Die Vorteile von Datenanalysen, beispielsweise mit Hilfe von ACL oder IDEA, werden erst dann ersichtlich, wenn die ersten Ergebnisse der Datenanalysen vorliegen. Oft zeigt sich, dass der analysierte Datenbestand gar nicht so integer ist, wie ursprünglich angenommen.
Beispiele für umfangreiche Datenanalysen
Beispielsweise können mit Hilfe von Datenanalysen sehr schnell Abweichungen von bestimmten Schlüsselfeldern, wie z.B. Steuersätzen, Zinssätzen, etc. festgestellt werden. Ferner können Lücken oder Dubletten auch in sehr großen Datenbeständen, die eigentlich über eine lückenlose und durchgehende Nummerierung verfügen sollten, wie z.B. Buchungsnummern, Referenznummern, etc., sehr schnell erkannt werden. Zusätzlich helfen Datenanalysen dabei, die Berechnung von Fakturierungen, Zinsen, etc. nachzuvollziehen.
Ein weiterer Aspekt besteht darin, dass ACL oder IDEA im Rahmen der Qualitätssicherung von Softwaresystemen eingesetzt werden können. Dies kann durch die Plausibilisierung der mit Hilfe der Software verarbeiteten Testdaten vor der Abnahme in den Produktionsbetrieb erfolgen.
Aufgrund der sehr schnellen Verarbeitungsgeschwindigkeit dieser Data Mining Tools können auch sehr große Datenbestände verarbeitet werden, so dass stets 100 Prozent der Daten bei der Datenanalyse berücksichtigt werden können.
In den nachfolgenden exemplarischen Projekten wurde ACL erfolgreich für die Nachvollziehbarkeit der programmierten Verfahren eingesetzt:
- Prüfung der Zuteilung von Bausparverträgen bei einer Bausparkasse
- Prüfung der Jahresverbrauchsabrechnung bei einem Energieversorger
- Prüfung der Abgrenzung im Rahmen des Jahresabschlusses
- Analyse von großen Logfiles zwecks Erkennung von IT-Sicherheitslücken, wie z.B. unverschlüsselter Datenübertragungen
- Prüfung der Bestellung und Abstimmung des Zahlungseingangs bei einem großen Webshop
Bei den genannten Projekten mussten bis zu 50 Mio. Datensätze bei den Auswertungen berücksichtigt werden. Mit Hilfe von Standardsoftware, wie z.B. Microsoft Excel oder Access, wäre dies nicht oder nur sehr schwierig und vor allen Dingen sehr zeitaufwendig möglich gewesen.
Vorteile von Datenanalysen
- Grundsätzlich können 100 Prozent der vorhandenen Daten bei den Analysen berücksichtigt werden
- Nachvollziehbare und revisionssichere Dokumentation sämtlicher Prüfungsschritte und daraus resultierender Auswertungsergebnisse
- Flexibles Reporting von den relevanten Zahlen bis zu graphischen Darstellungen
- Wesentliche Steigerung der Effizienz gegenüber Prüfungen ohne vergleichbare Hilfsmittel
- Konzentration auf die wesentlichen Sachverhalte aufgrund von vorausgegangener Datenanalysen
- Wiederverwendbarkeit der Methoden der Datenanalysen mit Hilfe von Skripten, so dass die Auswertungen regelmäßig wiederholt und beispielsweise in ein permanentes Auditing eingebaut werden können. Dadurch wird die Qualität der Daten gesteigert und Schwachstellen in den internen Prozessen und IT-Systemen behoben.
Wir unterstützen Unternehmen und Behörden bei der Analyse von großen Datenbeständen. Hierzu führen wir zunächst eine Bestandsaufnahme durch, identifizieren mögliche Risiken und stellen anschließend die wesentlichen Informationen für die Datenanalysen zusammen.