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Cependant, une certitude demeure: traiter et analyser efficacement les données permet de pouvoir prendre des décisions futures, les plus justes possibles. Dans ce sens, nous combinons aujourd'hui ce "trop plein" de données avec les modèles prédictifs. Entre Big Data et modèle prédictif "Un modèle prédictif est un modèle qui analyse les comportements, les données passées, afin de pouvoir anticiper et prévoir des comportements futurs". Les modèles prédictifs existaient bien avant l'arrivée du Big Data ( par exemple: la météo). L'émergence du Big Data n'a fait que renforcer la pertinence et l'efficacité des modèles prédictifs. En effet, avec le Big Data, nous collectons beaucoup plus de données que par le passé. Par conséquent, nous pouvons être maintenant plus précis dans nos analyses et dans nos prédictions. Les modèles prédictifs et l'analyse des données ont été bien longtemps réservées aux grandes entreprises. Seulement aujourd'hui, cette pratique se veut démocratisée, afin de permettre aux petites et moyennes entreprises, elles aussi, d'utiliser ces modèles.

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Premium Audit Publié le 29 janvier 2016 à 10h47 Mis à jour le 31 mars 2016 à 17h04 Les grands réseaux internationaux d'audit recrutent de plus en plus d'ingénieurs et investissent des centaines de millions dans le Big Data. Une révolution de l'audit s'annonce! En octobre dernier, EY a racheté Bluestone Consulting, acteur français historique de Data science. La nouvelle pourrait paraître anodine, en réalité, elle traduit une véritable révolution dans les firmes mondiales d'audit: celles-ci basculent dans le Big Data. En ce moment, elles investissent des centaines de millions d'euros au niveau mondial en acquisitions, recrutements de spécialistes qu'elles disputent aux géants type Google et développement d'outils technologiques sophistiqués. Chez BDO par exemple, on vante les mérites de l'outil maison développé par un associé français. «J'ai lancé cet outil parce que je n'étais pas satisfait des techniques d'audit, explique Jean-Marc Allouët, associé au cabinet. Procéder par sondage comme on le faisait sous prétexte qu'il est impossible de contrôler toutes les écritures, c'est comme faire de la prospection pétrolière avec une foreuse, c'est-à-dire beaucoup d'efforts pour un résultat très aléatoire.

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Accueil > RGPD et Big Data: l'importance de l'audit pour la protection des données V éritable probl è me pour toutes les entreprises, les fuites de données personnelles ou sensibles se multiplient avec des conséquences parfois désastreuses. Alors que la menace des cyberattaques ne cesse de grandir, il devient indispensable d ' assurer une protection efficace des donné es. L ' audit RGPD est devenu une étape essentielle pour y parvenir. Avec des formations de qualité dans le domaine de la cybersécurit é, l 'Afti Numérique, école supérieure du numérique industriel du groupe Aforp pr épare les apprentis à intervenir en entreprise pour renforcer la protection des données internes. Parmi divers cursus, on retrouve: BTS SIO; Mastère FORCYS – Architecte en ingénierie système, réseaux et sécurité – Option cybersécurité; Mastère ETGL – Développeur informatique d'applications quantiques de niveau 7; Bachelor ERE – Administrateur système, réseau et sécurité – Option cybersécurité. Le r ô le de l ' audit RGPD Avec les progrès de l'informatique et du numérique, le Big Data régit dorénavant le quotidien des entreprises aux quatre coins du monde.

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Faire parler les chiffres et expliquer aux clients les différentes étapes par lesquelles sont passées les données à travers les processus internes, constitue en effet une source de valeur pour le client. En outre, l'identification grâce à l'analytics et aux autres outils d'analyse de données ( machine learning, data transformation, data visualisation, robotique…), de transactions inhabituelles ou des opérations atypiques, permettrait aux clients d'améliorer leurs processus et les perfectionner. Plus ces outils seront maîtrisés, plus les auditeurs seront à même de faire évoluer l'offre vers une composante prédictive. Les cabinets seront ainsi sollicités pour assister les clients à faire émerger des informations prévisionnelles et pour valider les estimations et prévisions qu'ils ont accomplies. Dans le cadre d'un audit, fournir des données prospectives en plus des données historiques améliorera la confiance du marché. Par ailleurs, avec les nouvelles technologies digitales l'auditeur peut collecter de nouvelles données, par le passé non exploités, issues des médias sociaux, de la télévision ou d'Internet et déterminer si ces informations ont un impact sur l'audit.

Le 27/10/2016 à 14:00 PwC développe des outils de Data Analytics qui s'appuient sur des technologiques récentes capables d'analyser en profondeur les données de ses clients pour mieux en exploiter toute la valeur. L'impact des nouvelles technologies sur les métiers de l' audit se révèle d'autant plus marquant qu'il débouche sur des innovations structurantes. La création d'outils de nouvelle génération se traduit par une avance technologique différentiante, parce qu'elle confère plus de pertinence et d'efficacité aux audits et offre au final une plus grande valeur ajoutée. Romain Camus, associé PwC chargé des équipes de Data Analytics pour les métiers de l'Assurance, et Séverine Scheer, associée d'audit chargée de développer l'utilisation de techniques de Data analytics pour l'audit, estiment que l'évolution des systèmes d'information et un besoin accru de transparence fournissent « un champ d'action formidable pour travailler plus intelligemment et plus efficacement en utilisant les outils d'analyse des données ».