SKAI worldwide Co (357880) Fair Value & Analyse
Technology · KR · Marktkap. 153B KRW
Fair Value Stand: 24.06.2026
Analyse
SKAI worldwide Co (357880) notiert aktuell bei 3,005 KRW, während unser modellbasierter Fair Value bei 636.86 KRW liegt — das entspricht einer Einschätzung von 78.8% überbewertet. Die Geschäftsqualität bewerten wir mit 93/100 (hohe Qualität), Sektor Technology. Bär-Case: Da der Kurs über unserer Schätzung liegt, preist der Markt bereits hohe Erwartungen ein. Bull-Case: Eine überdurchschnittliche Qualität kann einen Aufpreis rechtfertigen — entscheidend bleibt der Einstiegskurs (Evidenz: niedrig).
Über das Unternehmen
SKAI Worldwide Co., Ltd. beschäftigt sich mit Graphdatenbanklösungen basierend auf Graphtechnologie und Softwaregeschäft in Südkorea. Es bietet AgensSQL, eine Software, die technische Unterstützung für Modifikation und Entwicklung bietet; und AgensGraph, ein Enterprise-Graph-Datenbankverwaltungssystem, das verschiedene Daten speichert und verwaltet. Es bietet auch Produkte wie Graph RAG, eine KI-Marketinglösung, Gen-AI-Videoproduktion; und Ontovia, eine Unternehmens-KI-Lösung der nächsten Generation. Das Unternehmen hieß früher Bitnine Co, Ltd. und änderte im Januar 2025 seinen Namen in SKAI Worldwide Co., Ltd. SKAI Worldwide Co., Ltd. wurde 2013 gegründet und hat seinen Hauptsitz in Seoul, Südkorea.
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Häufige Fragen
Ist SKAI worldwide Co (357880) unterbewertet?
Was ist der Fair Value von 357880?
Wie hoch ist der Qualitäts-Score von 357880?
Wie wir den Fair Value berechnen
Jedes Unternehmen wird durch einen Stapel unabhängiger Intrinsic-Value-Modelle bewertet (DCF-Varianten, Residual-Income, Multiples u. a.), die zu einem familienausgewogenen Konsens verschmolzen und nach der Datenqualität gewichtet werden. Eine separate Qualitäts-Ebene bewertet die Fundamentaldaten. Alle Eingaben sind real gemeldete Daten — nichts geschätzt.
Nur zu Bildungs- und Recherchezwecken · keine Anlageberatung · keine Kauf-/Verkaufsempfehlung. Modellbasierte Schätzungen sind keine Gewissheiten; ihre Verlässlichkeit hängt von Datenqualität und Annahmen ab.