Auditing and data analysis
Abstract
Society, the economy and technology are evolving rapidly, which has led many professions, including accounting and auditing, to adapt to the new requirements of the digital age. Data analysis is based on the management of large volumes of information, known as Big Data or Data Science, which allows auditors to examine large amounts of information efficiently and effectively, providing deeper insight into processes, operations and transactions of an organization. This tool helps identify risks, anomalies, unusual patterns, and suspicious trends that could indicate fraud or errors. It also improves data quality, identifying incomplete, inaccurate or inconsistent information, ensuring conclusions and recommendations supported by reliable data. In this context, the intention is born to provide a broad and updated vision of this topic, specifically considering those key concepts, benefits, methods and analysis techniques and; challenges and limitations of data analysis in auditing, highlighting the value of this tool in the digital era, full of changes tending to leave tasks in the hands of artificial intelligence and thus identify relevant trends and patterns for risk assessment.
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References
Aguilar, L. J. (2013). Big Data. Análisis de grandes volúmenes de datos en organizaciones. México: Alfaomega.
A. J. Hey Tansley, S. &. (2009). The fourth paradigm: data-intensive scientific discovery. Redmond: W A: Microsoft research. https://www.researchgate.net/publication/229529541_The_Fourth_Paradigm_Data-Intensive_Scientific_Discovery/link/5489bb3b0cf214269f1ab9f7/download
Auditool (11 Abril 2023) Análisis de datos en auditoría financiera: técnicas avanzadas para mejorar la eficiencia y la precisión en el proceso de auditoría. Auditoría Externa. https://www.auditool.org/blog/auditoria-externa/analisis-de-datos-en-auditoria-financiera-tecnicas-avanzadas-para-mejorar-la-eficiencia-y-la-precision-en-el-proceso-de-auditoria
Bujan, N. (2018). Auditoría Financiera. Enciclopedia Financiera. Documento en línea en: https://www.enciclopediafinanciera.com/auditoria-financiera.htm Consultada 12/03/2023.
Castro, A. (2021). Contribución a los procesos de gobierno del dato para big data basado en un modelado y razonamiento formal sobre un plano de conocimiento compartido. Universidad Politécnica de Madrid. https://oa.upm.es/70131/1/ALFONSO_ANTONIO_CASTRO_ESCUDERO.pdf
Conway, D. (2011). Data Science in the US Intelligence Community.. IQT Quarterly, 2(4), 24-27. https://static1.squarespace.com/static/5150aec6e4b0e340ec52710a/t/51525211e4b0e9fad0b56f9c/1364349457311/IQT-Quarterly_Spring-2011_Conway.pdf
Galán, J. S. (07 de Junio de 2020). Economipedia. Obtenido de Economipedia: economipedia.com
Garavit, J. (2020). La Auditoría y la Gestión de Datos. Research Gate, May 2020. https://www.researchgate.net/publication/345471414
Kelleher J. and B. Tierney. (2018). Data Science. The MIT Press Essential Knowledge Series. Liu A. 2015. Data Science and Data Scientist. https://epub-to-pdf.ukka.info/download/epubtopdf
Nelson, W. B. (2009). Accelerated testing: statistical models, testplans, and data analysis. John Wiley & Sons. https://www.academia.edu/38595340/Accelerated_Test
Oliván, C. (2021). La aplicación del Big Data y el Data Analtics en auditoría. Alcalá de Henares a 15 de Junio de 2021. https://ebuah.uah.es/dspace/bitstream/handle/10017/50207/TFM_Olivan_Mainar_2021.pdf?sequence=1&isAllowed=y
Soberanis, Ma. De los Ángeles y Herrera, F. (2013). “La auditoría interna en la detección y prevención de fraudes”. XXX Conferencia Interamericana de Contabilidad Trabajo Nacional. Uruguay. https://cpcecba.org.ar/media/img/paginas/La%20Auditoría%20Interna%20En%20La%20Detección%20Y%20Prevención%20De%20Fraudes.pdf
The Institute of Internal Auditors (s/f). Perspectivas y percepciones globales. Análisis de Datos. Traducido al Español por: Fundación Latinoamericana de Auditores Internos, FLAI. https://www.theiia.org/globalassets/site/content/articles/global-perspectives-and-insights/2023/data_analytics_parts_1-3_esp.pdf
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