Technische Due Diligence & Startup-Gutachten

IT- und Software-Due-Diligence für Startups, Investoren und Beteiligungen – fundierte Bewertung von Software, KI-Systemen, Architektur und technischer Reife.

Technische Bewertung und Due Diligence für Startups und Investoren

Technologische Innovationen bilden den Kern junger Unternehmen – ihr tatsächlicher Wert hängt jedoch entscheidend von der technischen Qualität ab. Eine technische Due Diligence oder ein Startup-Gutachten bewertet die technologische Substanz, Skalierbarkeit und Nachhaltigkeit eines Projekts. Dabei werden Software, Architektur, Entwicklungsprozesse und – bei KI-Startups – auch datengetriebene Systeme geprüft.

Schwerpunkte der Analyse

Methodischer Ansatz

Das Gutachten folgt einem strukturierten Due-Diligence-Framework mit technischer, organisatorischer und datenorientierter Analyse. Grundlage sind Best Practices aus Softwaretechnik, Data Science, IT-Governance und Informationssicherheit. Die Ergebnisse werden in einem nachvollziehbaren Bericht mit Risiko- und Potenzialbewertung dokumentiert.

Eine technische Due Diligence schafft Vertrauen in die Technologie eines Startups – sie deckt Risiken auf, identifiziert Potenziale und bietet eine belastbare Grundlage für Investitionsentscheidungen.

Typische Anwendungsfälle

Zielsetzung

Ziel ist eine objektive, nachvollziehbare und technische Entscheidungsgrundlage für Investoren, Gründer und Beteiligungsgesellschaften. Das Gutachten unterstützt bei der Bewertung von Technologiechancen, Entwicklungsrisiken und der Zukunftsfähigkeit des Unternehmens.

Fallstudie: Methodischer Ablauf einer Technischen Due Diligence & Startup-Bewertung

Strukturierte technische Bewertung von Software, Systemarchitektur und Entwicklungsreife nach dem Problemlösungszyklus von Nicolai Andler

1. Diagnose – Technologische Ausgangslage und Zielsystemanalyse

Die Fallstudie beginnt mit der Bestandsaufnahme des technologischen Status quo: Es werden Softwarearchitektur, Codebasis, Entwicklungsprozesse und technische Infrastruktur untersucht. Ziel ist, ein klares Bild der technologischen Reife, Skalierbarkeit und Wartbarkeit zu erhalten. Besonderes Augenmerk gilt den Entwicklungspraktiken, Dokumentationen, Abhängigkeiten und der organisatorischen Einbettung des Technikteams. Diese Phase schafft Transparenz über die tatsächliche Leistungsfähigkeit und technische Substanz des Startups.

2. Zielformulierung – Bewertungsrahmen und Prüfkriterien definieren

Im zweiten Schritt werden die Bewertungsziele und -kriterien festgelegt – abgestimmt auf den Investitionskontext. Typische Prüffelder sind:
  • Softwarequalität, Architekturdesign und technische Skalierbarkeit,
  • Teamorganisation, Entwicklungsprozesse und Dokumentationsstand,
  • Cybersecurity, IT-Governance und Compliance,
  • Lizenzmodelle, Abhängigkeiten und geistige Eigentumsrechte,
  • Reifegrad von KI- oder Data-Science-Komponenten (Nachvollziehbarkeit, Fairness, Bias).
Diese Phase definiert, welche technischen und organisatorischen Aspekte für die Entscheidungsfindung entscheidend sind.

3. Analyse – Technische, organisatorische und risikoorientierte Bewertung

In der Analysephase erfolgt eine vertiefte Prüfung der identifizierten Schlüsselfaktoren.
  • Technische Analyse: Quellcode-Bewertung, Architektur-Review, Prüfung auf Skalierbarkeit und technische Schulden.
  • Organisatorische Analyse: Evaluierung der Teamstruktur, Entwicklungsprozesse und Kommunikationsflüsse.
  • Risikobewertung: Identifikation von Abhängigkeiten, technischen Engpässen und Sicherheitsrisiken.
  • Due-Diligence-Spezifika: Analyse von Lizenzmodellen, IP-Schutz und regulatorischer Konformität.
Alle Ergebnisse werden nachvollziehbar dokumentiert, mit technischen Belegen untermauert und in ihrer Relevanz für Investitionsentscheidungen eingeordnet.

4. Entscheidungsfindung – Bewertung, Risiken und Handlungsempfehlungen

Der abschließende Bericht fasst die Ergebnisse in strukturierter Form zusammen. Er enthält:
  • eine klare Bewertung der technologischen Substanz,
  • eine Risikoeinschätzung für Investoren und Stakeholder,
  • eine Analyse der Wachstums- und Skalierungspotenziale,
  • und konkrete Handlungsempfehlungen zur Stärkung technischer Stabilität und Governance.
Das Gutachten bietet damit eine fundierte, objektive und nachvollziehbare Grundlage für Investitionsentscheidungen, M&A-Prozesse oder die strategische Weiterentwicklung des Unternehmens.
Quelle:
Nicolai Andler: Tools für Projektmanagement, Workshops und Consulting – Kompendium der wichtigsten Techniken und Methoden, Volume 6, Publicis, Erlangen, 2015.

Praxisnahe Fallstudien

Die folgenden Fallstudien zeigen praxisnahe Beispiele aus der Gutachtenpraxis. Sie verdeutlichen, wie ein IT-Sachverständiger typische technische und organisatorische Herausforderungen strukturiert analysiert, bewertet und nachvollziehbar dokumentiert.

Codequalität und Skalierbarkeit – Technische Due Diligence bei einem SaaS-Startup

Ein Venture-Capital-Investor beauftragte den IT-Sachverständigen mit der unabhängigen technischen Bewertung eines schnell wachsenden SaaS-Startups. Ziel des Gutachtens war die Beurteilung von Codequalität, Softwarearchitektur, Entwicklungsprozessen und technischer Skalierbarkeit vor Abschluss einer Finanzierungsrunde.

Ausgangssituation

Das Startup betrieb eine cloudbasierte Workflow-Plattform zur digitalen Prozessautomatisierung in mittelständischen Unternehmen. Die Software wuchs über mehrere Jahre durch agile Entwicklung und Kundenanpassungen stark an, wodurch technische Schulden entstanden. Im Zuge einer geplanten Series-A-Finanzierung forderte der Lead-Investor eine objektive Beurteilung der technologischen Substanz, der Wartbarkeit und der Skalierbarkeit der Plattform. Erste interne Analysen hatten auf Performanceeinbußen, unvollständige Testabdeckung und unklare Architekturentscheidungen hingewiesen.

Problemstellung

Das Ziel der technischen Due Diligence bestand darin, die tatsächliche technologische Reife des Produkts zu bestimmen und mögliche Investitionsrisiken zu quantifizieren. Zu prüfen war insbesondere:

  • die Codequalität und strukturelle Wartbarkeit nach [NORM_PLATZHALTER],
  • die Skalierbarkeit und Architekturrobustheit bei steigenden Nutzerzahlen,
  • die Reife der Entwicklungs- und Qualitätssicherungsprozesse (DevOps, CI/CD, Teststrategie),
  • das technische Risiko durch Abhängigkeiten, Frameworks oder Lizenzmodelle,
  • sowie die organisatorische Verankerung von Code-Ownership, Review-Mechanismen und Dokumentation.
Ziel war eine nachvollziehbare und belastbare Grundlage für die Investitionsentscheidung.

Vorgehen des IT-Sachverständigen

Der Sachverständige wendete ein strukturiertes Due-Diligence-Framework an, das auf internationalen Normen und Best Practices basiert:

  • 1. Quellcodeanalyse: Kombination aus statischer Codeanalyse (z. B. SonarQube, ESLint) und manuellem Code-Review auf Architekturverstöße, Komplexität, Redundanzen und technische Schulden. Bewertung nach Metriken wie Cyclomatic Complexity, Code Duplication Ratio und Test Coverage.
  • 2. Architektur- und Systemprüfung: Analyse der Softwarearchitektur (Microservices, Containerisierung, API-Gateway) hinsichtlich Modularität, Latenz, Datenbank-Design und horizontaler Skalierbarkeit. Überprüfung der Cloud-Deployment-Struktur (AWS ECS, Lambda, S3) auf Redundanz und Resilienz.
  • 3. Prozess- und Organisationsbewertung: Evaluierung der [NORM_PLATZHALTER]. Prüfung der CI/CD-Pipelines, Branching-Strategien, automatisierten Tests und Code-Review-Protokolle.
  • 4. Sicherheits- und Compliance-Check: Screening des Codes auf potenzielle Sicherheitsrisiken (OWASP Top 10, Dependency-Analyse), Bewertung der Zugriffskontrollen, Logging-Mechanismen und Backup-Konzepte.
  • 5. Dokumentations- und Governance-Prüfung: Abgleich vorhandener Architekturdokumentation mit tatsächlicher Implementierung. Bewertung der Nachvollziehbarkeit von Architekturentscheidungen (Architecture Decision Records, ADRs).
Die Ergebnisse wurden in einem strukturierten Bewertungsmodell mit fünf Reifegraden (1 = kritisch – 5 = exzellent) zusammengeführt.

Analyseergebnisse

Die technische Analyse ergab ein insgesamt funktionsfähiges, aber in Teilen heterogen gewachsenes System:

  • Codequalität: Gute Strukturierung der Geschäftslogik, jedoch uneinheitliche Namenskonventionen und fehlende Unit-Tests in sicherheitsrelevanten Modulen (Testabdeckung ≈ 42 %).
  • Architektur: Grundsätzlich skalierbare Microservice-Architektur, allerdings fehlte ein zentrales API-Gateway zur Lastverteilung und Authentifizierung.
  • Datenbank: Monolithisches PostgreSQL-Schema mit wachsender Latenz bei hoher Parallelität; keine Partitionierungs- oder Sharding-Strategie implementiert.
  • CI/CD: Build-Pipelines veraltet (Jenkins ohne Container-Isolation), fehlende Rollback-Mechanismen und keine automatisierten Integrationstests.
  • Dokumentation: Architekturdiagramme unvollständig, teilweise nicht mit aktuellem Systemstand konsistent.
Die Gesamteinstufung der technologischen Reife ergab den Wert 3,6 / 5 („solide mit Optimierungspotenzial“).

Erkenntnisse & Empfehlungen

Aus den Ergebnissen leitete der IT-Sachverständige einen konkreten Maßnahmenplan ab:

  • Codequalität: Einführung eines verbindlichen Review-Prozesses mit Checklisten und automatisierter Codeanalyse (Static Application Security Testing, SAST).
  • Architektur: Aufbau eines zentralen API-Gateways mit Rate Limiting, Authentifizierung und zentralem Monitoring (z. B. Kong, Istio).
  • Skalierbarkeit: Refactoring der Datenbankstruktur (Partitionierung, Caching, asynchrone Verarbeitung mit Message Queue).
  • Prozesse: Implementierung moderner CI/CD-Pipelines mit automatisierten Tests, Canary Deployments und Rollback-Optionen.
  • Governance: Dokumentation von Architekturentscheidungen mittels ADRs und Aufbau eines internen Technical Steering Committees.
Nach Umsetzung der Empfehlungen verbesserte sich die durchschnittliche Build-Stabilität um 38 %, die Skalierungsleistung unter Spitzenlast um 41 %, und die technische Bewertung stieg auf Reifegrad 4,4 / 5.

Reflexion

Diese Fallstudie verdeutlicht, dass eine fundierte technische Due Diligence nicht nur Risiken identifiziert, sondern zugleich den Wert technologischer Substanz messbar macht. Der IT-Sachverständige leistet hierbei einen zentralen Beitrag zur Investitionssicherheit, indem er technische Qualität, organisatorische Reife und Zukunftsfähigkeit objektiv und normbasiert bewertet. Eine saubere Softwarearchitektur und systematische Governance sind wesentliche Erfolgsfaktoren für nachhaltiges Wachstum in technologieorientierten Startups.

KI-basierte Due Diligence – Bewertung eines Data-Science-Startups

Ein Venture-Capital-Investor beauftragte den IT-Sachverständigen mit der technischen und methodischen Bewertung eines KI-Startups, das Prognosemodelle im Bereich Predictive Maintenance entwickelte. Ziel war die Analyse der Datenqualität, Modellvalidität, algorithmischen Nachvollziehbarkeit und regulatorischen Konformität.

Ausgangssituation

Das Startup entwickelte eine Machine-Learning-Plattform zur vorausschauenden Wartung industrieller Anlagen. Das Geschäftsmodell beruhte auf der Erfassung, Aggregation und Analyse großer Mengen industrieller Sensordaten, um Ausfallwahrscheinlichkeiten zu prognostizieren und Wartungszyklen zu optimieren. Für eine geplante Series-A-Finanzierungsrunde beauftragte der Investor eine unabhängige technische Prüfung, um die Reife, Robustheit und regulatorische Vertrauenswürdigkeit der KI-Modelle zu bewerten. Im Fokus standen sowohl die technische Substanz als auch die Einhaltung von Datenschutz- und Ethikrichtlinien.

Problemstellung

Ziel des Gutachtens war es, die methodische Solidität und Nachvollziehbarkeit der entwickelten KI-Komponenten zu prüfen und mögliche Risiken hinsichtlich Datenqualität, Reproduzierbarkeit und regulatorischer Anforderungen zu identifizieren. Im Mittelpunkt standen die folgenden Fragen:

  • Wie ist die Qualität, Vollständigkeit und Repräsentativität der Trainings- und Validierungsdaten strukturiert?
  • Sind die eingesetzten Modellarchitekturen (z. B. LSTM, Random Forest) hinreichend dokumentiert und erklärbar?
  • Wie wird algorithmische Fairness, Bias-Kontrolle und Reproduzierbarkeit sichergestellt?
  • Erfüllt das System die Anforderungen der [GESETZ_PLATZHALTER] und der [GESETZ_PLATZHALTER] in Bezug auf Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Risikomanagement?
  • Ist die technische Infrastruktur (MLOps, Datenversionierung, Audit-Trails) ausreichend für ein regulatorisches Audit ausgelegt?

Vorgehen des IT-Sachverständigen

Die technische Prüfung erfolgte auf Grundlage eines mehrstufigen Prüfrahmens, der sich an den Standards [NORM_PLATZHALTER], [NORM_PLATZHALTER] und [NORM_PLATZHALTER] orientierte. Der Sachverständige kombinierte technische Analysen, Dokumentenprüfungen und reproduzierbare Testverfahren:

  • 1. Datenanalyse: Prüfung der Datenpipelines auf Vollständigkeit, Plausibilität und Vorverarbeitungslogik (Outlier Handling, Imputation, Normalisierung). Bewertung der Repräsentativität anhand von Coverage Ratios und Datenstabilitätsmetriken über Zeitreihen.
  • 2. Modellprüfung: Validierung der Machine-Learning-Modelle (Random Forest, LSTM) durch Cross-Validation, ROC-Analyse, F1-Score und Precision/Recall-Statistiken. Überprüfung der Modellrobustheit bei unterschiedlichen Trainingspartitionen (K-Fold = 10).
  • 3. Nachvollziehbarkeit und Fairness: Bewertung der erklärenden Modelle mittels SHAP- und LIME-Analysen. Quantitative Bias-Messung anhand von Demographic Parity Difference und Equal Opportunity Gap.
  • 4. MLOps- und Governance-Bewertung: Analyse der Versionierung von Datensätzen und Modellartefakten, Prüfung der Audit-Trails und Logging-Konzepte auf Vollständigkeit und Unveränderbarkeit.
  • 5. Dokumentations- und Compliance-Check: Abgleich der internen Richtlinien mit den Anforderungen der [GESETZ_PLATZHALTER], der [GESETZ_PLATZHALTER] und branchenspezifischen Leitlinien (z. B. [REG_PLATZHALTER]).

Analyseergebnisse

Die Untersuchung ergab ein grundsätzlich belastbares technologisches Fundament mit einzelnen Schwachpunkten in der Dokumentation und im Governance-Prozess:

  • Datenqualität: Die Sensordatenabdeckung lag bei 96 %, jedoch fehlte ein standardisierter Prozess zur Nachverfolgung korrigierter oder gelöschter Datensätze (Data Lineage).
  • Modellvalidität: Die Modelle erzielten hohe Vorhersagegenauigkeit (F1 = 0,91), wiesen aber leichte Überanpassung bei stark unbalancierten Datensätzen auf.
  • Nachvollziehbarkeit: Modellbeschreibungen und Hyperparameterdokumentationen waren unvollständig; Audit-Trails deckten Trainingsänderungen nur teilweise ab.
  • Fairness & Bias: Erste Tests ergaben geringfügige Verzerrungen bei bestimmten Maschinentypen, was auf unbalancierte Trainingsdaten zurückzuführen war.
  • Compliance: Datenschutz- und Modellrichtlinien waren formal vorhanden, jedoch fehlte eine klare Zuordnung von Verantwortlichkeiten (Model Owner, Data Steward).
Insgesamt wurde die technologische Reife mit 3,8 / 5 („fortgeschritten mit Optimierungsbedarf“) bewertet.

Erkenntnisse & Empfehlungen

Der Sachverständige formulierte konkrete Maßnahmen zur technischen, methodischen und regulatorischen Verbesserung:

  • Data Governance: Einführung eines revisionssicheren MLOps-Frameworks (z. B. MLflow, DVC) zur Versionierung von Daten, Modellen und Parametern.
  • Bias Management: Regelmäßige Durchführung von Fairness- und Bias-Audits mit definierten Metriken und dokumentierten Abhilfemaßnahmen.
  • Dokumentation: Erstellung standardisierter Model Cards und Data Sheets for Datasets (nach Mitchell et al., Google Research) zur Transparenz und Nachvollziehbarkeit.
  • Compliance: Aufbau eines internen AI Governance Boards und Implementierung eines dokumentierten Risiko-Management-Prozesses nach [NORM_PLATZHALTER].
  • Validierung: Ergänzung der Trainingsprozesse um regelmäßige Cross-Domain-Tests und adversarische Robustheitsanalysen.
Nach Umsetzung dieser Maßnahmen konnte das Startup eine formelle Bestätigung der technischen Reproduzierbarkeit und regulatorischen Konformität durch ein Folgegutachten erlangen, was die Investition absicherte.

Reflexion

Diese Fallstudie verdeutlicht, dass KI-basierte Geschäftsmodelle nur dann nachhaltig und vertrauenswürdig skalieren, wenn technische Exzellenz mit methodischer Transparenz und regulatorischer Verantwortung verbunden wird. Die technische Due Diligence des IT-Sachverständigen schafft hierbei eine objektive Grundlage, um Datenqualität, Modellrobustheit, Fairness und Compliance messbar zu machen. Sie bildet somit die Brücke zwischen technologischer Innovation und investitionsrelevantem Vertrauen.

Technische Reife und Sicherheitsbewertung – Due Diligence bei einer FinTech-Beteiligung

Ein Private-Equity-Fonds beauftragte den IT-Sachverständigen mit der technischen Reife- und Sicherheitsbewertung eines FinTech-Unternehmens im Vorfeld einer internationalen Expansion. Ziel des Gutachtens war die objektive Bewertung von Softwarearchitektur, Informationssicherheit, regulatorischer Compliance und technischer Skalierbarkeit zur Unterstützung einer Investitionsentscheidung.

Ausgangssituation

Das FinTech-Unternehmen betrieb eine cloudbasierte Zahlungsplattform für den europäischen B2B-Markt. Die Software ermöglichte automatisierte Zahlungsabgleiche, Mandatsverwaltung und Schnittstellen zu Drittbanken über standardisierte [REG_PLATZHALTER]. Aufgrund des schnellen Wachstums auf über 100.000 Transaktionen pro Tag plante das Unternehmen eine Expansion in weitere europäische Märkte. Der Private-Equity-Fonds verlangte im Rahmen der Beteiligungsprüfung eine unabhängige technische Bewertung der Systemarchitektur, der Sicherheitsmechanismen und der organisatorischen Compliance-Strukturen.

Problemstellung

Die zentrale Fragestellung des Gutachtens lautete, ob das FinTech die technischen und organisatorischen Voraussetzungen für eine sichere Skalierung und internationale Expansion erfüllt. Zu prüfen war insbesondere:

  • die Skalierbarkeit und Stabilität der Softwarearchitektur bei steigender Nutzerzahl,
  • die Wirksamkeit der implementierten Sicherheitsmaßnahmen nach [NORM_PLATZHALTER] und [REG_PLATZHALTER],
  • die regulatorische Konformität mit [REG_PLATZHALTER], [REG_PLATZHALTER] und den Anforderungen der Finanzaufsicht,
  • die Qualität des Notfall- und Business-Continuity-Managements (BCM),
  • sowie die organisatorische Reife des Entwicklungs- und Security-Managements.
Ziel war eine nachvollziehbare Risiko- und Reifegradbewertung, die als Entscheidungsgrundlage für das Investment dient.

Vorgehen des IT-Sachverständigen

Das Gutachten basierte auf einem strukturierten Prüfkonzept, das technische, organisatorische und regulatorische Dimensionen integriert. Grundlage bildeten die Normen [NORM_PLATZHALTER], [NORM_PLATZHALTER], [NORM_PLATZHALTER] und die [REG_PLATZHALTER] für IT in Finanzunternehmen ([REG_PLATZHALTER]). Die Prüfung erfolgte in fünf Hauptphasen:

  • 1. Architektur-Review: Bewertung der Anwendungsarchitektur (Microservices, API-Gateway, Event-Streaming) auf Skalierbarkeit, Redundanz und Fehlerresilienz. Analyse der Cloud-Infrastruktur (AWS mit Kubernetes-Orchestrierung) auf Ausfallsicherheit und Multi-Region-Fähigkeit.
  • 2. Code- und Sicherheitsanalyse: Durchführung statischer Codeanalysen, Dependency-Checks und Penetrationstests. Prüfung der Software gegen OWASP Top 10 und CWE/SANS Top 25-Schwachstellen. Ergänzend erfolgte ein Container Security Audit (Docker Images, Secrets, Vulnerability Scans).
  • 3. Compliance- und Regulatorik-Check: Abgleich der internen Richtlinien mit den Anforderungen der [REG_PLATZHALTER], der [NORM_PLATZHALTER] Annex A sowie der [GESETZ_PLATZHALTER] hinsichtlich Datensicherheit und Zugriffsprotokollierung.
  • 4. Prozess- und Organisationsbewertung: Interviews mit CTO, CISO und DevOps-Team zur Beurteilung der Security-Awareness, des Change-Managements und der Release-Prozesse. Analyse des Notfallmanagements (RTO/RPO-Kennzahlen, Wiederanlaufpläne, Backup-Strategien).
  • 5. Reifegradbewertung: Aggregation aller Ergebnisse in einem Reifegradmodell (1 = unzureichend bis 5 = exzellent) mit Bewertungskriterien für Architektur, Sicherheit, Compliance und Governance.

Analyseergebnisse

Die technische Analyse ergab ein insgesamt leistungsfähiges, jedoch in Teilen unzureichend gesichertes System:

  • Architektur: Die Plattform verfügte über eine solide Microservice-Struktur, jedoch fehlte ein zentrales API-Gateway für Zugriffskontrolle und Monitoring. Skalierungstests zeigten Latenzanstiege über 200 ms bei hoher Transaktionslast.
  • Sicherheit: In älteren API-Komponenten wurden veraltete Bibliotheken (Spring Boot < 2.6) mit bekannten CVEs gefunden. Secrets wurden unverschlüsselt in Umgebungsvariablen hinterlegt.
  • Compliance: Richtlinien zur Zugriffskontrolle entsprachen nicht vollständig den Vorgaben der [NORM_PLATZHALTER] (Privileged Access Management). Das Logging-System war nicht manipulationssicher implementiert.
  • Business Continuity: Notfallkonzepte enthielten keine klar definierten Wiederanlaufzeiten (Recovery Time Objective, Recovery Point Objective) und keine dokumentierten Failover-Tests.
  • Organisation: Security-Schulungen erfolgten unregelmäßig; ein formales Sicherheitsmanagementsystem (ISMS) war im Aufbau, aber noch nicht zertifiziert.
Das Gesamtrisiko wurde mit 3,4 / 5 („stabil, aber mit relevanten Schwachstellen“) bewertet.

Erkenntnisse & Empfehlungen

Der Sachverständige formulierte einen strukturierten Maßnahmenplan zur Stärkung von Sicherheit, Skalierbarkeit und Compliance:

  • Architektur: Implementierung eines zentralen API-Gateways mit Authentifizierungs- und Monitoringfunktionen (z. B. Kong oder Apigee). Einführung von Autoscaling und Load-Balancing für internationale Deployments.
  • Informationssicherheit: Aufbau eines vollständigen Informationssicherheits-Managementsystems (ISMS) nach [NORM_PLATZHALTER] inklusive Risikobewertung, Asset-Klassifizierung und regelmäßiger interner Audits.
  • Secret Management: Implementierung einer sicheren Secrets-Verwaltung (z. B. HashiCorp Vault, AWS KMS) und Entfernung sensibler Umgebungsvariablen aus Deployments.
  • Regulatorik & Compliance: Anpassung der internen Richtlinien an [REG_PLATZHALTER]. Dokumentation aller Sicherheitsereignisse in einem revisionssicheren SIEM-System.
  • Business Continuity: Etablierung regelmäßiger Failover-Tests und Definition verbindlicher RTO-/RPO-Ziele gemäß [NORM_PLATZHALTER].
  • Security-Awareness: Aufbau eines jährlichen Schulungsprogramms für Entwickler und Administratoren mit Fokus auf Secure Coding und Incident Response.
Nach Umsetzung der Empfehlungen konnte die Plattform eine [NORM_PLATZHALTER]-Zertifizierung erhalten. Das Folgegutachten bestätigte eine signifikante Reduktion des technischen Risikos und eine Reifegradsteigerung auf 4,5 / 5.

Reflexion

Diese Fallstudie zeigt, dass technologische Reife und Informationssicherheit in regulierten Branchen wie FinTechs zentrale Investitionskriterien darstellen. Die technische Due Diligence des IT-Sachverständigen verbindet Architekturprüfung, Sicherheitsbewertung und regulatorische Compliance zu einer methodisch fundierten Entscheidungsgrundlage. Durch strukturierte Audits nach internationalen Normen können Investoren Risiken quantifizieren, Wertpotenziale erkennen und die langfristige Skalierbarkeit eines FinTechs objektiv einschätzen.

Beispiel für ein Gutachtenangebot

  • Analyse der Softwarearchitektur, Codebasis und Dokumentation
  • Bewertung der Entwicklungsprozesse, Teamstruktur und IT-Governance
  • Prüfung von Sicherheitsaspekten, Lizenzmodellen und Compliance
  • Bewertung von KI- oder datengetriebenen Komponenten
  • Bericht mit technischer Bewertung, Chancen-Risiko-Analyse und Handlungsempfehlungen

Typischer Kostenrahmen:
ca. 1.800 € – 4.800 € netto
Abhängig von Systemkomplexität, Datenumfang und gewünschter Berichtstiefe.

Hinweis: Die genannten Beträge dienen der Orientierung und stellen kein verbindliches Angebot dar.

IT-Sachverständiger Mathias Ellmann

Kontakt zu IT-Sachverständigen Mathias Ellmann

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Häufige Fragen zur technischen Due Diligence

Was ist eine technische Due Diligence?

Sie ist eine strukturierte Prüfung der technologischen Substanz eines Startups oder Unternehmens – einschließlich Softwarearchitektur, Codequalität, IT-Sicherheit und Skalierbarkeit.

Was ist der Unterschied zwischen einer IT Due Diligence und einer Software Due Diligence?

Eine IT Due Diligence bewertet Infrastruktur, Prozesse und Systeme, während eine Software Due Diligence den Fokus auf Codequalität, Architektur und Entwicklungsreife legt – oft kombiniert in einem Gesamtgutachten.

Wann ist eine technische Due Diligence sinnvoll?

Vor Investitionen, Übernahmen oder bei der Bewertung von Technologiepartnerschaften. Sie reduziert Risiken und erhöht die Transparenz für Investoren und Gründer.

Wer führt eine technische Due Diligence durch?

Sie wird von unabhängigen IT-Sachverständigen oder technischen Prüfern durchgeführt, die Erfahrung in Softwareentwicklung, IT-Governance und Compliance besitzen.