Auditoria de datos

La seguridad de la información y el tratamiento de datos de carácter personal son unas de las principales preocupaciones de los directivos, además de ser uno de los principales segmentos del sector donde se están haciendo las principales inversiones y uno de los que más está creciendo.herramientas útiles para organizar, describir y analizar los datos recogidos con los instrumentos de investigación. El análisis de datos encierra dos procedimientos La organización de los datos y la descripción y análisis de los datos.

Tipos de técnicas de análisis de datos

Las técnicas de análisis de datos se clasifican en dos tipos:

a. Técnicas de análisis cuantitativo yb. técnicas de análisis cualitativo.

Técnicas de análisis cualitativo

Las técnicas de análisis cualitativo son aquellas que se emplean para resumir, analizar e interpretar la información obtenida mediante métodos cualitativos.

Las principales técnicas son dos:

a. Las técnicas de categorización yb. las técnicas de análisis de contenido

Los datos cualitativos se organizan en archivos de documento (hechos en Word u otro semejante). El análisis de datos se efectúa sobre estos documentos. Siempre es recomendable grabar las entrevistas a profundidad y copia de los documentos revisados.

Técnicas de análisis cuantitativo

Las técnicas de análisis cuantitativo son aquellas que se basan en las estadísticas o en las finanzas. Estas sirven para describir, graficar, analizar, comparar, relacionar y resumir los datos obtenidos con los instrumentos Cuantitativos.

¿Qué técnicas de análisis de datos me conviene?

Depende del diseño de investigación que elegiste para contrastar tus hipótesis. Como siempre, las reglas de oro de la investigación científica son la coherencia, la pertinencia y la razonabilidad. Juntando estos tres criterios te puedo recomendar lo siguiente:

1. Si elegiste un diseño de investigación cualitativo, lo usual es que emplees técnicas de análisis cualitativo.

2. Si elegiste un diseño cuantitativo (descriptivo, correlacional o explicativo), lo usual es que emplees técnicas de análisis cuantitativo.

¿Cómo redacto las técnicas de análisis de datos en el proyecto?

Redactar las técnicas de análisis de datos es sencillo. Solo debes identificar tres elementos clave:

o Cómo y dónde vas a organizar la información (Ej. matriz de tabulación).o Con qué programa de computadora (Ej. SPSS, Excel, Word) realizarás los análisis.o Qué técnicas de análisis (cualitativa, estadística, matemática, financiera)emplearás

Las investigaciones modernas prefieren integrar ambas perspectivas. Utilizan tanto información cuantitativa como cualitativa para enriquecer el trabajo. Tu investigación tendrá mayor validez si empleas más de una técnica de recolección y análisis de datos. En lo posible, considera esta recomendación.

Las empresas tienen una responsabilidad con sus accionistas, socios, clientes, reguladores, auditores y empleados para el manejo responsable de los datos. El acceso no autorizado o cambios desconocidos a los datos de una organización pueden debilitar o arruinar una empresa. El robo, error, pérdida, corrupción o fraude de los datos puede costarle a una compañía su reputación, sus ganancias, o ambos. La auditoria de datos no solamente protege los datos de una organización, sino que asegura la responsabilización, la recuperación y la longevidad de los sistemas que dependen de los datos. Una capacidad de auditoria de datos comprehensiva ofrece beneficios operacionales más allá del manejo y reducción del riesgo y del cumplimiento legislativo. Complementa la gama completa de la seguridad de TI, mejora la integridad operacional de los sistemas de TI, lo que establece la responsabilización por el uso de los datos a través de la organización y provee los mecanismos para analizar dicho uso. Como industria, tenemos que diseñar la auditoria y la responsabilización dentro de nuestros sistemas. La auditoria de los datos refleja un conocimiento profundo tanto de los riesgos inherentes en los datos, como de los beneficios de proveer una auditoria de datos comprehensiva.

IDEA - Interactive Data Extraction and Analyisis,

Es un Software para Extracción, Análisis y Auditoria de Datos, de origen Canadiense, utilizado por más de 10000 empresas en Gran Bretaña, Estados Unidos y otros países del mundo. Su potencia, funcionalidad y facilidad de uso son reconocidas por auditores, contadores públicos, investigadores de fraude, gerentes financieros, estadísticos y profesionales en Sistemas de Información.

Por sus características y funcionalidades IDEA, ha sido elegido como estándar de auditoria de datos por las grandes firmas de contadores públicos, oficinas de auditoria y finanzas gubernamentales, auditores internos de empresas públicas y privadas y adoptado por universidades como herramienta de aprendizaje en los cursos de pregrado y postgrado en Auditoria.

Una síntesis de los beneficios y funcionalidades de IDEA es la siguiente:

o IDEA permite reducir costos de análisis, agregar más calidad a su trabajo y cumplir con los nuevos estándares profesionales en cuanto a control interno y prevención y detección de fraudes.

o Con IDEA usted puede importar, leer, desplegar y visualizar en la pantalla de su PC los datos de los archivos que necesita auditar, sin interesar el formato (Texto, Excel, Reportes impresos, Access, AS/400, XML, Lotus, bases de datos relacionales) y plataforma computacional que los genera. Esta herramienta permite analizar, preparar muestras, dar a los datos el manejo que usted necesita, extraer, agregar, comparar y unir datos de múltiples archivos de computador sin importar su tamaño.

o IDEA posee funcionalidades para garantizar que los datos originales no sean modificados por el auditor, es decir, mantiene la integridad de la información importada. IDEA trabaja sobre copias de los datos y permite adicionar campos de resultados creados por el auditor (se resaltan en color diferente).

o IDEA es una herramienta de generación de software de auditoria para auditores financieros, operativos y de sistemas. Automáticamente traduce las instrucciones dadas en lenguaje natural a programas en IDEAScript, lenguaje de programación orientado a objetos compatible con Visual Basic, que pueden ser reutilizados cada vez que necesite ejecutar las mismas pruebas con archivos de diferentes periodos.

ACL – Audit command Language.

Análisis de datos, para obtener información relevante.

¿Por qué ACL?

Leer archivos en varios formatos, de sistemas diversos. Capacidad de lectura/procesamiento casi ilimitada. Velocidad superior a otras soluciones en el mercado. Exportar a diversos formatos de salida.

Ejemplo de actividades:

• Realizar recalculo de transacciones.• Detectar pagos duplicados a empleados.• Reconocer desviaciones en horas extras.• Analizar salidas de dinero en fechas sin movimientos.• Calculo de cuentas por cobrar en periodos superiores a los permitidos.

Es Importante por:

• Es importante destacar: Al igual que en cualquier actividad de Auditoria, se debe realizar una planificación anterior para comenzar el análisis de los datos. No se debe improvisar (no siempre es así), pues ya debemos tener claras las pruebas a realizar.

• Junto a lo anterior, es necesario documentar (mediante archivos de salida de ACL junto a la documentación propia del Auditor) todos los hallazgos y observaciones realizadas a los datos e información obtenida.

• Aserciones de Auditoria:

o Existencia.o Integridad.o Derechos y obligaciones.o Valuación o asignación.o Presentación y exposición.

ACL le permite:

Analizar poblaciones de datos enteras para lograr una seguridad total Identificar tendencias, indicar excepciones con toda precisión y resaltar posibles áreas

problemáticas Ubicar errores y posibles fraudes Identificar problemas de control y asegurar el cumplimiento de las normas legislativas

y de la organización Calcular la antigüedad y analizar transacciones financieras o cualquier otra transacción

que se vea afectada por el paso del tiempo Limpiar y normalizar los datos para garantizar la coherencia y resultados precisos Automatizar las pruebas analíticas y recibir notificaciones inmediatas de los resultados

por correo electrónico

La comparación de ACL e IDEA

Con esto en mente, aquí están algunas de las diferencias fundamentales:

IDEA ACLRealiza automáticamente el comando estadísticas sobre muchos de los campos clave.

Lleva a cabo en el tecleo de un botón los resultados que ya han sido calculados mostrándolos de una manera agradable.

Cuenta con la funcionalidad de importación de impresión.

No cuenta con funcionalidad de importación de impresión

Permite volver fácilmente al modelo utilizado para interpretar los archivos.

Una vez que se hayan definido los datos, entonces usted no puede volver a la interfaz gráfica de usuario para editarlo.

No tiene la capacidad para "excluir" los registros basados en ciertos criterios Durante la fase de importación

Interfaz con una definición de detalle, de encabezado y pie de página de registros.

Leen el PDF a la perfección pero lento. Abren un PDF más rápido pero defectuosa.Resuelven el problema del navegador Aun están trabajando en una solución para la

navegación.Permite que los extractos de datos múltiples a la vez.

Cuenta con la funcionalidad a través de la escritura.

Permite al usuario marcar con varios campos en blanco (tickmark)

Se tiene que hacer clic derecho en la frontera.

Permiten crear varios campos Crear un nuevo campo en donde puedes editarlo y modificarlo.

Se basa fuera de Visual Basic y es un "verdadero" lenguaje de programación.

Código de ACL es, más conciso y la lectura del código es mucho más fácil.

Pocas empresas usan este software. Tiene un mercado más amplio.Está trabajando sobre el establecimiento de grupos de usuarios que se reúnen una vez al año.

Tiene numerosos grupos de usuarios reunión de que son la base mensual o trimestral.