Estrazione Dati ERP per la Due Diligence: Ottenere Dati Puliti da Qualsiasi Sistema

Ogni incarico di due diligence inizia con l'estrazione dei dati finanziari dal sistema ERP della societa target. La qualita, completezza e formato di questi dati determinano quanto velocemente il team TS puo iniziare l'analisi. Eppure l'estrazione dati ERP e una delle fasi piu incoerenti nel processo dell'operazione.

Le societa target utilizzano ERP diversi, piani dei conti diversi, formati di esportazione diversi e livelli diversi di granularita dei dati. Il team TS che riesce a gestire efficientemente qualsiasi esportazione ERP ha un vantaggio strutturale rispetto ai team che perdono giorni nella lotta con i dati.

Il Panorama ERP nella Due Diligence

I sistemi ERP incontrati negli incarichi TS mid-market variano per geografia e dimensione aziendale:

Sistemi enterprise (SAP, Oracle, Microsoft Dynamics): Utilizzati da societa target piu grandi e filiali di gruppi multinazionali. Le esportazioni di dati sono strutturate ma specifiche per formato. Le esportazioni SAP FBL3N differiscono dai download SAP S/4HANA. Le esportazioni Oracle dipendono dal modulo e dalla versione specifici.

Sistemi mid-market (Sage, Cegid, Exact, DATEV): Comuni tra le societa target mid-market europee. Le capacita di esportazione variano significativamente. Le esportazioni Sage 100 differiscono da Sage X3. I dati Cegid possono arrivare come esportazioni strutturate o report PDF.

Sistemi per piccole imprese (QuickBooks, Xero, FreshBooks): Frequenti nelle operazioni piu piccole o nelle acquisizioni add-on. I dati sono generalmente accessibili ma possono mancare della granularita necessaria per un'analisi dettagliata.

Sistemi legacy e personalizzati: Alcune societa target operano su sistemi proprietari o pesantemente personalizzati con capacita di esportazione limitate. I dati possono essere disponibili solo come report stampati o PDF statici.

Sfide Comuni nell'Estrazione

Incoerenza dei Formati

Anche all'interno dello stesso ERP, le esportazioni variano:

Formati data: GG/MM/AAAA vs. MM/GG/AAAA vs. AAAA-MM-GG, talvolta misti nello stesso file.
Formati numerici: Virgola vs. punto come separatore decimale. Spazio vs. virgola come separatore delle migliaia.
Codifica: UTF-8, Latin-1, Windows-1252 o altre codifiche influenzano i caratteri accentati nelle descrizioni dei conti.
Delimitatori: I file CSV possono utilizzare virgole, punti e virgola, tabulazioni o pipe.

Una singola esportazione Sage francese con delimitatori punto e virgola, separatori decimali a virgola, date GG/MM/AAAA e codifica Latin-1 non verra analizzata correttamente dalla maggior parte degli strumenti di importazione standard.

Campi Mancanti

Non tutte le esportazioni ERP includono i campi necessari per l'analisi:

Il dettaglio del libro mastro puo non avere le date di registrazione, mostrando solo i numeri di periodo.
Le gerarchie dei conti possono non essere incluse nell'esportazione, richiedendo un'estrazione separata.
I dati per centro di costo o segmento possono essere in campi separati o incorporati in codici conto composti.
Le informazioni sulla valuta possono essere assenti nelle esportazioni a singola valuta, creando ambiguita nelle operazioni multivaluta.

Volume dei Dati

Le societa target piu grandi generano volumi sostanziali di dati del libro mastro. Un'azienda con 3 anni di dati mensili su 800 conti e 500.000 registrazioni contabili produce dataset che mettono sotto pressione i workflow basati su Excel. Gli strumenti automatizzati di acquisizione dati gestiscono questi volumi senza i vincoli di riga del software per fogli di calcolo.

Costruire un Workflow di Estrazione

Fase 1: Specificare i Requisiti con Chiarezza

La richiesta di informazioni deve specificare esattamente cosa serve:

Dettaglio del libro mastro con codice conto, descrizione conto, data di registrazione, importo (dare/avere o con segno), riferimento della registrazione e descrizione della registrazione
Bilancio di verifica mensile per l'intero periodo di analisi
Piano dei conti con gerarchia dei conti
Formato preferito: CSV o Excel senza celle unite o righe nascoste

Specifiche chiare riducono il numero di richieste ripetute di dati e accelerano il processo della data room.

Fase 2: Validare al Ricevimento

Prima di iniziare qualsiasi lavoro analitico, validare i dati estratti:

Il conteggio delle righe corrisponde alle aspettative per il periodo e l'entita
I totali si riconciliano con il bilancio di verifica e il bilancio d'esercizio
Tutti i periodi sono rappresentati senza lacune
I codici conto corrispondono al piano dei conti fornito

Intercettare i problemi di estrazione immediatamente previene errori a valle costosi da tracciare e correggere.

Fase 3: Normalizzare

Convertire i dati estratti in un formato analitico standard:

Analizzare le date in un formato coerente
Convertire i formati numerici in valori numerici standard
Risolvere i problemi di codifica nei campi di testo
Mappare i codici conto sul framework analitico standard

Fase 4: Caricare nel Database Analitico

I dati normalizzati alimentano il database analitico che supporta tutti i filoni di lavoro: QoE, capitale circolante, indebitamento netto e flussi di cassa. Questo database e la singola fonte di verita per l'incarico.

Opportunita di Automazione

L'estrazione e la normalizzazione dei dati ERP e l'obiettivo di automazione a maggior ROI nella maggior parte delle practice TS. Il lavoro e ripetitivo, basato su regole e viene eseguito su ogni singola operazione. Si trova anche sul percorso critico: nient'altro puo iniziare finche i dati non sono puliti.

I team che utilizzano strumenti di due diligence costruiti ad hoc che gestiscono automaticamente i dati ERP multi-formato riportano risparmi di tempo del 60-80 percento nella fase di preparazione dei dati. Questo si traduce in 1-3 giorni risparmiati per operazione, che su un portafoglio di operazioni migliora significativamente il throughput della practice.

L'aspetto piu prezioso non e il tempo risparmiato sulla singola operazione. E l'eliminazione del rischio di qualita dei dati. L'analisi automatizzata non legge male un CSV delimitato da punto e virgola e non traspone un formato data. Il tempo dell'analista si sposta dalla pulizia dei dati all'analisi dei dati, dove la sua competenza crea effettivamente valore.