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Pourquoi Excel ne suffit pas pour une analyse de données efficace

Le monde des affaires d’aujourd’hui fonctionne de plus en plus sur les « mégadonnées » – des ensembles exceptionnellement volumineux d’information numérique. Des entreprises analysent ces données pour découvrir les modèles et les tendances, qui permettent de découvrir de nouveaux moyens efficaces et, en fin de compte, à de meilleurs résultats. 

 

Pour l’audit interne moderne, les avantages liés à l’analyse de données sont essentiels pour améliorer la qualité et l’efficacité de l’audit. Des opérations autrefois très exigeantes en temps peuvent maintenant être réalisées régulièrement à la vitesse de la lumière grâce à des plates-formes logicielles d’audit dédiées. 

 

L’analyse de données permet à l’auditeur interne d’aujourd’hui de mieux comprendre les tendances et les modèles de l’entreprise en allant au-delà du texte ou des chiffres grâce aux représentations visuelles, comme les graphiques et les tableaux de bord. Libérés de l’analyse habituelle des données, les auditeurs peuvent se concentrer pour réaliser de meilleurs sondages, s’occuper des exceptions et examiner les domaines de risque.

 

Peu importe la taille de l’entreprise, les audits axés sur les données sont synonymes de meilleurs audits, plus efficaces. 

 

Données plus volumineuses = meilleure analyse de données comptables

 

L’analyse de données est l’examen et l’évaluation systématiques de données, et l’élaboration d’enseignements à partir de celles-ci. Le concept fait depuis longtemps partie du processus d’audit interne traditionnel. Un auditeur faisant le suivi des paiements en double de bons de commande dans les écritures de journal, par exemple, utilise des techniques d’analyse.

 

Pendant de nombreuses années, les tableurs comme Microsoft Excel représentaient l’outil à avoir pour les auditeurs. Mais les temps changent, et pour le mieux. Aujourd’hui, les outils spécialisés aident maintenant les auditeurs à travailler avec d’énormes référentiels d’information que les techniques d’audit manuelles ne sont pas capables de gérer. Les cabinets risquent d’être distancés par leurs concurrents s’ils sont lents à tirer profit de cette amélioration exponentielle du risque lié aux capacités d’audit.

 

Les besoins numériques de l’auditeur moderne révèlent les limites des outils logiciels conventionnels comme Excel. Étant donné que les ensembles de données sont de plus en plus importants, la question aujourd’hui n’est pas de savoir si une organisation introduira l’analyse de données dans l’audit interne, mais comment le faire au mieux

 

Votre processus d’audit peut bénéficier d’avantages considérables en s’affranchissant des limites d’Excel et en laissant l’automatisation servir de passerelle vers des processus d’audit et de surveillance plus efficaces.

 

Analyse par la loi de Benford

 

La loi de Benford, également appelée loi des premiers chiffres, est une loi statistique ayant des implications pour l’analyse de données. Elle soutient que le premier chiffre est susceptible d’être petit dans de nombreux ensembles de données naturelles. Alors, le chiffre 1 apparaît en tête 30 % du temps, et les autres chiffres apparaissent en premier selon une fréquence décroissante, 9 étant celui qui apparaît le moins fréquemment en premier (moins de 5 % du temps).

 

Semblable à l’application de la loi normale, la loi de Benford peut servir d’outil pour détecter les modèles (ou leur absence) dans les ensembles de données naturelles. Elle peut être un moyen puissant de détection des exceptions ou des activités frauduleuses. Mais l’application de la loi de Benford à un ensemble de données volumineux peut être difficile dans un logiciel comme Excel. Il n’est simplement pas conçu pour s’adapter à ce type de distribution.

 

Traditionnellement, l’analyse de données se fie aux échantillons d’énormes ensembles de données conservés dans des feuilles de calcul. Les auditeurs tirent des conclusions de ces échantillons et de leur connaissance de l’entreprise.

 

Mais l’utilisation d’un ensemble de données incomplet entraîne la possibilité d’erreurs, car des données cruciales peuvent être manquées. De plus, se fier à la connaissance de l’entreprise qu’ont les auditeurs externes peut mener à des erreurs si cette connaissance est limitée.

 

Le logiciel d’analyse de données, d’un autre côté, peut sonder des ensembles de données entiers, peu importe leur taille. Cela permet d’éviter les erreurs potentielles qui peuvent résulter d’échantillons limités et permet aux équipes de réaliser des audits rigoureux. L’analyse de données peut également détecter tout ce qui est inhabituel aux fins d’examen approfondi, plutôt que de se reposer uniquement sur la connaissance potentiellement incomplète qu’a un auditeur de l’entreprise du client.

 

Automatiser et accélérer les procédures de sondage

 

En utilisant les méthodes traditionnelles, les auditeurs devaient souvent procéder à des analyses des données séparément ou se fier à d’autres spécialistes des données. Leurs audits étaient plus longs, coûtaient plus cher, et ils obtenaient peu de visibilité sur les tests qu’ils effectuaient.

 

L’introduction de l’analyse de données au flux de travail de l’audit afin d’automatiser les sondages s’est révélée un avantage important. En recourant à l’intelligence artificielle et à l’apprentissage machine, le logiciel d’analyse peut rapidement et précisément examiner toutes les transactions et équilibrer les écritures. Ce qui permet d’obtenir des résultats significatifs pour un examen approfondi. 

 

Automatiser les tâches courantes et se concentrer sur les risques clés

 

L’une des principales améliorations qu’offrent les outils d’analyse de données par rapport à l’approche des tableurs traditionnels est l’automatisation de tâches courantes. Grâce au logiciel, les auditeurs peuvent employer des « scripts » pour ordonner au programme d’examiner si les contrôles internes ont été violés. En plus de réduire l’effet de l’erreur humaine, inévitable dans le cadre d’une revue manuelle, le script rend l’action rapidement reproductible. 

 

De plus, les équipes peuvent éliminer le risque de corruption des données au moyen de l’automatisation. Ce piège apparaît seulement accidentellement pendant le transfert ou l’extraction manuel de données pour les processus d’audit interne. Cette automatisation libère l’auditeur des tâches répétitives, afin qu’il se concentre sur les activités d’audit à valeur ajoutée.

 

Aller au-delà d’Excel

 

L’automatisation est la passerelle vers l’audit et la surveillance continus et devient rapidement indispensable dans le flux de travail de l’audit. Pour en savoir plus sur les solutions autres qu’Excel et sur la manière dont CaseWare IDEA peut améliorer votre processus d’audit, téléchargez notre livre blanc gratuit, Au-delà d’Excel, dès aujourd’hui.