Afgelopen periode zijn wij gestart met de controle, met een multidisciplinair team bestaande uit accountants en data-analisten.
Aan het begin van de controle hebben wij een goede werkverdeling gemaakt.
Dit maakt de uitvoering van de opdracht wel lekker overzichtelijk en iedereen in het team weet waar ze aan toe zijn.
Vanuit de klant hebben wij een berg aan data ontvangen, van audit files, bankbestanden, diverse jaarrekeningspecificaties en databestanden vanuit bronstsystemen.
Het team is lekker aan de slag gegaan met deze stukken. De data-analisten met de databestanden vanuit bronsystemen en de accountants met de overige stukken.
Bevindingen worden stuk voor stuk netjes verwerkt in het elektronische controledossier. Elk teamlid heeft zijn eigen werkstappen om af te ronden.
Maar ergens in het midden komen deze twee disciplines elkaar tegen. De bevindingen en conclusies die de data-analisten hebben, worden besproken met het controleteam.
Vanuit de databestanden heeft de data-analist een ‘heat map’ gemaakt. Dit overzicht geeft voor deze controle schematisch weer op welke tijden van de dag en welke dag van de week de locatie het best wordt bezocht.
In ??n opslag kunnen zien, of dit ook past bij het beeld dat wij als controlerend accountant hebben vanuit de planning. Deze ‘heat map’ laat grotendeels zien dat de werkelijkheid aansluit bij onze verwachting.
Maar wat schetst onze verbazing? Vanuit dit overzicht blijkt dat deze locatie ook op tijden en dagen druk wordt bezocht, die buiten onze verwachting valt. Kunnen wij dit als team verklaren?
Nee, dit overzicht is de basis om onze bevindingen met de klant te bespreken.
Met dit overzicht in de hand, hebben wij een meeting gehad met de klant. Ondanks dat zij de beschikking hebben over deze data, hebben zij nog nooit op deze manier naar hun eigen data gekeken.
Ook de klant heeft niet direct een verklaring waarom de locatie buiten de reguliere drukke tijden en dagen zo goed wordt bezocht. Maar dit overzicht helpt de klant wel om dieper hun data te analyseren.
Uiteindelijk blijkt dat de klant deze afwijking goed kan verklaren en onderbouwen. Met de input van de klant, kunnen wij voor komend jaar onze verwachting weer scherper bijstellen en deze weer afzetten tegen de werkelijkheid.
De klant was zeer enthousiast met onze bevinding en de ‘heat map’ en geeft aan dat zij dit als een toevoeging zien op de standaard jaarrekeningcontrole.
Wakkert bovenstaande jullie ook aan en zijn jullie benieuwd hoe wij data-analyse kunnen toepassen in de controle? Kijk hier voor een offerteaanvraag!
