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Vollumfängliche Prüfung & begleitende Beratung
Data Science im Prüfumfeld

Data Science

Marcus Herold

Marcus Herold
Data Scientist & Auditor

»Die Analyse und Interpretation von Massendaten und die umfassende Nutzung der Ergebnisse z. B. für Steuerungen („Industrie 4.0“) oder als Grundlage nicht nur strategischer Entscheidungen, führt zu „smart data“*. Parallel zu den Nutzungsmöglichkeiten steigen naturgemäß die damit einhergehenden Risiken hinsichtlich Manipulation, Datenschutzverstößen, Missbrauch, Weitergabe von Wissen und die daraus resultierenden Schäden. Damit ist auch die Notwendigkeit des Einsatzes von computergestützten Methoden und Werkzeugen für den Prüfer evident.

Neben der richtigen Anwendung datenanalytischer Methoden wie „unscharfe Suche von Dubletten“, Data Mining Algorithmen und prädiktive Analysen ist der professionelle Umgang mit den gängigen Softwaretools ebenso wichtig. Wir freuen uns, Sie auf dem Weg zum professionellen Auditor im Sinne eines „Data Scientist“ unterstützend zu begleiten.«

*Smart Data = Big Data + Nutzen + Semantik + Datenqualität + Sicherheit + Datenschutz = nutzbringende, hochwertige und abgesicherte Daten (Quelle: Wikipedia).

Aus Massendaten unternehmens- und prüfungsrelevante Informationen ableiten

Die Digitalisierung von Unternehmen und Behörden schreitet mit exponentiell steigender Geschwindigkeit voran: Wurden bisher vorwiegend manuell erfasste Daten mit Tabellenkalkulationsprogrammen einer Datenanalyse unterzogen, um z. B. Doppelzahlungen, Fehlbuchungen oder dolose Handlungen aufzudecken, so werden heute Daten neben der manuellen Erfassung auch automatisch erzeugt, verarbeitet, kommuniziert und genutzt.

Die „big data“-Welt ist entstanden, gekennzeichnet durch „Volume“ (riesige Datenmengen im TeraByte- und PetaByte-Bereich), „Variety“ (diverse Datenformate und Dimensionen) und „Velocity“ (hohes Tempo hinsichtlich Erzeugung und Verarbeitung).

 

Eine Datenanalyse kann ad hoc oder kontinuierlich im Rahmen des internen Kontrollsystems (IKS) eingesetzt werden um

• Informationen über den inneren Zustand eines Unternehmens zu gewinnen,
• mögliche Schwachstellen und Stärken zu erkennen und daraus Maßnahmen zur Steigerung von Effektivität und Effizienz der Geschäftsprozesse sowie zur Minimierung von Risiken abzuleiten.

Nach IIA Standard 1220.A2 hat der Interne Revisor im Rahmen seiner beruflichen Sorgfaltspflicht den Einsatz computergestützter Methoden und weiterer Datenanalysetechniken zu berücksichtigen.

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Um möglichst viele Informationen aus den Unternehmensdaten zu extrahieren, ist neben den bekannten Standardverfahren der Einsatz modernster Analyseund grafischer Darstellungsmethoden erforderlich wie z. B. unscharfe Suche von Dubletten, Anwendung von Data-Mining-Algorithmen, prädiktive Analysen, Boxplots und Kerndichteschätzer.

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