Auditoría Pública nº 76. Revista de los órganos autonómicos de control externo

Herramientas de analítica para el control interno: mejoran los reportings y permiten optimizar los recur- sos (incluso el mantenimiento predictivo de activos). Facilita la toma de decisiones a las personas con respon- sabilidades de vigilancia o capacidad de emprender ac- ciones correctivas. Un buen sistema de analítica revelará en tiempo real si la entidad está adquiriendo, mante- niendo y empleando recursos tales como personas, pro- piedades, instalaciones, etcétera, de forma económica y eficiente y las causas de ineficiencia, si las hubiera. Herramientas de analítica para control externo: fun- damental para la planificación y determinación del al- cance, es decir, la naturaleza y extensión de los proce- dimientos que se aplicarán para obtener la evidencia de auditoría reduciendo los niveles de riesgo. En un nivel más avanzado, se aplicará en la obtención de evidencias: desde la identificación y valoración del riesgo pasando por los procedimientos analíticos, pruebas sustantivas de detalle y pruebas de control. 56 Noviembre nº 76 - 2020 AUDITORÍA Y GESTIÓN DE LOS FONDOS PÚBLICOS 2. NUEVA CAJA DE HERRAMIENTAS EN LOS PRO- CEDIMIENTOS DE AUDITORÍA Para transformar los datos en evidencias de audito- ría siguen siendo necesarias, la inspección, observación, indagación, confirmación, revisión de los cálculos, pro- cedimientos analíticos y otras técnicas habituales de in- vestigación: ahora con herramientas digitales. El software a emplear cada vez tiene más funcionalidades y, en oca- siones, su uso no es sencillo, pero tampoco especialmente complejo hasta tal punto que impidan que no-expertos puedan acceder a la utilización de la tecnología. El acceso a estas herramientas y a su aprendizaje está disponible y, frecuentemente es gratuito, por lo que optimizar el uso a las necesidades de auditoría está a nuestro alcance. En este apartado se comentan algunas técnicas que podemos aprender e incorporar al trabajo auditor. 2.1 Generalización de las Técnicas ETL (extracción, transformación y carga) de datos Las técnicas ETL (extraction, transformation & load) se refieren a procesos mediante los cuales se extraen los datos de la fuente de datos, son depurados y homogeneizados conforme a los criterios que nos hubiésemos planteado y se cargan en un almacén de datos para su utilización poste- rior. Las herramientas para construir un proceso ETL son cada vez más potentes y compatibles con distintas fuentes de datos, incluso incorporadas en las hojas de cálculo que manejamos a diario. Por el contrario, el software no va a impedir que el tratamiento de datos siga consumiendo el 80% del tiempo de trabajo de los analistas 9 . Fase de Extracción de datos E n un primer momento de selección se recopilan las fuentes de datos existentes y, aunque la analítica de Big Data 10 facilita el acceso a la misma, se requiere un gran esfuerzo en encontrar información y transferirla. Tecnológicamente, la generalización de los sistemas de almacenamiento con bases de datos no relacionales y sistemas distribuidos hacen que el sistema de extracción no resulte sencillo. En ocasiones, por motivos técnicos u operativos no se va a poder trabajar con toda la infor- mación disponible y, ya desde un primer momento, hay que aplicar técnicas de selección adecuada. Una vez extraídos los datos se pasa a una fase de explo- ración descriptiva y gráfica 11 mediante técnicas de perfi- lado ( Data Profilling ), un proceso de examen de los datos 9 Distribución del tiempo de un científico de datos en un proyecto en: https://medium.com/human-science-ai/how-i-spent-my-time-as-product-data-scientist- 90e760044cd7 10 Big Data en la Gestión de Registros de Auditoría. Pablo Castaño, Consultor de Ciberseguridad. Eulen seguridad. https://es.slideshare.net/cprti/big-data-en-la- gestin-de-registros-de-auditora-big-data-en-la-gestin-de-registros-de-auditora 11 Puede encontrarse como EDA ( Exploratory Data Analysis) .