M&A-data-expertise voor financial due diligence
Ik ben Roel Bäumer, oprichter van Insitely. Wanneer een overnamedossier meer datawerk vraagt dan een standaardmodel aankan, kan je mij inschakelen naast je CFO- of M&A-team. Mijn focus ligt op het data- en BI-luik binnen het bestaande dealteam.
Ik heb 18 jaar ervaring met data engineering, business intelligence en financiële rapportering in complexe corporate omgevingen. Als M&A-dataspecialist ondersteun ik CFO's, M&A-adviseurs en middelgrote tot grote ondernemingen bij de data-analyse binnen overnamedossiers.
Ik neem het due-diligenceproces of het dealadvies niet over. De adviseur bewaakt het proces en vertaalt bevindingen naar de deal, de CFO kent de onderneming en de financiële context. Ik zorg dat de noodzakelijke data betrouwbaar, controleerbaar en analyseerbaar wordt.
Met Insitely bouw ik een herbruikbare financiële datalaag voor analyse en rapportering. Niet elk dossier past meteen in dat model. Soms zijn de databronnen complex, ontbreken betrouwbare sleutels of moeten financiële en commerciële gegevens eerst zorgvuldig met elkaar worden verbonden. Voor dat soort opdrachten schakel je mij in.
Wanneer is aanvullende M&A-data-expertise nodig?
De financiële vragen zijn bij veel overnames snel duidelijk:
- Hoe ontwikkelt omzet en marge zich doorheen de tijd?
- Welke klanten keren terug?
- Hoe geconcentreerd is de omzet bij de grootste klanten?
- Welke producten, regio's of klanttypes dragen de groei?
- Welke uitzonderlijke boekingen beïnvloeden het gerapporteerde resultaat?
- Sluiten de commerciële analyses aan op het grootboek?
De moeilijkheid zit meestal niet in de vraag. Ze zit in de data die nodig is om het antwoord betrouwbaar te onderbouwen.
Boekhouddata, verkoopfacturen, CRM-data en operationele exports zijn niet automatisch op elkaar afgestemd. Rekeningstructuren verschillen, klantnamen veranderen en essentiële sleutelvelden ontbreken soms volledig. Een mooie grafiek maken lukt dan nog wel. Aantonen dat de grafiek juist is, wordt een ander verhaal.
Gespecialiseerde M&A-data-expertise overbrugt de afstand tussen de brondata en een financieel onderbouwde conclusie.
Wat ik doe
Databronnen en analysevereisten bepalen
Eerst scherp krijgen wat nodig is, dan pas bouwen. Ik vertaal de financiële en commerciële DD-vragen naar de vereiste gegevens, definities en koppelingen.
Daardoor wordt vóór de analyse duidelijk welke detaildata moet worden ontsloten en waar mogelijke beperkingen zitten.
Financiële en commerciële data verbinden
Ik verbind onder meer grootboekboekingen, verkoopfacturen, klantgegevens en aanvullende salesdata. Daarbij zoek ik naar stabiele sleutels waarmee transacties, klanten en financiële totalen controleerbaar aan elkaar gekoppeld kunnen worden.
Wanneer zo'n sleutel ontbreekt, ontwerp ik een praktische herstel- of matchingaanpak. Dat kan bijvoorbeeld fuzzy matching zijn waarbij potentiële matches een matchscore krijgen en alleen de twijfelgevallen manueel worden gecontroleerd.
Mapping en aansluiting opzetten
Losse databronnen worden pas bruikbaar wanneer definities en totalen op elkaar aansluiten. Ik help onder meer met:
- het mappen van grootboekrekeningen naar een bruikbaar financieel model;
- het verbinden van sales- en boekhouddata;
- het opsporen en verklaren van aansluitingsverschillen;
- het vastleggen van controle- en reconciliatieregels;
- het zichtbaar houden van de link naar het onderliggende detail.
Dashboards en analyses in Power BI en Excel
Ik lever inzichten op in de omgevingen die financiële professionals al kennen: Power BI en Excel.
Power BI is sterk voor interactieve analyse, trends, segmentatie en het doorzoeken van grotere hoeveelheden transactiedata. Excel blijft bijzonder geschikt voor detailcontroles, aanvullende berekeningen en samenwerking binnen een dealteam.
Het is dus geen keuze tussen Power BI of Excel. De vorm volgt de analyse en de mensen die ermee moeten werken.
Insitely eerst, consultancy waar het dossier erom vraagt
Insitely blijft mijn kernfocus. Wanneer gegevens in een ondersteund boekhoudpakket beschikbaar zijn, haalt de tool via een beveiligde koppeling onder meer gedetailleerde grootboekboekingen, verkoopfacturen en klantgegevens op. Voor Belgische dossiers wordt die data gekoppeld aan een analysemodel op basis van het Belgische minimum algemeen rekeningenstelsel, het MAR.
Dat maakt een groot deel van het voorbereidende werk herhaalbaar. De data kan vervolgens gebruikt worden in Power BI en Excel zonder voor elk dossier dezelfde export-, knip- en plakronde opnieuw te bouwen.
Soms volstaat die gestandaardiseerde route. Andere dossiers vragen bijkomende databronnen, specifieke analyses of extra implementatiewerk. Dan combineer ik de tool met gerichte consultancy.
Wat ik meebreng
Mijn toegevoegde waarde ligt op het snijvlak van financiële analyse, data engineering en business intelligence:
- 18 jaar ervaring met data, BI en financiële rapportering;
- praktijkervaring met financiële en commerciële data-analyse binnen M&A;
- technische diepgang zonder de businessvraag uit het oog te verliezen;
- vertrouwd met Power BI, Excel en complexe databronnen;
- vendor-onafhankelijk denken: de oplossing volgt het dossier;
- een werkende tool die uit die praktijkervaring is ontstaan.
Daardoor combineer ik technische implementatiekennis met inzicht in de vragen van CFO's en M&A-adviseurs, de controles die vertrouwen creëren en de datarisico's waarop analyses in de praktijk vastlopen.
Hoe een samenwerking start
We beginnen met een inhoudelijke intake: hoe verloopt het DD-proces vandaag en waar verliest het team tijd, controle of vertrouwen in de data?
Daarna bepalen we wat het dossier werkelijk nodig heeft:
- Insitely als gestandaardiseerde datalaag;
- een gerichte consultancyopdracht rond implementatie of M&A-data;
- een combinatie van beide.
De opdracht kan worden afgebakend tot één complex datavraagstuk of worden uitgebreid volgens de analysebehoefte van het dealteam.
Bespreek het data- en BI-luik van je dossier
In een inhoudelijk gesprek brengen we in kaart welke data beschikbaar is, wat ermee moet worden onderbouwd en waar de huidige aanpak beperkingen vertoont. Op basis daarvan volgt een afgebakend voorstel.
Bespreek de data-expertise voor je dossier
Relevante praktijkcase: We konden de klanten niet eens tellen