Modelo de auditoria contínua: framework de integração de dados

Abstract

A Auditoria Contínua é um tipo de auditoria que produz resultadosde auditoria simultaneamente ou com um curto período de tempoapós a ocorrência de um evento relevante. Entretanto para serviável, os processos precisam ser automáticos e o acesso aos dadosseja de forma rápida e precisa. Um dos maiores problemas que aAuditoria Contínua encontra é os diversos tipos, variedades eformas de acessar os dados, o que torna o processo difícil e caro deimplementar, pois depende fortemente de customizações edesenvolvimento específicos para cada caso. Diante desseproblema essa tese tem como objetivo propor o desenvolvimentode um framework de integração de dados para auditoria contínua.Algumas contribuições podem ser listadas como: fornece umapadronização de dados e nomenclaturas para os dados usados pelosprocedimentos de Auditoria Contínua; reutilização de algoritmosde detecção e análise previamente desenvolvidos; redução doscustos de desenvolvimento e implementação dos processos deauditoria contínua nas organizações, devido à padronização dedados e à reutilização de algoritmos. A Tese também contribuí paraa literatura com o aprofundamento das formas de acessar, estruturare coletar dados críticos e/ou necessários para a AC. Com oaprofundamento do Audit Data Standard e do eXtensible BusinessReporting Language (XBRL), além de criar uma base parapesquisas futuras com a integração de algoritmos de extração,análise e detecção de exceção que são utilizados pela AC.

Abstract : Continuous Audit is a type of audit that produces audit resultssimultaneously or with a short time after the occurrence of arelevant event. However, in order to be feasible, the processes mustbe automatic, and the data access be fast and precise. One of thebiggest problems that Continuous Audit finds is the different types,varieties and ways of accessing the data, which makes the processdifficult and expensive to implement, as it depends heavily oncustomization and development specific to each case. Given thisproblem, this dissertation propose the development of a dataintegration framework for continuous auditing. Some contributionsmay be listed as: provides a standardization of data andnomenclatures for the data used by Continuous Audit procedures;reuse of previously developed detection and analysis algorithms;reduction of the development costs and implementation of theprocesses of continuous audit in the organizations, due to thestandardization of data and the reutilization of algorithms. Thedissertation also contributed to the literature with the deepening ofthe ways to access, structure and collect critical and / or necessarydata for CA. With the deepening of Audit Data Standard andeXtensible Business Reporting Language (XBRL), it also creates afoundation for future research with the integration of extraction,analysis and exception detection algorithms that are used by CA.