обеспечения:
1 - Стратегия данных и программного обеспечения на ассоциированном уровне (Data Associate)
Некоторые фирмы нанимают специалиста по обработке данных и ожидают, что он / он внесет вклад в компанию на уровне младшего специалиста в отношении создания потока сделок и / или комплексной проверки. Исторически сложилось так, что самая большая проблема, связанная с этой стратегией, - это сохранение ресурса и эффективности подхода. Часто аналитик данных единственный в своем роде в фирме с нулевыми технологическими возможностями. В культурном отношении ресурс чрезвычайно сложно интегрировать, учитывая отсутствие технологически ориентированного места за столом партнеров, что делает невозможным направить фирму к реальному внедрению. В этом сценарии подход, основанный на программном обеспечении и данных, остается для фирмы второстепенным, и это не влияет на основные процессы.
Еще одна проблема, связанная с этим подходом, заключается в том, что специалистам по данным обычно не хватает навыков разработки программного обеспечения, необходимых для создания и поддержки систем производства программного обеспечения. В результате специалисты по обработке данных должны покупать существующие платформы данных, чтобы применить свои навыки. Это отличная новость для наших друзей в DealRoom, а также для других платформ на рынке, поскольку этот метод интеграции науки о данных применяется исключительно к сторонним данным.
Неясно, рассчитан ли этот подход на длительный срок, и наибольшая выгода от этого типа инноваций, вероятно, будет сосредоточена на поддержке процесса должной осмотрительности, а не на содействии поиску источников сделки.
Вы также должны спросить, зачем талантливому специалисту по анализу данных присоединиться к этому типу организаций; каковы последствия для ее / его карьерного роста? В конечном итоге это основная причина низких показателей удержания, характерных для этих позиций.
2 - Стратегия данных и программного обеспечения на уровне партнера (Data Partner)
Некоторые фирмы инвестируют в программное обеспечение и данные, назначая партнера в качестве основного двигателя / владельца этого нового стратегического направления в фирме. Основное преимущество этого подхода заключается в представлении данных и программного обеспечения на высшем уровне принятия решений в фирме, и поэтому проблема становится на должном уровне видимости.
В этом случае многое зависит от старшинства задействованного партнера и от того, имеет ли он / она необходимый уровень организационных полномочий, чтобы добиваться необходимого распределения бюджета, а также от найма небольшой команды / целевой группы с комбинацией данных. навыки науки и разработки программного обеспечения.
Есть несколько примеров в некоторых из крупнейших фирм венчурного капитала, где был выделен значительный бюджет и создана полнофункциональная вспомогательная команда (либо внутри компании, либо в удаленном месте).
При таком подходе фирмы создают гибридную модель между традиционной структурой и более инновационной структурой, ориентированной на данные и программное обеспечение. В этом случае процессы часто строятся параллельно и конкурируют друг с другом. В результате новый и старый способы постоянно сравниваются друг с другом. Если подход, основанный на программном обеспечении и данных, со временем станет все более успешным, существует большая вероятность того, что венчурная фирма может перейти от устаревших процессов к более широкому использованию программного обеспечения и данных.
Эта методология часто используется крупными корпорациями для внедрения инноваций в свои организации. Эти корпорации иногда создают целевую группу и предоставляют команде максимальную автономию для решения конкретной проблемы, например создания нового продукта. Это организационное решение называется «стартап внутри компании». Есть множество примеров, когда этот подход с треском провалился, но есть и несколько успешных примеров.
Ключевыми элементами, определяющими успех этого подхода, являются: 1) лидерство Партнера, назначенного для целевой группы; 2) уровень поддержки со стороны остальных участников партнерства; 3) размер бюджетных ассигнований исходя из четких требований; 4) разумные временные ожидания с точки зрения возможности увидеть результаты и окупаемость инвестиций.
3 - Стратегия данных и программного обеспечения на уровне компании (полный стек)
Самый продвинутый подход к внедрению программного обеспечения и данных включает создание сценария с нуля и создание совершенно новой организации.
В стандартной литературе по инновациям это называется методом запуска инноваций и предполагает создание новой организации для решения проблемы, включающей совершенно новый метод и в отсутствие унаследованного.
При таком подходе венчурные фирмы полностью переосмысливают всю цепочку создания стоимости своей деятельности и внедряют программное обеспечение и данные в центр своей стратегии. Этот подход заключается не в использовании программного обеспечения и данных для постепенного улучшения существующего инвестиционного процесса, а скорее в фундаментальном освобождении организации от любых известных ограничений, исходящих от отрасли, с целью разработки совершенно нового метода инвестирования.
С этим подходом связаны некоторые глубокие последствия. Ставя во главу угла программное обеспечение и данные, это новое поколение фирм венчурного капитала обладает структурой, аналогичной продуктовым компаниям, в отличие от организаций, предоставляющих профессиональные услуги. Набор навыков сотрудников очень разный, и сама фирма должна поддерживать здоровый уровень организационного напряжения между программным обеспечением и данными, с одной стороны, и инвестиционными решениями, с другой. В конце концов, о хороших визуализациях данных и сложных рабочих процессах следует судить только в том случае, если они способствуют принятию лучших инвестиционных решений.
Срыв глубокой индустрии произойдет только тогда, когда венчурные фирмы с полным стеком станут реальными игроками и предложат новую альтернативу унаследованным фирмам. Эта стратегия в отношении инноваций является наиболее разрушительной, но также и наиболее рискованной и требует идеального баланса инвестиционных, эксплуатационных и инженерных навыков. Полноценные венчурные капиталисты могут добиться успеха только в том случае, если команда основателей обладает правильной ДНК и сочетанием навыков, позволяющих развить правильную организационную культуру.
Data Associate, Data Partner и Full-Stack - это три совершенно разных подхода венчурных компаний к изучению инноваций и инвестированию в программное обеспечение и данные. Возможен вариант каждой из трех инновационных моделей, однако принятие подхода Full stack VC - это то место, где произойдет настоящий прорыв в отрасли.
