ホッケースティック 長年にわたり民間企業の財務報告を支援してきました。同社の目的は、資金、スタートアッププログラム、企業など、さまざまなソースから抽出して正確なデータを提供することです。ただし、そうすることで、同じ指標やエンティティを記述しているが、異なる用語を使用している複数のデータソースに出くわすことがよくあります。 。

その結果、Hockeystickは、データの処理方法と、これらのデータマッピングの問題を軽減するために何ができるかを再考しています。これがまさに、CVCAの調査とデータの助けを借りて、独自の標準的な「ホッケースティック分類法」を作成している理由です。

分類法とは何ですか？

データ分類法は、共通の特性に基づいてデータを特定のクラスに本質的に分離する単純な階層構造です。分類法の最も顕著な例は、リンネ式分類法です。 、生物の分類と生物の二名法の命名に使用されます。

この分類システムは、 Carl Linnaeus によって開発されました。 、現代の分類学の父と見なされているスウェーデンの植物学者。

分類法が必要なのはなぜですか？

データの分類は、冗長性を排除し、システムでのデータの再利用を促進することを目的としています。ただし、さらに重要なことに、分類法は、情報が確実に報告され、一貫して比較されるメタデータフレームワークとなる標準の必要性を頻繁に動機付けます。

CVCAの観点からは、企業、ファンド、投資に関するデータを標準化することで、誰もが同じ言語を「話す」ことができるようになります。ホッケースティックの分類法により、ファンドはパフォーマンスの測定、限られたパートナーとのコミュニケーション、取引フローの改善が容易になると確信しています。

ホッケースティックが標準的な分類法を作成するのはなぜですか？

現在の基準は、米国の一般に認められた会計原則のように、財務報告の直接の領域に存在します。 （GAAP）および国際財務報告基準 （IFRS）、ホッケースティックは、財務報告および会計コンポーネントに加えて、民間市場全体をサポートする分類法を標準化することを試みることにより、全体像を見ています。

つまり、Hockeystickの分類は、金融データネットワークを形成するためのアクセラレータ、インキュベーター、エンジェル、貸し手、政府機関からのデータを網羅するため、ベンチャーキャピタルやプライベートエクイティを超えて拡張されます。これらの業界は、資金提供者の完全なエコシステムを作成します。そして、私たちを含むデータモデルがこの現実に追いついたときです。

ホッケースティックの分類法により、CVCAは正確な比較、分析、ベンチマークを行うことができ、カナダの民間市場での調査能力が強化されます。

これはCVCAインフォベースとどのように関連していますか？

9月に、InfoBase2.0を開発するためのHockeystickとの新しいパートナーシップを発表しました。ホッケースティックのデータ分類法は、これに向けた最初のステップです。私たちの目的は、新しいデータ分類法を使用してInfoBase 2.0をリリースすることです—これにより、マイニングを容易にするために標準形式で編成された高品質のデータを使用して、民間企業の巨大なデータベースを検索できるようになります。

詳細をお楽しみに！