Zoeken Contact

Data-analyse in onafhankelijk onderzoek

Deze publicatie bespreekt de rol van data-analyse in onafhankelijk onderzoek, met praktijkvoorbeelden en aandacht voor data-betrouwbaarheid.

In de vorige publicatie zijn wij ingegaan op documentstudie en digitaal onderzoek. In deze zevende publicatie nemen wij je mee in het toepassen van data-analyse in onderzoek aan de hand van enkele voorbeelden.

Data-analyse

Voordat wij in gaan op de praktijkvoorbeelden nemen wij je mee in de voorwaarden om data-analyse te kunnen toepassen in onafhankelijk onderzoek.

Betrouwbaarheid
Data-analyse begint bij data. In onafhankelijk onderzoek is het van belang dat betrouwbare en relevante informatie wordt gebruikt. Dit geldt ook voor de data die wordt gebruikt bij data-analyse. In de vorige publicatie hebben wij in enkele voorbeelden laten zien hoe de betrouwbaarheid van data kan worden vastgesteld.

Relevante en geschikte data
In de IT wordt nogal eens de term ‘garbage in, is garbage out’ gebruikt. Als je voor data-analyse gebruik maakt van data die niet compleet of actueel is dan kan dat leiden tot bevindingen die in het belang van het onderzoek onvoldoende zeggen. Ook data die niet geschikt is om onderzoeksvragen mee te beantwoorden draagt niet bij aan het onderzoek.

Een onderzoeker zal daarom op basis van de beschikbare data het volgende inzicht moeten hebben:

  • Hoe komt de data tot stand? Het is van belang om te weten wanneer de datavelden worden gemuteerd en op basis van welke handeling(en) in het systeem. Datavelden die handmatig kunnen worden aangepast zijn voor onderzoek minder geschikt. Een voorbeeld hiervan is het onderzoeken van logdata waarvan de onderzoeker weet dat deze handmatig kunnen worden aangepast.
  • Welke data wordt niet opgenomen en welke impact heeft dat op het onderzoek? Een voorbeeld hiervan is een analyse op een financiële administratie om te bepalen of facturen in de juiste periode worden verwerkt. Een export waarin niet de factuurdatum is opgenomen maar enkel de boekdatum gaat de onderzoeker niet van de juiste informatie voorzien.
  • Welke data is opgenomen in de datavelden? Het is van belang om bijvoorbeeld te weten of de datum in een export van bankafschriften de transactiedatum betreft of de valutadatum.

Gestructureerde en ongestructureerde data
In de vorige publicatie maakten wij onderscheid tussen gestructureerde en ongestructureerde data. Data-analyse kan worden toegepast op gestructureerde en ongestructureerde data. Een voorbeeld van data-analyse op gestructureerde data is de analyse van boekingsregels. Een voorbeeld van een data-analyse op ongestructureerde data betreft het analyseren hoe vaak een zoekterm voorkomt in e-maildata.

Toepassing data-analyse in onafhankelijk onderzoek

Data-analyse kan op verschillende manieren worden toegepast in onderzoek. Hierbij geldt dat enkel data-analyse niet voldoende grondslag geeft voor een onderzoeksrapport. Data-analyse is geschikt om te bepalen op welke onderdelen het onderzoek zich verder gaat richten. Wij lichten dit toe aan de hand van een aantal voorbeelden.

Faillissementsonderzoeken
In faillissementsonderzoeken kan een analyse van de journaalposten uit de financiële administratie en bankafschriften richting geven aan het onderzoek van de curator. Een voorbeeld hiervan is het uitvoeren van een analyse op crediteurenbetalingen om te onderzoeken of er aanwijzingen zijn dat crediteuren in aanloop van het faillissement zijn voorgetrokken (selectieve crediteurenbetaling).

(Mis)bruik van systeem
Data-analyse op logbestanden kan een onderzoeker helpen in het nagaan of bepaalde frauduleuze handelingen vaker zijn verricht of door meerdere personen zijn verricht.

De organisatie had een medewerker ontslagen doordat consulten door de betreffende medewerker contant werden geïnd. De ontvangsten werden niet verantwoord in de financiële administratie. Hiertoe annuleerde de medewerker het consult achteraf in het systeem. Met data-analyse is op basis van geanonimiseerde logdata in kaart gebracht welke consulten achteraf zijn verwijderd. Deze zijn nader onderzocht om uit te sluiten dat meer medewerkers in het systeem gebruik hebben gemaakt van deze mogelijkheid.

Onrechtmatige betalingen
Data-analyse kan een onderzoeker ondersteunen in de scoping van de onderzoekswerkzaamheden.

Een financieel medewerker van een onderneming had beschikking over de bankpas en boekte de bankafschriften in de financiële administratie. De betreffende medewerker gebruikte de bankpas niet alleen om rekeningen van de werkgever te betalen, maar ook voor privé betalingen. Alle uitgaande betalingen zijn geanalyseerd op totalen per tegenrekening. Per tegenrekening is onderzocht welke facturen hier aan ten grondslag lagen en de tenaamstelling van de facturen. Daarnaast is met data-analyse in kaart gebracht hoe de betaling is verhuld in de financiële administratie.

Data-analyse ondersteunt een onderzoeker in de scoping van werkzaamheden. Op voorwaarde dat de data betrouwbaar en geschikt zijn voor het onderzoek.

In de volgende publicatie nemen wij je mee in de volgende onderzoeksmethode: het interviewproces.

 

Bekijk gerelateerde publicaties

Interessante publicaties voor u geselecteerd

Privacy

Privacy en onafhankelijk onderzoek

Digitaal onderzoek

De kracht van AI in digitaal onderzoek

Data-analyse

Het proces van data-analyse

Open Source Intelligence

De rol van Open Source Intelligence in onderzoek

Frauderisico

Ontwikkelingen 2025 voor Fraude Champions

Digital Forensics en eDiscovery

Digital Forensics en eDiscovery in perspectief

Op deze website gebruikt Ebbenpartners cookies en vergelijkbare technieken om de website goed te kunnen laten werken en om te analyseren hoe de website wordt gebruikt.