Strategia MultiCloud

Strategia Multicloud jest często wdrażana z powodów dywersyfikacji i uniknięcia uzależnienie do jednego dostawcy (tzw. Vendor Lock). Uzależnienie do może być w obszarze jakości usług, cen czy zakłócenia ciągłości biznesowej (Business Continuity) – awarie, odtwarzanie po awarii (DR – Disaster Recovery), wysoka wydajność (HA – High Availability), itd. Strategia z uwagi na różne zakresy usług dostawców chmur musi uwzględniać wszystkie ich aspekty jak: koszty za storage czy moc obliczeniową, różnorakie platformy czy aplikacje, moduły bezpieczeństwa, itd. Usługi te muszą być wpisane zarówno w politykę bezpieczeństwa jak i architekturę tele-informatyczną firmy.

Oprócz dywersyfikacji, vendor-lockingu częstym powodem dla międzynarodowych firm jest zwiększenie ciągłości biznesowej zarówno w dostępie (np. wydajność) do infrastruktury z dowolnej części świata, jak i jej odporność na awarie i ataki.

Strategia chmurowa jest jednym z elementów Strategii IT wspierającej cele biznesowe. Jest ona zasadna w przypadku rozproszonych globalnie systemów, klientów, pracowników, wysokich parametrów SLA dla usług i systemów oraz dużej dojrzałości organizacji.

Zobacz naszą ofertę doradztwa strategicznego IT

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów

Tajemnice Sand Hill Road – Scott Kupor

Recenzja książki Scotta Kupora partnera zarządzającego w Andreessen Horowitz. Zasady rządzące rynkiem Venture Capital.

Ta książka to fascynująca podróż po Dolinie Krzemowej począwszy od upadku bańki internetowej w 2000 r. do czasów aktualnych. Podróż ta jest pokazana przez pryzmat funduszy Venture Capital, spółek technologicznych i założycieli startupów (founderów). Historia zaczyna się od pierwszych inwestycji Venture Capital i Business Angels, pierwszego akceleratora Y Combinator w znane obecnie na całym Świecie startupy jak Airbnb, Oculus, Slac, GitHub, Pinteres czy Instacard.

Ta książka to nie tylko opowieść o powstawaniu startupów, to ogromna wiedza zarówno o rynku kapitałowym w fazach zalążkowych (seed) jak i trudnej drogi do budowania jednorożców wśród startupów. Drogi okupionej ciężką pracą, błędami, zdrowiem.

Scott Kupor jako wieloletni pracownik największych funduszy inwestycyjnych pokazuje startupom jak pracują fundusze Venture Capital, skąd biorą pieniądze, czym się kierują podejmując decyzje inwestycyjne, jak wspierają swoje spółki portfelowe, itd. Wiedza ta jest przydatna aby founderzy startupów rozumieli drugą stronę, ich politykę inwestycyjną, jej cele, zamierzenia i aby cele obu stron były jak najbardziej zbliżone i jasne, a poszukiwanie inwestora VC przemyślane i zrozumiane. Fundusze VC to nie tylko źródło finansowania to przeogromne źródło kontaktów, wiedzy, doświadczenia, potencjalnej synergii pomiędzy spółkami portfelowymi, itd. (smart money).

Jako founderzy lub członkowie zespołu znajdziecie w tej książce ogromną dawkę praktycznej wiedzy na tematy jak:

  • Zakładanie startupu
  • Finansowanie z zadłużenia czy kapitału własnego?
  • Czy Twój startup powinien sięgnąć po kapitał Venture Capital?
  • Vesting akcji założycielskich
  • Własność intelektualna (IP) w startupach
  • Opcje pracownicze, programy motywacyjne
  • Proces pozyskania kapitału z funduszu VC
  • IPO droga do exitu dla VC
  • Wycena startupu
  • Dobry Term Sheet od A do Z
  • Jak wybrać fundusz VC
  • Kryzysy w startupach
  • Konflikty startup – fundusz
  • i wiele innych.

Gorąco polecam książką zarówno dla członków startupów, którzy rozpoczynają swoją drogę lub szukają finansowania dla swojego biznesu jak i także dla inwestorów i członków zespołów funduszy inwestycyjnych.

Link do wydawnictwa MIT

Przemysław Federowicz

Technologiczne trendy w Retail

Retail wraz z eCommerce są branżami, z którymi spotykamy się na co dzień i możemy obserwować zmiany technologiczne i procesowe jakie w nich zachodzą. Obecnie technologia staje się dojrzalsza i tańsza czego rezultatem są projekty autonomicznych i samoobsługowych sklepów, aplikacji lojalnościowych, itd. Poniżej znajdują się najciekawsze trendy technologiczne w branży Retail.

  • IoT (Internet of Things) – technologia inteligentnych czujników, identyfikacja zachowań, personalizacja, wykorzystanie aplikacji mobilnych czy płatności w świecie online. Technologie jak iBeacons, Bluetooth, GPS, Wearables, RFID, itd. Obecnie pojawiają się trendy jak AIoT (Artificial Internet of Things). Zobacz: Doradztwo IoT
  • Programy lojalnościowe, Aplikacje i Smartphony – budowanie lojalności poprzez technologię i udogodnienia jak usługi komplementarne, zbieranie punktów, promocje, karty, itd.
  • Elastyczne systemy POS – systemy POS (Point of Sales) ciągle pozostają kluczowym elementem realizacji usług w Retail. Systemy te jednakże nie spełniają nowych trendów czyli nie można ich zmieniać szybko dostosowując je do nowych potrzeb klientów. Przyszłością są elastyczne i samoobsługowe systemy informatyczne. Zobacz: Systemy POS
  • Kasy bezobsługowe, płatności mobilne i bez obsługowe sklepy – pełny fulfilment to przyszłość zakupów, jednakże tego typu technologie potrzebują czasu, zmiany mentalności klientów i perfekcyjnej technologii (w tym UX – User Experience, UI – User Interface).
  • User Experience – szczególnie w procesach obsługi klienta, reklamacjach czy zwrotach oraz w wykorzystaniu technologii samoobsługowej. Źle zaprojektowane interfejsy możemy spotykać w codziennych zakupach. Zobacz: Doradztwo UX, UI
  • Efektywne zatowarowanie sklepów – predykcja zatowarowania sklepów, predykcja zachowań konsumenckich, analiza sprzedaży w danych sklepach, regionach, itd. Wykorzystanie Big Data i Sztucznej Intelignencji (AI). Zobacz: Systemy BI (Business Inteligence)
  • Sztuczna inteligencja (AI – Artificial Inteligence) – wykorzystanie dużych zbiorów danych Big Data, często chmury (Cloud Computing) oraz algorytmów Machine i Deep Learning.
  • Rozszerzona rzeczywistość AR (Augmented Reality) – technologia, która zaczyna wchodzić np. do branży Fashion zarówno w kanałach eCommerce jak i sklepach typu Showroom, często łączona z wirtualną rzeczywistością (VR – Virtual Reality).
  • Booty, Czaty i asysta – pełna automatyzacja procesów kontaktu klienta np. w procesach zwrotów czy reklamacjach.
  • Automatyzacja magazynów – wykorzystanie najnowszych trendów w Automatyce Magazynowej np. pojazdy AGV (Automated Guided Vehicles), systemów idealnego załadowanie samochodów transportowych czy magazynów automatycznych. Zobacz: Automatyzacja Procesów Magazynowych, czy Algorytmy Tetris.
  • Traceabbility produktów – pełne śledzenie partii produktów od produkcji do klienta. Śledzenie i zarządzanie cyklem życia produktów. Zobacz: Doradztwo Traceability
  • Produkcja energii elektrycznej na potrzeby sklepów – wykorzystanie energii elektrycznej z dużej powierzchni obiektów handlowych jak dachy, odzyskiwanie ciepła z wewnątrz obiektów, itd.
  • Sieci Connectivity – sieci jak 5G łączące urządzenia i czujniki (IoT) pomiędzy sobą i serwerami np. w chmurze.

Zobacz także: Doradztwo technologiczne i procesowe dla Retail

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów

Trendy technologiczne 2020 – 2021

Obecnie obserwujemy kilka dominujących trendów technologicznych, które będą miały wpływ na nasze życie i biznesy w najbliższych miesiącach i latach. Dodatkowo dzięki takim zjawiskom jak Covid pojawiają się nowe trendy lub zostają wzmocnione inne.

Poniżej lista zaobserwowanych trendów w rozwoju technologii na świecie:

  • Robotyzacja i automatyzacja procesów – zastępowanie ludzi w procesach powtarzalnych przez systemy informatyczne, unikanie błędów ludzkich i minimalizacja kosztów zatrudnienia i szkolenia personelu. Zobacz także RPA – Robotic Process Automation
  • Blockchain – wykorzystanie technologii blockchain np. w jednostkach rządowych, samorządowych i służbie zdrowia.
  • Chmura, Cloud Computing – wykorzystanie chmury zarówno w corowych procesach biznesowych jak i pomocniczych. Przenoszenie do chmury obliczeń, systemów i baz danych. Zobacz: doradztwo Cloud
  • Big Data – Zbieranie dużych ilości danych z wielu źródeł i ich łączenie w celu wykorzystania w systemach podejmowania decyzji. Zobacz: doradztwo Big Data
  • Sztuczna Inteligencja (Artificial Inteligence) – Wykorzystanie algorytmów sztucznej inteligencji w tym uczenia maszynowego (Deep i Machine Learning) w nowoczesnym biznesie i handlu internetowym.
  • Praca zdalna i dygitalizacja procesów backoffice – trend nabierający na sile związany głównie z pracą zdalną spowodowaną pandemią wirusa Covid. Narzędzia pracy zdalnej, dostęp do systemów firmy oraz dokumentów (EOD – Elektroniczny Obieg Dokumentów, DMS, EMS) w postaci cyfrowej z dowolnego miejsca na Świecie.
  • Handel elektroniczny (eCommerce) – istniejący i silny trend wzrostowy sprzedaży produktów i usług poprzez kanały cyfrowe jak eCommerce, Mobile, Social Media, Marketplace, etc.. Zobacz usługi dla eCommerce
  • Monetyzacja danych – zbieranie, łączenia, tłumaczenie i poszukiwanie nowych strumieni przychodów opartych na danych. Zobacz: nowe strumienie przychodów.
  • Systemy predykcyjne, systemy podejmowania decyzji – systemy prodykcyjne, systemy wspierające podejmowanie decyzji, systemy System Business Intelligence (BI)Business Intelligence (BI) oparte na hurtowniach danych.
  • Mobile – trend posiadania i wykorzystywania urządzeń mobilnych, transmisji danych, wykorzystania technologii 5G i Internetu Rzeczy (IoT).
  • Omnichannel – sprzedaż i tracking użytkowników w świecie offline (Retail) i w internecie (mobile, eCommerce, social media, itd.) oraz w Contact Center. Zobacz doradztwo technologiczne dla Omnichannel
  • 5G – wykorzystanie sieci dużych przepustowości do integracji urządzeń, pojazdów i ludzi w czasie rzeczywistym. Zobacz Doradztwo 5G
  • Privacy – ochrona danych użytkowników w sieci. Bardzo silny trend występujacy np. w Niemczech i USA.
  • Inteligentne Miasta (Smart City) – technologie dla inteligentnych miast wykorzystujące technologie 5G, IoT, Big data i chmury. Zobacz doradztwo Smart City
  • Autonomiczne pojazdy – trend przyszłości zarówno w samochodach, dronach, statkach powietrznych jak i morskich.
  • Cyfrowy bliźniak (Digital Twin) – testowanie realnego świata w stworzonych ich cyfrowych modelach.
  • Bezpieczeństwo (Cybersecurity) – zabezpieczenie danych zarówno prywatnych jak i firmowych przed wyciekami i kradzieżą.

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów

Doradztwo SaaS

Software as a Service to obecnie bardzo popularny trend w architekturze systemów i modelach biznesowych. Systemy czy platformy w tzw. modelu abonamentowym (płatnym w regularnych odstępach np. raz na miesiąc, raz na rok) tworzą zarówno ogromni, międzynarodowi gracze jak np. IBM czy SAP a także Startupy. Najbardziej znanymi prekursorami były takie systemy jak CRM SalesForce. Ten przykład pokazał, jak popularne są tego typu systemy, mimo początkowych i obecnych obaw o bezpieczeństwo czy możliwość zmian (customizacji).

Rodzaje systemów w SaaS

Przykładowe systemy często spotykane jako Software as a Service:

Korzyści systemów SaaS

Systemy SaaS cechuje szybkie wdrożenie, praktycznie od razu, proste systemy płatności np. miesięczne, brak kosztów dodatkowych jak utrzymanie serwerów, administratora, internetu czy utrzymania i konserwacji, a często nawet backupów.

KPI (Key Performance Indicator) dla Startupów SaaS

Startupy SaaS podobnie jak Startupy eCommerce są w pełni „mierzalne”. Dzięki kodom śledzącym, analityce, big data możemy mierzyć wszystko od rozpoczęcia kampani marketingowej, poprzez zdobycie klienta i jego odejście do np. konkurencji.

  • CAS (Cost of Aquiring a Customer) – koszt pozyskania jednego klienta
  • ARPU (Average Revenue per Customer) – średni przychód z jednego klienta
  • Churn – Procentowy odpływ klientów
  • Customer Lifetime – średnia długość życia klienta
  • LTV (Lifetime Value of Customer) – cała wartość klienta
  • MRR (Montly Recurring Revenue) – miesięczny przychód z abonamentów
  • ARR (Annual Recurring Revenue) – roczny przychód z abonamentów
  • itd.

Na co należy zwrócić uwagę przy wyborze systemu w SaaS

Wybierając system Software as a Service należy pamiętać o:

  • Analizie cennika np. w przypadku platform sklepów internetowych często płaci się za ilość transakcji, czym więcej zarabiamy tym więcej płacimy
  • Integracji systemów i poprawnej wymianie danych pomiędzy nimi
  • Bezpieczeństwie systemów potwierdzonych np. certyfikatami
  • Zgodności z europejskim RODO np. można spotkać, że globalny systemy posiada serwer aplikacyjny w europie a serwer bazodanowy w Stanach Zjednoczonych.
  • Architekturę rozwiązań np. micro serwisy, PWA, CMS, system bilingowy, API.
  • Umowy SLA (Service Level Agreement) na wykryte błędy.
  • Analiza możliwości wprowadzania swoich (i tylko swoich zmian w systemach – know how) np. z wykorzystaniem tzn. chmury prywatnej lub hybrydowej.

Usługi doradztwa technologicznego SaaS:

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów

Uczenie maszynowe – Machine Learning, Uczenie głębokie – Deep Learning

Pojęcia Uczenie maszynowe (Machine Learning), Głębokie uczenia (Deep Learning) czy Sztuczna Inteligencja (AIArtificial Intelligence) pojawiają się w ostatnich dość często i są grupowane jako technologie automatyzujące, predykcyjne oraz wspierające podejmowanie decyzji. Technologie opierają się na sieciach neuronowych. To one budzą zarówno zachwyt jak i przerażenie.

Machine Learning i sieci neuronowe

Machine Learning jest podstawą obecnych systemów Sztucznej Inteligencji i zajmuje się eksploracją danych (Data Mining). Machine Learning koncentruje się na wyszukiwaniu wzorców danych w dużych zbiorach danych zasilanych przez różne systemy lub procesy. Uczenie maszynowe często z uwagi na potrzebę dużej mocy obliczeniowej korzysta z chmur obliczeniowych (Cloud) lub specjalistycznych superkomputerów.

Deep Learning a ludzie

Deep Learning jako „dziecko” Machine Learningu pozwala skoncentrować się na człowieku i jego zachowaniach. Deep learning potrafi wchodzić w interakcję z człowiekiem, słucha dźwięków, muzyki, głosu, obserwuje np. rozpoznając obrazy. Deep Learning jest bardzo popularny z uwagi na koncentracji na zachowaniach człowieka, co w przypadku obecnych biznesów jest kluczowe.

Gdzie najprościej wykorzystać Machine Learning?

W organizacjach gdzie są spełnione dwa elementy. Są zbierane duże ilości danych (Big Data) oraz, w których innowacja jest w DNA firmy. Duże ilości aktualnych danych pozwalają „uczyć” systemy zachowań np. użytkowników czy linii produkcyjnej. Czym więcej danych na początku tym lepsze wyniki uczenia. Jeśli danych jest mniej systemy muszą za każdym razem kiedy wystąpi nieoczekiwana sytuacja uczyć się, co wydłuża proces wdrożenia i produkcyjnego wykorzystania tychże systemów.

Zobacz naszą ofertę doradztwa technologicznego:

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów

Poziom gotowości technologicznej TRL w Startupach

Poziom gotowości startupu zarówno rozwoju produktu jak i gotowości do komercjalizacji TRL (Technology Readiness Level) określa się w skali od 1 do 9. Skala jeden to ocena wstępnej koncepcji, walidacja pomysłu, realności wdrożenia, natomiast skala dziewięć to gotowość produktu do sprzedaży (po wszystkich testach, certyfikacji, itd.). TRL określa zatem poziom dojrzałości produktu do jego komercjalizacji. Czym wyżej w skali tym mniejsze ryzyko niepowodzenia i szybszy czas rozpoczęcia sprzedaży produktu.

Skala ta ułatwia zewnętrznym inwestorom śledzenie postępu rozwoju produktów i jest pomocnym narzędziem i wskaźnikiem rozwoju KPI (Key Performance Indicator). TRL jest powszechnie stosowany nie tylko w Polsce, ale także jest standardem w Unii Europejskiej w Stanach Zjednoczonych, gdzie został pierwotnie wymyślony przez NASA w latach 70-tych. Z punktu widzenia inwestora czym wyższym TRL tym większa szansa na sukces i mniejsze ryzyko inwestycyjne. Oczywiście należy pamiętać także o własnym IT Due Diligence, nie zawsze founderzy rozumieją TRL, a wręcz podwyższają skalę dojrzałości produktu.

Skalę TRL można podzielić na trzy grupy:

  • TRL 1: Prace koncepcyjne, analiza pomysłu, produktu, realności jego stworzenia
  • TRL 2-6: Badania przemysłowe nad produktem
  • TRL 7-9: Prace rozwojowe nad produktem

Skala TRL w NCBiR:

  • TRL 1: Zaobserwowano i opisano podstawowe zasady danego zjawiska – najniższy poziom gotowości technologii, oznaczający rozpoczęcie badań naukowych w celu wykorzystania ich wyników w przyszłych zastosowaniach. Zalicza się do nich między innymi badania naukowe nad podstawowymi właściwościami technologii.
  • TRL 2: Określono koncepcję technologii lub jej przyszłe zastosowanie. Oznacza to rozpoczęcie procesu poszukiwania potencjalnego zastosowania technologii. Od momentu zaobserwowania podstawowych zasad opisujących nową technologię można postulować praktyczne jej zastosowanie, które jest oparte na przewidywaniach. Nie istnieje jeszcze żaden dowód lub szczegółowa analiza potwierdzająca przyjęte założenia.
  • TRL 3: Potwierdzono analitycznie i eksperymentalnie krytyczne funkcje lub koncepcje technologii. Oznacza to przeprowadzenie badań analitycznych i laboratoryjnych, mających na celu potwierdzenie przewidywań badań naukowych wybranych elementów technologii. Zalicza się do nich komponenty, które nie są jeszcze zintegrowane w całość lub też nie są reprezentatywne dla całej technologii.
  • TRL 4: Zweryfikowano komponenty technologii lub podstawowe jej podsystemy w warunkach laboratoryjnych. Proces ten oznacza, że podstawowe komponenty technologii zostały zintegrowane. Zalicza się do nich zintegrowane „ad hoc” modele w laboratorium. Uzyskano ogólne odwzorowanie docelowego systemu w warunkach laboratoryjnych.
  • TRL 5: Zweryfikowano komponenty lub podstawowe podsystemy technologii w środowisku zbliżonym do rzeczywistego. Podstawowe komponenty technologii są zintegrowane z rzeczywistymi elementami wspomagającymi. Technologia może być przetestowana w symulowanych warunkach operacyjnych.
  • TRL 6: Dokonano demonstracji prototypu lub modelu systemu albo podsystemu technologii w warunkach zbliżonych do rzeczywistych. Oznacza to, że przebadano reprezentatywny model lub prototyp systemu, który jest znacznie bardziej zaawansowany od badanego na poziomie V, w warunkach zbliżonych do rzeczywistych. Do badań na tym poziomie zalicza się badania prototypu w warunkach laboratoryjnych odwzorowujących z dużą wiernością warunki rzeczywiste lub w symulowanych warunkach operacyjnych.
  • TRL 7: Dokonano demonstracji prototypu technologii w warunkach operacyjnych. Prototyp jest już prawie na poziomie systemu operacyjnego. Poziom ten reprezentuje znaczący postęp w odniesieniu do poziomu VI i wymaga zademonstrowania, że rozwijana technologia jest możliwa do zastosowania w warunkach operacyjnych. Do badań na tym poziomie zalicza się badania prototypów na tzw. platformach badawczych.
  • TRL 8: Zakończono badania i demonstrację ostatecznej formy technologii. Oznacza to, że potwierdzono, że docelowy poziom technologii został osiągnięty i technologia może być zastosowana w przewidywanych dla niej warunkach. Praktycznie poziom ten reprezentuje koniec demonstracji. Przykłady obejmują badania i ocenę systemów w celu potwierdzenia spełnienia założeń projektowych, włączając w to założenia odnoszące się do zabezpieczenia logistycznego i szkolenia.
  • TRL 9: Sprawdzenie technologii w warunkach rzeczywistych odniosło zamierzony efekt. Wskazuje to, że demonstrowana technologia jest już w ostatecznej formie i może zostać zaimplementowana w docelowym systemie. Między innymi dotyczy to wykorzystania opracowanych systemów w warunkach rzeczywistych

Zobacz naszą ofertę doradczą dla startupów i funduszy Venture Capital:

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów

Startupy IoT – Internet of Things

Urządzenia Internetu Rzeczy (IoT – Internet of Things) obecnie można spotkać zarówno w domach, fabrykach (IIoTIndustrial Internet of Things), podczas leczenia czy rehabilitacji, podczas uprawiania sportu, w inteligentnych miastach (Smart Cities) w transporcie, itd. Dostępność urządzeń IoT jest spowodowana m.in. łatwym dostępem do szybkich sieci WiFi, Mobile, zmniejszającymi sie cenami urządzeń, wydłużającym się czasem działania na baterii czy coraz większą ilością aplikacji i dostawców urządzeń. Dostęp do 5G także zaczyna potęgować pomysły wykorzystujące 5G i IoT praktycznie wszędzie.

Startupy działające w branży IoT można podzielić na kilka kategorii.

Startupy IoT w podziale na branże

  • IoT Smart Home – inteligentne domy
  • IoT Smart Cities – inteligentne miasta
  • IIoT w Przemyśle (Industrial Internet of Things) – rozwiązania przemysłowe
  • IoT w Medycynie, opiece osób starszych, rehabilitacji, itd. Internet of medical things (IoMT)
  • IoT w Rolnictwie
  • IoT w branży zbrojeniowej, lotniczej i kosmicznej

Startupy IoT w podziale na produkty

  • IoT Middleware & Operation Systems – systemy dla IoT
  • IoT Hardware – sensory IoT, Beacony, Tagi i czytniki tagów, gateways, routers, system on chip, mikrokontrolery, moduły komunikacyjne.
  • IoT Connectivity – Mobile, sieci niskoprądowe LPWAN (SigFox, LoRa), 5G, Bluetoout, NB-IoT, WiFi, VSAT, itd.
  • IoT Platform – connectivity management, platformy analityczne, platformy end to end.
  • IoT Security – bezpieczeństwo urządzeń, bezpieczeństwo sieci, bezpeiczeństwo przesyłania danych i ich gromadzenia.
  • IoT Development Boards & Kits
  • IoT Stacks

GoTechnologies wspiera od lat zarówno największe fundusze Venture Capital m.in. w IT Due Diligence, startupy w rozwoju produktów, pozyskaniu klientów i kapitału jak i największe firmy produkcyjne, eCommerce w zastosowaniu najnowszych technologii, tworzeniu nowych strumieniu przychodowych (monetyzacja danych) czy optymalizacji procesów za pomocą technologii.

Zobacz naszą ofertę doradczą dla startupów i funduszy Venture Capital:

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów

Współpraca Startup – Korporacja

Idea współpracy startupów z korporacjami jest znana i praktykowana od już lat. Rezultaty są niestety znane. Większość tego typu projektów kończy się albo porażką, albo „pseudo” sukcesem, gdzie startup zostanie kupiony a jego produkt „zamknięty w szafie”. Do tego działania PR i marketing powodują, że myślimy o takiej współpracy jako łatwej. Nic bardziej mylnego. Współpraca elastycznego startupu z proceduralną i „okopaną” korporacją jest bardzo trudna.

Jakie mamy ograniczenia i wyzwania we współpracy Startup – Korporacja:

  • Zmuszenie zespołu korporacji do dodatkowej pracy ze startupami, mimo swoich obowiązków i KPI-ów tzw. „awans”.
  • Priorytetyzacja zadań wewnątrz organizacji.
  • Brak dedykowanego zespołu do współpracy ze startupami.
  • Chęć posiadania, gdyż inni też mają działy innowacji, Spin-off czy Startupy.
  • Silne procedury compliance i security, do których musi się dostosować Startup i gdzie potrzebuje otrzymać silne wsparcie.
  • Zbyt agilowe podejście za strony Startupu nieuwzględniające specyfiki i struktury organizacyjnej korporacji oraz punktów decyzyjnych.
  • itd.

Więcej o technologicznych startupach:

GoTechnologies wspiera od lat zarówno startupy jak i największe korporacje i fundusze Venture Capital i Private Equity. Zapraszamy do zapoznania się z ofertą doradztwa dla Startupów.

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów

Najnowsze inwestycje w Startupy przez Brave Venture Capital

Fundusz Brave Venture Capital, w ramach którego inwestujemy w ciekawe startupy technologiczne dokonał kolejnej, już trzeciej inwestycji. Obecnie są zrealizowane następujące inwestycje w startupy technologiczne:

  • Petal International – międzynarodowy Agri Startup opracowujący aplikację SIFA (Smart Indoor Farming App), która będzie służyła do kontroli i monitoringu parametrów czynników wpływających na uprawę roślin wewnątrz pomieszczeń np.: szklarnie, farmy horyzontalne i kontenerowe. Software ten można stosować dla wszelkiego rodzaju upraw – warzyw, owoców, marihuany medycznej.
  • Youartme – inwestycja wraz ze spółką Candellana. Produkty Candellana to unikalne rzeźby z wosku i świece, a także designerskie donice pod marką Concrette, które produkuje Youartme. W procesie produkcyjnym używana jest technologia druku 3D, która świetnie sprawdziła się do produkcji wyrobów z dużą ilością, nawet bardzo małych detali. Produkty obu spółek są sprzedawane na całym świecie.
  • Artigiano – międzynarodowy startup prowadzi prace badawczo- rozwojowe w dziedzinie inżynierii materiałowej, w szczególności polimerów i nanotechnologii. Inwestujemy m.in. w projekty badawczo-rozwojowy, który docelowo będzie umożliwiał produkcję i sprzedaż zaawansowanych technologicznie masterbatchy czy dodatków do polimerów. Innowacyjne kompozyty polimerowe kierowane są do przedsiębiorców i podmiotów działających na rynku tworzyw sztucznych.

Jeśli jesteś zainteresowany współpracą z naszym funduszem zapraszamy do kontaktu przez stronę brave.vc lub pfederowicz@gotechnologies.pl