大数据企业融资及估值实战技巧
金融科技企业估值与融资策略
金融科技企业估值与融资策略在金融科技的浪潮中，创新企业如雨后春笋般涌现，它们以技术为驱动，重塑金融服务生态。
然而，对于这些企业来说，如何准确估值并制定有效的融资策略，是实现可持续发展和最大化股东价值的关键。
本文将从金融科技企业的特点出发，深入探讨其估值方法及融资策略，旨在为行业内的创业者、投资者及专业人士提供有价值的参考。
一、金融科技企业估值的挑战金融科技企业的估值相较于传统企业更为复杂，主要源于以下几个方面：1.技术与创新的快速迭代：金融科技企业往往依赖于先进的算法、大数据分析、人工智能等前沿技术，这些技术的更新换代速度快，对企业的价值创造有着直接影响，但同时也增加了估值的不确定性。
2.监管环境的动态性：金融科技行业受到严格监管，政策变动频繁，如合规要求、牌照获取难度等，这些因素直接影响企业的运营成本和市场准入，进而影响估值。
3.盈利模式的不确定性：许多金融科技企业处于初创期，尚未形成稳定的盈利模式，未来现金流的预测存在较大不确定性，给估值带来挑战。
4.用户增长与留存：在金融科技领域，用户规模、活跃度及留存率是衡量企业价值的重要指标，但这些指标易受市场竞争、用户体验等因素影响，波动较大。
二、金融科技企业估值方法针对上述挑战，金融科技企业估值需结合行业特性，灵活运用多种估值方法：1.相对估值法：通过比较同行业或相似业务模式的上市公司的市盈率、市销率等指标，对目标企业进行估值。
此方法适用于行业较为成熟、有可比案例的企业。
2.绝对估值法：如DCF（折现现金流）模型，通过预测企业未来的自由现金流，并选择合适的折现率将其折现至当前，得到企业价值。
该方法适用于有稳定现金流预期的成熟企业，但对金融科技初创企业而言，未来现金流预测难度较大。
3.风险投资法（Venture Capital Method）：考虑到金融科技企业的高风险高回报特性，投资者可能会根据企业所处的发展阶段、市场潜力、管理团队等因素，给予一定的估值溢价，这种方法更侧重于对企业未来增长潜力的评估。
金融行业的大数据应用案例及解决方案
金融行业的大数据应用案例及解决方案清晨的阳光透过窗帘的缝隙，洒在我的键盘上，指尖轻触键盘，思绪如大数据般涌现。
今天，我们要聊聊的是金融行业的大数据应用案例及解决方案。
这是一个充满挑战和机遇的话题，让我们一起走进这个奇妙的世界。
一、大数据在金融行业的应用案例1.风险控制记得有一次，我帮助一家银行构建风险控制模型。
通过分析海量数据，我们发现，借款人的还款能力与他们的社交网络、购物习惯等息息相关。
于是，我们设计了一个基于大数据的风险控制模型，将借款人的这些信息纳入评估体系。
这样一来，银行在发放贷款时，能够更加精准地判断借款人的还款能力，降低风险。
2.客户画像在金融行业，了解客户是至关重要的。
一家保险公司通过大数据分析，为客户构建了详细的画像。
他们发现，不同年龄、职业、地域的客户，对保险产品的需求差异很大。
于是，公司根据这些数据，推出了一系列针对不同客户群体的保险产品，大大提高了销售额。
3.资产配置一家基金公司利用大数据，对全球股市、债市、商品市场等进行分析，为投资者提供最优的资产配置方案。
他们通过实时数据监控，调整投资组合，降低投资风险。
这种方法，让投资者在市场波动中，始终保持稳健的收益。
二、大数据在金融行业的解决方案1.数据采集与清洗大数据的第一步，是采集和清洗数据。
金融行业涉及的数据量巨大，包括客户信息、交易记录、市场行情等。
我们需要通过技术手段，将这些数据进行整合、清洗，为后续分析提供准确的基础数据。
2.数据存储与管理金融行业的数据存储与管理，需要考虑安全性、稳定性、可扩展性等因素。
我们可以采用分布式存储、云计算等技术，确保数据的安全和高效访问。
3.数据分析与挖掘数据分析与挖掘是大数据的核心。
金融行业可以利用机器学习、深度学习等技术，对数据进行深入分析，挖掘出有价值的信息。
4.应用场景拓展大数据在金融行业的应用场景非常广泛。
我们可以将大数据技术应用于风险控制、客户服务、投资决策等方面，提高金融服务的质量和效率。
企业数据资产的价值分析与评估方法
企业数据资产的价值分析与评估方法随着互联网的发展，数据逐渐成为企业的重要资产之一。
企业数据资产的价值不仅体现在其本身的数据量和类型，更贵在经过处理和分析后所产生的信息价值。
因此，企业如何评估和分析其数据资产的价值，成为了企业在数据时代面临的一个重要问题。
一、企业数据资产评估的必要性企业数据资产评估的目的在于求出数据资产的准确价值，为企业后续的经营战略和决策提供依据，同时为企业管理和经营提供指导。
企业数据资产评估的必要性体现在以下几个方面：1. 评估数据资产的价值可以更加准确地把握企业经营现状和未来发展趋势。
2. 评估数据资产价值可以为企业在市场竞争中提供有力的竞争力。
3. 评估数据资产价值有助于企业提高资产的利用效率和减少浪费。
4. 评估数据资产有助于企业更好地利用信息技术，推进数字化转型。
二、企业数据资产价值分析方法为了更好地评估企业的数据资产价值，需要采用科学、系统、全面的数据评估方法。
根据数据资产的性质和技术手段的不同，可以采用以下价值分析方法：1. 基于经济学的价值分析法基于经济学的价值分析法主要通过计算数据资产的现金流量、折现率和机会成本等经济指标来计算数据资产的经济价值。
该方法的优点在于可以从企业对数据资产的投资和盈利等角度进行全面的分析，同时可以考虑到相对复杂的市场环境因素。
2. 基于技术成熟度的价值分析法相比第一种方法，基于技术成熟度的价值分析法主要从技术发展的角度出发，通过对不同的技术手段和工具的应用情况进行评估，以确定企业数据资产的技术价值。
该方法考虑到了技术成熟度的不同，有益于企业判断将来技术的趋势和应用前景，从而更好地开展数据资产的价值分析。
3. 基于数据本身的价值分析法基于数据本身的价值分析法主要从数据质量、数据量、数据类型等角度出发进行评估和评价，确定数据资产的本身价值。
该方法比较适合已有数据资产较多的企业，有助于企业了解数据的使用价值和规模大小。
4. 基于风险控制的价值分析法基于风险控制的价值分析法主要是针对企业数据资产的各种风险进行评估，并通过综合分析，确定企业数据资产的风险价值，从而为企业的风险控制提供依据。
基于大数据的企业融资策略研究
基于大数据的企业融资策略研究一、引言近年来，随着大数据技术的快速发展，企业在融资方面也开始借助大数据分析，制定更加科学合理的融资策略。
基于大数据技术，企业可以通过挖掘数据中潜在的商业价值，掌握市场趋势和消费者需求，提高精准营销和风险管控能力，进而实现融资的快速和稳定。
本文从大数据分析的角度，探讨企业如何科学制定融资策略。
二、大数据分析在融资策略中的应用1. 挖掘商业价值在大数据技术的支持下，企业可以通过对市场进行深入分析，挖掘数据中的商业价值。
例如，企业可以收集与自身业务相关的数据，对数据进行分析，发现用户的购买偏好、消费行为，进而设计更加符合市场需求的产品或服务。
另外，企业还可以通过对竞争对手的数据进行分析，了解其市场策略、产品优劣势等信息，为自身制定合理的竞争策略提供参考。
2. 预测市场趋势企业可以通过大数据分析，收集有关市场的各种信息，包括政策法规、社会文化、经济环境、行业动向等，对市场进行全方位的分析。
在此基础上，可以预测市场趋势，包括品牌形象、产品定价、渠道选择等方面的发展趋势。
企业可以通过这些预测，及时地对市场趋势进行调整，制定与市场匹配的融资计划。
3. 提高精准营销能力企业可以通过大数据技术分析用户的行为数据，掌握用户需求，实现精准营销。
例如，企业可以通过用户搜索关键词的方式，了解用户需求并提供相关的产品或服务，提高购买意愿。
此外，企业还可以通过对不同用户群体数据的分析，制定个性化的营销策略。
4. 加强风险管控能力在融资过程中，企业需要面对的风险问题复杂多变。
大数据技术可以帮助企业对风险进行有效管控，提高融资的风险控制能力。
例如，企业可以通过大数据分析，了解用户信用状况、流动性等信息，进行风险评估，制定风险控制策略等。
三、企业制定融资策略的流程1. 确定融资目标企业在制定融资策略时，首先需要明确融资的目标。
例如，是为了扩大生产规模，还是为了提供流动资金，或是为了进行技术创新等。
只有明确了融资的目标，才能制定出符合实际的融资策略计划。
大数据技术在投融资中的应用
大数据技术在投融资中的应用随着科技的不断进步，大数据技术在各个领域扮演着越来越重要的角色。
在投融资领域，大数据技术的应用带来了许多积极的影响，从投资决策到风险评估，都得到了有效的改进。
本文将从几个方面介绍大数据技术在投融资中的应用。
**1. 投资机构的数据分析**投资机构在进行投资决策时，需要对目标公司进行全面的数据分析。
传统的分析方法往往耗时耗力，效率低下。
而借助大数据技术，投资机构可以快速地收集、整理和分析大量的数据，从而更准确地评估潜在投资机会的价值。
通过对市场趋势、行业竞争、公司财务等数据的分析，投资机构能够更好地把握投资机会，降低投资风险。
**2. 风险评估与预测**在投资过程中，风险管理是非常重要的一环。
大数据技术的应用可以帮助投资者更好地评估和预测风险。
通过对历史数据和市场趋势的分析，大数据技术可以快速发现风险因素，并进行预警。
例如，借助大数据技术，投资者可以实时监测市场供需情况，预测行业波动趋势，及时调整投资策略，降低投资风险。
**3. 个性化投资推荐**大数据技术的应用还可以帮助投资者进行个性化投资推荐。
通过对投资者的个人偏好和风险承受能力的分析，大数据技术可以生成个性化的投资组合推荐。
例如，投资者可以根据自己的收入状况、投资经验和风险偏好，得到更适合自己的投资建议。
这样的个性化推荐不仅能够提高投资者的投资满意度，还可以提高投资的效果。
**4. 监测与预测市场**除了对个别投资机会的分析，大数据技术还可以帮助投资者监测和预测整个市场的趋势。
通过对海量数据的分析，大数据技术可以提供全面的市场洞察。
投资者可以根据大数据技术提供的数据和趋势分析，制定更明智的投资决策。
例如，投资者可以通过大数据技术了解市场的热点行业和热门公司，从而把握市场的投资机会。
**5. 增强交易透明度**大数据技术的应用可以帮助提高投融资交易的透明度。
通过对交易数据的记录和分析，大数据技术可以实时监测交易过程，发现潜在的违规行为，并提供证据和披露。
大数据分析如何助力企业精准定价
大数据分析如何助力企业精准定价在当今竞争激烈的商业环境中，企业要想获得成功，不仅需要提供优质的产品和服务，还需要制定合理的价格策略。
而大数据分析的出现，为企业实现精准定价提供了强大的支持和帮助。
大数据分析能够整合海量的数据资源，这些数据来源广泛，包括企业内部的销售数据、成本数据、客户数据，以及外部的市场数据、竞争对手数据、行业趋势数据等等。
通过对这些数据的收集、整理和分析，企业可以更全面、深入地了解市场和客户需求，从而为定价决策提供有力依据。
首先，大数据分析可以帮助企业精准地评估客户的支付意愿。
不同的客户对于同一种产品或服务的价值认知和支付意愿往往存在差异。
通过对客户的消费行为、购买历史、个人特征等数据的分析，企业能够将客户细分为不同的群体，并了解每个群体对于价格的敏感度和接受程度。
例如，对于价格敏感度较高的客户群体，企业可以制定相对较低的价格来吸引他们；而对于对价格不太敏感、更注重品质和服务的客户群体，企业则可以适当提高价格，以获取更高的利润。
其次，大数据分析有助于企业了解市场的动态变化。
市场是不断变化的，供求关系、竞争对手的策略调整、宏观经济环境的变化等都会对产品或服务的价格产生影响。
利用大数据技术，企业可以实时监测市场数据，快速捕捉到这些变化，并及时调整价格策略。
比如，当市场需求旺盛而供应相对不足时，企业可以适当提高价格；反之，当市场竞争激烈、供大于求时，企业则需要考虑降低价格以保持竞争力。
再者，大数据分析能够协助企业优化成本结构，从而为定价提供更准确的依据。
企业的成本包括直接成本（如原材料、劳动力等）和间接成本（如管理费用、营销费用等）。
通过对成本数据的深入分析，企业可以找到降低成本的途径，提高运营效率。
在明确成本的基础上，结合市场需求和客户支付意愿，企业能够制定出既能保证利润又具有竞争力的价格。
此外，大数据分析还可以支持企业进行价格测试和模拟。
在推出新产品或调整现有产品价格之前，企业可以利用历史数据和市场模型进行价格测试和模拟，预测不同价格方案下的市场反应和销售情况。
大数据技术在投融资决策中的应用
大数据技术在投融资决策中的应用随着科技的不断进步，人类对于数据的重视越来越高，可谓是“数据时代”的来临。
在今天的社会中，大数据分析已经成为了一件非常重要的事情，对于企业而言，它能够在各个方面保持竞争优势，投融资决策也不例外。
因此，本文将分析大数据技术在投融资决策中的应用。
首先，我们需要了解大数据技术的基本概念以及其特点。
大数据是信息时代所产生的一种新型数据类型，在海量数据积累的背景下而形成的一种技术手段，它有三个基本特征：大量性、高速性和多样性。
那么大数据技术可以对于投融资决策做出怎样的影响呢？第一个方面，大数据技术可以提高决策的效率。
在投资时，需要评估相应投资标的的市场、竞争、市场份额、收益等因素。
通过大数据技术，人们可以很快地从这些数据中提取出有用的信息，以及了解目标企业现状以及未来趋势。
这样便可以加快决策过程，使企业在竞争中占据优势。
第二个方面，大数据技术可以改善决策的质量。
在投资时，人们需要依赖各种数据，但是人们对于数据的理解与把握程度是有限的。
这就导致了投资决策不可避免地存在一定的主观性。
而大数据技术的出现，可以让人们在数据分析上更为科学和规范，使整个决策过程更加客观，减少主观性的影响，从而提高决策的质量。
第三个方面，大数据技术可以降低投资风险。
不管是大型企业还是中小企业都希望理性地投资，避免冒险。
基于大数据技术，企业可以通过数据分析更好地了解目标企业的市场地位、财务状况、竞争情况等信息。
这样便可以降低不良投资的风险，节约各种资源（人力、物力）。
第四个方面，大数据技术可以提高企业的竞争力。
在现代社会，竞争愈发激烈，只有通过技术和知识的不断更新，才能使企业在日常运营中不断创造新的价值。
如今，依靠大数据技术，企业可以便捷、快速地挖掘内部和外部数据，开发出更多的产品或者服务，并且能够更快速地响应市场变化。
尽管大数据技术的应用给投融资决策带来了新的可能性，但是在具体应用时，还存在着一些问题。
比如说，大量数据的处理需要消耗大量的能源、时间、数据存储等物理资源，这成为了应用大数据技术时需要解决的一大问题。
企业通过数字化手段助力企业融资案例
企业通过数字化手段助力企业融资案例数字化手段在当今社会中扮演着越来越重要的角色，尤其是在企业融资方面。
通过数字化手段，企业可以更加高效地进行融资活动，提高融资的成功率和效果。
本文将通过一些实际案例来探讨企业如何通过数字化手段助力企业融资。
一、大数据分析助力融资决策大数据分析是数字化手段中的重要一环，它可以帮助企业更好地了解市场需求、竞争对手和潜在投资者。
以某互联网金融公司为例，该公司通过收集和分析大量的用户数据，了解用户的消费习惯、偏好和风险承受能力。
基于这些数据，该公司可以更准确地评估用户的信用风险，从而提高融资的成功率。
二、区块链技术提升融资透明度区块链技术是数字化手段中的另一个重要工具，它可以提高融资的透明度和安全性。
以某供应链金融平台为例，该平台利用区块链技术建立了一个去中心化的信任机制，使得供应链上的各个参与方可以实时共享和验证交易信息。
通过区块链技术，该平台可以减少信息不对称和欺诈行为，提高融资的可靠性和效率。
三、人工智能提升融资流程效率人工智能在数字化手段中的应用也越来越广泛，它可以帮助企业提高融资流程的效率。
以某在线借贷平台为例，该平台利用人工智能技术分析用户的信用风险，自动化完成借贷审核流程。
通过人工智能的帮助，该平台可以大大缩短融资流程的时间，提高用户的借贷体验。
四、云计算降低融资成本云计算是数字化手段中的一项重要技术，它可以帮助企业降低融资的成本。
以某创业公司为例，该公司利用云计算技术搭建了一个虚拟的办公环境，实现了办公设备和软件的共享和集中管理。
通过云计算的帮助，该公司可以大大降低办公成本，将更多的资金用于融资活动。
五、数字化营销提升企业知名度数字化手段不仅可以帮助企业进行融资活动，还可以提升企业的知名度和品牌价值。
以某电商平台为例，该平台通过数字化营销手段，如搜索引擎优化、社交媒体推广和内容营销，吸引了大量的用户和投资者关注。
通过数字化营销的帮助，该平台提高了企业的曝光度和影响力，为融资活动创造了更好的条件。
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大数据企业融资及估值实战技巧
作者：窦勇
来源：《软件和集成电路》2017年第01期
我把达晨投资的22家数据类企业中的经验与大家进行分享。
达晨的大数据生态圈包含6大领域，22个大数据项目，8亿元投资金额。
下轮获取融资平均金融为4000万元，企业平均整体估值上涨5倍。
投资的大数据企业涵盖数据规划、数据源、数据存储、数据应用、可视化、数据安全等方面。
达晨是用数据的形式给企业画像，以一家做股权投资的企业为例，我们首先通过5个数据对其画像，“16”代表了这家企业成立到现在为止16年；“356”代表这家企业投资的企业为356家（最新数字是374家）；“126”是截至2016年末，投资金额为126亿元。
“55”是指IPO上市的企业有55家；“48”代表在新三板挂牌的企业有48家。
为什么提这组数字，因为我相信在座做企业的肯定都有一个梦想—走上资本市场。
IPO （首次公开募股）最近有所提速，一周可能有十几家，然后又有对企业较大利好的政策出台。
但这个政策还未明确，政策中提到在新三板上没有利润，但收入规模超过1亿元的企业可以转板。
在过去的两年半时间里，我们接触了1000家以上的项目，平均融资间隔时间为5个月。
为什么1000家中只投了22家？这是想融资的企业关注的核心问题。
想知道原因，就要了解投资人喜欢什么样的企业，或者说企业应具备哪些基本素质才能吸引投资人。
创业不易，创业的过程可能把男人变得不像人，把女人变成了男人。
据统计数据显示，约20%的企业活不到B轮，只有6%的企业能活到C轮，不足2%的才能活到D轮，这是一个极剧下降的趋势。
因为政府有资金鼓励和双创驱动这种较好的创业环境，很多人走上创业之路，经过A轮的企业大概是85%，B轮后数据开始急剧下降。
成功的企业是相似的，失败的企业各有各的不幸，只有A、B、C、D几轮融资都能过关斩将才算成功。
但失败就很简单，只要在任何一轮融资过程中犯一个错误，可能就失败了。
创业失败的原因包括：伪需求；投入期太长，无钱继续投入；成本控制不住，不赚钱；核心团队分崩离析；被竞争对手赶超等。
中国人仿制能力很强，如果你的资源不具备一定的核心竞争力，被反超的过程是轻而易举的。
A轮、B轮、C轮是企业的融资阶段，还有Pre-A轮、Pre-IPO，都是企业发展到一定阶段的融资过程。
在行业中流行这样一句话“天使看人，A轮看产品，B轮看数据，C轮看模式，D 轮还有坑”。
其实B轮还要看人，因为投资人知道，成功的企业家有多不容易。
大家可能觉得天使轮的钱很好拿，因为它是博概率，比如将1亿元投100个项目，我只要成功一家，可能1亿元的收入就回来了。
A轮的投资人会考虑企业的专业度，融资金额一般在1000万元以上，1亿元只能投10个项目，成功概率为20%～85%。
投资人非常看重企业的几点：一是专注；二是商业模式简单，符合常识、符合逻辑；三是利出一孔、力出一孔；四是拥有持续创新能力。
拿专注来说：第一，专注于创业的初心，即一开始想做什么。
第二，专注于你的领域，不能半道以后觉得另外某个行业不错，马上就改赛道。
第三，专注于团队。
因为团队是最核心的资产，因为天使看人，在ABCD轮当中依然还要看人。
我举一个案例，有家企业的核心团队由微软、IBM和高校的老师构成，大概30多人，都非常厉害，我们跟踪了6个月却一直没有投。
有人会说我们是不是在故意钓人家，事实上，有20多家投资企业都在接触这家企业，但最终都没有投资。
因为它从一体机到平台，业务涉及文化、教育、旅游、政务等多个领域，这是30多人所不能驾驭的。
现在，核心团队已经走了一半，估计企业已没有钱了，项目也没法交付了。
老板还在到处请客，还在介绍他的构想，要实现他的大业。
2016年我们投资的另一家企业却恰恰相反。
这家企业总共才18人，14个全职，4个实习生，都是做技术出身，在一个学校的实验室中办公，这样的初创企业面临的最大问题是没钱。
但我们从接触到完成投资仅45天，这和团队的人是有关系的，因为我们看到他们的目标非常明确，即要解决某个行业中的某个非常细小的问题。
可以说目标并不大，但为了解决这个问题需要资金开发相应的平台。
当时没有投资企业敢投，我们投了，现在这家企业已走到了C轮，估值为12亿元。
到现在为止，因为这家公司只有三家投资机构，还有红杉、IDG资本、软银中国等29家投资机构在排队想投资。
这是两个非常鲜明的对比。
专注非常重要，只有专注于所在领域，才能发现别人发现不了的东西，解决别人解决不了的问题，意识到别人想不到的东西，才能带动团队往前走。
投资人比较愿意给三种企业投资：第一，有较强的数据资源的企业；第二，存在行业发展的先机，在信息领域拥有独有数据的企业；第三，技术能力较强的企业，有较强的数据思维能力的企业。
现在的大数据企业技术创新较多，但缺乏管理和市场。
大数据已从前两年的概念期走向落地，如果企业单纯是概念性的，对投资人的吸引力就不够了，需要回归到商业本质、财务和市场。
2016年，美国大数据企业因为泡沫遇到了资本的寒冬，国内的企业会不会也遇到这种资本寒冬呢？因为大数据行业的技术迭代非常快，需要持续的创新能力，因为核心的源代码在国外，我们的应用对接着别人的开源体系，有可能这个开源体系追溯上来以后不支持我的应用。
企业在融资之前需要在五方面做好准备：第一，简单介绍公司；第二，简明扼要并准确地描述自己的核心优势；第三，展现未来一年的规划；第四，如实反映财务状况；第五，有具体的融资方案和商业计划书。
以融资方案为例，融资金额要合理，融资进度和愿意释放的融资区间要明确，所融的资金在今后各阶段的用处应有规划。
无论是天使投资、个人投资还是投资机构基本上都差不多，企业老板拿到TS（投资意向书）并不意味着大功告成。
企业和投资方之间可能还有中介，这种多方参与就意味着可能需要进行多轮谈判。
一般来说，投资的过程由几个流程构成：第一步，初步接触后若有投资意向，有些会给一个TS。
第二步，进行几轮尽调，再投决。
第三步，签订协议。
这里要提醒的是，有些不太正规的投资机构可能并没有钱，就跟企业签协议，拿到项目再去融资。
第四步，打款。
款项一次性或分两批到账，工商变更完成，银行汇款到账24小时之后，股权融资才算结束。
估值和条款是整个融资过程中两个最核心的要素。
估值是决定这笔融资能否成功的基本条件，高估值对应的是苛刻的条款。
PE估值的方法当中，主流的方法是净利润乘以PE倍数。
如企业3月融资，投资人可能将你3年的利润和你今年能够预期的利润除以2，得出的平均值基本上就是这家企业现在的规模。
没有利润的企业也有几种方法，如可以算市销率，市销率是销售收入乘以PE倍数。
这意味着企业没有利润，但是收入很多，很多用于早期投入，这也是可以的。
成熟期的PE项目因为利润已高达数亿元，就会根据其贴现现金流法（DCF）估值。
有个案例，大家可以设想如果是你，你会不会投？怎么设计融资方案？这家企业2000年前后成立，核心团队均为博士，还有一些是大公司来的，主要业务为高端制造业的研发提供数据服务，轻资产，技术驱动，商业模式也比较定性。
融资时间为2014年2月，财务状况如下：2011年亏损230万元，2012年利润为438万元，2013年利润为1247万元，2014年预测的是2000万元的利润，资金需求3000万元，主要用于企业的研发投入，老板的估值要求高于3亿元，但那家企业如果没有这3000万元就支撑不下去，融资时间和维度只有三个月。
投资人只愿意给1.5亿元，原因在于：第一，团队断层严重，缺少中层段。
第二，市场销售拓展能力比较弱。
第三，业绩在2014年较同期是下降的。
企业的股权结构非常清晰，老板占60%，其他几位核心高管及员工都占了一定股份，股权由老板一人控制。
第一轮没有投资人。
最终我们投了3000万元，占15%的股权，估值是2亿元。
第二年又帮他融资7000万元，2017年一季度该企业将申报IPO，就是死里逃生了。
企业在估值时需要衡量的因素包括：高估值和高对赌，融资时间和估值区间，估值高低和投资机构，以及面子和价格。
我建议大家在进行融资时，要严格合理估值，千万不要对赌。
现
在有很多投资机构接受不对赌，因为成则一荣俱荣，败则一损俱损。
最后一句话送给大家，创业不易，且行且珍惜。