IASSB Explorando el crecimiento del uso de la tecnología en la auditoría con foco en Data Analytics

Nota del Editor de AECHILE
El documento que se acompaña está  para consultas hasta el 15 de febrero del 2017   se centra en el uso de Data Analytics que es  ( fuente wikipedia, resumida )
el proceso de inspeccionar, limpiar, transformar y modelar datos con el objetivo de descubrir información útil , lo que sugiere conclusiones, y el apoyo a la toma de decisiones. Análisis de los datos tiene múltiples facetas y enfoques, que abarca diversas técnicas bajo una variedad de nombres, en diferentes negocios, la ciencia, y los dominios de las ciencias sociales.

La minería de datos es una técnica de análisis de datos en particular que se centra en el modelado y el conocimiento para el descubrimiento de predicción en lugar de fines meramente descriptivos. La inteligencia de negocios abarca el análisis de datos que se basa en gran medida de la agregación, centrándose en la información de la empresa. En las aplicaciones estadísticas , algunas personas se dividen análisis de datos en la estadística descriptiva , análisis exploratorio de datos (EDA), y análisis de datos de confirmación (CDA). EDA se centra en el descubrimiento de nuevas características en los datos y CDA en confirmar y verificar hipótesis existentes. El análisis predictivo se centra en la aplicación de modelos estadísticos para el pronóstico predictivo o la clasificación, mientras que el análisis de texto se aplica estadística, lingüísticas y técnicas estructurales para extraer y clasificar la información de texto fuentes, una especie de datos no estructurados . Todos son variedades de análisis de datos.

La integración de datos es un precursor de análisis de datos y análisis de datos está estrechamente ligada a la visualización de datos y la difusión de datos. El término análisis de datos se utiliza a veces como sinónimo de modelado de datos .

Después de leer el documento se puede concluir que se trata de maximizar el tiempo del auditor adicionalmente al trabajo manual descubriendo nuevas visiones, relaciones e inconsistencias con manejo de los datos totales en lugar de muestras y mejorando las conclusiones

 

Para publicar este documento debe tenerse en cuenta que esta vez IAASB lo ha permitido , pero trascribiendo la siguiente nota:

Nota

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