云計算數(shù)據(jù)中心收購,云計算數(shù)據(jù)中心收購的方法

　　云計算是我國近幾年高速發(fā)展的數(shù)據(jù)領(lǐng)域，前幾年還是主機這個名稱，現(xiàn)在都是云計算、云平臺、輕量云等數(shù)據(jù)存儲服務。據(jù)統(tǒng)計，2021年，我國數(shù)據(jù)存儲阿里排名世界第四位，市場份額下滑，主要是國內(nèi)已經(jīng)被華為云、騰訊云、百度云高速的市場份額追趕。頗有四家分天下的架勢。那如果想進入這行，快速的捷徑就是收購一家云計算數(shù)據(jù)中心。今天小編帶來一篇相關(guān)的文章，希望對您有所幫助。

　　一、什么是云計算

　　云計算是繼1980年代大型計算機到客戶端-服務器的大轉(zhuǎn)變之后的又一種巨變。云計算的出現(xiàn)并非偶然，早在上世紀60年代，麥卡錫就提出了把計算能力作為一種像水和電一樣的公用事業(yè)提供給用戶的理念，這成為云計算思想的起源。在20世紀80年代網(wǎng)格計算、90年代公用計算，21世紀初虛擬化技術(shù)、SOA、SaaS應用的支撐下，云計算作為一種新興的資源使用和交付模式逐漸為學界和產(chǎn)業(yè)界所認知。中國物聯(lián)網(wǎng)校企聯(lián)盟評價云計算為“信息時代商業(yè)模式上的創(chuàng)新”。

　　二、淺談我國數(shù)據(jù)中心分析

　　我國數(shù)據(jù)中心細分市場參與者主要由基礎電信運營商、專業(yè)數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)中心廠商為主。

　　根據(jù)中國電子信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院數(shù)據(jù)顯示，中國數(shù)據(jù)中心硬件設備投資規(guī)模中，服務器占主要比重，其中以X86服務器為主，其次為數(shù)據(jù)中心存儲設備。2019年中國數(shù)據(jù)中心服務器投資額為979.2億元，占硬件設備投資58.3%，數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)中心硬件產(chǎn)品龍頭廠商，業(yè)務范圍涵蓋服務器、存儲、網(wǎng)絡設備(交換機、路由器、WLAN無線設備)等。

　　從代表性第三方數(shù)據(jù)中心運營商運營情況來看，世紀互聯(lián)是國內(nèi)數(shù)據(jù)中心行業(yè)的標志性公司，主要以零售模式銷售，收入規(guī)模處于業(yè)內(nèi)領(lǐng)先水平。萬國數(shù)據(jù)是目前國內(nèi)數(shù)據(jù)中心業(yè)務成長性最高的公司。

　　從行業(yè)并購發(fā)展趨勢來看，數(shù)據(jù)中心需求持續(xù)增長，但市場競爭也十分激勵。從短期看：有不少其他行業(yè)企業(yè)認為數(shù)據(jù)中心有更高的毛利率，因此切入該行業(yè);

　　從長期看：云計算對數(shù)據(jù)中心業(yè)務的挑戰(zhàn)一直存在。隨著大型數(shù)據(jù)中心和超大型數(shù)據(jù)中心數(shù)量的增多，一線城市中的中小型數(shù)據(jù)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。

　　三、利用大數(shù)據(jù)并購云數(shù)據(jù)中心的方法

　　根據(jù)KPMG的預計，到2025年，全球產(chǎn)生的數(shù)據(jù)總量將較2016年暴漲10倍，達到163ZB(1ZB等于10億GB)。在數(shù)據(jù)汪洋中，企業(yè)的運營環(huán)境也更為多樣和復雜，涉及生產(chǎn)設施、辦公場所、實體商鋪、網(wǎng)站、社交媒體、應用軟件等，各平臺之間的交互聯(lián)動所形成的企業(yè)畫像較傳統(tǒng)單一運營環(huán)境下的企業(yè)畫像更立體和全面。傳統(tǒng)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(zhì)量、響應速度等效能上日漸無法應對數(shù)據(jù)類并購的復雜性，而數(shù)據(jù)分析(dataanalytics)、認知計算(cognitivecomputing)、機器學習等基于大數(shù)據(jù)的人工智能工具在大數(shù)據(jù)時代的并購中的運用越來越受到重視。

　　首先，大數(shù)據(jù)技術(shù)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(tǒng)信息來源的挖掘，人工智能可通過數(shù)據(jù)挖掘工具收集風險投資流向、科研成果發(fā)布和利用、縱向和橫向產(chǎn)業(yè)聯(lián)結(jié)、輿論評價傾向等非傳統(tǒng)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(diào)查顯示，80%的受訪企業(yè)認可數(shù)據(jù)分析有助于對并購目標的篩選。而更優(yōu)質(zhì)的篩選結(jié)果有助提高交易的成功率。波士頓咨詢集團開發(fā)出一款利用人工智能評估非傳統(tǒng)指標的并購模型，根據(jù)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(yè)績表現(xiàn)。KPMG的調(diào)查表明，有29%的企業(yè)在并購中使用數(shù)據(jù)分析或商業(yè)情報分析技術(shù)。

　　其次，數(shù)據(jù)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(xié)同效應是目標估值的重要考量因素。傳統(tǒng)的估值方法一般基于成本節(jié)省和收入增長兩方面來測算協(xié)同效應。但數(shù)據(jù)類并購的協(xié)同效應更可能體現(xiàn)在以下兩個方面：一是收購方可利用被收購方的數(shù)字能力創(chuàng)造新的業(yè)務模式、服務或產(chǎn)品，從而推動收購方核心業(yè)務的增長;二是被收購方借助收購方的業(yè)務能力、資本和市場實現(xiàn)數(shù)字業(yè)務的加速增長。傳統(tǒng)的估值方法不太適用于評估這種協(xié)同效應。數(shù)據(jù)分析工具更善于分析數(shù)據(jù)類企業(yè)的“軟實力”，幫助并購方發(fā)現(xiàn)收購后的價值潛力。例如，通過目標企業(yè)在LinkedIn上的員工檔案，可以判斷公司在相關(guān)領(lǐng)域的真實專業(yè)水平;通過分析目標公司在社交媒體上的粉絲規(guī)模、對其產(chǎn)品的網(wǎng)絡點評、對公司的網(wǎng)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(shù)據(jù)，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(guī)劃在并購后如何優(yōu)化服務和產(chǎn)品、改進客戶和供應商關(guān)系、合理化資源配置等。大數(shù)據(jù)技術(shù)還能提高傳統(tǒng)估值方法的運用效率。例如，在大數(shù)據(jù)的幫助下，現(xiàn)金流折現(xiàn)法可以更容易地準備現(xiàn)金流量表，更容易地根據(jù)現(xiàn)存市場信息識別影響現(xiàn)金流量的風險因素，并且更準確地預測這些風險因素對現(xiàn)金流的具體影響。數(shù)據(jù)分析與傳統(tǒng)的市場基準估值技術(shù)相結(jié)合，使并購方可以從更廣泛的市場數(shù)據(jù)庫提取估值參考倍數(shù)，并可幫助并購方更快更可靠地將目標公司與估值參考數(shù)據(jù)進行比較，從而形成更合理的估值。根據(jù)波士頓咨詢集團的統(tǒng)計，非傳統(tǒng)協(xié)同效應的價值可以占到數(shù)據(jù)類企業(yè)估值的至少50%，2017年涉及企業(yè)收購方的數(shù)據(jù)類并購的平均交易金額為1.51億美元，估值的中位數(shù)為EBIT的26倍，遠高于全部并購交易的估值中位數(shù)(EBIT的14.2倍)。

　　第三，人工智能大大提高了并購前盡職調(diào)查的效率。作為并購的必要程序，并購方須對目標企業(yè)或目標資產(chǎn)開展財務、商務、稅務、法律、技術(shù)、人力資源、數(shù)據(jù)安全等方面的盡職調(diào)查，以便準確評估目標的價值和潛在風險。傳統(tǒng)的盡職調(diào)查方法耗時耗力，不僅需要調(diào)查人員的專業(yè)知識，還需要大量的時間和體力投入，相應產(chǎn)生可觀的調(diào)查支出。對于跨國并購，盡職調(diào)查的工作量更為龐大，不同地域的調(diào)查人員的協(xié)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(jié)省盡職調(diào)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(guī)避法律風險，并節(jié)省調(diào)查費用。根據(jù)數(shù)據(jù)專家的估算，將人工智能用于并購盡職調(diào)查可節(jié)約百分之三十至九十的盡職調(diào)查時間。人力資源、財務、產(chǎn)品研發(fā)、銷售和市場、資產(chǎn)管理、不動產(chǎn)是人工智能增效最明顯的盡職調(diào)查領(lǐng)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(tǒng)為客戶服務。咨詢公司KiraSystems的盡職調(diào)查引擎服務使用機器學習技術(shù)自動從合同中搜尋和提取并購調(diào)查通常需關(guān)注的信息，并以超過1000種可選擇的條款模板形成標準調(diào)查報告;此外，該公司的KiraQuickStudy系統(tǒng)還可以根據(jù)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(yōu)化并購法律文件的起草。企業(yè)并購需要并購協(xié)議和其他配套法律文件予以規(guī)范，這些協(xié)議和文件一方面需要準確反映本次交易的商業(yè)設計，同時還應符合法律規(guī)定、監(jiān)管要求和市場慣例。傳統(tǒng)上，律師事務所根據(jù)過往經(jīng)辦的項目形成本所的協(xié)議模板，將其用于起草具體項目的并購協(xié)議的基礎。但協(xié)議模板必須根據(jù)法律環(huán)境和市場實踐的變化經(jīng)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(fā)展變化。數(shù)據(jù)類企業(yè)所處的技術(shù)、商業(yè)和監(jiān)管環(huán)境的變化遠快于傳統(tǒng)企業(yè)，這更增加了律師更新并購協(xié)議模板的難度。人工智能可幫助律師準備高質(zhì)量的協(xié)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W(wǎng)oltersKluwer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(xié)議條款進行大數(shù)據(jù)統(tǒng)計，歸納出最普遍使用的條款，形成緊跟最新實踐的協(xié)議模板，再由資深并購律師進行審閱微調(diào)，確保模板符合最新的市場標準和行業(yè)經(jīng)驗。

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