{"id":21871,"date":"2023-10-19T08:08:00","date_gmt":"2023-10-19T12:08:00","guid":{"rendered":"https:\/\/intosaijournal.org\/journal-entry\/bpk-big-data-analytics-bidics-from-a-question-that-has-no-answer\/"},"modified":"2023-10-29T23:18:15","modified_gmt":"2023-10-30T03:18:15","slug":"bpk-big-data-analytics-bidics-from-a-question-that-has-no-answer","status":"publish","type":"journal-entry","link":"https:\/\/intosaijournal.org\/es\/journal-entry\/bpk-big-data-analytics-bidics-from-a-question-that-has-no-answer\/","title":{"rendered":"La Anal\u00edtica de Big Data de la BPK (BIDICS) – sobre una pregunta que no ten\u00eda respuesta"},"content":{"rendered":"\n

Autores: 1<\/sup>Muhammad Rafi Bakri, Rio Tirta, 1,2<\/sup>EFS de Indonesia<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Introducci\u00f3n<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

La Anal\u00edtica de Big Data (BDA, por sus siglas en ingl\u00e9s) ha experimentado un crecimiento significativo en estos \u00faltimos a\u00f1os. BDA se aplica habitualmente para representar vol\u00famenes de datos muy grandes, a efectos de que los usuarios puedan analizarlos m\u00e1s eficazmente y extraer conclusiones en el proceso de auditor\u00eda (Saggi y Jain 2018). De ah\u00ed que la comunidad de auditor\u00eda mundial se haya movilizado para promover el uso de BDA en la fiscalizaci\u00f3n (Appelbaum, Kogan y Vasarhelyi 2017). <\/p>\n\n\n\n

La INTOSAI, como organizaci\u00f3n mundial de Entidades Fiscalizadoras Superiores (EFS), fue la que inici\u00f3 el \u201cmovimiento BDA\u201d con la creaci\u00f3n de su Grupo de Trabajo sobre Big Data (WGBD) en diciembre de 2016. El establecimiento del WGBD de la INTOSAI se ajusta a la Meta Estrat\u00e9gica 3, que busca mejorar las capacidades de las EFS de todo el mundo en la era de big data.<\/p>\n\n\n\n

Sobre la base de la Visi\u00f3n General de Desarrollo del WGBD de la INTOSAI (INTOSAI 2022a), no menos de 9 EFS han implantado ya infraestructuras de auditor\u00eda de big data, entre ellas China, Rusia, Brasil, Noruega, Estonia, Turqu\u00eda y Filipinas. Por otro lado, el Tribunal de Cuentas Europeo tambi\u00e9n ha puesto en marcha una plataforma de auditor\u00eda de big data que los pa\u00edses de la UE pueden utilizar desde 2021. La EFS de Indonesia, denominada \u201cBadan Pemeriksa Keuangan (BPK)\u201d, fue una de las primeras en adoptar BDA al lanzar una plataforma de auditor\u00eda de big data en 2017. La plataforma de la BPK, BPK Big Data Analytics o BIDICS, puede ser utilizada como foro para recopilar, procesar y ejecutar diversos an\u00e1lisis de datos de acuerdo con las diferentes necesidades de fiscalizaci\u00f3n (INTOSAI 2022c).  <\/p>\n\n\n\n

E-Audit: el origen de BIDICS<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

BIDICS es una plataforma que apoya el proceso de auditor\u00eda de la BPK recurriendo a BDA. Antes de convertirse en plataforma, BIDICS ten\u00eda una estructura m\u00e1s anticuada denominada e-Audit. E-Audit, desarrollada entre 2010 y 2014, estaba basada en el concepto de “recopilar primero”, en virtud del cual la BPK deb\u00eda recoger primero los datos necesarios y despu\u00e9s validarlos. Una vez validados, los datos se pod\u00edan emplear para el an\u00e1lisis de auditor\u00eda. El formato de e-Audit constituye el fundamento para establecer una organizaci\u00f3n basada en datos.<\/p>\n\n\n\n

E-Audit requiere de una sinergia entre la BPK y los auditados en t\u00e9rminos de recopilaci\u00f3n de datos. La BPK formaliza un acuerdo con el auditado para solicitar datos relacionados con los informes financieros y poder introducirlos en la base de datos. En 2014, la BPK firm\u00f3 767 memorandos de entendimiento con instituciones estatales (auditados) para la recopilaci\u00f3n de grandes vol\u00famenes de datos.<\/p>\n\n\n\n

Despu\u00e9s de su recogida, la BPK volv\u00eda a validar los datos. Tras esta validaci\u00f3n, los auditores de la BPK pod\u00edan analizar todos los datos financieros de las instituciones p\u00fablicas con mayor rapidez, facilidad y eficacia. El uso de e-Audit tambi\u00e9n hace que las actividades de auditor\u00eda sean m\u00e1s adecuadas y eficientes. El procedimiento de recopilaci\u00f3n y el uso de big data en la aplicaci\u00f3n e-Audit sigue las orientaciones metodol\u00f3gicas en materia de tecnolog\u00eda publicadas por la INTOSAI (2022b) en 2022.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

La implementaci\u00f3n de e-Audit arroja resultados positivos para las arcas del Estado. En 2014, la BPK pudo revisar 46.586 cuentas, de las cuales el 19,95% se clausuraron con \u00e9xito. El cierre de estas cuentas supuso un ahorro de 11,8 millones de USD o 7 billones de IDR en fondos p\u00fablicos. Estos resultados llevaron a que todas las partes interesadas internas y externas de la BPK pusieran a\u00fan m\u00e1s empe\u00f1o en hacer evolucionar esta plataforma y promover un uso m\u00e1s amplio de la BDA en las auditor\u00edas.<\/p>\n\n\n\n

Marco de promulgaci\u00f3n de BIDICS<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

El Decreto del Secretario General de la BPK N.o<\/sup> 206\/K\/X-XIII.2\/8\/2021 constituye la base del dise\u00f1o general de la implementaci\u00f3n y el desarrollo de BIDICS. La siguiente figura muestra la designaci\u00f3n y el esquema de promulgaci\u00f3n de BIDICS en el contexto de la BPK (2021a).<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Este esquema ilustra que BIDICS es un instrumento para realizar tres tipos de an\u00e1lisis: descriptivo, de diagn\u00f3stico y de predicci\u00f3n de riesgos. Estos tres an\u00e1lisis pueden demostrar un patr\u00f3n a partir del conjunto de datos existente. Los auditores a su vez pueden utilizar estos resultados como ayuda en sus inspecciones.<\/p>\n\n\n\n

Hay dos actividades interconectadas cuando se aplica BIDICS: la exploratoria y la confirmatoria. Las actividades exploratorias tienen por objeto encontrar indicios o se\u00f1ales de anomal\u00edas, irregularidades o patrones de eventos. A partir de la informaci\u00f3n obtenida mediante las actividades exploratorias se lleva a cabo un procedimiento de confirmaci\u00f3n para asegurarse de que los resultados de dichas actividades exploratorias son suficientes para convertirse en evidencia de auditor\u00eda precisa, relevante y competente. Estas dos actividades forman la combinaci\u00f3n perfecta para que el auditor lleve a cabo la fiscalizaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

La aplicaci\u00f3n de BIDICS utiliza un enfoque basado en objetivos. En la pr\u00e1ctica, los auditores recurren a BIDICS cuando les surge una pregunta. Estas preguntas son remitidas al equipo del laboratorio BIDICS para que estudie su utilidad para los auditores y la disponibilidad de datos para responder a dichas preguntas.<\/p>\n\n\n\n

El nivel de acierto en la respuesta a las preguntas del auditor depende de la disponibilidad de datos en la base de datos BIDICS. Este es el principal criterio en la aplicaci\u00f3n del principio de Recopilabilidad sobre Validez (Collectability over Validity<\/em>) por parte de BIDICS, que concede prioridad a la recogida del mayor n\u00famero posible de datos antes de su validaci\u00f3n por el equipo de trabajo cuando se vayan a utilizar. De este modo, dicho principio proporciona a BIDICS una variedad de datos muy amplia y diversa a efectos de responder a las necesidades de los auditores.<\/p>\n\n\n\n

Diferentes circunstancias se dan cuando los datos requeridos por el auditor no est\u00e1n disponibles. Entonces, el equipo del laboratorio BIDICS ejecutar\u00e1 una b\u00fasqueda de datos relacionados para que esta falta de datos contribuya a que BIDICS evolucione de forma a\u00fan m\u00e1s exhaustiva. As\u00ed pues, cabe concluir que BIDICS se cre\u00f3 a partir de una pregunta que no ten\u00eda respuesta.<\/p>\n\n\n\n

Sobre la base del Informe de Desarrollo BIDICS (2021), la BPK emplea un m\u00e9todo de medici\u00f3n del desempe\u00f1o denominado North Star Metric. Este m\u00e9todo permite que BIDICS crezca con rapidez y sin l\u00edmites. La medici\u00f3n del desempe\u00f1o de BIDICS depende en gran medida de a cu\u00e1ntas preguntas respondan los auditores mediante el modelo anal\u00edtico de la plataforma. Adem\u00e1s, North Star Metric fomenta el desarrollo de otras m\u00e9tricas, a saber: (1) crecimiento en la recopilaci\u00f3n de datos, (2) crecimiento de los datos conectados, (3) crecimiento del n\u00famero de modelos anal\u00edticos presentados en el dashboard<\/em> y (4) crecimiento del n\u00famero de modelos anal\u00edticos utilizados las aplicaciones de l\u00ednea de negocio (line-of-business applications)<\/em>.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

La arquitectura de BIDICS<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

BIDICS realiza un an\u00e1lisis de big data con multitud de variantes diferentes. BIDICS es capaz de analizar datos estructurados, semiestructurados e incluso no estructurados. Todos estos tipos de datos son habituales en las auditor\u00edas que realizan los auditores. Sin embargo, no todos los datos recibidos son susceptibles de ser examinados directamente. Por eso, BIDICS resulta tan \u00fatil.<\/p>\n\n\n\n

Los datos estructurados son los m\u00e1s f\u00e1ciles de procesar, ya que se presentan en forma de tabla con filas y columnas. Los datos no estructurados son textos, im\u00e1genes, sonido o v\u00eddeos, por lo que no responden a un patr\u00f3n claro. La combinaci\u00f3n de estos datos se denomina datos semiestructurados. Ejemplos de datos semiestructurados ser\u00edan los datos en forma de archivos JavaScript Object Notation (JSON), archivos Extensible Markup Language (XML) o archivos HyperText Markup Language (HTML), extra\u00eddos de sitios web gubernamentales o de otras organizaciones.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Los datos estructurados se procesan por lotes mediante un motor anal\u00edtico, mientras que los datos no estructurados se procesan por flujos. El motor anal\u00edtico efect\u00faa un an\u00e1lisis basado en algoritmos estad\u00edsticos y matem\u00e1ticos. A continuaci\u00f3n, los resultados del an\u00e1lisis se almacenan en el repositorio de resultados anal\u00edticos para su visualizaci\u00f3n a trav\u00e9s de un dashboard<\/em> o su uso por parte de las aplicaciones empleadas habitualmente por los auditores.<\/p>\n\n\n\n

La aplicaci\u00f3n de BIDICS<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Actualmente, BIDICS est\u00e1 experimentando una evoluci\u00f3n muy significativa. BIDICS ya dispone de un dashboard<\/em> inteligente que puede servir de medio para que los auditores conozcan la situaci\u00f3n de la entidad auditada, tanto a nivel financiero como no financiero. El auditor tiene la posibilidad de analizar de forma independiente los datos mostrados en el dashboard<\/em> correspondiente y responder a las preguntas.<\/p>\n\n\n\n

Se puede acceder a BIDICS a trav\u00e9s de https:\/\/bidics.bpk.go.id\/ mediante una pantalla con varios men\u00fas principales, a saber, p\u00e1gina de inicio, introducci\u00f3n, actividades focales, aprendizaje, eventos y seguimiento y evaluaci\u00f3n. Cada men\u00fa cuenta con varios submen\u00fas que van desde la introducci\u00f3n de BIDICS hasta el informe BIDICS.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Esta circunstancia se debe a que los big data financieros del Estado son omnipresentes en BIDICS. Como uno de los prerrequisitos para facilitar el proceso anal\u00edtico, el programa Big Data sobre Finanzas P\u00fablicas est\u00e1 equipado con un Cat\u00e1logo de Datos e implementa pr\u00e1cticas de Gobernanza de Datos para reforzar la fiabilidad y la confianza en la utilizaci\u00f3n \u00f3ptima de los datos.<\/p>\n\n\n\n

Adicionalmente, existe un Laboratorio de An\u00e1lisis Financiero del Estado cuya funci\u00f3n es desarrollar modelos anal\u00edticos a partir de BIDICS. Este laboratorio cuenta con una funci\u00f3n inform\u00e1tica de usuario final, as\u00ed como con un sistema de desarrollo de herramientas de automatizaci\u00f3n y de elaboraci\u00f3n de autoinformes. Est\u00e1 equipado con varias estaciones de trabajo\/ordenadores con acceso a un motor anal\u00edtico de capacidad de c\u00e1lculo adecuada.<\/p>\n\n\n\n

Desde 2023, BIDICS dispone de un total de 10 cl\u00fasteres de datos anal\u00edticos que pueden utilizarse en las auditor\u00edas, a saber, gobierno central, gobierno local, econom\u00eda global, datos por \u00e1reas, datos Covid-19, asistencia social y subsidios, mapas de desarrollo nacional, LPSE, b\u00fasqueda de datos financieros y supervisi\u00f3n de la evaluaci\u00f3n institucional. Estos cl\u00fasteres tienen sus subcl\u00fasteres, lo que facilita al auditor la selecci\u00f3n de los datos a utilizar.<\/p>\n\n\n\n

Como parte de la BPK, el representante de la provincia de Jambi ha recurrido a BIDICS para reforzar las actividades de auditor\u00eda que se llevan a cabo en las administraciones locales. As\u00ed, los auditores pueden ver las tendencias en los gastos e ingresos de las administraciones locales a la hora de planificar las auditor\u00edas. Adem\u00e1s, el auditor puede ver el proceso de adquisici\u00f3n de bienes y servicios y el cat\u00e1logo electr\u00f3nico del auditado en un determinado per\u00edodo. De este modo, el auditor est\u00e1 en condiciones de medir el nivel de riesgo de la entidad fiscalizada a bajo coste y en poco tiempo.<\/p>\n\n\n\n

Con la complejidad de los temas de auditor\u00eda, BIDICS seguir\u00e1 desarroll\u00e1ndose. Por este motivo, BPK colabora con la Universidad de Indonesia. Esta colaboraci\u00f3n permite a la BKP profundizar en la historia y la utilizaci\u00f3n de BIDICS. Por otra parte, la BPK tambi\u00e9n ha constituido a nivel interno grupos de trabajo especiales procedentes de cada unidad de trabajo para desarrollar BIDICS.<\/p>\n\n\n\n

Conclusi\u00f3n<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

La BPK ha sabido responder con gran acierto a los retos relacionados con el flujo derivado del uso de big data en las auditor\u00edas. A pesar de haber requerido su tiempo, la BPK ha logrado desarrollar una plataforma de auditor\u00eda basada en datos anal\u00edticos denominada BIDICS. En la actualidad, BIDICS ya cuenta con 10 cl\u00fasteres de datos que los auditores pueden utilizar en sus inspecciones. En el futuro, BIDICS se enfrentar\u00e1 a numerosos retos, dada la creciente complejidad de las auditor\u00edas realizadas por BPK. Por este motivo, es necesario llevar a cabo un desarrollo ilimitado de BIDICS para que siga siendo \u00fatil en las auditor\u00edas.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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