Datenbasierte Entscheidungen sind ohne Zweifel zur Kategorie der analytischen bzw. rationalen Entscheidungen zu zählen. Rationale Entscheidungen ihrerseits werden in der Entscheidungstheorie und zugehörigen Literatur dabei als Gegenpol zu den intuitiven Entscheidungen aufgefasst, auch wenn es anderslautende Auffassungen vielmehr der Meinung sind, dass sich beide Entscheidungskategorien durchaus gegenseitig ergänzen können.[1] Je umfangreicher die vorhandene Datenbasis für Entscheidungen, desto stärker die Bedeutung der Datenqualität und des Datenmanagements als Vorstufe für den Einsatz von Datenanalyse oder Verfahren des Machine Learning. Für Strategie-Entscheidungen, insbesondere solche im Kontext von Unternehmensübernahmen, führen die heutigen Möglichkeiten der Data Analytics zu höherer Entscheidungssicherheit, sofern die notwendige Datenbasis in entsprechender Form auch vom Verkäufer zur Verfügung gestellt wird. Dies, weil durch die Methoden der Predictive Analytics eine Projektion vorhandener Daten ermöglicht wird, die das Risiko einer Fehlinvestition deutlich senken dürfte. Der vorliegende Beitrag hat anhand der Entscheidungsfindung eines Investors im M&A-Kontext gezeigt, dass und wie Unternehmensübernahmen durch datenbasierte Entscheidungsfindung unterstützt werden kann. Dennoch scheitern Unternehmensübernahmen in der Praxis allzu oft daran, dass die auf Seiten der Investoren bzw. Käufer benötigten Daten unvollständig oder nicht von ausreichender Datenqualität sind. Der Mangel liegt somit weniger in den Methoden begründet als vielmehr darin, dass die aus Sicht eines Investors erforderliche Datenkultur beim Verkäufer nicht vorhanden ist.
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