Journal of Information Technology Applications and Management
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v.31
no.1
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pp.27-43
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2024
This study investigated technological and managerial barriers in technology startups through a survey of 151 companies, yielding 118 responses (78.1% response rate). Factor and multivariate analyses identified two distinct barriers: technological and managerial. Reliability analysis validated the measurement tool. Using MANCOVA, 12 hypotheses were tested, incorporating six independent variables. Results revealed significant disparities in technological and managerial barriers based on establishment type, commercialization goals, growth stage, and commercialization stage, with 5 hypotheses supported. This study highlights the crucial role of these variables in understanding barriers within technology-based startups.
The purpose of this article is to provide preliminary findings on the state of digital technology applications of startups in Southeast Asia and to discuss issues related to digital health adoption in the region. This exploratory study is based on an empirical analysis of startups and digital technology applications information from various publicly available website databases. Public and private organizations would benefit from a better understanding of the current state of digital technology applications provided by startups and the challenges faced in digital health adoption. This article contributes to the existing literature by offering an overview of startups and digital technology applications in the digital health space in the fast-growing region of Southeast Asia. It offers advice to organizations intending to pursue healthtech initiatives on the types of health services provided by startups and issues that need to be addressed to increase the adoption rate.
In an entrepreneurial ecosystem, the failure rate of startups is extremely high at 90%, and every startup that fails becomes an orphan. This phenomenon leads to higher costs of failure for the entrepreneurs in the ecosystem. Failed startups have many lessons to offer to the ecosystem and offer guidance to the potential entrepreneur, and this area is not fully explored compared to the literature on successful startups. We use a case based method distinguishing a failed startup and a successful startup, studying the entrepreneurial characteristics and firm level factors which cause the failures, in the technology startup ecosystem of Bangalore. We study one of the modes of exit adopted by failed startup entrepreneurs and draw key lessons on causes that culminate in failures. We have identified that factors such as the time to minimum viable product cycle, time for revenue realization, founders' complementary skillsets, age of founders with their domain expertise, personality type of founders, attitude towards financial independence and willingness to avail mentorship at critical stages, will decisively differentiate failed startups from the successful ones. Accordingly, implications have been derived for potential entrepreneurs for reducing the cost of failures in the entrepreneurial ecosystem.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.13
no.6
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pp.27-38
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2018
The purpose of this study is to find out common investment decision factors for CVC's invested technology-based startups and analyze them. We examined 17 CVCs that invested in technology startups for three years and six months from 2015 to June 2018. As a result, the final 9 CVCs that can be used in this study were confirmed and 188 companies were analyzed. This study was conducted as a case study to propose and demonstrate CVC investment objectives and investment decision factors analysis model. The results of this study are as follows. First, CVC focused on strengthening investment. Second, In 2015, Invested in an average of 19 months of technology-based startups. In recent years, we invested in 36 months of proven technology-based startups. Thirdly, ICT service was the main business type of the invested startups. Fourth, the investors were concentrated on the stage of Series A~B. It is observed that CVC investment determinants have a significant impact on product or service and parent company relations. In addition, it was found that factors such as innovation, business planning competency, enterprising, strategic competency, leadership, and opportunity recognition competency were influential factors for the startups of invested companies and it was found that these factors are important for CVC investment decision. Understanding of CVC investment determinants presented in this study is based on the establishment of the investment process of the investee, entrepreneurship and management education program. The results of this study can be applied to the selection of excellent startups, entrepreneurship education programs, mentoring, development of coaching guidelines, and establishment of investment process of other investment institutions when investing in CVC.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.30
no.4
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pp.1-9
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2023
The purpose of this study was to make a mid- and long-term development plan on the business incubator center after interviewing five startups that currently being occupied in or already left the center and reviewing benchmark on business incubator centers in developed countries such as USA, Sweden, and Israel. For the interview, the three startups currently being occupied in the center and the two companies already left the center were participated. The main strengths of the center from all of these five companies were easy accessibility to the equipment and space and at the same time trustworthy from the outside vendors and/or government, etc. USA is a leading country who has long history for the startups but mostly the private companies/organizations/individuals have supported the startups in terms of funding or consulting. Also, there are countless local governments nationwide who provide funding, education, and/or space for the small businesses. Mainly based on the interview and the benchmarking, the mid- and long-term development plan for the business incubator center was made. All six themes such as consortium for investment or a local network plan were derived for the development plan which was described in this study.
Maldaner, Luis Felipe;Simon, Luisa;Aranha, Carlos Eduardo de Souza
World Technopolis Review
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v.7
no.2
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pp.82-96
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2018
This paper discussed the application process of the Dot Idea program. The Dot Idea program is an incubation and open innovation program co-created by Unitec, an incubator at Tecnosinos Tech Park, and an SAP innovation team. The main objective of this study was to cover an existing gap in the literature regarding the practical application of an open innovation methodology. Many companies seek interaction with external parties to enable advancement toward identified innovation opportunities. Technology clusters, parks, and incubators have played an important role in promoting connections and interaction. Consequently, the Dot Idea program emerged as a result of a joint effort to create a program using a design science research methodology aiming to foster new businesses and strengthen Brazil and Latin America as a hub to develop new solutions for traditional organizations. In regards to lessons learned, the Dot.health trial had some success but also experienced difficulties; these related to the relationships between startups and a hospital's internal teams, and startups' needs to be funded from the beginning in order to be fully dedicated to a project.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.15
no.2
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pp.127-135
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2020
The purpose of this paper is to classify individual startups by growth stage based on data-based quantitative criteria. This is to provide a basis for systematic support for government startups based on accurate statistics on the startup growth process. This startups were the TIPS (Tech Incubator Program for Startup) support company, which used a relatively reliable startup. We found seed money to complete MVP (Minimum Viable Product) within 1.5 years after establishment, verified PMF (Product-Market Fit) within 1 year, attracted Series A investment within 2.5 years after establishment, and successfully commercialized it. It attracted Series B investment for stable growth within 1.5 years (Series B investment within 4 years from start-up). The results of the study, the division of government programs that support stage-based startup commercialization, that is, within three years and within seven years of establishment, is significant to date. Three directions are suggested for future research. First, develop indicators for monitoring startup growth stages. Second, it continuously updates the annual changes and tracks the growth stages of individual startups. Third, we discover the successful growth law of technology-based startups by applying in-depth case analysis of successful startups to the model.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.15
no.2
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pp.111-125
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2020
In the rapidly changing era of the Fourth Industrial Revolution, the business environment surrounding venture companies is also changing rapidly. In recent years, the government has reorganized the venture verification system, including expanding the types and scope of venture companies. This study analyzes the current status of venture preferential system from the perspective of technology-based start-up companies and in addition, this paper proposes a plan for improving the legal system. For analysis, The relevant provisions were confirmed through a search using "venture" as a keyword in the National Legal Information Center and the Korean Court of General Law. Then, meaningful texts were extracted along with relevant data to secure basic data and analyzed by benefits, by means and by content. As a result of the study, Venture preferential treatment system is focused on 'reduction of burden' by the means of benefits, and on 'financial' and 'production' by benefits. In conclusion, four suggestions for improvement are presented. First, efforts are needed to increase the practical applicability of venture-related clauses. Second, the venture preferential treatment system is mainly focused on mitigating the burden, so efforts are needed to find a balance. Third, the venture preferential treatment system is mainly focused on the 'non-research' field, so the benefits of the 'research' field should be expanded. Finally, efforts to discover and overcome blind spots in the venture preferential system should be supported.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.16
no.1
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pp.127-138
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2021
The aim of this study is to investigate the effects of each of the three sub-dimensional strategic orientations of technology orientation, customer orientation, and competitor orientation, on performance, targeting IT startups based on technology. and to analyze moderating effect of corporate social responsibility, which is more important to modern society. For the analysis, , The IT startups completed empirical research through path analysis after evaluating the suitability of measurement models and structural models using PLS-SEM for 94 companies less than 7 years that have moved in startup support institutions. As a result of the study, the three sub-dimensions of strategic orientation, technology orientation, customer orientation, and competitor orientation, all had a positive (+) effect on startups' performance. and the Corporate social responsibility orientation was verified as moderating the startup's strategic orientation and startups' performance. The results of this study imply the importance of corporate social responsibility orientation in the strategy setting of start-ups, as well as the direction of strategy-setting for technology-based startups for competitive advantage and long-term survival.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.12
no.2
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pp.167-179
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2024
This study addresses the challenge of objectively evaluating the performance of early-stage startups amidst limited information and uncertainty. Focusing on companies selected by TIPS, a leading private sector-driven startup support policy in Korea, the research develops a new indicator to assess technological efficiency. By analyzing various input and output variables collected from Crunchbase and KIND (Korea Investor's Network for Disclosure System) databases, including technology use metrics, patents, and Crunchbase rankings, the study derives technological efficiency for TIPS-selected startups. A prediction model is then developed utilizing machine learning techniques such as Random Forest and boosting (XGBoost) to classify startups into efficiency percentiles (10th, 30th, and 50th). The results indicate that prediction accuracy improves with higher percentiles based on the technical efficiency index, providing valuable insights for evaluating and predicting startup performance in early markets characterized by information scarcity and uncertainty. Future research directions should focus on assessing growth potential and sustainability using the developed classification and prediction models, aiding investors in making data-driven investment decisions and contributing to the development of the early startup ecosystem.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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