Datenanalyse-Tools und Einsatzszenarien

Einsatz von Datenanalyse-Tools im Rahmen der Business AnalysisAufgrund des stetig steigenden digitalen Datenvolumens in Unternehmen und Behörden sind die Einsatzszenarien bzw. -möglichkeiten für Datenanalyse-Tools, wie z.B. ACL oder IDEA, sehr vielfältig geworden. Beschäftigten sich beispielsweise in der Vergangenheit hauptsächlich große Wirtschaftsprüfungsgesellschaften, u.a. PwC, im Rahmen ihrer Abschlussprüfungen mit entsprechenden Analysetools, um z.B. die Transparenz von großen Datenmengen aus SAP Systemen zu verbessern und Schwachstellen im internen Kontrollsystem (IKS) aufzudecken, wird inzwischen die Datenanalyse und die Beschäftigung mit großen Datenmengen bis hin zu Big Data auch für die Industrie und Regierungsbehörden immer wichtiger. Den heutigen Datenanalysetools sind quantitativ kaum Grenzen gesetzt, so dass sich die Datenanalysten nicht auf Stichproben beschränken müssen. Die bei den Datenanalysen zum Einsatz kommen Methoden und Verfahren können in den Analysetools mit nur wenigen Klicks aktiviert werden und die Ergebnisse stehen nach kurzer Zeit bereit.

Neues Berufsbild des Datenanalysten bzw. des Data Scientisten

An Universitäten spricht man bereits von Datenwissenschaftlern bzw. Data Scientisten. Diese beschäftigen sich mit großen Datenmengen und sie soll für Transparenz im Datendschungel sorgen sowie mögliche Verbesserungen aufzeigen und IKS-Probleme aufdecken. Bedarf für den Einsatz von Datenanalysetools gibt es inzwischen überall dort, wo große Datenmengen anfallen. Egal ob in der Automobilindustrie, bei Banken und Versicherungen, in Krankenhäusern, in der Logistik oder bei einzelnen Behörden, überall fallen inzwischen große Datenmengen an. Herkömmliche Methoden reichen heute i.d.R nicht mehr aus, um die Inhalte von großen, komplexen und häufig schlecht strukturierten Datenmengen mit herkömmlichen Methoden, wie beispielsweise Microsoft Excel oder Access, zu analysieren.

Mit Hilfe von Datenanalyse-Tools sollen aus den in Unternehmen und Behörden vorhandenen Daten die Informationen herausgefiltert werden die dabei helfen, die geschäftlichen Ziele besser und effektiver zu erreichen. Mit Hilfe von Data-Science-Methoden können neue und ggf. unvorhergesehene Informationen aus den Datenbeständen herausgefiltert werden. Dies kann für unternehmerische Entscheidungsfindungen sehr hilfreich sein. Weitere exemplarische Szenarien für den Einsatz von Datenanalyse-Tools haben wir in dem Artikel „Vorteile von Datenanalysen“ erläutert.

Einsatz von Datenanalyse-Tools bei SITACS-Projekten

SITACS unterstützt Unternehmen und Behörden im Bereich von Datenanalysen mit Hilfe eigener Data-Mining-Tools. Darüber hinaus verfügen unsere Mitarbeiter über eine breite Branchenerfahrung sowie Kenntnisse in den Programmiersprachen R und Python. Wir unterstützen im Rahmen von Datenanalysen mit Hilfe unserer Tools hauptsächlich in den Bereichen, in denen es um die Beurteilung des internen Kontrollsystem, die Qualitätssicherung, das Erkennen von Abweichungen und Fehlern, geht. Darüber hinaus können wir mit Hilfe unserer Data Mining-Tools die zu analysierenden Informationen nach diversen statistischen Methoden auswerten und Risiken aufdecken.

Bitte sprechen Sie uns an, wenn Sie Interesse an Datenanalysen in Ihrem Unternehmen oder Behörde haben sollten.

Datenanalyse von Massendaten mit Data Mining Tools

Die Datenanalyse mit Hilfe von Data-Mining Tools unterstützt die Prüfung des IKS.Die Datenanalyse von Massendaten mittels Data Mining Tools kommt immer dann zum Einsatz, wenn große Datenmengen analysiert werden sollen. Reichen die Möglichkeiten von Microsoft Access bzw. Excel nicht mehr aus, beispielsweise wenn die Datenbestände zu groß sind oder die Verarbeitung zu lange dauern würde, kommt häufig Spezialsoftware für die Datenanalyse, beispielsweise ACL oder Monarch zum Einsatz.

Mit Hilfe der Data Mining Software lässt sich die Produktivität in der internen Revision wesentlich steigern. Die im Rahmen einer internen Revision zu analysierenden Datenbestände werden vollständig transparent, auch dann, wenn es sich um Millionen von Datensätzen handelt. Darüber hinaus wird die Prüfung der Integrität der Datenbestände wesentlich erleichtert.

Eventuelle Fehler in den Datenbeständen werden mit Hilfe von Data Mining somit sehr schnell erkannt und mögliche potenzielle Betrugsfälle können aufgedeckt werden.

Data Mining eignet sich auch zur Überprüfung des internen Kontrollsystem, indem Kontrollschwächen aufgedeckt werden können. Im Rahmen der Qualitätssicherung kann eine Data Mining Software dazu verwendet werden, mögliche Dubletten oder Lücken in Datenbeständen  aufzudecken und die Konsistenz bzw. Integrität der zu analysierenden Daten zu überprüfen.

Darüber hinaus kann Data Mining im Bereich von Softwaretests eingesetzt werden, indem die Ergebnisse mit Hilfe der Data Mining Software hinsichtlich ihrer Validität und Integrität überprüft werden.

SITACS verfügt im Bereich der Datenanalyse von großen Datenbeständen mit Hilfe von ACL über eine langjährige Erfahrung. Beispielsweise haben wir mit Hilfe von ACL die Verbrauchsabrechnung eines großen Energieversorgungsunternehmens mit mehreren Millionen Datensätzen überprüft oder das Zuteilungsverfahren einer Bausparkasse mit Hilfe von ACL nachvollzogen. Ferner setzen wir ACL stets im Rahmen von IKS-Überprüfungen für alle möglichen Fragestellungen ein und kommen somit sehr schnell zu qualifizierten Prüfungsergebnissen.

Der Einsatz von Data Mining Software setzt grundsätzlich einen strukturierten Datenbestand voraus. Sofern dies nicht der Fall ist oder die Daten nur im PDF-Format vorliegen sollten, verfügt SITACS über entsprechende Tools, mit deren Hilfe die zu analysierenden Informationen für das Data Mining in der internen Revision aufbereitet werden können.

Durch den regelmäßigen Einsatz einer Data Mining Software in der internen Revision kann ein permanentes Audit unterstützt und den Gefahren durch mögliche Unterschlagungen oder Verfälschung von geschäftlichen Daten entgegen gewirkt werden.

Sprechen Sie uns an. Wir unterbreiten Ihnen gerne konstruktive Lösungsvorschläge, wie Sie Data Mining in Ihrem Unternehmen bzw. in der Revision einsetzen können.

Unterstützung im Bereich Prozess-Audit

Geschäftsprozess-AnalyseDie Missachtung von gesetzlichen Regelungen können empfindliche Geldbußen und zu Reputationsverlusten sowie Umsatzeinbußen führen. Wir stellen in einem ganzheitlichen Ansatz durch ein Prozess-Audit sicher, dass die relevanten Compliance-Anforderungen in Ihrem Unternehmen beachtet werden. Wir beraten und unterstützen Sie durch ein Prozess-Audit bei der Implementierung von Kontrollen in Ihre Geschäftsprozesse und helfen Ihnen, die relevanten Compliance Anforderungen einzuhalten.

Darüber hinaus helfen wir Ihnen bei der Kontrolle von ausgelagerten IT-Funktionen an externe Unternehmen durch die Definition, Einrichtung und Überwachung verlässlicher Kontrollen, so dass die Geschäftsprozesse auch über die Unternehmensgrenze hinweg den gesetzlichen Vorgaben genügen.

Im Rahmen einer Prozessaufnahme und Prozessanalyse mit Hilfe moderner Methoden und effizienter Technologien sind wir in der Lage, uns auch in komplexe Geschäftsprozesse innerhalb kürzester Zeit einzuarbeiten. Darüber hinaus sind wir bei der Prozessdokumentation und Prozessoptimierung behilflich. Auf Basis unserer langjährigen Erfahrung in verschiedenen Branchen und Unternehmen können wir stets Best-Practice-Lösungen anbieten. Aufgrund der langjährigen Erfahrung unserer Spezialisten können wir hierbei auch branchenbezogene Besonderheiten berücksichtigen und die Einhaltung von gesetzlichen Regelungen sicherstellen und Ihrem Unternehmen Wettbewerbsvorteile verschaffen.