Gdy w Polsce wystartował Campus Google, firma TogetherData była jednym z pierwszych startupów, które znalazły w nim swoje miejsce już w chwilę po otwarciu. Była to dla niej prawdziwa szkoła życia.
– W campusie często odbywaliśmy „spotkania 1 na 1" z mentorami i inwestorami. To były dla nas najcenniejsze lekcje – wspominają prezes Michał Grams oraz wiceprezes Paweł Brach. Opowiadają, że w trakcie takich spotkań przechodzili tzw. „testy 30-stu sekund", w czasie których musieli zgrabnie opowiedzieć, czym ich firma będzie się zajmować i na czym polega jej model biznesowy. Radzą, by młode firmy szukały okazji do takich testów. – Czasami młodzi przedsiębiorcy lekceważą ostrzeżenia mentorów. Myślą: „To się nie wydarzy, nie w moim przypadku!". Później okazuje się, że mentorzy mieli rację – podkreślają.
Z małego startupu ich firma przekształciła się w kilkunastoosobowe przedsiębiorstwo, które pierwszy zarobiony milion ma już za sobą. – Dzisiaj mamy własne biuro na Powiślu i trochę więcej krzeseł. 1000 m2 powierzchni chcemy zapełnić najlepszymi badaczami danych w Polsce – zapowiada prezes.
Trzeba znaleźć niszę
TogetherData pomaga firmom w wykorzystywaniu i monetyzacji danych, które przedsiębiorcy już u siebie zgromadzili lub zakupili na rynku od zewnętrznych dostawców. Założyciele firmy wspominają, że na początku swojej działalności poszli trochę „za tłumem", skupiając się po prostu na analityce Big Data. Prędko okazało się jednak, że takich firm na rynku jest mnóstwo. Dlatego postanowili zagospodarować niszę, w której cyfrowe komponenty, jakimi są dane, odgrywają kluczową rolę. Wybór padł na sektor fintech (nowe technologie w usługach finansowych), banki oraz branżę windykacyjną.
– Zauważyliśmy, że zdobycie danych nie jest dzisiaj problemem dla firm. Realną bolączką jest natomiast znalezienie sposobów na ich monetyzację, na przekucie danych w nowe kontrakty i klientów – podkreśla prezes Grams. Potem TogetherData wpadła na drugi pomysł. – Pomyśleliśmy, że firmy zmagają się też danymi ze świata offline, na przykład z gigantycznymi segregatorami dokumentów – mówi prezes. Dlatego firma wzięła te dane również pod lupę, automatyzując proces ich pozyskiwania dzięki tzw. uczeniu maszynowemu. Stworzyła własne narzędzie, dzięki któremu nie trzeba już ręcznie i mozolnie wertować wszystkich dokumentów w poszukiwaniu interesujących informacji, ponieważ zrobi to inteligentna maszyna za pomocą odpowiednio zaimplementowanych w niej algorytmów.