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Data Science mit IBS
Seminare in kleinen Gruppen

8. Fachkonferenz „Data Science“ (ehemals „Datenanalyse im Prüfungswesen“)

Übersicht

8. Fachkonferenz „Data Science“ (ehemals „Datenanalyse im Prüfungswesen“)

Termine:

Zeiten:

Preise:
Pre-Seminar: 390,00 €*
Konferenz: 1450,00 €*
*zzgl. MwSt.

Veranstaltungsort:
Hotel Hafen Hamburg
Seewartenstraße 9
20359 Hamburg


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Agenda zum Download

fkdp-2017

Durch die täglich steigende Datenflut im Unternehmen, steht der Prüfer vor neuen Herausforderungen. Data Science erweitert die klassische Datenanalyse, indem aus internen und externen Datenbeständen Auffälligkeiten (Mustererkennung) entdeckt werden können und neues Wissen erschlossen werden kann. Der Einsatz von computergestützten Methoden und Werkzeugen ist aus dem Prüfungsalltag nicht mehr wegzudenken – darüber hinaus muss der Prüfer in der Zukunft aber auch in der Lage sein, semi-strukturierte und unstrukturierte Daten in großen Datenmengen analysieren zu können.

Um dieser neuen Entwicklung gerecht zu werden, haben wir unsere Fachkonferenz „Datenanalyse im Prüfungswesen“ umbenannt in „Data Science“. Neben den klassischen Datenanalysemethoden stellen anerkannte Experten auch neue innovative Methoden und Analysetools vor. Neben Prüfern sind auch Kolleginnen und Kollegen aus anderen Fachbereichen herzlich eingeladen, an dieser Veranstaltung teilzunehmen.

Nutzen Sie diese Chance! Vertiefen Sie Ihr Wissen der klassischen Datenanalyse und tauchen Sie ein in die neuen faszinierenden Erkenntnisse, die Sie aus dem Data Science-Universum schöpfen können. Darüber hinaus bietet die Fachkonferenz die Möglichkeit mit Experten und Kollegen Probleme aus dem Prüfalltag zu diskutieren und zu lösen.

 

Achtung: Die Pre-Seminare können nur in Kombination mit der Konferenz gebucht werden.



Weitere Informationen

  • Pre-Seminar: Einführung in die Statistiksoftware R
    • Datenanalysen – auch mit statistischen Methoden – gewinnen immer größere Bedeutung für die Interne Revision (IR). Mit R steht für diese Aufgaben ein sehr leistungsfähiges Open-Source Programm zur Verfügung. Ein besonderer Vorteil von R ist die leichte Erweiterbarkeit, so dass es für spezifische Aufgaben angepasst werden kann.

      R hat sich in den vergangenen Jahren zu einem Standard in der modernen statistischen Datenanalyse entwickelt, die gerade für die IR wichtige Funktionen bietet.

      Ziel dieses Kompaktseminares ist es, den Teilnehmern einen strukturierten Überblick über die vielfältigen Möglichkeiten von R zu geben und anhand von ausgewählten Beispielen zu vertiefen.

      Einleitung

      • Historie
      • Vor- und Nachteile von R

      Arbeitsumgebung

      • Aufbau von R, GUI
      • Hilfefunktion, externe Wissensquellen
      • Zusatztools für R (RStudio u.a.)

      Start in die R-Welt

      • Terminologie, Syntaxregeln
      • Wichtige Funktionen

      Grundlagen

      • Variablen- und Datentypen
      • Arbeiten mit Variablen und Daten
      • Packages
      • Workspace

      Deskription und Modellierung

      • Daten beschreiben und visualisieren

      Statistische Modelle

      • Modelle verstehen (Vorteile, Eigenschaften)
      • Modellnotation
      • Lineare Regressionsmodell

      Produktivität steigern

      • Packages (dplyr, tidyr) und Workflow

  • Pre-Seminar: Auf Spurensuche in SAP – Werkzeuge und Anwendungen der forensischen Datenanalyse
    • Die Aufgaben des externen und internen Prüfers bestehen nicht primär darin, dolose Handlungen aufzudecken. Bei Prüfungen sollten aber auch Betrugsrisiken eingeschätzt und Betrugsszenarien durchgeprüft werden.

      Für den externen Prüfer wird durch eine Vielzahl von Standards festgelegt, dass während einer Jahresabschlussprüfung auch die Aspekte der Vorbeugung und Entdeckung von dolosen Handlungen berücksichtigt werden müssen. Für einen internen Prüfer hängen die Anforderungen vom jeweiligen Prüfumfeld und -ziel ab.

      Ziel des Seminars ist es Ihnen ausgewählte Analysemöglichkeiten vorzustellen, um forensische Untersuchungen im SAP-System durchzuführen.

      Grundsätze der Datenanalyse in SAP

      • Tabellenorientiertes Prüfen
      • Stichtagsbezogene und verlaufsbezogene Analysen

      Wichtige Tools und Informationsquellen für die forensische Datenanalyse

      • QuickViewer
      • Audit Informations System
      • Repository Infosystem

      Protokollierung im SAP-System

      • Tabellenprotokollierung
      • Änderungsbelege
      • Security Auditlog
      • Systemprotokollierung
      • Zugriffsstatistiken

      Forensische Datenanalyse in der Finanzbuchhaltung

      • Tabellenstrukturen
      • Auffällige Änderungen von Stamm- und Bewegungsdaten
      • Verletzungen von Funktionstrennungen
      • Datenanalytische Belegprüfung

  • Programm 1. Tag 04.05.2017
    • 09:00 Uhr: Empfang

      09:30 Uhr: Begrüßung und Eröffnung der Data Science durch den Vorsitzenden

      09:45 Uhr: Data Science – Paradigmenwechsel im Bereich der Datenanalyse

      Erwin Rödler, Fractal Consult

      Im Zeitalter von Big Data ist es erforderlich, die bisherige Datenanalyse im Prüfwesen im Hinblick auf die vorkommenden Datenstrukturen und -formate, die implementierten Datenmodellierungslösungen sowie klassische Analyse- und Kontrollverfahren zu erweitern. Dies ist der Kern der Ende der 90-er Jahre offiziell in den Wissenschaftskanon aufgenommenen Disziplin „Data Science“. Ziel dieser neuen „Datenwissenschaft“ ist es mittels Techniken und Verfahren der Informationstechnologie, der Mathematik (einschließlich Statistik/Stochastik), der Computer- und Programmierwissenschaft, der Datentechnik, sowie der Modellierung und Mustererkennung umfangreiches verwertbares Wissen aus Unternehmensdaten bzw. Daten zu den Geschäftsprozessen zu extrahieren.

      • Kurze Abhandlung zur Geschichte der Wissenschaftsdisziplin „Data Science“ und des heutigen Wissenschaftsstandes
      • Einordnung der bisherigen klassischen Datenanalyse und ihrer Lösungsansätze im Bereich Data Science
      • Darstellung neuer und über die bisherige Datenanalyse hinausgehende Analysetechniken und Verfahren zur Gewinnung inhaltlicher und struktureller Informationen aus Unternehmensdaten (z. B. im Bereich Informationsvisualisierung, im Bereich Mustererkennung)
      • Ausblick auf den Einzug von Data Science in die praktische Arbeit der Prüfers/Auditors

      10:45 Uhr: Kaffeepause

      11:00 Uhr: BI und Big Data – eine wunderbare Freundschaft

      Steffen Vierkorn, QUNIS GmbH

      Hinter Big Data steckt mehr als nur ein Hype. Fakt ist: Immer mehr Daten werden in Echtzeit erfasst, neue Datenquellen werden erschlossen und ganz neue Einsichten in Entwicklungen und Zusammenhänge gewonnen. Auf der Grundlage einer umfassenden Plattform und technologisch innovativer BI- und Big-Data-Verfahren wird dabei eine einheitliche Big-Data-
      Analytics-Strategie zu einem unverzichtbaren Mehrwert für Unternehmen. Der Vortrag gibt Ihnen einen Überblick über die Möglichkeiten und strategischen Perspektiven mit Big-Data-Analytics. Zusätzlich werden Unterschiede und Zusammenhänge zur Business Intelligence erläutert und konkrete Praxisbeispiele vorgestellt.

      • Bedeutung von Big Data für Unternehmen und die Chancen durch Big-Data-Szenarien
      • Vorstellung ausgewählter Praxisbeispiele aus Kundenprojekten
      • Zusammenspiel von BI und Big Data sowie Best Practices beim Projektvorgehen
      • Marktstrukturierung verfügbarer Technologien

      12:00 Uhr: Mittagspause

      13:30 Uhr: Wie prüft der Data Scientist SAP Geschäftsprozesse?

      Prof. Dr. Nick Gehrke, zapliance GmbH

      Der Vortrag gibt einen Einblick darüber, wie mit Data Science Methoden Geschäftsprozesse in SAP datenzentriert analysiert und im Hinblick auf revisorische Fragestellungen ausgewertet werden können:

      • Process Mining für den Revisor
      • Indikatorenbasierte Prüfung und Rasterfahndung in Prozessdaten
      • Predictive Analytics zur Auswertung von SAP Geschäftsprozessen

      14:30 Uhr: Kaffeepause

      14:45 Uhr: Im Dunkeln ist‘s gut munkeln

      Jürgen Hirsch, Qyte GmbH

      Die Einzelbearbeitung von Belegen ist zeit- und personalintensiv. Jürgen Hirsch stellt eine alternative Methode der Belegprüfung in der „Dunkelverarbeitung“ mittels der Verfahren der KI und Neuroinformatik vor. An einem Praxisbeispiel demonstriert er das Kohonen-Recall-Verfahren und erläutert die Möglichkeiten und Vorteile.

      • x % Dunkelverarbeitung, war es das wert? Erwartungen und Wirklichkeit.
      • „Schwarz oder weiß?“, das Problem des Schwellwerts in Regelsystemen.
      • Was bedeutet eine Geschäftssimulation eines neuen Vorgangs?
      • Die Simulationsverfahren und ihre Anwendung im Datenstrom.
      • „What you see is what you haven‘t seen“ – Was ist der output?

      15:45 Uhr: Kaffeepause

      16:00 Uhr: Rechtliche Grenzen von Datenanalysen im Lichte der neuen Datenschutzgrundverordnung

      Melanie Dörholt, IBS Schreiber GmbH

      Die Durchführung von Datenanalysen in Unternehmen und Behörden unterliegen nicht nur technischen sondern auch rechtlichen Grenzen. Das Datenschutzrecht mit einem engen Zweckbindungsgrundsatz könnte die Rechtmäßigkeit von Datenanalysen in Frage stellen. Der Vortrag thematisiert die Anforderungen an rechtskonforme Datenanalysen und die Auswirkungen des neuen Datenschutzrechts der DSGVO ab 2018.

      • Rechtsgrundlagen für Datenanalysen im aktuellen Datenschutzrecht
      • Die Zweckbindung als Kernstück zulässiger Datenverwendung
        • Massendatenanalysen zur Aufdeckung von Kontrollschwächen
        • Analysen im Zusammenhang mit internen Ermittlungen
        • Auswertung von Kundendaten zur Kundenansprache
      • Das neue Recht der EU
      • Die EU-DSGVO und die Auswirkungen auf die rechtliche Zulässigkeit von Datenanalysen

      17:00 Uhr: Ende des 1. Tages

      18:30 Uhr: Hamburger Abend

       


  • Programm 2. Tag 05.05.2017
    • 08:30 Uhr: Empfang

      09:00 Uhr: Parallel-Vorträge

      1.1. – Erfahrungen und Herausforderungen mit der Anwendung von Data Science in der Internen Revision

      Mario Kündig, CSS Versicherungen AG

      Die Interne Revision der CSS Versicherung setzt in ihrer Revision vermehrt Data Mining und Big Data Technologien ein. Ziel dabei ist, Datenbestände in ihrer Gesamtheit analysieren, neues Wissen ableiten und verborgene Muster aufdecken zu können. Die Vorgehensmethodik und somit das Anforderungsprofil des Revisors verändern sich dadurch.

      • Explorative Datenanalyse mittels In-Memory-Technologien und Visualisierungssoftware
      • Einsatz von Machine Learning zur Betrugs- und Mustererkennung
      • Effizienz und Wirksamkeit von Prozessen Beurteilen mittels Process Mining
      • Analyse von Massen- und unstrukturierten Daten mit skalierbaren und verteilten Systemen

      1.2. – Praxisnahe Herangehensweise zur Auswertung des Anlagevermögens in SAP

      Achim Gründel, Veolia Umweltservice GmbH

      Zur Vorbereitung und als begleitendes Werkzeug bei Revisionsprüfungen müssen Datenanalysen nicht immer hochwissenschaftlich ausfallen. Vielfach reicht es schon aus, sich zunächst auf die Basics zu konzentrieren. Am Beispiel des Anlagevermögens soll gezeigt werden, welche Fragestellungen hierbei eine Rolle spielen, welche Daten dazu benötigt werden und wie man die unterschiedlichen Daten und Datenquellen auch ohne IDEA und ACL praxisnah auswerten kann.

      • SAP Reports zu Anlagenbestand, Zugängen und Abgängen als Basis für Fragestellungen und Auswertungen
      • Auswertung der Drucklisten mittels Monarch und Excel
      • SAP Tabellen des Anlagevermögens
      • Nutzung des SAP internen QuickViewers zwecks Erstellung eigener Reports

      10:30 Uhr: Kaffepause

      11:00 Uhr: Parallel-Vorträge

      2.1. – Data Science mit R

      Rainer Feldmann, Quantitative Analysen Krämer Feldmann GmbH

      Data Science spielt eine immer wichtigere Rolle für die Arbeit der Internen Revision (IR). In diesem Workshop demonstrieren wir viele interessante Features, die Ihnen R bietet, und die Sie vielleicht bereits als Software für statistische Analysen kennengelernt haben. In den letzten Jahren ist R um viele wichtige Funktionalitäten für Datenanalysen und Visualisierung großer Datenmengen erweitert worden.

      • Data Science in der Internen Revision
      • Grundbegriffe R
      • Arbeiten mit Daten (Aufbereiten, Transformieren, Aggregieren, vom Mittelwert zur Pivottabelle und Explorieren)

      2.2. – Heute ist morgen schon gestern – Analyse von Datumsfeldern aus dem FI-Modul eines SAP-Systems

      Dr. Andreas Kamm, Zeppelin GmbH

      Ausgehend von der Analyse des Internen Kontrollsystems durch die Interne Revision thematisiert der Vortrag die Analyse von Datumsfeldern aus dem FI-Modul eines SAP-Systems.
      Unter beispielhafter Verwendung einer Prüfungssoftware werden Möglichkeiten zur Analyse von Datumsfeldern aus der Praxis der Konzernrevision der Zeppelin GmbH dargestellt und die damit zusammenhängenden Prozesse erläutert.

      • Datenanalyse als Prüfungsmethode der Interne Revision
      • Unterschiedliche Datumsfelder, deren Bedeutung und Aussagekraft
      • Prüfung einzelner oder mehrerer Datumsfelder?
      • Analyse von Skonto & Co.: Elemente eines Cash Recovery Audits

      12:30 Uhr: Mittagspause

      13:30 Uhr: 7 Jahre Process Mining in der Praxis. Was haben wir erreicht und gelernt?

      Rudolf Kuhn, ProcessGold AG

      2010 wurde Process Mining zum allerersten mal auf einer Konferenz in Frankfurt der Revisoren-Community vorgestellt. Anfänglich skeptisch betrachtet – wie sich das für Revisoren  gehört – hat sich Process Mining als Methode der Prozessprüfung und -analyse in der internen Revision erfolgreich etabliert. Aber was haben wir in den sieben Jahren gelernt und wie gelingt ein nachhaltig erfolgreicher Einsatz?

      • Definition, Voraussetzungen und Anwendungsszenarien für Process Mining
      • Datensuche, -extraktion & -aufbereitung
      • Analysemöglichkeiten anhand konkreter Beispiele
      • Process Mining Tools, Projekte & Implementierung

      15:00 Uhr: Abschlussdiskussion

      ca. 15:30 Uhr: Verabschiedung – Konferenzende

       


  • Referenten
    • Erwin Rödler

      Erwin Rödler ist seit 2013 Geschäftsführer der Fractal Consult in Trier mit Schwerpunkt „Mathematische Analysen und Verfahren für Unternehmen“, sowie seit 2004 Prokurist der REVIDATA GmbH in Düsseldorf. Nach dem Studium der Wirtschaftsmathematik, war Herr Rödler in den Bereichen Mathematik,  Datenverarbeitung und Betriebswirtschaft an verschiedenen Bildungseinrichtungen (DAA, Euro-Schulen Organisation) und Hochschulen (Hochschule Trier, Universität Trier) als Dozent tätig. Vor seiner Tätigkeit als Prüfer und Datenanalyst war er als Produktmanager, Consultant und Systemmanger bei einem Softwarehersteller im Bereich der Finanz- und Anlagenbuchhaltung tätig. Tätigkeitsschwerpunkte als Prüfer: Datenanalysen, Prüfer im Bereich SAPTM, Durchführung von IT-Systemprüfungen und Software-Funktionsprüfungen nach IDW-PS-Standard. Neben der Prüfungstätigkeit ist er auch als Dozent zu den Themen tätig.

      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.

      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.

      Dr. Andreas Kamm

      Andreas Kamm ist seit 2009 im Bereich Internal Auditing tätig, derzeit als Leiter Konzernrevision bei der Zeppelin GmbH. Zuvor war er Senior Manager in der Konzernrevision bei der Bilfinger SE. Er verfügt über mehrjährige Führungserfahrung als kaufmännischer Leiter einer Immobiliengesellschaft im Bilfinger-Konzern. Seit 2011 ist er Lehrbeauftragter für Controlling an verschiedenen Hochschulen. Parallel zu seiner Promotion war er bei der BMW AG im Bereich Vertriebssteuerung tätig. Herr Kamm ist Autor mehrerer wissenschaftlicher Artikel aus dem Bereich Internal Auditing.

      Melanie Dörholt

      Die Rechtsanwältin und Datenschutzexpertin Melanie Dörholt ist als externe Datenschutzbeauftragte und Datenschutzconsultant in diversen Branchen, schwerpunktmäßig für Finanzdienstleister, in Deutschland und im europäischen Ausland tätig. Neben den Regeltätigkeiten als externe Datenschutzbeauftragte führt sie unter anderem Datenschutzaudits zur Unterstützung interner Datenschutzbeauftragter sowie Revisionsprüfungen zu den rechtlichen und technischen Aspekten des Datenschutzes durch. Als Dozentin hält die Mitarbeiterin der IBS Schreiber GmbH Fachvorträge und Seminare zu Themen des Datenschutzes, der Revision, sowie zu Compliance-relevantem regulatorischem Unternehmensrecht und IT-Recht.

      Mario Kündig

      Mario Kündig ist Leiter Operationelle Revision bei der CSS Versicherung. Zuvor arbeitete er als Software- und Datenbank-Ingenieur in der Telekommunikations- und Finanzbranche.

      Achim Gründel

      Nach Stationen im Finanz- und Rechnungswesen ist Achim Gründel seit 15 Jahren als Interner Revisor tätig und nimmt darüber hinaus auch Aufgaben in den Bereichen Internal Control und Risk Management wahr. Als Revisor liegt sein Schwerpunkt auf den Themenfeldern Finanzen, IT und Kundenauftragsverwaltung. Im Rahmen seiner praktischen Tätigkeit gehören Datenanalysen zum Tagesgeschäft. Hierzu hat er bereits mehrere Fachartikel veröffentlicht.

      Rainer Feldmann

      Herr Feldmann arbeitet seit über 30 Jahren als Statistiker. Seine Spezialgebiete sind Process Mining, Statistik für Innovationen, Visual Analytics und die Entwicklung statistischer Modell (speziell Simulationsmodelle).

      Jürgen Hirsch

      Jürgen Hirsch ist Geschäftsführer der Qyte GmbH, die mit der Entwicklung von Analysetechniken und deren Umsetzung befasst ist. Er arbeitet seit 15 Jahren in der Betrugsaufdeckung mittels Datenanalyse. Neben der Echtzeitanalyse von Massendaten beschäftigt er sich intensiv mit neuen und innovativen Verfahren der Massendatenanalysen. Er ist zudem Referent bei verschiedenen Seminaranbietern zum Thema Betrugsanalyse.

      Rudolf Kuhn

      Rudolf Kuhn ist seit mehr als 20 Jahren als IT- und Unternehmensberater tätig. 2010 gründete er mit der ProcessGold AG das erste Unternehmen, welches sich ausschließlich auf Process Mining spezialisiert hatte. In hunderten Projekten wurde zunächst Software anderer Anbieter genutzt, bevor ProcessGold vor einigen Monaten die eigene, leistungsfähigste und besonders auf die Anforderungen der Revision abgestellte Process Mining Software auf den Markt brachte, welche auch von einem der größten Wirtschaftsprüfungs- und Beratungsgesellschaften  weltweit zukünftig als Standard genutzt wird.


  • Partner-Hotel(s)
    • 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.



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Anmeldung

8. Fachkonferenz „Data Science“ (ehemals „Datenanalyse im Prüfungswesen“)


Hotelbuchung: Ja Nein


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Anschrift
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20359 Hamburg

+49 40 6969 85-0
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