Auditoría Pública nº 75. Revista de los órganos autonómicos de control externo

REQUISITOS DE IMPLANTACIÓN EN LAS FISCALI- ZACIONES. ( EL VIOLINISTA EN EL TEJADO). No obstante, a pesar o además de todo lo expuesto anteriormente, todavía quedan muchos escollos por salvar y, sin ser exhaustivo, algunos de los requisitos que, como mínimo necesitaría la Administración para poder asumir e implementar la era Big data en la au- ditoría y suprimir así el muestreo son, entre otros, los siguientes: - Soporte informático adecuado . - El Big data en auditoría requiere un soporte informático ele- vado, con maquinaria conectada masivamente en paralelo y que sea suficientemente potente para albergar y procesar todos los datos. Este gasto considerable ha de ser afrontado a nivel estado o de Unión Europea y requiere a su vez posibles convenios interadministrativos. - Integridad de los datos . - Como segundo paso se necesita que todos los datos estén disponibles digitalmente. Es loable el esfuerzo de la Admi- nistración digital, pero estamos lejos de tener tabulados, por ejemplo, completamente los da- tos correspondientes a la contratación adminis- trativa o de subvenciones, no sólo los estable- cidos por norma sino los derivados de posibles infracciones y de cualquier otro tipo. - Fiabilidad de los datos . - Si se dispone de da- tos, pero no existe una verificación del control de su producción, éstos podrían ser totalmente inútiles, tendremos un incremento del ruido o basura en los datos. - Interconexión de diferentes bases de datos, pú- blicas y privadas . - Para la detección de irregu- laridades no solamente sería necesario los datos expedidos por la propia administración fiscali- zada sino también datos de terceros. Por ejem- plo, en contratación, datos de las empresas que se presentan a licitación, de su personal, datos correspondientes a las incompatibilidades, da- tos de las licitaciones en otras comunidades, etc. En este punto es posible que chocáramos con el derecho a la privacidad. - Algoritmos complejos . - Para poder interpretar y poder sacar conclusiones de los datos se tie- nen que elaborar algoritmos que permitan co- rrelacionar los datos a los fines perseguidos en la fiscalización pública. La elaboración de esos algoritmos requiere una gran especialización y un gran coste económico debido a la compleji- dad de trasladar los esquemas de fiscalización a unos parámetros informáticos. - Actualización de los datos . - No sólo es necesario tener tabulados e interconectados los datos, sino que éstos han de estar actualizados, por ejemplo, con la normativa aplicable o con los requerimien- tos del momento que se fiscaliza. Un algoritmo que considere que un dato que puede ser relevan- te en un determinado momento, puede relevarse intrascendente ante un cambio normativo. - Preparación del personal . - La fiscalización en la era Big data requiere un perfil de auditor que tenga suficientes conocimientos multidiscipli- narios para formarse en cómo pensar para de- tectar la información que contienen los datos. Esto requiere un cambio de mentalidad del auditor y requerirá unas nuevas formaciones y nuevas capacitaciones para los nuevos técnicos. - Verificación del control interno . – Como ya se ha apuntado, posiblemente el muestreo por variables se reducirá con el Big data por la no necesidad de realizar tantas pruebas sustantivas, pero se incrementará el muestreo por atributos por la necesidad de verificar los controles inter- nos respecto a la introducción y CONCLUSIONES. (EL CIELO PUEDE ESPERAR). Entre las conclusiones más importantes se destacan las siguientes: • El Big data al servicio de la Administración permitirá una mayor eficiencia en el análisis de datos y podrá responder a preguntas que todavía no se han formulado. • Tener los datos no es lo importante, es saber cómo usarlos y qué hacer con ellos, es decir, dar valor a esos datos. • El disponer y manejar muchos datos implica- rá heredar los problemas a una escala mayor. La cuestión será cómo inferir lo que está ocu- rriendo y averiguar cómo podemos intervenir para cambiarlo. • El muestreo y la estadística en la fiscalización no desaparecerán, pero tendrán un enfoque diferente focalizado más en cómo se han in- troducido los datos y su análisis, y menos en los datos en sí. Posiblemente aumentará el muestreo por atributos en la revisión de prue- bas del control interno y habrá una posible disminución del muestreo por variables. • El paso del Small data al Big data requiere un esfuerzo económico, formativo y temporal muy grande que, de momento, está lejos de la administración actual. 12 Junio nº 75 - 2020 AUDITORÍA Y GESTIÓN DE LOS FONDOS PÚBLICOS