Folge 263

Wie Private Equity mit Daten bessere Deals macht

Daniel Lebe (FSN Capital) über Daten-Due-Diligence, Portfolio-Analytics und warum PE-Häuser in Data-Kompetenz investieren müssen

Daniel Lebe

Principal, FSN Capital

27. März 2025 ·36:50 Std. ·5 min Lesezeit

Podigee

3 Erkenntnisse aus dieser Folge

01
PE-Häuser werten die Datenlandschaft eines Zielunternehmens als kritischen Due-Diligence-Faktor. Schlechte Daten-Basis bedeutet niedrigerer Kaufpreis — oder gar kein Deal.
02
Portfolio-Wertschöpfung in PE lebt von Datenkompetenz. Wer die operative Datenlandschaft nach dem Kauf hebt, steigert den Verkaufswert messbar.
03
CDOs sollten aus PE-Perspektive auf ihre eigenen Unternehmen schauen. Die Fragen, die ein Käufer stellt, sind oft härter und klarer als die internen.

Worum es in dieser Folge geht

Daniel ist Principal bei FSN Capital — einem europäischen Private-Equity-Haus. Er bringt eine seltene Perspektive ins MDIBTY-Gespräch: Wie bewertet ein PE-Investor eigentlich die Datenlandschaft eines potenziellen Kaufs? Und was macht er damit nach dem Deal?

Die Storyline

Due Diligence der Daten

Wir gucken heute bei jedem Target detailliert auf die Datenlandschaft. Nicht, weil wir Data-Fetischisten sind — sondern weil schlechte Daten direkt den Kaufpreis mindern.

— Daniel Lebe

Das ist ein Satz, den CDOs in ihrer eigenen Organisation mehr einsetzen sollten. Schlechte Daten sind nicht "ein Problem, das wir mal lösen" — sondern ein konkreter Abzug vom Unternehmenswert.

Was PE-Häuser prüfen

Qualität: Sind die KPIs belastbar? Sind sie konsistent?
Hoheit: Wem gehören die Daten? Gibt es kritische Abhängigkeiten?
Architektur: Ist die Landschaft skalierbar oder nur funktionsfähig?
Team: Ist die Datenkompetenz an Einzelpersonen gebunden?

Was nach dem Kauf passiert

Daniel beschreibt, dass PE-Häuser heute aktiv in die Datenlandschaft investieren. Das ist eine Änderung gegenüber früher — als PE primär Cost-Cutting und Restructuring bedeutete. Heute ist Datenkompetenz ein expliziter Wertschöpfungs-Hebel: Wer einkauft, Datenbasis verbessert, dann verkauft, realisiert messbare Preisdifferenzen.

Was CDOs daraus lernen

Simuliert eine PE-Due-Diligence auf euer eigenes Unternehmen.
Macht Daten-Hoheit sichtbar. Lizenzen, Abhängigkeiten, Key-Personen-Risiken.
Dokumentiert Datenprodukte so, dass ein Externer sie versteht.

Warum mich das besonders umtreibt

PE-Welten haben oft klarere Bewertungs-Maßstäbe als interne Diskussionen — weil Geld auf dem Spiel steht. Daniels Folge ist ein ungewöhnlicher, aber nützlicher Blickwinkel für jeden CDO, der seine eigene Arbeit vor einem externen Maßstab rechtfertigen will.