Von Rene Haag, VP MEE, Syniti, ein Unternehmen von Capgemini
Fusionen und Übernahmen werden typischerweise auf der Grundlage einer komplexen Kombination aus Finanzmodellierung, Deal-Strukturierung sowie strategischer Passung bewertet. Obwohl diese Faktoren von zentraler Bedeutung sind, wird ein entscheidender Erfolgsfaktor häufig übersehen: die Umsetzung auf der Grundlage vertrauenswürdiger Daten. Laut Gartner verursacht eine schlechte Datenqualität im Durchschnitt mindestens 12,9 Millionen US-Dollar Unternehmenskosten pro Jahr. Im Kontext von Fusionen und Übernahmen können selbst Transaktionen, die auf dem Papier solide erscheinen, während der Integration ins Stocken geraten, wenn inkonsistente, unvollständige oder nicht kompatible Daten über Systeme und Geschäftseinheiten hinweg sichtbar werden.
Datenprobleme treten selten isoliert auf. Die Spannungen zeigen sich in Kunden-, Produkt-, Finanz- und Betriebsdaten, wo fragmentierte Verantwortlichkeiten, Legacy-Systeme und unterschiedliche Definitionen zu strukturellen Abweichungen führen. Dadurch ergibt sich eine insgesamt reduzierte Realisierung von Synergien. Aus einem vermeintlich technischen Problem entsteht ein Hemmschuh mit Blick auf Agilität und Entscheidungsfindung.
Im Kern handelt es sich hierbei auch um eine Frage des Vertrauens. Wenn Daten nicht verlässlich sind, können sie nicht mit Zuversicht zur Steuerung und Integration genutzt werden. Vor diesem Hintergrund haben sich Daten in modernen Fusionen und Übernahmen zu einem kritischen Unternehmenswert und zu einem zentralen Erfolgsfaktor bei Transaktionen entwickelt. Sind Daten konsistent, gut gesteuert und vertrauenswürdig, beschleunigt sich die Integration, und Performance wird transparent sowie steuerbar. Ist dies nicht der Fall, bleiben Ineffizienzen weit über das Closing hinaus bestehen und untergraben den eigentlichen Wert, den die Transaktion schaffen sollte.
Daten treiben die Realisierung von Deals
Von den frühesten Phasen der Due Diligence bis hin zur Post-Merger Integration verlassen sich Unternehmen auf Daten, um kritische Entscheidungen zu treffen. Dazu gehören die Identifikation von Synergien, die Bewertung von Risikopositionen sowie die Schätzung von Zeitplänen zur Integration. Diese Entscheidungen sind jedoch nur so zuverlässig wie die zugrunde liegenden Daten.
In vielen Transaktionen stellen Unternehmen erst zu spät fest, dass Kundenstammdaten, Hhierarchien von Lieferanten, Finanzstrukturen und Produktstammdaten über Systeme hinweg inkonsistent sind oder doppelt geführt werden. Daraus ergeben sich fehlerhafte Annahmen in der Deal-Strukturierung sowie eine verzögerte Realisierung erwarteter Synergien.
Ein disziplinierter Ansatz zur Daten-Governance stellt sicher, dass Unternehmen mit geschäftsbereiten Daten arbeiten, die korrekt, konsistent und auf gemeinsame Definitionen über beide Einheiten hinweg ausgerichtet sind. Ohne diese Grundlage können selbst gut geplante Integrationen ins Stocken geraten.
Neu gedacht: Due Diligence
Traditionelle Due Diligence konzentrierte sich stark auf Finanzberichte. Heute geht sie jedoch weit darüber hinaus. Unternehmen müssen operative Daten, regulatorische Risiken, ESG-Indikatoren, Systemkomplexität und sogar demografische Mitarbeiterdaten bewerten.
Dieser erweiterte Umfang bringt eine völlig neue Herausforderung mit sich: Daten sind häufig über Legacy-Systeme mit unterschiedlichen Standards und Qualitätsniveaus fragmentiert. Ohne einen gesteuerten Rahmen zur Normalisierung und Validierung dieser Informationen sehen sich Teams gezwungen, Entscheidungen auf Basis unvollständiger oder inkonsistenter Erkenntnisse zu treffen.
Effektive Daten-Governance bringt Struktur in diese Komplexität. Sie stellt sicher, dass Daten nicht nur erfasst, sondern auch standardisiert, validiert und nachvollziehbar sind. Dadurch erhalten Führungsteams eine vertrauenswürdige Grundlage für die Bewertung und Risikoeinschätzung.
Der entscheidende „Day One“
Der Erfolg einer Fusion wird oft daran gemessen, was am „Day One“ nach dem Closing geschieht. In dieser Phase müssen Unternehmen sicherstellen, dass zentrale operative Daten verfügbar, korrekt und ausreichend integriert sind, um die Geschäftskontinuität zu gewährleisten.
Hier wird Daten-Governance operativ kritisch. Ohne klare Verantwortlichkeiten, definierte Regeln zu den Daten sowie kontrollierte Migrationsprozesse kommt es unmittelbar zu Störungen, von fehlerhaften Kundenstammdaten bis hin zu inkonsistenter Berichterstattung.
Unternehmen, die eine gesteuerte Datenintegration priorisieren, können ERP-Systeme, Kundendatenbanken sowie Lieferantennetzwerke schneller konsolidieren. Das Risiko späterer Korrekturen wird so erheblich reduziert.
Ein strukturierter Governance-Ansatz konzentriert sich auf wiederholbare, prüfbare Prozesse mit Blick auf Datenextraktion, Datenbereinigung sowie Datenharmonisierung. Dadurch zeigt sich Integration nicht als einmalige Maßnahme, sondern als kontrollierte Transformation.
Vertrauen in Daten ermöglicht Synergien
Eines der zentralen Ziele bei Fusionen und Übernahmen ist die Realisierung von Synergien: Kostenreduktion, Umsatzsteigerung sowie operative Effizienz. Diese Vorteile lassen sich jedoch ohne vertrauenswürdige Daten nur schwer messen oder realisieren.
So erfordert die Identifikation doppelter Lieferanten über zwei Organisationen hinweg konsistente Lieferantenstammdaten. Ebenso hängt die Realisierung von sogenannten Cross-Selling-Potentialen im Kundenbereich direkt von einheitlichen Kundenstammdaten und Beziehungsstrukturen ab.
Ist die Daten-Governance schwach, werden Berechnungen zur Synergie reduziert auf bloße Schätzungen. Dadurch verzögert sich die Wertrealisierung, und es entsteht ein Glaubwürdigkeitsrisiko für Führungsteams gegenüber Investoren und Aufsichtsgremien.
Starke Governance-Frameworks stellen sicher, dass das sogenannte Synergy-Tracking auf validierten Echtzeit-Daten basiert und nicht auf manueller Konsolidierung.
Kein Geschäftswert ohne Governance
Der Erfolg von Fusionen und Übernahmen endet nicht mit der Integration. Langfristige Wertschöpfung hängt von der Fähigkeit ab, Unternehmensdaten kontinuierlich als einheitlichen Wert zu steuern und weiterzuentwickeln. Dies erfordert ein nachhaltiges Governance-Modell, das auf definierter Datenverantwortung über Geschäftsdomänen hinweg, standardisierten Richtlinien, kontinuierlicher Überwachung der Datenqualität sowie transparenter Nachvollziehbarkeit basiert. Ohne diese Kontrollmechanismen besteht das Risiko, dass Fragmentierung im Laufe der Zeit erneut entsteht und damit die eigentlichen Vorteile der Fusion untergräbt. Moderne Ansätze der Daten-Governance adressieren diese Herausforderung, indem sie Kontrollen direkt in die Datenprozesse integrieren, anstatt Governance als nachgelagerte Aktivität zu behandeln. So wird sichergestellt, dass Daten nicht nur während der Integration vertrauenswürdig bleiben, sondern über den gesamten Lebenszyklus der zusammengeführten Unternehmen hinweg.
Vom Vertrauen in die Daten zum Deal
Der Erfolg von Fusionen und Übernahmen wird zunehmend nicht nur durch strategische Passung oder finanzielle Strukturierung bestimmt, sondern durch die Fähigkeit, Daten als gesteuerten, vertrauenswürdigen Unternehmenswert zu managen. Saubere, konsistente und geschäftsbereite Daten ermöglichen schnellere Integration, präzisere Entscheidungen und eine verlässliche Realisierung von Synergien. In einer Landschaft, in der Unternehmen komplexe digitale Ökosysteme miteinander verschmelzen, ist Daten-Governance keine Option mehr, sondern das operative Rückgrat erfolgreicher Transformation. Der Erfolg eines Deals hängt letztlich von exzellenter Ausführung und akribischer Detailgenauigkeit ab, um sicherzustellen, dass Daten nicht nur verfügbar, sondern tatsächlich vertrauenswürdig, konsistent und leistungsfähig im Sinne der Anforderungen der Transaktion sind.
Syniti, ein Unternehmen von Capgemini, ist ein weltweit führender Anbieter im Bereich Enterprise Data Management. Mit seinem KI-gestützten „Data First“ Ansatz unterstützt Syniti Unternehmen dabei, selbst hochkomplexe Herausforderungen im Datenmanagement erfolgreich zu meistern. Syniti bringt Initiativen im Datenbereich mit übergeordneten Geschäftsstrategien in Einklang, um intelligente und erfolgreiche Ergebnisse bei der Transformation zu erzielen. Seit mehr als 15 Jahren ist Syniti ein vertrauenswürdiger Partner von Fortune-2000 Unternehmen und unterstützt Organisationen dabei, wertvolle Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen, die Wachstum fördern, Risiken reduzieren und Wettbewerbsvorteile stärken. Mit mehr als 1.600 Mitarbeitenden in 18 Ländern bietet Syniti globale Expertise und Skalierbarkeit für nachhaltige Geschäftsergebnisse. Die einheitliche Plattform für Enterprise Data Management (SKP – Syniti Knowledge Platform), vereint Datenmigration, Datenqualität, Datenreplikation, Stammdatenmanagement, Analytik, Data Governance und Datenstrategie in einer durchgängigen End-to-End Lösung. Weitere Informationen unter www.syniti.com
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