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R cheques ou outros quaisquer itens pré-numerados
E em falta podem auxiliar o analista a orientar os seus Exemplo: A análise de contas a receber pode gerar
V recursos para detectar uma fraqueza do sistema de um relatório que calcula o número total e o valor de
I controlo ou potencial fraude. cada transacção cujo número de dias para além da
S data de vencimento cai dentro dos intervalos defini-
T dos pelo analista, normalmente, 1-29, 30-59, 60-89 e
A
Detecção de duplicados maior que 90 dias.
D
E Esta técnica permite isolar os registos duplicados
sobre o campo ou campos chave. Juntar / Comparar Bases de Dados
C
O Exemplos: Num ficheiro de facturas de vendedores a
N existência de número duplicados pode indicar que as Juntar (Join) e Comparar (Compare) permite cruzar
T facturas foram pagas duas vezes. Esta situação po- dados de diferentes bases de dados ou ficheiros evi-
A derá ser acidental ou indiciar fraude, dependente da denciando eventuais transacções não comuns ou ex-
B frequência com que ocorre, embora não deva ser o cepcionais. Este processo transporta os campos de
I único indicador. cada uma das bases de dados em análise para uma
L mesma base de dados destino colocando-os dispo-
I níveis para serem analisados em conjunto. Existem
D Estratificação diferentes modos de cruzar a informação. Cruza-
A
D mento perfeito - que gera num ficheiro resultado os
E A estratificação dos dados distribui as transacções registos cuja chave de cruzamento existe simulta-
por intervalos ou estratos em função do valor de cada neamente nas bases de dados em análise, cruza-
E transacção. Esta função conta o número de transac- mento dos que só existem numa das bases de dados
ções que caem em cada estrato. Totaliza o valor das e não existe na outra e o cruzamento de todos com
F transacções por estrato e fornece adicionalmente va- todos. Assim, o analista antes de executar o cruza-
I riada informação estatística sobre cada estrato no- mento dos dados deve compreender o significado do
N meadamente percentagem de transacções por que irá obter com cada uma das opções de cruza-
A estrato e percentagem de valor por estrato. mento disponíveis e utilizar as que o levam a atingir
N o objectivo pretendido.
Ç Exemplo: Para seleccionar um conjunto de itens em
A
S armazém para efeito de inspecção física podemos fa- Exemplo: Validar as guias de remessa emitidas pelos
cilmente estratificar os inventários e concluir que ins- armazéns por forma a garantir que foram todas fac-
N.º peccionando 5% dos produtos analisamos por turadas e que as respectivas facturas foram contabi-
106 exemplo 75% do valor dos inventários. A listagem dos lizadas. O analista tem de cruzar o ficheiro das guias
produtos a inspeccionar é obtida automaticamente. de remessa com o ficheiro de facturas emitidas e ve-
rificar que todas as guias já têm a factura emitida com
a correspondente quantidade fornecida facturada. De-
‘Pivot Tables’ pois obter os movimentos de contabilização das fac-
turas e voltar a cruzar esta base de dados com as
A tabela de análise multidimensional é um método facturas emitidas.
que permite visualizar os dados e eventuais situações
de excepção numa tabela normalmente bidimensio-
10 nal, na qual se analisa duas ou mais dimensões dos Análise de Tendências
dados.
A análise de tendências compara a informação de vá-
Exemplo: Distribuir as transacções dos pagamentos rios anos e/ou localizações para identificar eventuais
a cada empregado numa tabela bidimensional onde situações excepcionais ou fora do padrão. Análises
em ordenadas estão os empregados, em abcissas os realizadas nas mesmas áreas funcionais são ideais
tipos de abono (vencimento, horas extras, etc.) e a ta- para aplicar esta funcionalidade. Os dados do ano
J bela é preenchida com os valores pagos a cada fun- corrente podem ser comparados com a tendência dos
u cionário por tipo de abono. anos anteriores e as áreas com desvios significativos
l sujeitas a análises mais detalhadas.
h
o
‘Aging’ Exemplo: Comparação da taxa de devolução por
/ vendedor, devido a defeitos, poderá indicar um po-
Nas áreas financeiras, armazéns e noutros tipos de tencial problema, no qual alguém está a comprar com
S dados é muitas vezes útil calcular o número de dias qualidade inferior.
e que uma transacção financeira demorou a ser paga
t
e ou o número de dias que um determinado item de ar-
m mazém permaneceu sem ser movimentado. O nú- Correlação
b mero de dias entre duas datas pode ser facilmente
r calculado e utilizado para determinar falha de fundos, A correlação é uma técnica para comparar dois con-
o ineficiências nas contas a pagar ou nas contas a re- juntos de dados numéricos. Uma correlação elevada
ceber e numa grande variedade de outras transac- (próxima de 1) significa que valores elevados num
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0 ções de excepção. dos conjuntos de valores implica valores elevados no
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