하키스틱 는 수년 동안 민간 기업의 재무 보고를 지원해 왔습니다. 이 회사의 목표는 자금, 스타트업 프로그램, 회사 등 다양한 출처에서 정확한 데이터를 제공하는 것입니다. 그러나 그렇게 하는 과정에서 종종 동일한 측정항목과 항목을 설명하지만 다른 용어를 사용하는 여러 데이터 출처를 접하게 됩니다. .

결과적으로 Hockeystick은 데이터를 처리하는 방법과 이러한 데이터 매핑 문제를 완화하기 위해 수행할 수 있는 작업을 재고했습니다. 이것이 바로 그들이 CVCA의 연구 및 데이터의 도움으로 자체 표준 "하키스틱 분류법"을 만드는 이유입니다.

분류법이란 무엇입니까?

데이터 분류는 본질적으로 공통 특성을 기반으로 데이터를 특정 클래스로 분리하는 계층 구조입니다. 분류법의 가장 주목할만한 예는 린네 분류법입니다. , 유기체의 분류 및 유기체의 이항 명명에 사용됩니다.

이 분류 시스템은 Carl Linnaeus가 개발했습니다. , 현대 분류학의 아버지로 여겨지는 스웨덴 식물학자.

분류법이 필요한 이유는 무엇입니까?

데이터 분류는 중복성을 제거하고 시스템에서 데이터 재사용을 촉진하는 것을 목표로 합니다. 그러나 더 중요한 것은 분류법이 정보를 안정적으로 보고하고 일관되게 비교하는 메타데이터 프레임워크가 되는 표준의 필요성을 유발한다는 점입니다.

CVCA의 관점에서 기업, 펀드 및 투자에 대한 표준화된 데이터를 보유하면 모든 사람이 동일한 언어로 "말할 수" 있습니다. 우리는 Hockeystick의 분류 체계를 통해 펀드가 성과를 측정하고, 제한된 파트너와 의사 소통하고, 거래 흐름을 개선하기가 더 쉬워질 것이라고 믿습니다.

하키스틱이 표준 분류를 만드는 이유는 무엇입니까?

현재 표준은 미국 일반적으로 인정되는 회계 원칙과 같이 재무 보고의 직접적인 영역에 존재하지만 (GAAP) 및 국제 재무 보고 기준 (IFRS), Hockeystick은 재무 보고 및 회계 구성 요소 외에도 전체 민간 시장을 지원하는 분류 체계를 표준화하려고 시도함으로써 더 큰 그림을 보고 있습니다.

즉, Hockeystick의 분류 체계는 벤처 캐피탈 및 사모 펀드를 넘어 액셀러레이터, 인큐베이터, 엔젤, 대출 기관 및 정부 기관의 데이터를 포함하여 금융 데이터 네트워크를 형성할 것임을 의미합니다. 이러한 산업은 자금 제공자의 완전한 생태계를 만듭니다. 우리를 포함한 데이터 모델이 이러한 현실을 따라잡아야 할 때입니다.

Hockeystick의 분류 체계를 통해 CVCA는 정확한 비교, 분석 및 벤치마크를 수행하여 캐나다 민간 시장에 대한 연구 역량을 강화할 수 있습니다.

CVCA InfoBase와 어떤 관련이 있습니까?

우리는 9월에 InfoBase 2.0을 개발하기 위해 Hockeystick과 새로운 파트너십을 발표했습니다. Hockeystick의 데이터 분류는 이를 위한 첫 번째 단계입니다. 우리의 목표는 새로운 데이터 분류법 을 사용하여 InfoBase 2.0을 출시하는 것입니다. 손쉬운 마이닝을 위해 표준 형식으로 구성된 고품질 데이터를 사용하여 대규모 민간 기업 데이터베이스를 검색할 수 있습니다.

자세한 내용을 계속 지켜봐 주십시오!