Mit Daten einen Unterschied machen: Wie Datenanalyse Wirtschaftlichkeitsprüfungen und -bewertungen verbessert

Autor: Mario Luketić, Generalsekretär der INTOSAI-Arbeitsgruppe Evaluierung öffentlicher Maßnahmen und Programme (WGEPPP), Oberste Rechnungskontrollbehörde Schweiz

Daten sind zu einem zentralen Bestandteil in der Verwaltung komplexer staatlicher Programme geworden. Sie helfen dabei, Trends aufzuzeigen, Auswirkungen besser zu verstehen und zu erkennen, wenn Maßnahmen angepasst werden müssen. Für Oberste Rechnungskontrollbehörden (ORKB) stellt sich daher nicht mehr die Frage, ob Datenanalysen bei Wirtschaftlichkeitsprüfungen und -bewertungen zur Anwendung kommen sollten. Vielmehr geht es darum, wie Datenanalysen so geplant, vorbereitet und in die Prüftätigkeit eingebunden werden können, dass sie sich an den Prüfungsfragen orientieren sowie zu besseren Erkenntnissen, überzeugenderen Empfehlungen und letztlich zu einer größeren Wirkung beitragen.

Vor diesem Hintergrund fand im Oktober 2025 das Forum der INTOSAI-Arbeitsgruppe Evaluierung öffentlicher Maßnahmen und Programme statt. Die in Bern abgehaltene Veranstaltung trug den Titel „Making a Difference Through Data“ (dt. etwa „Mit Daten einen Unterschied machen“). Anlässlich des Forums sollte besprochen werden, wie Datenanalysen in die Praxis von ORKB eingebettet werden können und wie sie dazu beitragen, Wirtschaftlichkeitsprüfungen und -bewertungen wirksamer zu gestalten.

Aufbau einer Datenanalysekultur in einer ORKB

Eine unter den Mitglieds- und Beobachtungsorganisationen der WGEPPP durchgeführte Umfrage ergab, dass Datenanalysen in vielen ORKB bereits Bestandteil der Prüftätigkeiten sind. Sie werden genutzt, um große Datenmengen zu analysieren, Trends aufzuzeigen und Unterschiede zwischen Regionen, Institutionen oder Bevölkerungsgruppen zu ermitteln. Zugängliche Anwendungen wie Datenvisualisierungen, digitale Erhebungen und deskriptive Analysen sind besonders verbreitet. Doch obwohl Datenanalysen zunehmend zum Einsatz kommen, sind sie in den meisten ORKB noch nicht systematisch verankert. Während sie in einigen Institutionen zu einer strategischen Priorität geworden sind, werden sie von vielen nur in Einzelfällen angewendet. Nur die wenigsten Prüferinnen und Prüfer sind aktiv an Datenanalysen beteiligt und fachkundige Datenabteilungen sind nach wie vor selten.

Dies unterstreicht die Notwendigkeit, in ORKB eine datengesteuerte Kultur aufzubauen und aufrechtzuerhalten. Ein solcher Wandel ist keine rein fachliche Aufgabe, sondern erfordert dauerhafte Verhaltensänderungen und muss Bestandteil der alltäglichen Prüftätigkeit werden. Die ORKB Schweden veranschaulichte dies anhand eines Ansatzes, der auf vier sich gegenseitig verstärkenden Elementen beruht: 1. Kompetenzen, 2. Prozesse und Organisationsgestaltung, 3. Methoden und Anwendungsfälle sowie 4. Infrastruktur. Diese gemeinsam entwickelten Elemente bildeten die Grundlage für einen langfristigen organisatorischen Wandel.

In der Anfangsphase hingen Fortschritte von einer klaren Führung und entschlossenen Entscheidungen ab. Im Laufe der Zeit verlagerte sich der Schwerpunkt auf Experimente, iteratives Lernen und die Schaffung von Räumen, in denen neue Ansätze erprobt werden konnten, beispielsweise ein Innovationslabor. Ein klares Ziel war ebenfalls von entscheidender Bedeutung. Datenanalyse als Mittel zur Überführung von Technologie in gesellschaftlichen Nutzen darzustellen trug dazu bei, Widerstände abzubauen sowie die Belegschaft dazu zu motivieren, Teil des Wandels zu werden.

In der Praxis bedeutet das, dass ORKB klare Ziele für den Einsatz von Datenanalysen festlegen und diese in die Personalentwicklung sowie Prüfungsplanung einfließen lassen müssen. Dazu gehört, zu erkennen, welche Kompetenzen erforderlich sind, sei es in einer eigenen Datenabteilung oder in bestehenden Prüfteams. Dies bedeutet auch, bestehende Kompetenzen zu beurteilen sowie Prüferinnen und Prüfer ausfindig zu machen, die von gezielten Schulungen profitieren könnten. Weiterbildungspläne können das Personal dann dabei unterstützen, relevante Kompetenzen strukturiert aufzubauen. Schließlich sollten Prüfungsaufträge so gestaltet werden, dass die Belegschaft diese Kompetenzen in der Praxis anwenden und vertiefen kann. Die ORKB Schweiz hat zudem ein Instrument entwickelt, mit dem bewertet werden kann, inwieweit in einer ORKB bereits eine Datenanalysekultur herrscht, und zwar auf Grundlage einer vergleichenden Umfrage unter Prüferinnen und Prüfern.

Daraus ergibt sich eine wichtige Erkenntnis des Forums: Wenn ORKB Datenanalysen nachhaltig nutzen wollen, müssen sie diese zu einem Kernbestandteil ihres Arbeitsmodells weiterentwickeln. Es genügt nicht, einzelne Projekte mit Datenanalysen zu unterstützen. Auch das Prüfungspersonal selbst muss Datenanalysekompetenzen aufbauen, damit es relevante Analysemöglichkeiten erkennen, erfolgreich mit Datenspezialistinnen und -spezialisten zusammenarbeiten sowie datenbasierte Nachweise in seine Prüfungsurteile einbeziehen kann.

Umfassende Integration von Datenanalyse

Datenanalysen sollten in zwei unterschiedlichen Phasen des Prüfungs- oder Bewertungszyklus berücksichtigt werden. Die erste Phase ist die Prüfungsplanung, bevor das Jahresprogramm endgültig festgelegt wird. Zu diesem Zeitpunkt sollten ORKB das Potenzial von Datenanalysen in Bezug auf das zu prüfende Thema bewerten sowie die Daten, die von der überprüften Stelle oder aus anderen Quellen bezogen werden können. Diese Ersteinschätzung hilft bei der Feststellung, ob Datenanalysen einen Mehrwert bieten können, welche Art von Kompetenzen erforderlich sind sowie ob Datenanalystinnen und -analysten von Beginn an in das Prüfteam einbezogen werden sollten.

Die zweite Phase ist die Vorbereitung der eigentlichen Prüfung oder Bewertung. Zu diesem Zeitpunkt müssen die Prüfungsfragen, für die Datenanalysen durchgeführt werden, genauer angegeben werden. Im Anschluss sollte das Prüfteam beurteilen, ob die benötigten Daten vorhanden sind, ob auf sie zugegriffen werden kann und ob sie für die beabsichtigte Analyse qualitativ hochwertig genug sind. Stehen solche Daten nicht zur Verfügung, sollte das Team prüfen, ob deren Erhebung im Rahmen der Prüfung verhältnismäßig und zuverlässig erfolgen kann. All das trägt dazu bei, dass Datenanalysen nicht nachträglich hinzugefügt, sondern ordnungsgemäß in die Prüfungsgestaltung integriert werden.

Mehrwert durch klare Prüfungsfragen

Eine zentrale Erkenntnis des Forums war, dass der Mehrwert von Datenanalysen nicht von der technischen Komplexität der Methode oder dem verfügbaren Datenumfang abhängt. Der Mehrwert entsteht vor allem dann, wenn sie in engem Zusammenhang mit klaren Prüfungsfragen stehen. Datenanalysen können direkte Antworten auf wichtige Bewertungsfragen liefern oder qualitative Erkenntnisse untermauern. Sie können zudem dazu beitragen, den Kontext einer Prüfungserkenntnis verständlicher darzustellen. Daraus folgt, dass Datenanalysen fast nie für sich allein stehen. Den größten Mehrwert liefern sie in Kombination mit anderen Methoden, zum Beispiel Interviews, Fallstudien oder Dokumentenanalysen. Für ORKB ist dies eine besonders wichtige Erkenntnis. Daten bilden keinen Ersatz für das fachliche Urteilsvermögen der Prüferinnen und Prüfer. Sie erweitern die Grundlage, auf der geurteilt wird, und können dazu beitragen, Schlussfolgerungen besser zu begründen.

Anlässlich des Forums zeigte sich zudem, dass Datenanalysen besonders dort wertvoll sind, wo traditionelle Prüfungsansätze an ihre Grenzen stoßen. Sie können Muster aufdecken, die bei Einzelfallprüfungen nur schwer zu erkennen sind. Sie können Zielgruppen genauer erfassen und Diskrepanzen zwischen den Zielsetzungen von Maßnahmen und den tatsächlichen Ergebnissen aufzeigen. Datenanalysen werden zu einem Instrument, das über die reine Beschreibung hinausgeht. Sie können dazu beitragen, Probleme genauer aufzuzeigen und Empfehlungen besser zu begründen. Der Mehrwert liegt daher nicht in mehr Daten, sondern in einem strikt analytischen Ansatz in der Prüftätigkeit.

Datenanalysen für wirkungsvollere Prüfberichte

Ein weiteres zentrales Thema war die Frage, wie Datenanalysen zur Wirksamkeit von Prüfungen beitragen. Die Antwort liegt nicht immer auf der Hand. Datengestützte Prüfungen führen selten unmittelbar zu sichtbaren Verbesserungen. Ihre Wirkung ist oft indirekter Natur. Sie zeigen Probleme auf und verbessern die Nachweisgrundlage für Empfehlungen. Genau darin liegt ihr praktischer Mehrwert. Wenn ORKB aufzeigen können, wo Programme ihre Zielgruppen nicht erreichen oder wo Ressourcen nicht wirksam eingesetzt werden, schaffen sie eine solidere Grundlage für Verbesserungen. Gleiches gilt, wenn Datenlücken eine angemessene Steuerung verhindern. Datenanalysen tragen somit nicht nur zu genaueren Prüfberichten bei, sondern auch dazu, dass Empfehlungen konkreter, nachvollziehbarer und nützlicher für die staatliche Verwaltung sowie Entscheidungsträgerinnen und Entscheidungsträger werden.

Zwei weitere Faktoren machen Datenanalysen besonders relevant für ORKB. Erstens verfügen die überprüften Stellen möglicherweise nicht immer über die Ressourcen, das Fachwissen oder die Anreize, um ihre eigenen Daten systematisch zu analysieren. Durch das Aufzeigen des Mehrwerts von Datenanalysen können ORKB diese ermutigen, die ihnen bereits vorliegenden Informationen besser zu nutzen und die evidenzbasierte Maßnahmenverwaltung zu stärken. Zweitens sind wichtige Daten oft über verschiedene Behörden verteilt. Die horizontale Perspektive von ORKB ermöglicht es ihnen, Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammenzufassen, zu vergleichen sowie miteinander in Verbindung zu bringen, wodurch Muster und Erkenntnisse zutage treten können, die andernfalls im Verborgenen blieben.

Das WGEPPP-Forum 2025 zeigte, dass Datenanalysen nicht automatisch zu einer Verbesserung von Wirtschaftlichkeitsprüfungen und -bewertungen führen. Sie entfalten ihre Vorteile nur dann, wenn sie frühzeitig geplant, methodisch angemessen angewendet und mit anderen Nachweisquellen kombiniert werden. Ebenso wichtig ist, dass sie organisatorisch unterstützt werden und stets mit dem fachlichen Urteilsvermögen des Prüfungspersonals verknüpft bleiben. Die zentrale Botschaft des Forums lautet daher, dass Datenanalysen ein Instrument liefern, das ORKB dabei unterstützen kann, bessere Fragen zu stellen, komplexe staatliche Programme genauer zu verstehen und wirksamere Empfehlungen zu erstellen. Innovation im Bereich Wirtschaftlichkeitsprüfungen ist daher nicht einfach nur mit dem Einsatz neuer Instrumente gleichzusetzen. Innovation bedeutet vielmehr, Daten, Methoden, Menschen sowie institutionelles Lernen so zu kombinieren, dass Prüfungen relevanter, evidenzbasierter und wirksamer werden.