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    Estudio de t茅cnicas avanzadas de an谩lisis de datos para el proceso de auditor铆a inform谩tica en el m贸dulo del sistema acad茅mico de la Universidad T茅cnica del Norte (UTN)

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    Estudiar t茅cnicas avanzadas de an谩lisis de datos para el proceso de auditor铆a inform谩tica en el m贸dulo del sistema acad茅mico de la Universidad T茅cnica del Norte (UTN).La implementaci贸n de sistemas acad茅micos que facilita la gesti贸n de datos e informaci贸n relacionada con el personal docente, administrativo y estudiantil de las instituciones de educaci贸n superior, provoca una creciente cantidad de informaci贸n, dificultando el an谩lisis de la informaci贸n dentro del proceso de auditor铆a inform谩tica. El objetivo de este estudio es ayudar a los auditores a realizar procesos de auditor铆a inform谩tica m谩s eficientes utilizando t茅cnicas de procesamiento y an谩lisis de datos avanzadas. Se efectu贸 una revisi贸n exhaustiva de la literatura para establecer una base te贸rica s贸lida. Se seleccionaron tres t茅cnicas de miner铆a de datos: agrupaci贸n, asociaci贸n y correlaci贸n, para identificar patrones significativos en grandes conjuntos de datos. En el caso de estudio se emple贸 la t茅cnica de agrupaci贸n, se centr贸 en el m贸dulo de notas y calificaciones del sistema integrado universitario (SIIU) de la Universidad T茅cnica del Norte. Para este prop贸sito, se utiliz贸 la metodolog铆a de miner铆a de datos CRISP-DM. El enfoque de la auditor铆a inform谩tica se centr贸 en el historial de modificaci贸n de notas para evaluar la calidad de los datos del sistema acad茅mico. Se verific贸 la confidencialidad, precisi贸n, trazabilidad y comprensibilidad de acuerdo con la norma ISO/IEC 25012:2008. Se obtuvieron resultados que revelaron niveles variables de imprecisi贸n en diferentes facultades, con un rango del 5% al 30% de datos imprecisos. Este estudio demostr贸 c贸mo la aplicaci贸n de t茅cnicas avanzadas de procesamiento y an谩lisis de datos puede mejorar los procesos de auditor铆a inform谩tica y ayudar a detectar errores en los datos del sistema acad茅mico.Ingenier铆
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