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Vorträge des DFDDA 2013
Datenanalyse als technische und wirtschaftliche Herausforderung
Was kann ich wissen? Was muss ich wissen? Datenanalyse als technische und wirtschaftliche Herausforderung
Die Datensammelwut steigt, wir fürchten uns gerade vor Geheimdiensten. "In Daten sind Erkenntnisschätze verborgen", heißt es nun schon seit etwa 1990. Seitdem sind "Data Mining", "Business Intelligence" und neuerdings "Big Data" propagiert worden. Gibt es veritable Erfolge zu berichten? Hat man Erfolg damit an der Börse? Kennt man jetzt die Kunden oder Terroristen? Ist die Datenqualität nun so, wie man sie in Lehrbüchern empfiehlt?
Der Vortrag beleuchtet Zweifel. Börse ist ein "Spiel", da wird man nicht prognostizieren können, höchstens Algorithmenaufrüstungsspiralen in Gang halten. Den Kunden muss man verstehen WOLLEN, meist aber wird nur nach Möglichkeiten gesucht, ihm mehr zu verkaufen - das führt in die Irre. Datenanalyse müsste Chefsache sein, wie so unendlich vieles andere. Wie also entstehen denn die Datenanalysen? "Der Chef will neue Zahlen, aber anders darstellen. Was genau, wissen wir nicht."
Anders ist die Lage bei der Nutzung von Daten zur Prozessteuerung. Hier sollte das gerade entstehende Internet der Dinge eine explodierende Entwicklung hervorbringen. "Sensoren überall" und Industrie 4.0 werden unser Leben steuern helfen, aber durch die Datenflut technische Probleme aufwerfen.
Was bedeutet das für die Berufe und Professionen rund um Datenanalysen? Die Technologie verbessert sich, die Algorithmen auch, viele Geschäftsprozesse werden teilautomatisiert oder ganz - reines Abhaken und Checken wird in die IT verlagert. Das Auswerten von Daten durch Menschen bleibt wichtig und wird wohl noch wichtiger, aber es werden wirkliche Qualifikationen verlangt - der Mensch steht hier im Wettlauf mit der automatischen Analyse. "Weil jeder selbst Googeln kann" oder "weil es automatisch geht", verlieren heute fast alle Berufe (Medizin, Juristen, Lehrer, Berater) den einfachen Teil ihres Jobs - der wird nicht mehr bezahlt. Was bezahlt wird, ist das über "die Maschine hinaus", das aber verlangt immer höhere Qualifikation, vor allem eine komplexe Kenntnis des ganzen Business.
In der Regel wird bei Datenverarbeitung angenommen, dass die Daten eine (eher passive) Darstellung von Informationen ist, welche mit Programmen aktiv bearbeitet werden. Betrachtet man hingegen Systeme in der Natur, wie zum Beispiel Gehirne, Bienenschwärme, Ameisenhaufen, Immunsysteme etc…, denen wir die Fähigkeit des Lernens und zielgerichteten intelligenten Handelns zuschreiben, so findet sich ein anderer Ansatz der Informationsverarbeitung: Lernen aus Daten, Informationen, die sich selbstständig organisieren und neue übergeordnete Strukturen bilden (Emergenz). Die Datenbionik untersucht die Methoden mit dem Ziel sie in Computern nutzbar zu machen. Es zeigt sich dass diese Methoden (Lernen, Selbstorganisation und Emergenz) nützlich sind, um in größeren Datensammlungen neue, bislang nicht gekannte Strukturen entdecken zu können.
Der stetig anwachsende Grad der IT-Unterstützung operativer Geschäftsprozesse hat zur Folge, dass Informationen, die für die Rechnungslegung relevant sind, immer früher im Prozessverlauf feststehen (z. B. Kontierungsregeln in prozessgestützten Buchführungssystemen). Rechnungslegungsrelevante Teile von Vorsystemen wie Fakturierungsfunktionen in der Auftragsverwaltung oder die maschinelle Bewertung von Halbfabrikaten in der Produktionsplanung und -steuerung geraten damit immer mehr in den Fokus der Abschlussprüfung. Solche Vorsysteme produzieren zudem immer größere Datenmengen, die für Buchführung und Jahresabschluss/Lagebericht relevant sind.
Damit sind erhebliche Herausforderungen für Unternehmen und Abschlussprüfer verbunden. Unternehmen müssen sicherstellen, dass die handels- und steuerrechtlichen Anforderungen an die Buchführung, den Jahresabschluss und den Lagebericht über das gesamte Geschäftsjahr auch bei großen Datenvolumina eingehalten werden. Abschlussprüfer müssen trotz wachsenden Honorardrucks auch bei ständig anwachsendem prüfungsrelevantem Datenvolumen eine hohe Prüfungsqualität gewährleisten.
Eine nachhaltige Lösung solch komplexer Aufgabenstellungen ist nur durch eine optimale Integration von Datenanalysen in die Abschlussprüfung möglich. Die Datenanalyse ist derzeit eine Prüfungstechnik im Rahmen der analytischen Prüfungshandlungen. Planung, Durchführung und Ergebnisse der Datenanalysen wirken sich jedoch in sämtlichen Phasen der risikoorientierten Abschlussprüfung aus.
Wie für alle Prüfungshandlungen gelten aber auch für die Datenprüfung die Grundsätze der Wesentlichkeit und Wirtschaftlichkeit. Auch hier muss daher eine fundierte Prüfungsplanung erfolgen, die nicht aus dem Auge verliert, dass von der Datenprüfung für die risikoorientierte Prüfung verwertbare Ergebnisse erwartet werden. Geradezu unwirtschaftlich sind daher Datenanalysen, die mangels hinreichender Zielfokussierung eine Vielzahl unpräziser und unscharfer Ergebnisse erzeugen. Sie lösen häufig weitere Prüfungshandlungen aus, die letztlich aber keine tieferen Erkenntnisse für die Abschlussprüfung zur Folge haben. Auch die Datenanalyse muss daher risikoorientiert vorgehen. Sie sollte sich an den bedeutsamen Risiken ausrichten, wie sie im IDW-Prüfungsstandard zur Prüfung interner Kontrollsysteme (IDW PS 261) definiert sind. Auf diese Weise können Datenanalysen dazu dienen, bedeutsame Risiken so früh auszuschließen, dass in der Folge manuelle Prüfungshandlungen wie Einzelfallprüfungen entfallen können.
Durch die Kombination von Prozessprüfung mit Datenanalysen kann die Datenprüfung zudem Schwachstellen im rechnungslegungsrelevanten Kontrollsystem des geprüften Unternehmens aufdecken. Sie kann damit einen wertvollen Beitrag zur Verbesserung der Kontrollwirksamkeit im Unternehmen leisten.
Im Vortrag wird der Stand der Integration von Datenanalysen in die Abschlussprüfung dargestellt.
Jahresabschlussprüfung, interne Revision, steuerliche Betriebsprüfung
Immer mehr unternehmerische Prozesse werden mittels Internet abgewickelt. Online-Shops verdrängen zunehmend den stationären Handel. Für Unternehmer mit klassischen Geschäftsmodellen wird das Internet zum dominierenden Marketing-Kanal.
Jeder Internetbesuch hinterlässt Datenspuren. Abgesehen von datenschutzrechtlichen Problemen ergeben sich für Unternehmen große Vorteile. Jeder Klick wird aufgezeichnet und lässt sich für unzählige Analysen nutzen. Kostenlose Systeme wie Google Analytics oder auch kostenpflichtige Programme bieten einen großen Funktionsumfang. Wem dies nicht reicht, kann die Datenberge mit EXCEL oder einem spezialisierten Programm wie ACL oder IDEA weiterverarbeiten und auswerten.
Für interne und externe Unternehmens-Revisoren schafft Web Analytics neue Einsichten in den Prüfungsgegenstand. Prüfungsnachweise können schneller erlangt und bisher verborgene Erkenntnisse können zu Tages gefördert werden.
Im Vortrag wird zunächst der Begriff Web Analytics erläutert. Anhand von konkreten Praxis-Beispielen werden Einsatzmöglichkeiten in der Revision gezeigt. Dabei wird deutlich, dass Web Analytics entlang des gesamten Prüfungspfades – von der Planung bis zum Prüfungsurteil – Nutzen stiftet. Web Analytics ist sowohl für die Prüfung des IKS wie auch für aussagebezogene Prüfungshandlungen geeignet.
Der Vortrag wird durch zahlreiche Illustrationen unterstützt und mit vielen Praxisbeispielen angereichert.
10 Jahre digitale Betriebsprüfung schärfen Ansatz und Methoden
Zehn Jahre seit Einführung der digitalen Betriebsprüfung hat sich der tägliche Arbeitsablauf der Steuerprüfer wesentlich gewandelt. Über die Datenanalyse der Finanzbuchhaltung hinaus erfordern Vor- und Nebensysteme, nämlich Registrierkassen und andere digitale Erlöserfassungssysteme hin bis zu ERP-Systemen, das Augenmerk der Prüfer in risikoorientierter Betrachtung unter Compliance-Gesichtspunkten. Das Spannungsfeld aus den nicht technologisch formulierten Gesetzen und Richtlinien (aktuell Neufassung der GoBD) zur digitalen Realität stellt im Zeitalter von E-Commerce, E-Bilanz, Offshore-Leaks und Ankauf von Daten-CDs eine erhebliche Herausforderung für den Umgang damit an Prüfer, Unternehmen, Steuerberater und Systemverantwortliche und beschäftigt Gesetzgeber und Gerichte.
Die Prüfungen von Unternehmen befinden sich in einem immer stärker werdenden Spannungsfeld zwischen den Erwartungen der Stakeholder, Budgetrestriktionen, zeitlichem Anspruch und steigenden Risiken im Unternehmen und im allgemeinen Umfeld. Gleichwohl muss es das vorrangige Ziel des Prüfers sein, ein fundiertes Urteil über das Ergebnis der Jahresabschlussprüfung abzugeben. Adäquate Prüfungsmethoden können und müssen unterstützen, um den z.T. konkurrierenden Zielen bei der Prüfungsplanung und -durchführung einen Ausgleich zu verschaffen.
Herr Stegmann zeigt Möglichkeiten auf, wie bestimmte Prüfungsmethoden diesen Prozess unterstützen können und gibt Ansatzpunkte für die spätere Podiumsdiskussion.
Bei der Suche nach besonders effizienten Prüfungsmethoden und Werkzeugen ist die Lösung in der Fokussierung auf die Erkennung der wesentlichen Risiken zu sehen.
Dazu erscheint es sinnvoll, sich exakt auf diese erkannten Risiken auszurichten.
Die Prüfung von Unternehmensprozessen dient neben der Verwendung von Datenanalysemethoden und mathematisch-statistischen Modellen dazu, den Prüfungsprozess zu optimieren, um zu einem fundierten Urteil über das Ergebnis der Jahresabschlussprüfung zu kommen.