Wat is data?
Data is in essentie gewoon ruwe informatie. Het kan bestaan uit getallen, teksten, afbeeldingen of andere vormen van digitale gegevens. Denk aan een lijst met facturen, een reeks temperatuurmetingen of de bezoekersstatistieken van een website. Op zichzelf zegt data nog niet zoveel, maar zodra we het ordenen, vergelijken en interpreteren, wordt het waardevol.
Data kan gestructureerd zijn, zoals databases met tabellen en velden, of ongestructureerd, zoals tekstbestanden en afbeeldingen. De uitdaging is om deze data te organiseren en te analyseren zodat het nuttig wordt.
Wat is analyse?
Analyseren betekent in feite: informatie bestuderen om patronen, verbanden en trends te ontdekken. Dit kan op een eenvoudige manier, zoals het berekenen van een gemiddelde of het vergelijken van twee datasets. Maar het kan ook complexer, zoals het voorspellen van toekomstige trends met behulp van geavanceerde modellen en algoritmen. En je zou het misschien niet zeggen, maar data-analyse kan ook handmatig worden uitgevoerd met bijvoorbeeld spreadsheets. Veelal wordt er gebruikgemaakt van scripting, waarmee je de analyses kunt automatiseren en in een later stadium ook machine learning en kunstmatige intelligentie kunt gebruiken.
Bij data analytics gaat het om het toepassen van analysetechnieken op data om inzichten te verkrijgen. Dit kan variëren van beschrijvende analyses (wat is er gebeurd?), diagnostische analyses (waarom is het gebeurd?), voorspellende analyses (wat gaat er gebeuren?) tot prescriptieve analyses (wat moeten we doen?). Door deze technieken te combineren kunnen bedrijven en organisaties betere beslissingen nemen en risico’s minimaliseren.
Data analytics in de audit
Data analytics wordt steeds vaker toegepast in audits om risico’s te signaleren en controles effectiever uit te voeren. Traditionele steekproeven worden vervangen door geautomatiseerde analyses op volledige datasets. Hiermee kunnen trends worden ontdekt, afwijkingen worden opgespoord en zelfs fraude sneller worden ontdekt. Dit maakt audits betrouwbaarder en efficiënter.
Denk bijvoorbeeld aan een controle van inkoopfacturen. In plaats van handmatig een selectie te maken, kan een data-analyse afwijkende facturen opsporen, zoals dubbele betalingen of ongebruikelijke bedragen. Ook kunnen geavanceerde algoritmen verbanden leggen tussen transacties en verdachte patronen identificeren die anders onopgemerkt zouden blijven. Dit stelt auditors en bedrijven in staat om risico’s proactief te beheersen en controles te verbeteren.
Daarnaast kan data analytics helpen bij procesoptimalisatie. Bijvoorbeeld door het analyseren van operationele gegevens kunnen bedrijven inefficiënties in hun workflows ontdekken en verbeteren. Dit resulteert in kostenbesparingen en verhoogde productiviteit. Bovendien kunnen real-time dashboards en rapportages zorgen voor een snellere besluitvorming en actiegericht management.
Data analytics is dus niet zomaar een technische vaardigheid; het is een krachtig hulpmiddel dat helpt om betere beslissingen te nemen en risico’s te beheersen. Hoe meer ik ermee werk, hoe meer ik besef dat het de toekomst van auditing en bedrijfsvoering fundamenteel verandert. Het biedt niet alleen inzichten, maar ook nieuwe manieren om waarde toe te voegen aan organisaties. Van marketing en financiën tot gezondheidszorg en logistiek, data analytics wordt steeds belangrijker in alle sectoren.
