{"id":25434,"date":"2018-09-06T10:28:32","date_gmt":"2018-09-06T10:28:32","guid":{"rendered":"http:\/\/www.multisite.onetoonecf.com\/?p=25434"},"modified":"2021-06-23T12:55:12","modified_gmt":"2021-06-23T10:55:12","slug":"big-data-en-ma","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/old.onetoonecf.com\/es\/big-data-en-ma\/","title":{"rendered":"Big Data y su futuro gran impacto en M&A"},"content":{"rendered":"

[vc_row][vc_column][vc_column_text]Una consecuencia del creciente poder de computaci\u00f3n del mundo, la expansi\u00f3n del uso de la computadora y su capacidad para capturar y compartir diferentes tipos de informaci\u00f3n es la generaci\u00f3n del big data. El big data es data que, debido a sus propiedades, es dif\u00edcil de analizar con las t\u00e9cnicas y el software de an\u00e1lisis de datos tradicionales.<\/strong><\/p>\n

A pesar de los desaf\u00edos que su procesamiento anal\u00edtico plantea, se est\u00e1n desarrollando nuevas t\u00e9cnicas que permiten analizar el big data de manera m\u00e1s efectiva y permitir su uso por parte de individuos, empresas y gobiernos en diferentes campos comerciales y cient\u00edficos. Es probable que esto tenga un impacto importante en muchas \u00e1reas de M&A, como en la definici\u00f3n de una estrategia de M&A, la validaci\u00f3n de un modelo de negocio y la valoraci\u00f3n.<\/p>\n

Este art\u00edculo proporcionar\u00e1 una visi\u00f3n general del big data, comentar\u00e1 algunas t\u00e9cnicas para analizar el big data y considerar\u00e1 el impacto potencial del an\u00e1lisis de big data en M&A.<\/p>\n

Big Data y su an\u00e1lisis<\/strong><\/h2>\n

Aunque el big data puede tener cualidades diferentes, sus atributos clave son:<\/p>\n

Volumen.\u00a0<\/strong>Big data se caracteriza por su grande volumen. Seg\u00fan una estimaci\u00f3n general publicada en octubre de 2017 – el pasado distante en t\u00e9rminos del crecimiento de datos a nivel global \u2013 ya hab\u00eda 2.7 zettabytes de datos en el universo digital. Este n\u00famero inimaginablemente grande es el equivalente a 1 bill\u00f3n de gigabytes.<\/p>\n

Velocidad.\u00a0<\/strong>El big data se caracteriza por el ritmo extremadamente r\u00e1pido al que se genera. Seg\u00fan un informe, en 2012 se generaron 2.500 millones de gigabytes de datos cada d\u00eda. Con m\u00e1s de 3.000 millones de personas en l\u00ednea, ahora se generan millones de b\u00fasquedas en Google y se cargan cientos de horas de videos por minuto<\/em>.<\/p>\n

Variedad.\u00a0<\/strong>El big data tambi\u00e9n se caracteriza por su gran variedad. Adem\u00e1s de texto, el big data tambi\u00e9n est\u00e1 compuesto por audio, video y combinaciones cambiantes de m\u00e9todos de transmisi\u00f3n de datos.<\/p>\n

Los datos con estas propiedades a menudo son muy dif\u00edciles de procesar con t\u00e9cnicas tradicionales de an\u00e1lisis de datos. Esto significa que se pierde una gran parte de la capacidad potencial para utilizar estos datos.<\/p>\n

Debido a los desaf\u00edos del procesamiento de datos, se est\u00e1n desarrollando varias t\u00e9cnicas para procesar el big data<\/strong>. Un ejemplo de esto es el sistema Apache Hadoop, un conjunto de programas de c\u00f3digo abierto que incluye un componente llamado MapReduce que lee grandes cantidades de datos, las reduce en una forma que se puede analizar m\u00e1s eficazmente y luego ejecuta funciones matem\u00e1ticas sobre los datos.<\/p>\n

Apache Spark es otro marco de datos de c\u00f3digo abierto para el an\u00e1lisis del big data. Apache Spark puede realizar algunas t\u00e9cnicas de an\u00e1lisis de datos 100 veces m\u00e1s r\u00e1pido que MapReduce.<\/p>\n

Un programa de big data utilizado en las estad\u00edsticas es R. R es muy \u00fatil para la miner\u00eda de datos y su visualizaci\u00f3n.<\/p>\n

Big Data y M&A<\/strong><\/h2>\n

Muy probablemente el big data tendr\u00e1 un gran impacto en M&A. Las siguientes son algunas de las formas clave en que el big data puede cambiar la forma en que se identifica y ejecuta las transacciones de M&A.<\/p>\n

Desarrollo de estrategia.\u00a0<\/strong>Existen numerosas estrategias potenciales de M&A, que incluyen la realizaci\u00f3n de sinergias operativas, la creaci\u00f3n de valor a largo plazo, la reestructuraci\u00f3n de empresas de bajo rendimiento y el arbitraje de riesgos<\/a>. Si bien la selecci\u00f3n de estrategia se define por los objetivos particulares de la empresa que ejecuta una estrategia de M&A y los habilidades de los miembros del equipo del M&A, tambi\u00e9n est\u00e1 muy influenciado por numerosos factores de mercado que determinan si debe lanzarse una estrategia, cu\u00e1ndo debe lanzarse y cuan probable es que tenga \u00e9xito si se lanza. Estos factores ser\u00e1n cada vez m\u00e1s capaces de reducirse a puntos de datos que las empresas pueden utilizar para tomar decisiones estrat\u00e9gicas.<\/p>\n

Si quieres desarrollar una estrategia de M&A, puede ayudarte escuchar nuestro podcast\u00a0\u201cM&A Y LAS PYMES\u00bb, donde discutimos\u00a0el objetivo clave de M&A y c\u00f3mo las t\u00e9cnicas de M&A pueden crear valor y enumeramos cinco puntos espec\u00edficos que las PYMES deben tener en cuenta al crear una estrategia de M&A y evaluar sus oportunidades.<\/strong><\/a><\/p>\n

Targets de adquisici\u00f3n.\u00a0<\/strong>Encontrar empresas target para llevar a cabo una estrategia de M&A suele ser un proceso que requiere mucho tiempo y en no pocas ocasiones resulta en no encontrar empresas que encajan adecuadamente con una estrategia de adquisici\u00f3n<\/a> ni una transacci\u00f3n cerrada. Las bajas tasas de cierre de transacciones de M&A se deben a diversos factores, incluidos par\u00e1metros de b\u00fasqueda limitada, sesgos en el dise\u00f1o de la b\u00fasqueda, los desaf\u00edos de diligencia debida<\/a> y las brechas entre las expectativas de precio por parte del comprador y el vendedor. Con big data, ser\u00e1 posible mejorar dr\u00e1sticamente las b\u00fasquedas de empresas para M&A y pre-seleccionar esas empresas de forma m\u00e1s efectiva,<\/strong> lo que deber\u00eda mejorar los porcentajes de cierre de transacciones exitosas.<\/p>\n

Validaci\u00f3n del modelo de negocio.\u00a0<\/strong>Un desaf\u00edo importante al analizar un posible target de una adquisici\u00f3n es validar su modelo de negocio. Particularmente para los compradores que no est\u00e1n ubicados en el mismo mercado que la empresa a adquirir, puede ser muy dif\u00edcil obtener informaci\u00f3n del mercado en tiempo real y predecir lo que eso significa para las perspectivas de negocio de una empresa. Con big data, ser\u00e1 posible obtener an\u00e1lisis mucho m\u00e1s detallados de factores tales como cu\u00e1n r\u00e1pido crece o se reduce el mercado de una empresa, c\u00f3mo se comparan los patrones c\u00edclicos del mercado con los patrones hist\u00f3ricos, la cantidad de clientes que est\u00e1n en un mercado o posicionados para ingresar a un mercado y sus preferencias y c\u00f3mo el mercado est\u00e1 reaccionando a los productos de una empresa o sus competidores.<\/p>\n

Valoraci\u00f3n.\u00a0<\/strong>A menudo, un obst\u00e1culo importante para ejecutar acuerdos de M&A es la valoraci\u00f3n. M\u00e1s all\u00e1 de las tendencias de compradores a bajar los valores de las empresas y vendedores a subirlos, la valoraci\u00f3n resulta muy desafiante debido a que a menudo implica tratar de pronosticar el futuro. Al utilizar el big data en relaci\u00f3n con t\u00e9cnicas de valoraci\u00f3n basadas en el mercado, como m\u00faltiplos de EBITDA, ser\u00e1 posible no solo extraer m\u00faltiplos de bases de datos de mercado mucho m\u00e1s amplias, sino realizar comparaciones entre una empresa y otras de forma m\u00e1s r\u00e1pida y confiable para hacer los ajustes apropiados a una valoraci\u00f3n. Para los modelos de valoraci\u00f3n que se basan en an\u00e1lisis de flujos de efectivo descontados, ser\u00e1 m\u00e1s f\u00e1cil preparar los flujos de efectivo, identificar riesgos para esos flujos de efectivo basados \u200b\u200ben informaci\u00f3n de mercado existente y considerar en una manera m\u00e1s informada c\u00f3mo esos riesgos afectar\u00e1n esos flujos de efectivo.<\/p>\n

Para conocer m\u00e1s sobre estos m\u00e9todos de valoraci\u00f3n de empresas, puedes echar un vistazo a \u00ab\u00bfCU\u00c1LES SON LOS M\u00c9TODOS DE VALORACI\u00d3N DE EMPRESAS M\u00c1S UTILIZADOS?\u00bb.<\/strong><\/a><\/p>\n

Activismo de los accionistas.\u00a0<\/strong>La existencia de datos en tiempo real sobre una compa\u00f1\u00eda, la ejecuci\u00f3n del modelo comercial de la compa\u00f1\u00eda y la competencia de una compa\u00f1\u00eda probablemente cambiar\u00e1n significativamente la relaci\u00f3n entre los fundadores, ejecutivos e inversionistas externos de una compa\u00f1\u00eda. En lugar del activismo de los accionistas impulsado por informes financieros peri\u00f3dicos, es probable que la informaci\u00f3n cada vez m\u00e1s disponible reduzca significativamente los intervalos entre los eventos del mercado, las decisiones de la compa\u00f1\u00eda y los intentos de los accionistas de influir los pasos en el mercado una empresa est\u00e1 tomando o planea tomar.<\/p>\n

Conclusi\u00f3n<\/strong><\/h2>\n

A medida que crezca la cantidad de datos en el mundo, la tecnolog\u00eda intentar\u00e1 almacenar los datos, dividirlos en partes inteligibles y usar los datos para diferentes prop\u00f3sitos. Es probable que las t\u00e9cnicas anal\u00edticas del big data tengan un gran impacto en M&A dado que se ve muy afectado por los puntos de datos que se pueden extraer del mercado.<\/strong> A la luz de esto, tanto las empresas como los inversores deben tratar de mantenerse informados sobre los avances en el an\u00e1lisis del big data para que puedan incorporarlos en sus estrategias de M&A y as\u00ed aumentar la probabilidad de que las fusiones y adquisiciones generen un valor duradero para los accionistas.<\/p>\n

Este art\u00edculo fue escrito por\u00a0Darin Bifani.[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row][vc_column][vc_btn title=\u00bbContacta\u00bb style=\u00bb3d\u00bb color=\u00bbsky\u00bb size=\u00bblg\u00bb align=\u00bbcenter\u00bb link=\u00bburl:https%3A%2F%2Fwww.onetoonecf.com%2Fes%2Fcompraventa-empresas-contacto%2F|||\u00bb][\/vc_column][\/vc_row][vc_row][vc_column][\/vc_column][\/vc_row]<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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