收購數據中心,數據中心并購

　　收購數據中心是近幾年常見的行業操作。數據中心對企業發展、經濟發展都有著很重要的作用。隨著我國互聯網的高速發展，各大服務商建立了很多數據中心，甚至在海外建設。各大互聯網品牌公司也都從租服務器到建設自己的數據中心。那今天就講講收購數據中心。

　　一、我國數據中心分析

　　我國數據中心細分市場參與者主要由基礎電信運營商、專業數據中心服務商、云服務商等組成，市場格局以運營商為主，其機房遍布全國;其余的市場以第三方數據中心廠商為主。

　　根據中國電子信息產業發展研究院數據顯示，中國數據中心硬件設備投資規模中，服務器占主要比重，其中以X86服務器為主，其次為數據中心存儲設備。2019年中國數據中心服務器投資額為979.2億元，占硬件設備投資58.3%，數據中心存儲設備投資額為213.9億元，占硬件設備投資12.7%。

　　從市場主要參與者來看，華為、新華三、浪潮、戴爾等為數據中心硬件產品龍頭廠商，業務范圍涵蓋服務器、存儲、網絡設備(交換機、路由器、WLAN無線設備)等。

　　從代表性第三方數據中心運營商運營情況來看，世紀互聯是國內數據中心行業的標志性公司，主要以零售模式銷售，收入規模處于業內領先水平。萬國數據是目前國內數據中心業務成長性最高的公司。

　　從行業并購發展趨勢來看，數據中心需求持續增長，但市場競爭也十分激勵。從短期看：有不少其他行業企業認為數據中心有更高的毛利率，因此切入該行業;

　　從長期看：云計算對數據中心業務的挑戰一直存在。隨著大型數據中心和超大型數據中心數量的增多，一線城市中的中小型數據中心雖然地位仍重要，但整體市場占比會逐漸減小，如無其他突圍方式，便陷入“不進則退”的處境。

　　二、利用大數據并購數據中心的方法

　　根據KPMG的預計，到2025年，全球產生的數據總量將較2016年暴漲10倍，達到163ZB(1ZB等于10億GB)。在數據汪洋中，企業的運營環境也更為多樣和復雜，涉及生產設施、辦公場所、實體商鋪、網站、社交媒體、應用軟件等，各平臺之間的交互聯動所形成的企業畫像較傳統單一運營環境下的企業畫像更立體和全面。傳統的以人工為基礎的信息處理方法在檢索能力、處理能力、分析質量、響應速度等效能上日漸無法應對數據類并購的復雜性，而數據分析(dataanalytics)、認知計算(cognitivecomputing)、機器學習等基于大數據的人工智能工具在大數據時代的并購中的運用越來越受到重視。

　　首先，大數據技術大幅提高對潛在并購目標的搜尋和篩選效率。不僅局限于對財務報表、管理層報告等傳統信息來源的挖掘，人工智能可通過數據挖掘工具收集風險投資流向、科研成果發布和利用、縱向和橫向產業聯結、輿論評價傾向等非傳統信息，并運用文本分析工具對不同來源的信息進行整合和分析。埃森哲的調查顯示，80%的受訪企業認可數據分析有助于對并購目標的篩選。而更優質的篩選結果有助提高交易的成功率。波士頓咨詢集團開發出一款利用人工智能評估非傳統指標的并購模型，根據在267個案例上的測試，該模型可以準確預測超過70%的收購項目在收購三年后的業績表現。KPMG的調查表明，有29%的企業在并購中使用數據分析或商業情報分析技術。

　　其次，數據分析有助于更合理地對并購目標進行估值。并購雙方在并購后的協同效應是目標估值的重要考量因素。傳統的估值方法一般基于成本節省和收入增長兩方面來測算協同效應。但數據類并購的協同效應更可能體現在以下兩個方面：一是收購方可利用被收購方的數字能力創造新的業務模式、服務或產品，從而推動收購方核心業務的增長;二是被收購方借助收購方的業務能力、資本和市場實現數字業務的加速增長。傳統的估值方法不太適用于評估這種協同效應。數據分析工具更善于分析數據類企業的“軟實力”，幫助并購方發現收購后的價值潛力。例如，通過目標企業在LinkedIn上的員工檔案，可以判斷公司在相關領域的真實專業水平;通過分析目標公司在社交媒體上的粉絲規模、對其產品的網絡點評、對公司的網絡輿論傾向等，可以測算目標公司的用戶或客戶群的黏度;基于目標公司所掌握的客戶和供應商第一手數據，并購方可以更好地理解客戶和供應商的需求和行為模式，從而有助于規劃在并購后如何優化服務和產品、改進客戶和供應商關系、合理化資源配置等。大數據技術還能提高傳統估值方法的運用效率。例如，在大數據的幫助下，現金流折現法可以更容易地準備現金流量表，更容易地根據現存市場信息識別影響現金流量的風險因素，并且更準確地預測這些風險因素對現金流的具體影響。數據分析與傳統的市場基準估值技術相結合，使并購方可以從更廣泛的市場數據庫提取估值參考倍數，并可幫助并購方更快更可靠地將目標公司與估值參考數據進行比較，從而形成更合理的估值。根據波士頓咨詢集團的統計，非傳統協同效應的價值可以占到數據類企業估值的至少50%，2017年涉及企業收購方的數據類并購的平均交易金額為1.51億美元，估值的中位數為EBIT的26倍，遠高于全部并購交易的估值中位數(EBIT的14.2倍)。

　　第三，人工智能大大提高了并購前盡職調查的效率。作為并購的必要程序，并購方須對目標企業或目標資產開展財務、商務、稅務、法律、技術、人力資源、數據安全等方面的盡職調查，以便準確評估目標的價值和潛在風險。傳統的盡職調查方法耗時耗力，不僅需要調查人員的專業知識，還需要大量的時間和體力投入，相應產生可觀的調查支出。對于跨國并購，盡職調查的工作量更為龐大，不同地域的調查人員的協作難度更大，導致人為疏漏的概率增大，給并購方遺留的風險也更大。人工智能，尤其是認知計算的應用，可以大量節省盡職調查的人力投入，提高處理速度和準確率，幫助并購方更好地規避法律風險，并節省調查費用。根據數據專家的估算，將人工智能用于并購盡職調查可節約百分之三十至九十的盡職調查時間。人力資源、財務、產品研發、銷售和市場、資產管理、不動產是人工智能增效最明顯的盡職調查領域。德勤和KPMG已在越來越多的并購咨詢項目中使用人工智能系統為客戶服務。咨詢公司KiraSystems的盡職調查引擎服務使用機器學習技術自動從合同中搜尋和提取并購調查通常需關注的信息，并以超過1000種可選擇的條款模板形成標準調查報告;此外，該公司的KiraQuickStudy系統還可以根據客戶的需求進行定制，審查任何指定的特殊信息。

　　最后，人工智能可大幅優化并購法律文件的起草。企業并購需要并購協議和其他配套法律文件予以規范，這些協議和文件一方面需要準確反映本次交易的商業設計，同時還應符合法律規定、監管要求和市場慣例。傳統上，律師事務所根據過往經辦的項目形成本所的協議模板，將其用于起草具體項目的并購協議的基礎。但協議模板必須根據法律環境和市場實踐的變化經常予以更新，這將耗費律師大量的時間，而囿于人工認知的局限，任何一家律所的模板都難以確保全面反映最新的發展變化。數據類企業所處的技術、商業和監管環境的變化遠快于傳統企業，這更增加了律師更新并購協議模板的難度。人工智能可幫助律師準備高質量的協議模板，使律師可將時間和精力集中于客戶在特定項目中需重點解決的法律問題，提升法律服務的效率和價值。例如，法律智庫公司WoltersKluwer早在2017年7月就推出了使用人工智能的并購條款分析服務，該服務通過人工智能對市場中使用的并購協議條款進行大數據統計，歸納出最普遍使用的條款，形成緊跟最新實踐的協議模板，再由資深并購律師進行審閱微調，確保模板符合最新的市場標準和行業經驗。

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