„Forensische Datenanalyse“ bezieht sich auf die Anwendung fortschrittlicher Datenanalysetechniken auf große Datenmengen, um Betrug, Missbrauch und andere Unregelmäßigkeiten zu erkennen, zu untersuchen und zu verhindern. Dieser Ansatz nutzt Datenanalyse und statistische Methoden, um Muster, Trends und Anomalien in den Daten zu identifizieren, die auf potenziell unethisches oder illegales Verhalten innerhalb einer Organisation hinweisen können.
Einige wichtige Aspekte der forensischen Datenanalyse sind:
Datensammlung und Integration: Sammeln und Integration verschiedener Datenquellen wie Finanzdaten, Transaktionen, Kommunikationsdaten und mehr.
Datenanalyse und Mustererkennung: Anwenden fortschrittlicher Analysetechniken, um Muster und Anomalien in den Daten zu identifizieren, die auf Unregelmäßigkeiten hinweisen könnten.
Vorhersageanalyse: Verwendung statistischer Modelle, um zukünftige Trends und Verhaltensweisen auf der Grundlage historischer Daten vorherzusagen.
Identifizierung verdächtiger Transaktionen: Identifizierung von Transaktionen, die möglicherweise verdächtig auf Betrug, Geldwäsche oder andere illegale Aktivitäten hinweisen könnten.
Netzwerkanalyse: Analyse von Beziehungen zwischen Einzelpersonen, Konten, Standorten und anderen Entitäten, um potenziell betrügerisches Verhalten aufzudecken.
Visuelle Darstellung: Präsentation von Daten und Analysen in visueller Form wie Diagrammen, Grafiken und Dashboards zur erleichterten Verständlichkeit.
Berichterstattung und Empfehlungen: Erstellung detaillierter Berichte mit Ergebnissen und Empfehlungen für weitere Maßnahmen.
Forensische Datenanalyse wird häufig in verschiedenen Branchen wie Finanzen, Gesundheitswesen, Handel und mehr eingesetzt, um Unregelmäßigkeiten zu identifizieren, Untersuchungen zu unterstützen und die Einhaltung zu fördern. Sie spielt eine entscheidende Rolle bei der Aufdeckung von Betrug und der Sicherung der Datenintegrität innerhalb von Organisationen.
