Dataproces Group (DATA) Fair Value & Analyse
Technology · DK · Marktkap. 181M DKK
Fair Value Stand: 24.06.2026
Analyse
Dataproces Group (DATA) notiert aktuell bei kr 4.56, während unser modellbasierter Fair Value bei kr 3.47 liegt — das entspricht einer Einschätzung von 23.9% überbewertet. Die Geschäftsqualität bewerten wir mit 95/100 (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: hoch).
Über das Unternehmen
Dataproces Group A/S, together with its subsidiaries, provides IT and consulting services for municipalities in Denmark. The company offers MARS, a platform to optimize municipal finances; MARC, a solution that automates manual workflows and creates uniform work processes that promote collaboration and knowledge sharing across administrations; KØS, a solution for the budgeting phase to optimize financial management and improve resource utilization for municipalities; and data analysis solutions. Dataproces Group A/S and Index100 ApS have entered into a strategic cooperation agreement and develops a new software platform for Danish municipalities, called KommuneProfilen. Dataproces Group A/S was founded in 2011 and is based in Nibe, Denmark.
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Häufige Fragen
Ist Dataproces Group (DATA) unterbewertet?
Was ist der Fair Value von DATA?
Wie hoch ist der Qualitäts-Score von DATA?
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.