M&A wird schneller, wenn Ihre Daten es auch sind

Bei Fusionen und Übernahmen (M&A) sind Daten zu einem entscheidenden Faktor für den Erfolg von Transaktionen geworden.

Über traditionelle Finanzkennzahlen hinaus wirkt sich die Fähigkeit, auf Daten zuzugreifen, sie zu verstehen und ihnen zu vertrauen, direkt auf die Bewertung, die Risikobewertung und die Ausführungsgeschwindigkeit aus.

Eine schlechte Datenqualität ist sowohl ein technisches als auch ein finanzielles Problem. Untersuchungen von Accenture zeigen, dass nur sieben Prozent der Führungskräfte die KI-fähigen Datenkapazitäten aufgebaut haben, die für eine skalierte KI-Einführung erforderlich sind. Isolierte Daten von geringer Qualität hemmen direkt die Wertschöpfung, und Transaktionskontexte, die Geschwindigkeit und Genauigkeit erfordern, verstärken dieses Risiko nur.

Aber Daten sind nicht nur ein Risikofaktor. Sie sind zunehmend die Grundlage für eine KI-gesteuerte End-to-End-Transformation. Vom Finanzwesen über die Supply Chain bis hin zum kaufmännischen Betrieb sind KI-gestützte Prozesse auf einen nahtlosen Echtzeit-Zugriff auf hochwertige Daten angewiesen. Unternehmen, die KI und Daten effektiv in großem Maßstab nutzen, verzeichnen bereits messbare Auswirkungen und erzielen einen durchschnittlichen ROI von 49 %.

In diesem Beitrag betrachten wir, wie eine moderne Daten- und KI-Plattform beide Phasen neu gestaltet: Sie beschleunigt die Due Diligence vor dem Abschluss der Transaktion und macht die Integration zu einem Performance-Treiber anstatt zu einem kostspieligen IT-Projekt.

Um diese Ambitionen zu unterstützen, benötigen Unternehmen mehr als nur schrittweise Verbesserungen; sie benötigen eine moderne Daten- und KI-Plattform. Solche Plattformen vereinheitlichen strukturierte und unstrukturierte Daten im gesamten Unternehmen, verankern Governance und Sicherheit durch Design und bieten die Skalierbarkeit, die zur Unterstützung von Analytics- und KI-Workloads erforderlich ist.

Ebenso wichtig ist, dass sie eine sichere Zusammenarbeit zwischen den Stakeholdern unterstützen und Funktionen für die Entwicklung, Bereitstellung und Überwachung von KI-Lösungen integrieren. Im heutigen Umfeld ist diese Art von Plattform eine Voraussetzung für die Wertschöpfung.

Investoren erweitern ihre Due Diligence über die finanzielle Performance hinaus um die Bewertung der Daten- und KI-Reife, was die traditionelle Phase vor der Transaktion verändert.

Zu verstehen, wie ein Zielunternehmen seine Daten verwaltet und nutzt, bietet einen entscheidenden Einblick in Risiken und zukünftige Wertschöpfungsmöglichkeiten durch Prozessneugestaltung.

Dies ermöglicht einen Wechsel zu einer zukunftsorientierteren Bewertung der Performance.

Datenplattformen verändern die Art und Weise, wie Due Diligence durchgeführt wird. Virtuelle Datenräume werden intelligenter und nutzen KI, um Dokumente automatisch zu klassifizieren, wichtige Erkenntnisse zu extrahieren und Anomalien zu identifizieren. Gleichzeitig ermöglichen sichere Data Clean Rooms eine effektivere Zusammenarbeit zwischen Käufer:innen und Verkäufer:innen, während die Vertraulichkeit gewahrt bleibt.

Neue Ansätze wie geschützte, kuratierte Datenumgebungen ermöglichen es den Stakeholdern, sensible Informationen kontrolliert zu analysieren und so ein Gleichgewicht zwischen Transparenz und Sicherheit herzustellen. Zusammen sollen diese Funktionen die Zeitpläne beschleunigen, die Qualität der Erkenntnisse verbessern und das Ausführungsrisiko verringern.

Die Ausführung nach der Transaktion, ob Integration oder Trennung, bleibt eine der komplexesten und risikoreichsten Phasen des Transaktionslebenszyklus. Unternehmen müssen die Konsolidierung oder Entflechtung von Systemen steuern, Übergangsregelungen verwalten und die Geschäftskontinuität sicherstellen – und das alles unter erheblichem Zeitdruck.

Ein plattformgesteuerter Ansatz verändert diese Dynamik grundlegend. Durch die Bereitstellung einer einheitlichen Umgebung für kontrollierte Daten können Unternehmen die Datentrennung optimieren, eine effizientere Migration und Konsolidierung ermöglichen und die Abhängigkeit von Altlast-Systemen verringern.

Gleichzeitig ermöglichen Echtzeit-Analytics-Funktionen den Führungsteams, die Transaktions-Performance präziser zu verfolgen, während KI-gesteuerte Betriebsmodelle von Anfang an Automatisierung und Decision Intelligence einführen. Dies macht die Ausführung nach der Transaktion von einer reaktiven Übung zu einem proaktiven Werttreiber.

Die Zusammenarbeit zwischen Accenture und Snowflake kombiniert tiefgreifendes Branchenwissen, Transformationskompetenz und die Fähigkeit, Ergebnisse mit Snowflakes AI Data Cloud zu liefern.

Diese Partnerschaft geht über eine High-Level-Strategie hinaus und liefert messbare Ausführung. Durch die Standardisierung auf eine einheitliche Datengrundlage übersetzen Unternehmen M&A-Ambitionen in operative Skalierung und messbaren Wert.

Anstatt jede Transaktion als isolierte IT-Herausforderung zu betrachten, soll ein plattformgesteuerter Ansatz konkrete Ergebnisse über den gesamten Transaktionslebenszyklus hinweg generieren.

Stellen Sie sich ein globales Life-Sciences-Unternehmen vor, das ein spezialisiertes Biotech-Unternehmen erwirbt:

• Beschleunigte Due Diligence: Anstatt fragmentierte Aufzeichnungen manuell zu überprüfen, kann KI die Daten klinischer Studien und das IP-Portfolio des Biotech-Unternehmens schnell aufnehmen und analysieren und so eine schnellere, fundiertere Bewertung unterstützen.

• Risikoärmere Integration: Die Plattformstandardisierung ermöglicht es dem kaufenden Unternehmen, die isolierten F&E-Daten des Biotech-Unternehmens in eine sichere, kontrollierte Umgebung zu migrieren, was das Risiko von Ausfallzeiten verringert und die Forschungskontinuität unterstützt.

• KI-gesteuerter Wert: Wenn die Daten beider Unternehmen vereinheitlicht sind, können KI-gestützte Workflows überschneidende Betriebskosten identifizieren, die kombinierte Supply Chain optimieren und behördliche Einreichungen unterstützen, um neue Therapien schneller auf den Markt zu bringen.

Letztendlich kann dieser Ansatz dazu beitragen, die Post-Merger-Integration von einer kostspieligen, einmaligen IT-Migration in eine wiederholbare, industrialisierte Engine für kontinuierliche Wertschöpfung zu verwandeln.

Bei der Industrialisierung von KI im M&A-Bereich geht es nicht um die Bereitstellung isolierter Anwendungsfälle; es geht um den Aufbau der Infrastruktur, die es ermöglicht, wiederholt und in großem Maßstab Wert zu schaffen.

Eine starke Daten- und KI-Plattform wird zum Rückgrat dieser Transformation, beschleunigt die Due Diligence, verringert das Ausführungsrisiko und ermöglicht eine kontinuierliche Verbesserung der Performance.

Unternehmen, die in diese Grundlagen investieren, positionieren sich so, dass sie jede Transaktion in eine sich verstärkende Wertschöpfungs-Engine verwandeln, die weit über die Transaktion selbst hinausgeht.

Erfahren Sie, wie Accenture und Snowflake zusammenarbeiten, um dies zu verwirklichen.