Eröffnungsdialog: „Big Data: Schlagwort oder neues Paradigma – überrollt die Datenflut den Prüfer?“

Dipl.-Math. Ernst-Rudolf Töller und Prof. Dr. Georg Herde, Vorstand des DfDDA e.V.

Die beiden Vorstandsmitglieder haben in einer Tour de Force die zentralen Problembereiche aufgerissen, um die es während des Forums ging. 

Auf die Frage Prof. Herdes nach dem Begriff Big Data beschrieb Töller drei Punkte, die „eine gewisse Wende in der IT markieren“: „Der Unterschied zu früher ist die Geschwindigkeit, mit der die Daten bearbeitet werden und entstehen. 90 Prozent aller Daten, die heute verfügbar sind, sind jünger als zwei Jahre, und immer mehr Daten entstehen und sollen in immer kürzerer Zeit ausgewertet und verarbeitet werden.“

Klassische Methoden der Analyse wie Stichprobe und Filter könnten unter diesen Bedingungen nicht mehr in jedem Fall sinnvoll angewendet werden. Wichtig war den beiden Referenten auch, dass nicht selbstverständlich vorausgesetzt werden kann, dass die Daten valide oder auch nur uneingeschränkt lesbar sind. „Ich denke, dass das Phänomen Massendaten immer größere Bedeutung bekommen wird, dass die Qualität der Daten immer noch ein Problem ist, und dass vor allem immer höhere Erwartungen an mögliche Schlussfolgerungen aus der Analyse der Daten bestehen“, fasste Herde zusammen. Der Prüfer könne sich deshalb nicht auf eine abstrakte Prozessprüfung beschränken. Herde zitierte Christian Witte, Vorstand von WP.net: „Nicht Dokumentationspflichten anhand von endlos langen Checklisten, sondern die materiellen Prüfungshandlungen müssen wieder im Vordergrund stehen. Nur diese führen zu belastbaren Prüfungsurteilen.“

Die Prüfer müssten sich im Einsatz analytischer Methoden aus- und weiterbilden, forderte Herde. Töller erinnerte daran, dass selbst Stichproben und gefilterte Daten noch Millionen von Datensätze umfassen können. Solche Datenmengen könne niemand mehr unter wirtschaftlichen Gesichtspunkten in Augenschein nehmen. Und viele Softwarepakete, mit denen Prüfer arbeiten müssten, lieferten bei heute üblichen Datenmengen unzuverlässige Ergebnisse allein schon deswegen, weil die übliche Gleitkommaarithmetik der Computer schon beim Addieren vieler tausend Datensätze Differenzen produzieren könne. Einen möglichen Ausweg aus der Massendatenfalle sieht Töller in einem automatischen Ranking von betriebswirtschaftlichen Objekten. „Dann können Sie immer die zehn, zwanzig oder hundert besten oder schlechtesten Objekte betrachten“, sagte er, und Herde zog das Fazit: „Was wir brauchen, ist ein Bewusstsein für die Problematik."