Los datos no mienten … pero su técnica de análisis podría

 

Recuerdo trabajar para una función de auditoría que estableció una población de prueba / muestreo de 25 para todo. Si la población real era de 25,000 registros, evaluamos 25. Si la población era de 1,000,000 registros, evaluamos 25. Aunque era bastante joven en mi carrera cuando experimenté esto, mi instinto me dijo que esto estaba mal. Después de preguntar, me dijeron

(1) No había suficiente dinero en el presupuesto para comprar software de análisis de datos.

(2) Llevaría demasiado tiempo construir una población de prueba que representara el conjunto de datos. Y finalmente,

(3) Los datos no mienten.

Y debido a esto, presencié a cliente tras cliente recibir comentarios de auditoría con:

Doce de 25 (48%) de las transacciones (o lo que sea) no fueron (inserte lo que sea aquí … procesado a tiempo, preciso, etc.).

La fórmula estándar para escribir problemas era tan aburrida e imperfecta. Los clientes no estaban contentos porque creían que no era una representación justa de su entorno. El personal de auditoría no estaba contento porque no era una representación justa de los entornos de los clientes y, sin embargo, nos obligaron a realizar pruebas de esta manera. Afortunadamente, algunas cosas cambiaron en los próximos años:

(1) Los auditores internos comenzaron a centrarse más en los controles

(2) Microsoft Excel agregó más funciones que admitían Técnicas de Auditoría Asistidas por Computadora (CAAT)

(3) Los datos se hicieron más accesibles

(4) Ya no estaba con esa organización específica

Estos elementos permiten a los auditores obtener y probar grandes volúmenes de datos. Esto, a su vez, proporciona una evaluación más precisa del entorno de un cliente. Usar el poder de los datos en sus auditorías no es demasiado difícil. Aquí hay algunas cosas que necesitará aprender:

  • El tipo de datos disponibles (es decir, archivo plano, archivo de texto, archivo delimitado, etc.)
  • Cómo obtener datos (es decir, directamente del cliente, autoextracción, etc.)
  • Preservar los datos originales.
  • Usando Excel para analizar datos
  • Presentación de datos. O cómo hacer que los resultados sean visualmente atractivos al comunicarse con las partes interesadas. Seamos realistas, nadie quiere ver volúmenes de datos que no proporcionen contexto sobre los resultados.

Debo advertir que el uso de estas técnicas lo ayudará a superar el desorden y llegar al problema central (si existe). En otras palabras, proporcionará una descripción real de la situación. Si bien esto es lo que todo el mundo realmente quiere, tenga en cuenta que puede enfrentar una oposición extrema de los «Clientes Emocionales».

Tenga en cuenta que no digo que todos los clientes sean emocionales, sino que etiqueto a aquellos (con suerte solo unos pocos) que tienden a ignorar los hechos que pueden mejorar sus operaciones y en su lugar «disparan al mensajero».

Entonces, ¿qué quiero decir con un «cliente emocional». Recuerdo un incidente en el que usamos Excel para probar una población completa de datos. Excel determinó (jaja Excel, no los auditores) que más del 60% de las actividades del cliente se desviaron de su límite aceptable predeterminado. Trabajando con el personal del cliente, todos determinamos la causa raíz del problema. Su personal realmente encontró una solución viable. Hubo un costo asociado con la solución y, por lo tanto, requirió la aprobación del cliente. Nosotros (los auditores y el personal del cliente) trabajamos diligentemente en una presentación que describe el problema y la solución propuesta. Me sorprendió mucho cuando lo presentamos al cliente. Lo que sigue es un paso a paso de lo que sucedió (observe la escalada):

  • Primero preguntó de dónde provenía la información
  • Explicamos la técnica utilizada.
  • Luego preguntó si estábamos seguros
  • Explicamos (o volvimos a explicar) que la técnica consideraba a toda la población, las fórmulas fueron probadas varias veces no solo por los auditores sino por su personal
  • Luego comentó que esto es malo
  • Estuvimos de acuerdo pero le recordamos que ya hay una solución sobre la mesa
  • Finalmente, dijo que «hicimos que los datos se vean como queríamos». Esto lo hizo quedar mal. De alguna manera, tomamos los datos, los cambiamos, los presentamos en un formato perjudicial, todo para descarrilar su carrera.

Si bien es cierto que los datos incorrectos pueden conducir a malas decisiones. Esto definitivamente no es lo que sucedió aquí. Lo que fue extremadamente insultante fue la acusación de manipular deliberadamente los datos para arruinarlo. Ninguno de nosotros lo conocía personalmente y no tenía motivos para hacerle daño. Alguien del grupo mencionó cortésmente que «los datos no mienten». Se invitó al cliente a tomar los datos, analizarlos y formular sus propias conclusiones. Él respetuosamente declinó. Supongo que podría haber sido demasiado trabajo. Este cliente en particular nunca abordó este problema. Es una pena porque su personal estaba entusiasmado por solucionar el problema. Finalmente lo hicieron, pero bajo un nuevo liderazgo.

Los datos no mienten. Sin embargo, sus técnicas de recopilación, análisis y presentación de datos son fundamentales para contar la historia detrás de los datos. Debe prestar especial atención a los elementos para que sus datos no sean acusados ​​de contar cuentos.

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