Análisis de Información Gerencial para la Gestión de Riesgos

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1 Análisis de Información Gerencial para la Gestión de Riesgos Moviéndose de poseer a comprender la información! Raúl Rivera CGEIT, CISA, CRISC, CISM, ITIL Foundations M.B.A / Ing.

2 Contenido El análisis de datos en la gestión de riesgos. Preparación de los datos. Análisis de datos. Visualización de los datos. Factores críticos de éxito.

3

4 Qué entendemos por información? Conjunto organizado de datos procesados, que constituyen un mensaje que cambia el estado de conocimiento de un sujeto o sistema que recibe dicho mensaje. Acción y efecto de informar. Comunicación o adquisición de conocimientos que permiten ampliar o precisar los que se poseen, sobre una materia determinada.

5 La información mueve a nuestro mundo!

6 Ciclo de vida de la información Digital Archivos Captura Programas Material Destruye Transforma IED Impresa Contenido Protege Almacena Verbal Conocimiento Transmite

7 Qué es la Gestión Empresarial de Riesgos? Métodos Riesgos & Oportunidades Objetivos & Estrategias Organizaciones Procesos

8 Información en el ciclo de gestión de riesgos Pérdidas Incidentes Simulaciones Desempeño Gobierno Reportes Identificación Estructura Procesos Productos Servicios Canales Tecnología Monitoreo Evaluación / Medición KRIs KPIs Controles Acciones Control & Mitigación Probabilidad Impacto Exposición Apetito Variables económicas

9 Gestión Empresarial de Riesgos (ERM) Riesgo Legal Regulaciones Leyes Riesgo Reputación Confianza Prestigio Calidad Servicio Medio ambiente Riesgo Estratégico Metas & objetivos Posicionamiento mercado Valor de marcado Eficiencia operativa Riesgo Lavado Conocimiento clientes & proveedores Jurisdicción Procesos, productos & servicios Riesgo Crédito Capacidad pago Historial Garantías Sector económico Concentración Macro & micro economía Riesgo Mercado Precio Tasas Tipo Cambio Liquidez- País Conglomerado Riesgo Seguridad Información Confidencialidad Integridad Disponibilidad Riesgo Continuidad Negocios Recurso Humano Continuidad Operaciones Recuperación Riesgo Operativo Procesos Personas Tecnología Factores externos Riesgo Tecnológico Aplicaciones Información Infraestructura Personas *

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11 Cómo responder a las siguientes preguntas? Cuáles riesgos ponen en peligro a la organización? En qué productos o servicios se concentran? Cuáles planes los mitigan y cuál es su estado? Cuáles de ellos podrían estar próximos a materializarse? Qué unidades de negocio y personas responsables están encargados de administrarlos?

12 Posee usted la siguiente situación? Completa & Envía Revisa & Consolida Analizan & Deciden Integran datos Validación Recolección Estandarizados Trazabilidad Quién Cómo Cada cuánto Integridad Disponibilidad Confidencialidad Actualizaciones Esfuerzo & tiempo

13 Será el momento un GRC o EGRC entonces? Sistema de Información Gerencial (Governance, Risks & Compliance)

14 Situaciones por considerar antes de un GRC Estrategia de gestión integral de riesgos & análisis de datos Estandarización de datos Evaluación & selección de tecnología Políticas y procedimientos formales Documentación de procesos y controles Costo y tiempo de implementación Disponibilidad de los recursos expertos

15 Entonces

16 Pasar de poseer a conocer! Preparar los datos Analizar los datos Visualizar los datos Cómo hacerlo?

17

18 Qué significa preparar los datos? XLS Generación Tableros Extracción Transformación Carga Generación Entrada Procesamiento & Validaciones Salida

19 Imagine el siguiente escenario Diferentes formatos de archivo. CSV XLS No están en formato relacional. Datos con errores o no estandarizados.

20 Demostración Refinamiento de datos con GoogleRefine Formateo de la datos con DataWrangler Importación de datos para Análisis con QlikView

21 Algunos links a herramientas (ETL) Google Refine DataWrangler QlikView Jedox PowerPivot MicroStrategy Tableau

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23 Balance adecuado en la gestión de riesgos Análisis de datos Gestión riesgos

24 Qué es el análisis de datos? Obtener Datos Evaluar Información útil Procesos & actividades Decisiones ROI

25 Efectividad de las acciones correctivas Evolución de las técnicas de análisis de datos Continuo Centralizado Repetitivo Ocasional Frecuencia de Análisis Fuente: ISACA, Data Analytics A practical Approarch, Agosto 2011

26 Ocasional (Ad Hoc) Comprender los procesos de negocio. Inversión de tiempo en adquirir, importar y verificar datos. Difícil de repetir (falta documentación). Rara vez se ejecuta en ambientes de producción, pero podría utilizar información de esos ambientes. Fuente: ISACA, Data Analytics A practical Approarch, Agosto 2011

27 Repetitivo Las tareas son calendarizadas. Predefinido para ejecutar las misma tareas en datos similares. Provee consistencia, eficiencia y efectividad. Los resultados se almacenan generalmente en PCs. Fuente: ISACA, Data Analytics A practical Approarch, Agosto 2011

28 Centralizado Datos pueden recibirse o extraerse de forma automática y compartirse con otras personas. Desarrollo, almacenamiento, operación centralizada y repetible. El proceso y los resultados son más eficientes, fiables, consistentes y repetibles. Disminuye impacto en rendimiento de producción, así como problemas de seguridad y respaldo. Fuente: ISACA, Data Analytics A practical Approarch, Agosto 2011

29 Monitoreo continuo Corren en producción y de manera regular. Permite identificar excepciones en línea y responder oportunamente. Puede utilizar notificaciones, flujos de trabajo, seguimiento, tableros, mapas de calor, etc. Automatizar reglas para las extracciones de datos y reducir falsos positivos. Fuente: ISACA, Data Analytics A practical Approarch, Agosto 2011

30 Cómo iniciar el análisis de datos? Revise la calidad de sus datos por analizar, en función de su negocio. Defina un alcance que le permita obtener pequeñas victorias, afinar y crecer. Forme equipos de trabajo para adquirir, compartir y generar conocimientos.

31 Se apoya en hojas electrónicas su gestión de riesgos? Valide datos (catálogos). Disminuya el uso de campos abiertos. Diseñe relaciones entre datos. Estandarice formularios (consolidación vs. apariencia). Agregue algún nivel de seguridad para los archivos. Considere un CMS (Sistema de Gestión de Contenidos).

32 Está iniciando su gestión de riesgos? Piense en aplicaciones BPM sencillas de configurar y de bajo presupuesto: ProcessMaker Joget BonitaSoft Almacene las extracciones preferiblemente en bases de datos. Considere contratar algunos servicios para acelerar el proceso de obtención de resultados. Apóyese en su área de TI!

33 Ya posee un sistema de información para su gestión de riesgos? Planifique su estrategia de análisis de datos. Revise si su sistema le provee las características deseadas para su estrategia de análisis de datos. Maximice los resultados esperados utilizando el modelo de madurez.

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35 Qué es la visualización de datos? Es la representación de la información mediante la explotación de nuestra habilidad de percepción visual, con el propósito de ampliar nuestro conocimiento y/o provocar acciones. La visualización sólo puede ser exitosa si es el último paso en una serie de procesos que incluyen el aprovechamiento de metodologías, tecnologías de recolección, organización y análisis de datos, así como el uso de estrategias de comunicación internas y

36 La visualización de datos debe ayudar a

37 Graficando lo que se desea mostrar COMPARACION DE DATOS DISTRIBUCIÓN DE DATOS COMPOSICIÓN DE DATOS RELACIÓN DE DATOS Ayudan a visualizar valores altos y bajos estáticos y en el tiempo. Ayudan a visualizar la distribución o concentración de los datos. Ayudan a visualizar los componentes o agrupaciones de datos. Ayudan a visualizar relaciones o dependencias entre datos. COLUMNAS BARRAS HISTOGRAMA DISPERSIÓN COLUMNAS APILADAS CIRCULAR DISPERSIÓN BURBUJAS RADAR LINEAS HISTOGRAMA LINEAL ÁREA 3D ÁREA APILADA CASCADA Fuente:

38 Porcentajes absolutos Indique las unidades de representación Caída en los márgenes de interés neto de los bancos 4,0 3,0 3.2 % 2,0 1.6 % 1,0 0.4 %,0-1,0-2,0-3, % % -1.2 % -2-2 % España Alemania Francia Italia Holanda Dinamarca Suecia

39 Porcentajes absolutos Ordene los datos & incluya períodos de datos Caída en los márgenes de interés neto de los bancos ( ) 4,0 3,0 3.2 % 2,0 1.6 % 1,0 0.4 %,0-1,0-2,0-3,0-2.2 % Dinamarca % -1.2 % % España Holanda Alemania Francia Italia Suecia

40 Porcentajes absolutos Evite la aglomeración de rótulos Caída en los márgenes de interés neto de los bancos ( ) 4,0 3,0 3.2 % 2,0 1.6 % 1,0 0.4 %,0-1,0-2,0-3,0-2.2 % % -1.2 % %

41 Porcentajes absolutos Indique la fuente de los datos Caída en los márgenes de interés neto de los bancos ( ) 4,0 3,0 3.2 % 2,0 1.6 % 1,0 0.4 %,0-1,0-2,0-3,0-2.2 % % -1.2 % % Fuente: Cámara de Bancos Europeos

42 Porcentajes absolutos Utilice líneas de cuadrícula claras Caída en los márgenes de interés neto de los bancos ( ) 4,0 3,0 3,2 % 2,0 1,6 % 1,0 0,4 %,0-1,0-2,0-3,0-2,2 % -1,33 % -1,2 % -0,27 % Fuente: Cámara de Bancos Europeos

43 Porcentajes absolutos Muestre el contexto de los datos Caída en los márgenes de interés neto de los bancos ( ) 4,0 3,0 3.2 % 2,0 1.6 % Meta superior 1,0 0.4 %,0-1,0-2,0-3,0-2-2 % % -1.2 % % Meta inferior Fuente: Cámara de Bancos Europeos

44 Porcentajes absolutos Ajuste los colores para enfatizar datos Caída en los márgenes de interés neto de los bancos ( ) 4,0 3,0 3.2 % 2,0 1.6 % Meta superior 1,0 0.4 %,0-1,0-2,0-3,0-2.2 % % -1.2 % % Meta inferior Fuente: Cámara de Bancos Europeos

45 Porcentajes absolutos Muestre el detalle en textos emergentes Caída en los márgenes de interés neto de los bancos ( ) 4,0 3,0 3.2 % 2,0 1,0 Dinamarca Caída: -2,2 % Población total: % 1.6 % Meta superior,0-1, % -2, % -1.2 % Meta inferior -3,0-2.2 % Fuente: Cámara de Bancos Europeos

46 Porcentajes absolutos Pero evite la precisión innecesaria Caída en los márgenes de interés neto de los bancos ( ) 4,0 3,0 3.2 % 2,0 1,0 Dinamarca Caída: -2,2 % Población total: 5.5 M 0.4 % 1.6 % Meta superior,0-1, % -2, % -1.2 % Meta inferior -3,0-2.2 % Fuente: Cámara de Bancos Europeos

47 Porcentajes absolutos Indique si el gráfico permite Drill Down Caída en los márgenes de interés neto de los bancos ( ) 4,0 3,0 3.2 % Drill Down 2,0 1.6 % Meta superior 1,0 0.4 %,0-1,0-2,0-3,0-2.2 % % -1.2 % % Meta inferior Fuente: Cámara de Bancos Europeos

48 Algunos links a herramientas (Gráficos) Gráficos: Open Office Microsoft Office Infogram Piktochart Venngage icharts Online Chart Tool

49 Qué entendemos por tableros de información? Representación visual de la información más importante en una sola pantalla, con el propósito de comprenderla en un solo vistazo y tomar decisiones necesarias para alcanzar uno o más objetivos de negocio. Fuente: Information Dashboard Design. Stephen Few.

50 Dibuje un esquema antes de iniciar INDICADORES VITALES DE PROYECTO Migración de sistemas Estado del proyecto Completado Situaciones especiales Tablero del estado del proyecto Actividades en proceso Plan de proyecto Haga clic en el Gantt para ver los detalles ACTIVIDADES AVANCE DEL PROYECTO Principales situaciones SITUACIONES Cumplimiento de entregas Línea de tiempo CUMPLIMIENTO DE ENTREGAS LINEA DE TIEMPO DEL PROYECTO Fuente: Chandoo Website. Charts and Graphs.

51 No busque impresionar, sino informar! Reducir los datos a términos manejables. Seleccionar la visualización correcta, según contexto. Comunicar lo deseado. Provocar acciones. Fuente: Yellowfin News & Blog. Top Business Intelligence dashboard design best practices. Website.

52 Resuma lo relevante sin sacrificar datos! Resuma en una sola pantalla lo más relevante. Facilite la inspección y comprensión de los datos. Visualice la interrelación o comparación de datos. Evite utilizar el desplazamiento vertical o scroll down. Fuente: Yellowfin News & Blog. Top Business Intelligence dashboard design best practices. Website.

53 Permita interactuar & personalizar vistas! Muestre primero qué está pasando y luego por qué. Permita al usuario interactuar con los datos ( drill down ). Facilite la creación de escenarios what-if Fuente: Data-Ink. Josh Tapley. Fuente: Yellowfin News & Blog. Top Business Intelligence dashboard design best practices. Website.

54 Recuerde: Color es el rey de la visualización! Utilice colores que faciliten la lectura de la información. Atraiga con colores (cambios importantes, tendencias o medidas). Cuidado con el significado implícito (rojo = malo). Mantenga un estándar consistente, utilice paletas de colores. Fuente: Yellowfin News & Blog. Top Business Intelligence dashboard design best practices. Website.

55 Promueva la acción inmediata & flujo! Envié reportes automáticos a posibles interesados o bien a través de flujos de aprobación. Agregue análisis contextual a los reportes a través de la interacción social o foros de discusión. Utilice esquemas de votación en línea para promover las decisiones colaborativas. Fuente: Yellowfin News & Blog. Top Business Intelligence dashboard design best practices. Website.

56 Ligue su tablero a los objetivos de negocio! Diseñe cada tablero para el usuario o grupo específico. Enfoque los resultados a la validación del cumplimiento de la estrategia y objetivos. Utilice análisis predictivo para mejorar los resultados! Promueva la acción inmediata! Fuente: Yellowfin News & Blog. Top Business Intelligence dashboard design best practices. Website.

57 Automatización & movilidad?... Por supuesto! Trabaje con el área de Tecnologías de Información para maximizar los resultados. Saque provecho a los almacenes de datos. Refuerce la seguridad de la información. No olvide el modelo de madurez.

58 Pentaho Xcelsius Qlikview Tableau Jedox Yellowfin Jasper Soft Algunos links a herramientas (BI)

59 Infográficos Una infografía es una representación visual de la información, datos o conocimientos, presentados mediante un formato gráfico convincente y atractivo, especialmente cuando los datos son complejos de graficar.

60 Algunas buenas prácticas en infográficos Haga un esquema del infográfico que desea crear TÍTULO VIÑETAS A, B, C, D & E LÍNEA DE TIEMPO ILUSTRADA GRÁFICO BARRAS CON ILUSTRACION ES Resumen del riesgo empresarial 1er Trimestre 2013 Principales exposiciones TI Manufactura Ventas I & D Mercadeo Valor de la acción $3,5 M USD $2,8 M USD $2,0 M USD $1,7 M USD $1,0 M USD Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic TEXTO EXPLICATIVO LOGO Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Quisque nec ipsum convallis, ornare quam quis, feugiat augue. Pellentesque non nulla ut ipsum tempus rhoncus suscipit et diam. Vivamus non ante elit. Vestibulum rutrum mollis lacinia. Corporación Digital

61 Algunas buenas prácticas en infográficos Diga más con menos palabras! Riesgos críticos sin plan de acción por más de 3 meses Riesgos críticos sin plan de acción por más de 3 meses Banca de Empresas 23 riesgos sin plan de acción Banca de Personas 18 riesgos sin plan de acción Seguros 13 riesgos sin plan de acción 15% 10% 75% Seguros 15% Banca Empresas 5% Banca Personas Valores relativos a la cantidad de riesgos críticos identificados Fuente: Smashing Magazine website

62 Algunas buenas prácticas en infográficos Si quisiéramos gráficos tradicionales, no necesitaríamos de infográficos! Monto anual de pérdida neta acumulada En miles de dólares $1,82 $1,76 $1,93 $

63 Algunas buenas prácticas en infográficos Consulte la web.. hay mucho de donde aprender! Fuente: La evolución de la Web, Website:

64 Algunos links a herramientas (Gráficos) Infográficos: Easelly Visually Infogram Piktochart Venngage

65 Algunos links a herramientas (Colores) Kuler Color Scheme Designer Colour Lovers Color Blender Color Munki Colors on the Web Color Explorer Color combinations

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67 Cuidado! Planifique primero, para evitar incrementar los costos y tiempo invertidos, antes de obtener resultados. Aquellos que no planifican, planifican para fracasar Evite invertir en juguetes caros que nadie utiliza y que no dan los resultados esperados. Fuente: Data Analytics. A practical Approach. ISACA, 2011.

68 Cuidado! Trate de iniciar con procesos simples. Utilice en la medida de lo posible software existente. La instalación de una herramienta no garantiza de manera inmediata el recibir sus beneficios. Seleccione el gráfico correcto para sus datos. Trabaje escenarios claros! Fuente: Data Analytics. A practical Approach. ISACA, 2011.

69 Cuidado! Preocúpese por la privacidad y confidencialidad de los datos. Cuál es el objetivo del análisis de datos? Cómo se utilizarán los datos? Existen estándares de gobernabilidad de los datos? Hay roles y responsabilidades claras, de quiénes proveerán, accederán, revisarán, analizarán y autorizarán los datos? Cómo asegurará la confidencialidad de los datos? Cómo se actualizarán los datos? Fuente: Data Analytics. A practical Approach. ISACA, 2011.

70 Cuidado! Firme contratos de confidencialidad. Explore con datos poco sensitivos o utilice técnicas para sanear datos. Cifre los datos y controle su acceso. Evite enviar datos a través de correos electrónicos inseguros, así como el uso de medios almacenamiento externos o removibles. Fuente: Data Analytics. A practical Approach. ISACA, 2011.

71 Cuidado! Siempre tenga en cuenta quién es su audiencia. Trabaje los datos de manera limpia y presentable. Identifique el tipo de gráfico correcto. Determine la información vital que desea transmitir. Utilice combinaciones correctas de colores. Mantenga el mensaje fácil de comprender. Fuente: Charting Best Practices - Proper Data Visualization. Abril, 2013.

72 Cuidado! Contraste fondo vs. datos. Colores diferentes = diferente significado. Colores oscuros para resaltar. Degradaciones de colores para datos secuenciales. Cuidado con el rojo y verde en el mismo gráfico. Evite los efectos visuales (3D) o texturas. Muestran emociones (calmados vs. vibrantes). Los datos son lo importante!

73 Cuidado!

74 Cuidado! No restrinja la gestión y promueva el análisis. Simplifique al análisis para la toma de decisiones. La información es de y para el análisis de las áreas tomadoras de riesgo. Tome en cuenta que algunos GRC no poseen herramientas robustas para el análisis de datos.

75

76 M.B.A / Ing. Raúl Rivera CGEIT, CISA, CRISC, CISM, ITIL Foundations Teléfono:

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78 Referencias 1. Data Analytics. A practical Approach. ISACA White paper Center/Research/ResearchDeliverables/Pages/Data-Analytics-A-Practical- Approach.aspx 2. The extreme presentation method. Junio The 8 hats of data visualization design. Andy Kirk. Junio Designing effective table and graphs. Stephen Few

79 Referencias 5. A periodic table of visualization methods. Jun Usability Professionals. Recuperado Jun Visualización de relaciones complejas. Junio https://www.overviewproject.org/ 8. Ejemplo interactivo del Flujo de Remesas. Junio

80 Referencias 9. Data Wrangler: Limpieza y transformación de datos. Jun A management guide to Data Mining. Butler Analytics Guide-to-Data-Mining.pdf 11. Sugerencias de gráficos. Extreme Presentation Method. Junio art.pdf 12. Presenting to small audiences. Andrew Abela. Junio mall.pdf

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