Fusionen und Übernahmen (M&A) Sie versprechen schnelles Wachstum, eine erweiterte Marktreichweite und verbesserte betriebliche Effizienz. Sie bringen aber auch enorme Komplexität mit sich – insbesondere wenn Unternehmen versuchen, Systeme, Prozesse und Daten aus zwei zuvor unabhängigen Geschäftsbereichen zusammenzuführen.

Während sich Führungsteams oft auf Finanzmodelle, rechtliche Rahmenbedingungen und operative Synergien konzentrieren, entscheidet ein Faktor stets darüber, ob ein M&A-Deal gelingt oder scheitert: die Qualität der zugrunde liegenden Daten.

Organisationen, die Prioritäten setzen saubere, kontrollierte Daten Bei der Due-Diligence-Prüfung, der Integration und den Post-Merger-Aktivitäten ist die Wahrscheinlichkeit weitaus höher, dass der volle Wert der Transaktionen realisiert wird.

Warum bis zu 70 % der M&A-Integrationen scheitern

Trotz des strategischen Potenzials von Fusionen und Übernahmen zeigen Studien durchweg, dass Bei 60 bis 70 % aller M&A-Initiativen wird der erwartete Wert nicht erreicht.Während Führungsteams diese Misserfolge oft auf kulturelle Unterschiede oder operative Herausforderungen zurückführen, liegt dem Problem häufig ein weniger sichtbares Problem zugrunde: schlechte Datenqualität und fragmentierte Systeme.

Wenn zwei Unternehmen fusionieren, entsteht Folgendes:

• Mehrere ERP-Systeme
• Inkonsistente Datendefinitionen
• Doppelte Kunden- und Lieferantendatensätze
• Widersprüchliche Finanzberichtsstrukturen
• Unterschiedliche Governance-Prozesse

Ohne eine klare Datenstrategie führen diese Probleme zu Verzögerungen bei Integrationsprojekten, verringern die operative Transparenz und erschweren es den Führungsteams, die tatsächliche Leistungsfähigkeit der fusionierten Organisation zu messen.

In vielen Fällen versuchen Unternehmen, Datenherausforderungen zu bewältigen. nachdem Der Deal kommt zustande – oft während groß angelegte ERP-Migrationen oder Initiativen zur Systemkonsolidierung. Zu diesem Zeitpunkt können inkonsistente oder unvollständige Daten die Integrationsbemühungen erheblich verlangsamen und das Projektrisiko erhöhen.

Wenn Unternehmen beispielsweise neu erworbene Systeme in ein System integrieren einheitliche ERP-UmgebungSie müssen sicherstellen, dass alle geschäftskritischen Daten – von Kunden- und Lieferantendaten bis hin zu Finanztransaktionen – korrekt und standardisiert sind. Unternehmen, die der Datenqualität frühzeitig Priorität einräumen, können Systeme schneller integrieren, die Betriebskontinuität gewährleisten und den Wert des Geschäfts früher realisieren.

Aus diesem Grund verlagern führende Organisationen ihren Fokus auf „„Daten zuerst“-Ansatz um sicherzustellen, dass Datenqualität, Daten-Governance und Datenabstimmung vor und während der M&A-Integration und nicht erst nach dem Auftreten von Problemen angegangen werden.

Warum scheitern die meisten Fusionen und Übernahmen?

Die meisten Fusionen und Übernahmen erfüllen die Erwartungen nicht, weil Unternehmen die Komplexität der Integration von Systemen, Prozessen und Daten unterschätzen. Mangelhafte Datenqualität, inkonsistente Berichtsstrukturen und fragmentierte ERP-Umgebungen kann die Integration verzögern und Organisationen daran hindern, die erwarteten Synergien zu realisieren.

Wichtigste Erkenntnisse: Warum Daten den Erfolg von Fusionen und Übernahmen bestimmen

• Saubere Daten reduzieren das Risiko bei Fusionen und Übernahmen durch Verbesserung der Genauigkeit der Sorgfaltsprüfung und Aufdeckung versteckter betrieblicher Probleme.
• Datenqualität beschleunigt die IntegrationDadurch können Unternehmen ERP-Systeme und Geschäftsprozesse schneller miteinander verbinden.
• Vertrauenswürdige Daten ermöglichen eine schnellere Realisierung von Synergien., um Unternehmen dabei zu helfen, Cross-Selling-Potenziale, Lieferantenkonsolidierung und betriebliche Effizienzsteigerungen zu identifizieren.
• Eine datenorientierte Strategie beugt kostspieligen Überraschungen vor. während der Systemintegration und Migration nach der Fusion.
• Unternehmen, die Daten bei Fusionen und Übernahmen als strategisches Gut behandeln, erreichen Folgendes: schnellere Wertschöpfung und geringere Integrationskosten.

Die Rolle sauberer Daten bei der Due-Diligence-Prüfung im Rahmen von Fusionen und Übernahmen

Genaue und verlässliche Daten sind bei der Due-Diligence-Prüfung unerlässlich, wenn Käufer den wahren Wert und die Risiken einer Zielorganisation beurteilen.

Saubere Finanz-, Betriebs- und Kundendaten ermöglichen es Unternehmen:

• Bewerten Sie das Unternehmen präzise und unterstützen Sie einen höheren Verkaufspreis
• Vermeiden Sie versteckte Risiken, die durch unvollständige oder fehlerhafte Daten verursacht werden.
• Frühzeitig Warnsignale erkennen, darunter Compliance-Lücken, Inkonsistenzen in der Berichterstattung oder betriebliche Ineffizienzen

Ohne verlässliche Daten wird die Due-Diligence-Prüfung zum Ratespiel – und Unbekanntes verwandelt sich nach Vertragsabschluss in kostspielige Überraschungen.

American Airlines: Datenintegration nach einer großen Fusion

Nach dem Fusion von American Airlines und US AirwaysDie fusionierte Fluggesellschaft stand vor der Herausforderung, Personal- und Gehaltsabrechnungsdaten aus mehr als 100 Fluggesellschaften zusammenzuführen. 130,000 aktive Mitarbeiter und 500,000 historische MitarbeiterdatensätzeDie Organisation migrierte mehrere Altsysteme auf eine einheitliche SAP SuccessFactors-Plattform und implementierte gleichzeitig automatisierte Datenqualitätsregeln und Governance-Prozesse, um Genauigkeit und Compliance zu gewährleisten.

Lesen Sie mehr über die Fallstudie zu American Airlines.

Wo Daten den Erfolg von Fusionen und Übernahmen bestimmen

1. Sorgfaltspflicht

Saubere Finanz-, Betriebs- und Kundendaten helfen Unternehmen, den tatsächlichen Wert eines zu verkaufenden Unternehmens präzise zu ermitteln.

Umgekehrt können unvollständige oder schlecht verwaltete Daten nach der Übernahme zu erheblichen Haftungsrisiken führen.

Zum Beispiel, Phillips 66 musste Daten eines kürzlich übernommenen Unternehmens in seine SAP S/4HANA-Umgebung integrieren.Bevor die Integration beginnen konnte, musste das Unternehmen seine bestehenden ERP-Systeme konsolidieren und sicherstellen, dass die erfassten Daten strengen Qualitätsstandards entsprachen. Durch die Anwendung eines datenzentrierten Ansatzes erreichte das Unternehmen Folgendes: 100%ige Datenladegenauigkeit beim Go-Livewodurch ein reibungsloser Übergang ermöglicht und das operationelle Risiko reduziert wird.

Lesen Sie die vollständige Fallstudie zu Phillips 66.

Dieses Maß an Transparenz ermöglicht es übernehmenden Unternehmen, Risiken frühzeitig zu erkennen und fundierte Investitionsentscheidungen zu treffen.

2. Integration

Nach Abschluss eines Geschäfts stellt die Integration die komplexeste Phase der Transaktion dar.

Organisationen müssen Systeme zusammenführen, Prozesse standardisieren und Daten aus verschiedenen Umgebungen harmonisieren. Mangelhafte Datenqualität führt häufig zu Projektverzögerungen, Budgetüberschreitungen und Betriebsstörungen.

Betrachten Sie das Beispiel von ein global tätiges Life-Sciences-Unternehmen, das durch Akquisitionen expandiert.Das Unternehmen musste ERP-Daten neu akquirierter Firmen in einer zentralen SAP-Umgebung konsolidieren. Mithilfe der Datenmigrationsmethodik von Syniti konnte das Unternehmen die Daten erfolgreich verarbeiten. mehr als 35 Millionen Datensätze in über 100 DatenobjektenDies ermöglicht einheitliches Reporting und konsistente Abläufe im gesamten fusionierten Unternehmen.

Ebenso British American Tobacco nutzte eine datengesteuerte SAP-Transformation, um den Wert aus Akquisitionen zu beschleunigen.Durch die Bereinigung und Harmonisierung der Daten vor der Migration konnte das Unternehmen Ausfallzeiten reduzieren und einen reibungslosen Übergang in seiner globalen Systemlandschaft gewährleisten.

Lesen Sie die vollständige Fallstudie mit British American Tobacco. 

Diese Beispiele verdeutlichen eine wichtige Lektion: Fusionen und Übernahmen gelingen dann, wenn Unternehmen der Datenqualität Vorrang vor der technologischen Transformation einräumen.

3. Wertrealisierung nach der Transaktion

Das langfristiger Wert eines M&A-Deals hängt davon ab, wie effektiv die fusionierte Organisation als einheitliches Unternehmen agieren kann.

Saubere, gut verwaltete Daten hilft Unternehmen, betriebliche Synergien zu identifizieren, wie zum Beispiel:

• Cross-Selling-Möglichkeiten bei gemeinsamen Kunden
• Lieferantenkonsolidierung und Optimierung der Beschaffung
• Möglichkeiten zur Markterweiterung
• Standardisierte Betriebsabläufe
• Verbesserte Finanzberichterstattung und Liquidität

Zum Beispiel Bio-Rad Laboratories setzte bei einer globalen SAP-Transformation auf einen datenzentrierten Ansatz, um eine hundertprozentige Datengenauigkeit zu gewährleisten., eine entscheidende Voraussetzung für die Einhaltung der Vorschriften in einem stark regulierten Umfeld der Biowissenschaften.

Lesen Sie die vollständige Fallstudie von Bio-Rad.

Durch die Sicherstellung der Datengenauigkeit und Rückverfolgbarkeit über alle Systeme hinweg gewinnen Unternehmen die Erkenntnisse, die sie benötigen, um den vollen strategischen Wert ihrer Akquisitionen auszuschöpfen.

Ein datenorientierter Ansatz für den Erfolg bei Fusionen und Übernahmen

Erfolgreiche M&A-Transaktionen Sie erfordern mehr als nur finanzielle Übereinstimmung – sie erfordern Datenausrichtung.

Syniti's Datenorientierter Ansatz Unterstützt Organisationen bei der Vorbereitung, Verwaltung und Integration von Daten während des gesamten M&A-Lebenszyklus.

Indem sichergestellt wird, dass sowohl Käufer- als auch Verkäuferdaten von der Bewertung bis zur Integration korrekt, standardisiert und geschäftsbereit sind, können Unternehmen Folgendes erreichen:

• Reduzierung des operativen und finanziellen Risikos
• ERP-Konsolidierung und -Migration beschleunigen
• Verbesserung der Transparenz bei den kombinierten Geschäftsbereichen
• Synergien schneller erkennen und den Wert von Transaktionen früher realisieren.

Wenn Unternehmen Daten als strategisches Gut behandeln, wird die Integration von Fusionen und Übernahmen deutlich schneller, besser vorhersehbar und erfolgreicher.

Häufig gestellte Fragen zu Daten bei Fusionen und Übernahmen

Warum ist Datenqualität bei Fusionen und Übernahmen wichtig?

Die Datenqualität ist bei Fusionen und Übernahmen von entscheidender Bedeutung, da Käufer auf präzise Finanz-, Betriebs- und Kundendaten angewiesen sind, um den Wert und die Risiken des Zielunternehmens zu beurteilen. Mangelhafte Datenqualität kann Compliance-Probleme, Inkonsistenzen in der Berichterstattung oder operative Ineffizienzen verschleiern, die nach Abschluss der Transaktion zu kostspieligen Problemen führen.

Was sind die größten Herausforderungen im Bereich Daten während der Integration bei Fusionen und Übernahmen?

Zu den häufigsten Herausforderungen im Datenbereich gehören:

• Inkonsistente Datenstrukturen zwischen Unternehmen
• Doppelte oder unvollständige Kunden- und Lieferantendatensätze
• Legacy-Systeme, die sich nicht ohne Weiteres integrieren lassen
• Fehlende Datenverwaltung oder -hoheit
• Eingeschränkte Transparenz bei historischen Transaktionen

Wenn diese Herausforderungen nicht frühzeitig angegangen werden, M&A-Integrationsprojekte häufig kommt es zu Verzögerungen und erhöhten Kosten.

Wie können Unternehmen das Risiko bei der Datenintegration im Rahmen von Fusionen und Übernahmen reduzieren?

Unternehmen können das Risiko von Fusionen und Übernahmen reduzieren, indem sie folgende Strategien anwenden: Datenorientierter Ansatz, dessen Schwerpunkte sind:

• Bewertung und Bereinigung von Daten im Rahmen der Due-Diligence-Prüfung
• Festlegung von Governance und Eigentumsrechten an kritischen Datenobjekten
• Standardisierung der Datenstrukturen vor der Systemmigration
• Implementierung von Automatisierung für Datenvalidierung und -integration

Dieser Ansatz gewährleistet, dass die Daten vertrauenswürdig und nutzbar sind, bevor Systeme zusammengeführt werden.

Welche Rolle spielt die ERP-Migration bei Fusionen und Übernahmen?

Die Migration von ERP-Systemen wird häufig notwendig, wenn Unternehmen nach einer Fusion oder Übernahme ihre Systeme konsolidieren. Saubere und harmonisierte Daten sind für eine erfolgreiche ERP-Migration unerlässlich, da ungenaue oder unvollständige Daten Betriebsabläufe, Finanzberichterstattung und Lieferkettenprozesse beeinträchtigen können.

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