Análisis de datos: ¿cómo le pueden sacar el máximo provecho los contadores públicos?


15 enero, 2020
Este artículo fue publicado hace más de un año, por lo que es importante prestar atención a la vigencia de sus referencias normativas.

A través de una serie de procedimientos se puede obtener información mediante la identificación e interpretación de patrones relevantes sobre una base de datos.

Analizar datos ayuda a identificar oportunidades para maximizar el margen de ganancias del negocio, así como para reducir costos y gastos.

La automatización de procesos, el uso masivo de sistemas de planificación de recursos empresarial –ERP, por sus siglas en inglés–, la cantidad de cambios tecnológicos, y el constante y sostenido incremento en el volumen de transacciones de las compañías han generado que gran parte de su información se almacene en su sistema.

Omar Cóndor, contador público y gerente de auditoría de EY Uruguay afirma en el artículo Data analytics: una herramienta de gestión y detección, que normalmente dicha información no es revisada ni mucho menos analizada, ya que «erróneamente, se cree que es difícil de obtener o que demandaría un gran esfuerzo procesarla en contraste de los beneficios que podría proporcionar».

Información para potencializar negocios

“las compañías han observado que esta big data puede convertirse en información muy valiosa para potencializar sus negocios”

Sin embargo, en los últimos años las compañías han observado que esta big data puede convertirse en información muy valiosa para potencializar sus negocios.

Es así como en dicho contexto surgen los procesos y/o técnicas del análisis de datos que, con acceso a la información interna y/o externa (cuantitativa y cualitativa), les permiten a las gerencias ver las operaciones de sus negocios de una manera distinta, obteniendo así una mejor información (por ejemplo, registros contables, maestros de clientes y proveedores, reportes de inventarios, datos de personal), lo cual, desde el punto de vista de Cóndor, permite:

  • Identificar tendencias y oportunidades para maximizar la rentabilidad de sus negocios.
  • Evaluar y detectar riesgos (transacciones inusuales o índices y tendencias que pueden indicar áreas de riesgo).
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¿Qué se entiende por análisis de datos?

Se trata de una serie de procedimientos que permiten obtener información mediante la identificación e interpretación de patrones relevantes sobre una base de datos.

Estos procedimientos buscan resultados a partir del análisis de datos (cuantitativos y cualitativos) y los presentan de manera gráfica y dinámica.

Para lograr lo anterior, Cóndor explica que se deben realizar los siguientes pasos:

  • Definición de qué se medirá y/o analizará, y cómo se hará dicha medición.
  • Recolección y extracción de datos.
  • Organización y análisis de datos.
  • Interpretación de los resultados.
  • Utilización de los resultados.

Asimismo, para optimizar el uso del análisis de datos, la información proveniente de las fuentes internas y externas debe ser correctamente registrada y procesada.

Dependiendo del tipo de información que se obtenga, los resultados podrían estar relacionados con:

  • Análisis descriptivo: describe lo que ha pasado en un período de tiempo.
  • Análisis de diagnóstico: permite identificar las razones por las que algo ha pasado.
  • Análisis predicitivo: ayuda a predecir los eventos que sucederán en el futuro cercano.
  • Análisis prescriptivo: sugiere opciones frente a eventos futuros.

La importancia de utilizar el análisis de datos en una compañía

El análisis de datos es sinónimo de tomar mejores decisiones de gestión a partir de la información analizada, logrando, entre otros aspectos, lo siguiente:

  • Identificar oportunidades para maximizar el margen del negocio, así como para reducir costos y gastos.
  • Identificar mejoras de procesos y controles.
  • Aumentar la capacidad de detectar riesgos en grandes conjuntos de data.
  • Mitigar el riesgo de fraude.
  • Efectuar acciones correctivas más oportunas y relevantes.
  • Reducir riesgos en la preparación de información financiera.
  • Cumplir con las expectativas regulatorias.
  • Generar, en el mediano y largo plazo, una mayor transparencia empresarial.
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Última actualización:
  • 15 enero, 2020
    (hace 2 años)
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