Wie man ein FDD-Datapack analysiert

Ein FDD-Datapack – das Paket an Finanzdaten und Unterlagen, das ein Unternehmen für die Due Diligence bereitstellt – ist oft umfangreich, unstrukturiert und in seiner Qualität sehr variabel. Wie arbeitet man effizient damit?

Was ein typisches Datapack enthält

Ein Datapack für eine mittlere Transaktion kann folgende Elemente enthalten:

Jahresabschlüsse (drei bis fünf Jahre): HGB oder IFRS, idealerweise testiert
Management Accounts (monatlich oder quartalsweise): häufig das wertvollste Dokument
GL-Detailberichte (Buchungsebene): für die Überprüfung einzelner Posten
Budgets und Forecasts: für die Run-Rate-Bewertung
Organigramm und Unternehmenstruktur
Verträge: Mietverträge, Kreditverträge, Kundenstammverträge
Erläuterungen des Managements zu bestimmten Positionen

Wo erfahrene Analysten zuerst hinschauen

1. Management Accounts zuerst

Der erste Blick gilt meist den Management Accounts – monatliche GuV-Berichte, die detaillierter sind als der Jahresabschluss und schneller Auffälligkeiten zeigen:

Gibt es einen ungewöhnlichen Ergebnissprung in einem Monat?
Schwankt die EBITDA-Marge erheblich?
Gibt es Positionen, die in manchen Perioden erscheinen und dann verschwinden?

2. Die Kontenstruktur verstehen

Bevor man einzelne Positionen analysiert, ist es wichtig, die Kontenstruktur zu verstehen:

Wie sind Kostenarten gegliedert?
Gibt es Sammelkonten, hinter denen sich verschiedenartige Buchungen verbergen?
Werden bestimmte Kostenarten aktiviert, die eigentlich Aufwand sind?

3. GL-Detailberichte für Verdachtsposten

Wenn eine Position auffällig ist – etwa stark schwankende „Sonstige betriebliche Aufwendungen" – geht man in den GL-Report und schaut sich die Einzelbuchungen an.

Typische Auffälligkeiten in einem Datapack

Buchungen auf Sammelkonten: Schwer zu analysieren, oft absichtlich unspezifisch
Fehlende Monate: Wenn nur elf von zwölf Monate vorliegen, ist das kein Zufall
Inkonsistente Klassifikation: Kosten, die in einem Jahr unter „Personalaufwand" und im nächsten unter „Sonstige Kosten" laufen
Aktivierungen von Aufwendungen: Wenn F&E- oder IT-Kosten plötzlich aktiviert werden, verändert das das EBITDA

Effizienz im Datenraum

Ein professioneller Analyst folgt einer klaren Priorisierung:

Schneller Überblick über die Gesamtstruktur (30–60 Minuten)
Aufbau der GuV-Chronologie (Jahres- und Monatswerte)
Identifikation der Top-5-Analyse-Prioritäten
Vertiefte Analyse der priorisierten Positionen

Wer ohne Struktur beginnt, verliert sich in Details und verpasst das Wesentliche.

Was das Management an Datenlücken signalisiert

Jede Lücke im Datapack ist ein Signal. Ein erfahrener FDD-Analyst notiert, was fehlt — und fragt gezielt nach. „Das war nicht verfügbar" ist selten ein zufälliges Versehen.

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