Verfügbarkeit: Big Data - Systeme und Prüfung

Big Data - Systeme und Prüfung:

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Körperschaft:	Deggendorfer Forum zur Digitalen Datenanalyse (VerfasserIn)
Format:	Buch
Sprache:	German
Veröffentlicht:	Berlin Schmidt 2013
Schlagworte:	Datenanalyse Data Mining Rechnungslegung Risikomanagement Big Data Einzelabschluss Bilanz Einzelkaufmann Elektronischer Datenaustausch Einnahmen- und Ausgabenrechnung Deutschland Konferenzschrift > 2013 > Deggendorf
Online-Zugang:	Inhaltsverzeichnis
Beschreibung:	84 S. Ill., graph. Darst. 235 mm x 158 mm, 168 g
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adam_text	INHALTSVERZEICHNIS VORWORT 5 INHALTSVERZEICHNIS 7 ASS. JUR. SEBASTIAN KOLBE DIE E-BILANZ - UEBERMITTLUNG VON STRUKTURIERTEN BILANZDATEN AN DIE FINANZVERWALTUNG 9 1 EINFUHRUNG 11 2 ZIELE DES GESETZGEBERS UND DER FINANZVERWALTUNG 11 3 GESETZLICHE GRUNDLAGEN 12 4 DIE DATENSTRUKTUR 13 4.1 TAXONOMIE 13 4.2 BESONDERHEITEN DER STEUER-TAXONOMIE 15 4.3 BESTANDTEILE DER TAXONOMIE 15 4.4 AUSGEWAEHLTE POSITIONSEIGENSCHAFTEN 17 4.4.1 RECHNERISCHE VERKNUEPFUNG 17 4.4.2 MUSSFELDER 18 4.4.3 NIL-WERT 19 4.4.4 AUFFANGPOSITIONEN 20 5 UMGANG DES ANWENDERS MIT DEN VORGABEN 21 5.1 MINIMALSTRATEGIE 21 5.2 MAXIMALSTRATEGIE 22 5.3 WIRTSCHAFTLICHKEITSSTRATEGIE 23 6 BILANZDATEN INNERHALB DER FINANZVERWALTUNG 23 6.1 FORMELLE PRUEFUNG 24 6.2 AUSWERTUNGSANSAETZE 25 7 BILANZDATEN AUSSERHALB DER FINANZVERWALTUNG 26 8 FAZIT 27 9 INFORMATIONEN ZUR E-BILANZ 27 DR. ROLAND GRUND WERTVOLLES WISSEN ENTDECKEN UND RISIKEN VERMEIDEN - DATA MINING IN DER PRAXIS 29 1 VORWORT 31 2 DATA MINING - EINFUEHRUNG UND KURZUEBERBLICK 31 2.1 HINTERGRUND UND MOTIVATION 31 2.2 DIE WICHTIGSTEN DATA MINING VERFAHREN 32 3 PRAXISBEISPIELE AUS VERSCHIEDENEN BEREICHEN 34 HTTP://D-NB.INFO/1036848701 INHALTSVERZEICHNIS 3.1 WINDELN UND BIER * LEGENDE ODER ECHT ? 34 3.2 UNFALLKASSE HESSEN - BRENNPUNKTANALYSE 36 3.3 QUALITAETSANALYSE IM AUTOMOBILBEREICH 37 3.4 INSIDERFAHNDUNG - DIE STECKNADEL IM HEUHAUFEN 38 4 DATA MINING NACH CRISP-DM 40 4.1 DATA MINING ALS PROZESS 40 4.2 DATA MINING MIT DEM IBM SPSS MODELER 41 5 DATA MINING IN DER PRUEFUNG - PILOTPROJEKT MIT BDO 43 OLIVER DERKSEN FRAUD ANALYSE VON MASSENDATEN IN ECHTZEIT 45 1 KURZTEXT 47 2 HERAUSFORDERUNGEN DER FRAUD MASSENDATENANALYSE 47 3 SAPHANA 50 4 FRAUD MANAGEMENT FRAMEWORK 52 5 OPERATIVES FRAUD MANAGEMENT MIT SAP HANA 53 5.1 DESIGN & IMPLEMENTIERUNG DER AUFDECKUNGSROUTINEN 53 5.2 UNTERSUCHUNG VON VERDACHTSFAELLEN 55 5.3 SIMULATION UND KALIBRIERUNG 58 6 FAZIT 59 ERNST-RUDOLF TOELLER / PROF. DR. GEORG HERDE SIND UNS HOEREN UND SEHEN VERGANGEN? STELLENWERT UND WAHRNEHMUNG DIGITALER UNTERNEHMENSDATEN 61 1 ABSTRACT 63 2 DIE ROLLE DIGITALER DATEN IM UNTERNEHMEN 63 2.1 DIE VERGANGENHEIT 63 2.2 DIE VERAENDERUNG DER DV-SYSTEME UND DER GEAENDERTE STELLENWERT DER DATEN 65 3 WACHSENDE KOMPLEXITAET DER DATEN: DIE GROSSE HERAUSFORDERUNG 66 4 SEMANTISCHE LUECKE: MENSCH - MASCHINE PROBLEM UND DIGITALE DATEN 70 5 HERAUSFORDERUNGEN FUER DIE DIGITALE ANALYSE VON DATEN 70 5.1 IT-DATEN ALS BILD UND BESTANDTEIL EINER ,VIRTUELLE REALITAET 70 5.2 ZWEI GROSSE HERAUSFORDERUNGEN 72 6 LITERATUR 73 PROF. EMERITUS DR. HARTMUT WILL / PROF. DR. GEORG HERDE INTERVIEW MIT PROF. EMERITUS DR. HARTMUT WILL 75
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