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국내 유망 스타트업의 성장을 지원하는 데이터스타즈에서 우수한 성과를 낸 스타트업 3곳을 소개합니다.
구독 관리를 기반으로 고정비 지출에 관련한 모든 것을 다루고 커머스로까지 확장해나가는 ‘왓섭’, 건물 에너지 효율 문제를 해결하는 ‘나인와트’, 한우 자산에 투자하고 농가의 스케일업을 돕는 스타트업 ‘스탁키퍼’에 관한 이야기를 들어보았습니다.
세 스타트업을 배출한 데이터 스타트업 지원 프로그램 ‘데이터스타즈’에 대해 궁금한 점이 있다면?
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스타트 업 데이터 주제에 대한 자세한 내용은 여기를 참조하세요.
2020 DATA-Stars 12개의 데이터 스타트업을 소개합니다!
카드뉴스로 만나보는 데이터 활용 사례. 2020 DATA-Stars 12개의 데이터 스타트업을 소개합니다! 2020 DATA-Stars 12개의 데이터 스타트업을 소개합니다. / 과학기술.
Source: dataonair.or.kr
Date Published: 10/14/2022
View: 5202
혁신의숲 – 스타트업 성장분석 플랫폼
국내 스타트업 전문 데이터베이스이자 성장분석 플랫폼으로, 수천개 기업의 다양항 성장 데이터를 확인할 수 있습니다.
Source: innoforest.co.kr
Date Published: 10/29/2022
View: 5277
공공데이터개방 | 정보공개 : 창업진흥원
창업진흥원,공공데이터개방 | 정보공개. … 다운로드 96. 주기성 데이터 2. 키워드 판교창업존,스타트업,판교창업존 입주기업. 다운로드. 미리보기.
Source: www.kised.or.kr
Date Published: 10/19/2021
View: 2188
마이데이터 스타트업 정보 – 파인더 – 넥스트유니콘
요즘 핫한 테마별 스타트업 정보를 확인해보세요. 관심있는 업종별, 카테고리별, 산업별 스타트업을 모아서 한눈에 쉽게 확인해보세요.
Source: www.nextunicorn.kr
Date Published: 7/15/2021
View: 2813
[트렌드] 무기는 데이터…사업 넓히는 스타트업 – 매일경제
스타트업 신사업 진출 붐 97개국 450만 이용 알라미 수면 웰니스시장 진출 추진 방문요양 한국시니어연구소 치매예방·시니어 용품 개발.
Source: www.mk.co.kr
Date Published: 9/6/2022
View: 1853
Hubble Database – 국내 최대 규모 기업 대안데이터 큐레이션 …
허블 데이터베이스는 국내 모든 기업을 빅데이터 기술로 추적하고, … 국내 법인 전체를 AI 학습 데이터 표본으로 편입하여, … 스타트업 관리 및 연구 …
Source: hubble.co.kr
Date Published: 1/15/2021
View: 1221
22년 상반기 M&A된 스타트업 데이터가 궁금하다면? – 브런치
혁신의숲 사이트를 직접 둘러보며, 스타트업의 투자 정보, 트래픽(MAU), 소비자 거래액, 소비자 데이터, 재방문율,
Source: brunch.co.kr
Date Published: 12/27/2021
View: 4334
스타트업에서 피플데이터를 어떻게 써야할까?
그래서 위에서 말한 3가지(채용,HR,퇴사) 정보로는 정확한 피플데이터 분석은 한계가 … 제가 본 스타트업의 피플팀 내에는 RPA를 적용해야될 구간이 종종 보였다.
Source: hr.wanted.co.kr
Date Published: 12/24/2022
View: 8454
스타트업은 데이터를 어떻게 바라봐야 할까? (개정판)
스타트업이든, 큰 기업이든 데이터가 왜 필요하며, 어떤 기법들로 분석해 나갈 수 있는지 설명합니다. 퍼널, A/B 테스트, 코호트 분석등에 대해 쉽게 설명합니다.
Source: www.slideshare.net
Date Published: 10/4/2022
View: 7115
주제와 관련된 이미지 스타트 업 데이터
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주제에 대한 기사 평가 스타트 업 데이터
- Author: eo
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- Date Published: 2022. 1. 12.
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정보공개 : 창업진흥원
공공데이터의 제공 및 이용활성화에 관한 법률에 따라 공공데이터제공책임관(제12조)과 제공목록(제19조)을 아래와 같이 공표하며, 법률 제27조에 따라 제공목록에 포함되지 않은 공공데이터를 신청하실 수 있습니다.
마이데이터 스타트업 정보
마이데이터? 요즘 토스 심상치 않다!
요즘 토스의 행보가 심상치 않습니다. 한때 뜨거운 감자였던 ‘타다’를 인수하지 않나, 자체 메시지 서비스를 출시하지 않나. 핀테크를 넘어 전방위적으로 일상에 영향을 주는 그런 기업으로 탈바꿈을 시도하고 있습니다. 하지만, 이 핵심에는 분명 핀테크가 있습니다. 그리고 그 중심에는 ‘마이데이터’라는 제도가 있습니다. 마이데이터- 뉴스를 통해 많이 접해보셨을 겁니다. 누구는 인허가를 받았고, 누구는 인허가를 받지 못했고, 어떤 이는 사업에 타격을 입는 반면, 어떤 이는 전화위복의 기회를 마련하기도 했습니다. 이 마이데이터가 대체 뭐길래 핀테크 산업에 종사하는 이들이 그렇게 많은 관심을 갖고 있는걸까요? 이를 통해 토스는 어
[트렌드] 무기는 데이터…사업 넓히는 스타트업
신재명 딜라이트룸 대표, 이진열 한국시니어연구소 대표, 조민희 알리콘 대표
요즘 스타트업 업계에선 ‘사업 다각화’가 화두다. 기존 사업모델을 통해 일정 수준의 이용자 데이터 축적에 성공하자 이를 활용할 수 있는 신사업 개발에 속도를 내는 스타트업이 늘고 있어서다.이용자 데이터를 활용하면 고객의 수요를 다각도로 파악할 수 있어 기존 고객 맞춤형 서비스 발굴이 가능해진다. 데이터 확보가 사업 확장 및 시장 경쟁력 확보의 발판이 되는 것이다. 스타트업뿐 아니라 카드사, 소셜미디어, 빅테크 등 대규모 가입자를 보유한 기업들은 고객 빅데이터를 바탕으로 꾸준히 비즈니스를 확대해왔다.최근 이 같은 움직임이 스타트업 업계에서도 활발해졌다. 차별화된 사업모델로 급성장해 일정 규모의 사용자 데이터를 축적한 기업들이 투자 유치, 수익률 등 자금 확보와 맞물리며 적극적인 사업 확장에 나서고 있다.전 세계 97개국 ‘글로벌 1위’ 알람 앱 ‘알라미’ 개발·운영사 딜라이트룸은 월 이용자 450만명에 달하는 방대한 데이터를 통해 슬립테크와 웰니스 분야 진출을 계획하고 있다. 사용자의 수면 및 기상 데이터를 측정해 아침 컨디션을 객관적으로 분석하고, 개선책을 제공하는 ‘모닝 웰니스 솔루션’ 구축이 목표다. 첫 단계로 모닝웰니스인덱스(MWI)를 진행하고 있다.MWI는 사용자의 알람 데이터와 스마트폰 센서를 활용한 수면 질 측정 등 다양한 데이터를 조합해 산정하며 아침 컨디션을 정량적인 지표로 보여준다. 지난해 10월에는 매트리스 및 수면 용품 전문 브랜드 ‘삼분의일’의 시리즈A 투자 라운드에 참여했다. 알라미의 데이터 역량과 삼분의일 제품 경쟁력 간 시너지를 통해 딜라이트룸이 목표하는 ‘모닝 웰니스 솔루션’ 구축을 하기 위한 전략이다.신재명 딜라이트룸 대표는 “딜라이트룸은 시간을 알려주는 기존 알람 앱들의 한계를 넘어 ‘모닝 웰니스 솔루션’ 구축에 전폭적으로 투자하고 있다”면서 “개개인에게 필요한 수면 콘텐츠, 제품 등 다양한 개인화 서비스로 확대할 계획”이라고 전했다.국내 실버테크 스타트업 한국시니어연구소는 방문요양센터 브랜드인 스마일시니어를 운영하며 시니어 헬스케어 데이터를 축적했다. 이를 기반으로 실버 사업을 확장해나가고 있다. 시니어 전용 제품 개발, 맞춤형 서비스 제공 등 집에서 요양하는 데 필요한 모든 것을 제공하는 토털 실버케어 플랫폼 구축이 목표다.한국시니어연구소는 전국에 분포한 40여 개의 스마일시니어 방문요양센터에 자체 개발한 재가요양시설 자동화 솔루션 ‘하이케어’를 독점 제공한다. 하이케어는 요양센터의 요양보호사들이 수기로 처리하는 행정 업무를 온라인으로 간편하게 관리할 수 있는 플랫폼이다. 이를 통해 어르신의 신체 상태, 인지 상태, 종교, 가족 환경, 거주 환경, 성향, 질병 등 70여 종의 정적·동적 데이터가 축적된다.한국시니어연구소는 사용자 데이터를 기반으로 어르신을 위한 치매예방퍼즐, 컬러링북 등 교구 제품부터 전동침대, 목욕의자 등 다양한 사고 예방 복지 제품을 개발 중이다. 수집한 데이터는 고객 맞춤형 제품 및 서비스 추천에도 활용된다. 이진열 한국시니어연구소 대표는 “축적된 데이터를 바탕으로 어르신이 집에서 요양하는 데 필요한 맞춤형 서비스와 제품을 준비하고 있다”며 “토털 실버케어 플랫폼으로 발전해나갈 계획”이라고 밝혔다.알리콘은 비즈니스 소셜 네트워크 플랫폼 ‘로켓펀치’와 분산오피스 브랜드 ‘집무실’의 운영사다. 기존에 운영하던 로켓펀치를 기반으로 오프라인 네트워킹 공간인 ‘집무실’을 출시하며 공유오피스 사업에 진출했다. 두 기업의 사용자 계정을 연동시켜 ‘온·오프라인 통합 비즈니스 네트워크 플랫폼’을 구축했다.로켓펀치는 매년 300만명 이상의 인재 및 기업 담당자들이 일 관련 정보를 나누는 비즈니스 플랫폼으로 비즈니스 프로필 데이터를 확보하고 있다. 집무실 이용자들은 앱으로 서로의 직무, 재직 회사 등 비즈니스 프로필 확인 및 채팅이 가능하다. 온라인과 오프라인을 넘나들며 업계 네트워크를 형성할 수 있는 비즈니스 커뮤니티 플랫폼이 조성된 것이다.조민희 알리콘 공동대표는 “업무에 필요한 사람들과 더 쉽게 연결될 수 있도록 사업을 확장하고 있다”며 “새로운 비즈니스 커뮤니티를 조성할 것”이라고 말했다.[황순민 기자][ⓒ 매일경제 & mk.co.kr, 무단전재 및 재배포 금지]
국내 최대 규모 기업 대안데이터 큐레이션 플랫폼
대한민국 모든 기업
Hubble Database
허블 데이터베이스는 앤톡의 빅데이터 기술력을
기반으로, 흩어지고 가려진 국내 모든 기업들의
대안 데이터를 자동 수집-분석-공급함으로써
대한민국의 기업 생태계 전체를 밝힙니다.
22년 상반기 M&A된 스타트업 데이터가 궁금하다면?
안녕하세요, 스타트업 성장 분석 플랫폼 ‘혁신의숲’입니다.
혁신의숲은 건강한 스타트업 생태계를 만드는데 기여하고, 스타트업 성장의 가치를 많은 분들에게 전달하기 위해 4,500여 개 스타트업의 모든 성장 데이터를 무료로 개방 하고 있습니다. 혁신의숲 사이트를 직접 둘러보며, 스타트업의 투자 정보, 트래픽(MAU), 소비자 거래액, 소비자 데이터, 재방문율, 특허, 매출, 고용 등 다양한 데이터를 확인해보세요! 모든 데이터는 36개월 간의 과거부터 현재까지의 시계열 데이터로 구성되어, 이를 바탕으로 미래 성장에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.
2022년 상반기, 스타트업 M&A 결산
2022년 1월부터 6월까지, 상반기에는 총 47개의 스타트업의 M&A 소식이 들려왔습니다. 카테고리별 M&A 비중을 살펴보면, 광고/마케팅 분야 스타트업이 5개 로 가장 많았으며, 이외 산업 분야는 고르게 분포되어 있습니다. M&A 금액이 큰 규모로는 테이스티나인(1,000억), 쿠캣(850억), 마이셰프(750억) 순입니다.
이번 뉴스레터에서는 2022년 상반기에 M&A 된 스타트업 중, 혁신의숲 회원이 가장 많이 조회한 5개 기업을 소개합니다. 혁신의숲에서는 5개사의 트래픽(MAU), 거래액, 소비자 거래 객단가, 소비자 유형, 재구매율 등을 모두 살펴보실 수 있으니, 최근 36개월간 데이터가 어떻게 성장했는지 확인해 보세요!
*아래 기업 순서는 가나다 순입니다.
*혁신의숲에서는 2022년 6월 데이터까지 모두 확인하실 수 있습니다 (2022년 7월 27일 기준)
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1) 디유닛
– 패션 커머스 플랫폼 ‘서울스토어’ 운영사
– 투자자 : 브랜디 / 인수 금액 : 비공개
– 2022년 05월 트래픽 : 42.7만
– 2022년 05월 고용인원 : 52명
– 2022년 05월 소비자 거래지수 : 17.3
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2) 미띵스
– 비대면 화상 인터뷰 플랫폼 ‘미띵스’ 운영사
– 투자자 : 넥슨코리아 / 인수 금액 : 150억
– 2022년 05월 트래픽 : 43.9만
– 2022년 05월 고용인원 : 8명
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3) 시프티
– 근태 및 인력관리 솔루션 서비스 ‘시프티’ 운영사
– 투자자 : 비즈니스온커뮤니케이션 / 인수 금액 : 280억
– 2022년 05월 트래픽 : 14.8만
– 2022년 05월 고용인원 : 18명
> 시프티의 최근 36개월 간 데이터 무료로 확인하러 가기
4) 아이와트립
– 가족 대상 여행 콘텐츠 제공 플랫폼 ‘동키’ 운영사
– 투자자 : 마이리얼트립 / 인수 금액 : 비공개
– 2022년 05월 트래픽 : 1.8만
– 2022년 05월 고용인원 : 6명
– 2022년 05월 소비자거래지수 : 24.3
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5) 쿠캣
– 간편식 커머스 플랫폼 ‘쿠캣마켓’과 푸드 콘텐츠 SNS ‘오늘 뭐 먹지?’ 운영사
– 투자자 : 지에스리테일, NH 투자증권 / 인수 금액 : 850억
– 2022년 05월 트래픽 : 26.8만
– 2022년 05월 고용인원 : 133명
– 2022년 05월 소비자거래지수 : 59.3명
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[지난 혁신의숲 뉴스레터 콘텐츠도 살펴보세요]2022년 7월 2주차 : 22년 예비유니콘에 선정된 스타트업 HOT 5
2022년 7월 1주차 : 스타트업 6월 투자 결산
2022년 6월 4주차 : 골프인구 500만, 골프스타트업 MAU 등 데이터 비교분석
[지난 혁신의숲 리서치 리포트도 확인해보세요]2022년 7월 : 채용 플랫폼 스타트업 분석, 채용 플랫폼 발전사 (원티드랩, 리멤버, 잡플래닛 등)
2022년 6월 : 외식산업 스타트업 데이터 비교분석 (캐치테이블, 패스오더, 페이히어)
2022년 4월 : 프롭테크 스타트업 데이터 비교분석 (직방, 버킷플레이스, 집닥)
혹시 궁금하신 내용이나 ‘혁신의숲’ 브런치 채널에서 만나고 싶은 스타트업이 있다면, 언제든 [브런치 제안하기] 혹은 [댓글]로 남겨주세요!
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스타트업 성장 분석 플랫폼 ‘혁신의숲’
https://www.innoforest.co.kr/
스타트업에서 피플데이터를 어떻게 써야할까? 🧐
피플데이터가 왜 필요한가?
피플팀 또는 인사팀 담당자들은 데이터의 중요성을 항상 알고 있다.
하지만! 과연 다들 데이터를 잘 활용 하고 있을까?
정답은 반절은 잘활용하고 반절은 아직 활용하지 못한다고 설명드릴 수 있는데요!
왜냐!
제가 직접 경험하고 들은 피플팀은 평균적으로 3가지를 중점 으로 데이터를 활용하고 있었습니다!
채용 정보 ( 단계별 합격/탈락률, 입사율 등 )
HR 정보 ( 평가 데이터, 전체 임직원 분포비율, 연간 인건비, 성비율 등 )
퇴사 정보 ( 이직률, 퇴사 사유, 인수인계데이터 등 )
위에서 설명한 3가지 데이터는 너무나 중요한 결과값의 정보 이긴 하나
직원들의 업무 향상, 강점 강화, 조직의 효율에 대해 알기에는 부족한 정형화 데이터입니다.
피플데이터는
임직원이 최고의 효율로 일할 수 있는 환경을 만듦으로써
회사와 직원이 서로 win-win 할 수 있도록 만드는 발판이라고 생각합니다.
발판이 되기 위해 필요한 데이터는 임직원의 감정, 몰입도, 성향, 강점 등이며, 이런 정보까지 활용한 데이터를 피플데이터라고 정의할 수 있을것입니다.
그래서 위에서 말한 3가지(채용,HR,퇴사) 정보로는 정확한 피플데이터 분석은 한계가 있다고 볼수있다.
피플데이터를 분석하기 위해서는 어떻게 분석을 해야할까?
피플데이터를 분석하기 위한 바탕으로는
CRISP-DM분석 방법론이다.
총 6단계로 구성되어 있으며, 단계별 피드백을 통해 프로세스 완성도를 높이는 방법입니다.
1단계 : Business Understanding ( 업무 이해 )
2단계 : Data Understanding ( 데이터 이해 )
3단계 : Data Preparation ( 데이터 준비 )
4단계 : Modeling ( 데이터 모델링 )
5단계 : Evaluation ( 평가 )
6단계 : Deployment ( 전개 )
참조 : https://needjarvis.tistory.com/512
피플데이터를 활용한 시스템및 프로세스를 개발할 땐
위 6가지 단계를 지키며 지속적으로 feedback이 이뤄져야한다.
대부분 피플 담당자는 1단계 업무 이해 까지는 전문가영역으로 진행 되고 있으나
2단계와 3단계에서 발목이 잡히는 모습을 많이 보았다.
우리는 과연 데이터를 어떻게 이해하고 준비해야하는지 한번 알아보자!
데이터 분석 환경은 어떻게 만들어야 돼?
피플 데이터 분석 환경을 만들기 위해선 2가지가 가장 중요하다.
RPA ( Robotic Process Automation )
→ 사람이 하는 반복적이고 규칙적인 업무를 소프트웨어를 적용하여 자동화하는 방법
→ 사람이 하는 반복적이고 규칙적인 업무를 소프트웨어를 적용하여 자동화하는 방법 데이터 중앙 집중화
→ 각 시스템에 흩어져있는 데이터를 유기적으로 활용될 수 있도록 하는 방법
제가 본 스타트업의 피플팀 내에는 RPA를 적용해야될 구간이 종종 보였다.
면접일정 조율
면접자 정보입력 및 전달
계정정보 전달
버디안내
입사 축하 매세지 등
시용만료 안내
위와 같이 반복적인 작업과 안내 내용은 최대한 휴먼 에러를 없앨 수 있도록 RPA환경으로 개발 되야 한다.
RPA 환경은 사내에서 사용하는 SW와 간단한 개발 언어를 활용한다면 누구나 쉽게 만들 수 있다.
Google Apps Script
→ 데이터 트리거 환경 / 크롤링 / 출퇴근 알람
→ 데이터 트리거 환경 / 크롤링 / 출퇴근 알람 Notion
→ 데이터 시각화 / 일정 데이터 추적
→ 데이터 시각화 / 일정 데이터 추적 Typeform
→ 평가 데이터 / 피드백 데이터
→ 평가 데이터 / 피드백 데이터 Tableau
→ 데이터 자동 업데이트 / 데이터 시각화
→ 데이터 자동 업데이트 / 데이터 시각화 카카오 오픈빌더i
→ 노무 데이터 / 카페주문 데이터
→ 노무 데이터 / 카페주문 데이터 Slack Bot
→ 안내 / 이슈해결
→ 안내 / 이슈해결 Github Action
→ 외부 API 데이터 활용
→ 외부 API 데이터 활용 Jira, Meister, Asana
→ 협업 데이터 활용 / 자동 태스크 배치 / Due Date 자동설정
→ 협업 데이터 활용 / 자동 태스크 배치 / Due Date 자동설정 GCP, AWS
→ 데이터 파이프라인, 데이터 중앙 집중화
위와같은 방법처럼 사내에서 사용하는 SW를 활용한다면 누구나 자동화환경을 만들 수 있다.
자동화 환경을 만들 때 데이터 수집환경까지 고려하여 자동화를 만든다면
우리는 자연스럽게 3단계 : Data Preparation ( 데이터 준비 )까지 접근할 수 있을것입니다.
위와 같이 휴먼 에러 방지를 위한 RPA를 구현 하여 데이터 준비를 하기도 하고 데이터가 필요하여 시스템을 개발하기도 한다.
실제로 피플데이터를 분석하고 사내 RPA를 기획한 사례가 없을까?
현재 제가 소속되 있는 회사에서는
피플실 내에서 계속 기업가치 속도에 맞춰 외부 및 직원 피플데이터를 활용하여 빌더십강화를 할 수 있도록 노력하고 있습니다.
그 과정에서 피플데이터를 왜 활용해야하는지? 어떤것을 알아야하는지? 어떤 부분을 알아야하는지? 에 대해 아래 이미지와 같이 정해보았습니다.
기본적으로 HR도메인의 데이터를 공부하려면 사람에 조직및 사람에 대한 심리, 데이터 환경을 활용할 수 있는 클라우드 지식, 분석하기 위한 통계 및 개발언어 지식은 기본소양으로 갖춰야된다고 생각했습니다.
다음 글 부터는 실제로 프로세스 별로 RPA 및 시스템은 어떻게 개발해야하는지? 피플데이터는 어떤 니즈 때문에 분석을 하고 어떤 환경에서 진행 하는지에 대해 작성해보도록 하겠습니다.
온보딩 자동화 와 관련된 글을 작성하도록 하겠습니다! 🥰
궁금한 점이나 다음 글에서 보고 싶은 내용이 있다면 댓글 남겨주세요!
긴 글 읽어주셔서 감사합니다! 🙇♂️
스타트업은 데이터를 어떻게 바라봐야 할까? (개정판)
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