הביקורת והבקרה הפנימית בארגונים מתמודדות עם הקטנת היקף המשאב האנושי, יחד עם קצב הולך וגובר של יצירת נתונים כמותיים, בסביבה בה המשתמשים במידע הפיננסי, דורשים ודאות לדיוק, שלמות ורלוונטיות הנתונים בדוחות.
גידול הנתונים בקצב מתגבר, גורם לפונקציות הניהול להיות יותר ויותר תלויות במערכות המידע התפעוליות וכתוצאה מכך גם תלותה של ההנהלה בתוצריו של המבקר הפנימי הולכת וגוברת משנה לשנה. כפועל יוצא, יעוד ותפקידי הביקורת הפנימית עוברים מהפכה מהותית מביקורת עפ"י מסמכים, לביקורת כוללת עפ"י מסמכים ונתונים כמותיים.
ניתוח רק של חלק מהנתונים באמצעות אקסל, אינו מסוגל להבטיח לביקורת איתור מלא של כל השגויים והחריגים בסביבה בה התהליכים העסקיים משתנים במהירות יחד עם גידול בקצב ייצור הנתונים. הצורך הממשי של ארגונים בכל הסקטורים – במבקרים פנימיים בעלי הכשרה מתאימה, גובר.
תכני הסדנה:
שילוב idea בתהליך הבקרה / ביקורת, התקנת קבצי התרגול והפעלת idea, מרכיבי idea, מערכת העזרה ב idea, סדר הפעולות בעבודה עם idea. שימוש ב AI בביקורת.
ניהול פרויקטים, ספריה (Library), מנהל הקבצים – File Explorer, ניהול בסיסי נתונים.
מונחים בניתוח נתונים, ייבוא קבצי אקסל, ייבוא קבצי CSV.
- בדיקות קבלה לתקפות ושלמות נתונים:
עקרונות לביצוע בדיקות קבלה, שימוש ב Control Total לבדיקות קבלה על שדה, שימוש ב- Field Statistics לתיקוף נתונים מיובאים, יצירת אינדקס, איתור רשומות מעניינות באמצעות Find.
- יצירת פילטרים ואופן השימוש בהם:
תבחינים [Criteria] לסינון רשומות, שימוש בבונה הביטויים [Equation Editor] להגדרת תבחין ושמירת ביטוי, שליפה ישירה.
ניתוח אשכולות, סכימה [Summarization], טבלת ציר [Pivot Table], הצגה וניתוח תוצאות גרפיות, גיול נתונים [Aging].
איתור פריטים כפולים, Duplicate Key Exclusion, איתור אי רציפויות [Gap Detection].
- טיפול בשדות, הוספת שדות ובניית ביטויים:
גישה למאפיין השדות Field Manipulation, בניית ביטויים באמצעות פונקציות בנויות
Functions@.
- איחוד בסיסי נתונים, הצלבת נתונים.
ייצוא נתונים לפורמטים מקובלים, מבוא לאוטומציה באמצעות Project Overview, עריכת סקריפט ויזואלי.
