{"id":43494,"date":"2026-09-21T21:49:19","date_gmt":"2026-09-22T01:49:19","guid":{"rendered":"https:\/\/intosaijournal.org\/journal-entry\/making-a-difference-through-data-how-data-analysis-enhances-performance-audits-and-evaluations\/"},"modified":"2026-09-21T22:14:12","modified_gmt":"2026-09-22T02:14:12","slug":"making-a-difference-through-data-how-data-analysis-enhances-performance-audits-and-evaluations","status":"publish","type":"journal-entry","link":"https:\/\/intosaijournal.org\/de\/journal-entry\/making-a-difference-through-data-how-data-analysis-enhances-performance-audits-and-evaluations\/","title":{"rendered":"Mit Daten einen Unterschied machen: Wie Datenanalyse Wirtschaftlichkeitspr\u00fcfungen und -bewertungen verbessert"},"content":{"rendered":"\n

Autor: Mario Luketi\u0107, Generalsekret\u00e4r der INTOSAI-Arbeitsgruppe Evaluierung \u00f6ffentlicher Ma\u00dfnahmen und Programme (WGEPPP), Oberste Rechnungskontrollbeh\u00f6rde Schweiz<\/em><\/p>\n\n\n\n

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 Ma\u00dfnahmen angepasst werden m\u00fcssen. F\u00fcr Oberste Rechnungskontrollbeh\u00f6rden (ORKB) stellt sich daher nicht mehr die Frage, ob Datenanalysen bei Wirtschaftlichkeitspr\u00fcfungen und -bewertungen zur Anwendung kommen sollten. Vielmehr geht es darum, wie Datenanalysen so geplant, vorbereitet und in die Pr\u00fcft\u00e4tigkeit eingebunden werden k\u00f6nnen, dass sie sich an den Pr\u00fcfungsfragen orientieren sowie zu besseren Erkenntnissen, \u00fcberzeugenderen Empfehlungen und letztlich zu einer gr\u00f6\u00dferen Wirkung beitragen.<\/p>\n\n\n\n

Vor diesem Hintergrund fand im Oktober 2025 das Forum der INTOSAI-Arbeitsgruppe Evaluierung \u00f6ffentlicher Ma\u00dfnahmen und Programme statt. Die in Bern abgehaltene Veranstaltung trug den Titel \u201eMaking a Difference Through Data\u201c (dt. etwa \u201eMit Daten einen Unterschied machen\u201c). Anl\u00e4sslich des Forums sollte besprochen werden, wie Datenanalysen in die Praxis von ORKB eingebettet werden k\u00f6nnen und wie sie dazu beitragen, Wirtschaftlichkeitspr\u00fcfungen und -bewertungen wirksamer zu gestalten.<\/p>\n\n\n\n

Aufbau einer Datenanalysekultur in einer ORKB<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Eine unter den Mitglieds- und Beobachtungsorganisationen der WGEPPP durchgef\u00fchrte Umfrage ergab, dass Datenanalysen in vielen ORKB bereits Bestandteil der Pr\u00fcft\u00e4tigkeiten sind. Sie werden genutzt, um gro\u00dfe Datenmengen zu analysieren, Trends aufzuzeigen und Unterschiede zwischen Regionen, Institutionen oder Bev\u00f6lkerungsgruppen zu ermitteln. Zug\u00e4ngliche 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. W\u00e4hrend sie in einigen Institutionen zu einer strategischen Priorit\u00e4t geworden sind, werden sie von vielen nur in Einzelf\u00e4llen angewendet. Nur die wenigsten Pr\u00fcferinnen und Pr\u00fcfer sind aktiv an Datenanalysen beteiligt und fachkundige Datenabteilungen sind nach wie vor selten.<\/p>\n\n\n\n

Dies unterstreicht die Notwendigkeit, in ORKB eine datengesteuerte Kultur aufzubauen und aufrechtzuerhalten. Ein solcher Wandel ist keine rein fachliche Aufgabe, sondern erfordert dauerhafte Verhaltens\u00e4nderungen und muss Bestandteil der allt\u00e4glichen Pr\u00fcft\u00e4tigkeit werden. Die ORKB Schweden veranschaulichte dies anhand eines Ansatzes, der auf vier sich gegenseitig verst\u00e4rkenden Elementen beruht: 1. Kompetenzen, 2. Prozesse und Organisationsgestaltung, 3. Methoden und Anwendungsf\u00e4lle sowie 4. Infrastruktur. Diese gemeinsam entwickelten Elemente bildeten die Grundlage f\u00fcr einen langfristigen organisatorischen Wandel.<\/p>\n\n\n\n

In der Anfangsphase hingen Fortschritte von einer klaren F\u00fchrung und entschlossenen Entscheidungen ab. Im Laufe der Zeit verlagerte sich der Schwerpunkt auf Experimente, iteratives Lernen und die Schaffung von R\u00e4umen, in denen neue Ans\u00e4tze erprobt werden konnten, beispielsweise ein Innovationslabor. Ein klares Ziel war ebenfalls von entscheidender Bedeutung. Datenanalyse als Mittel zur \u00dcberf\u00fchrung von Technologie in gesellschaftlichen Nutzen darzustellen trug dazu bei, Widerst\u00e4nde abzubauen sowie die Belegschaft dazu zu motivieren, Teil des Wandels zu werden.<\/p>\n\n\n\n

In der Praxis bedeutet das, dass ORKB klare Ziele f\u00fcr den Einsatz von Datenanalysen festlegen und diese in die Personalentwicklung sowie Pr\u00fcfungsplanung einflie\u00dfen lassen m\u00fcssen. Dazu geh\u00f6rt, zu erkennen, welche Kompetenzen erforderlich sind, sei es in einer eigenen Datenabteilung oder in bestehenden Pr\u00fcfteams. Dies bedeutet auch, bestehende Kompetenzen zu beurteilen sowie Pr\u00fcferinnen und Pr\u00fcfer ausfindig zu machen, die von gezielten Schulungen profitieren k\u00f6nnten. Weiterbildungspl\u00e4ne k\u00f6nnen das Personal dann dabei unterst\u00fctzen, relevante Kompetenzen strukturiert aufzubauen. Schlie\u00dflich sollten Pr\u00fcfungsauftr\u00e4ge 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 Pr\u00fcferinnen und Pr\u00fcfern.<\/p>\n\n\n\n

Daraus ergibt sich eine wichtige Erkenntnis des Forums: Wenn ORKB Datenanalysen nachhaltig nutzen wollen, m\u00fcssen sie diese zu einem Kernbestandteil ihres Arbeitsmodells weiterentwickeln. Es gen\u00fcgt nicht, einzelne Projekte mit Datenanalysen zu unterst\u00fctzen. Auch das Pr\u00fcfungspersonal selbst muss Datenanalysekompetenzen aufbauen, damit es relevante Analysem\u00f6glichkeiten erkennen, erfolgreich mit Datenspezialistinnen und -spezialisten zusammenarbeiten sowie datenbasierte Nachweise in seine Pr\u00fcfungsurteile einbeziehen kann.<\/p>\n\n\n\n

Umfassende Integration von Datenanalyse<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Datenanalysen sollten in zwei unterschiedlichen Phasen des Pr\u00fcfungs- oder Bewertungszyklus ber\u00fccksichtigt werden. Die erste Phase ist die Pr\u00fcfungsplanung, bevor das Jahresprogramm endg\u00fcltig festgelegt wird. Zu diesem Zeitpunkt sollten ORKB das Potenzial von Datenanalysen in Bezug auf das zu pr\u00fcfende Thema bewerten sowie die Daten, die von der \u00fcberpr\u00fcften Stelle oder aus anderen Quellen bezogen werden k\u00f6nnen. Diese Ersteinsch\u00e4tzung hilft bei der Feststellung, ob Datenanalysen einen Mehrwert bieten k\u00f6nnen, welche Art von Kompetenzen erforderlich sind sowie ob Datenanalystinnen und -analysten von Beginn an in das Pr\u00fcfteam einbezogen werden sollten.<\/p>\n\n\n\n

Die zweite Phase ist die Vorbereitung der eigentlichen Pr\u00fcfung oder Bewertung. Zu diesem Zeitpunkt m\u00fcssen die Pr\u00fcfungsfragen, f\u00fcr die Datenanalysen durchgef\u00fchrt werden, genauer angegeben werden. Im Anschluss sollte das Pr\u00fcfteam beurteilen, ob die ben\u00f6tigten Daten vorhanden sind, ob auf sie zugegriffen werden kann und ob sie f\u00fcr die beabsichtigte Analyse qualitativ hochwertig genug sind. Stehen solche Daten nicht zur Verf\u00fcgung, sollte das Team pr\u00fcfen, ob deren Erhebung im Rahmen der Pr\u00fcfung verh\u00e4ltnism\u00e4\u00dfig und zuverl\u00e4ssig erfolgen kann. All das tr\u00e4gt dazu bei, dass Datenanalysen nicht nachtr\u00e4glich hinzugef\u00fcgt, sondern ordnungsgem\u00e4\u00df in die Pr\u00fcfungsgestaltung integriert werden.<\/p>\n\n\n\n

Mehrwert durch klare Pr\u00fcfungsfragen<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Eine zentrale Erkenntnis des Forums war, dass der Mehrwert von Datenanalysen nicht von der technischen Komplexit\u00e4t der Methode oder dem verf\u00fcgbaren Datenumfang abh\u00e4ngt. Der Mehrwert entsteht vor allem dann, wenn sie in engem Zusammenhang mit klaren Pr\u00fcfungsfragen stehen. Datenanalysen k\u00f6nnen direkte Antworten auf wichtige Bewertungsfragen liefern oder qualitative Erkenntnisse untermauern. Sie k\u00f6nnen zudem dazu beitragen, den Kontext einer Pr\u00fcfungserkenntnis verst\u00e4ndlicher darzustellen. Daraus folgt, dass Datenanalysen fast nie f\u00fcr sich allein stehen. Den gr\u00f6\u00dften Mehrwert liefern sie in Kombination mit anderen Methoden, zum Beispiel Interviews, Fallstudien oder Dokumentenanalysen. F\u00fcr ORKB ist dies eine besonders wichtige Erkenntnis. Daten bilden keinen Ersatz f\u00fcr das fachliche Urteilsverm\u00f6gen der Pr\u00fcferinnen und Pr\u00fcfer. Sie erweitern die Grundlage, auf der geurteilt wird, und k\u00f6nnen dazu beitragen, Schlussfolgerungen besser zu begr\u00fcnden.<\/p>\n\n\n\n

Anl\u00e4sslich des Forums zeigte sich zudem, dass Datenanalysen besonders dort wertvoll sind, wo traditionelle Pr\u00fcfungsans\u00e4tze an ihre Grenzen sto\u00dfen. Sie k\u00f6nnen Muster aufdecken, die bei Einzelfallpr\u00fcfungen nur schwer zu erkennen sind. Sie k\u00f6nnen Zielgruppen genauer erfassen und Diskrepanzen zwischen den Zielsetzungen von Ma\u00dfnahmen und den tats\u00e4chlichen Ergebnissen aufzeigen. Datenanalysen werden zu einem Instrument, das \u00fcber die reine Beschreibung hinausgeht. Sie k\u00f6nnen dazu beitragen, Probleme genauer aufzuzeigen und Empfehlungen besser zu begr\u00fcnden. Der Mehrwert liegt daher nicht in mehr Daten, sondern in einem strikt analytischen Ansatz in der Pr\u00fcft\u00e4tigkeit.<\/p>\n\n\n\n

Datenanalysen f\u00fcr wirkungsvollere Pr\u00fcfberichte<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Ein weiteres zentrales Thema war die Frage, wie Datenanalysen zur Wirksamkeit von Pr\u00fcfungen beitragen. Die Antwort liegt nicht immer auf der Hand. Datengest\u00fctzte Pr\u00fcfungen f\u00fchren selten unmittelbar zu sichtbaren Verbesserungen. Ihre Wirkung ist oft indirekter Natur. Sie zeigen Probleme auf und verbessern die Nachweisgrundlage f\u00fcr Empfehlungen. Genau darin liegt ihr praktischer Mehrwert. Wenn ORKB aufzeigen k\u00f6nnen, wo Programme ihre Zielgruppen nicht erreichen oder wo Ressourcen nicht wirksam eingesetzt werden, schaffen sie eine solidere Grundlage f\u00fcr Verbesserungen. Gleiches gilt, wenn Datenl\u00fccken eine angemessene Steuerung verhindern. Datenanalysen tragen somit nicht nur zu genaueren Pr\u00fcfberichten bei, sondern auch dazu, dass Empfehlungen konkreter, nachvollziehbarer und n\u00fctzlicher f\u00fcr die staatliche Verwaltung sowie Entscheidungstr\u00e4gerinnen und Entscheidungstr\u00e4ger werden.<\/p>\n\n\n\n

Zwei weitere Faktoren machen Datenanalysen besonders relevant f\u00fcr ORKB. Erstens verf\u00fcgen die \u00fcberpr\u00fcften Stellen m\u00f6glicherweise nicht immer \u00fcber die Ressourcen, das Fachwissen oder die Anreize, um ihre eigenen Daten systematisch zu analysieren. Durch das Aufzeigen des Mehrwerts von Datenanalysen k\u00f6nnen ORKB diese ermutigen, die ihnen bereits vorliegenden Informationen besser zu nutzen und die evidenzbasierte Ma\u00dfnahmenverwaltung zu st\u00e4rken. Zweitens sind wichtige Daten oft \u00fcber verschiedene Beh\u00f6rden verteilt. Die horizontale Perspektive von ORKB erm\u00f6glicht es ihnen, Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammenzufassen, zu vergleichen sowie miteinander in Verbindung zu bringen, wodurch Muster und Erkenntnisse zutage treten k\u00f6nnen, die andernfalls im Verborgenen blieben.<\/p>\n\n\n\n

Das WGEPPP-Forum 2025 zeigte, dass Datenanalysen nicht automatisch zu einer Verbesserung von Wirtschaftlichkeitspr\u00fcfungen und -bewertungen f\u00fchren. Sie entfalten ihre Vorteile nur dann, wenn sie fr\u00fchzeitig geplant, methodisch angemessen angewendet und mit anderen Nachweisquellen kombiniert werden. Ebenso wichtig ist, dass sie organisatorisch unterst\u00fctzt werden und stets mit dem fachlichen Urteilsverm\u00f6gen des Pr\u00fcfungspersonals verkn\u00fcpft bleiben. Die zentrale Botschaft des Forums lautet daher, dass Datenanalysen ein Instrument liefern, das ORKB dabei unterst\u00fctzen kann, bessere Fragen zu stellen, komplexe staatliche Programme genauer zu verstehen und wirksamere Empfehlungen zu erstellen. Innovation im Bereich Wirtschaftlichkeitspr\u00fcfungen ist daher nicht einfach nur mit dem Einsatz neuer Instrumente gleichzusetzen. Innovation bedeutet vielmehr, Daten, Methoden, Menschen sowie institutionelles Lernen so zu kombinieren, dass Pr\u00fcfungen relevanter, evidenzbasierter und wirksamer werden.<\/p>\n\n\n\n

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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 Ma\u00dfnahmen angepasst werden m\u00fcssen. F\u00fcr Oberste Rechnungskontrollbeh\u00f6rden (ORKB) stellt sich daher nicht mehr die Frage, ob Datenanalysen bei Wirtschaftlichkeitspr\u00fcfungen und -bewertungen zur Anwendung kommen sollten. Vielmehr geht es darum, wie Datenanalysen so geplant, vorbereitet und in die Pr\u00fcft\u00e4tigkeit eingebunden werden k\u00f6nnen, dass sie sich an den Pr\u00fcfungsfragen orientieren sowie zu besseren Erkenntnissen, \u00fcberzeugenderen Empfehlungen und letztlich zu einer gr\u00f6\u00dferen Wirkung beitragen.<\/p>\n","protected":false},"author":470,"featured_media":42868,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"journal-categories":[4562],"content-tags":[2240,2219,2151,2175],"country":[4467],"region":[2597],"section":[2603],"coauthors":[4539],"class_list":["post-43494","journal-entry","type-journal-entry","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","journal-categories-q3-2026","content-tags-audit-innovation-de","content-tags-datenanalytik","content-tags-innovation-de","content-tags-wirtschaftlichkeitsprufung","country-schweiz","region-eurosai-de","section-fachartikel"],"acf":[],"yoast_head":"\nMit Daten einen Unterschied machen: Wie Datenanalyse Wirtschaftlichkeitspr\u00fcfungen und -bewertungen verbessert - INTOSAI Journal<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/intosaijournal.org\/de\/journal-entry\/making-a-difference-through-data-how-data-analysis-enhances-performance-audits-and-evaluations\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Mit Daten einen Unterschied machen: Wie Datenanalyse Wirtschaftlichkeitspr\u00fcfungen und -bewertungen verbessert - INTOSAI Journal\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Daten sind zu einem zentralen Bestandteil in der Verwaltung komplexer staatlicher Programme geworden. 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