Identificarse


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Por: C.P. Iván Rodríguez

Los datos son una de las materias primas de los auditores. Mediante el uso de las nuevas tecnologías para su análisis, hay un mejor aprovechamiento de la información y un gran aporte al obtener conclusiones y orientar trabajos de auditoría. No obstante, un uso o interpretación inadecuada de datos pueden desviar análisis y permitir la toma de conclusiones erróneas.

Aunque en muchas ocasiones no se hace un uso intensivo del análisis de datos con propósitos de auditoría, esta tendencia está cambiando. Cada vez más se emplean técnicas de análisis de datos y herramientas que facilitan su manejo. No obstante, esa aproximación a los datos se hace en ciertos casos sin la suficiente capacitación, preparación o dirección estratégica.

Hay que tomar conciencia sobre esto. Al efectuar análisis de datos hay riesgos que deben tenerse en cuenta y así evitar errores de apreciación y conclusiones equivocadas, que afectan la ejecución del trabajo. Algunos Tips a tener en cuenta, para mitigar los riesgos al trabajar con análisis de datos, son los siguientes:

Preparación de datos:

Los datos se originan en diversas fuentes, mediante procesos heterogéneos y se almacenan en diferentes formatos. Es necesario conocer el proceso de preparación y recopilación, así como evaluar el control interno respectivo. Los datos utilizados para el análisis deben ser correctos, coherentes, completos, libres de duplicación, con partes inexactas o irrelevantes eliminadas. Se requiere un esfuerzo de alistamiento para obtener información de calidad, establecer formatos y rangos de análisis, para un trabajo eficaz.

Valores atípicos:

Una de las señales de alerta más valiosas, es un valor atípico en un conjunto de datos. Es necesario indagar las causas que originan esta cifra o resultado atípico, puesto que podría ser un problema significativo que solo se conocerá una vez se profundice en el tema. Hay que aprovechar la oportunidad para descubrir la razón por la que este valor atípico se presenta y si es consecuencia de un error, una desviación, una falla de control o simplemente un resultado posible.

Entender los patrones de comportamiento:

A veces no es fácil ver patrones de comportamiento en los datos, puesto que pueden tener un alto nivel de variabilidad que dificultan e incluso impiden comparar, predecir y pronosticar correctamente. Puede ser necesario eliminar algunos datos incorrectos o que introducen ruido para simplificar los análisis. Las herramientas que procesan datos pueden detectar patrones complejos que no se aprecian a simple vista. Cada vez más, se emplea inteligencia artificial en el proceso de detectar patrones significativos.

Correlación y causalidad:

A veces se confunden los conceptos de correlación y causalidad. La correlación describe la relación entre dos variables, mientras que la causalidad muestra que un evento es el resultado de la ocurrencia del otro evento. Es fácil (y demasiado común), asumir la causalidad cuando simplemente hay correlación en los datos. Las personas que ven los datos pueden estar influenciadas por la experiencia pasada y sus propios sesgos personales.

En ocasiones la correlación es casual. Por ejemplo: Consumo de queso mozzarella per capita (en libras), frente a doctorados en ingeniería civil. (Correlación superior al 95%)

Tomado de  https://www.tylervigen.com/spurious-correlations

 

Presentación de los datos:

La presentación de los resultados de la auditoría debe hacerse de forma sucinta y clara. Esto suele incluir gráficos cuidadosamente construidos para transmitir claramente las conclusiones y resultados. En una gráfica bien elaborada, es posible apreciar tendencias y correlaciones, que facilitan la interpretación de hallazgos. La visualización de datos también debe aprovecharse al principio del proceso de análisis, ya que permite la identificación de patrones.

No todo son datos:

No siempre los datos son la mejor opción. Hay que tener presente cuales son los objetivos de auditoría y en ese orden de ideas, evaluar si se requieren cifras u otros elementos. Hay ocasiones en que el instinto y la experiencia son las mejores herramientas para auditar un área determinada. Además, de la misma manera que ocurre con la correlación frente a la causalidad, los datos a menudo pueden parecer tener más significado del que realmente tienen. En todo caso, hay que tener cuidado de llegar a conclusiones que, en última instancia, pueden no ser apoyadas por los datos.

Es importante en todo caso, dado el crecimiento del volumen y complejidad de los datos, mantenerse atentos en las técnicas de análisis de datos para no estar rezagados. Se requieren diversas habilidades, para una debida comprensión y análisis de cifras. Cada vez más se requiere conocimiento especializado y originado en la estadística, la arquitectura de datos y al análisis de datos, por lo que resultará conveniente, dadas las circunstancias, incorporar especialistas a las áreas de auditoría. Hasta entonces, es fundamental que los auditores al menos agreguen habilidades fundamentales de análisis de datos a su conjunto de herramientas y que los directores de áreas de auditoría consideren dentro de su planeación, una estrategia integral de análisis de datos.

 

C.P. Iván Rodríguez -

Auditor y Consultor, Diplomado en Alta Gerencia de Seguros y Derecho de Seguros. Especialista en Dirección Financiera y Desarrollo Organizacional, Diplomado en Gerencia de la Calidad, Contador Público de la Pontificia Universidad Javeriana, con 20 años de experiencia en diversas empresas. Amplia experiencia en la elaboración y ejecución de auditorías y revisorías fiscales. Dirección y ejecución de asesorías, consultorías y capacitaciones. Colaborador de Auditool

Bogotá D.C, Colombia


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