1FU444 — Extrakce dat a jejich analýza pro auditory

O předmětu

Cílem předmětu je získání znalostí o možnostech a mezích využití extrakce a analýzy dat při práci statutárního nebo interního auditora, při forenzních šetřeních, či při práci jiných účetních nebo daňových profesionálů. Absolvent kurzu se bude orientovat v získávání, konsolidaci a analýze dat, možnostech softwarových nástrojů při extrakci a analýze dat, limitech a efektivním využití nástrojů umělé inteligence a robotické automatizace procesů při extrakci a analýze dat.

Co se naučíš

Po úspěšném absolvování budou studenti schopni: - porozumět možnostem extrakce dat; - v datech objevovat trendy, vzorce, mimořádné hodnoty a anomálie; - efektivně použít při extrakci a analýze dat vhodný softwarový nástroj; - na základě analýzy data zobrazit a interpretovat; - použít umělou inteligenci a RPA při extrakci a analýze dat.

Obsah předmětu

1. Úvod do extrakce dat. Extrakce dat pomocí základních funkcí MS Excel. Extrakce dat z různých datových zdrojů. Upořádání dat (Plochý soubor, HTML a XML soubor, JSON formát, SQL databáze) 2. Extrakce a analýza dat z objemného datového souboru. Využití možností power query při transformaci dat. Import a připojení externích dat. Tvarování dat, změny datových typů a sloučení dat. 3. Extrakce a analýza dat pomocí pokročilých funkcí MS Excel. 4. Seznámení s možnostmi extrakce a analýzy dat pomocí databázových aplikací. Principy relační databáze. Pole, záznamy, cizí klič a primární klíč. 5. Extrakce a analýza dat pomocí databázových aplikací. Základní možnosti MS Access. Tvorba tabulek záznamů. Tvorba relací mezi tabulkami. 6. Extrakce a analýza dat z objemného datového souboru. Základní principy jazyk SQL. Využití možností SQL. 7. Výběr auditorského softwaru s ohledem na efektivnost extrakce a analýzy dat. 8. Extrakce a analýza dat pomocí vybraného auditorského softwaru. Pravděpodobnostní výběry vzorků a jejich vyhodnocování. 9. Využití robotické automatizace procesů (RPA) při extrakci a analýze dat. Typy RPA, Nástroje RPA. 10. Možnosti umělé inteligence při extrakci a analýze dat. Vybrané principy umělé inteligence. 11. Analýza, vizualizace a interpretace získaných dat. Využití Business inteligence nástrojů pro vizualizaci datových analýz. 12. Práce s XBRL taxonomií pro jednotný evropský elektronický formát účetních závěrek ESEF.

Literatura

Základní: