Wir wurden von einer Private-Equity-Gesellschaft kontaktiert, die in den Energiesektor investiert. Sie war an der Übernahme eines Computer-Vision-Startups interessiert, das einen Prototypen zur Erkennung von Maschinendefekten entwickelt hatte.
Wir besuchten die Büros des Unternehmens und sprachen mit den Gründern und einer Reihe von Mitarbeitern. Die Mitarbeiter führten das Produkt vor und wir durften es testen. Außerdem erhielten wir Zugriff auf das Code-Repository des Unternehmens.
Die Prüfung des Unternehmens erfolgte gemäß der Due-Diligence-Checkliste von Fast Data Science mit einigen vom Kunden genehmigten benutzerdefinierten Prüfungen. Wir stellten fest, dass das Produkt originell und gut konzipiert war, sich jedoch noch im Prototypstadium befand und keine Live-Demo vorlag. Wir erstellten einen 16-seitigen schriftlichen Bericht und präsentierten dem Kunden unsere Ergebnisse. Insbesondere wurden eine Reihe von Empfehlungen in Bezug auf Personal-, Technologie- und Cloud-Computing-Kosten abgegeben.
Fast Data Science - London
Der Kunde hat unseren Due-Diligence-Bericht zusammen mit den dazugehörigen buchhalterischen und rechtlichen Due-Diligence-Berichten zusammengestellt, sodass unser Bericht im Einklang mit diesen Berichten und in einer für Investoren verständlichen Sprache formatiert war.
Der Kunde war mit unserem Bericht zufrieden und übernahm das Startup.
Eine Investmentgesellschaft war daran interessiert, ihr Portfolio um ein Spinoff einer Universität zu erweitern. Das Spinoff wurde von einem Postdoc geleitet, der seine Forschung kommerzialisieren wollte.
Der Forscher hatte ein Gerät erfunden, das möglicherweise medizinisch verwendet werden konnte. Wir besuchten die Räumlichkeiten des Unternehmens und probierten das Produkt aus, das selbst sehr beeindruckend war. Wir stellten fest, dass die Codebasis des Unternehmens etwas Dokumentation und die Einhaltung bewährter Entwicklungsmethoden vertragen könnte. Außerdem waren die Mitarbeiter des Unternehmens im Allgemeinen nicht Vollzeit beschäftigt, sondern hatten andere Verpflichtungen im akademischen Bereich. Alle Mitarbeiter hatten beeindruckende akademische Qualifikationen.
Das Investmenthaus war von dem Startup beeindruckt und erwarb es, wenn auch aufgrund einiger Bedenken, die unser Bericht aufgeworfen hatte, zu einem niedrigeren Preis als zuvor besprochen.
Ein Konsortium amerikanischer Investoren war daran interessiert, in einen europäischen Wissenschaftler zu investieren, der mithilfe der Verarbeitung natürlicher Sprache ein Produkt für den Einsatz in der Pharmaindustrie herstellte.
Wir erhielten Zugriff auf die Datensätze und den Quellcode und stellten schnell fest, dass die Software nur mit offenen Daten entwickelt worden war und die wertvollen Datensätze schwer zu bekommen waren, weil sie sich im Besitz großer Unternehmen befanden.
Die Investoren legten ihre Pläne umgehend auf Eis, bis eine Lizenzvereinbarung zum Erhalt der Trainingsdaten geschlossen wurde.
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