Effizienter Umgang mit Exceldaten vom Mandanten

Automatisierte Stichproben und Datenvalidierung im Prüfungsprozess

Die exponentielle Zunahme von Daten sowie regulative Anforderungen machen Prüfungsprozesse zunehmend komplexer. Um als Wirtschaftsprüfer die Herausforderungen dezidiert anzugehen, ist es verstärkt wichtig, Innovation und Digitalisierung an den „richtigen“ Stellen zu nutzen. Wir zeigen, wie Datenqualität (Stichproben, Datenkorrektheit) mit dem „DQ Assistant“ in der täglichen Praxis einfach und automatisiert sichergestellt werden kann.

In der täglichen Praxis hat sich bestätigt, dass keine (IT-) Revolution notwendig ist, um den Prüfungsprozess digital für alle Prüferinnen und Prüfer effizient zu unterstützen. Entscheidend ist vielmehr, dass verbreitete, auch in der Zukunft täglich genutzte Tools (wie z.B. Excel) nicht zu ersetzen versucht werden, sondern deren Anwendung für den Prüfungsprozess optimiert werden. Die Integration einer digitalen Hilfe in den Prozess muss möglichst niedrigschwellig sein, um von vielen Prüfenden in den eigenen Arbeitsablauf integriert zu werden. Der „DQ Assistant“ stellt Datenqualität in der täglichen Praxis einfach und automatisiert sicher.

Wie kann ein digitales Tool unterstützen, Datenqualität im Prüfungsprozess sicherzustellen?

Datenqualität spielt entlang des Prüfungsprozesses eine wichtige Rolle. Insbesondere die Stichprobenauswahl und Korrektheit der Daten für analytische Prüfungshandlungen sind essentiell. Digitale Tools können hierbei eine entscheidende Rolle spielen.

Um von AnwenderInnen akzeptiert zu werden, muss ein digitales Tool klare Voraussetzungen erfüllen: Einfache Anwendung, Nutzung in gewohnter Umgebung, Einsatz für dezidierte Anwendungsfälle, Erhöhung der Sicherheit im Prüfungsprozess sowie Erhöhung der Arbeitsgeschwindigkeit. In zwei konkreten Anwendungsfällen zeigen wir, wie PrüferInnen direkt in Excel mit digitaler Unterstützung („DQ Assistant“) Datenqualität sicherstellen können.

Fall 1: Stichprobenauswahl

Qualitätsverbesserung durch Anwendung des MUS-Verfahrens

Für den Fall der Stichprobenauswahl bei der Prüfung der Forderungen aus Lieferungen und Leistungen bestanden die bisherigen Arbeitsschritte darin, zunächst den Stichprobenumfang mit Hilfe eines Excel-Tools unter Anwendung des Prüfer-Risiko-Modells in einer separaten Excel-Datei zu berechnen. Unter Hinzuziehung von Risiko-Faktoren und der Toleranzwesentlichkeit wurde in dieser Datei ein Stichprobenumfang „X“ errechnet. Diese Anzahl von Stichproben wurde dann aus einer Debitoren-Saldenliste, somit einer weiteren Excel-Datei, im Rahmen der bewussten Auswahl (meist die höchsten Salden zum Stichtag) gezogen und ausgewertet.

Unter Verwendung des DQ Assistant wurde dieser Standard-Prozess vereinfacht und gleichzeitig qualitativ verbessert. Die Berechnung des Stichprobenumfangs und der einzelnen Elemente der Stichprobe erfolgt nun direkt in der vom Mandanten zur Verfügung gestellten Debitoren-Saldenliste. Ein einfaches Eingabemenü wird mit den entsprechenden individuellen Angaben des Mandats befüllt:

(Abb. 1 - Eingabemaske MUS)

Die Berechnung der Stichprobe und die Auswahl der Elemente wird vom DQ Assistant automatisch nachvollziehbar in einem neuen Excel-Tabellenblatt in der Datei dokumentiert. Im Ursprungstabellenblatt werden die ausgewählten Elemente zudem farblich markiert. Bei der Auswahl wird auch berücksichtigt, dass große Salden ggf. mehr als eine Stichprobe rechnerisch abdecken.

(Abb. 2 - Stichprobe mit Dokumentation der Parameter)

Fall 2: Prüfung großer Datenmengen in Excel

Beispiel einer Einzelaufstellung für die Berechnung der Rückstellungen für Pensions- und Beihilfeverpflichtungen

Im vorliegenden Fall wurden vom Pensionsgutachter umfangreiche Einzelaufstellungen im Excel-Format für die Berechnung der Rückstellungen für Pensions- und Beihilfeverpflichtungen vorgelegt. Im Praxisfall umfasste die Excel-Datei ca. 3.800 Datensätze und mehrere Berechnungsvarianten mit unterschiedlichen verwendeten Berechnungsparametern. Bislang wurden Dateien ähnlicher Art manuell (unter Verwendung der Excel-Funktionen) auf sachliche und rechnerische Richtigkeit überprüft. Alternativ wurden große Datenmengen in ein separates Datenanalysetool eingelesen. Der Einsatz des DQ Assistant ermöglicht es, in sehr kurzer Zeit eine analytische Prüfung auf Plausibilität der Excel-Daten vorzunehmen, in dem die Funktion des „Analysierens“ ausgewählt wird:

(Abb. 3 - Startpunkt der Analysieren-Funktion)

Die vom DQ Assistant vorgenommene Analyse wird entlang typischer Datenqualitätsdimensionen dargestellt:

(Abb. 4 - Analyse Übersicht entlang der Dimensionen der Datenqualität)

Gleichzeitig wird die Analyse farbig markiert in einem neuem Excel-Tabellenblatt angelegt und kann hier nachvollziehbar bearbeitet werden. Eine Priorisierung der potentiellen Fehler (rote Warndreiecke, lila Infozeichen) unterstütz bei der Bearbeitung. Die Analyse großer Excel-Tabellen auf sachliche und rechnerische Richtigkeit wird durch den DQ Assistant deutlich beschleunigt und qualitativ verbessert.

Für wen ist das Add-in relevant?

Der DQ Assistant kann immer dann angewendet, wenn als Teil des Prüfungsprozesses Daten im Excel-Format bearbeitet werden. Die Art der Anwendung unterscheidet sich in den einzelnen Schritten des Prüfungsprozesses (Stichproben, Datenvalidierung, etc.):

(Abb. 5 - Relevanz DQ Assistant entlang des Prüfungsprozesses)

Dieser Artikel beleuchtet das Tool "DQ Assistant" aus Anbieter- und aus Anwenderperspektive. Den gemeinsamen Blogbeitrag verfassten Dr. Thomas Koch, Data Q Company GmbH, und Alexandra Gabriel, Curacon.

Alexandra Gabriel ist Partnerin und Leiterin der Grundsatzabteilung bei der Curacon GmbH Wirtschaftsprüfungsgesellschaft.