Acquérir les techniques pour analyser les données et détecter les anomalies.

Les organisations génèrent et conservent de plus en plus d'informations stockées au format électronique que jamais auparavant. Ces données sont des sources d’informations décisionnelles et peuvent être de véritables vecteurs de fraude. Avec de si grandes quantités de données, les transactions abusives sont cachées et difficiles à détecter par les moyens traditionnels. Il est important que les cadres disposent de compétences analytiques pour les aider à découvrir des signes de fraude et mettre en évidence les anomalies.
Cette formation aborde comment comprendre la fraude à travers les données et les différentes étapes pour réaliser des analyses de données. Des outils adaptés avec des tests analytiques de données spécifiques seront partagés avec les participants ainsi que des techniques pour tirer les conclusions de ces analyses.
Cadres supérieurs, Contrôleurs, Financiers, Gestionnaires de risques
Casablanca, Abidjan, Cotonou. Cette formation est également disponible en intra-entreprise
4 jours
Introduction
1. Types de fraude
2. Évaluer le risque de fraude
3. Exploration de données
4. Anomalies versus fraude dans les données
I- Phases du processus d'analyse de données
1- Planification
- Identifier les objectifs
- Localiser des données
- Identifier les données pertinentes
2- Préparation
- Obtenir les données
- Accéder aux données
- Vérifier les données
3- Conception, test et interprétation
-Transposer les procédures de détection en procédures d'audit analytique des données
- Effectuer les procédures analytiques
- Examiner et interpréter les résultats
II- Outil d'évaluation analytique de la fraude
1. Portée de l'analyse proactive de la fraude
2. Caractéristique de fraude
3. Indicateurs de fraude
4. Procédure analytique
5. Notation par degré d'importance
III- Analyse des données avec Microsoft Power BI
1. Obtenir des données
2. Fusionner plusieurs classeurs Excel
3. Choisir le bon encodage de fichier.
4. Créer des colonnes calculées, empiler et fusionner des requêtes.
5. Maîtriser la syntaxe globale des formules DAX (Data Analysis
Expression)
6. Mesure et les filtres contextuels
7. Détection des anomalies

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