Standardisierte Datenanalyse

Für die Anwendung von Datenanalyse gibt es verschiedene Methoden. Das Institute of Internal Auditors (IIA) unterscheidet 3 Automationsgrade in der Datenanalyse: Ad hoc, Repetitive und Continuous. Standardisierte Datenanalysen sind dem mittleren Typus „Repetitive“, also den wiederholt eingesetzten Datenanalysen, zuzuordnen.


Automation in der Datenanalyse

Die Automationsgrade von Datenanalysen unterscheiden sich wie folgt:

  • Ziel von Ad-hoc-Analysen ist die flexible Prüfung einzelner Sachverhalte. Durch ein explorativ-investigatives Prüfungsvorgehen (explorative Datenanalyse) können hochgradig individuelle Sachverhalte untersucht werden.
  • Standardisierte Analysen dienen der wiederkehrenden Durchführung erfolgreicher Analysen. Ihr Einsatz steigert die Effizienz, Konsistenz und Qualität der Revisionsprüfung.
  • Kontinuierliche Datenanalysen werden als Kontrollen in die internen Prozesse und Abläufe eines Unternehmens integriert und stärken dadurch das interne Kontrollsystem.

 

Automation in der Datenanalyse

The ability to automate repetitive tests by using analytic scripts increases overall departmental efficiency and allows for greater insights into high risk areas. Results and scripts should be stored in a centralized repository allowing audit team members to review findings and access an re-use analytic procedures.
IIA Global Technology Audit Guide – Data Analysis Technologies

Vorteile der standardisierten und kontinuierlichen Datenanalyse

Standardisierte und kontinuierliche Datenanalyse

  • Verschaffen Zeit für die Bewertung und Bearbeitung der Ergebnisse (Auffälligkeiten, Schwachstellen, Fehler und Inkonsistenzen)
  • Halten das Prüfungs- und Kontroll-Know-how im Unternehmen und binden es nicht an einzelne Mitarbeiter
  • Erhöhen die Prüfungssicherheit (Assurance) und die Qualität des Internen Kontrollsystems (IKS)
Vorteile der standardisierten und kontinuierlichen Datenanalyse

Webinare & Co. zum Thema Standardisierte Datenanalyse

Möchten Sie mehr zu Standardisierte Datenanalyse erfahren? Dann nutzen Sie die Gelegenheit und melden sich zu einer unserer Onlineveranstaltungen an.