Datenanalyse

Datenanalyse ist eine Methode, mit der Rohdaten sortiert, organisiert sowie plausibilisiert werden – mit dem Ziel, relevante Informationen zu extrahieren und zu bewerten. Der Prozess der Organisation und der Beschäftigung mit den Daten ist elementar. Denn nur so kann man verstehen, welche Informationen in den Daten enthalten sind und welche nicht.

Die effektive Nutzung von Datenanalyse erlaubt einen tiefen Einblick in mögliche Risiken und Kontrollschwächen, während der Zeitaufwand für die Analyse von Transaktionsdaten wesentlich verkürzt wird. 

Einsatzbereiche für Datenanalyse

Mit IDEA und AIS TaxAudit Professional Produktkombinationen sind Sie optimal auf den Import, die Selektion und die Analyse großer Datenmengen vorbereitet. Folgende Aspekte sprechen für den Einsatz von Datenanalyse:

• Vollprüfung statt Zufallstreffer:
  Stetig wachsende Datenmengen erschweren Prüfungen. Mit Datenanalyse-Software lässt sich die zu prüfende Menge an Informationen vollständig analysieren. So schaffen Sie Sicherheit und müssen sich nicht auf Zufallstreffer verlassen.
• Sicherstellung der Datenqualität:
  Eine hohe Datenqualität ist die entscheidende Voraussetzung für verlässliche unternehmerische Entscheidungen. Unternehmen büßen bis zu  25 Prozent ihres operativen Gewinns in Folge schlechter Datenqualität ein (Quelle: Computerwoche). Datenanalyse-Software unterstützt Sie bei der Prüfung auf Datenkonsistenz – sowohl innerhalb der Systeme als auch in der Kommunikation der Systeme untereinander.
• Prävention und Aufdeckung von Betrugsdelikten:
  Nach Schätzungen ist in Deutschland jedes zweite Unternehmen von Wirtschaftskriminalität betroffen, wobei der jährliche Gesamtschaden rund 6 Milliarden Euro beträgt. Prüfungsansätze wie Benford´s Law oder der Chi-Quadrat-Test sorgen für eine durchgängige Datentransparenz. Ob in der Organisation, in Prozessen oder Kontrollen – Datenanalyse-Software deckt Schwachstellen und Sicherheitslücken auf und hilft Unternehmen dabei, sich permanent zu verbessern. 
• Prüfung der Computer- und Datensicherheit:
  Die Analyse von Gefährdungspotenzialen durch kritische Zugriffsberechtigungen (siehe auch Segregation of Duties(SoD)), die Prüfung der Konfiguration von Firewalls oder auch die Auswertung von Logfiles sind typische Einsatzbereiche der Datenanalyse.  

Weitere Einsatzmöglichkeiten von Datenanalyse und konkrete Prüfungsansätze finden Sie in unserem Leitfaden „Prüfen mit IDEA“, den Sie hier kostenlos herunterladen können.

Continuous Monitoring versus Ad-hoc-Prüfung

Sowohl Continuous Monitoring als auch Ad-hoc-Prüfungen verwenden Methoden der  Datenanalyse. Sie unterscheiden sich voneinander in der Häufigkeit und Regelmäßigkeit, im Einsatzbereich, dem Zweck und der verwendeten Technologie. Die Analyseobjekte können in beiden Fällen identisch sein.

Ziel von Ad-hoc-Kontrollen ist die flexible Prüfung einzelner Sachverhalte zu Zeitpunkten, die der  Anwender selbst bestimmt. Die kontinuierliche Prüfung (CCM) erlaubt die ständige Ãœberwachung der Funktionsfähigkeit Interner Kontrollen durch eine automatische Analyse des relevanten Datenbestandes. Auffälligkeiten werden über ein Eskalationsmanagement verfolgt und den verantwortlichen Personen zur Bearbeitung übergeben (Continuous Controls Monitoring).

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