Inhalt

Abstract:

Die zunehmende Nutzung digitaler Lösungen im Rahmen steuerlicher Tätigkeiten sowie die Herausforderung, die wachsenden Datenmengen in Unternehmen zu verstehen und zu verarbeiten, führen zu einem Wandel des Geschäftsmodells der Steuerberatung und in den Steuerabteilungen von Unternehmen. Der CLASSIC vhb-Kurs „Tax Data Analytics (TDA): Eine Einführung in die steuerliche Datenanalyse“ soll die Studierenden sowohl auf dem Gebiet der betriebswirtschaftlichen Steuerlehre als auch im Bereich der Datenanalyse ausbilden. Die Studierenden werden über die Funktionsweise, die Einsatzmöglichkeiten und die Herausforderungen der Digitalisierung im Bereich der Steuerberatung und des Besteuerungsprozesses informiert und in Form von selbstgesteuertem wissenschaftlichem Lernen zum verantwortlichen Umgang mit der digitalen Transformation sowie der Datenanalyse befähigt.

Gliederung:

1. Einführung in die Datenanalyse
2. Datenvisualisierung
3. Newcomb-Benford’s Law & Zeitreihenanalyse
4. Natural Language Processing & Ähnlichkeitsmaße
5. Besteuerung von Kryptowährungen

Detaillierter Inhalt:

Das Modul startet mit einer virtuell abgehaltenen Auftaktveranstaltung (Webseminar). Im Verlauf der Veranstaltung erhalten die Studierenden Zugriff auf die elektronischen Lehr- und Lerninhalte, welche in Form von interaktiven Jupyter Notebooks vorliegen. In diesen werden auch die Datenanalysen unter Verwendung der Programmiersprache Python sowie vorbereiteter Datensätze durchgeführt. Die Studierenden können zusätzlich zu den bereitgestellten Vorlesungsvideos auf Video-Tutorials zugreifen, um IT-spezifische Grundlagenkompetenzen zu erwerben.

Die Studierenden lernen Standardtechnologien der Datenanalyse domänenspezifisch einzusetzen und Lösungsansätze für Fallstudien zu erarbeiten. Gleichzeitig bauen sie Wissen auf, welches an der Schnittstelle zwischen Betriebswirtschaftlicher Steuerlehre, Informatik und statistischer Datenanalyse angesiedelt ist. Zum Grundverständnis für Datenanalysen gehören neben der Unterscheidung zwischen Zeichen, Daten, Information und Wissen insbesondere ein Verständnis davon wie IT-Systeme Zeichen und Daten darstellen und speichern. Weitergehende Informationen und Wissen können mithilfe von statistischen Analyse- und Testverfahren durch die Daten gewonnen werden. Gerade in der Erschütterung der steuerlichen Beweiskraft der Buchführung und auch in der Schätzung von Besteuerungsgrundlagen gewinnen diese Verfahren immer mehr an Bedeutung, weshalb Anpassungstests auf die Benford Verteilung sowie Zeitreihenvergleiche Gegenstand dieser Veranstaltung sind. Abschließend wird aufgezeigt, dass die Digitalisierung nicht nur die Methoden und Arbeitsweisen der Steuerberater verändert, sondern auch einen Einfluss auf die gesetzlichen Rahmenbedingungen hat. Am Beispiel der Besteuerung von Kryptowährungen wird dargestellt, wie neue Technologien auf Steuergesetze wirken.

Lernziele

Nach Abschluss der Veranstaltung „Tax Data Analytics” sollen die Studierenden folgende Kompetenzen erworben haben:

• Grundverständnis für Datenarten, Datenspeicherung, Datenaufbereitung und Datenvisualisierung

• Verständnis für statistische Analyse- und Testverfahren

• Durchführung deskriptiver Analysen für steuerliche Fragestellungen

• Eigenständige Verwendung ausgewählter Softwarelösungen und Softwarepakete zur Datenaufbereitung, Datenanalyse und Datenvisualisierung

• Verständnis der Auswirkungen und Probleme des digitalen Wandels auf die Besteuerung

Lern-/Qualifikationsziele:

-

Lehrveranstaltungstyp:

Virtuelle Vorlesung

Interaktionsformen mit Betreuer/in:

Chat, E-Mail

Interaktionsformen mit Mitlernenden:

Chat, Forum, E-Mail

Kursdemo:

zur Kursdemo

Nutzung

Kurs ist konzipiert für:

Universität Passau:

Bachelor Business Administration and Economics

Bachelor Digital Transformation in Business und Society

Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg:

Bachelor Wirtschaftswissenschaften

Universität Augsburg:

Bachelor Betriebswirtschaftslehre

Bachelor Volkswirtschaftslehre

Bachelor Recht- und Wirtschaft

Bachelor Wirtschaftsinformatik

Formale Voraussetzungen:

Registrierung bei der Virtuellen Hochschule Bayern (vhb) und fristgerechte Anmeldung zum Kurs über das vhb-Portal

Erforderliche Vorkenntnisse:

Grundlagen der BWL, Mathematik und Statistik

Hinweise zur Nutzung:

-

Kursumsetzung (verwendete Medien):

-

Erforderliche Technik:

-

Nutzungsentgelte:

für andere Personen als (reguläre) Studenten der vhb Trägerhochschulen nach Maßgabe der Benutzungs- und Entgeltordnung der vhb

Rechte hinsichtlich des Kursmaterials:

-

Verantwortlich

Anbieterhochschule:

Uni Passau

Anbieter:

Prof. Dr. Markus Diller

Prof. Dr. Frank Hechtner

Prof. Dr. Robert Ullmann

Autoren:

Thomas Späth

Patrick Katzlmayr

Markus Diller

Robert Ullmann

Frank Hechtner

Betreuer:

Patrick Katzlmayr

Prüfung

Prüfungsangebot zur Lehrveranstaltung

Art der Prüfung:

schriftlicher Leistungsnachweis (Klausur)

Bemerkung:

Schriftliche Klausur

Prüfer:

Prof. Dr. Markus Diller

Prüfungsanmeldung erforderlich:

ja

Anmeldeverfahren:

Die Anmeldung zur Prüfung erfolgt über das vhb-Portal.

Prüfungsanmeldefrist:

01.10.2025 00:00 Uhr bis 30.11.2025 23:59 Uhr

Prüfungsabmeldefrist:

01.10.2025 00:00 Uhr bis 31.12.2025 23:59 Uhr

Kapazität:

–

Prüfungsdatum:

Nach Absprache mit dem Prüfer bis spätestens 31.12.2025

Prüfungsdauer:

60 Minuten

Prüfungsort:

Uni Passau, Uni Erlangen-Nürnberg, Uni Augsburg

Zuständiges Prüfungsamt:

Prüfungsamt der Heimathochschule der Studierenden

Zugelassene Hilfsmittel:

Taschenrechner

Formale Voraussetzungen für die Prüfungsteilnahme:

Fristgerechte Anmeldung zum vhb-Kurs und zur Prüfung

Inhaltliche Voraussetzungen für die Prüfungsteilnahme:

Kursinhalte

Zertifikat:

Ja (benoteter Schein)

Anerkennung:

–