“Forensische data-analyse” verwijst naar het proces van het toepassen van geavanceerde analytische technieken op grote hoeveelheden gegevens om fraude, misbruik en andere onregelmatigheden te detecteren, te onderzoeken en te voorkomen. Deze techniek maakt gebruik van data-analyse en statistische methoden om patronen, trends en afwijkingen in gegevens te identificeren die kunnen wijzen op mogelijk onethisch of illegaal gedrag binnen een organisatie.
Enkele belangrijke aspecten van forensische data-analyse zijn:
Gegevensverzameling en integratie: Het verzamelen en integreren van verschillende gegevensbronnen, zoals financiële gegevens, transacties, communicatiegegevens en meer.
Gegevensanalyse en patroonherkenning: Het toepassen van geavanceerde analytische technieken om patronen en afwijkingen in de gegevens te identificeren die mogelijk wijzen op onregelmatigheden.
Voorspellende analyse: Het gebruik van statistische modellen om toekomstige trends en gedragingen te voorspellen op basis van historische gegevens.
Verdachte transactie-identificatie: Het identificeren van transacties die mogelijk verdacht zijn van fraude, witwassen of andere illegale activiteiten.
Netwerkanalyse: Het analyseren van relaties tussen individuen, accounts, locaties en andere entiteiten om mogelijke frauduleuze gedragingen bloot te leggen.
Visuele weergave: Het presenteren van gegevens en analyses in visuele vorm, zoals grafieken, diagrammen en dashboards, om inzicht te vergemakkelijken.
Rapportage en aanbevelingen: Het opstellen van gedetailleerde rapporten met bevindingen en aanbevelingen voor verdere acties.
Forensische data-analyse wordt vaak gebruikt in verschillende sectoren, waaronder financiën, gezondheidszorg, handel en meer, om onregelmatigheden te identificeren, onderzoeken te ondersteunen en compliance te bevorderen. Het speelt een cruciale rol bij het opsporen van fraude en het waarborgen van de integriteit van gegevens binnen organisaties.
