Das Geheimnis der Datenanalyse und Audit-Qualität

Die Datenanalyse hat bereits bedeutende Fortschritte in verschiedenen Aspekten der Finanz- und Rechnungslegung erzielt. Business Intelligence-Plattformen nutzen Datenanalysetools für Planungs-, Budgetierungs-, Reporting- und Auditfunktionen, und Audit-Funktionen liegen nicht weit zurück. Eine Umfrage der ICAEW unter 150 leitenden Prüfern ergab, dass rund 70 der Ansicht sind, dass Datenanalysen die Auditqualität verbessern können. Dies ist zusätzlich zu anderen Vorteilen wie zusätzliche Erkenntnisse, Kosteneinsparung, Betrugserkennung, etc. Wie genau aber verbessert Datenanalyse die Auditqualität?

Explorative Datenanalysen werden eingesetzt, um interessante Muster in vorhandenen Daten zu finden. Dies ist nützlich, da es einige obskure Beziehung zwischen Variablen offenbaren kann, die mit bloßem Auge nicht leicht sichtbar sind.

Bestätigende Datenanalysen werden bereitgestellt, um nach bestimmten vordefinierten Mustern zu suchen und eine Hypothese zu bestätigen. Dies könnte in Situationen nützlich sein, in denen das Durchkämmen von Datenmithilfe mit herkömmlichen Technologien unerschwinglich zeitaufwändig wäre. Anstatt sich also auf Problemumgehungen wie Datenstichproben zu verlassen, können bestätigende Datenanalysen ein umfassenderes und entscheidenderes Ergebnis liefern – und somit das potenzielle Risiko verringern.

Ein weiterer wichtiger Vorteil der Datenanalyse ist die deutlich verbesserte Fähigkeit, Betrug und andere betriebliche Verstöße zu erkennen. Unternehmen und sogar Regulierungsbehörden verwenden solche Techniken bereits, um nach verdächtigen Mustern in Hochrisikoaktivitäten zu suchen.

Damit es funktioniert

Trotz der Vorteile, die die Datenanalyse eindeutig bietet, gibt es einige Herausforderungen, die ihre Nützlichkeit im allgemeinen Sinne einschränken.

Die offensichtlichste Herausforderung sind die Kosten für die Bereitstellung eines solchen Systems. Obwohl die Kosten mit der Zeit und der breiteren Annahme sinken. Softwareanbieter entwickeln jetzt Tools und stellen sie Firmenkunden zu erschwinglicheren Preisen zur Verfügung. Dies bringt uns zu der zweiten und langfristigeren Herausforderung – dem Mangel an qualifizierten Arbeitskräften mit den entsprechenden Fähigkeiten, um solche Systeme zu betreiben. Selbst große, professionelle Wirtschaftsprüfungsgesellschaften haben mit Einem Fachkräftemangel in diesem Bereich zu kämpfen, da sie fachübergreifendes Fachwissen auf hohem Niveau erfordern.

Weitere Herausforderungen bestehen nach wie vor in der Datenintegrität und beim Zugriff. Die Ergebnisse der Datenanalyse hängen von der Qualität der Daten ab, die in erster Linie eingespeist werden. Tech-Unternehmen, die sich stark auf Datenanalysen verlassen, haben ihre gesamten Systeme rund um die Sammlung aussagekräftiger Daten entwickelt, während es für die meisten anderen Unternehmen in der Regel ein Flickenteppich unterschiedlicher Legacy-Systeme ist. Dies bedeutet, dass die Datenqualität stark variieren kann, was wiederum die Auditqualität beeinträchtigen kann.

Schlussfolgerung

Die Vorteile von Datenanalysen in Compliance, Risikomanagement und Audit liegen auf der Hand. Es erhöht die Auditqualität und bietet in den meisten Fällen eine zusätzliche Einsicht, die sich als von unschätzbarem Wert erweisen kann. Der Mangel an qualifizierten Arbeitskräften bleibt jedoch eine zentrale Herausforderung Dies erfordert erhebliche Investitionen des Unternehmens in die Entwicklung technischer Fähigkeiten sowie analytische Denkweisen seitens der Praktiker.

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26-03-2018

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