Oliver Schröder von Informatica im Interview

Datenintegration bei Mergern optimieren

| Redakteur: Florian Karlstetter

Mergers & Acquisitions: wie sich die Datenschätze der beteiligten Unternehmen möglichst schnell und problemlos zusammenzuführen lassen, erklärt Oliver Schröder von Informatica im Interview.
Mergers & Acquisitions: wie sich die Datenschätze der beteiligten Unternehmen möglichst schnell und problemlos zusammenzuführen lassen, erklärt Oliver Schröder von Informatica im Interview. (Bild: © MH - stock.adobe.com)

Kern der digitalisierten Wirtschaft ist das effektive Management von Daten. Deshalb ist es bei Mergern wichtig, die Datenschätze der beteiligten Unternehmen möglichst schnell und problemlos zusammenzuführen. Oliver Schröder von Informatica erläutert, wie dieser Prozess optimiert werden kann.

Herr Schröder, die Integration der Daten spielt bei Mergern von Unternehmen eine zentrale Rolle. Worauf kommt es dabei besonders an?

Oliver Schröder: Auf Geschwindigkeit und Qualität. Eine Kernfrage für unsere Kunden ist immer: Besitzen die Daten eine hohe Qualität und wie schnell können sie zusammengeführt werden? Denn wie mit Daten umgegangen wird, ist ein echter Wirtschaftsfaktor – und damit auch ein Wettbewerbskriterium. Werden die Daten der am Merger beteiligten Unternehmen nicht nur zügig integriert, sondern wird im Zuge der Integration auch eine hohe Qualität der Daten sichergestellt, kann eben auch möglichst schnell auf einer vollständigen sowie belastbaren, das heißt vertrauenswürdigen Datenbasis gearbeitet werden. Gibt es hier Verzögerungen, kann sich dies sehr negativ auswirken.

Von was für einem Zeitrahmen gehen Sie im Optimalfall aus?

Oliver Schröder: Bei Konzernen sollte man realistisch mit mehr als zwei Jahren rechnen, bis der Prozess abgeschlossen ist. Letztendlich kommt es bei der Dauer der Datenintegration immer auf die Größe der beteiligten Unternehmen an, wobei der ausschlaggebende Faktor nicht das Datenvolumen ist. Ein Schlüsselfaktor ist die in beiden Unternehmen vorhandene IT-Architektur: Welche Technologien sind im Einsatz? Cloud, On Premise oder beides, also hybrid? Wie viele Anwendungen sind insgesamt vorhanden, welche hiervon werden weiter genutzt, welche erfordern einen Rückbau? Welche Daten-Standards und Daten-Prozesse existieren?

Was macht diesen Prozess so komplex?

Oliver Schröder: Die Herausforderung besteht darin, die Daten unter den neuen Gegebenheiten nutzbar zu machen, zu fragen: Welche Daten überhaupt können integriert werden? Wie gleichartig oder verschieden sind die Daten? Wie kompatibel? Und welche Prozesse durchlaufen die Daten?

Ich gebe Ihnen ein Beispiel: Ein Autobauer kauft zwei Zulieferbetriebe aus unterschiedlichen Branchen. Der erste Betrieb verfügt über eine digitalisierte Lieferkette, das bedeutet Vorschau-, Bestell-, Liefer-, Status- und Zahlungsdaten werden elektronisch ausgetauscht. Beim zweiten Betrieb gibt es die herkömmliche logistische Struktur: Die Logistik ist an die Produktion und hierüber an den Vertrieb angebunden, ergo folgen die Daten Schritt-für-Schritt den entsprechenden, zeitintensiven Prozessen. Außerdem sind jeweils reichlich Kundendaten vorhanden, die beim zweiten Unternehmen in einem Legacy System gespeichert sind. Die Integration der Daten hier ist eine Herausforderung, begegnen sich in diesem Beispiel nicht nur die alte, herkömmliche und die neue, digitale Welt, sondern auch verschiedene Unternehmens-Kulturen in Bezug auf Daten-Prozesse und Daten-Nutzung.

Wie kann so ein Prozess möglichst strategisch angefasst werden?

Oliver Schröder: Wichtig ist vor Beginn geplanter Integrationsmaßnahmen, ein fundiertes Konzept zu erarbeiten. Es geht um das Verständnis, welche Daten der einzelnen, individuellen Unternehmen wie sinnvoll, einfach und schnell integriert werden können zwecks Erzielung von finanziellem Mehrwert, gestiegener Compliance und auch Unternehmens-Reputation. Wo, in welchen Bereichen, ist die Datenintegration angemessen und welchen Nutzen bietet sie? Welche Einblicke und Erkenntnisse sollen und können die integrierten Daten liefern? Welches sind die besonders wertvollen Schlüsseldaten für die Datenintegration? Diese gilt es zu identifizieren; die Quellen dieser Daten müssen analysiert und bewertet werden, um die Kompatibilität der Daten zu bestimmen. Des Weiteren muss die Qualität der Daten geprüft und jegliche Dateninkonsistenz beseitigt werden. Dann kann das „Match & Merge“ – also das Zuordnen und Zusammenführen – der Daten erfolgen. Bezogen auf unser Beispiel erfolgt die Bestimmung, ob Datensätze zum gleichen Kunden gehören und falls dies der Fall ist, basierend hierauf die „Golden Record“ zu erstellen.

Ziele und Nutzen, Daten und Prozesse, Applikationen und Technologie, Verantwortlichkeiten und Timeline – all dies sollte ein fundiertes Konzept zur Datenintegration bei Mergern enthalten. Es erscheint aufwändig, aber nur so können die Risiken reduziert werden.

Das klingt wie eine Aufgabe, für die es große Entscheidungskompetenz braucht. Das kann nicht auf Abteilungsebene entschieden werden, oder?

Oliver Schröder: Das ist richtig. Entscheidungen im Kontext von Fusionen und Übernahmen trifft das Management. Die Daten-Thematik betrifft alle Teile des Unternehmens Es bedarf der ganzheitlichen Sicht auf alle Daten, Prozesse und Verantwortlichkeiten im Unternehmen. Und diese Sicht liegt beim Management. Das Management trägt die Verantwortung für jede Entscheidung, sein Handeln unterliegt der Sorgfaltspflicht und auch den Compliance-Vorgaben.

Welche Rolle können künstliche Intelligenz und andere innovative Technologien dabei spielen, eine flüssige Datenintegration herbeizuführen?

Oliver Schröder: Die fortlaufende digitale Transformation inklusive neuer Technologien, Geschäftsmodelle, Prozesse, betrifft jedes Unternehmen. Daten sind die entscheidende Grundlage für jede erfolgreiche digitale Transformation. In dieser ‘Datenwelt’ erleben wir gerade einen besonders großen Wandel. Die schiere Fülle an Daten, die zur Verfügung steht kann den menschlichen Verstand überwältigen. Mit dieser Menge an Daten umzugehen, stellt nicht nur besondere Anforderungen an uns. Wir können noch nicht einmal Schritt halten damit, die richtigen Fragen an die Daten zu stellen. Aus diesen Gründen benötigen wir zusätzlich zu Expertise über und Prozessen um die Daten, Machine Learning und Künstliche Intelligenz. Um Daten nutzen zu können – insbesondere große Mengen an Daten in einer verzweigten, heterogenen Systemlandschaft – müssen diese Daten auffindbar sein. Sie müssen zugänglich, miteinander verbunden -integriert- und nutzbar sein, und zwar sowohl für Prozesse als auch für jeden Datennutzer im Unternehmen. Programme auf Basis von künstlicher Intelligenz und Machine Learning können dies schneller, sicherer und flexibler gewährleisten. Sie analysieren und erkennen Prozesse, Datenflüsse und Zusammenhänge präzise und machen die Daten so schnell und zweckentsprechend nutzbar.

Das hört sich fast so an, als werde der Mensch im Bereich der Datenintegration überflüssig.

Oliver Schröder ist Geschäftsführer EMEA Central von Informatica.
Oliver Schröder ist Geschäftsführer EMEA Central von Informatica. (Bild: Informatica)

Oliver Schröder: Nein, aber die Aufgaben und die Entscheidungswege werden sich ändern. Die eigentliche technische Seite der Datenintegration ist selbstverständlich die Basis – und da wird sich dank künstlicher Intelligenz und selbstlernender Systeme einiges deutlich beschleunigen. Gelingen kann das Zusammenführen großer Datenmengen bei einem Merger aber nur im Kontext der vorhandenen Unternehmensstrukturen und der Menschen im Unternehmen. Automatisierte Systeme sollen und können bestmöglich unterstützen. Wichtige Entscheidungen treffen sollte am Ende immer noch – und das ausschließlich – der Mensch.

Der Interviewpartner: Oliver Schröder ist Geschäftsführer EMEA Central von Informatica. In dieser Position ist er verantwortlich für das operative Geschäft von Informatica in Deutschland, Österreich und der Schweiz.

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