Auditoría informática para detección de valores anómalos, caso de estudio: créditos concedidos en la Asociación de Empleados Banco Pichincha.
En este trabajo de investigación se lleva a cabo una investigación de metodologías que puede desarrollar una auditoría informática, entre ellas destaca MAGERIT 3.0 que brinda una guía completa para analizar y abordar los riesgos relacionados con las TICs, utilizando como referencia el proceso de ges...
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2021
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| description | En este trabajo de investigación se lleva a cabo una investigación de metodologías que puede desarrollar una auditoría informática, entre ellas destaca MAGERIT 3.0 que brinda una guía completa para analizar y abordar los riesgos relacionados con las TICs, utilizando como referencia el proceso de gestión de riesgos propuesto en la Norma ISO 31000. Analizar la existencia de valores anómalos en la base de datos “créditos concedidos”. A través de esta revisión, aprenderemos las ideas detrás de la detección de valores atípicos “outliers” y podremos ideas nuestros propios métodos. A través del desarrollo del presente estudio de caso propuesto en el capítulo cuatro, la realización de aprobar la auditoría del sistema informático , a través de la aplicación de la metodología CRISP-DM permite generar proyectos de minería de datos que contribuyen en gran medida a la detección de fraudes y/o prevención, porque el uso de diversas técnicas permite la extracción, exploración y presentar información de grandes bases de datos, que en muchas casos contiene valores anómalos o atípicos “outliers” desconocidos o no revelados generados en las operaciones normales de las organizaciones. El estudio de caso incluye el desarrollo de un proyecto de minería de datos en el que se utiliza el algoritmo LOF a través del modelo de los operadores propuestos en la herramienta de análisis “RapidMiner” para detectar datos inconsistentes en la base de datos “Créditos concedidos” que actualmente procesa la Asociación de Empleados del Banco Pichincha. |
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