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RawData

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  • Invertidos 169.400 €
  • Objetivo 150.000 €
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¿En qué consiste la oportunidad de inversión?

Soluciones de big data para agricultura. Gracias a nuestra tecnología podemos mejorar decisiones estratégicas que signifiquen un incremento de hasta un 20% del valor de producto y una reducción de costes de hasta un 40%; todo ello sIn necesidad de instalar equipos IoT.

Las empresas del sector agrícola sufren constantemente de la presión comercial, de calidad, de seguridad, de sostenibilidad y de la competencia de sus productos. 

La meteorología es uno de los factores con más impacto en la eficiencia de las producciones agrícolas, pero no es el único, se estima que existen entre 10 y 200 variables objetivas que puedan usarse para tomar decisiones y que todas ellas influyen de alguna forma en la maduración y volumen del producto obtenido. 

Las decisiones relativas a las fechas de recogida y a la producción agrícola siguen realizándose de forma tradicional, basadas en previsiones subjetivas de las personas que gestionan una explotación. Estas previsiones pueden llegar a contener errores de entre el 10% y el 40%, lo que representa enormes pérdidas para dichas empresas productoras.

En este contexto, la inteligencia artificial y el Big Data de RawData contrarrestan estos problemas, permitiendo aprovechar las innumerables variables y fuentes de datos existentes en el sector y en las propias explotaciones, y objetivando y optimizando las decisiones.

RawData facilita a los gestores de explotaciones agrícolas una herramienta de integración de datos y apoyo a la toma de decisión para optimizar las decisiones en tres puntos  puntos estratégicos:

  1. Planificación de cosecha (fecha óptima de cosecha y volumen esperado).
  2. Integración de múltiples fuentes de datos y análisis de datos en una única solución.
  3. Sanidad de cultivo (afectación de enfermedades y/o meteorología).

De esta manera, combinando bancos de datos agrometeorológicos, imágenes por satélite y otras fuentes de datos con datos del usuario, RawData ayuda al cliente a tomar decisiones que impactan en la reducción de costes y en el incremento de calidad de sus productos, y, por tanto, de los beneficios.

Una de las ventajas principales de esta tecnología es que opera sin necesidad de implantar ningún tipo de dispositivos IoT en campo para proporcionar el servicio. El hecho de no necesitar instalación de equipos reduce el coste de implantación del servicio e incrementa exponencialmente la escalabilidad del proyecto.

Por último y aprovechando la participación en un proyecto demostrativo, RawData lanza a inicios de 2020 una solución para digitalizar partes de trabajo verificando la identidad del trabajador con reconocimiento facial.

Esta solución va dirigida al mismo target de clientes añadiendo el mercado de las ETT’s que operan en el sector agrícola. Este servicio permite complementar la oferta tecnológica de RawData

STAGE INVERSIÓN

EARLY

MERCADO

  • agriculture
  • predominantly saas
  • agrotech
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WEB OFICIAL

Incentivos fiscales

La inversión en RawData ofrece incentivos fiscales
VIDEOS

Equipo de RawData

Albert Duaigües CEO
Albert Duaigües
CEO

Aportando soluciones tecnológicas con Big Data para el sector agro. Con el reto de ayudar a crear una agricultura más sostenible y con menos

David Olmo Pérez CTO
David Olmo Pérez
CTO

Amplia experiencia en machine learning y deep learning. He trabajado durante los últimos 3 años en Grifols en desarrollo y gestión.

Emma Sabater

Emma Sabater

CFO

Alejandro Martín Vázquez

Alejandro Martín Vázquez

Full Stack Developer

Enric Baltasar

Enric Baltasar

CMO

Javier Ayuso

Javier Ayuso

Data Architect

Josep Anton Mir

Josep Anton Mir

Data Scientist

Victor Ojeda

Victor Ojeda

Front-End Developer

Inversores actuales
Mireia Bessó

Mireia Bessó

BUSINESSANGEL

StartupLabsSpain

StartupLabsSpain

ACCELERATOR

Accelerators
NetMentora

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ACCELERATOR

Open Future (Cornellà)

Open Future (Cornellà)

ACCELERATOR

Motivos para invertir Ver más datos

  • Según Forbes, la inversión en Agritech, a nivel mundial, se ha multiplicado por 5 en los últimos 8 años. Agritech es sin duda uno de los sectores que más va a crecer en los próximos años:

  • RawData ha obtenido un préstamo CDTI Cervera por valor de 250k en 2019.
  • Ha conseguido 25 clientes de referencia con resultados exitosos que validan la aportación de valor, el modelo de negocio y la escalabilidad.
  • El 100% de los clientes conseguidos en 2018 renovaron contratos para 2019 y posteriormente para 2020.
  • Esta es la 2ª startup fundada en agrotech por parte del CEO y el cuarto proyecto en el que participa con roles vinculadas a la transferencia y al negocio. En total acumula más de 250 experiencias con diferentes clientes agroalimentarios donde ha impulsado la introducción de innovaciones tecnológicas y/o en digitalización.

    David Olmo, con el rol de CTO en RawData, ha asumido el liderazgo de proyectos globales en el campo del data science en organizaciones como Grifos.

  • Los socios fundadores además de tener vínculos familiares en agricultura, tienen conocimiento, contactos en el sector y complementariedad para llevar a cabo tanto el desarrollo como la escalabilidad  de estos servicios en un sector en pleno  crecimiento de estas tecnologías.
  • Es el momento óptimo para invertir, una vez validada la aportación de valor a los clientes con soluciones escalables basadas en las tecnologías vinculadas al dato y a la toma de decisiones.
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Análisis oportunidad Última actualización 01-dic-2020 12:29:04

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La inversión en startups y empresas de reciente creación tiene riesgos asociados, entre los que se incluyen: riesgo de iliquidez, riesgo de información, riesgo de pérdida de parte o el total del capital invertido, entorno operativa rápidamente cambiante, riesgos regulatorios y legales, riesgo por inversión minoritaria, sin capacidad de influir sobre la gestión de la compañía. Por la elevada incertidumbre que tiene este tipo de inversión, únicamente se debería contemplar invertir si se entienden estos riesgos y siempre como parte de una cartera lo suficientemente diversificada.

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