Use Case Fusionen und Übernahmen (M&A-Prozesse)

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Worin besteht die Herausforderung?

Mergers & Acquisitions-Prozesse (M&A) wie Unternehmenskauf und -verkauf, Unternehmensbewertung und Due Diligence, Management-Buy-Out und -Buy-In, Unternehmensnachfolge, Venture Capital und Private Equity, Unternehmensfinanzierung und Börsengang erfordern die Kombination einer Vielzahl von Informationen, Auswahl- und Bewertungskriterien und Kostenmodellen. Derartige Transaktionen sind daher ein komplexes und zeitintensives Unterfangen.

Welche Daten können hier helfen?

• Qualitative und quantitative Informationen zu Unternehmen (EBIT, EBITDA, Cash Flow, Geschäftsführergehalt, Eigentümergewinn, Rohertrag, Verschuldung)

• Marktdaten (Identifizierung infrage kommender Unternehmen, Kundenanzahl, Umsatz, Margen, Markenwert, Wettbewerbsentwicklungen, Risiken der Marktentwicklung)

Wie kommt der Nutzen aus den Daten?

Daten und digitale Lösungen helfen Unternehmen dabei, M&A-Prozesse zu optimieren. Mithilfe von automatischen Analysen wird die Menge an M&A-relevanten Daten verarbeitet. Aus den dadurch gewonnen Erkenntnissen werden Bewertungen und Vorhersagen (Predictive Analysis) für Handlungsempfehlungen abgeleitet. Der Nutzen besteht darin, dass die Datenanalysen transparente und verlässlichere Entscheidungsgrundlagen erzeugen. Diese lassen sich mit dem Erfahrungswissen von Entscheidungsträgern kombinieren.

Wo wird diese Datennutzung bereits angewendet?

• Die Unternehmensberatung KPMG hat gemeinsam mit dem Immobilienfonds-Managementunternehmen TPV eine datenbasierte Lösung für Unternehmenstransaktionen entwickelt. Mit Datenanalysen wird dadurch ermöglicht, global erfolgsversprechende Investitionsdeals in Immobilienfonds automatisch zu screenen.

Welchen Beitrag leistet diese Datennutzung zur Wertschöpfung?

Die datenbasierte Unterstützung von M&A-Prozessen erlaubt eine objektivere Auswahl, Verarbeitung und effiziente Analyse von vielen Informationen. Die Wertschöpfung verändert sich direkt in der Verbesserung und Beschleunigung des M&A-Prozesses und indirekt mit verbesserten Managemententscheidungen. Daraus kann eine gesteigerte Wertschöpfung resultieren.

Quellen: KPMG (2018)

Publikation: Wie Unternehmen Daten heute schon nutzen und in Zukunft nutzen können. Herausgeber: Fraunhofer IMW, Inhalt: Data Mining und Wertschöpfung