Wenn Investoren ein Startup bewerten, schauen sie auf Markt, Team und Zahlen. Die technische Seite wird oft unterschätzt, kann aber zum Dealbreaker werden. Skaliert die Architektur? Gibt es kritische Abhängigkeiten? Wie hoch sind die technischen Schulden?
Eine gründliche Tech Due Diligence prüft Code-Qualität, Architektur, Sicherheit, Skalierbarkeit und Team-Kompetenz. Sie deckt auf, ob ein Startup technisch auf solidem Fundament steht oder ob versteckte Risiken den Erfolg gefährden. Für Investoren ist das der Unterschied zwischen einer informierten Entscheidung und einem teuren Fehler.
Kritische Warnsignale, die Investoren kennen sollten: Kein automatisiertes Testing, Abhängigkeit von einem einzelnen Entwickler, fehlendes Monitoring, veraltete Dependencies und keine dokumentierte Deployment-Pipeline. Diese Probleme signalisieren mangelnde Production Readiness und erhöhen das Risiko eines Investments erheblich.
In diesen Artikeln beleuchte ich die technische Perspektive von Investments: Wie Startups sich technisch so aufstellen, dass sie nicht nur heute funktionieren, sondern auch morgen noch skalieren können. Denn der beste Markt und das beste Team bringen nichts, wenn die Technik nicht mithält. Ob Serverless-Architekturen, Cloud-Infrastruktur oder die Wahl zwischen Self-hosted und Managed Services: Die Entscheidungen in der Wachstumsphase entscheiden über Erfolg oder Stillstand.
Eine Tech Due Diligence ist die systematische Prüfung der technischen Grundlagen eines Unternehmens vor einer Investitionsentscheidung. Sie umfasst Code-Qualität, Architektur, Sicherheit, Skalierbarkeit, Team-Kompetenz und technische Schulden. Das Ergebnis hilft Investoren, technische Risiken zu bewerten und informierte Entscheidungen zu treffen.
Kritische Warnsignale sind: Kein automatisiertes Testing, Single-Point-of-Failure-Architektur, Abhängigkeit von einem einzelnen Entwickler, fehlendes Monitoring, veraltete Dependencies mit bekannten Sicherheitslücken und keine dokumentierte Deployment-Pipeline.
Durch Analyse der Architektur (monolithisch vs. modular), der Datenbank-Strategie (Sharding, Replikation), der Infrastruktur (Cloud-native, Container), der Deployment-Automation und der bisherigen Skalierungserfahrung des Teams. Lasttest-Ergebnisse und Monitoring-Daten geben zusätzlich Aufschluss über die reale Performance unter Belastung.
