数据分析和尽职调查：推动价值创造的关键方法

数据分析可以帮助私募股权公司（PE 公司）在尽职调查过程中实现重要的好处——它可以简化尽职调查流程，减少卖方交易疲劳，并增加合并后的价值创造。考虑到资本成本、劳动力成本和通货膨胀的增加，我们看到 2023 年退出的数量减少，并发现我们的客户在收购时更加谨慎，并选择在这些延长的持有期内专注于价值创造。通过技术支持的所有交易数据收集和分析，私募股权公司可以更好地优化人力、加快交易吞吐量并降低投资组合风险。为了进行演示，让我们看一下以下四个数据分析用例：

1. 通过数据分析加速传统的尽职调查工作

从目标的会计和 ERP 系统中提取及时、可靠的数据通常是一项挑战。使用数据分析工具和服务（例如应用程序编程接口（API））的基金在返回目标数据丢失或重新格式化报告摘要方面花费的时间要少得多。因此，他们更有可能在流程的早期发现数据质量问题，甚至完全避免这些问题。

可以构建标准化数据模型来支持类似的交易，这使得分析师能够消除成本高昂的数据准备和总账、销售、客户、供应商、费用和库存数据的操作。同样，预构建的可视化加速了收入、EBITDA 和现金预测的分析，并支持按产品、客户、地理位置和类似维度进行详细的利润分析。

在我们的支持下，即使是适度使用数据管理和商业智能工具也可以为私募股权公司节省信息请求和数据准备时间。随着我们与 PEG 客户长期合作，我们能够进一步根据他们的投资模式、行业、平台和决策流程定制具体的解决方案。这减少了数天甚至数周的清理、转换和可视化目标数据的繁琐工作。

了解消费品业务的电子商务增长趋势

我们看到消费品 (CPG) 的投资活动有所增加。投资者认为，许多产品将经历持续的需求，但需要准确了解推动需求的潜在趋势，特别是在新的数字和电子商务渠道中。

由于电子商务的增长通常无法保持与店内销售相同的净利润率，因此必须快速了解组合和数量的变化如何支持或不支持未来的收入和利润预测。梳理大型客户销售数据集，以确定受疫情影响的电子商务增长与店内销售蚕食的影响，这是一项关键的消费品分析——这项工作是通过分析技术及时完成的，如果没有分析技术，这项工作将是令人畏惧和令人望而却步的。

能够更深入地了解医疗保健领域的运营 KPI

尽职调查过程中的一些最高价值创造来自于创造超越总账信息的透明度和洞察力的能力，通过财务结果深入到底层运营源数据。然而，这些数据也可能更难获取、更复杂且标准化程度较低。

通常，许多利基应用程序支持任何给定行业或部门的运营，其各自的数据表具有不同的成熟度。通常，这些系统没有很好地融入到其姊妹会计和财务报告系统中。医师执业管理系统就是一个常见的例子。通过应用上述的一些数据建模和标准化策略，我们能够始终如一地提供及时的运营和财务 KPI 趋势数据和见解，这是使用电子表格中执行的传统表格分析无法实现的。

通过关注与新的和活跃的患者数据、每次就诊的产量和收集率相关的关键绩效指标 (KPI)，然后深入研究基础医疗实践系统数据，投资者可以快速识别特定地点的机会和风险，通常可以影响交易结构、定价和条款。

基于资产的交易中的库存成本分析

加速库存成本数据的准备、建模和可视化的能力也可以直接影响基于资产的交易的结构。如果没有提前发现，库存估价问题可能会导致交易结束后不久出现错误申报的回报和不可预见的流动性问题。通常需要多个复杂的数据集来生成库存成本洞察，而使用电子表格来发现这些洞察极其困难且耗时。

2. 挑战假设

为了管理与交易价值和风险相关的尽职调查过程的成本和持续时间，投资者通常依赖目标公司内部和外部各方认为可信或准确的信息。但当私募股权公司假定数据质量良好或没有充分审查信息时，他们可能会错过重大威胁。

分析技术可以以取证方式使用，使 PEG 能够“信任但验证”之前审查甚至审计的财务报表和预测。使用常见的数据发现、过滤和验证技术，我们帮助 PEG 客户根据既定的基金指标、基准和假设重新测试财务和预测，以快速识别异常情况和潜在风险。此类努力可以发现重大调整，包括收入确认和 EBITDA 正常化调整，而 PEG 的尽职团队（甚至第三方审计师）可能无法通过其他方式发现这些调整。

3. 增强高级分析能力，挖掘未实现的价值和远见

上面的例子主要说明了描述性分析，它回答了诸如“发生了什么？”之类的问题。或“准确的价值或预计的未来价值是多少？”诊断分析进一步揭示根本原因——“为什么会发生这种情况？” ——预测分析着眼于未来：“会发生什么？”

这些类型的洞察需要更复杂的数据架构（例如复杂的联接、转换、数据匹配和计算），并且它们通常采用高级分析功能。其中包括统计分析、假设场景建模和人工智能（包括机器学习）。这种深度分析目前不适合典型的早期投资，但我们预计，随着劳动力市场中分析技术和相关技能的成熟，这种情况将会改变。因此，对于如何继续建立和成熟自己的能力有一个愿景和计划非常重要。

以前面的 CPG 为例，下一个层次的分析不再是确定消费者需求发生了什么，而是评估其发生的原因以及如果相同的趋势继续下去将会发生什么。为什么电子商务的利润率较低，可以采取哪些措施来提高利润率？

通过按类别呈现销量和定价趋势以及营销投资、贸易和促销支出以及供应链成本数据，分析师可以快速识别和评估店内和电子商务渠道销售预测中潜在的长期盈利风险和机会。

这种类型的利润情报的分析水平和复杂性是极其困难的，甚至不可能通过电子表格和手动数据集成和转换工作来完成。然而，高影响力、高复杂性分析中的复杂数据模型可以帮助我们的客户了解数据所讲述的关键故事。通常，这是需要洞察力来表明交易结束后不久必然会出现的绩效问题；在其他情况下，这些见解可以指出实现阿尔法的机会。

4. 利用尽职调查阶段的数据资产来改善集成结果

任何收购都会对业务造成破坏，但您越快地定义投资组合公司的领导力并将其与所需的目标状态保持一致，并执行实现目标的计划，您就能越快地推动盈利增长。

根据我们的经验，数据驱动的集成方法可以更准确、及时地优化业务活动，增强决策的责任感和一致性，提高变革采用率并降低营业额。数字化和自动化还减少了与无证流程和重要机构知识损失相关的交易后风险。

让我们回顾一下上面的医生实践用例。在尽职调查阶段评估的患者泄漏数据可以作为改善从业者实践经济效益的 100 天计划的基础。通过进一步投资必要的数据、资源和能力，将其转化为强大的敏感性分析，收购方可以快速设定收购后保留率目标、定价、需求预测和收入规划。保持从尽职调查到整合的数据和分析的连续性，为实时监控最关键的 KPI 和投资回报驱动因素奠定了基础，并有助于主动识别早期纠正措施的需要。

不要等待：在尽职调查期间认识数据分析的好处

无论您依赖内部资源还是战略合作伙伴，当今的交易量、激烈的人才争夺战以及技术含量相对较低的工具的承受能力不断提高，都为私募股权公司部署分析提供了越来越无可辩驳的理由。虽然确实需要一些前期投资，但成功的分析程序可以迭代且灵活地构建，从而使私募股权公司能够创新，同时保持较低的管理成本。

对数据分析如何简化您的尽职调查流程或在整个投资生命周期中推动价值有疑问吗？请随时与我们联系——我们很乐意提供帮助。

寻找更多？

您是否正在寻找更多见解来帮助您应对当今竞争激烈的投资环境？订阅我们的《私募股权观点》，将您需要的信息直接发送到您的收件箱。

2. 挑战假设

为了管理与交易价值和风险相关的尽职调查过程的成本和持续时间，投资者通常依赖目标公司内部和外部各方认为可信或准确的信息。但当私募股权公司假定数据质量良好或没有充分审查信息时，他们可能会错过重大威胁。

分析技术可以以取证方式使用，使 PEG 能够“信任但验证”之前审查甚至审计的财务报表和预测。使用常见的数据发现、过滤和验证技术，我们帮助 PEG 客户根据既定的基金指标、基准和假设重新测试财务和预测，以快速识别异常情况和潜在风险。此类努力可以发现重大调整，包括收入确认和 EBITDA 正常化调整，而 PEG 的尽职团队（甚至第三方审计师）可能无法通过其他方式发现这些调整。

这是测试页脚部分。这是页脚部分中的链接。