거래 마감: M&A에서 비즈니스 인텔리전스를 활용하는 방법

사람 다음으로 데이터는 기업이 보유한 가장 강력한 자산 중 하나이며, 이 점은 인수합병(M&A) 거래에서 더욱 분명해집니다. 조직을 운영 중이고 M&A를 수행할 계획이라면 데이터 수준에서 어떻게 대처하시겠습니까? 조직에서 정확하고 신뢰할 수 있는 분석에 어려움을 겪을 수 있으며, M&A 거래 중에 두 회사의 데이터를 처리할 때 이 문제가 가장 전면에 나타납니다. 완전한 통합은 달성하는 데 몇 달 또는 몇 년이 걸리는 경우가 많으며 이 기간 동안 적절한 데이터 통합을 관리해야 합니다.

비즈니스 인텔리전스는 엄청난 양의 정보를 처리하고 이를 사실에 기반한 비즈니스 통찰력으로 전환하는 데 도움이 되는 기술 중 하나입니다. 우리는 M&A 거래에 관여했으며 이를 효율적으로 수행하는 데 있어 BI의 진정한 가치를 알고 있는 금융 전문가와 이야기를 나눴습니다.

숫자 뒤에 숨겨진 이야기 보기

매출이 천만 달러 이상인 기업의 이사 10명 중 8명 이상은 향후 몇 년 동안 M&A에서 데이터 분석이 점점 더 중요해질 것이라고 보고 있습니다. 기술 기반 데이터가 거래 결정을 어떻게 바꿀 수 있습니까? 숫자가 있는 단조로운 원시 Excel 표 대신 이러한 표를 기반으로 하는 읽기 쉬운 시각화를 얻고 회사의 실제 이야기에 대한 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있습니다.

우선, 회사를 사든 팔 때든 공정한 가격을 알아야 합니다. 이렇게 하려면 P/E 비율, EV/판매, DCF(할인 현금 흐름), 교체 비용 등과 같이 올바르게 맞추기 어려운 여러 지표를 고려해야 합니다. 고품질 인수 합병 데이터 BI 솔루션으로 지원되는 분석은 결국 거래의 가치에 영향을 미치는 비즈니스 비전을 제공합니다. 기술의 영향력은 앞으로 더욱 커질 것이므로 경쟁자가 뒤처지기 전에 BI 기차를 타십시오.

사전 거래 단계

M&A에서 BI의 중요한 기능 중 하나는 과다 지불 또는 사기에 속는 것과 같은 위험을 완화하는 것입니다. 사전 거래 단계에서는 당신에게 잘 맞는 회사를 조사합니다. 그러나 이 시점에서는 대상 회사의 공개 데이터에만 액세스할 수 있습니다.

수익 성장 추세를 구축하고, 이윤을 분석하고, 지난 몇 년 동안 전체 산업 상황에 대해 관심 있는 회사의 손익 이상값을 식별하여 데이터가 사실인지 여부를 식별할 수 있습니다. 이러한 시각화는 끝없는 숫자 행 뒤에 있는 놓치기 쉬운 것을 표면에 드러내고 누군가가 책을 요리할 때 사례를 발견하는 데 도움이 됩니다. 회사의 재무 보고서가 실제 재무 및 운영 상황에 대한 공정한 견해를 반영하는지 확인하고 회사의 수익 품질을 측정할 수 있습니다.

사전 거래 단계에는 실사 및 협상 단계가 포함됩니다. 비즈니스 인텔리전스가 인수 또는 합병에 대해 포괄적이고 가치 있는 분석을 제공할 수 있는 방법을 알아보기 위해 이를 자세히 조사해 보겠습니다.

실사

조직이 M&A 프로세스에 막 발을 들이고 있을 때 둘 사이에는 중국의 벽이 있습니다. 두 당사자 모두 공개 데이터에만 액세스할 수 있습니다. 그러나 여전히 BI 솔루션을 사용하면 다음을 수행할 수 있습니다.

• 새로운 시장 부문 또는 진출할 수 있는 시장과 관련하여 대상 회사와 거래의 수익성을 비교하십시오.
• 사회적 자본 측면에서 합병에 가장 유리한 옵션을 식별하기 위해 실제 대상 기업의 직원의 기술을 수집하고 분석합니다.

협상

이 단계에서 중국 벽은 더 이상 실사 단계에서처럼 난공불락이 아닙니다. 거품 거래로부터 자신을 보호하기 위해 공개적으로 사용할 수 없는 데이터를 대상 회사에 요청할 수 있습니다. 예를 들어 회사를 구매할 때 오래된 채권 보고서를 보고 Power BI, Tableau 등으로 이 정보를 시각화하여 분석을 간소화하고 간소화하도록 요청할 수 있습니다. 연체된 미수금이 많을수록 대상 회사의 채무자로부터 돈을 받을 기회가 줄어들기 때문에 어떤 지불이 연체되었는지(30/60/180일 등)를 아는 것이 중요합니다. 전문가의 손에서 BI는 데이터 위조와 관련된 불일치 및 사례를 식별하는 데 도움이 됩니다.

BI 도구가 많은 도움이 될 수 있는 또 다른 예는 이전 회계 기간에 등록된 판매 수익 거래의 취소를 식별하는 것입니다.

그 외에도 인수 합병을 위한 비즈니스 인텔리전스를 사용하면 손실될 수 있는 직원을 분석할 수 있습니다. 예를 들어 자동화된 BI 솔루션은 대상 회사 직원의 LinkedIn 프로필에서 정보를 수집할 수 있습니다. 이러한 데이터를 기반으로 하는 대시보드 그래프는 얼마나 많은 직원이 최근에 업무 경험 및 기술 섹션을 업데이트했거나 "취업 가능" 상태를 설정했는지 알 수 있습니다. 이러한 직원은 대부분 회사를 떠날 것입니다. 프로필의 정보를 대시보드의 KPI 데이터와 결합하여 주요 직원을 식별하고 조직을 떠날 준비가 되어 있는지 모니터링할 수 있습니다.

올바른 데이터로 무장하면 다른 회사로부터 물려받은 사회적 자본을 최대한 활용할 수 있습니다. 예, 한 회사에 두 명의 CFO가 있을 수 없습니다. 그러나 대상 조직의 CFO가 거래의 진정한 가치를 창출하는 핵심 직원 중 하나라면 그 인재를 유지하는 방법을 고려해야 합니다.

거래 단계

비즈니스 인텔리전스의 모든 장점에 대해 그것이 무엇이고 무엇이 아닌지를 명확하게 설명해야 합니다. BI는 확실히 당신을 위해 일할 전능한 도구가 아닙니다. 사람이 가장 중요합니다. 그러나 BI를 사용하면 직원이 비즈니스에 가장 적합한 것을 선택할 때 자신의 잠재력을 완전히 드러낼 수 있습니다. 이 기술은 다음을 지원합니다.

• 합병 회사의 자산 효율성을 높이는 방법을 식별합니다. 장비의 성능을 분석하여 가동 중지 시간의 위험을 최소화할 수 있습니다. 대상 회사 장비의 상태를 확인하고 마모를 추적할 기준을 선택하면 초기 단계의 고장 가능성과 서비스 수명 기간을 예측할 수 있습니다.
• 출시할 최우선 제품과 신제품 개발에 얼마나 많은 노력을 기울일 수 있는지 결정합니다. 예를 들어, 귀하는 귀하와 유사한 제품을 만드는 회사를 흡수했습니다. 이 경우 BI 솔루션은 제조할 고수익 제품을 식별하는 데 도움이 됩니다. 이는 생산 시설 병합의 결과로 두 회사의 생산 능력이 원하는 모든 제품을 생산하기에 충분하지 않을 수 있기 때문에 중요합니다. 따라서 합병 또는 인수가 끝날 때까지 기술이 타협에 도달하는 데 도움이 될 것입니다.

거래 후 단계

거래의 가장 까다로운 부분이 해결되면 마침내 숨을 내쉴 수 ​​있을 것 같습니다. 그러나 실제로는 이 단계에서 대상 회사의 빅 데이터에 액세스할 수 있으므로 여전히 거래 후 통합을 처리해야 합니다.

빅 데이터 인수는 금융 및 의료와 같이 규제가 엄격한 영역에서 특히 복잡합니다. 예를 들어 제약 조직이 스타트업을 인수하면 전자는 실험실 연구에서 데이터를 받습니다. 약물 연구에 관해서는 정보의 양이 정말 압도적이며 조작될 수 있다는 점입니다. Excel에서 수많은 실험 결과를 얻은 경우 불일치를 발견하려면 천재 이상이 되어야 합니다. 인수합병의 비즈니스 인텔리전스는 이러한 비정상적인 지점을 가시화하고 추적할 수 있도록 합니다.

M&A에서 BI 도구를 사용하는 확실한 이점 중 하나는 비즈니스 프레임워크의 새로운 단위를 원활하게 흡수하기 위해 데이터 처리를 신속하게 수정할 수 있다는 것입니다.

무엇보다 BI는 거래 후 단계에서 두 조직의 기업 문화를 분석하여 적절하게 혼합할 수 있도록 도와줍니다. 그것은 추상적인 문화라고 하는 것이 아니라 그것의 특정한 표현이라고 합니다. 비즈니스 인텔리전스를 사용하면 두 회사 간의 급여 또는 특전 시스템의 차이를 공개하고 시각화 덕분에 이러한 매개변수가 직원에 미치는 영향을 평가할 수 있습니다.

인수합병과 기계 학습을 위한 BI를 결합하면 더 많은 것을 얻을 수 있습니다. 마지막 방법은 프로세스를 자동화하거나 인력 부족을 충당하는 데 도움을 주어 두 조직의 직원 모두의 작업량을 줄일 수 있습니다. KPMG에 따르면 향후 5년 이내에 M&A에 AI가 대규모로 채택될 것이므로 가장 가까운 장래에 업계의 최전선에 서게 될 것입니다.

당신이 생각하지 못했던 가치를 발견하세요

고급 데이터 분석은 직원의 전문적인 잠재력을 완전히 드러내고 M&A 과정에서 비즈니스에 상당한 영향을 미칠 수 있는 설득력 있는 통찰력을 직원에게 제공합니다. 비즈니스 인텔리전스는 평가를 주도하는 위험 요소와 포인트에 대한 더 깊은 이해를 제공함으로써 거래에 대한 신뢰를 높이고 거래 비용에 영향을 미칩니다.

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