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Transparenz durch digitale Datenanalyse : Prüfungsmethoden für Big Data.

Author: Deggendorfer Forum zur digitalen Datenanalyse e VGunter DueckWilli HärtlArmin HeßlerWolfgang StegmannAll authors
Publisher: Berlin : Erich Schmidt Verlag, 2014.
Edition/Format:   eBook : Document : GermanView all editions and formats
Summary:
Moderne Analysemethoden erlauben die immer schnellere Auswertung der rasant wachsenden Datenmengen. Dabei bergen richtige Schlussfolgerungen bei der Dateninterpretation nicht nur Effizienzsteigerungen in der Prüfung, sondern erhöhen auch die Prüfungssicherheit. Wie sich die neuen Möglichkeiten von Big Data für Prüfungszwecke nutzen lassen, stellen anerkannte Spezialisten in diesem hochaktuellen Band  Read more...
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Details

Genre/Form: Electronic books
Additional Physical Format: Print version:
V., Deggendorfer Forum zur digitalen Datenanalyse e.
Transparenz durch digitale Datenanalyse : Prüfungsmethoden für Big Data.
Berlin : Erich Schmidt Verlag, ©2014
Material Type: Document, Internet resource
Document Type: Internet Resource, Computer File
All Authors / Contributors: Deggendorfer Forum zur digitalen Datenanalyse e V; Gunter Dueck; Willi Härtl; Armin Heßler; Wolfgang Stegmann; Christoph Swart; Alfred Ultsch
ISBN: 9783503156764 3503156763
OCLC Number: 886109831
Notes: 8.1 Zugang zu den Daten.
Description: 1 online resource (159 pages)
Contents: Umschlag Seite 1; Titelei; Vorwort; Inhaltsverzeichnis; Neue Transparenz durch Data Analytics: Ändert sich die Rolle des WP's?; 1 Grundlagen; 1.1 Notwendigkeit einer Anpassung der Prüfungsmethodik; 1.2 Gründe für Datenanalysen im Rahmen der Abschlussprüfung; 1.3 Zielsetzung und Planungsgrundlagen der Datenanalyse im Rahmen der Abschlussprüfung; 1.4 Typische Erscheinungsformen von Datenanalysen in der Abschlussprüfung; 2 Prüfungsmethodik; 2.1 Risikoorientierte Prüfung und Vorgehensmodelle der Datenanalyse; 2.2 Einsatzbereiche von Datenanalysen in der Abschlussprüfung. 2.2.1 Datenanalysen zur Feststellung von Risiken wesentlicher Falschangaben in der Rechnungslegung2.2.2 Datenanalysen zur Beurteilung des internen Kontrollsystems; 2.3 Optimierung aussagebezogener Prüfungshandlungen; 3 Prüfungseinsatz; 3.1 Prozessmodell; 3.2 Datenanalyse in der Praxis der Abschlussprüfung; 3.2.1 Datenimport; 3.2.2 Auswahl von Analysen und Auswertungen; 3.2.3 Ergebnisauswertung; 4 Fazit; 5 Literaturverzeichnis; Datenbionik: Selbstorganisierende Systeme zur Entdeckung ungewöhnlicher Strukturen in Unternehmensdaten; 1 Was ist Datenbionik?; 2 Wo ist das Problem? 3 Emergenz und Selbstorganisation4 Nutzbarmachung von Selbstorganisation und Emergenz im Computer; 5 Emergenz in Computerprogrammen zur Analyse von Daten; 6 Diskussion; 7 Zusammenfassung; 8 Literaturverzeichnis; 9 Weblinks; Wie entstehen die Daten? Was kann ich wissen?; 1 Einführung; 2 Veränderung der Managementphilosophien; 3 Tendenzen zu Mikromanagement; 4 Die Allverfügbarkeit von Daten unter Stress; 5 Wie entstehen die Daten?; 6 Wenn die Probleme nicht naheliegend sind, sieht man sie unter Stress nicht; 7 Prüfen in einer komplexen Welt --
mit größerer Verantwortung. Web Analytics in betriebswirtschaftlichen Prüfungen: Jahresabschlussprüfung, interne Revision, Betriebsprüfung1 Einführung; 2 Begriff; 2.1 Datenquellen; 2.1.1 Mit der Webpräsenz verbundene Daten; 2.1.2 Öffentlich verfügbare Daten; 2.2 Unterschiedliche Formen des Webanalytics; 2.2.1 Site Analytics; 2.2.2 Search-Insight Analytics; 2.2.3 Search-Analytics; 2.2.4 Social Media Web Monitoring; 2.2.5 Preisvergleichsportale; 2.2.6 Daten aus dem ERP-System; 2.2.7 Was gehört nicht zu Web Analytics?; 2.3 Potenzial des Web Analytics; 3 Arten von Analysen; 3.1 Analysen des Unternehmens. 3.2 Führungskräfte und Personal3.3 Produktanalyse; 3.4 Wettbewerbsanalyse; 3.5 Quantitative Analyse; 3.6 Qualitative Analyse; 3.7 Komplexe Zusammenhänge; 4 Grenzen; 5 Geeignete Unternehmen für Web Analytics?; 6 Ausgewählte Anwendungsbeispiele; 6.1 Beteiligungen im Anlagevermögen; 6.2 Vorräte; 6.3 Rückstellungen für Gewährleistungen; 6.4 Umsatz; 6.5 Segmentberichterstattung; 7 Prüfungsprozess; 7.1 Planung; 7.2 Prüfung des internen Kontrollsystems; 7.3 Aussagebezogene Prüfungshandlungen; 7.3.1 Analytische Prüfungshandlungen; 7.3.2 Einzelfallprüfungen; 7.4 Dokumentation; 8 Praktische Fragen.

Abstract:

Moderne Analysemethoden erlauben die immer schnellere Auswertung der rasant wachsenden Datenmengen. Dabei bergen richtige Schlussfolgerungen bei der Dateninterpretation nicht nur Effizienzsteigerungen in der Prüfung, sondern erhöhen auch die Prüfungssicherheit. Wie sich die neuen Möglichkeiten von Big Data für Prüfungszwecke nutzen lassen, stellen anerkannte Spezialisten in diesem hochaktuellen Band anschaulich vor.- Big Data im Prüfungsprozess - was heißt das konkret und welche Implikationen ergeben sich für das Anforderungsprofil des Prüfers?- Technologien und Analysemethodik - von Modellen.

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