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Title: Ciência de dados aplicada à Auditoria Interna
Authors: Soares, Gustavo Fleury
metadata.dc.type: Artigo
metadata.dc.location: Distrito Federal (DF)
metadata.dc.subject.areas: UNIDADE::SECRETARIA-EXECUTIVA (SE)::DIRETORIA DE GOVERNANÇA (DIGOV)
metadata.dc.subject.classification: Prevenção da Corrupção, Integridade e Transparência Pública
metadata.dc.subject.vccgu: ASSUNTO::Prevenção da Corrupção, Integridade e Transparência Pública
metadata.dc.subject.keyword: Auditoria interna
Ciência de dados
Big Data
Mineração de dados
Inteligência artificial
Issue Date: 1-Dec-2020
metadata.dc.date.started: 1-Dec-2020
metadata.dc.source: Revista da CGU
Abstract: O avanço da tecnologia de informação apresenta novas possibilidades e desafios as atividades de auditoria interna. A ciência de dados apresenta diversos conceitos e técnicas para extrair informacões e insights dos dados, objetivo desejado na auditoria interna. Este trabalho iniciou com as definições e interações das diversas especialidades de ciência de dados, inteligência artificial, mineração de dados e big data. Posteriormente, foi feita a revisão da literatura acadêmica contemporânea correlata, apresentando os principais métodos, benefícios e desafios para cada etapa da auditoria interna.
metadata.dc.relation.references: https://revista.cgu.gov.br/Revista_da_CGU/article/view/195
ISSN: 2595-668X
URI: https://basedeconhecimento.cgu.gov.br/handle/1/11235
metadata.dc.description.additionalinformation: V. 12, N. 22
metadata.dc.rights.holder: Revista da CGU
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