Dealert : 새로운 사모 펀드는 접근 가능한 M & A 인텔리전스에 대한 수요에 대응하는 데이터베이스를 거래합니다.

합병 및 인수의 세계에서, 정보 비대칭 성은 거래에 참여하는 사람과 그들이 얼마나 빨리 반응 할 수 있는지 형성해 왔습니다. 포괄적, 데이터가 풍부하고 잘 확립 된 주요 M & A 데이터베이스는 일반적으로 대규모 금융 기관, 다국적 기업 및 글로벌 자문 회사에 선택되는 도구였습니다. 그러나이 플랫폼은 비용이 많이 듭니다. 종종 기업 환경을 위해 설계된 가파른 학습 곡선 및 기능과 함께 매년 수만 유로에 도달합니다.

점점 더 많은 소규모 사모 펀드, 자문 부티크, 기업 전략 팀 및 연구원들이 더 접근 가능한 대안을 찾고 있습니다. 비교적 새로운 사모 펀드 거래 데이터베이스 인 Dealert는 구조화 된 M & A 거래 데이터를 단순화되고 저렴한 형식으로 제공함으로써 이러한 요구를 해결하기 위해 등장했습니다.

M & A 데이터 시장의 변화

M & A 생태계가 더 분산 될수록 미드 마켓 기업, 독립 거래 제작자 및 가족 사무소에 대한 활동이 점점 더 확산되면서, 더 희박하고 사용자 친화적 인 데이터 도구에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 기존 데이터베이스는 깊이와 분석력을 제공하지만 소규모 팀이나 독립 전문가의 경우 이러한 시스템은 종종 범위와 가격 모두에서 필요한 것 이상입니다.

Dealert는이 공간을 채우도록 설계된 플랫폼의 한 예입니다. 그것은 기관 플랫폼의 전체 분석 기능을 복제하는 것을 목표로하지 않고 대신 신속하게 검색, 필터링 및 내보낼 수있는 검증 된 거래 데이터를 제공하는 데 중점을 둡니다.

플랫폼 구조 및 기능

Dealert는 규제 제출, 회사 발표 및 업계 소스에서 M & A 거래를 공개적으로 공개했습니다. 각 항목에는 구매자 및 판매자 세부 정보, 부문 분류, 지리 정보, 거래 규모 및 사용 가능한 경우 평가 배수가 포함됩니다.

사용자는 섹터, 지리, 거래 규모 및 구매자 유형을 포함한 여러 필터를 적용하여 데이터베이스를 검색 할 수 있습니다. 이 플랫폼은 또한 사용자 지정 경보 기능을 제공하므로 특정 기준과 일치하는 거래가 게시 될 때 사용자가 알림을받을 수 있습니다. 데이터 수출은 Excel 및 CSV와 같은 표준 형식으로 제공되므로 정보를 프레젠테이션, 고객 보고서 또는 투자위원회 자료에 쉽게 통합 할 수 있습니다.

실제 사용 사례

사모 펀드 회사

대규모 연구 팀이나 기관 데이터 액세스없이 운영되는 중소 규모의 사모 펀드 회사의 경우, 시장을 모니터링하고 벤치마킹 평가를 위해서는 집중된 사모 펀드 거래 데이터베이스가 필수적입니다. Dealert는이 회사들이 다음과 같이 사용합니다.

• 대상 부문에서 경쟁 업체 인수를 추적합니다.
• 포트폴리오 회사의 잠재적 애드온을 식별하십시오.
• 가격 토론을 지원하기 위해 벤치 마크 평가 배수.
• 투자위원회 프레젠테이션을위한 선행 거래 섹션을 준비하십시오.

이 도구의 단순성을 통해 PE 전문가는 크고 복잡한 플랫폼을 탐색하지 않고 관련 데이터에 빠르게 액세스 할 수 있습니다.

M & A 고문 및 부티크 투자 은행

소규모 자문 회사는 피치를 준비하고 협상을 지원하며 고객에게 평가 범위를 조언하기 위해 최신 거래 데이터가 필요합니다. Dealert는 사용자가 다음을 수행 할 수 있도록하여 이러한 워크 플로를 지원합니다.

• 주어진 산업 또는 지역에서 최근 거래 목록을 컴파일하십시오.
• 클라이언트 프레젠테이션에 사용하기위한 벤치 마크 거래 배수.
• 과거 거래 활동에 따라 잠재적 구매자 또는 판매자를 식별하십시오.
• 피치 북, 마케팅 자료 및 재무 모델에서 사용하기위한 데이터 수출.

컨설턴트 및 기업 전략 팀

전략 컨설턴트 및 사내 기업 전략 전문가는 시장 분석, 경쟁 정보 및 전략 계획을위한 M & A 데이터에 의존합니다. 이 팀은 Dealert를 사용합니다.

• 맵 산업 통합 트렌드.
• 경쟁 업체 확보 전략을 평가하십시오.
• 가격 결정 또는 잠재적 인수를위한 벤치 마크 평가.
• 내부 또는 클라이언트 프레젠테이션에 대한 데이터 지원 보고서를 작성합니다.

기업 개발 팀

중간 규모의 회사의 사내 M & A 팀은 종종 인수 기회를 식별하고 경쟁사 활동을 추적해야합니다. 많은 사람들이 더 큰 기관 데이터베이스에 액세스 할 수 없습니다. Dealert는 다음을위한보다 간단한 솔루션을 제공합니다.

• 경쟁사의 최근 인수 추적.
• 잠재적 M & A 활동의 대상 목록을 구축합니다.
• 예산 및 내부 모델링을위한 벤치마킹 부문 평가 범위.
• 고위 경영진 또는 이사회 회의를위한 데이터 지원 보고서 준비.

학업 연구원 및 교육 기관

M & A 데이터는 학업 연구 및 교육에 점점 더 많이 사용되고 있습니다. Dealert는 대학과 비즈니스 스쿨에서 다음을 사용합니다.

• 시장주기, 산업 통합 및 평가 추세에 대한 연구를 지원합니다.
• 사례 연구 및 교과 과정에 대한 실제 거래 데이터를 학생들에게 제공하십시오.
• 지역 및 기간 동안 비교 부문 연구를 가능하게합니다.
• 신뢰할 수있는 거래 데이터에 근거한 논문 프로젝트 및 연구 논문을 촉진합니다.

범위와 제한

공개 공개 된 정보에 의존하는 모든 플랫폼과 마찬가지로 Dealert의 적용 범위는 규제 제출, 보도 자료 또는 신뢰할 수있는 타사 출처를 통해보고 된 거래로 제한됩니다. 개인 거래 및 공개되지 않은 조건은 플랫폼의 범위를 벗어납니다.

또한 플랫폼의 디자인은 의도적으로 복잡한 분석 도구보다 단순성을 우선시합니다. 섹터 보고서, 예측 모델 또는 독점 평가를 찾는 사용자는 여전히 더 큰 데이터 제공 업체로 전환해야합니다. Dealert의 가치 제안은 액세스의 용이성에 있으며 핵심 거래 데이터에 중점을 둡니다.

더 넓은 시장 동향

Dealert와 같은 플랫폼의 개발은 금융 서비스의 전문화 및 접근성에 대한 더 큰 경향을 반영합니다. 더 많은 거래 활동이 하위 마켓으로 바뀌면서 독립 스폰서와 부티크 자문 회사의 수가 증가함에 따라 간단한 데이터 도구에 대한 수요가 계속 증가 할 것입니다.

이 추세는 M & A에만 국한되지 않습니다. 금융 서비스를 통해 소규모 기업과 전문가는 엔터프라이즈 시스템의 오버 헤드없이 주요 정보를 제공하는 더 가볍고 집중된 도구를 채택하고 있습니다. 이러한 맥락에서, 간소화 된 사모 펀드는 데이터베이스를 강력한 검색 및 내보내기 기능으로 업계의 진화하는 요구에 맞습니다.

미래의 발전

Dealert의 개발 로드맵에는 추가 벤치마킹 기능에 대한 계획이 포함되어있어 사용자가 부문과 역사적 기간의 평가 배수를 비교할 수 있습니다. 또한 M & A 활동에서 지속 가능성 고려 사항의 두드러짐이 증가 함을 반영하여 ESG 관련 거래 추적을 추가 할 계획도 있습니다. 사용자가 섹터 활동의 트렌드를 예상 할 수 있도록 설계된 예측 도구도 고려 중입니다.

결론

대규모 기관 내에서 M & A 데이터 액세스의 집중은 소규모 기업과 개별 전문가에게 서비스를 제공하기 위해 새로운 플랫폼이 등장함에 따라 점차 변화하고 있습니다. 사모 펀드 거래 데이터베이스와 일반 M & A 트랜잭션 트래커로 기능하는 Dealert는 이러한 요구를 충족시키기위한 그러한 플랫폼 중 하나입니다.

대규모 기관 데이터 제공 업체의 광범위한 분석 기능을 대체하는 것을 목표로하지는 않지만 단순성, 구조화 된 데이터 및 경제성에 대한 강조는 점점 분열 된 시장의 발전하는 요구에 반응합니다. M & A 활동이 지리학, 거래 규모 및 부문에서 계속 다각화함에 따라 더 많은 전문가가 접근성과 초점을 염두에두고 설계된 도구로 전환 할 가능성이 높습니다.