Die Umsetzung von Datenanalyse in der Internen Revision: Ein Leitfaden für nachhaltigen Erfolg

In der heutigen Ära von Big Data sehen sich viele Unternehmen der Herausforderung gegenüber, umfangreiche Datenmengen zu analysieren und zu prüfen. Die Möglichkeit, aussagekräftige und zuverlässige Prüfungsergebnisse zu erzielen, ist mittlerweile greifbar. Dennoch scheint die Implementierung von Datenanalyse in einigen Revisionsteams häufig noch im Anfangsstadium zu verharren. 
Die Einführung von Datenanalyse in der Internen Revision erfordert eine strukturierte Herangehensweise und muss als umfassendes Projekt betrachtet werden. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie auf mehreren Ebenen die Grundlagen für eine erfolgreiche Implementierung der Datenanalyse in Ihrem Unternehmen schaffen können. 

Systematische Umsetzung für mehr Erfolg 

Um die vielschichtigen Potenziale zeitgemäßer Datenanalysen für Ihre interne Revision auszuschöpfen, sollten Sie während der Rollout-Phase vier zentrale Aspekte berücksichtigen: Inhalt, Prozess, Technik und Team. 

Inhalt: Prüfungsfragen in Datenanalyse übersetzen 

Ein gründlicher Blick auf Ihr Prüfungsuniversum hilft dabei, Einsatzmöglichkeiten und zukünftige Schwerpunkte für Ihre Datenanalysen zu identifizieren. Fragen, die Sie sich stellen sollten, sind: 

• Welche Prüffelder erfordern eine Überprüfung in Ihrer Organisation? 
• Welche relevanten Daten stehen Ihnen zur Verfügung? 
• Wie können Sie Ihre Prüfungsfragen in eine digitale Prüfungsstrategie überführen? 

Viele Prozesse, wie Einkauf (P2P), Vertrieb (O2C) und Rechnungswesen (F&A), weisen bereits vordefinierte Prüfungsroutinen auf. Das Ziel hierbei ist es, konkrete Prüfungsfragen in die Datenanalyse zu integrieren. 

Prozess: Effiziente Ausrichtung der Prüfungsabläufe 

Um optimale Prüfungsergebnisse zu erzielen, sollte die Datenanalyse nahtlos in Ihre Revisionsprozesse integriert werden. Dieser Prozess erstreckt sich von der risikoorientierten Prüfungsplanung über die Durchführung bis zur Berichterstattung und dem Follow-up. Dabei gilt es, folgende Fragen zu klären: 

• Wann sollten Analysen durchgeführt werden? 
• Zu welchem Zeitpunkt müssen spezifische Daten abrufbereit sein? 
• Welche Prüfungshandlungen folgen auf die Analyse? 
• Welche Risikofelder sollen automatisiert überwacht werden? 

Jede Prüfungsphase hat unterschiedliche Anforderungen an die digitale Datenanalyse. Es ist entscheidend, dass alle technologischen Abläufe modern und zielgerichtet auf die Prüfungsziele ausgerichtet sind. 

Technik: Zuverlässige Einrichtung von Datenanalysetools 

Bei der Einführung von Datenanalysen sind verschiedene technische Herausforderungen zu bewältigen. Hierbei sollten Sie folgende Aspekte berücksichtigen: 

• Welche IT-Systeme beinhalten die relevanten Daten und welches Datenstrukturformat wird verwendet? 
• Wie können Sie unabhängige, manipulationssichere und benutzerfreundliche Schnittstellen identifizieren und standardisieren? 
• Welche Softwarelösungen sind für Ihre Revisionsaktivitäten geeignet, und welche sind eventuell überdimensioniert? 

Eine gründliche Analyse der technischen Gegebenheiten ist essentiell, um Datenanalyselösungen und Schnittstellen effizient zu implementieren. 

Team: Entwicklung technischer und inhaltlicher Kompetenzen 

Für den effektiven Einsatz digitaler Prüfungstechniken ist der Aufbau relevanter Kompetenzen innerhalb Ihres Revisionsteams unerlässlich. Überlegen Sie Folgendes: 

• Gibt es Teammitglieder mit hoher IT-Affinität? 
• Soll zwischen normalen Anwendern und Datenanalyse-Experten differenziert werden? 
• Wann ist es sinnvoll, gezielte Schulungen anzubieten? 
• Wäre eine kurz- bis mittelfristige Zusammenarbeit mit externen Partnern (Co-Sourcing) von Vorteil? 

Entwickeln Sie die technischen und inhaltlichen Kompetenzen Ihres Audit-Teams, um die Vorteile der Datenanalyse optimal zu nutzen. 

Fazit 

Die Implementierung von Datenanalyse in der Internen Revision ist ein vielschichtiges Unterfangen, das gut geplant und umgesetzt werden sollte. Indem Sie die Bereiche Inhalt, Prozess, Technik und Team systematisch angehen, legen Sie den Grundstein für eine erfolgreiche Transformation und können die Chancen, die datengetriebenes Arbeiten bietet, voll ausschöpfen.