Die Rahmenbedingungen für Unternehmenstransaktionen (Mergers and Acquisitions) haben sich für die Akteure in den letzten 5-10 Jahren stark verändert. Die wachsende Komplexität der Transaktionen stellt dabei sowohl die Zielunternehmen als auch die am Deal beteiligten Berater vor große Herausforderungen. Dabei ist vor allem die Digitalisierung ein wesentlicher Wettbewerbsfaktor. Es kann beobachtet werden, dass auf beiden Seiten ein hoher Digitalisierungsgrad den Prozess optimieren kann. Besonders ein geringer digitaler Reifegrad kann jedoch die Integration verschiedenster neuartiger Anwendungen und IT-Lösungen erschweren oder gar verhindern.
Die Entwicklung digitaler Lösungen kann dabei als ein disruptiver Prozess angesehen werden. Wer sich nicht frühzeitig positioniert, läuft Gefahr den Anschluss zu verlieren und damit sowohl an Effizienz als auch Wettbewerbsfähigkeit. Die Bedeutsamkeit des Themas ist mittlerweile in nahezu jeder Branche angekommen. Dabei sind es vor allem repetitive und datenintensive Aufgaben, die durch die Digitalisierung beeinflusst werden. Anfänglich steht dabei vor allem die Qualität der zur Verfügung stehenden Daten im Vordergrund. Danach sind es die Prozesse, die auf dem Prüfstand stehen. Dabei ist die Leitfrage, ob die Teilaufgabe auch automatisiert erledigt werden kann.
Um diese Fragestellungen für Mergers and Acquisitions zu erörtern, werden zunächst die zu behandelnden Anwendungsbereiche abgegrenzt. Folgend wird aus der Perspektive des Dienstleistungsansatzes die Wertschöpfung im Mergers and Acquisitions beschrieben. Danach werden digitale Anwendungsfelder im vorgenannten Investmentprozess erörtert. Zunächst wird das digitale Datenmanagement, besonders die Integration von IT-Systemen und dem Datenmanagement in einem sogenannten Datawarehouse, erläutert. Darauf aufbauend werden Anwendungsfelder im Machine Learning erläutert. Zudem wurden Anbieter für diese Themenfelder recherchiert.
Inhaltsverzeichnis
- Einleitung
- Theoretische Grundlagen
- Begriffsbestimmung
- Geschäftsmodell und Dienstleistungen
- Digitale Anwendungsfelder
- Vernetztes Datenmanagement
- IT-Integration
- Datawarehouse
- Machine Learning
- Predictive Analytics
- Text Analytics
- Vernetztes Datenmanagement
- Überblick ausgewählter Anbieter
- Fazit
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Arbeit untersucht die Potenziale der Digitalisierung im M&A-Prozess. Sie analysiert, wie digitale Lösungen die Komplexität von Transaktionen verringern und die Effizienz steigern können. Dabei werden sowohl die Chancen der Digitalisierung als auch die Herausforderungen, die sich aus dem steigenden Digitalisierungsgrad ergeben, beleuchtet.
- Analyse des Einflusses der Digitalisierung auf M&A-Prozesse
- Identifizierung von digitalen Anwendungsfeldern im M&A-Prozess
- Bewertung der Bedeutung von IT-Integration und Datenmanagement im M&A-Prozess
- Bedeutung von Machine Learning und Predictive Analytics im M&A-Prozess
- Vorstellung ausgewählter Anbieter von digitalen Lösungen für M&A-Beratungsunternehmen
Zusammenfassung der Kapitel
- Einleitung: Die Einleitung beleuchtet die Veränderungen im M&A-Bereich durch die Digitalisierung und die Herausforderungen, die sich daraus für Unternehmen und Berater ergeben. Sie verdeutlicht die Bedeutung des Themas und skizziert den Aufbau der Arbeit.
- Theoretische Grundlagen: Dieses Kapitel definiert den Begriff Mergers & Acquisitions und erläutert das Geschäftsmodell und die Dienstleistungen, die im M&A-Prozess relevant sind.
- Digitale Anwendungsfelder: Dieses Kapitel beschäftigt sich mit verschiedenen digitalen Anwendungsfeldern im M&A-Prozess. Es beleuchtet das vernetzte Datenmanagement mit Fokus auf IT-Integration und Datawarehouse sowie die Nutzung von Machine Learning mit den Bereichen Predictive Analytics und Text Analytics.
- Überblick ausgewählter Anbieter: Dieses Kapitel gibt einen Überblick über Anbieter von digitalen Lösungen für M&A-Beratungsunternehmen.
Schlüsselwörter
Die Arbeit beschäftigt sich mit den Themen Mergers & Acquisitions, Digitalisierung, IT-Integration, Datenmanagement, Datawarehouse, Machine Learning, Predictive Analytics, Text Analytics und M&A-Beratung.
- Arbeit zitieren
- Marc Tanke (Autor:in), 2023, Mergers and Acquisitions. Digitalisierungspotentiale im Investmentprozess, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1348248
