Sie haben einen großen, datenbankartigen Datenbestand (formal explizit strukturierte Inhalte, z.B. Felder und Zeilen, oder big data), in dem Auffälligkeiten oder Unregelmäßigkeiten identifiziert werden sollen. Sie wollen diese Daten präventiv, z.B. im Rahmen von Compliance-Prüfungen, oder reaktiv, etwa im Zuge von Sonderuntersuchungen, z.B. nach dolosen Handlungen, bei Fraud oder in einem Fall von Wirtschaftskriminalität, untersuchen lassen, um daraus Erkenntnisse zu gewinnen und Handlungen abzuleiten.
Aufgrund Abertausender von Datensätzen ist eine manuelle Durchsicht nicht sinnvoll. Sie können auch vorab gar nicht wissen, welche präzisen Suchanfragen verwendet werden sollen. Daher soll aus dieser Vielzahl in mehreren Schritten und mit unterschiedlichen Verfahren eine übersichtliche Menge von Datensätzen bestimmt werden, zu welchen sich weitere intellektuelle Überprüfungen mit hoher Wahrscheinlichkeiten lohnen.
Die Ausgangsdaten können aus beliebigen Anwendungsbereich stammen und verschiedenster Art sein, z.B. ERP-Systeme einschließlich Finanz- und Buchhaltungsdaten, digitale Kontoauszüge, zu Transaktionen, Vertragsbeständen, Objektbeständen wie etwa Wohnungen oder Objektgesellschaften, Abrechnungsdaten, Logfiles, Verbindungsdaten, Wägeprotokolle, Messdaten, Prüfprotokolle, aus Zeiterfassungssystemen, Fahrtenschreibern, Webshops, Metadaten zu Dokumenten und E-Mails, projektbezogene Daten wie Bau- und Anlageprojekten, von Ingenieurleistungen, aus Fertigungsprozessen, IT-Systemen im provisionsorientierten Vertrieb, Daten aus dem Gesundheitswesen wie z.B. Arztabrechnungen, aus Praxissoftware oder Metadaten zu bildgebenden Verfahren, etc.
Auch die Formate dieser Ausgangsdaten können vielfältig sein, z.B. Logfiles mit Einträgen nach Zeilen, TSV, CSV, XML, Excel, Office, Datenbanken aller Art wie z.B. MSSQL, Postgres, Oracle, mySQL, SQLite, ISAM und deren Backups, oder proprietäre Formate, die dokumentiert sind oder deren Semantik mit entsprechendem Aufwand herausgefunden werden kann.
Sie fragen sich:Wir haben langjährige Erfahrung in der IT, kennen uns mit Datenbanksystemen und verschiedensten Datenarten aus und kommen auch mit sehr großen Datenmengen zurecht. Insbesondere haben wir aber als IT-Forensiker (Computerforensiker), insbesondere in Zusammenarbeit mit Wirtschaftsprüfungsgesellschaften, in zahlreichen Projekten zu Compliance, Data Analytics, Datenscreening, Forensic Audit oder in forensischen Sonderuntersuchungen Kenntnisse über Auffälligkeiten und typische Muster und ihre Erkennung erworben.
Dazu zählen, z.B. Korruption im Bauwesen, Unterschlagung im Gesundheitsbereich, Fälschung von Bilanzen und von Bewegungen in vorgelagerten Warenwirtschaftssystemen, fingierte Beraterverträge, erfundene Mitarbeiter oder die Manipulation von Lagerhaltungssystemen oder Automaten mit Zahlungsfunktion.
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