Implementación de tecnologías de análisis de datos en auditorías de haberes públicos :estudio de caso del Tribunal de Cuentas de Río Negro

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Editor

Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Económicas. Escuela de Negocios y Administración Pública

Resumen

La transformación digital ha impactado significativamente los sistemas de gestión y control del sector público, impulsando el uso de tecnologías orientadas al análisis de datos, la automatización y la mejora de la eficiencia operativa. Sin embargo, en el campo específico de las auditorías externas gubernamentales, el empleo de lenguajes de programación como Python aún no se encuentra generalizado ni documentado ampliamente como práctica habitual. En este contexto, el presente trabajo propone una aplicación innovadora de herramientas de análisis de datos desarrolladas en Python, orientadas al control externo de haberes públicos. El estudio toma como caso de referencia la actividad del Tribunal de Cuentas de la provincia de Río Negro, con el objetivo de demostrar el potencial transformador de este enfoque en tareas que históricamente han sido manuales, repetitivas y susceptibles a errores. A partir del procesamiento de un conjunto de datos correspondiente a las liquidaciones salariales del Ministerio de Desarrollo Humano, Deporte y Cultura del mes de abril de 2024, se desarrolló una propuesta metodológica que integra herramientas de validación y visualización de datos. Esta permitió analizar la información de 972 agentes en un tiempo inferior a dos minutos, demostrando la eficiencia y rapidez del enfoque aplicado. Se utilizaron bibliotecas como pandas, matplotlib y seaborn para explorar e interpretar anomalías, omisiones y errores en la asignación de conceptos remunerativos y no remunerativos. Los resultados obtenidos permiten demostrar los beneficios de incorporar tecnologías analíticas en el ámbito de la fiscalización pública: mejora de la eficiencia, mayor precisión en los controles, y detección temprana de irregularidades. Asimismo, el trabajo pone en evidencia las posibilidades de replicar este tipo de soluciones en otras áreas del control estatal, contribuyendo a la transparencia y modernización del sector público.

Descripción

Fil: Casasola, Florencia. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Económicas. Buenos Aires, Argentina.
Fil: Elfenbaum, Melisa. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Económicas. Buenos Aires, Argentina.

Palabras clave

Análisis de datos, Tribunales de cuentas, Python, Automatización, Sueldos públicos, Auditoría gubernamental

Citación

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