Qualidade dos dados em FDD: erros correntes a detetar
Como avaliar e gerir a qualidade dos dados em due diligence financeira: incoerências, lacunas, erros de reporting e o seu impacto na análise.
A qualidade dos dados é um requisito prévio para qualquer análise fiável em FDD. No entanto, é raro que as informações fornecidas numa data room sejam perfeitamente coerentes e completas. Identificar e gerir os problemas de dados é uma competência fundamental do praticante de TS.
Porque é que a qualidade dos dados é frequentemente insuficiente
O target não foi construído para ser vendido. Os seus sistemas de informação, as suas práticas de reporting e a sua contabilidade refletem as suas necessidades operacionais — não as exigências de uma due diligence. Resultado:
- Os dados de gestão e os dados contabilísticos são por vezes inconciliáveis
- O reporting mensal pode ser construído com base em pressupostos diferentes dos das contas anuais
- Algumas informações simplesmente não existem na forma pedida
As incoerências mais frequentes
Diferenças entre reporting de gestão e contas auditadas
É a incoerência mais clássica. O EBITDA «de gestão» apresentado pela gestão pode diferir do EBITDA das contas legais por razões legítimas (perímetro, retratamentos IFRS) ou problemáticas (dissimulação de custos, reclassificações).
O praticante de TS tem de reconciliar os dois e explicar cada diferença.
Definições variáveis de um período para o outro
- Um elemento classificado como «custo excecional» num ano pode ser integrado nos custos recorrentes no ano seguinte
- Os códigos analíticos podem mudar após uma reorganização interna
- A definição do NWC pode variar entre o quadro de bordo mensal e a definição contabilística
Dados em falta ou incompletos
- Reporting mensal com meses em falta
- Detalhe das contas a receber disponível para alguns anos mas não para todos
- Contratos com clientes fornecidos de forma parcial
Como gerir os problemas de qualidade dos dados
Documentar e sinalizar
Qualquer problema de dados tem de ser documentado na Q&A list com um pedido de explicação. A resposta (ou a ausência de resposta) faz parte da due diligence.
Reconciliação sistemática
Construir uma tabela de reconciliação entre as diferentes fontes de dados é uma boa prática. Permite identificar as diferenças, compreender a sua origem e decidir o tratamento apropriado.
Trabalhar com dados imperfeitos
Por vezes, alguns dados não estarão disponíveis antes do closing. O praticante formula então pressupostos documentados e sinaliza as zonas de incerteza no seu relatório. É mais honesto e mais profissional do que fingir uma precisão ilusória.
Impacto nas conclusões do relatório de TS
Um relatório de FDD de qualidade é transparente quanto aos limites dos dados utilizados. Os praticantes experientes sabem que uma conclusão formulada com dados incompletos tem de ser acompanhada de uma reserva explícita.
Os adquirentes e os fundos de PE apreciam esta honestidade — uma surpresa pós-closing é muito mais dispendiosa do que uma incerteza identificada a montante.
O que os recrutadores de TS testam
Em entrevista, as perguntas sobre a qualidade dos dados permitem avaliar a maturidade analítica do candidato. Saber dizer «estes dados apresentam limites, eis como os geri» é um sinal de seriedade e de rigor.
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