Daten- und Informationsmanagementsysteme sind einer der wichtigsten Vermögenswerte, die bei Unternehmensverkäufen und Ausgliederungen eine Rolle spielen. Die Trennung von Daten ist ein notwendiger Schritt, um die Geschäftskontinuität einer veräusserten Einheit zu gewährleisten und die Vertraulichkeit sensibler Informationen sowohl der verbleibenden als auch der veräusserten Einheiten zu schützen. Zeichnungen von Produktspezifikationen, Kundenfeedback, als Audio- oder Videodateien aufgezeichnete Kundenanrufe, Produktbilder oder Sensordaten, die von verschiedenen Produktionslinien erfasst wurden, sind nur einige Beispiele für unstrukturierte Daten, die betroffen sein könnten. Parallel dazu sind auch strukturierte Daten wie Finanzdaten, Beschaffungsdaten und Mitarbeiterdaten Gegenstand der Trennung.

Oft werden die Daten nicht in Anwendungen oder Systemen gespeichert, sondern in verschiedenen Kollaborations-/Kommunikationsplattformen, Netzlaufwerksordnern und E-Mails. Diese Plattformen sind auf Benutzerfreundlichkeit ausgelegt, aber nicht unbedingt auf eine einfache Datenverwaltung.
 

M&A-Teams unterschätzen oft die Herausforderung der Datentrennung. Die Sicherstellung, dass das veräusserte Unternehmen ab Tag 1 (Abschluss der Transaktion) über die für die Geschäftskontinuität erforderlichen Daten verfügt, während das beibehaltene Unternehmen sein geistiges Eigentum behält, und dass das Risiko von Datenverlusten minimiert wird, sind wichtige Aufgaben und ein komplexer Aspekt der IT-Trennung.
 

Andere Faktoren erschweren die zeitraubende und mühsame Aufgabe der Trennung unstrukturierter Daten zusätzlich, obwohl sie im Vergleich zu anderen Prioritäten bei der Ausgliederung in der Regel nicht als kritisch angesehen werden:

• Es kann Unsicherheit über die Definition und Kategorisierung des Eigentums an den Daten bestehen
• Kommerziell sensible und regulatorisch sensible Daten erfordern möglicherweise angemessene Kontrollen in Übereinstimmung mit den geltenden regulatorischen und unternehmensspezifischen Anforderungen
• Unstrukturierte Daten, die an mehreren dezentralen Orten gespeichert sind, können schwer zu identifizieren sein, was ein Datensicherheitsrisiko darstellt
• Menschliches Versagen derjenigen, die letztlich für die Klassifizierung und Trennung von Daten verantwortlich sind. Zwar können automatisierte Arbeitsabläufe, unterstützt durch die neuesten technologischen Fortschritte, den Datenbesitzern die erforderlichen Datenpunkte liefern, um die endgültigen Eigentumsverhältnisse zu beurteilen, doch ist für die endgültige Entscheidung immer noch menschliches Urteilsvermögen erforderlich.

Wie kann man die Trennung unstrukturierter Daten bei Carve-Outs angehen?

Ein ganzheitlicher Ansatz, der die Auswirkungen der Datentrennung sowohl auf den Verkäufer als auch auf den Käufer berücksichtigt, hilft dabei, die Komplexität zu erkennen, Lösungen zu entwerfen und die Massnahmen im Einklang mit den erforderlichen Kontroll- und Compliance-Rahmenbedingungen zu priorisieren.

Nützliche Schritte, die Sie in Betracht ziehen sollten, sind:(1) Verständnis der geschäftlichen Anforderungen der Parteien auf beiden Seiten des Übergangs und der wichtigsten Datenanforderungen;(2) Erstellung eines Plans, der auf die verschiedenen Phasen anderer Arbeitsabläufe des Trennungsprogramms abgestimmt ist und den Einsatz massgeschneiderter Technologie berücksichtigt;(3) Durchführung und Überwachung der geplanten Aktivitäten; und(4) Einholung der Validierung durch die Endbenutzer.

Fazit

Eine gut geplante und umgesetzte Strategie, gepaart mit den richtigen Tools und Ressourcen, kann helfen, die vielfältigen Herausforderungen der Trennung von unstrukturierten Daten zu bewältigen und einen reibungslosen und effizienten IT-Trennungsprozess zu gewährleisten. Dies kann dazu beitragen, Risiken zu minimieren, die Integrität der Informationen zu wahren, zum Gesamterfolg der Ausgliederung beizutragen und den Wert des Geschäfts für beide Seiten der Transaktion zu maximieren.

Wenn Sie mehr über Datentrennung als Teil Ihrer M&A-Strategie erfahren möchten, setzen Sie sich bitte mit uns in Verbindung.
 

Deloitte verfügt über spezielle Technologie-&A- und Due-Diligence-Teams an einer Reihe von Standorten, die über unübertroffene Erfahrung in der Vorbereitung und Durchführung von Transaktionen sowie in der IT-Bewertung verfügen. Unsere M&A Technologiepraxis ist weltweit führend und die grösste in der Schweiz.

In Bezug auf automatisierte Tools, die bei der Identifizierung und Klassifizierung der oben erwähnten unstrukturierten Daten hilfreich sein können, bietet Deloitte Forensic in der Schweiz fortschrittliche Funktionen für die Analyse grosser Mengen unstrukturierter Daten auf kosteneffiziente Weise, die einer externen Prüfung standhält und darauf abzielt, einen robusten, wiederholbaren Prozess zu etablieren. Weitere Informationen finden Sie unter Forensische Technologie.

Anmerkungen

¹ Gartner - "Unternehmen müssen drei Herausforderungen bewältigen, um die Schwemme und Vernachlässigung unstrukturierter Daten einzudämmen"