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Uno de los principales retos de quienes se encargan del control interno de las compa\u00f1\u00edas es transformar los datos de sus empresas en informaci\u00f3n \u00fatil y relevante para sus prop\u00f3sitos de control y monitoreo. Esto implica por lo menos tres desaf\u00edos que generalmente se ignoran o no se les da la debida atenci\u00f3n:<\/p>\n
Es necesario contar con una arquitectura de sistemas m\u00ednima que permita producir, resguardar y extraer datos de los procesos de negocio de las compa\u00f1\u00edas. Parece obvio, pero en la realidad muchas empresas, de todos los sectores e industrias, hoy d\u00eda siguen trabajando con procedimientos rudimentario.<\/strong><\/p>\n <\/p>\n Sea por ignorancia o por una percepci\u00f3n errada del costo-beneficio, la verdad es que muchas empresas, en pleno siglo XXI, siguen operando con t\u00e9cnicas de trabajo de antes de la revoluci\u00f3n de la informaci\u00f3n; imposibilitando as\u00ed el uso de nuevas metodolog\u00edas para, por ejemplo, la detecci\u00f3n de fraudes. De acuerdo con el Global Technology Adoption Index, elaborado por Dell, el 63% de las empresas mexicanas no sabe c\u00f3mo acercarse a la tecnolog\u00eda del Big Data y el 11% la considera irrelevante para su negocio.<\/strong> Para este tipo de empresas el Big Data y sus beneficios son historias de ciencia ficci\u00f3n, no una realidad; y ni siquiera, una aspiraci\u00f3n a mediano plazo.<\/p>\n Es necesario contar con una arquitectura de datos que permita un m\u00ednimo de calidad en los datos que se generan. Contar con datos no es suficiente. Es necesario, adem\u00e1s, que los datos sean generados y resguardados de tal manera que sean confiables y \u00fatiles para analizar. En muchas compa\u00f1\u00edas, los procedimientos asociados con la alimentaci\u00f3n de los sistemas de informaci\u00f3n se realizan de manera descuidada<\/strong>: sin el debido control de calidad y disciplina.<\/p>\n As\u00ed, los sistemas suelen recibir datos basura y, por tanto, el nivel de an\u00e1lisis que se logra es limitado. Si basura entra, basura sale.<\/p>\n Es necesario hacer que los datos hablen. Los datos por s\u00ed solos no dicen mucho: no son din\u00e1micos, ni inteligentes; son m\u00e1s bien est\u00e1ticos. Son necesarias las preguntas correctas para hacerlos din\u00e1micos. Y para que esto suceda es necesario saber qu\u00e9 se espera de la informaci\u00f3n que se dispone. Los datos comienzan hablar cuando se hacen preguntas relevantes. Por eso, a lado de Big Data surge un nuevo y sutil concepto: el Smart Data. Si el Big Data gravita sobre cuatro V<\/strong> (de volumen de datos, de velocidad con la que se toman y transfieren, de la variedad de fuentes que los generan y de la veracidad que tienen), el Smart Data a\u00f1ade una nueva V<\/strong>: el valor que producen para tomar decisiones y ejecutar acciones en consecuencia.<\/p>\n Si el Big Data tiene que ver con la manipulaci\u00f3n de grandes cantidades de datos, el Smart Data no implica tener esta cantidad, ni m\u00faltiples fuentes, sino que se focaliza en el uso inteligente de los datos necesarios para un fin espec\u00edfico. Dicho de otra manera: hoy en d\u00eda existe la tecnolog\u00eda necesaria para recopilar gran n\u00famero de datos, pero para resolver ciertos problemas basta con unos pocos<\/strong>. El Smart Data pone el acento en utilizar los datos necesarios con cabeza: lo importante no es la cantidad de datos, sino la calidad de su an\u00e1lisis, que se pueda ver reflejado en los resultados que se busca.<\/p>\n Con el boom del Big Data (hace apenas diez a\u00f1os) \u00e1reas de auditor\u00eda interna de muchas empresas apostaron por estas t\u00e9cnicas sin mucho sentido. Hoy d\u00eda se han dado cuenta que han invertido mucho dinero y que pocos resultados tangibles han logrado: sigue habiendo fraudes sin que se detecten a tiempo, la exposici\u00f3n a riesgos de corrupci\u00f3n no se ha mitigado y el n\u00famero de juicios e investigaciones por incumplimiento regulatorio sigue en aumento.<\/strong> Y esto se debe en gran medida porque el Big Data tuvo muy poco de Smart Data.<\/p>\n Por esta raz\u00f3n, es posible predecir que en el futuro los equipos de auditor\u00eda interna o de investigaciones forenses ser\u00e1n equipos peque\u00f1os, pero con personas altamente curiosas e inteligentes: personas que les guste preguntar y husmear entre datos; no repitiendo rutinas sin sentido o sin un criterio cr\u00edtico de qu\u00e9 se est\u00e1 analizando. Lo importante en este tipo de trabajo es ser curioso y tener esp\u00edritu cient\u00edfico: plantear hip\u00f3tesis y comprobarlas.<\/p>\n Los avances que est\u00e1 haciendo la Inteligencia Artificial permiten que las herramientas para el an\u00e1lisis de datos est\u00e9n siendo cada vez m\u00e1s sencillas de manejar a un nivel t\u00e9cnico. En consecuencia, los equipos de auditor\u00eda interna y control de fraudes de las compa\u00f1\u00edas tender\u00e1n a incorporar gente que, adem\u00e1s de sus conocimientos t\u00e9cnico contables, sepa hacer preguntas pertinentes, quiz\u00e1 como psic\u00f3logos o fil\u00f3sofos,<\/strong> dejando de lado mentalidades poco inquisitivas.<\/p>\n Y aqu\u00ed uno de los principales retos de las universidades: formar gente multidisciplinaria con capacidad de pensar por s\u00ed misma; educados para que, a partir de preguntas, lleguen a respuestas relevantes. Solo as\u00ed el Big Data ser\u00e1 Smart Data, es decir, realmente se aprovecharan los avances tecnol\u00f3gicos para prevenir, detectar y responder a tiempo al fraude corporativo.<\/p>\n Uno de los principales retos de quienes se encargan del control interno de las compa\u00f1\u00edas es transformar los datos de sus empresas en informaci\u00f3n \u00fatil y relevante para sus prop\u00f3sitos de control y monitoreo. Esto implica por lo menos tres desaf\u00edos que generalmente se ignoran o no se les da la debida atenci\u00f3n: Desaf\u00edo 1 […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[16],"tags":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/websinergia.com.mx\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1320"}],"collection":[{"href":"https:\/\/websinergia.com.mx\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/websinergia.com.mx\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/websinergia.com.mx\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/websinergia.com.mx\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1320"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/websinergia.com.mx\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1320\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1322,"href":"https:\/\/websinergia.com.mx\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1320\/revisions\/1322"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/websinergia.com.mx\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1320"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/websinergia.com.mx\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1320"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/websinergia.com.mx\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1320"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}Desaf\u00edo 2<\/h2>\n
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\nFuente: Mundo Ejecutivo<\/a><\/h6>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"