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Data Due Diligence

MONETARISIERUNG DURCH DATA DUE DILIGENCE

Daten können ein kritischer Faktor sein, wenn Unternehmen eine Übernahme oder einen Zusammenschluss mit anderen Unternehmen planen. In der Regel führen wir in der Due Diligence vor einer Transaktion eingehende Bewertungen der (kritischen) Dokumentation und Daten des Zielunternehmens in verschiedenen Geschäftsbereichen durch. Wir bewerten auch die Bereitschaft des Unternehmens, Daten durch strategische Sammlung, Nutzung und unternehmensweite Verknüpfung von Daten zu monetarisieren. Wir prüfen, ob es möglich ist, Daten aus verschiedenen Anwendungen zu extrahieren, zu transformieren und zu laden, um einen konsolidierten Überblick für die Geschäftsleitung, die C-Level-Führungskräfte und den Private-Equity-Investor zu schaffen.

MIT EINER OMMAX DATA DUE DILIGENCE ERHALTEN SIE

  • Bewertung der Datenstrategie und des Reifegrads der Data Governance des Unternehmens (Tools, Prozesse, Metadaten-Tagging)  

  • Bewertung der Datenarchitektur, der Pipelines und des Datentechnologie-Stacks des Unternehmens  

  • Analyse des Reifegrads der (Daten-)Produktentwicklungs- und Legal Enablement-Prozesse des Unternehmens  

  • Evaluation of the technology architecture and the product development roadmap in the context of the company's business and growth strategy 

  • Evaluation of the technology architecture, its dependencies and scalability 

  • Analysis of the company’s application programming interfaces for data exchange 

  • Evaluation of the software portfolio including code, processes, best practices, and documentation reviews  

  • Bewertung vorhersehbarer externer Veränderungen im Datenbereich (technisch/rechtlich), die das aktuelle Geschäft des Unternehmens beeinflussen könnten  

  • Bewertung des Reifegrads der Daten- und Analysemodelle des Unternehmens, um datengesteuerte Verbesserungen oder neue Geschäftsmöglichkeiten zu entwickeln

  • Bewertung der Komplexität/Vielfalt und Qualität der Daten des Unternehmens    

  • Evaluation of the company's data and machine learning pipelines, and model management to compare it against given benchmarks 

  • Analysis of the company's data utilization status quo and potential to achieve growth objectives through data-driven upselling, cross-selling or optimization of the customer experience 

  • Evaluation of the company's opportunities to sell/broker data in established ecosystems 

  • Bewertung der Daten- und Machine-Learning-Pipelines des Unternehmens sowie des Modellmanagements, um diese mit vorgegebenen Benchmarks zu vergleichen  

  • Analyse des Status quo der Datennutzung des Unternehmens und des Potenzials zur Erreichung von Wachstumszielen durch datengesteuertes Upselling, Cross-Selling oder Optimierung des Kundenerlebnisses  

  • Bewertung der Möglichkeiten des Unternehmens, Daten in etablierten Ă–kosystemen zu verkaufen/vermitteln  

  • Assessment of foreseeable external shifts in the data area (technically / legal) which could disrupt the company's current business 

  • Assessment of the maturity of the company's data and analytical models in order to develop data-driven improvements or new business opportunities 

  • Assessment of the complexity/diversity and quality of the company's data 

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