{"id":43498,"date":"2026-09-21T21:49:19","date_gmt":"2026-09-22T01:49:19","guid":{"rendered":"https:\/\/intosaijournal.org\/journal-entry\/making-a-difference-through-data-how-data-analysis-enhances-performance-audits-and-evaluations\/"},"modified":"2026-09-21T22:16:13","modified_gmt":"2026-09-22T02:16:13","slug":"making-a-difference-through-data-how-data-analysis-enhances-performance-audits-and-evaluations","status":"publish","type":"journal-entry","link":"https:\/\/intosaijournal.org\/es\/journal-entry\/making-a-difference-through-data-how-data-analysis-enhances-performance-audits-and-evaluations\/","title":{"rendered":"Marcar la diferencia con datos: as\u00ed mejora el an\u00e1lisis de datos las auditor\u00edas de rendimiento y las evaluaciones"},"content":{"rendered":"\n
Autor: Mario Luketi\u0107, Secretario General del Grupo de Trabajo sobre Evaluaci\u00f3n de Pol\u00edticas P\u00fablicas y Programas) de la INTOSAI (WGEPPP, Oficina Federal de Auditor\u00eda de Suiza<\/p>\n\n\n\n
Los datos se han vuelto una pieza clave en la gesti\u00f3n de los programas p\u00fablicos m\u00e1s complejos. Ayudan a se\u00f1alar tendencias, a conocer mejor su impacto y a identificar la necesidad de posibles ajustes en las pol\u00edticas establecidas. Por ello, para las Entidades Fiscalizadoras Superiores (EFS) la cuesti\u00f3n ya no es si se deber\u00eda recurrir o no al an\u00e1lisis de datos en las auditor\u00edas de rendimiento y en las evaluaciones. El tema primordial es m\u00e1s bien c\u00f3mo poder planificar, preparar e integrar el an\u00e1lisis de datos en las tareas de auditor\u00eda de tal manera que responda a las preguntas de la auditor\u00eda y contribuya a generar mejor informaci\u00f3n, recomendaciones m\u00e1s convincentes y, en \u00faltima instancia, un mayor impacto.<\/p>\n\n\n\n
Con este trasfondo, el foro del Grupo de Trabajo sobre Evaluaci\u00f3n de Pol\u00edticas P\u00fablicas y Programas de la INTOSAI celebr\u00f3 una reuni\u00f3n en Berna, en octubre de 2025, bajo el t\u00edtulo \u00abMarcar la diferencia con datos\u00bb. El objetivo era debatir c\u00f3mo integrar el an\u00e1lisis de datos en la pr\u00e1ctica diaria de las EFS y c\u00f3mo este contribuye a hacer m\u00e1s efectivas las auditor\u00edas de rendimiento y las evaluaciones.<\/p>\n\n\n\n
Creaci\u00f3n de una cultura de an\u00e1lisis de datos en una EFS<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Una encuesta realizada entre los miembros y observadores del WGEPPP revel\u00f3 que en muchas EFS el an\u00e1lisis de datos ya forma parte de la labor de auditor\u00eda habitual. Se utiliza para analizar grandes vol\u00famenes de datos, identificar tendencias y detectar diferencias entre regiones, instituciones o grupos de poblaci\u00f3n. Son particularmente comunes las aplicaciones accesibles, como las de visualizaci\u00f3n de datos, encuestas digitales y an\u00e1lisis descriptivos. Pero: aunque el an\u00e1lisis de datos est\u00e9 cada vez m\u00e1s extendido, todav\u00eda no se ha integrado de forma sistem\u00e1tica en la mayor\u00eda de las EFS. Mientras que algunas entidades lo han convertido en una prioridad estrat\u00e9gica, muchas otras siguen us\u00e1ndolo en funci\u00f3n del caso concreto y de forma aislada. Solo una minor\u00eda de auditores trabaja activamente con el an\u00e1lisis de datos, y las unidades especializadas en datos siguen siendo pocas.<\/p>\n\n\n\n
Todo ello pone de relieve la necesidad de crear y preservar una cultura basada en datos dentro de las EFS. Y este tipo de transformaci\u00f3n supone mucho m\u00e1s que un mero ejercicio t\u00e9cnico: requiere cambios duraderos en las actitudes y conductas, y tiene que integrarse plenamente en la rutina diaria de auditor\u00eda. La Oficina Nacional de Auditor\u00eda de Suecia ilustr\u00f3 este punto a trav\u00e9s de su enfoque articulado en torno a cuatro elementos (que se refuerzan mutuamente): 1\u00ba habilidades, 2\u00ba procesos y dise\u00f1o organizativo, 3\u00ba m\u00e9todos y casos de uso, y 4\u00ba infraestructura. Desarrollados conjuntamente, estos elementos supusieron las bases para su cambio organizativo a largo plazo.<\/p>\n\n\n\n
En las primeras fases, los avances depend\u00edan de un liderazgo claro y la adopci\u00f3n de una serie de decisiones decisivas. Con el tiempo, el foco se fue desplazando hacia la experimentaci\u00f3n, el aprendizaje iterativo y la creaci\u00f3n de espacios en los que poner a prueba nuevos enfoques, como, por ejemplo, un laboratorio de innovaci\u00f3n. Tambi\u00e9n result\u00f3 esencial una finalidad clara. Y el hecho de plantear el an\u00e1lisis de datos como una forma de convertir la tecnolog\u00eda en valor para la sociedad, ayud\u00f3 a reducir el rechazo y anim\u00f3 al personal a participar en la transformaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
Desde un punto de vista pr\u00e1ctico, esto exige a las EFS definir objetivos claros para el uso del an\u00e1lisis de datos y plasmarlos en la formaci\u00f3n del personal y la planificaci\u00f3n de las auditor\u00edas -lo que incluye, a su vez, determinar las habilidades requeridas, ya sea en una unidad de datos espec\u00edfica o en los equipos de auditor\u00eda ya existentes-. Asimismo, significa valorar las capacidades reales e identificar a los auditores susceptibles de beneficiarse de una formaci\u00f3n espec\u00edfica. Los planes y programas de desarrollo profesional pueden ayudar al personal a adquirir las competencias pertinentes siguiendo un itinerario estructurado. Finalmente, los encargos de auditor\u00eda deber\u00edan organizarse de manera que el personal pudiera aplicar y consolidar estas habilidades en la pr\u00e1ctica. La Oficina Federal de Auditor\u00eda de Suiza tambi\u00e9n ha dise\u00f1ado una herramienta para valorar el nivel de cultura de an\u00e1lisis de datos dentro de una EFS, bas\u00e1ndose en una encuesta comparativa realizada a auditores.<\/p>\n\n\n\n
De ello se desprende una ense\u00f1anza clave del foro. Si las EFS desean hacer un uso sostenido del an\u00e1lisis de datos, deben convertirlo en un componente nuclear de su modelo de trabajo. No resulta suficiente respaldar alg\u00fan que otro proyecto individual mediante un an\u00e1lisis de datos. Y, adem\u00e1s: los propios auditores tienen que desarrollar sus habilidades en materia de an\u00e1lisis de datos, a fin de poder reconocer las oportunidades anal\u00edticas pertinentes, colaborar eficazmente con especialistas en datos e integrar la evidencia basada en datos en su opini\u00f3n de auditor\u00eda.<\/p>\n\n\n\n
Integraci\u00f3n transversal del an\u00e1lisis de datos<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
El an\u00e1lisis de datos deber\u00eda contemplarse desde dos perspectivas diferentes a lo largo del ciclo de auditor\u00eda o de evaluaci\u00f3n. En la primera fase, es decir, la de programaci\u00f3n de la auditor\u00eda -y antes de que se apruebe definitivamente el programa anual-, las EFS deber\u00edan valorar el potencial del an\u00e1lisis de datos para el tema que se est\u00e1 examinando, as\u00ed como los datos a los que puedan acceder, ya sea a trav\u00e9s de la entidad auditada o de otras fuentes. Esta valoraci\u00f3n temprana ayuda a determinar si el an\u00e1lisis de datos puede aportar un valor a\u00f1adido, qu\u00e9 tipo de habilidades se requieren y si los analistas de datos deber\u00edan participar en el equipo de auditor\u00eda desde un principio.<\/p>\n\n\n\n
En la segunda fase, la de preparaci\u00f3n de la propia auditor\u00eda o evaluaci\u00f3n, es necesario especificar las preguntas de auditor\u00eda que vayan a implicar un an\u00e1lisis de datos con mayor precisi\u00f3n. Despu\u00e9s, el equipo de auditor\u00eda deber\u00eda valorar si se dispone de los datos pertinentes, si es posible acceder a ellos y si su calidad resulta suficientemente adecuada para el an\u00e1lisis previsto. Caso de no contarse con tales datos, el equipo deber\u00eda valorar si es posible recopilarlos de forma proporcionada y fiable en el marco de la auditor\u00eda. Esto ayuda a asegurar que el an\u00e1lisis de datos no se quede en un tema a\u00f1adido a posteriori, sino que sea integrado adecuadamente en el dise\u00f1o de una auditor\u00eda.<\/p>\n\n\n\n
Valor a\u00f1adido basado en preguntas de auditor\u00eda claras<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Una de las conclusiones clave del foro fue que el valor del an\u00e1lisis de datos no deriva de la complejidad t\u00e9cnica del m\u00e9todo ni del volumen de datos disponible. Su valor a\u00f1adido se materializa, sobre todo, cuando est\u00e1 estrechamente vinculado a preguntas de auditor\u00eda claras. El an\u00e1lisis de datos puede proporcionar respuestas directas a preguntas de evaluaci\u00f3n importantes o respaldar los hallazgos cualitativos. Tambi\u00e9n puede ayudar a presentar el contexto de un hallazgo de auditor\u00eda de una forma m\u00e1s comprensible. De ah\u00ed que casi nunca constituya un componente aislado. Muy al contrario, el an\u00e1lisis de datos aporta su mayor valor a\u00f1adido cuando es combinado con otros m\u00e9todos, como entrevistas, estudios de casos o el an\u00e1lisis de documentos. Para las EFS, esta es una informaci\u00f3n especialmente significativa. Los datos no sustituyen al criterio profesional de los auditores. Pero s\u00ed ampl\u00edan la base sobre la que se fundamenta dicho criterio y permiten justificar mejor las conclusiones.<\/p>\n\n\n\n
Por otra parte, el foro tambi\u00e9n sirvi\u00f3 para demostrar que el an\u00e1lisis de datos resulta particularmente valioso all\u00ed donde los enfoques de auditor\u00eda tradicionales llegan a sus l\u00edmites, pues ofrece la posibilidad de revelar patrones dif\u00edciles de identificar en la auditor\u00eda aislada de casos individuales y permite captar los grupos objetivo con mayor precisi\u00f3n, poniendo de relieve las discrepancias entre objetivos pol\u00edticos y resultados reales. El an\u00e1lisis de datos es, por tanto, una herramienta que va m\u00e1s all\u00e1 de lo meramente descriptivo. Facilita la identificaci\u00f3n m\u00e1s precisa de los problemas y proporciona mejores argumentos para fundamentar las recomendaciones. Por consiguiente, su valor a\u00f1adido no radica en la mayor cantidad de datos, sino en el enfoque anal\u00edtico riguroso que aplica a la labor de auditor\u00eda.<\/p>\n\n\n\n
An\u00e1lisis de datos para informes de auditor\u00eda de mayor impacto<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Otro tema fundamental fue c\u00f3mo el an\u00e1lisis de datos contribuye al impacto de las auditor\u00edas. El efecto no siempre es inmediato. Las auditor\u00edas basadas en datos rara vez conducen directamente a mejoras visibles y su impacto suele ser indirecto. Pero, al poner de relieve los problemas, mejoran la base de evidencia que fundamenta las recomendaciones. Y es precisamente aqu\u00ed donde reside su valor pr\u00e1ctico. En el momento en el que las EFS pueden demostrar d\u00f3nde los programas no est\u00e1n llegando a sus grupos objetivo o d\u00f3nde los recursos no est\u00e1n siendo utilizados de manera efectiva, est\u00e1n sentando unos cimientos m\u00e1s s\u00f3lidos para la introducci\u00f3n de mejoras. Lo mismo vale para los casos donde la falta de datos impide una gesti\u00f3n adecuada. Por lo tanto, el an\u00e1lisis de datos no solo sirve para que los informes de auditor\u00eda sean m\u00e1s precisos, sino tambi\u00e9n para que las recomendaciones sean m\u00e1s concretas, verificables y \u00fatiles para la Administraci\u00f3n p\u00fablica y los responsables de la toma de decisiones.<\/p>\n\n\n\n
Adem\u00e1s, existen otros dos factores que hacen el an\u00e1lisis de datos especialmente relevante para las EFS. El primero es que las entidades auditadas no siempre disponen de los recursos, los conocimientos especializados o los incentivos necesarios para analizar sus propios datos de forma sistem\u00e1tica. Pero si las EFS les demuestran el valor a\u00f1adido que aporta el an\u00e1lisis de datos, puede que esto los anime a hacer un mejor uso de la informaci\u00f3n que ya poseen y a potenciar una gesti\u00f3n de pol\u00edticas basada en evidencias. El segundo es que los datos importantes suelen estar dispersos entre diferentes organismos. Aqu\u00ed, su perspectiva horizontal faculta a las EFS para conectar, comparar y cruzar datos procedentes de distintas fuentes, y sacar a la luz patrones y detalles que, de otro modo, permanecer\u00edan ocultos.<\/p>\n\n\n\n
El Foro WGEPPP 2025 dej\u00f3 patente que el an\u00e1lisis de datos por s\u00ed solo no mejora las auditor\u00edas de rendimiento ni las evaluaciones de forma autom\u00e1tica. \u00danicamente aporta beneficios cuando su uso se planifica en una fase temprana, se aplica siguiendo una metodolog\u00eda adecuada y se combina con otras fuentes de evidencia. Igual de importante es que cuente con el respaldo de toda la organizaci\u00f3n y que permanezca vinculado al criterio profesional de auditor\u00eda. El mensaje central del foro es pues que el an\u00e1lisis de datos es una herramienta que puede ayudar a las EFS a plantear mejores preguntas, a entender mejor y con m\u00e1s detalle los programas p\u00fablicos complejos y a formular unas recomendaciones m\u00e1s efectivas. Pero tambi\u00e9n, que innovar en las auditor\u00edas de rendimiento no significa simplemente utilizar nuevas herramientas, sino hacer converger datos, m\u00e9todos, personas y aprendizaje institucional de tal manera que las auditor\u00edas resulten m\u00e1s pertinentes, efectivas y basadas en la evidencia.<\/p>\n\n\n\n<\/figure>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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Marcar la diferencia con datos: as\u00ed mejora el an\u00e1lisis de datos las auditor\u00edas de rendimiento y las evaluaciones - INTOSAI Journal<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/intosaijournal.org\/es\/journal-entry\/making-a-difference-through-data-how-data-analysis-enhances-performance-audits-and-evaluations\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Marcar la diferencia con datos: as\u00ed mejora el an\u00e1lisis de datos las auditor\u00edas de rendimiento y las evaluaciones - INTOSAI Journal\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Los datos se han vuelto una pieza clave en la gesti\u00f3n de los programas p\u00fablicos m\u00e1s complejos. 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