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# Analítica de datos para auditoría ## Propósito La analítica de datos transforma la auditoría: en lugar de muestrear, se examina el 100% de la población; en lugar de inspeccionar visualmente, se aplican reglas; en lugar de esperar al cierre, se monitorea continuamente. Esta SKILL guía la aplicación rigurosa de técnicas de analítica en pruebas de auditoría. Cuando es viable, la analítica debe **preferirse sobre el muestreo**. El muestreo solo se justifica cuando la analítica no puede ejecutarse (datos no disponibles, calidad insuficiente, costo prohibitivo). ## Cuándo activar esta SKILL - Cuando exista población digital extraíble del sistema. - Para pruebas que se beneficien de cobertura 100% (validación de integridad, detección de outliers, cruces entre tablas). - Para auditoría continua y monitoreo continuo. - Cuando el usuario pregunte por SQL, Python, ACL/IDEA, dashboards, scripts, automatización de pruebas. ## Marco de referencia - **GTAG 16: Data Analysis Technologies** (IIA). - **GTAG 3: Continuous Auditing** (IIA). - **ITAF — IT Audit Framework** (ISACA). - **Normas Globales de Auditoría Interna (IIA, 2025)** — Estándar 14 (desempeño del trabajo). - **NIA 500** — Evidencia (la analítica es una técnica de obtención de evidencia). - **AICPA Audit Data Standards (ADS)** — formatos comunes para datos contables. ## Tipos de procedimientos analíticos ### 1. Validación de integridad Verificar completitud y consistencia de los datos: - Cuadre con totales del sistema