Auditoria de datos La segurid seguridad ad de la informa informació ción n y el trata tratamie miento nto de datos datos de caráct carácter er perso personal nal son son unas unas de las princi principal pales es preoc preocupa upacio ciones nes de los direct directivo ivos, s, además de ser uno de los principales segmentos del sector donde se están haci hacien endo do las las prin princi cipa pale les s inv inversi ersion ones es y uno uno de los los que que más más está está creciendo.herramientas útiles para organizar, describir y analizar los datos reco recogid gidos os con con los los inst instru rume ment ntos os de inve invest stiga igaci ción ón.. El anál anális isis is de dato datos s encierra dos procedimientos La organización de los datos y la descripción y análisis de los datos. Tipos de técnicas de análisis análisis de datos Las técnicas de análisis de datos se clasifican en dos tipos: a. Técnica Técnicas s de análisis análisis cuantitat cuantitativo ivo y b. técnicas técnicas de análisis análisis cualitati cualitativo. vo. Técnicas de análisis cualitativo Las técnicas de análisis cualitativo son aquellas que se emplean para resumir, analizar e interpretar la información información obtenida mediante métodos cualitativos. Las principales técnicas son dos: a. Las Las técnic técnicas as de categ categor oriza izació ción ny b. las técnicas técnicas de anális análisis is de contenido 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 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, comparar, relacionar y resumir los datos obtenidos con los instrumentos instrumentos Cuantitativos. 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: ○
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Cómo y dónde vas a organizar la información (Ej. matriz de tabulación). Con qué programa de computadora (Ej. SPSS, Excel, Word) realizarás los análisis. 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: ○
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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. 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. 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). 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: •
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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: ○ ○ ○ ○
Existencia. Integridad. Derechos y obligaciones. Valuación o asignación.
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Presentación y exposición.
ACL le permite: • •
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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 With that in mind, here are some of the key differences: Con esto en mente, aquí están algunas de las diferencias fundamentales: When loading a file, IDEA automatically performs a statistics command on many of the key fields. IDEA Realiza automáticamente el comando estadísticas sobre muchos de los campos clave. Cuenta con la funcionalidad de importación de impresión. Permite volver fácilmente al modelo utilizado para interpretar los archivos. No tiene la capacidad para "excluir" los registros basados en ciertos criterios Durante la fase de importación Leen el PDF a la perfección pero lento. Resuelven el problema del navegador Permite que los extractos de datos múltiples a la vez. Permite al usuario marcar con varios campos en blanco (tickmark) Permiten crear varios campos Se basa fuera de Visual Basic y es un "verdadero" lenguaje de programación.
ACL Lleva a cabo en el tecleo de un botón los resultados que ya han sido calculados mostrándolos de una manera agradable. No cuenta con funcionalidad de importación de impresión Una vez que se hayan definido los datos, entonces usted no puede volver a la interfaz gráfica de usuario para editarlo. Interfaz con una definición de detalle, de encabezado y pie de página de registros. Abren un PDF más rápido pero defectuosa. Aun están trabajando en una solución para la navegación. Cuenta con la funcionalidad a través de la escritura. Se tiene que hacer clic derecho en la frontera. Crear un nuevo campo en donde puedes editarlo y modificarlo. Código de ACL es, más conciso y la lectura del código es mucho más fácil.
Pocas empresas usan este software. Está trabajando sobre el establecimiento de grupos de usuarios que se reúnen una vez al año.
Tiene un mercado más amplio. Tiene numerosos grupos de usuarios reunión de que son la base mensual o trimestral. This allows for the exchange of ideas and information between various users. The ACL User Forum: ACL has a thriving online community that is available to help answer your questions. While calling technical support might provide an answer, the ACL User Forum will allow multiple experts to provide multiple answers to the same issue. Former ACL Trainers and developers are part of the ACL User Forum. David Coderre, the author of CAATTS and Other BEASTS and the GTAG on Continuous Monitoring, is one of the most prolific contributors to the forum.
