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Por: Jorge Amaya. Socio en AuditCaat's

 

Hace ya algunos años cuando comencé a trabajar con datos, con muchas otras y variadas herramientas, me preguntaba – ¿cuál sería la forma más eficiente de hacer determinadas tareas? – el nivel de eficiencia se basaba básicamente a una medida de tiempo, con unos antecedentes que decrementaban sustancialmente los que actualmente podrían brindarnos equipos más modernos, como ejemplo, cito las características del computador portátil que me habían asignado (una high perfomance de su época) tenía un procesador Pentium III, 512 MB de RAM y un disco de duro IDE de 256 MB, así con esto un procesamiento de más de 50 mil registros representaba un verdadero desafío.

Contaba con alguna herramienta de análisis de datos, bastante buena para el momento y la estrella de siempre, la hoja de cálculos que hoy por hoy es parte fundamental de la ofimática mundial, Microsoft Excel.

Desarrollado el contexto, situémonos en el problema objetivo que deseo compartirles en esta publicación – un corporativo nos habían enviado, pocas horas antes del deadline del reporte, 12 archivos en formato txr que contenían la totalidad de los asientos de diario de un año de una multinacional – suponíamos que los 12 archivos debían contener algo aproximado a los 10 millones de registros, y nuestro objetivos como auditores era validar la integridad de los datos. Esta situación que requería una validación urgente para poder liberar un reporte que estaba deteniendo un consolidado de la matriz, que a su vez debía reportarse a la Bolsa de Nueva York, no cumplir de forma oportuna, representaba una serie de sanciones para nuestro cliente, entre ellos una sanción económica.

Excel y una macro que vincule su trabajo con Access, no fue una respuesta acertada en ese momento. La herramienta de análisis de datos y, por las características de nuestros computadores, no pudo ejecutar el trabajo de forma oportuna. Así que un equipo de tres personas, siendo las 10 pm a escasas 2 horas de liberar el reporte, debíamos encontrar una solución inmediata al problema y que no comprometa nuestra posición ni a la de la firma.

Bueno nos tomó unos minutos idear una de solución y, era una idea que lucia descabellada, pero debe ser una de las mejores que tuvimos. Recurrimos a DOS, si a un amigo que en lo personal no la veía desde la época de colegio, con sus comandos format, edit, cls, etc, etc.

Resulta que este viejo amigo puede ser invocado invocado en un ambiente Microsoft Windows  a través del CMD (abreviatura de CoMmanD) y, responde al comando COPY, que podía darnos la luz que necesitábamos para obtener el resultado propuesto. Ingresando la siguiente línea de instrucción en el CMD:

Copy *.txt NombreDeNuevoArchivo.txt ┘ (enter)

El resultado en nuestra pantalla fue muy similar a la siguiente imagen:

No hay texto alternativo para esta imagen 

Esperamos unos minutos y recurrimos al explorador de Windows y resultado fue que ya teníamos nuestro nuevo archivo de datos combinado en un 100% y listo para ser trabajado, esta noche faltando 15 minutos liberamos el reporte y habíamos cumplido con nuestro deber. Fue ahí donde encontré una mayor pasión por lo que hago, cuando me di cuenta que los recursos para determinadas tareas son abundantes y hay que saberlos explotar de una forma u otra.

Años después llego a mi vida Arbutus Analyzer y fue un amor a primera vista y un desafío entender cuan simple podía llegar a ser el introducir tus instrucciones en este nuevo y mejorado data analytics software.

Descubrí, lo potente y preciso que era el comando Extract (extraer) y que con muy poco conocimiento podría incluir en un código una instrucción que agregue varios archivos de un mismo formato y obtener una información total combinada. Esa parte del código debería ser algo como lo siguiente:

No hay texto alternativo para esta imagen

El procesamiento de esto dura tan poco como hacerlo desde DOS y, es de ahí de donde digo que lo mío con Arbutus Analyzer, fue un amor a primera vista.

Ahora que Arbutus libero la versión 6.3 de Analyzer, les puedo compartir que se incluyó un comando Append (Anexar o Agregar), que no solo hace su trabajo (anexar datos similares) sino que te brinda opciones adicionales como:

[COMMONFIELDS]: Anexar solo campos comunes, es decir lo que no sea común en tipo de datos y extensiones del campo no será considerado para tu tabla de salida.

[ASCHAR]:Armonizar, para todos los campos diferentes se traten como carácter, utilizando como ancho del campo el de mayor longitud.

[ALLCHAR]: Convertir todos los campos en carácter.

 No hay texto alternativo para esta imagen

La noche en que cerramos aquel cliente, corríamos el riesgo de que un salto en la cadena del carro de la máquina de escribir (para que se entienda mejor: si algún campo en algún archivo, contenía más o menos caracteres de los que tenia otro archivo para el mismo campo), hubiésemos obtenido como resultado una ensalada de información y una serie de complicaciones. Hoy Arbutus Analyzer te ayuda a reducir este riesgo con un software maduro, donde tu podrás controlar lo que esta pasado y, lo mejor de una manera oportuna que te permitirá hacerle frente a cualquier eventualidad. 

 

 

Jorge Amaya
Socio en AuditCaat's
Mi paso por estos 20 años de experiencia casi, en el mundo de las auditorías. me han hecho transitar con sumadoras, calculadores y el clásico papel (físico), donde el show me, era en carpetas y un To Do List, para deleitarse en las noches y madrugadas libres. La parte final de lo dicho no cambio mucho con el advenimiento de la tecnología, pero la tecnología en sí sola ya nos proponía algunos nuevos e interesantes desafíos, en la siguiente publicación les comparto uno de ellos. #Arbutus  #AuditCaats  #DataAnalytics  #Audit  #InternalAudit

 

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