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Georg Aholt | März 16, 2023 | 5 min

Wertorientierte Unternehmensführung: Daten als Enabler

Den Unternehmenswert zu berechnen, ist ein kompliziertes Vorhaben. Statt vorliegende Daten müssen prognostizierte Daten verwendet werden und diese Prognosen basieren auf vermuteten Zusammenhängen mit einer hohen Unsicherheit. Was bei der Berechnung wichtig ist und welche Faktoren miteinbezogen werden sollten, erfahren Sie in unserem Beitrag!

Wertorientierte Unternehmensführung: Daten als Enabler

Die Ermittlung des Unternehmenswerts

Als der amerikanische Wirtschaftswissenschaftler Alfred Rappaport Mitte der 1980er-Jahre sein Buch „Creating Shareholder Value“ veröffentlichte, etablierte er damit eine neue Sicht auf den Erfolg von Unternehmen. Statt sich lediglich an kurz- und mittelfristigen Grössen wie Umsatz und Gewinn zu orientieren, sollten Unternehmen ihren langfristigen Wert in den Blick nehmen und im Sinne der Anteilseigner:innen die Eigenkapitalrentabilität kontinuierlich steigern. Rappaport operationalisierte diese Idee mithilfe des Shareholder Value, der sich aus der Summe des diskontierten freien Cashflows abzüglich des Fremdkapitalwerts ergibt. Eine weitere Möglichkeit zur Ermittlung des Unternehmenswerts stellte 1999 Bennett Stewart – einer von zwei Gründern der Unternehmensberatung Stern Stewart & Co – in seinem Buch „The Quest for Value“ vor. Der Economic Value Added (EVA) summiert die aus dem eingesetzten Kapital resultierenden Erträge und zieht davon die gewichteten Kapitalkosten ab.

Auf Nummer sicher: Liquidität und Rentabilität

Soweit das theoretische Fundament, das zwar seit Jahrzehnten in der unternehmerischen Praxis zur Kenntnis genommen wird, nach unserer Beobachtung aber praktisch bei der Unternehmensführung kaum eine Rolle spielt. So sind es heute ausgerechnet börsennotierte Unternehmen, die sich von Quartalsergebnissen treiben lassen – mit dem Verweis auf die Interessen der Anleger:innen. Ein Grund dafür dürften die vergleichsweise simplen Ursache-Wirkung-Zusammenhänge sein. Das Management kann so recht sicher absehen, wie sich Entscheidungen kurz- und mittelfristig auf Liquidität und Rentabilität auswirken. Hinzu kommt als zweiter Grund, dass sich Kennzahlen zu Liquidität, etwa die Cash Ratio oder das Working Capital, und Rentabilität, von EAT und EBT über EBIT und EBITA bis NOPAT, sehr leicht ermitteln lassen. Die erforderlichen Daten liegen vor, die mathematischen Verfahren sind trivial.

Den Unternehmenswert zu berechnen, ist dagegen ein kompliziertes Vorhaben. Statt vorliegende Daten müssen prognostizierte Daten verwendet werden. Und diese Prognosen basieren auf vermuteten Zusammenhängen mit einer hohen Unsicherheit. Wenn also eine Investition heute auf jeden Fall den Gewinn in diesem Quartal oder in diesem Jahr schmälert, dafür aber eventuell in zehn Jahren dafür sorgt, dass überdurchschnittliche Gewinne erzielt werden – dann ist es nicht verwunderlich, wenn sich viele C-Level-Menschen für die erste, die sichere Variante entscheiden.

Von Descriptive zu Diagnostic, Predictive und Prescriptive

Verständlich ist dieses Verhalten. Die beste Wahl für das Unternehmen, die Shareholder und sämtliche Stakeholder ist die Herangehensweise nicht. Insofern lohnt es sich, intensiv mit einem datenbasierten Management zu befassen, das elaborierte Analyseverfahren nutzt. Denn dieses sind nicht nur in der Lage, zu beschreiben, was gerade tatsächlich ist (Descriptive Analytics). Sie erlauben es auch, zu identifizieren, warum etwas ist, wie es ist (Diagnostic Analytics), zu prognostizieren, wie etwas sein wird (Predictive Analytics) und wie sich beeinflussen lässt, wie etwas sein wird (Prescriptive Analytics). Elaborierte Analyseverfahren sind damit der Enabler für eine wertorientiere Unternehmensführung.

Konkret sind dafür zwei Aspekte wichtig: Erstens muss die Datenbasis erweitert werden. Neben den kaufmännischen Daten, die ohnehin sehr umfassend in den ERP-Systemen der Unternehmen vorhanden sind, können weitere strukturierte, vor allem aber auch unstrukturierte Daten aus weiteren internen und externen Quellen ergänzt werden. Neben erwerbbaren Markt- oder Mitbewerberdaten wie beispielsweise Preisdaten können auch Daten beteiligter Lieferanten oder von Kunden integriert werden. Zweitens müssen die beiden Disziplinen Reporting (Vergangenheit) und Planung (Zukunft) integriert werden: Sie müssen jeweils sämtliche Bereiche eines Unternehmens umfassen und ausserdem zusammengeführt werden können.

O2-Emmissionen

Nachhaltigkeit: Unverzichtbar in der Zukunft

Eine Dimension, die bislang bei der Bewertung des Erfolgs eines Unternehmens kaum eine Rolle gespielt hat, ist Nachhaltigkeit. Gemeint sind damit nicht nur die CO2-Emmissionen, die von einem Unternehmen im Rahmen der Wertschöpfung verursacht werden beziehungsweise die durch die Nutzung der Produkte entstehen (Bsp.: CO2-Äquivalent). Nachhaltigkeit umfasst zahlreiche Belange. Orientierung bieten dazu die 17 Sustainable Development Goals der UN.

Als Erfolg kann vor diesem Hintergrund bewertet werden, wenn Unternehmen den 17 Zielen auf die eine oder andere Weise näher kommen. Und zwar anhand von Daten nachprüfbar. Im Kontext einer wertorientierten Unternehmensführung ist Nachhaltigkeit aber auch deshalb wichtig, weil sich ein nachhaltiges oder eben nicht-nachhaltiges Verhalten enorm auf den finanziellen Erfolg in der Zukunft auswirken kann: Kapitalgeber berücksichtigen bei Investitionen immer häufiger, inwieweit Unternehmen die ESG-Kriterien (Environment, Social, Governance) berücksichtigen. Mitarbeiter:innen entscheiden sich zunehmend für nachhaltig-orientierte Arbeitgeber. Kund:innen präferieren immer mehr Produkte und Dienstleistungen, die sie mit gutem Gewissen konsumieren können.

Für das Management ist eine wertorientierte Unternehmensführung gewiss nicht leicht. Ganz besonders nicht in einer Welt, in der der Anforderungen der vielen verschiedenen Stakeholder sehr ausdifferenziert sind und die überhaupt enorm volatil ist. Dennoch führt nach unserer Auffassung kein Weg daran vorbei. Die riesigen Mengen an verfügbaren Daten und die elaborierten Analyseverfahren sind die Basis dafür, sich als Data-driven Company dieser Herausforderung zu stellen.

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