10 Jahre erfolgreiche Datenanalyse in der Revision der BSH Motivation, Erfolgsfaktoren, Lernkurve 22. Juni 2016 Anke Giegandt, BSH Stefan Wenig, dab:gmbh B S H H A U S G E R Ä T E G R U P P E
Disclaimer / Copyright Information Die vorliegende Präsentation wurde in Kooperation zwischen der BSH Hausgeräte Gruppe und der dab: Daten Analysen & Beratung GmbH erstellt Verwendete Fotos und Illustrationen dab u.a.: Little question, I have an idea, Get connected, Person work on notebook, Important part, Rocket man, Businessman says, The builder holds a hammer, Business concept, Business time, @AKS, Fotolia; South and North pole and all things related @ niyazz, Fotolia; Fix und fertig @ grafikplusfoto, Fotolia; Square Peg in the Round Hole @ James Steidl, Fotolia; maze 3d illustration @ koya979, Fotolia. B S H H A U S G E R Ä T E G R U P P E 10 Jahre erfolgreiche Datenanalyse bei der BSH I CAU-A2 I 22. Juni 2016 I Slide: 2
Agenda Motivation und Ziele Lernkurve und Erfolgsfaktoren Fazit und Ausblick B S H H A U S G E R Ä T E G R U P P E 10 Jahre erfolgreiche Datenanalyse bei der BSH I CAU-A2 I 22. Juni 2016 I Slide: 3
BSH auf einen Blick Gegründet 1967 als Gemeinschaftsunternehmen der Siemens AG und der Robert Bosch GmbH Seit Januar 2015 gehört die BSH vollständig zur Bosch Gruppe Marktführer in Europa, weltweit die Nummer 2 Umsatz: 12,6 Mrd. Euro (2015) Produktportfolio: umfasst alle modernen Hausgeräte Mitarbeiter weltweit: 56 500 Auszeichnung als Top Arbeitgeber in zahlreichen Ländern F&E Quote global: 4% Mehr als 3 500 F&E-Fachleute im internationalen Produktions- und Entwicklungsverbund Kundendienst: Mehr als 8 000 Spezialisten in rund 50 Ländern Robert Bosch GmbH 100% BSH Hausgeräte GmbH 1967 gegründet B S H H A U S G E R Ä T E G R U P P E 10 Jahre erfolgreiche Datenanalyse bei der BSH I CAU-A2 I 22. Juni 2016 I Slide: 4
BSH weltweit Fabriken: Kochen Kühlen/Gefrieren Spülen Waschen/Trocknen Consumer Products Motoren, Pumpen Konzernzentrale Tochtergesellschaften/Standorte Irvine LaFollette Santiago de Chile Toronto New Bern Lima Casablanca Tel Aviv Johannesburg Almaty Chuzhou Wuxi Nanjing Dubai Hongkong Taipeh Mumbai Chennai Bangkok Kuala Lumpur Singapur Jakarta Melbourne Auckland Stand: März 2016 B S H H A U S G E R Ä T E G R U P P E 10 Jahre erfolgreiche Datenanalyse bei der BSH I CAU-A2 I 22. Juni 2016 I Slide: 5
dab: Daten- Analysen & Beratung GmbH auf einen Blick Schwerpunkte: Spezialisten für Datenextraktion, Datenanalyse und Audit Management Datenextraktionssoftware für SAP Daten Standardisierte Analysen für ERP-Systeme, z.b. SAP Software, Prüfungsunterstützung, Beratung & Training Historie: Gegründet 2004 Grundlagenarbeit bei der Standardisierung von Datenanalysen Publikationen in ZIR, ISACA Journal sowie eine Buchveröffentlichung Digitale SAP Massendatenanalyse Risiken erkennen, Prozesse optimieren (ISBN 978-3503116522) B S H H A U S G E R Ä T E G R U P P E 10 Jahre erfolgreiche Datenanalyse bei der BSH I CAU-A2 I 22. Juni 2016 I Slide: 6
Traditionelle Revison Heutzutage sind Revisoren mit einer großen Anzahl von Transaktionen pro Jahr konfrontiert. Ohne Datenanalyse werden ggf. Schlüsse über eine Grundgesamtheit basierend auf relativ kleinen Stichprobenumfängen gezogen. Man kämpft sich durch Stapel von Papier Es ist manuell nicht mehr möglich, alle Daten oder auch nur eine große Stichprobe zu prüfen. Durch das Prüfen von zu kleinen Stichproben kann die Gültigkeit der Aussage über die Grundgesamtheit verfälscht sein. Suche nach der Nadel im Heuhaufen B S H H A U S G E R Ä T E G R U P P E 10 Jahre erfolgreiche Datenanalyse bei der BSH I CAU-A2 I 22. Juni 2016 I Slide: 7
Warum Datenanalyse in der Internen Revision? Attribut-Standard 1220 Berufliche Sorgfaltspflicht: Interne Revisoren müssen jenes Maß an Sorgfalt und Sachkunde anwenden, das üblicherweise von einem sorgfältigen und sachkundigen Internen Revisor erwartet werden kann. Berufliche Sorgfaltspflicht ist nicht gleichbedeutend mit Unfehlbarkeit. 1220.A2 - Im Rahmen ihrer beruflichen Sorgfaltspflicht müssen Interne Revisoren den Einsatz technologiegestützter und anderer Datenanalysemethoden berücksichtigen. B S H H A U S G E R Ä T E G R U P P E 10 Jahre erfolgreiche Datenanalyse bei der BSH I CAU-A2 I 22. Juni 2016 I Slide: 8
Warum Datenanalyse in der Internen Revision? Einfach weil Datenanalyse hilft, Ressourcen vor dem Beginn der vor-ort- Phase anhand der potentiellen Findings zu planen. Revisionsteams hilft, effizienter zu arbeiten und mehr mit den existierenden Ressourcen zu schaffen. die Produktivität der Revision verbessert. die Zeit für die Analyse von Transaktionsdaten reduziert. ermöglicht, wiederkehrende Fragestellungen zu automatisieren, und so die Qualität und die Konsistenz der Revisionsarbeit erhöht. den Revisoren die Möglichkeit bietet, die Zeit vor Ort effektiver zu nutzen. eine 100% ige Prüfung aller Transaktionen des Betrachtungszeitraumes ermöglicht. B S H H A U S G E R Ä T E G R U P P E 10 Jahre erfolgreiche Datenanalyse bei der BSH I CAU-A2 I 22. Juni 2016 I Slide: 9
Der ursprüngliche Plan Wir kaufen ein Datenanalyse- Werkzeug. Das wird bei allen Revisoren am Rechner installiert. Die Revisoren erhalten eine Schulung. Jeder Revisor nutzt für sein jeweiliges Revisionsthema die Datenanalyse, sofern Daten verfügbar sind. B S H H A U S G E R Ä T E G R U P P E 10 Jahre erfolgreiche Datenanalyse bei der BSH I CAU-A2 I 22. Juni 2016 I Slide: 10
hat leider nicht so richtig funktioniert Nicht jeder Revisor hat die Datenanalyse-Software genutzt. Es wurde oft als zusätzliche Belastung gesehen, also Datenanalyse on top. Die Ergebnisse waren nicht immer einfach zu interpretieren. Die Software wurde zur Schrankware. B S H H A U S G E R Ä T E G R U P P E 10 Jahre erfolgreiche Datenanalyse bei der BSH I CAU-A2 I 22. Juni 2016 I Slide: 11
Wie alles begann bei der BSH Mit ersten Datenanalyse-Ansätzen wurde bei der BSH Hausgeräte GmbH im Jahre 1997 begonnen. Performanteres Excel Manuelle Analysen Man konnte ganze Monatsscheiben analysieren! Daten wurden von den zu prüfenden Bereichen angefordert Nutzung sehr abhängig vom Revisor, irgendwann sind die Aktivitäten dann eingeschlafen Wiederaufnahme der Datenanalyse-Aktivitäten 2007 Erfahrungsaustausch mit anderen Unternehmen (ACL User Group) Artikel der dab:gmbh in der ZIR: STAAN Projekt bei Bayer AG (Standard Audit Analysis) Bereitstellung von Ressourcen schwierig (Headcount und Budget) B S H H A U S G E R Ä T E G R U P P E 10 Jahre erfolgreiche Datenanalyse bei der BSH I CAU-A2 I 22. Juni 2016 I Slide: 12
Wie alles begann bei der BSH: Zusammenarbeit mit der dab:gmbh (2007) STAAN Projekt bei Bayer AG (Standard Audit Analysis) 4 Veröffentlichungen in Zeitschrift Interne Revision 2005-2007 (Datenextraktion + Standardisierung von Analysen) Kontakt über Revision der Siemens AG plus Interesse an den Artikeln durch die damalige Revisionsleiterin B S H H A U S G E R Ä T E G R U P P E 10 Jahre erfolgreiche Datenanalyse bei der BSH I CAU-A2 I 22. Juni 2016 I Slide: 13
Wie alles begann bei der BSH: Zusammenarbeit mit der dab:gmbh (2007) Ziel der Zusammenarbeit zwischen dab und der BSH Hausgeräte GmbH war ein Wiederbeleben der Datenanalyseaktivitäten. Erreicht werden sollte dies durch Etablierung eines standardisierten Datenzugriffs auf SAP Daten Einsatz standardisierter Prüfroutinen für bestimmte Fragestellungen mittels ACL Training B S H H A U S G E R Ä T E G R U P P E 10 Jahre erfolgreiche Datenanalyse bei der BSH I CAU-A2 I 22. Juni 2016 I Slide: 14
Agenda Motivation und Ziele Lernkurve und Erfolgsfaktoren Fazit und Ausblick B S H H A U S G E R Ä T E G R U P P E 10 Jahre erfolgreiche Datenanalyse bei der BSH I CAU-A2 I 22. Juni 2016 I Slide: 15
Ursachenforschung - warum funktionierte der erste Ansatz nicht? Datenmodelle kompliziert zu verstehen Relativ große Datenmengen Verschiedene Quellsysteme für die Daten Anforderungen an die Analysen immer komplexer B S H H A U S G E R Ä T E G R U P P E 10 Jahre erfolgreiche Datenanalyse bei der BSH I CAU-A2 I 22. Juni 2016 I Slide: 16
Ursachenforschung - warum funktionierte der erste Ansatz nicht? IT-Affinität unterschiedlich stark ausgeprägt Datenanalyse ist nur eine Prüfungshandlung unter vielen Unterschiedliche Vorkenntnisse der Revisoren Große zeitliche Abstände zwischen Datenanalyse- Anwendungen B S H H A U S G E R Ä T E G R U P P E 10 Jahre erfolgreiche Datenanalyse bei der BSH I CAU-A2 I 22. Juni 2016 I Slide: 17
Reaktion auf diese Herausforderung: Externe Unterstützung durch die dab:gmbh mit Software, Services und Know-How Einkauf von vier Standard-Scripten (Kreditorenbuchhaltung), die bei jeder Revision des Rechnungswesens für Datenanalysen genutzt wurden Zusätzlich ad hoc Analysen durch dab:gmbh vor Ort in Vorbereitung der Revisionen Wenn sich diese Analysen als sinnvoll herausgestellt haben, Erstellung BSH-spezifischer Scripte basierend auf den manuellen ad hoc Analysen BSH-interne Datenanalyse-Experten als Service für die Revisoren Vor der Revision werden die jeweiligen Anforderungen an die Datenanalyse festgelegt Datenanalyse-Experten führen die Analysen durch Kurz vor der vor-ort-phase werden die Ergebnisse der Datenanalyse an die Revisoren übergeben B S H H A U S G E R Ä T E G R U P P E 10 Jahre erfolgreiche Datenanalyse bei der BSH I CAU-A2 I 22. Juni 2016 I Slide: 18
Zwischenfazit (2007-2011) Vermehrte Nutzung der Datenanalysen Probleme Es wurden mehr und mehr Prüfungsthemen durch Datenanalysen unterstützt. Die Akzeptanz durch die Revisoren stieg. Die Prüfungsunterstützung durch Datenanalyse hatte sich fest etabliert. Großer Zeitaufwand für das Durchführen der Analysen. Immer noch zu geringe Akzeptanz bei den Revisoren (z.b. technische Spaltentitel, unterschiedliche Spalten-Reihenfolgen). Unzureichende / fehlende Dokumentation. Handling großer Datenmengen. B S H H A U S G E R Ä T E G R U P P E 10 Jahre erfolgreiche Datenanalyse bei der BSH I CAU-A2 I 22. Juni 2016 I Slide: 19
Start einer umfassenden Überarbeitung (I) Integration in die Organisation Bildung von kleinen Teams (Datenanalyst + Revisoren), die alle verfügbaren Analysen für einen bestimmten Revisions-Bereich durchsehen (z.b. Einkauf) Welche Analysen kann man weglassen, welche verbessern, gibt es neue Themen? Wie soll in Zukunft die Ergebnisdarstellung sein? Welche Spalten in welcher Reihenfolge? Welche graphischen Darstellungen werden benötigt? Optimierung der Standard-Analysen (Scripte) Erstellung von Programmier-Richtlinien (Variablen, temporäre Tabellen, Script-Struktur ) Namenskonventionen in Ergebnistabellen Dokumentation Erstellung einer Dokumentation für die Revisoren bezüglich der Datenanalysen je Revisions- Bereich Erstellung einer Anleitung für den Daten-Analysten bezüglich Daten-Download und Durchführung der Analysen B S H H A U S G E R Ä T E G R U P P E 10 Jahre erfolgreiche Datenanalyse bei der BSH I CAU-A2 I 22. Juni 2016 I Slide: 20
Start einer umfassenden Überarbeitung (II) Änderung der (Version der) eingesetzten Softwaretools Daten-Download mit dem dab:exporter Version 3.0 was war neu: Client-Server Architektur Mehrere Nutzer / SAP Systeme / Downloads parallel möglich JOINS von Kopf- und Positionstabellen möglich Reduzierung der Datenmengen Automatische Erstellung eines Paketes (Tabellen und Felder) für den Download basierend auf einem ACL Projekt Nach Download automatisierter Start von Analysen im ACL Analytics Exchange möglich Datenanalyse mit ACL Analytics Exchange (AX) statt nur ACL Client-Server Architektur Mehrere Nutzer Zentraler gesicherter Ablageort für Scripte und Daten Analysen können automatisiert gestartet / regelmäßig eingeplant werden Wesentlich schnellere Laufzeiten Zugriff über einen Web Client möglich Archivierungsfunktion Automatisierte graphische Darstellung der Ergebnisse B S H H A U S G E R Ä T E G R U P P E 10 Jahre erfolgreiche Datenanalyse bei der BSH I CAU-A2 I 22. Juni 2016 I Slide: 21
Datenanalyse-Experten als Service (nicht nur) für die Revisoren Geschäftspartner Daten Unterstützung Transferpreise Datenanalysen für Steuer / Zoll Datenanalysen für Revision Rechnungswesen Kreditoren-Buchhaltung Debitoren-Buchhaltung Anlagen-Buchhaltung Geschäftspartner - Daten Datenanalysen für Compliance Standardanalysen Datenanalysen für Revision Vertrieb Vertriebsbelege Stammdaten Berechtigungen SAP Berechtigungen Datenanalysen für diverse Bereiche Datenanalysen für Revision Einkauf Einkaufsbelege Stammdaten Berechtigungen B S H H A U S G E R Ä T E G R U P P E 10 Jahre erfolgreiche Datenanalyse bei der BSH I CAU-A2 I 22. Juni 2016 I Slide: 22
Aktuelle Nutzung der Datenanalyse bei der Internen Revision Datenfluss websh.net SAP Systeme weltweit Daten Quellen Vertrieb Finanzen Fabriken Stammdaten Kundendienst Ersatzteile Asien BW Systeme SRM System CRM Systeme Amerikas Griechenland Daten Zugriff dab: Exporter (Zugriffs-Handling mit SAP User und Passwort, mit dab:privacyprotection für Pseudonymisierung) Andere BSHinterne Datenquellen Daten Analyse & Ergebnisse Excel B S H H A U S G E R Ä T E G R U P P E 10 Jahre erfolgreiche Datenanalyse bei der BSH I CAU-A2 I 22. Juni 2016 I Slide: 23
Revisions-Prozess und Datenanalyse-Prozess Revisions- Prozess Vorbereitung Vor-Ort-Phase Nachbereitung Daten- analyse- Prozess Datenerzeugung und -speicherung Ergebnisübergabe Anforderung Datenzugriff Datenanalyse und Dokumentation Datenerzeugung, z.b. Buchung von Geschäftsvorfällen (mit Nutzer-ID) oder Eingabe von personenbezogenen Daten in ein IT System (oft SAP) Datenspeicherung in der Datenbank des IT Systems. Wer: BSH Gesellschaft Definition der Anforderungen für die Revision abhängig vom Prüfprogramm, der zu prüfenden Gesellschaft und einer Risikobetrachtung. Wer : Revisoren Zugriff auf die Datenbank des entsprechenden IT Systems und Herunterladen der Daten. Wer : Daten Analyst Analyse der heruntergeladenen Daten unter Berücksichtigung des BDSG + Betriebsvereinbarung. Export der Ergebnisse nach Excel, Dokumentation Wer : Daten Analyst Übergabe der Ergebnisse der Datenanalyse an die Revisoren. Wer : Daten Analyst B S H H A U S G E R Ä T E G R U P P E 10 Jahre erfolgreiche Datenanalyse bei der BSH I CAU-A2 I 22. Juni 2016 I Slide: 24
Revisions-Prozess und Datenanalyse-Prozess Revisions- Prozess Vorbereitung Vor-Ort-Phase Nachbereitung Daten- analyse- Prozess Unterstützung der vor-ort- Phase Datenablage (Revision) Unterstützung während der vor-ort-phase: Zusätzliche Analysen Erläuterungen Beantworten von Fragen Speichern der heruntergeladenen Daten und der Ergebnisse gemäß BSH Regelungen der Archivierung und der Betriebsvereinbarung im Revisions-Archiv. Keine Mischung mit Daten für andere Revisionen. Wer : Daten Analyst Wer : Interne Revision B S H H A U S G E R Ä T E G R U P P E 10 Jahre erfolgreiche Datenanalyse bei der BSH I CAU-A2 I 22. Juni 2016 I Slide: 25
Verfügbare Standard-Analysebereiche und Beispiele: Hauptbuch-Analysen Änderungen am Zahlungsfristenbasisdatum Sachkonten-Überblick Einkauf Rechnungsdatum vor Bestelldatum Funktionstrennung Kreditorenbuchhaltung Rechnungen ohne Bestellbezug Doppelzahlungen Anlagenbuchhaltung Anlagen mit falscher Abschreibungsdauer Anlagenzu- und -abgänge Vertrieb CPD Lieferungen Kostenlose Lieferungen Material Management Verschrottungen Inventuren Fabrik-Controlling Dummy/Null- Preise Phantom-Material B S H H A U S G E R Ä T E G R U P P E 10 Jahre erfolgreiche Datenanalyse bei der BSH I CAU-A2 I 22. Juni 2016 I Slide: 26
Der Workflow 1 Download der Daten 6 Feedbackprozess 2 Ausführen der Analysen 5 Dokumentation & Top- Findings Detailergebnisse 4 Visualisierungen im Dashboard 3 B S H H A U S G E R Ä T E G R U P P E 10 Jahre erfolgreiche Datenanalyse bei der BSH I CAU-A2 I 22. Juni 2016 I Slide: 27
1. Download der Daten Extraktion der Tabellen aus den betroffenen SAP Systemen laut Scope mittels dab:exporter. Die Daten landen auf einem zentralen Analyseserver in der ACL Serverversion. B S H H A U S G E R Ä T E G R U P P E 10 Jahre erfolgreiche Datenanalyse bei der BSH I CAU-A2 I 22. Juni 2016 I Slide: 28
2. Ausführen der Analysen Die vordefinierten Analysen werden zentral ausgeführt. ACL Excel Dashboard Es werden drei Ergebnisformate erzeugt. B S H H A U S G E R Ä T E G R U P P E 10 Jahre erfolgreiche Datenanalyse bei der BSH I CAU-A2 I 22. Juni 2016 I Slide: 29
3. Detailergebnisse Detailergebnisse werden in ACL Format erzeugt für die Datenanalysespezialisten oder parallel im Excel Format für die operative Prüfungsdurchführung. B S H H A U S G E R Ä T E G R U P P E 10 Jahre erfolgreiche Datenanalyse bei der BSH I CAU-A2 I 22. Juni 2016 I Slide: 30
4. Graphische Ergebnis-Darstellung im ACL AX Dashboard B S H H A U S G E R Ä T E G R U P P E 10 Jahre erfolgreiche Datenanalyse bei der BSH I CAU-A2 I 22. Juni 2016 I Slide: 31
5. Dokumentation & Top-Findings B S H H A U S G E R Ä T E G R U P P E 10 Jahre erfolgreiche Datenanalyse bei der BSH I CAU-A2 I 22. Juni 2016 I Slide: 32
6. Feedback-Prozess B S H H A U S G E R Ä T E G R U P P E 10 Jahre erfolgreiche Datenanalyse bei der BSH I CAU-A2 I 22. Juni 2016 I Slide: 33
Agenda Motivation und Ziele Lernkurve und Erfolgsfaktoren Fazit und Ausblick B S H H A U S G E R Ä T E G R U P P E 10 Jahre erfolgreiche Datenanalyse bei der BSH I CAU-A2 I 22. Juni 2016 I Slide: 34
Fazit - Erfolgsfaktoren Managemententscheidung & Budget Wissens- Bewahrung & Change Management Mehrwert für weitere Abteilungen Buy-In der Kollegen Externe Unterstützung durch dab:gmbh Organisatorische Aspekte Die richtigen Tools B S H H A U S G E R Ä T E G R U P P E 10 Jahre erfolgreiche Datenanalyse bei der BSH I CAU-A2 I 22. Juni 2016 I Slide: 35
Fazit - Erfolgsfaktoren Durch die langfristige Unterstützung des Managements und die Bereitstellung adäquater Ressourcen & Budgets konnten die richtigen Tools (dab:exporter, ACL AX Server, Skripte und Dashboard) angeschafft werden. Auch die regelmäßige externe Unterstützung durch die dab:gmbh wurde dadurch ermöglicht. Organisatorisch sorgte ein konsequentes Changemanagement in Verbindung mit Wissensbewahrung für die notwendige Nachhaltigkeit. Über aktive Einbindung beim Design der Lösung und einen strukturierten Feedbackprozess wurde das Buy-In der Kollegen erreicht. Es entstand eine Datenanalyselösung, die über die Revision hinaus von anderen Abteilungen als Datenanalyse-Kompetenz- Center genutzt wird. B S H H A U S G E R Ä T E G R U P P E 10 Jahre erfolgreiche Datenanalyse bei der BSH I CAU-A2 I 22. Juni 2016 I Slide: 36
Fazit - Erkenntnisse Kein One Size fits all : Ausschlaggebend beim Design der Lösung ist die richtige Mischung aus Standardisierung + Individualität. Datenanalyse ist ein Full-Time-Job, welche dezidiert zugeteilte Ressourcen benötigt. Skript ist nicht gleich Skript: Es kommt auf die inhaltliche Ausgestaltung, den Reifegrad und Usability-Aspekte an. Datenanalyse ist die Kombination aus System- (SAP -)Wissen, IT-Kenntnissen, Datenanalysetool-Know-How, Revisionserfahrung Prozesskenntnissen, Domänenwissen (Buchhaltung, Einkauf, Vertrieb, ) B S H H A U S G E R Ä T E G R U P P E 10 Jahre erfolgreiche Datenanalyse bei der BSH I CAU-A2 I 22. Juni 2016 I Slide: 37
Ausblick Ausbau der Visualisierungen und Einsatz von Storyboarding Unternehmensweite KPI für die Prüfungsplanung das Nachhalten der Maßnahmen Weiterer Ausbau des Analyseportfolios Integration von SAP SRM- und CRM- Systemen als neue Datenquellen Continuous Auditing B S H H A U S G E R Ä T E G R U P P E 10 Jahre erfolgreiche Datenanalyse bei der BSH I CAU-A2 I 22. Juni 2016 I Slide: 38
Dinge, die man sich vor dem Start überlegen sollte (I) Datenanalyse Software: Vergleichen Sie nicht nur die Funktionalitäten der verschiedenen Software Pakete, sondern auch das Drumherum, zum Beispiel: Welche wird Ihre Haupt-Datenquelle sein welche Werkzeuge sind verfügbar, um Ihre Daten aus den IT-Systemen in das Analysewerkzeug zu exportieren? Wollen Sie manuelle oder automatisierte Datenanalysen durchführen? Wenn Sie wiederverwendbare Analysen in verschiedenen Revisionen durchführen wollen wollen Sie die Scripte selbst programmieren oder (zumindest als Startpunkt) fertige Standardanalysen kaufen? Benötigen Sie Beratung oder haben Sie eigene Experten an Bord? Nutzer-Strategie: Soll jeder Revisor die Datenanalyse-Software benutzen oder wollen Sie Experten haben, die die Revisoren mit Datenanalysen versorgen? Unterstützung wen sollte man mit im Boot haben: Das Top Management (Revisionsleitung + Unternehmensleitung) sollte Datenanalysen in der Revision als sinnvoll und notwendig erachten Die IT muss die entsprechende Kapazität bereitstellen für Hard- und Software - Support Eine frühzeitige Einbindung der Revisoren in die Entwicklung der Analysen ist unabdingbar B S H H A U S G E R Ä T E G R U P P E 10 Jahre erfolgreiche Datenanalyse bei der BSH I CAU-A2 I 22. Juni 2016 I Slide: 39
Dinge, die man sich vor dem Start überlegen sollte (II) Nutzergruppen: Gibt es in meinem Land für die zur Auswahl stehenden Werkzeuge unabhängige Nutzergruppen, in denen man Erfahrungen austauschen kann? Datenschutz: Verfassen Sie eine Betriebsvereinbarung bezüglich Massendatenanalysen in der Internen Revision. Beziehen Sie die Rechtsabteilung, den Datenschutzbeauftragten und den Betriebsrat mit ein. Kosten: Die Kosten für Software-Lizenzen und Wartung sind nur ein Teil der zu erwartenden Kosten beziehen Sie in die Kalkulation auch die Kosten der internen IT mit ein! Training/Wissen, das die Daten-Analysten benötigen: Programmierung (SAP) / Datenbanken / Tabellen / Felder Revisions-Grundlagen Kommunikation Never give up Ansatz (das Eintauchen in die Bits und Bytes kann sehr anstrengend sein) B S H H A U S G E R Ä T E G R U P P E 10 Jahre erfolgreiche Datenanalyse bei der BSH I CAU-A2 I 22. Juni 2016 I Slide: 40
Kontakt Anke Giegandt Stefan Wenig BSH Hausgeräte GmbH Corporate Internal Audit Carl-Wery-Str. 34 81739 München dab: Daten Analysen & Beratung GmbH Geschäftsführung Edlmairstr. 9 94469 Deggendorf Tel.: +49 89-4590 5093 E-Mail: anke.giegandt@bshg.com Tel.: +49 991 991 358 13 E-Mail: stefan.wenig@dab-gmbh.de Web: www.bsh-group.com Web: www.dab-gmbh.de ACL User Group D/A/CH: http://am-dataconsult.de/termine/acl-user-group.html B S H H A U S G E R Ä T E G R U P P E 10 Jahre erfolgreiche Datenanalyse bei der BSH I CAU-A2 I 22. Juni 2016 I Slide: 41