A auditoria interna é uma prática essencial para garantir a transparência, a eficiência e a conformidade dos processos organizacionais. Ela consiste na avaliação sistemática das atividades internas de uma empresa, visando identificar possíveis irregularidades, riscos e oportunidades de melhoria.
Uma das etapas cruciais desse processo é a geração de relatórios, que fornecem informações detalhadas e embasadas para a tomada de decisões. Neste artigo, exploraremos como o Business Intelligence (BI) pode ser utilizado como uma poderosa ferramenta na realização da auditoria interna e na elaboração de relatórios precisos.
O que é uma auditoria interna?
Antes de adentrarmos nas estratégias de utilização do BI, é importante compreender o conceito e o funcionamento de uma auditoria interna. Essa prática consiste em uma análise sistemática e independente dos processos internos de uma organização, com o objetivo de avaliar a eficácia dos controles internos, a adequação dos procedimentos e a conformidade com as normas e regulamentos.
A importância dos relatórios de auditoria interna
A geração de relatórios é fundamental para documentar os resultados obtidos durante a auditoria interna. Esses documentos fornecem uma visão clara e abrangente dos achados e das recomendações, permitindo que a gestão tome medidas corretivas e preventivas.
Além disso, os relatórios de auditoria interna são uma ferramenta essencial para a comunicação com os stakeholders internos e externos, demonstrando o compromisso da organização com a transparência e a conformidade.
Uso prático do BI na auditoria interna e geração de relatórios:
Aqui está um resumo das principais etapas para coleta, organização e análise de dados para auditoria interna:
Coleta e organização dos dados
- Identifique as fontes de dados relevantes, priorizando aquelas que fornecem informações críticas e confiáveis.
- Estabeleça processos eficientes de extração de dados, utilizando tecnologias de integração para simplificar e agilizar o processo.
- Padronize e normalize os dados, garantindo formatos consistentes, conversão de unidades de medida e resolução de discrepâncias ou erros nos dados.
Análise dos dados
- Explore diferentes técnicas de análise, como mineração de dados, análise preditiva e aprendizado de máquina, para obter insights mais profundos.
- Utilize visualizações interativas, como gráficos, mapas e tabelas, para tornar a análise mais intuitiva e permitir a exploração dos dados em diferentes perspectivas.
- Realize análises de séries temporais para identificar tendências ao longo do tempo e detectar padrões sazonais, flutuações e mudanças significativas.
Criação de dashboards e relatórios
- Conheça o público-alvo da auditoria interna e entenda suas necessidades e requisitos específicos.
- Utilize gráficos e tabelas adequados para representar os dados e facilitar a compreensão das informações, evitando excesso de informações desnecessárias.
- Ofereça recursos de filtragem e drill-down nos dashboards e relatórios, permitindo que os usuários explorem os dados de forma mais detalhada e investiguem áreas específicas de interesse.
Monitoramento contínuo dos dados
- Estabeleça um sistema de monitoramento regular dos dados, implementando mecanismos automatizados para capturar atualizações e alterações nos dados em tempo real ou em intervalos definidos.
- Atualize os dados de forma contínua, garantindo que as informações estejam sempre atualizadas e refletindo a situação mais recente.
- Detecte anomalias ou desvios em tempo real, utilizando técnicas de detecção de anomalias ou definindo alertas automatizados para identificar qualquer desvio significativo nos dados que possa exigir investigação adicional.
Consequências da falta de relatórios adequados de auditoria interna
A falta de relatórios adequados pode levar a decisões equivocadas, perda de eficiência e não conformidade com regulamentos. Também pode causar danos financeiros e reputacionais, além de dificultar a comunicação com stakeholders internos e externos, comprometendo a transparência e conformidade da organização.
Em resumo, o uso do Business Intelligence na auditoria interna possibilita a geração de relatórios precisos e completos, fornecendo informações valiosas para a gestão tomar decisões embasadas. Através do BI, é possível identificar problemas, definir indicadores de análise, adotar ferramentas eficientes, estabelecer planos de ação e criar relatórios claros e objetivos.
Gostou do post? Sua empresa utiliza relatórios automatizados para gerir as auditorias? Conte sua experiência nos comentários e entre nessa conversa.
Foi aluno de Ralph Kimball, maior referência mundial no assunto, no curso de Modelagem Dimensional realizado pela Kimball University, em Estocolmo – Suécia.
Já ministrou diversas palestras sobre o tema e atualmente mantêm o blog da Know Solutions, com referências sobre Business Intelligence.
Pós Graduado em Gestão de Projetos de Software pela PUC – Paraná. Trabalhou durante 7 anos na empresa Siemens onde participou de projetos em diferentes países.
Materia muito interessante
Obrigada pelo artigo 🙂 Acho que eu tenho uma equipe que pode obter cada sucesso 🙂 Mas sem kanbantool.com, nao conseguimos arranjar e controlar todas tarefas. Ferramentas digitais podem ajudar bastante – tal como manager ou teamledaer, mas mais suave 🙂 Eu planejo o dia do trabalho com kanban e todas tarefas sao cumpridas. Eu sei que nao cada um gosta trabalhar assim, mas comigo funciona 🙂
Parabéns por trazer a CRISP-DM de volta ao tablado. O “produtocentrismo” que assola o mercardo de BI pressiona os players a comprar o último brinquedo, a seguir a última moda, quando quase tudo que tem algum uso prático já existe há décadas – como o CRISP-DM
Seria legal um artigo um artigo comparando-o com SEMMA. Pode ser muito interessante para quem entrou na área há menos de 20 anos.
Gostaria de entender se a utilização da Big data nas empresas gera algum tipo de desvantagem nas pessoas que lá trabalham ?
Sobre o comentário do João Kechichian, concordo em relação às empresas não terem claro o que querem, e concordo com o Leandro sobre a abordagem de “Qual o seu problema” para dar as sugestões.
Mas vale ressaltar que as empresas não conseguem identificar o que querem por não terem claro um Planejamento Estratégico e objetivos bem descritos. Isso facilita muito perceber quais indicadores serão necessários acompanhar para atingir os resultados esperados.
Bom dia,
Há muita diferença das versões do livro The Data Warehouse Toolkit?
Vejo que ele esta na 3 edição.
Posso comprar apenas a 3 ou devo comprar todas?
Oi Marcos!
Há algumas atualizações com conceitos mais atuais. Não precisa comprar todas as edições não, apenas a 3a já cobre tudo que precisa.
Sim e não. A maior diferença é entre a primeira edição e as restantes. Da segunda edição em diante, quando a Margy Ross assumiu o livro, é tudo mais ou menos o mesmo.
A primeira edição, que por acaso chegou a ser publicada em português, é a melhor, na minha opinião. Ela é mais concreta, menor e mais focada. Se conseguir achá-la, compre. Vale ouro.
eu precisava para compor você uma pouco de note ajudar diga obrigado again com o extraordinário conselhos você compartilhado nesta página . Foi certamente maravilhosamente generoso com você dando abertamente tudo o que muitas pessoas {poderiam ter | poderiam possivelmente ter | poderiam ter | teriam | distribuído para um ebook para gerar alguma massa para eles mesmos , especialmente considerando que you poderia ter tried it se você nunca desejado . Those estratégias também agido como outras pessoas tenha semelhante desire como my own entender bom negócio mais relacionado este assunto . Eu tenho certeza há alguns mais agradáveis ocasiões ahead para pessoas que ver seu site
[…] de BI — Business Intelligence ou, traduzindo, Inteligência Empresarial — é justamente o diferencial que uma empresa precisa para tratar dados gerados por vários meios. Veja alguns contextos que podem servir de […]
[…] para aumentar seu lucro ou diminuir seus custos operacionais. Esse é o conceito básico de Business Intelligence utilizado como diferencial […]
Olá Leandro.
Acredito que o potencial da área de Business Intelligence dentro das empresas pode ser maior do que se imagina hoje.
Trabalho com consultoria de B.I. para agencias e empresas, e enfrentamos diariamente dois grandes problemas.
1- Padronização dos dados: Como utilizamos muitas fontes de dados, todo o processo, desde o que a implementação, até a parte operacional, precisa ser muito bem estruturada. Sem o padrão das informações perde-se muito tempo com “correção”, sendo que “tempo” não é o que temos para identificar um padrão, pois no dia seguinte ele pode mudar se não o tratarmos.
2- Pessoas que não sabem o que querem: Corporações não sabem o que querem, logo querem tudo. O problema é que sabemos que não tudo não é necessário, se consegue identificar padrões e otimizações com metade do volume. Sendo assim o processo de otimização passa a ser inteligente para ser operacional.
O futuro da área esta encaminhando para segmentações e clusterizações dinâmicas para analise de Big Data, mas se o processo de todos envolvidos precisa ser muito bem desenhado e a área de B.I. precisa ter este knowhow também.
Obrigado e muito bom seus artigos.
Oi João, obrigado pelo seu comentário! Concordo com você!
Realmente, a padronização dos dados é o ponto mais sensível mesmo. Aqui estimamos em torno de 60% a 70% do tempo em um projeto de BI apenas para esta parte.
Sobre as pessoas não saberem o que querem, aqui vemos como uma certa vantagem. Muitas vezes não é nem exatamente não saber o que querem, mas não saberem o que é possível fazer. Com isso, parte do nosso trabalho aqui é exatamente entender do que o cliente sofre aí então sugerir algumas coisas. Tentamos não ir para uma abordagem de “o que você quer” mas sim de “quais são seus problemas”.
Isso me deu até a ideia de criar um post focado nisso, vou deixar anotado para o futuro!
Existe uma técnica chamada Árvore de Realidade Presente, da Teoria das Restrições, que lida justamente com essa barafunda de problemas e entendimentos. Eu experimentei a mesma frustração que você, João, e decidi resolver esse problema. A imagem https://geekbi.files.wordpress.com/2020/10/bi_toc-crt-x.png é um resumo do que eu tenho até agora.
Adoraria uma contribuição. “O cliente não sabe o que quer” já está lá. “Dados são sujos” e “Dados são bagunçados” me parecem boas adições.
O que você acha? E você, Leandro?