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Développement de nouveaux services L'audit est souvent perçu par les actionnaires et les dirigeants comme un coût nécessaire et obligatoire qui n'apporte que peu ou pas de valeur à l'entreprise. Afin d'accroître la pertinence de l'audit, il est nécessaire d'ajouter de la valeur aux clients. Or, les nouveaux outils numériques offrent justement la possibilité d'améliorer la pertinence de l'audit en proposant aux clients de nouveaux services à forte valeur ajoutée. Datacenters : comment réaliser un audit de maintenance - Silicon. Grâce aux data analytics, l'auditeur peut par exemple faire des recommandations et proposer des benchmarks (observation des pratiques des autres acteurs du marché) avec des indicateurs et des statistiques. Faire parler les chiffres et expliquer aux clients les différentes étapes par lesquelles sont passées les données à travers les processus internes, constitue en effet une source de valeur pour le client. L'analyse des zones à risques améliore la performance de l'audit et augmente la valeur ajoutée pour le client. Pressmaster/Shutterstock En outre, l'identification grâce à l'analytics et aux autres outils d'analyse de données (machine learning, data transformation, data visualisation, robotique…), de transactions inhabituelles ou des opérations atypiques, permettrait aux clients d'améliorer leurs processus et les perfectionner.

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Big Data et modèle prédictif? Est-il possible d'utiliser le big data afin de construire un modèle prédictif qui puisse nous aider dans l'analyse de nos données? Le Big Data et ses problématiques Big Data.. ce terme qui s'est immiscé dans notre vocabulaire ces dernières années est devenu un enjeu majeur pour les grandes et petites entreprises. Bien qu'il ait pris une grande ampleur au quotidien, ces contours sont encore flous pour un bon nombre de personnes. Pour résumer, la problématique est la suivante: aujourd'hui nous avons accès à une quantité quasi-infinie d'informations provenant de toutes parts (sites internet, réseaux sociaux, newsletter…). Big data et audit mon. L'accès et, in fine, la récolte d'informations est relativement simple. La difficulté réside principalement dans l'utilisation de ces informations, que cela soit à des fins commerciales ou d'innovation interne. Des doutes planent sur la compétence des bases de données à traiter les informations, sur le facteur humain etc.. Les causes des problèmes liés au Big Data divergent.

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Faire parler les chiffres et expliquer aux clients les différentes étapes par lesquelles sont passées les données à travers les processus internes, constitue en effet une source de valeur pour le client. En outre, l'identification grâce à l'analytics et aux autres outils d'analyse de données ( machine learning, data transformation, data visualisation, robotique…), de transactions inhabituelles ou des opérations atypiques, permettrait aux clients d'améliorer leurs processus et les perfectionner. Plus ces outils seront maîtrisés, plus les auditeurs seront à même de faire évoluer l'offre vers une composante prédictive. Big data et audit plan. Les cabinets seront ainsi sollicités pour assister les clients à faire émerger des informations prévisionnelles et pour valider les estimations et prévisions qu'ils ont accomplies. Dans le cadre d'un audit, fournir des données prospectives en plus des données historiques améliorera la confiance du marché. Par ailleurs, avec les nouvelles technologies digitales l'auditeur peut collecter de nouvelles données, par le passé non exploités, issues des médias sociaux, de la télévision ou d'Internet et déterminer si ces informations ont un impact sur l'audit.
Toutes les entreprises peuvent tirer parti de ces approches, et ce quel que soit leur domaine d'activité et leur niveau de maturité technologique. Pour ce faire, elles doivent toutefois adopter une stratégie d'infusion, consistant à mixer fortement business et technologie, en pilotant systématiquement ces approches par la création de valeur métier.
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Thu, 01 Aug 2024 06:35:31 +0000