Datenanalysen bei Betrugsermittlungen

Smarte Lösungen:

Wie Datenanalysen (Betrugs-) Ermittlungen unterstützen können

Der folgende Text ist als Ergänzung zu der auf Slideshare gespeicherten Präsentation zu verstehen. Diese ist auch weiter unten auf der Seite eingefügt.

Datenanalysen
In immer mehr Ermittlungsverfahren spielen Informationen aus unterschiedlichsten Computerdateien eine wichtige Rolle. Überhaupt führt oft erst die genaue Analyse dieser Informationen zum Ermittlungsverfahren.Um diese Daten, sprich: die digitale Repräsentation von Informationen, verwertbar zu nutzen, muss der Ermittler in der Lage sein, mit dieser Herausforderung umzugehen. Die Herausforderung besteht einerseits in der großen Menge an Daten, die analysiert werden will.Andererseits kann auch der Zugang zu den Daten erschwert sein. Eine weitere nicht zu unterschätzende Schwierigkeit ist es, die Daten zu verstehen.

Grundsätzlich gilt es, Beziehungen und Hintergründe der Daten zu begreifen, um sie in einen sinnvollen Kontext einzuordnen. Anschließend müssen die verfügbaren Daten bereinigt und standardisiert werden. Die Hauptproblematik ist hier die Tatsache, dass eine hohe Datenqualität nötig ist, um gute Analyse-Ergebnisse zu erhalten. Gleichzeitig erhöht sich die Quantität der Daten ständig. Das Bereinigen der Daten liefert u.a. aussagekräftigere Analyse-Ergebnisse und spart weiterhin viel Zeit während der Analyse selbst. Standardisierte Prozesse sowie spezielle Workflows für wiederkehrende Prozesse maximieren die Effektivität.

Um die Qualität der Daten und damit auch die Ergebnisse der Datenanalyse zu verbessern, sollten die Daten validiert und durch zusätzliche Informationen angereichert werden, zum Beispiel durch Geocoding, manuelle oder automatische Adressrecherchen.

Nach dem Bereinigen und Anreichern der Daten folgt der Datenimport, zum Beispiel in das Tool i2 IBM iBase. Der Datenimport erfolgt mit Hilfe von vordefinierten Strukturen, damit anschließend eine strukturierte Datenanalyse möglich wird. Eine solche folgt logischen analytischen Schritten, die wiederum auf Fragen aufbauen, die der Ermittler an die Daten stellen will. Warum besteht überhaupt der Bedarf nach einer Datenanalyse? Welches ist die Kernfrage, die beantwortet werden muss? Was können Sie mit den Daten beweisen? Was möchten Sie beweisen?

Nun kommen verschiedene Analyse-Arten zum Einsatz. Um zeitliche Abfolgen von Ereignissen nachzuvollziehen, empfiehlt sich der Aufbau von Chronologien und Timelines. Durch das Sortieren und Kategorisieren von Daten lassen sich Hypothesen generieren und untermauern. Rangfolgen hingegen machen es möglich, die wichtigsten Posten zu erkennen. Auch Netzwerk-Analysen sind möglich, um Beziehungen zwischen verschiedenen Entitäten auf die Spur zu kommen.

Der letzte Schritt: Reporting

Einer der wichtigsten Schritte folgt erst nach der Datenanalyse, nämlich der des Reportings. Hier werden die einzelnen Ergebnis-Komponenten in einem abschließenden Report zusammengeführt. Hier spielen sowohl die durch iBase strukturierten und mit Hilfe von InfoZoom analysierten Daten als auch analytisches Denken des Ermittlers eine Rolle. Meist schließt der Report auch eine visuelle Präsentation der Ergebnisse mit ein.

 

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