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Risikoorientierte und regelbasierte Analyseverfahren

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Contents

Theorieteil:
  • Relation und Verknüpfung von Dateneigenschaften
  • Analyse strukturierter Daten mit der Programmiersprache Python (Teil 2)
  • Geschäftsprozesse in Enterprise Ressource Planning (ERP) Systemen

Praxisteil:
  • Datenmodelle, Tabellen und Tabellenfelder in ERP Systemen
  • Risikoorientierte Analysen u.a. in der Finanzbuchhaltung, Einkauf und Vertrieb
  • Berichterstattung zu Analysevorgehen und Ergebnissen

Learning Target

Im Seminar lernen Sie als Teilnehmer:innen risikoorientierte Analyseverfahren kennen, um in revisorischen Datenanalysen optimale Ergebnisse zu erzielen. Weiterhin werden in ERP Systemen abgebildete betriebswirtschaftliche Prozesse besprochen und exemplarische Datenakquiseprozesse durchgeführt. Für die Bereiche Finanzbuchhaltung, Einkauf und Vertrieb werden zudem einzelne risikoorientierte Analysen vorgestellt und beispielhaft in der Programmiersprache Python implementiert.
 

Target Audience

Das Seminar richtet sich an Mitarbeiter:innen der Abteilungen Compliance, Interne Revision, Internal Audit, Risk Management, Internes Kontrollsystem, welche in den folgenden Funktionen tätig sind:

  • Data Analyst, Business Analyst, Analyst, Fraud Analyst oder Fraud Specialist,
  • Referent:in oder Sachbearbeiter:in für Compliance, Anti Geldwäsche bzw. Anti Money Laundering (AML) oder Anti Fraud,
  • Anwender:in, Entwickler:in und Berater:in in Fraud Detection (IDEA oder ACL), Fraud & Risk Management bzw. Tax Compliance (u.A. SAP)

Zusätzlich richtet sich das Seminar an Mitarbeiter:innen in der Beratung, Prüfung oder in staatlichen Behörden mit den Funktionen:
  • Forensic Data Analyst, Tax Data Analyst oder Audit Data Analyst
  • IT Auditor, System oder Process Assurance Analyst
  • Deals Data bzw. M&A Data Analyst
Für dieses Modul erhalten Sie 8,5 CPE Credits

Methodology

1 Seminartag, 1 Web Session, 1 Theorieprüfung
Interaktiver Fachvortrag, praktsiche Übungen und Diskussion
 

Duration

1 day

Customised Programmes

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