Data meenemen in je bedrijfswaardering

Het derde deel van het drieluik is praktisch en direct toepasbaar. Ook zonder activering op de balans kun je data vandaag al meenemen in waarderingen, investeringsrondes en M&A. Dit artikel laat zien hoe data nu al economische waarde krijgt, mits je haar goed weet te vertalen.

Een praktisch inzicht voor ondernemers die hun digitale vermogen zichtbaar willen maken

Inleiding: je mag het niet activeren, maar je mag het wel waarderen

Dat data onder IFRS/GAAP (buiten China) nog niet als intern gegenereerd actief op de balans mag verschijnen, betekent niet dat het geen waarde heeft. Het betekent alleen dat de balans de moderne economie nog niet goed kan tekenen. In de praktijk, bij overnames, investeringsrondes, financieringen en strategische keuzes, wordt data al jaren wel als waardedrijver gezien. Alleen gebeurt dat vaak impliciet, rommelig en afhankelijk van wie het verhaal het hardst kan vertellen.

Mijn uitgangspunt is simpel: als data jouw omzet kan verhogen, jouw kosten kan verlagen of jouw risico kan beperken, dan kun je die waarde ook zichtbaar maken in je waardering. Niet met magie, maar met methodiek. En dat is precies wat ondernemers nodig hebben: een aanpak die begrijpelijk is, verdedigbaar richting investeerder of koper en praktisch uitvoerbaar zonder een leger aan consultants. Zie dit inzicht als de brug tussen je digitale realiteit en je financiële verhaal.

Begin bij het principe: data is pas waardevol als het iets doet

Veel organisaties praten over data alsof het goud is. Maar goud in de grond is vooral grond. De waarde ontstaat pas wanneer je het delft, zuivert en toepast. Data is precies zo. Een database op zichzelf is geen waarde. De waarde ontstaat door gebruik: betere beslissingen, betere targeting, minder churn, minder fraude, lagere retouren, snellere productie, slimmere pricing.

Daarom werkt de waardering van data het beste als je niet start vanuit “wat hebben we?”, maar vanuit “wat levert het op?”. De rekenmodellen zijn belangrijk, maar de logica erachter is belangrijker: data vertaalt zich naar cashflows en cashflows zijn uiteindelijk waar waardering om draait.

Drie routes die je direct kunt toepassen

In de financiële wereld bestaan drie klassieke manieren om assets te waarderen. Het mooie is: die passen één-op-één op data. Je hoeft dus geen nieuwe economie uit te vinden, je moet vooral leren vertalen.

De opbrengsten-benadering: data als cashflow-versneller

Dit is in de praktijk de meest geloofwaardige route, omdat je direct laat zien wat data bijdraagt aan omzet of marge. Het idee is eenvoudig: je maakt een ‘met data’ versus ‘zonder data’ vergelijking en kijkt naar het verschil in resultaat. Dat verschil trek je contant naar vandaag en je haalt de investeringen eraf. Wat overblijft is de netto datawaarde.

In het MKB werkt dit verrassend goed, omdat je vaak concrete processen hebt waar data merkbaar effect op heeft. Denk aan lead-opvolging, inkoop, voorraad, retouren, planning of klantbehoud. Je hoeft niet overal perfect te meten; je moet vooral aantonen dat je impact kunt isoleren en aannames kunt verdedigen.

De kernvraag die je steeds stelt is: als ik deze dataset morgen kwijt ben, hoeveel omzet mis ik dan, of welke kosten lopen dan weer op? Dat is een pijnlijke vraag, maar hij brengt je razendsnel bij economische realiteit.

Wat hierbij vaak onderschat wordt, is dat je ook data-investeringen moet meenemen, zoals infrastructuur, talent en compliance. Data is geen gratis bijproduct, het is een productiefactor met onderhoud. Wie dat netjes meerekent, bouwt vertrouwen.

De markt-benadering: data spiegelen aan wat de markt betaalt

Soms bestaat er een transactieprijs van vergelijkbare data-assets of kun je datawaarde afleiden uit de multiples van data-intensieve bedrijven. Denk aan sectoren waar data daadwerkelijk wordt verhandeld of waar data duidelijk de ‘moat’ vormt.

Voor MKB-ondernemers is dit minder direct toepasbaar, maar wél bruikbaar als validatie. Als jij een SaaS-bedrijf runt dat steeds beter wordt naarmate je meer klanten hebt – omdat elke klant de dataset verrijkt – dan kun je aannemelijk maken dat je een hogere multiple verdient dan een ‘gewone’ SaaS met dezelfde ARR maar zonder dat netwerk-effect.

De marktbenadering werkt vooral als storytelling met onderbouwing: je laat zien dat jouw type data in andere situaties tot aantoonbare waarderingspremies leidt. Niet om een exact getal te kopiëren, maar om je positie te legitimeren.

De kosten-benadering: wat kost het om jouw data opnieuw op te bouwen?

Deze route is vooral nuttig als ondergrens. Je berekent wat het kost om de dataset te reproduceren of te vervangen. Dus niet alleen de technische opslag, maar ook verzameling, opschoning, verrijking, tooling en vooral de tijd.

Tijd is hier de vergeten factor. Als jouw dataset tien jaar klantgedrag bevat, dan kun je dat niet “even opnieuw maken”. Een concurrent kan misschien data kopen, maar het mist context. En context is waar de echte waarde zit.

De beperking van deze methode is ook meteen duidelijk: kosten zeggen niets over opbrengsten. Je kunt miljoenen hebben uitgegeven aan data die nooit iets opleveren. Maar als je een deal voert en je zoekt een verdedigbaar minimum, is dit een prima startpunt.

De acht hefbomen die data waarde geven

Los van welke waarderingsmethode je gebruikt, bepalen acht dimensies hoe waardevol je data werkelijk is. Zie ze als de conditiemeting van je digitale vermogen. Het is het verschil tussen een auto die glimt en een motor die ook echt goed loopt.

Exclusiviteit is de eerste hefboom. Data die alleen jij hebt, is schaarser en dus waardevoller. Actualiteit is de tweede. Soms is real-time data cruciaal, soms is historie juist de kracht. Nauwkeurigheid en volledigheid bepalen of je beslissingen op zand bouwt of op beton. Consistentie gaat over definities en standaarden: als je in systeem A “klant” anders definieert dan in systeem B, ben je vooral aan het puzzelen in plaats van sturen.

Daarna komt het juridische: gebruiksrestricties. Data zonder toestemming kan in de praktijk waardeloos zijn, of erger: een risico. Interoperabiliteit is de mate waarin je data makkelijk te combineren is met andere datasets en systemen. En tot slot de factor die steeds belangrijker wordt: liabilities en risico. Niet-compliant data is geen asset, het is een sluimerende verplichting.

Als je deze dimensies kunt scoren en verbeteren, kun je ook onderbouwen waarom je waarde stijgt. En dat is exact wat kopers en investeerders willen zien: niet alleen een momentopname, maar een pad naar meer waarde.

M&A en due diligence: waar data het verschil maakt

In moderne overnames is data steeds vaker de dealmaker ofwel de dealbreaker. Niet zelden is de dataset het echte product, terwijl het bedrijf zichzelf nog als “dienstverlener” ziet. Voor kopers begint het bij inventarisatie: welke data-assets zijn er, waar staan ze, wie beheert ze, hoe worden ze bijgewerkt? Vervolgens komt kwaliteit: klopt het, is het compleet, is het actueel? Daarna komt compliance: is eigendom helder, zijn toestemmingen vastgelegd, zijn er risico’s uit het verleden?

En dan de vraag die elke koper stelt, al zegt hij het soms niet hardop: hoeveel van de omzet is data-gedreven? In een traditioneel bedrijf kan dat 5 tot 20 procent zijn, in SaaS vaak veel hoger. Wie dat kan aantonen, kan ook aantonen dat de waardering anders moet.

Voor verkopers is dit het goede nieuws: je kunt datawaarde verhogen voor een verkoop. Niet door meer data te verzamelen, maar door de bestaande data bruikbaarder te maken. Opschonen, toestemming vernieuwen, documentatie en governance op orde brengen. Dat zijn saaie acties, maar ze betalen zich in waardering vaak keihard terug.

SaaS, investeringsrondes en multiples: data als premie op je verhaal

Bij SaaS is waardering vaak een multiple op ARR. Maar die multiple is geen natuurwet; het is een oordeel over groeipotentie en verdedigbaarheid. Data beïnvloedt precies die twee.

Als jouw product beter wordt met meer gebruik, heb je een data-netwerkeffect. Dat is verdedigbaarheid. Als jouw data leidt tot lagere churn of hogere ARPU, heb je aantoonbare unit economics. Dat is groeipotentie. En als je data kunt monetizen als apart product, benchmarks, inzichten of API’s, dan vergroot je je markt zonder dat je de kern van je product hoeft te veranderen.

Het verschil tussen een “SaaS met features” en een “SaaS met data-moat” is vaak het verschil tussen gemiddeld en premium. En dat verschil moet je niet alleen roepen, maar laten zien met metrics: hoeveel omzet komt uit data-features, hoeveel klanten gebruiken ze, hoe verbeteren modellen over tijd, hoe snel komt een klant tot inzicht.

CLV als brug tussen data en waardering

Voor veel MKB-bedrijven is Customer Lifetime Value de meest tastbare manier om datawaarde te maken. Waarom? Omdat CLV direct laat zien wat de relatie met je klant waard is en data is de motor achter betere relaties.

Data verhoogt CLV door personalisatie (hogere besteding), door voorspellende interventies (lagere churn) en door betere aanbevelingen (meer cross-sell). Als je kunt laten zien dat jouw data je churn verlaagt of je ARPU verhoogt, dan maak je data meteen financieel.

En als je CLV stijgt, stijgt je bedrijfswaarde. Niet omdat het leuk klinkt, maar omdat toekomstige cashflows simpelweg groter en stabieler worden.

Een praktische routekaart: hoe je dit in jouw bedrijf aanzet

De meeste ondernemers maken één fout: ze willen eerst het perfecte dataplatform en daarna pas waarde meten. Dat is omgekeerd. Je start met waarde en je bouwt daarna gericht.

Begin daarom met inventarisatie: welke data heb je, waar zit ze, wie gebruikt haar en waarvoor? Zet vervolgens een nulmeting neer langs de acht dimensies. Niet als audit-feestje, maar als reality check. Koppel daarna data aan use cases en kies er een paar waar impact snel zichtbaar is: minder retouren, betere lead-conversie, churn-reductie, voorraadoptimalisatie. Daar ga je meten.

Vervolgens kies je één primaire waarderingsmethode, meestal de opbrengsten-benadering en gebruik je markt- en kosten-inzichten als validatie. Je voert een pilot-waardering uit op twee of drie data-assets, maakt aannames expliciet en laat het finance en operations samen dragen. Dat laatste is cruciaal, want waarde van data is nooit alleen een IT- of tech-verhaal.

Als je dit eenmaal hebt staan, kun je het opnemen in maandrapportages, board-updates en investeerders-communicatie. Niet als opsmuk, maar als stuurinformatie.

Compliance is geen rem, het is waardebescherming

GDPR en andere privacywetgeving zijn geen randvoorwaarden, ze zijn waardecomponenten. Data zonder duidelijke toestemming, zonder doelbinding of met zwakke beveiliging draagt negatieve waarde. In een waardering moet je dat ook zo behandelen: als risico, met een korting of zelfs als potentiële verantwoordelijkheid.

Dit is het punt waar veel ondernemers pas wakker worden wanneer een koper vragen stelt. Beter is om het vooraf te organiseren. Niet omdat je zo braaf bent, maar omdat je data anders niet verkoopbaar of schaalbaar is.

Slot: maak je digitale vermogen nu al bestuurbaar

Je hoeft niet te wachten tot 2030 om data serieus te nemen in je waardering. De markt doet het al. Het verschil is alleen of jij het expliciet maakt, meetbaar maakt en verdedigbaar maakt.

Wie vandaag data kan koppelen aan cashflows, kwaliteit kan aantonen en risico’s beheerst, krijgt een betere waardering. In M&A. In financiering. In strategische onderhandelingen. En misschien wel het belangrijkste: in de manier waarop je zelf naar je bedrijf kijkt.

Data is geen toekomstig balanspostje. Data is nu al een waardemachine. De vraag is of jij haar al op de juiste manier laat draaien.

DISCLAIMER: Ik ben geen accountant. Ik schrijf dit omdat digitale waarde al jaren het verschil maakt tussen groei en stilstand, terwijl de balans die realiteit nog niet weerspiegelt. Net als in mijn boeken Digitaal Vermogen en vanAnaloognaarDigitaal.nu gaat dit drieluik over ondernemers helpen hun digitale werkelijkheid te begrijpen, te sturen en te vertalen naar economische waarde.