(openPR) Traditionelle Datenanalysen zur Unterstützung bei der Aufdeckung doloser Handlungen greifen im Allgemeinen auf Verfahren digitaler Datenanalysen und/oder Häufigkeitsanalysen zurück. Beispielsweise ist die bekannte Benford-Analyse ein solches Analyseverfahren, welches bei Fraud-Datenanalysen sich nach wie vor zu recht stetiger Beliebtheit erfreut und generell zur Anwendung kommt.
Dennoch haben wir in den letzten Jahren im Rahmen unserer häufig durchgeführten Datenanalysen, insbesondere Massendatenanalyse feststellen müssen, dass diese traditionellen Verfahren auch bei Gültigkeit der zu ihrer Anwendung notwendigen Voraussetzungen zwar eine Reihe von Auffälligkeiten liefern, jedoch bei der Beurteilung des zu klärenden Sachverhaltes und daraus zu ziehenden Schlussfolgerungen Unternehmen vor enorme Anstrengungen stellten. Das Aufklären der extrahierten Auffälligkeiten verursacht zum Teil erhebliche Kosten und ist in einigen Fällen zudem sehr zeitintensiv.
Um einem solchem Dilemma entgehen zu können bietet sich die Anwendung der so genannten „unscharfen Datenanalyse“ an, die eine Datenanalyse in mehreren Stufen wachsender Komplexität definiert. Dabei erfolgt die Datenanalyse in 4 Stufen, wobei in der letzten dieser Stufen sich die Datenanalyse mit der Beurteilung und Ableitung der Schlussfolgerungen beschäftigt. In den ersten beiden Stufen erfolgt die sogenannte explorative Datenanalyse, d. h. die Daten werden ohne Zuhilfenahme eines geeigneten Annahme-Modells strukturell analysiert. In der dritten Stufe erfolgt schließlich die qualitative oder quantitative Analyse der Daten hinsichtlich eines definierten Annahmemodells bzw. bezüglich mehrerer konkurrierender Modelle im Hinblick auf den Analysegegenstand.
Die letzte Stufe der unscharfen Datenanalyse beschäftigt sich mit der Beurteilung der Daten und der daraus zu ziehenden Schlussfolgerungen im Hinblick auf den Prüfungsgegenstand. Beispielsweise ist die Vorhersage von zukünftigen Daten eine Form der Schlussfolgerung, die häufig benötigt wird, ein typischer Fall die Vorhersage von Zeitreihen.
Die REVIDATA wendet bei der Durchführung ihrer Datenanalysen die Methode der „unscharfen Datenanalyse“ an, um somit den Kunden ziel- und ergebnisorientiert Auffälligkeiten zu liefern, die eine wirtschaftliche und zweckmäßige Nachbearbeitung und Rückverfolgung seitens der Unternehmen ermöglichen.
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