Информационно-аналитические инструменты аудита


Современные компании оперируют с огромным количеством данных. В этой ситуации жизненно необходимо вводить новейшие программы по обработке текущей информации компании для проведения наиболее качественного аудита. Крупные аудиторские фирмы, например, всем известная «Большая аудиторская четверка» (PricewaterhouseCoopers, Deloitte, Ernst & Young, KPMG), стоят на переднем крае в освоении новых инструментов анализа и учета для решения задач в сфере аудита и консалтинга.

Всего несколько лет назад аналитики пользовались лишь электронными таблицами приложения Excel или настольными СУБД. Но все более увеличивающийся поток информации вынудил экспертов создать новейшие информационно-аналитические программы, которые могут подстроиться под широкий спектр задач. Ведь, по сути, каждая отдельная фирма существенно отличается от своих собратьев по размеру бизнеса, его сложности, набору бизнес-процессов и их приложений. И таким образом, нуждается в своем уникальном подходе.

Рассмотрим инструменты анализа данных, применяемые на практике компанией PricewaterhouseCoopers:

1. Каждый новый проект аудиторской компании должен проходить определенные постоянно заданные процедуры проверки. Это применимо ко всем фирмам без исключения. От программистов требовалось лишь сформировать стандарты подхода и стандарты технологий анализа. Операция увенчалась успехом.

Одним из существенных ограничений в приросте эффективности является большое число пользователей аналитики. Каждый новый участник вынужден заново перерабатывать поступившую информацию. Для решения этой проблемы были созданы технологии быстрой выгрузки данных из операционных систем анализируемой компании и быстрой загрузки данных на сервер аудиторской компании. Сам заказчик вправе следить за ходом аудита, а также может проводить нужные ему аналитические процедуры.

2. Для более детальной и глубокой проработки данных используется «поисковая аналитика». К сожалению, этот тип аналитики менее формализован и не имеет конкретной аналитической модели. Необходимой являлась ее существенная доработка, исходя из заданных критериев:

— удобный и понятный интерфейс для разработки сложных аналитических моделей;
— возможность оперировать максимально широким объемом поступающей информации;
— возможность контроля данных на каждом этапе анализа и возможность их использования при процессе построения аналитических моделей;
— возможность вторичного и последующего использования моделей;
— возможность масштабирования моделей;
— возможность работы с данными низкого качества.

Компания PricewaterhouseCoopers в настоящее время использует платформу Lavastorm Analitics Engine, которая удовлетворяет всем критериям, заявленным выше. Она позволяет реализовать конкретные задачи различных видов аналитики:

1. Обработка больших массивов данных при применении различных видов аналитических процедур.
2. Полная проверка данных, находящихся в системе. Выявление разрывов в интеграции систем, различных неувязок и ошибок работы интерфейсов.
3. Корректировка финансовых отчетов, выявление ошибок.
4. Моделирование сложных расчетов.

Применение на практике платформы Lavastorm Analitics Engine существенно сократило время и цикл разработки аналитических моделей, улучшило их качество благодаря грамотному визуальному интерфейсу, который делает чтение и разработку сложной аналитической модели максимально прозрачным и понятным.

Крупным аудиторским фирмам в наше время никак не обойтись без подобной программы, ведь ее внедрение в арсенал инструментов анализа компании поможет сэкономить время на осуществление процесса аудита, а время, как известно, это деньги.

 

Спонсор статьи: Компания vРiter.com — гостиницы санкт-петербурга. Бронирование, заказ номера онлайн, трансфер и экскурсионное обслуживание.




Вы можете пропустить чтение записи и оставить комментарий. Размещение ссылок запрещено.



Оставить комментарий

Вы должны быть авторизованы, чтобы разместить комментарий.

                                                                                                                                                                                                                                                                                              Яндекс цитирования     Яндекс.Метрика