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Data Science
Summer Days 2018
in Hamburg

Übersicht

Data Science
Summer Days 2018
in Hamburg
Kürzel: FKDP

Preise:
Pre-Seminar: 390,00 €*
Konferenz: 980,00 €*
*zzgl. MwSt.

Veranstaltungsort:
Hotel Hafen Hamburg
Seewartenstraße 9
20459 Hamburg

Data Science Summer Days 2018

07.06. – 08.06.18

Liebe Interessenten der Datenanalyse und Freunde des IBS!

Die Themen Data Science und datengetriebene Methoden zur Analyse von Unternehmensdaten nehmen immer mehr Fahrt auf. Wenn sich die täglichen Aktivitäten immer mehr von der realen in die digitale Welt verlagern, erzeugt nahezu jede dieser Handlungen Daten. Diese Flut an neuen Informationen eröffnet die Möglichkeit, reflektiertere Entscheidungen zu treffen und schneller auf Änderungen zu reagieren.

Immer mehr Firmen begreifen, welcher Wert in den Daten liegt und investieren in Data Scientists, neue Projekte und Prozesse, um die Daten gewinnbringend zu nutzen.

Auch im Prüfungswesen ist der Einsatz datenanalytischer Methoden ein Muss! Für die „Data Science Summer Days 2018″ haben wir Ihnen wieder ein interessantes Programm zusammengestellt.

Nutzen Sie die Gelegenheit sich über neue Themen und praxisorientierte Prüfungsansätze aus dem Bereich Data Science zu informieren und sich mit den Referenten und den anderen Teilnehmern auszutauschen.

Es warten unter anderem folgende Themen auf Sie:

  • Megatrend „Digitalisierung“
    IoT, Industrie 4.0, Mobilität, Produktindividualisierung & Prozessdigitalisierung – Auswirkungen auf Datenmanagementstrategien & die Unternehmensorganisation
  • Mustererkennung in der Datenanalyse – Methoden und Anwendung
  • Aufdeckung von Betrugs- und Unterschlagungsfällen durch IT-Forensik
  • Kommunikation eines internen Berichtswesens
  • SAP HANA, die schöne neue Welt der Datenanalyse – Update 2.0
  • Data Science meets Doppelzahlung
  • Quantitative Prüfungsansätze für P2P-Risiken in SAP-Systemen
  • Bringt die EU-DSGVO zusätzliche Einschränkungen bei der Durchführung
    von Datenanalysen?

Auch haben Sie bereits am 06. Juni die Möglichkeit an einem unserer Pre-Seminare teilzunehmen.

  Die FKDP 2018 Agenda zum Download (634,6 KiB)

Mit freundlichen Grüßen vom Hamburger Hafen

Marcus Herold

 



Weitere Informationen

  • Pre-Seminar 1
    • Data Science Scorecard (DSS) – Spitzenkennzahlen der Datenanalyse

      Im Rahmen des Seminars erhalten die Teilnehmer einen grundlegenden Einblick in die Bedeutung von statistischen und betriebswirtschaftlichen Kennzahlen zur Aufdeckung von erklärungsbedürftigen und/oder auffälligen Sachverhalten. Darüber hinaus werden bekannte und häufig im Einsatz befindliche Kennzahlen an Beispielen vorgestellt und deren Interpretation und Beurteilung kritisch hinterfragt.

      Ziel dieser „Spitzenkennzahlen der Datenanalyse“ ist es eine für den Prüfer verwendbare „Prüfer-Kennzahlen-Scorecard“ zu entwickeln. Rechtsgrundlagen der Datenverarbeitung (DSGVO und BDSG neu).

      • Überblick Anforderungen und Klassifizierung von Kennzahlen
      • Aussagekraft statistischer und betriebswirtschaftlicher Kennzahlen bzw. Kennzahlensysteme im Kontext der Datenanalyse
      • Herkunft und Beschaffung von Kennzahlen
      • statistische Kennzahlen in der Datenanalyse
        – Beispiele, Aussagekraft und Interpretation bzw. Beurteilung (z. B. Lage- und Streumaße, relative Size Factor (RSF), Number Frequency Factor (NFF))
      • Betriebswirtschaftliche Kennzahlen in der Datenanalyse
        – Beispiele, Aussagekraft und Interpretation bzw. Beurteilung (z. B. Finanzwirtschaftliche Kennzahlen, Einkaufs- und Lagerkennzahlen, Kennzahlen der Verwaltung und der IT)
      • Aufbau und Struktur eines risikoorientierten Kennzahlenkataloges für die Datenanalyse
      • Techniken zur Aggregation von Kennzahlen zu Sub- bzw. Spitzenkennzahlen und deren Beurteilung/Interpretation
      • Möglichkeiten der Darstellung und Visualisierung von Kennzahlen bzw. Kennzahlensystemen
      • Beispiel des Aufbaus einer Prüfer-Kennzahlen-Scorecard im Finanzdienstleistungsbereich

  • Pre-Seminar 2
    • Forensische Datenanalyse mit IDEA

      Im heutigen Prüfungsalltag gehört die Analyse von Massendaten zu einem unverzichtbaren Bestandteil von Prüfungen. Die Datenanalyse kann eingesetzt werden, um sich einen Überblick über das Prüffeld zu verschaffen oder gezielt einen Datenbestand auf Hinweise von dolosen Handlungen zu untersuchen.

      In diesem Seminar werden eine Vielzahl von Analyseverfahren sowie die erforderlichen Schritte einer Datenanalyse erläutert. Die verschiedenen Verfahren werden an zahlreichen Beispielen mit IDEA vertieft. Zum Abschluß des Seminars werden Ihnen noch andere, leistungsfähige Analysetools vorgestellt.

      • Datenanalyse – ein wichtiges Werkzeug bei Fraud-Untersuchungen
      • Fraud im Unternehmen – Geschäftsprozesse mit hohem Risiko
      • Die verschiedenen Phasen der Datenanalyse
      • Datenbeschaffung und –aufbereitung
      • Datenanalysemethoden – eine Kategorisierung
      • Beschreibende Verfahren
      • Visualisierung des Datenmaterials
      • Digitale Ziffernanalyse – Benford, Chi-Quadrat, Prädikatenlogik 2. Ordnung, Summentest
      • Explorative Datenanalyse – Prädiktive Verfahren > Korrelation, Trendanalyse, Zeitreihen
      • Andere Softwaretools – R, KNIME, RayQ, zap Audit

  • Programm 1. Tag
    • 09:00 Uhr
      Empfang

      09:30 Uhr
      Begrüßung

      09:45 Uhr
      Data Science:  Gestern – Heute – Morgen

      Ottokar Schreiber, Marcus Herold, IBS Schreiber GmbH

      Eine amüsante Zeitreise durch die digitale Welt.

      10:45 Uhr
      Kaffeepause

      11:00 Uhr
      Megatrend „Digitalisierung“
      IoT, Industrie 4.0, Mobilität, Produktindividualisierung & Prozessdigitalisierung – Auswirkungen auf Datenmanagementstrategien & die Unternehmensorganisation

      Steffen Vierkorn, QUNIS GmbH

      • Überblick zu einem Data Lake
      • Moderne Datenmanagement-Architekturen
      • Organisatorische Ausrichtung von Unternehmen für analytische Aufgabenstellungen

      12:00 Uhr
      Mittagspause

      13:30 Uhr
      Bringt die EU-DSGVO zusätzliche Einschränkungen bei der Durchführung von Datenanalysen?

      Holger Freundlich, IBS Schreiber GmbH

      In der Zeit von Industrie 4.0, Agil 4.0, Big Data usw. werden in Unternehmen immer größere Datenmengen benötigt und erhoben, die zur Optimierung der Geschäftsprozesse und Steigerung der Erträge analysiert werden müssen. Hierbei stellt die Zweckänderung der Daten zur Durchführung von Datenanalysen die größte Herausforderung dar, diese steht dem Datenschutzrecht mit dem engen Zweckbindungsgrundsatz entgegen. Daraus ergibt sich die Frage nach der Rechtmäßigkeit von Datenanalysen. Leider umfasst die EU-DSGVO keinen Leitfaden zur Durchführung von Datenanalysen, sondern beschreibt nur die Einschränkungen. Daher ist es besonders wichtig, die Intentionen der EU-DSGVO zu erkennen, zu verstehen und zukünftige Gerichtsurteile mit Interesse zu verfolgen.

      • Warum ist es wichtig die Geschäftsprozesse und die daraus resultierende Datenherkunft zu kennen?
      • Artikel 22 EU-DSGVO – Profiling
      • Welche Grundsätze sind zu beachten
        • Gebot der menschlichen Intervention
        • Festlegung des Zwecks der Verarbeitung
        • Zweckänderung der Daten zur Durchführung von Datenanalysen
        • Pseudonymisierung / Anonymisierung

      14:30 Uhr
      Kaffeepause

      14:45 Uhr
      Mustererkennung in der Datenanalyse – Methoden und Anwendung

      Erwin Rödler, REVIDATA GmbH

      Im Zeitalter von Big Data ist es immer wichtiger, Verfahren in der Analyse von Daten anzuwenden, die effizient nach vorhandenen bzw. wiederkehrenden Mustern suchen. Im Rahmen dieses Vortrages erhält der Zuhörer einen grundlegenden Überblick zu Prinzipien, Methoden und Anwendungsbereichen der Mustererkennung in der Datenanalyse. Insbesondere wird dabei auf den Aufbau und die Struktur eines Mustererkennungssystems (abgekürzt ME-Verfahren) digitalisierter Informationen sowie dazu vorhandene Verfahren und Verfahrensklassen eingegangen.

      • Definition Mustererkennung und Übersicht Anwendungsgebiete
        (z. B. Zeichen-/Texterkennung, Spracherkennung, industrielle Anwendung, etc.
      • Probleme bei der Mustererkennung (= ME)
      • Anforderungen an die Mustererkennung und Begriffsbestimmungen
      • Aufbau eines ME-Verfahrens
      • Schritte des ME-Verfahrens: Vorverarbeitung – Merkmalsextraktion – Segmentierung – Klassifikation
      • Digitalisierung

      15:45 Uhr
      Kaffeepause

      16:00 Uhr
      Aufdeckung von Betrugs- und Unterschlagungsfällen durch IT-Forensik
      „Wenn der Staatsanwalt dreimal klingelt“

      Stefan Decker, FIDES Treuhand GmbH & Co. KG

      Kein Unternehmen ist vor Wirtschaftskriminalität geschützt. Kommt es zu einem Sicherheitsvorfall ist es wichtig, die Ursache und den Verlauf genau zu analysieren und gerichtsfeste digitale Spuren zu sichern. Dies erfolgt mittels einer forensischen Datenanalyse. In unserem Vortrag informieren wir Sie darüber, wie eine forensische Analyse vorgenommen wird und gehen auf die einzelnen Phasen ein. Unter Anderem legen wir dar, wie Spuren von wirtschaftskriminellen Handlungen rechtssicher aufbereitet werden.

      • Datensammlung von teilweise unterschiedlichsten Systemen
      • Datenaufbereitung und Extraktion vielversprechender Daten
      • Datenanalyse mithilfe geeigneter Tools in Abhängigkeit von der Art der vorliegenden Daten und des Analyseziels

      17:00 Uhr
      Ende des 1. Tages

      18:00 Uhr
      Hamburger Abend


  • Programm 2. Tag
    • 08:30 Uhr
      Empfang

      09:00 Uhr – Parallelvortrag (1.1)
      Kommunikation eines internen Berichtswesens

      Prof. Dr. Nicole Jekel, Beuth Hochschule für Technik Berlin

      Revisoren führen häufig Konflikt- und Stressgespräche, bei denen sich das Fach-Know-how zu Gunsten von Kommunikations-Know-how verschiebt, um souverän das Gespräch zu führen.

      Neben den harten Zahlen, Daten und Fakten der Revision sind weiche Fakten der Kommunikation gefragt. Mit Hilfe von einem Kommunikationsmodell werden Szenarien aufgezeigt, wie die Kommunikation gerade in Stressgesprächen dennoch gut gelingen kann.

      • Wer zeigt wem was?
      • Stakeholder-Analyse
      • Gezielte Kommunikation
      • Kennzahlen & Co.

      9:00 Uhr – Parallelvortrag (1.2)
      SAP HANA, die schöne neue Welt der Datenanalyse – Update 2.0

      Thomas Tiede, IBS Schreiber GmbH

      Aktuell ist die Verwirrung über die Produktstrategie der SAP SE groß. Die „neuen“ Produkte wie Success Factor, Ariba oder Hybris sind reine Public Cloud-Lösungen. Die S/4-Produkte werden On-Premise angeboten, aber auch als Private und Public Cloud. Von dieser Vielfalt sind insbesondere auch die Datenanalysten betroffen, denn der Zugriff auf die Daten ändert sich, wenn die SAP-Server nicht mehr im eigenen Rechenzentrum stehen. Hinzu kommt, dass die SAP HANA-Datenbank gar keine reine Datenbank ist. Sie kombiniert die Datenbankfunktionen mit Applikationsfunktionen. Dadurch besteht für Prüfer auch die Möglichkeit, die Daten direkt in der HANA-Datenbank zu analysieren bzw. diese von dort zu extrahieren.

      • Die Produktstrategie der SAP SE

        (S/4HANA, BW/4HANA, Ariba, Hybris, Success Factors/Fieldglass/Concur)

      • Wo liegen die Daten: On-Premise / Private Cloud / Public Cloud / Hybrid Cloud
      • Prüfer-Tools in der HANA-Datenbank
      • BW-Funktionen zur Datenanalyse in der HANA-Datenbank
      • Zugriffsmöglichkeiten für Prüfer / Erforderliche Berechtigungen

      10:30 Uhr
      Kaffeepause

      11:00 Uhr – Parallelvortrag (2.1)
      Data Science meets Doppelzahlung

      Prof. Dr. Nick Gehrke, zapliance GmbH Hamburg

      Doppelzahlungen sind in großen Organisationen immer wieder ein relevantes Thema.

      Der Vortrag geht darauf ein, warum gerade das Thema Doppelzahlungen ein geeignetes Thema für Data Science Methoden ist und wie man sich als Data Scientist dem Thema „Erkennung von Doppelzahlungen“ nähern kann. Der Vortragende stellt seine Erfahrungen mit der Entwicklung geeigneter Algorithmen dar und zeigt auf, welche Rolle praktische Doppelzahlungs-projekte dabei gespielt haben.

      • Wie erkennt man, welche Anwendungen in der Revision für Data Science Methoden geeignet sind?
      • Wie muss man die Anwendung von Data Science Methoden vorbereiten?
      • Welche Kriterien „verraten“ Doppelzahlungen?
      • Wie kann man ein „lernendes System“ für die Erkennung von Doppelzahlungen mit Hilfe von Machine Learning aufbauen?

      11:00 Uhr – Parallelvortrag (2.2)
      Quantitative Prüfungsansätze für P2P-Risiken in SAP-Systemen

      Sebastian Bechinger, HUGO BOSS AG

      Ohne eine fundierte Datenanalyse ist eine risikoorientierte Prozessprüfung nicht bzw. nur sehr eingeschränkt durchführbar. Dieser Vortrag soll an Hand des SAP Purchase-to-Pay Prozesses praktische Anregungen sowohl für die Datenbeschaffung, als auch für deren Analyse vermitteln. Da sich die Prüfungsansätze aus den Prozessrisiken ableiten, können diese mit Adaptionen auch auf andere ERP-Systeme übertragen werden.

      • P2P-Prozess in SAP
      • Prozess- und Analyserisiken
      • Wichtige Tabellen und Felder
      • Wege der Datenbeschaffung
      • Werkzeuge der Datenbeschaffung

      12:30 Uhr
      Mittagspause

      13:30 Uhr
      Von der Wiege bis zur Bahre – Daten vom StartUp bis zur Insolvenz

      Holger Klindtworth, Ebner Stolz Mönning Bachem GmbH & Co. KG

      „Daten sind das neue Gold“ diese etwas abgedroschene Phrase gilt für alle Phasen eines Unternehmenslebens. Die Geschäftsführungen von StartUps gehen anders mit Daten um, als bei etablierten Unternehmen. Der Insolvenzverwalter hingegen benötigt ganz andere Analysen (wenn das mit den Daten nicht so richtig geklappt hat).“

      • Datenqualität vs. Pflegeaufwand
      • Daten für StartUp’s – Geschäftsmodelle der Digitalisierung
      • Datenprüfung bei Unternehmen mit etablierten Prozessen
      • Datenanalysen für Insolvenzverwalter

      15:00 Uhr
      Abschlussdiskussion

      15:30 Uhr
      Konferenzende


  • Referenten
    • Marcus Herold

      Marcus Herold verfügt über eine langjährige Berufserfahrung als IT-Experte und Auditor. Der studierte Informatiker und Statistiker ist seit 2008 bei der IBS Schreiber GmbH als Auditor und Dozent tätig und Leiter des Geschäftsbereichs „Data Science“. Als anerkannter Experte für den Einsatz von datenanalytischen Methoden (u.a. Predictive Analytics, Data-Mining) und mathematisch-statistischen Softwaretools gibt er sein Wissen in zahlreichen Seminaren, Fachvorträgen und Veröffentlichungen weiter.

      Erwin Rödler

      Erwin Rödler ist Geschäftsführer der Fractal Consult in Trier mit dem Schwerpunkten "Datenanalyse, IT-Beratung und Risikomanagement unter Anwendung mathematisch und statistischer Methoden", sowie seit 2004 Prokurist der REVIDATA GmbH in Düsseldorf. Seit 2001 prüft, berät und schult er in den Bereichen Datenanalyse, Revision und SAP.

      Steffen Vierkorn

      Herr Vierkorn ist Geschäftsführer der QUINIS GmbH. Er arbeitete viele Jahre als Head of Business Intelligence & Data Warehouse beim Business Application Research Center (BARC) in Würzburg. BARC ist ein unabhängiges Forschungs- und Beratungsinstitut für Unternehmenssoftware mit Fokus auf Business-Intelligence- und Big-Data-Software. Die Schwerpunkte von ihm liegen heute in der Architekturkonzeption von Business-Intelligence-, Advanced-Analytics- und Big-Data-Systemen für große, mittlere und kleine Unternehmen. Ein weiterer Tätigkeitsbereich ist die Entwicklung von Business-Intelligece-, Advanced-Analytics- und Big-Data-Strategien und der Aufbau adäquater-Business-Intelligece-, Advanced-Analytics- und Big-Data-Organisationen.

      Holger Klindtworth

      Holger Klindtworth ist Partner bei Ebner Stolz und leitet den Geschäftsbereich IT-Revision. Er ist Autor verschiedener Publikationen zur IT-Revision und hat Lehraufträge an mehreren deutschen Hochschulen zu diesem Themengebiet. Herr Klindtworth ist ein erfahrener Praktiker in der Prüfung von IT-Systemen in allen Branchen und in fast jeder Größenordnung. Mit etwa zwanzig erfahrenen Spezialisten im Geschäftsbereich der IT-Revision ist Ebner Stolz einer der führenden deutschen Anbieter von IT-Revisions- und Innenrevisionsdienstleistungen.

      Prof. Dr. Nicole Jekel

      Nach 20-jähriger internationaler Industriekarriere bei der Nixdorf Computer AG, Siemens Nixdorf Informationssysteme AG und Siemens AG sowie zahlreichen DAX Unternehmen ist Nicole Jekel seit 2008 Professorin für Marketing und Controlling. Ihr Forschungsschwerpunkt liegt auf strategischer Unternehmenssteuerung. Ihre wissenschaftliche und praktische Erfahrung gibt sie als Unternehmensberaterin, Autorin und Trainerin weiter.

      Thomas Tiede

      Thomas Tiede ist seit Anfang des Jahres 2000 Geschäftsführer der IBS Schreiber GmbH. Seine umfangreichen Erfahrungen im Bereich der Unternehmensprüfung fließen in seine langjährige Seminartätigkeit ein. Er gilt als anerkannter Experte der Zugriffs- und Sicherheitsphilosophien von Betriebssystemen, Datenbanken und SAP. An der Entwicklung des Prüfungstools CheckAud® for SAP Systems war und ist Thomas Tiede maßgeblich beteiligt. Er ist Autor des Standardwerkes OPSAP „Ordnungsmäßigkeit und Prüfung von SAP-Systemen“.

      Holger Freundlich

      Holger Freundlich ist seit Februar 2011 als IT Security Auditor bei der IBS Schreiber GmbH tätig und war vorher 25 Jahre in der Siemens AG tätig. Zuletzt hat er in Schweden mehrere internationale Projekte geleitet. Weiterhin hat sich Holger Freundlich qualifiziert als: „Globaler Zertifizierungsmanager und Auditor“ im Bereich Netzwerk (CISCO) sowie Projektmanager im Bereich Telekommunikationssysteme (HiPath4000 und OpenScape Voice).

      Prof. Dr. Nick Gehrke

      StB Prof. Dr. Nick Gehrke ist Hochschullehrer an der Nordakademie - Hochschule der Wirtschaft. Er vertritt das Fachgebiet Wirtschaftsinformatik, sowie die Forschungsthemen Datenanalyse und Digitalisierung der Revision. 2015 gründete er das StartUp sapliance, welches die Digitalisierung der Audit-Branche vorantreibt.

      Sebastian Bechinger

      Herr Sebastian Bechinger (Dipl. Kaufmann, CISA) ist Auditor bei der HUGO BOSS AG. Herr Bechinger setzt sich seit dem Jahre 2004 intensiv mit dem Thema der Datenanalyse im SAP-Umfeld auseinander. Neben der tabellengestützten Massendatenanalyse gehört auch „IT Security“ zu seinem Erfahrungsbereich.

      Stefan Decker

      Herr Stefan Decker betreut seit seinem Eintritt bei FIDES den Bereich der IT-Berater. Seit 2010 verantwortet er als Geschäftsführer die Tätigkeiten der FIDES-IT-Berater. Zusammen mit seinem Team beschäftigt er sich in regelmäßig wechselnden Geschäftsumgebungen mit den Anforderungen an die Zukunftsfähigkeit von IT-Lösungen. Vor seiner Zeit bei FIDES war er in unterschiedlichen, teilweise internationalen geprägten Unternehmen mit Fragen der Prozessorganisation und IT-Unterstützung beschäftigt.


  • Partner-Hotel
    • Hotel Hafen Hamburg / Konferenz-Special

      Seewartenstraße 9
      20459 Hamburg

      +49 (0) 40 / 31 11 39 - 0
      +49 (0) 40 / 31 11 9 - 70 601
      www.hotel-hamburg.de

      Preise

      Einzelzimmer inkl. Frühstück: 99,00 €
      Doppelzimmer inkl. Frühstück: 119,00 €


      Alle Hotelpreise sind inkl. MwSt.

      Bei den genannten Hotelpreisen handelt es sich um IBS-Sonderkonditionen. Diese werden NUR bei direkter Buchung über die IBS Schreiber GmbH angeboten. Die Übernachtungskosten werden Ihnen direkt vom Hotel in Rechnung gestellt.



IBS Schreiber GmbH

Anschrift
Zirkusweg 1
20359 Hamburg

+49 40 6969 85-0
+49 40 6969 85-31
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