Cómo el análisis ofrece una visión más completa

En la actualidad, los contables y auditores tienen acceso a multitud de datos. Este volumen creciente de información de diversas fuentes, conocido como macrodatos, es demasiado grande y complejo como para gestionarlo con métodos tradicionales como las hojas de cálculo. 

Pero desde hace poco empiezan a estar disponibles muchas soluciones de macrodatos y análisis diseñadas para ofrecer a las empresas y gobiernos una visión nueva y más amplia sobre sus datos financieros, procesos y clientes. La firma de investigación IDC predijo que la inversión mundial en soluciones de macrodatos y análisis alcanzaría los 215 700 millones de dólares hacia finales de 2021, con una tasa de crecimiento anual compuesto del 12,8 % hasta 2025.

El análisis de datos ofrece a contables y auditores una perspectiva más completa de las organizaciones al permitirles procesar todas las transacciones, en lugar de solo un conjunto de muestras, y descubrir rápidamente las excepciones. 

Muchos profesionales ya se han dado cuenta de las ventajas que aportan las soluciones de análisis de datos. Un sondeo reciente del Instituto de Auditores Internos, una asociación internacional de defensa de la profesión, preguntaba a los encuestados cómo invertirían si tuvieran un aumento inesperado de presupuesto. La segunda opción con más resultados, tras la inversión en personal, fue la tecnología. De entre aquellos que escogieron la tecnología, el 68 % dijo que invertiría ese presupuesto extra en software de análisis de datos.

De un modo similar, el Informe de tendencias sobre el estado de las firmas de contabilidad en 2023 de Caseware recogía que solo un 6 % de los encuestados afirmaba no utilizar análisis de datos en su trabajo. Un 70 % utiliza regularmente el análisis de datos, y un 42 % lo considera un elemento esencial en sus operaciones.

Definición del análisis de datos

El análisis de datos es el estudio de datos no procesados para extraer conclusiones. En contabilidad, existen cuatro tipos de análisis disponibles para contables y auditores:

• Análisis descriptivos: Se trata del tipo de análisis más utilizado en contabilidad y auditoría. Describe qué ocurre e incluye la categorización y clasificación de información. Por ejemplo, los contables normalmente informan acerca del flujo de dinero de sus organizaciones fijándose en los ingresos y gastos, las cuentas de inventarios y los impuestos recaudados sobre las ventas. Un análisis descriptivo podría examinar el crecimiento de los ingresos año tras año, el aumento o la reducción del inventario disponible o las cifras de ventas mensuales. Los análisis descriptivos son importantes para los contables porque recopilar y verificar grandes cantidades de datos es clave en la elaboración de informes financieros.

• Análisis de diagnóstico: Estos análisis responden a la cuestión de por qué ha sucedido algo. Controlan los cambios que puedan haberse producido en los datos. Por ejemplo, si una empresa ha declarado un volumen de ventas trimestrales superior al previsto, los contables podrían examinar los datos de ventas atentamente para descubrir si el aumento había sido motivado por productos, servicios o clientes específicos. Este tipo de análisis es un componente crucial para efectuar predicciones acertadas basadas en datos históricos.

• Análisis predictivos: Este tipo de análisis permite a contables y auditores determinar qué va a ocurrir. Son fundamentales desde el punto de vista de los presupuestos y la planificación. Los contables los necesitan para generar predicciones acertadas y así poder actuar como consejeros de confianza de los CEO y las juntas directivas. Por ejemplo, el análisis predictivo podría emplearse para evaluar dónde podrían utilizarse los recursos de una empresa de modo más productivo y favorecer con ello el aumento de los márgenes de beneficio.

• Análisis prescriptivos: Sirven para que las organizaciones determinen qué debería suceder. Permiten a los contables y auditores descubrir las mejores opciones disponibles para lograr un resultado deseado. Por ejemplo, una empresa podría querer reducir los periodos de cobro de sus deudores. Se podría emplear un análisis prescriptivo para examinar los datos históricos e identificar estrategias que la empresa podría implementar para conseguir que sus clientes pagaran antes.

Un mayor volumen de datos implica resultados más precisos

Tradicionalmente, los contables y auditores han empleado el muestreo y las hojas de cálculo para analizar conjuntos de datos. El muestreo permite a los contables extraer conclusiones basadas en conjuntos parciales de datos, así como detectar errores y fraude. Esto ahorra tiempo, ya que trata conjuntos parciales de datos, en lugar de revisar conjuntos completos. 

Sin embargo, el muestreo no es ideal porque no analiza todos los datos disponibles. Los auditores y contables podrían extraer conclusiones incorrectas al no analizar todos los datos, o podrían pasar por alto excepciones si las transacciones no estaban incluidas en la muestra.

Las soluciones de análisis pueden automatizar procesos y examinar conjuntos completos de datos en mucho menos tiempo del que emplearía un auditor o contable examinando manualmente la información. Esto permite a las organizaciones evaluar todos sus datos desde diversas fuentes y desde cada transacción, con lo que se obtiene una visión financiera completa que resulta en predicciones más acertadas y que no deja escapar ninguna anomalía.  

Las capacidades de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (AA) que incluyen las soluciones de análisis de datos pueden llevar a cabo análisis de datos específicos para obtener resultados pormenorizados y resaltar áreas que puedan requerir más atención. 

Para obtener más información sobre cómo los análisis pueden mejorar la eficiencia de su equipo y la calidad de su trabajo, descargue nuestro documento técnico Su guía para usar el software de análisis en auditoría y contabilidad.