Data Analytics in der Internen Revision

 

Zunahme an Datenmengen

Daten spielen eine immer wichtigere Rolle in unserem Alltag und Berufsleben. Individuen, Unternehmen und Organisationen generieren und sammeln stetig riesige Datenmengen. Mit der fortschreitenden Digitalisierung und der rasanten Expansion des Internets der Dinge wächst die Datenvermehrung exponentiell¹. Ein Artikel von Forbes aus dem Jahr 2018 zeigte, dass 90% der weltweiten Daten in den vorangegangenen zwei Jahren generiert wurden. Im Jahr 2018 verbrauchten Rechenzentren 2% des weltweiten Stroms. Prognosen zufolge könnten sie bis 2030 für 8% des globalen Stromverbrauchs verantwortlich sein werden.²

Innerhalb der Internen Revision gewinnen die Nutzung und Verarbeitung von Daten zunehmend an Bedeutung. Die Anpassung der internen Revisionsabteilungen an die neuen Möglichkeiten der Datenanalyse ist entscheidend.
 

Datennutzung

Ein Artikel von Forbes aus dem Jahr 2022 beschreibt die Ära der Daten-Demokratisierung, was bedeutet, dass Daten für Organisationen jeder Grösse zunehmend zugänglich werden. Dies impliziert, dass Datenanalysen nicht mehr nur als sekundäre oder optionale Aktivitäten, sondern als treibende Kraft für Unternehmen angesehen werden. Dennoch sind sich Experten weltweit einig, dass das volle Potenzial von einem Grossteil der gesammelten Daten ungenutzt bleibt.³ Im Jahr 2021 schätzte Ryan Wilkinson von TWDI, eine Organisation, die Bildung und Forschung datenbezogener Themen anbietet, dass 80% der von den Unternehmen generierten Daten ungenutzt blieben.⁴
 

Verwendung von Datenanalyse in der Internen Revision

«Die Interne Revision ist eine unabhängige, objektive Gewährleistungs- und Beratungstätigkeit, die darauf abzielt, den Wert und die Effektivität der Geschäftstätigkeit einer Organisation zu steigern. Sie unterstützt eine Organisation dabei, ihre Ziele zu erreichen, indem sie einen systematischen und disziplinierten Ansatz zur Bewertung und Verbesserung der Effektivität von Risikomanagement, Kontrollen und Governance-Prozessen anwendet.» (Definition IIA) Angesichts des rapide wachsenden Datenvolumens und der Tatsache, dass ein Grossteil des Potenzials ungenutzt bleibt, müssen interne Revisionsabteilungen von Unternehmen jeglicher Grösse ihre Vorgehensweise überdenken. Wird das von ihnen produzierte Datenmaterial optimal genutzt? Der «Global Technology Audit Guide 16, Data Analysis Technologies», herausgegeben vom Institute of Internal Auditors (IIA), betont den zunehmenden Druck auf Revisionsabteilungen, höhere Sicherheit und mehr Transparenz zu bieten.⁵

Wolters Kluwer, ein weltweit tätiger Anbieter von Fachinformationen, Softwarelösungen und Dienstleistungen, erkennt erhebliche Vorteile bei der Verwendung von Datenanalyse in der Internen Revision. Laut Wolters Kluwer können Risikolücken durch die Analyse eines vollständigen Datensatzes identifiziert werden, anstatt sich auf Stichprobenprüfungen zu verlassen, was zu einer höheren Konfidenz und Genauigkeit führt. Dadurch sind Ergebnisse nicht mehr auf einige wenige ausgewählte Fälle beschränkt. Die Datenanalyse beseitigt die Notwendigkeit von Stichprobenprüfungen, einer weniger aussagekräftigen Praxis in der heutigen digitalisierten und datenreichen Umgebung. Die Anwendung von Datenanalyse ermöglicht die Untersuchung grosser Datensätze, um Unregelmässigkeiten und Anomalien aufzudecken und letztendlich die Genauigkeit der Prüfungsergebnisse zu verbessern.⁶

Darüber hinaus steigert Datenanalyse die Effizienz erheblich, indem Zeit gespart wird. Grosse Datensätze mit zahlreichen Einträgen können überprüft und Hunderte von integrierten Tests sofort ausgeführt werden. Individuell entwickelte Tests können innerhalb von Sekunden auf denselben Datensatz, jedoch auf unterschiedliche Zeiträume, angewendet werden. Viele manuelle und repetitive Aufgaben und Prozesse können durch Datenanalysetechniken automatisiert werden, sodass sich interne Revisionsabteilungen auf komplexere Aufgaben konzentrieren und mehr Prüfungen durchführen können. Zudem kann dem anhaltenden Fachkräftemangel ein Stück weit entgegengewirkt werden. Das Potenzial von Datenanalysen in der Internen Revision ist klar, aber die eigentliche Herausforderung besteht in der praktischen Anwendung dieser Techniken und Tools, um die zuvor diskutierten Vorteile zu realisieren.
 

Einführung von Datenanalyse in der Internen Revision

Im Dezember 2021 veröffentlichte das Institute of Internal Auditors (IIA) einen Leitfaden mit dem Titel «Four Steps to Commencing the Data Analytics Journey in Internal Audit». Als ersten Schritt empfiehlt das IIA Data Governance, da die Verfügbarkeit von Daten essenziell ist. IIA anerkennt, dass Data Governance ein komplexes Thema ist. Unter anderem umfasst es Datenrichtlinien, Klassifikationen und Master-Datenmanagementsysteme. Obwohl Data Governance einschüchternd wirken mag, ermutigt das IIA, klein anzufangen und sich schrittweise zu verbessern. Das IIA betont, dass Perfektion nicht der Ausgangspunkt ist und dass Data Governance eine fortlaufende Anstrengung bedeutet.

Der zweite Schritt, betitelt mit «If You Want It, You Can Find It», befasst sich mit Herausforderungen von internen Revisionsabteilungen in der Beschaffung von notwendigen Daten. Dieser Aspekt ist eng mit dem ersten Kapitel von Data Governance verknüpft. Es betont die Wichtigkeit der Zusammenarbeit zwischen der Internen Revision und anderen Abteilungen, um zuverlässige Datenquellen zu gewährleisten. Darüber hinaus behandelt das Kapitel die Möglichkeit, dass interne Revisionsabteilungen ihre eigenen Daten zur Analyse erstellen können, beispielsweise durch den Einsatz von Fragebögen.⁵

Als dritter Schritt wird von der IIA die Notwendigkeit von Datenkompetenz (engl. data literacy) innerhalb der internen Revisionsabteilung hervorgehoben. Eine grosse Herausforderung ist gemäss Harvard Business Review die Fähigkeit, Daten zu analysieren, zu interpretieren und zu hinterfragen. Dieses Kapitel erforscht Methoden, um die notwendigen Datenanalysefähigkeiten zu entwickeln, entweder durch das Einstellen von neuen oder die Schulung bestehender Mitarbeitenden. Das IIA empfiehlt, aus den Erfahrungen anderer zu lernen und externen Input sowie Ratschläge einzuholen.⁷

Der vierte Schritt ist die Sicherung der Unterstützung des Top-Managements, was für eine erfolgreiche Implementierung der Datenanalyse unerlässlich ist. Dies beinhaltet direkte Investitionen in Tools und Training der Mitarbeitenden, wodurch die interne Revisionsabteilung in die Lage versetzt wird, sich auf die Reise der Datenanalyse zu begeben. Daher ist es entscheidend, starke Argumente bereitzuhalten, um die enormen Vorteile der Datenanalyse in der Internen Revision aufzeigen zu können.⁵
 

Fazit

Trotz der grossen Herausforderungen, mit denen Organisationen und interne Revisionsabteilungen konfrontiert werden, stellt das Versäumnis, Daten zu verwalten und zu nutzen, nicht nur eine verpasste Chance dar, sondern birgt auch erhebliche Betriebsrisiken. Die Verwaltung und Nutzung der zunehmenden Datenmenge ist entscheidend für den Erfolg von Organisationen und deren interne Revisionsabteilungen.