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A qui confier le soin de contrôler les puissants et secrets algorithmes qui donnent du sens et de la valeur à la masse de données? L'institut G9+ envisage trois hypothèses. Il s'inspire de l'ouvrage paru en mars 2014, Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think de Viktor Mayer-Schonberger et Kenneth Cukier. Avec le « Data analytics », l'audit prend de l'avance pour gagner en pertinence et en efficacité, Partenaire - Les Echos Executives. D'abord celle d'un « contrôle par le haut », confié à des experts employés par une institution publique qui aurait un œil sur les algorithmes utilisés par les autres agences de l'Etat, par exemple les organismes sociaux qui comptent sur les données pour optimiser la lutte contre la fraude. Ensuite, celle d'un contrôle par des entreprises agrémentées « à la manière des cabinets de comptabilité ou d'audit », soumis à des règles de confidentialité similaire. Ces offices seraient certifiés par la Cnil ou une autre institution publique. Enfin, celle d'un contrôle en interne: les entreprises confieraient à un médiateur le soin de faire le lien entre la société civile, les consommateurs ou clients, et les départements utilisateurs de l'algorithme.
Les systèmes informatiques cognitifs sont en outre appelés à devenir plus efficaces, capables d'anticiper de mieux en mieux les problèmes et de modéliser de nouvelles solutions, à mesure qu'ils acquièrent une connaissance des pratiques passées. À terme, la technologie permettra une surveillance continue des systèmes du client, une résolution des erreurs ou des anomalies en temps réel et par conséquent l'évolution de l'offre d'audit. 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. Big data et audit journal. 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. 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.
Il est réalisé en deux phases, que l'on peut qualifier de théorique pour l'une et pratique pour l'autre. Big data et audit la. Phase 1: l'étude documentaire Afin de disposer d'une visibilité complète des installations, procédures et interventions, un audit de maintenance et d'exploitation de data center commence, d'une part, par une étude du Dossier des Ouvrages Exécutés: dimensionnement, fonctionnement du site, correspondance par rapport aux besoins fonctionnels (Tier III…). Et d'autre part, par l'analyse des documents d'exploitation: procédures mises en œuvre sur le site (accès, escalade, fiches réflexes …), des interventions (bons d'interventions, du respect des garanties de temps de d'intervention (GTI) et de réparation (GTR), des suivis de consommation énergétiques et le stock de pièces détachées, ou encore des faits marquants (changement de personnel, astreintes, pannes, remplacements, principales tâches correctives et préventives réalisées, devis émis par les prestataires, etc. ). Cette étude documentaire a pour objet de s'assurer que l'exploitation et la maintenance a bien été réalisée dans les règles de l'art et conformément à ce qui avait été prévu, sur une période donnée.
Le 27/10/2016 à 14:00 PwC développe des outils de Data Analytics qui s'appuient sur des technologiques récentes capables d'analyser en profondeur les données de ses clients pour mieux en exploiter toute la valeur. L'impact des nouvelles technologies sur les métiers de l' audit se révèle d'autant plus marquant qu'il débouche sur des innovations structurantes. La création d'outils de nouvelle génération se traduit par une avance technologique différentiante, parce qu'elle confère plus de pertinence et d'efficacité aux audits et offre au final une plus grande valeur ajoutée. Le Big Data et l’analytique — Nos dernières publications | EY - France. Romain Camus, associé PwC chargé des équipes de Data Analytics pour les métiers de l'Assurance, et Séverine Scheer, associée d'audit chargée de développer l'utilisation de techniques de Data analytics pour l'audit, estiment que l'évolution des systèmes d'information et un besoin accru de transparence fournissent « un champ d'action formidable pour travailler plus intelligemment et plus efficacement en utilisant les outils d'analyse des données ».
Cette tribune a été publiée initialement sur The Conversation. En savoir plus sur le digital marketing et data analytics
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