El análisis de datos para descubrir anomalías

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Los datos tienen la capacidad de visibilizar los comportamientos anómalos, detectar y prevenir fraudes en las organizaciones gracias al uso de herramientas, modelos analíticos y  profesionales adecuados.

Carlos Carrión, ingeniero informático especializado en analítica para la detección de fraudes  menciona que las empresas de distintos sectores utilizan analítica en sus procesos de negocio para realizar: cambios por factores externos, propuestas de mejoras y frente a crisis permite medir la capacidad de resiliencia de las organizaciones.

Además, se puede detectar anomalías en procesos de facturación, compras con rubros altos que sobrepasan las políticas financieras de una organización, inclusive detectar irregularidades en la emisión de documentos de identidad con suplantación de actas de nacimiento.

A través de prospectiva tecnológica y de un análisis forense de los datos en la gestión de una organización es posible descubrir los perjuicios, responsables y las fallas en los procesos sean de grandes empresas, instituciones gubernamentales, pequeñas y medianas sociedades.

Carrión menciona que para predecir fallos con data analytics se debe incluir la mayor cantidad de datos que justifiquen los hechos según las variables utilizadas y  luego establecer reglas de comportamiento de los datos para obtener resultados medibles que permitan inferir posibles resultados y escenarios. Señala que el análisis de datos depende de las áreas de la organización que sea de interés para el cliente, pero también del nivel de los datos. En algunos casos la calidad de los mismos amerita algunas correcciones. “El análisis de cada empresa y las herramientas y técnicas de analytics que se aplican es particularizado. Por ejemplo, el uso de dendrogramas, con más de 15 métricas y 7 métodos de agrupamiento, no es una regla general. “Se debe realizar una valoración de la combinación aplicada de segmentación para establecer la más acertada según el requerimiento, la naturaleza y el tipo de análisis que se desarrolle”, comenta.

Un buen análisis y aplicación de data analytics anticipa y prepara a las organizaciones para trazar objetivos alcanzables en escenarios posibles, siempre y cuando se realice un seguimiento diario a través de otras herramientas Carrión menciona por ejemplo, Matriz de Impacto Cruzada, el Cuadro de Mando Integral con Medición y Gestión de Riesgos.

Pero cuánto puede significar resolver un fallo en una organización? Para saber si es oportuno resolver los fallos existentes en la organización con un equipo externo o in house sugiere utilizar mecanismos de selección valorada con MultiCriterio o Proceso de Análisis Jerárquico (AHP siglas en inglés), métodos que ayudan a valorar cuál es la mejor opción para la organización. “Es decir que ese valor se obtiene con la medición del perjuicio periódico y la determinación de los controles a aplicar”.

Sobre la necesidad de recurrir a expertos para análisis de fraude o detección de sospechas Carrión comenta que los matemáticos preparan modelos de detección de fraude pero es necesario para su aplicación las herramientas adecuadas. A criterio de este experto los investigadores o científicos de datos que se dedican y preparan propuestas de mejoras a las técnicas suelen tener mayor capacidad de adaptar las fases y herramientas de analytics. Los científicos de datos, dice Carrión,  abordan el análisis desde  el planteo de técnicas de captación de datos, chequeo de la calidad de datos, de sus correcciones así como del modelamiento con diferentes herramientas de software, porque no hay una formula fija de cómo realizarlas y controlarlas.

Para Carrión es recomendable que quien realice el análisis disponga de una variedad de herramientas para aplicarlas y experiencia en el ámbito de negocios respectivo

 

**Carlos Carrión – Su experiencia en el manejo de software estadístico como EViews, Decision Pro, SPSS, herramientas de minería de datos como Clementine, uso de R y Python, lenguajes de programación y software con enfoque en análisis estadístico y auditoría como ACL, Idea, Picalo, Watson. **

 

 

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