Laserfiche WebLink
City of Santa Ana RFP No. 24‐009 Page 39 of 63  <br /> <br /> <br />and results for the year. These expectations will assist in identifying anomalies and significant audit areas in  <br />order to assess risk.  <br />3. Data acquisition  <br />Sufficient planning, a strong initial risk assessment, and an adequate understanding of your systems will serve as  <br />the foundation necessary to prepare our draft data request list. We will initially request information in written  <br />format and conduct follow‐up conversations helping CLA practitioners share a mutual understanding of the type  <br />of data requested and the format required. If there are going to be any challenges/obstacles related to obtaining  <br />data, or obtaining data in the preferred format, they will generally be discovered at this point.  <br />4. Technical data analysis  <br />Technical analysis of the data requires the skillful blend of knowledge  <br />and technical capability. Meaningful technical analysis provides the  <br />engagement team with a better understanding of the organization. The  <br />additional clarity assists the engagement team to better assess what is  <br />“normal” and, in turn, be better suited to spot anomalies, red flags, and  <br />other indications of risk. Analytics generally fall into five categories,  <br />each looking into the data set in a different way and deployed with a  <br />different purpose.  <br />5. Interpret results and subsequent risk assessment  <br />Trends and anomalies will be identified through the performance of the  <br />above referenced analytics. Comments regarding the interpretation of  <br />those trends and anomalies will be captured. When trends are  <br />identified, they are reconciled against expectations. For anomalies identified, the approach to further audit  <br />procedures will be considered.  <br />6. Response and document  <br />The last process is to capture responses and determine that our procedures are properly documented.  <br />Abstracts, charts, or summaries of both trends and anomalies are retained in audit documentation to support  <br />our identification of risks. Our analysis can be tailored and customized to help analyze an array of information,  <br />including client‐specific and proprietary data. Key benefits of data analytics include:  <br /> Built‐in audit functionality including powerful, audit specific commands and a self‐documenting audit trail  <br /> 100% data coverage, which means that certain audit procedures can be performed on entire populations,  <br />and not just samples  <br /> Unlimited data access allows us to access and analyze data from virtually any computing environment  <br /> Eliminates the need to extrapolate information from errors (a common effort when manually auditing data)  <br />and allows for more precise conclusions  <br />  <br />The below figure illustrates typical data analytics scenarios.  <br />  <br />  <br />City Council 21 – 99 5/7/2024