The exact data model your fund needs
Suitable for any VC. A custom data model that fits how you operate.
Stop stitching data together. Start using it.
Single source of truth infrastructure for VCs — tailored scraping, unified data, zero maintenance burden.
How VCs Stay Ahead
Alpha won't come from buying the next data source and connecting it to Claude. VCs generate alpha by fusing public data, tailored to you with your proprietary data into compounding institutional knowledge.
The exact web data your fund needs
Highly scalable web scraping and web search gives you the startups, signals and context your fund needs.
The data you already own - structured
Meeting transcripts, IC memos, and decisions only become valuable once the data behind them is structured.
The data quality you deserve
Researchly catches, explains, and if you want also resolves data quality issues for you.
Create the exact data model your fund needs
Custom data schema per fund, centered around business objects and fine-tuned with custom attributes create a data foundation to fit your funds needs - not the other way around.
Add new data sources almost instantly
Our Business Objects-oriented infrastructure ensures you can easily reconcile multiple data sources without changing the infrastructure
Enterprise-ready out of the box
Each table is fully historized so you never lose an entry. Each entry comes comes with full data lineage.
Fuse public data with proprietary data
Our data warehouse is built so that you can combine any data source - proprietary or 3rd party - at ease.
Control the data quality
Researchly catches, explains, and if you want also resolves data quality issues for you.
Entity resolution
Entity resolution
Sources reconciliation
Sources contradict each other.
Deduplication
Confidence scoring / explainability
Highly scalable web scraping
with our matrix
Turn unstructured data into structured
Turn unstructured data into structured
Datenquellen //
Die Daten, denen Sie vertrauen können.
Offene Webquellen, Premium Quellen und proprietäre Datenbanken - sauber aufbereitet mit Deduplizierung, Entity Resolution und Clustering.
| Offenes Web | Premium Quellen | Proprietäre Datenbank | |
|---|---|---|---|
WSPararelle Research Agents für Deep Web Search | PAPatente | ASAlternative Signale für Firmen (M&A-Aktivitäten, Produktankündigungen, Partnerschaften…) | CDFirmendatenbank |
NBNachrichten, Blogs & Foren | FFEarnings Calls und Jahresabschlüsse | MDMarktreports | TBTrenddatenbank |
WDWeb Data (Google, YouTube, Amazon) | FBÖsterreichisches Firmenbuch | MDStartup-Datenbank | |
WDWeb Scraping | |||
WDJobausschreibungen & Firmenwebsite | |||
Fallstudie //
Strategieabteilung, österreichisches Infrastrukturunternehmen
(>10.000 Mitarbeitende)
„Wir mussten unsere Methodik nicht ändern. Wir brauchten einen Weg, um unsere Methode zu skalieren.“
Die Herausforderung
„Wir konnten zehn Quellen wöchentlich auswerten. Der Markt hatte mehr als zehn Quellen.“
Das Technologieradar entstand in Handarbeit: zehn Publikationen wöchentlich lesen, jeden Beitrag klassifizieren, nach Marktreife und Relevanz clustern, monatlich im Vorstand präsentieren.
Der Prozess war sauber. Nur skalierte er nicht.
Das Ergebnis
10x
Mehr ausgewertete Quellen
Die bestehende Taxonomie blieb unverändert - Radar ist laufend aktuell statt wöchentlich nachgeführt.
Fallstudie lesen→Trust //
Gebaut für Teams, die Datenschutz ernst nehmen.
EU-Datenhaltung
Kundendaten werden in der Europäischen Union gespeichert und verarbeitet.
Quellennachweis
Jede Aussage ist mit öffentlicher Dokumentation und nachvollziehbaren Quellen belegt.
Kein Training mit Kundendaten
Ihre Daten werden nicht zum Training von Modellen verwendet und nicht an Drittanbieter-KI weitergegeben.