Interim-CIO: Dr. Claus Michael Sattler
Data-Analytics-Due-Diligence
Die 10 schlimmsten Painpoints einer Private-Equity-Gesellschaft bei der Data-Analytics-Due-Diligence
In der Welt der Private-Equity-Investitionen gewinnt die Analyse von Daten zunehmend an Bedeutung. Während des Due-Diligence-Prozesses müssen Private-Equity-Gesellschaften die Data-Analytics-Kapazitäten und -Praktiken potenzieller Übernahmeziele gründlich unter die Lupe nehmen. Diese Data-Analytics-Due-Diligence birgt jedoch zahlreiche Herausforderungen. Im Folgenden beleuchten wir die zehn schwerwiegendsten Probleme, mit denen sich Private-Equity-Gesellschaften in diesem Prozess konfrontiert sehen.
1. Mangelnde Datenqualität und -integration
Eines der häufigsten Probleme, das Private-Equity-Gesellschaften während einer Data-Analytics-Due-Diligence entdecken, ist die mangelhafte Qualität und Integration der Daten im Zielunternehmen. Unvollständige, inkohärente oder falsche Daten aus verschiedenen Quellen und in unterschiedlichen Formaten erschweren die Analyse erheblich [Quelle: 6]. Dies kann die Zuverlässigkeit der Analysen und damit die Entscheidungsgrundlage für die Investition beeinträchtigen.
2. Fehlende Data-Analytics-Strategie
Private-Equity-Gesellschaften stellen oft fest, dass im Zielunternehmen eine klare Strategie für den Einsatz von Data Analytics fehlt. Dies führt zu einer ineffizienten Nutzung der Datenressourcen und verhindert, dass das volle Potenzial der vorhandenen Daten ausgeschöpft wird. Die Entwicklung einer robusten Data-Analytics-Strategie kann zeit- und kostenintensiv sein.
3. Unzureichende technische Infrastruktur
Ein häufiger Schmerzpunkt ist eine veraltete oder unzureichende technische Infrastruktur zur Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen. Die Data-Analytics-Due-Diligence offenbart oft, dass die vorhandenen Systeme nicht in der Lage sind, mit dem Volumen, der Geschwindigkeit und der Vielfalt der Daten umzugehen [Quelle: 1]. Die notwendigen Investitionen in moderne Analytics-Technologien können erheblich sein.
4. Mangel an qualifizierten Fachkräften
Ein oft unterschätzter Painpoint ist der Mangel an qualifizierten Fachkräften im Bereich Data Analytics und Data Science. Während der Data-Analytics-Due-Diligence stellen Private-Equity-Gesellschaften häufig fest, dass das Zielunternehmen nicht über die notwendigen Talente verfügt, um das volle Potenzial ihrer Daten auszuschöpfen [Quelle: 1]. Die Rekrutierung und Bindung von Data Scientists kann eine erhebliche Herausforderung darstellen.
5. Datenschutz- und Compliance-Risiken
Die Data-Analytics-Due-Diligence deckt oft erhebliche Datenschutz- und Compliance-Risiken auf. Viele Unternehmen haben Schwierigkeiten, mit den sich ständig ändernden Datenschutzbestimmungen Schritt zu halten [Quelle: 6]. Die Nichteinhaltung dieser Vorschriften kann zu erheblichen rechtlichen und finanziellen Risiken führen.
6. Mangelnde Integration von Data Analytics in Geschäftsprozesse
Ein kritischer Painpoint ist die oft unzureichende Integration von Data-Analytics-Erkenntnissen in die Geschäftsprozesse des Zielunternehmens. Während der Data-Analytics-Due-Diligence stellen Private-Equity-Gesellschaften häufig fest, dass Datenanalysen isoliert von den operativen Entscheidungsprozessen durchgeführt werden. Dies verhindert, dass das Unternehmen den vollen Wert seiner Daten realisiert und datengetriebene Entscheidungen trifft.
7. Schwierigkeiten bei der Bewertung des ROI von Data-Analytics-Initiativen
Die Bewertung des Return on Investment (ROI) von Data-Analytics-Initiativen stellt eine erhebliche Herausforderung dar. Während der Data-Analytics-Due-Diligence fällt es Private-Equity-Gesellschaften oft schwer, den tatsächlichen und potenziellen Wert von Analytics-Projekten zu quantifizieren. Dies erschwert die Entscheidung, welche Initiativen fortgeführt, ausgebaut oder eingestellt werden sollten.
8. Unzureichende Datengovernance
Private-Equity-Gesellschaften entdecken während der Data-Analytics-Due-Diligence oft, dass im Zielunternehmen klare Datengovernance-Strukturen fehlen. Dies führt zu Problemen bei der Datenverwaltung, -qualität und -sicherheit. Die Implementierung einer robusten Datengovernance kann zeit- und ressourcenintensiv sein.
9. Mangelnde Skalierbarkeit von Analytics-Lösungen
Ein weiterer Schmerzpunkt, den Private-Equity-Gesellschaften während der Data-Analytics-Due-Diligence identifizieren, ist die mangelnde Skalierbarkeit vorhandener Analytics-Lösungen. Was in Pilotprojekten funktioniert, lässt sich möglicherweise nicht ohne Weiteres auf das gesamte Unternehmen oder mehrere Standorte übertragen. Dies kann die Wachstumsperspektiven des Unternehmens einschränken.
10. Algorithmische Verzerrungen und unvollständige Modelle
Schließlich stellen Private-Equity-Gesellschaften während der Data-Analytics-Due-Diligence oft fest, dass die verwendeten Algorithmen und Modelle Verzerrungen aufweisen oder unvollständig sind [Quelle: 6]. Dies kann zu fehlerhaften Analysen und Entscheidungen führen und stellt ein erhebliches Risiko für die Investition dar.
Fazit: Die Bedeutung einer gründlichen Data-Analytics-Due-Diligence
Die aufgeführten Painpoints verdeutlichen, wie wichtig eine gründliche Data-Analytics-Due-Diligence für Private-Equity-Gesellschaften ist. Sie hilft nicht nur, potenzielle Risiken und versteckte Kosten aufzudecken, sondern liefert auch wertvolle Erkenntnisse für die Post-Akquisitions-Strategie und die langfristige Wertschöpfung.
Eine effektive Data-Analytics-Due-Diligence erfordert einen ganzheitlichen Ansatz, der technische, betriebliche und strategische Aspekte der Datennutzung berücksichtigt. Private-Equity-Gesellschaften sollten dabei auf erfahrene Data-Analytics-Experten zurückgreifen, die in der Lage sind, die komplexen Datenlandschaften moderner Unternehmen zu durchdringen und präzise Bewertungen vorzunehmen.
Um die genannten Painpoints zu adressieren, können Private-Equity-Gesellschaften folgende Schritte in Betracht ziehen:
- Investition in moderne Data-Analytics-Technologien und Infrastruktur
- Aufbau eines Teams von qualifizierten Data Scientists und Analytics-Experten
- Entwicklung einer klaren Data-Analytics-Strategie und Governance-Struktur
- Implementierung robuster Datenschutz- und Compliance-Maßnahmen
- Integration von Data-Analytics-Erkenntnissen in operative Geschäftsprozesse
- Etablierung von Metriken zur Messung des ROI von Analytics-Initiativen
- Förderung einer datengetriebenen Unternehmenskultur
Letztendlich kann eine gründliche Data-Analytics-Due-Diligence den Unterschied zwischen einer erfolgreichen Investition und einem kostspieligen Fehlschlag ausmachen. In einer zunehmend datengetriebenen Geschäftswelt ist das Verständnis und die richtige Bewertung der Data-Analytics-Kapazitäten eines Zielunternehmens nicht mehr optional, sondern ein entscheidender Erfolgsfaktor für Private-Equity-Gesellschaften.
Indem sie die hier beschriebenen Painpoints antizipieren und adressieren, können Private-Equity-Gesellschaften ihre Due-Diligence-Prozesse optimieren und fundierte Investitionsentscheidungen treffen. Dies ermöglicht es ihnen, Risiken zu minimieren, versteckte Werte zu identifizieren und letztendlich höhere Renditen für ihre Investoren zu erzielen.
Die Data-Analytics-Due-Diligence mag zwar komplex und herausfordernd sein, aber sie ist ein unverzichtbares Instrument im Arsenal jeder erfolgreichen Private-Equity-Gesellschaft. In einer Welt, in der Daten zunehmend über Erfolg oder Misserfolg von Unternehmen entscheiden, ist sie der Schlüssel zur Erschließung verborgener Werte und zur Sicherung nachhaltiger Investitionserfolge im Zeitalter der Datenanalyse.
Quellen
- https://www.accenture.com/content/dam/accenture/final/accenture-com/document-2/Accenture-Its-Time-to-Rethink-Private-Equity-Due-Diligence-Report.pdf
- https://companyinfo.de/die-neue-ara-der-due-diligence-kyc-in-der-digitalen-transformation/
- https://maddevs.io/blog/the-future-of-ai-due-diligence/
- https://sea.ub-speeda.com/asean-insights/resource-center/privateequity-duedilligence-research-challenge/
- https://ile.unisg.ch/publications/data-analytics-in-der-financial-due-diligence-technologieakzeptanz-und-implikationen-fuer-wirtschaftspruefungsgesellschaften/
- https://tdan.com/how-data-analytics-is-transforming-due-diligence/31548
- https://www.plantemoran.com/explore-our-thinking/insight/2022/06/data-analytics-and-due-diligence-key-ways-to-drive-value-creation
- https://www.tietoevry.com/at/insights/2024/12/data-management-und-data-quality-herausforderungen-und-chancen/
- https://codal.com/insights/a-quick-guide-to-data-analytics-in-private-equity
- Bild: ChatGPT
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30. November 2024
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