Data Analytics em Auditoria - Quiz

Utilização de técnicas de análise de dados no processo de auditoria para tomar decisões baseadas em evidências.

Método de aplicação de Data Analytics focado na resolução de problemas práticos e na tomada de decisão estratégica nos processos de auditoria.

Casos de auditoria reais utilizados como exemplos no livro, com foco na aplicação prática de técnicas de Data Analytics.

Uso de informações obtidas por meio de análises de dados para tomar decisões mais precisas e eficazes na auditoria.

Indica os auditores e demais profissionais envolvidos nas atividades de controle e auditoria.

Escolha da melhor ação ou estratégia para resolver um problema com base em informações analisadas.

Processamento sistemático de dados, com utilização de técnicas relevantes, para obter informações e insights.

Guia prático para auditores que desejam usar análises de dados nos trabalhos de auditoria.

É uma abordagem de auditoria que utiliza dados e tecnologia para monitoramento regular e análise de riscos em tempo real. Substitui a auditoria por projeto.

Conjunto de tecnologias e ferramentas que permitem coletar, armazenar, analisar e reportar dados de negócios, auxiliando a tomada de decisões.

Foca na identificação e avaliação dos riscos materiais em uma empresa, priorizando atividades de auditoria em áreas de maior risco.

Abordagem tradicional de auditoria onde uma equipe é designada para uma tarefa de auditoria em um momento específico.

Grande mudança na abordagem de auditoria motivada pela tecnologia, buscando eficiência e eficácia.

Métodos de auditoria antigos, pouco alterados ao longo do tempo, mesmo com avanços tecnológicos.

Mudanças rápidas e contínuas nas tecnologias disponíveis para coleta, armazenamento e análise de dados, impactado a forma como as empresas operam.

Necessidade de atualizar os métodos de auditoria para lidar com grandes volumes de dados e automação de processos em ambientes digitais.

Tecnologias de Big Data permitem identificação automática de padrões e exceções, melhorando confiabilidade em relatórios financeiros e segurança da informação.

Técnica que permite acompanhar e avaliar fluxos de transações automatizados, identificando riscos e controles críticos em sistemas auditados.

Utilização de Business Intelligence e Data Analytics para análise aprofundada de grandes volumes de dados financeiros e não financeiros na auditoria continua.

A adoção de métodos automatizados, como a mineração de processos, reduz a necessidade de procedimentos manuais em auditorias, melhorando a precisão dos dados.

A utilização de sistemas de suporte à decisão empresarial (BI) permite uma tomada de decisão fundamentada em dados confiáveis e ágeis.

BI e Big Data fornecem uma base analítica para a detecção de fraudes e a redução de riscos, monitorando operações organizacionais em tempo real.

Utilização de técnicas analíticas para examinar dados financeiros e outros, a fim de identificar possíveis irregularidades ou riscos em uma auditoria.

Abordagem tradicional de auditoria, com foco em procedimentos e testes documentados.

Utilização de técnicas analíticas para analisar grandes conjuntos de dados em auditoria.

Conjunto de normas globais para a condução e realização de auditorias financeiras.

Utilização de ferramentas e técnicas de análise de dados para melhorar a eficiência e a precisão da auditoria.

Passagem das abordagens tradicionais para as mais inovadoras, incluindo a análise de dados.

Conjunto de técnicas que resumem e exploram dados para identificar padrões, tendências e outliers.

Indicadores que representam o 'centro' de um conjunto de dados, como média, mediana e moda.

Mostram o quão 'espalhados' os dados estão em relação à média, usando variância, desvio padrão e intervalo interquartil.

Técnicas que representam dados graficamente para facilitar a compreensão e identificação de padrões.

Busca entender as causas subjacentes das tendências observadas na análise descritiva, explorando anomalias e seus fatores contribuintes.

Métodos que ajudam a identificar as causas de desvios, como análise de regressão, análise de séries temporais e análise de causa e efeito.

Identificar tendências de gastos e padrões inesperados que exigem investigação, detectar erros e fraudes, avaliar riscos e fornecer evidências para tomadas de decisão.

Utiliza padrões em dados para fazer previsões, ao invés de seguir instruções pré-programadas. É usado para que computadores aprendam de dados históricos e se adaptem a novas informações.

Aplicações comuns do aprendizado de máquina incluem a análise de grandes volumes de dados para detectar irregularidades e padrões, como fraudes.

Treina o algoritmo com dados de entrada e saída já rotulados, permitindo que ele aprenda a fazer previsões ou classificar novos dados.

Usando dados rotulados de transações fraudulentas e legítimas, o algoritmo aprende a identificar características de fraude e aplicá-las em novos dados.

Aplica aprendizado supervisionado para classificar clientes com diferentes níveis de risco com base em dados históricos.

O algoritmo não recebe rótulos pré-definidos e identifica padrões ou agrupamentos nos dados sem orientação prévia.

Agrupa dados em segmentos com características semelhantes, como clientes com perfis financeiros similares.

Os insights do aprendizado não supervisionado podem ajudar a criar estratégias de auditoria específicas para cada grupo.