From Data to Dollars | Getting Started with Data Analytics and AI in Startups
Sprache: Englisch
Verlag: Apress, 2026
- Softcover
- Neu

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From Data to Dollars | Getting Started with Data Analytics and AI in Startups | Piotr Sidoruk | Taschenbuch | xxxii | Englisch | 2026 | Apress | EAN 9798868818974 | Verantwortliche Person für die EU: APress in Springer Science + Business Media, Heidelberger Platz 3, 14197 Berlin, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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- Titel
- From Data to Dollars | Getting Started with Data Analytics and AI in Startups
- Autor
- Piotr Sidoruk
- Verlag
- Apress
- Veröffentlichungsjahr
- 2026
- Zustand
- Neu
- Einband
- Taschenbuch
- Sprache
- Englisch
- ISBN-13
- 9798868818974
- Artikelgewicht
- 1.098 Gramm
- Abmessungen
- 254 x 178 x 32 mm
- Verkäuferkataloge
- Bücher
Turn raw data into real traction—and real revenue.
This practical hands-on guide is built for the realities of startup life—where time is short, resources are limited, and every decision counts. Whether you're just getting started or scaling fast, this book is your essential playbook for building a data-driven startup ready for growth and innovation—and for turning insight into impact and data into dollars.
Drawing from his hard-won lessons as the first data hire in both venture-backed successes and failures, author Piotr Sidoruk shares battle-tested strategies for building data systems that are both affordable and scalable, agile and reliable. You’ll explore how to create a strong data foundation free from the rigidity of traditional corporate models, and how to use analytics and AI to inform product development, customer insights, and investor communication—ultimately turning data into measurable business outcomes and revenue growth.
What makes this book different? It unites data engineering, analytics, and machine learning into one actionable framework tailored for startups. With real-world examples from companies like Spotify, Airbnb, and Stripe, you’ll see how data can become a strategic asset from day one. From your first data hire to your next funding round, this book is your roadmap to making data your competitive advantage.
What You Will Learn
- Develop a lean data-driven strategy to fuel startup growth
- Build a scalable data stack for AI and machine learning without overspending
- Discover user insights with analytics and qualitative research
- Turn data into financial value and build narratives that win investors
- Track key startup metrics including CAC, LTV, retention, and growth KPIs
- Build dashboards and reports that drive decisions and revenue
Who This Book Is For
Data engineers, analysts, and scientists who are the first data hires at startups—or preparing to work in fast-paced, high-growth startup environments. Ideal for professionals looking to build scalable data systems, drive product insights, and grow their careers in early-stage tech companies.
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Über die Autorin bzw. den Autor
Piotr Sidoruk is a startup data expert with a unique experience of being the first data hire at several startups across both the US and Europe. He has built data infrastructure from scratch, helping startups scale and secure around $20 M in funding and revenue through strategic recommendations and data storytelling that convinces investors to fund their growth (e.g. He helped Playbook build data storytelling to raise $9.3 M).
With a degree in Quantitative Methods in Economics and Information Systems and a background in Psychology, Piotr brings a multidisciplinary approach to data-driven problem-solving. He has worked across a range of industries, including fitness, retail, FMCG, financial services, pharma, igaming, crypto, and real estate, collaborating with major corporations such as IBM, Bain, and Roche. He also has extensive experience in the startup world, having contributed to ventures such as Playbook, a New York-based fitness and creator economy platform; Rentier, a European real estate valuation platform; and MyMenu, an AI-powered meal planning engine that was purchased and implemented by a large German international discount retail chain.
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