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Die Qualität und Vertrauenswürdigkeit von Daten sind entscheidend für den Erfolg von Fusionen und Übernahmen, da sie die Grundlage für strategische Entscheidungen und die Integration bilden.
Unzureichende Daten-Governance, fragmentierte Verantwortlichkeiten und Legacy-Systeme führen zu Inkonsistenzen, die Synergien mindern und die Agilität im Transaktionsprozess einschränken.
Ein erweiterter Ansatz bei Due Diligence umfasst neben Finanzdaten auch operative, regulatorische, ESG- und demografische Daten, wobei Standardisierung und Validierung essenziell sind.
Der »Day One« nach dem Closing erfordert eine klare Daten-Governance, um operative Kontinuität sicherzustellen und Integrationsprozesse effizient zu steuern.

Langfristiger Unternehmenserfolg hängt von nachhaltiger Daten-Governance ab, die kontinuierliche Kontrolle, Verantwortlichkeiten und transparente Nachvollziehbarkeit gewährleistet, um den Wert der Fusion dauerhaft zu sichern.

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 [1]. 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, Hierarchien 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.

René Haag, VP MEE, Syniti, ein Unternehmen von Capgemini

René Haag ist VP MEE bei Syniti, einem Unternehmen von Capgemini. Sein Schwerpunkt liegt auf den Bereichen Datenmigration, Datenintegration sowie Data Governance. Vor seiner Zeit bei Syniti war René Haag selbständiger Berater im SAP-Umfeld und hatte Führungspositionen inne bei Qlik, Magnitude Software sowie bei CDQ in der Schweiz.

[1] https://www.gartner.com/en/data-analytics/topics/data-quality?utm_source=chatgpt.com&_its=eF5Nj8GOgzAMRP8l52UxiSEJf9DDfgMyidlGooBSdy9V-fZ1tZe9zWiePOOn-SnZjMbTjMAOmsCUG0zgm7jEoYng2McOnLNgPsxdSFjxusrZee9jGCLCudKWTzs5CL3FicoEGSzhgkwxDyEQz8i9TeD6gH4egp4ikVrmh5R9M-PT5P1GRZVJV5LvQz7TflOq8sK1ctXgKnLcx7b9B7RKqN02Xi_6xV-_rqzpa8_vnVTMS30RfucInetev8mtSP0

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Ausgabe 3-4-2026 | News | Geschäftsprozesse | Lösungen | Services | Strategien

IT Due Diligence – Das Fundament erfolgreicher Unternehmensfusionen

22. April 2026

Bei Unternehmenskäufen und -fusionen richtet sich der Blick meist zunächst auf klassische Bewertungsfaktoren: Umsätze, Margen, Verträge, Kunden, Märkte und Potenziale. Daten füllen Räume, Präsentationen füllen Bildschirme. Gleichzeitig wird ein zentraler Faktor häufig vernachlässigt: Die IT-Landschaft. Dabei ist sie nicht weniger als das technische Fundament eines Unternehmens. Auf einem ungeprüften Fundament lässt sich jedoch keine verlässliche Entwicklung aufbauen.

Die Qualität und Vertrauenswürdigkeit von Daten sind entscheidend für den Erfolg von Fusionen und Übernahmen, da sie die Grundlage für strategische Entscheidungen und die Integration bilden.

Unzureichende Daten-Governance, fragmentierte Verantwortlichkeiten und Legacy-Systeme führen zu Inkonsistenzen, die Synergien mindern und die Agilität im Transaktionsprozess einschränken.

Ein erweiterter Ansatz bei Due Diligence umfasst neben Finanzdaten auch operative, regulatorische, ESG- und demografische Daten, wobei Standardisierung und Validierung essenziell sind.

Der »Day One« nach dem Closing erfordert eine klare Daten-Governance, um operative Kontinuität sicherzustellen und Integrationsprozesse effizient zu steuern.

Langfristiger Unternehmenserfolg hängt von nachhaltiger Daten-Governance ab, die kontinuierliche Kontrolle, Verantwortlichkeiten und transparente Nachvollziehbarkeit gewährleistet, um den Wert der Fusion dauerhaft zu sichern.

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