팁 #1 – 거창한 계획을 추구하지 말고 작은 규모로 시작하여 진행하면서 테스트하고 학습하십시오.
제 경험상 성공적인 데이터 분석은 거대한 구현 청사진의 개발이 아닌, 소규모로 시작하여 조직에 적합한 것이 무엇인지 테스트하고 학습하면서 얻어집니다. 여기에는 분석 작업을 통해 얻은 통찰력과 리소스 및 기술 투자 확대를 통한 성장 가능성을 보여줌으로써 이사회와 경영진의 지원을 얻는 것이 포함됩니다. 이는 이론적인 사례로 접근하면서 이와 관련하여 큰 예산을 요구하는 것과는 대조적입니다. 이 접근 방식은 먼저 수행할 감사 작업 영역을 선택하고 이 작업에 몇 가지 데이터 분석을 도입하는 파일럿부터 시작합니다. 선택하는 것은 필요한 데이터에 비교적 쉽게 액세스할 수 있는 영역이어야 합니다. 내부 감사를 옹호하고 파일럿을 성공시키기 위해 기꺼이 함께 일할 피감사자가 있어야 할 것입니다. 저는 성공이 더 많은 성공을 낳고, 이런 식으로 상당한 추진력이 전달될 수 있다는 것을 알게 되었습니다. 또한 초기에 데이터 분석 사례 연구 라이브러리를 구축하여 비즈니스 전반에 걸쳐 경영진과 함께 성공을 입증하여 데이터 분석 활동 확장에 대한 지원을 받는 것도 좋습니다. 저는 이를 테스트, 공유, 인상 접근법이라 부릅니다.
팁 #2 – 기술에 집착하지 말고 이미 사용 가능한 기술을 사용하십시오.
저는 데이터 분석 관련 미팅에서 데이터 분석 작업을 진행하는 데 사용할 수 있는 잠재적 기술에 대해 심도 있게 논의하는 데 상당한 시간을 허비했습니다. 이미 준비된 기술을 활용하여 데이터 분석 활동에 전념하기 위해 그 시간을 보냈다면 더 좋았을 겁니다. 데이터 분석 여정에서 중요한 단계는 조직이 이미 보유하고 있고 비용을 지불하고 있는 관련 기술을 파악하는 것입니다. 제가 일했던 한 조직에서는 몇 주에 걸쳐 일련의 기술이 이미 도입되어 활용할 준비가 되어 있는가를 확인했습니다. 이는 IT 기능에 참여하여 그들이 현재 사용 중인 기술에 대해 무엇을 알고 있는지 확인하는 방식으로 이루어졌습니다. 그러나 비즈니스 네트워크를 통해 IT 기능이 알고 있지 못한 다른 도구를 쉽게 사용할 수 있음을 파악했습니다. 발견하는 도구의 대부분은 내부 감사자를 염두에 두고 개발되지는 않았지만, 기능에 적용할 수 있도록 쉽게 조정할 수 있습니다. 이제 팀에서 사용할 수 있는 기능을 파악하고 액세스 권한을 확보하여 데이터 분석에서 사용할 수 있는 곳을 파악하십시오. 또한 때로는 Excel로도 충분하며, TeamMate Analytics for Audit Data Analytics 기능을 통해 TeamMate 시스템 내의 감사 작업에 완벽하게 통합된 분석 기능을 크게 개선할 수 있음을 기억하십시오.
팁 #3 – 데이터 액세스는 매우 중요합니다. 최고위직부터 협상하십시오.
시작을 하면 진행에 방해가 되지 않도록 데이터 액세스를 검토해야 합니다. 관련 데이터에 액세스할 수 없는 경우 통찰력 있는 데이터 분석을 성공적으로 제공할 수 없는 것이 당연합니다. 그러나 초기 파일럿을 넘어 보다 체계적인 접근으로 확장하게 되면 이 작업을 수행하는 방식에 집중해야 합니다. 진행 중인 분석의 양이 늘면서, 대답하기 원하는 정말 중요한 질문이 무엇인지, 데이터가 이를 수행하는 데 어떤 도움이 되는지 체계적으로 자문하고 싶어질 것입니다. 귀사가 보유한 데이터는 어디에 보관되어 있으며, 이러한 데이터의 지도가 있어 모든 감사인이 데이터를 어디서 찾아야 하는지 알 수 있습니까? 또한 조직 내부, 특히 인사 및 고객 데이터와 같은 영역의 민감한 데이터에 대한 액세스를 허용 여부를 두고 반발에 직면할 수 있습니다. 이 데이터의 보안을 관리하기 위해 적절한 통제 장치를 갖추고 있음을 입증해야 합니다. 어떤 종류의 데이터 침해라도 발생하게 되면 평판을 떨어뜨리기 때문에 이를 잘 하는 것이 중요합니다. 물론, 이미 잘 아시다시피 TeamMate는 안전하기 때문에 핵심 감사 시스템에 분석 데이터를 보관함으로써 데이터가 통제 하에 있다는 안심감을 제공할 수 있습니다. 이렇게 하면 모든 당사자가 사용 가능한 간단한 데이터 액세스 프로토콜을 설정하여 향후에 빠르고 간단하게 액세스할 수 있습니다. 또한 반발이 사라지지 않는다면 비즈니스 경영진을 참여시켜야 할 수 있습니다. 즉, CAO는 CEO, CRO, HRD와 협력하여 반발을 완화할 필요가 있습니다. 이 부분이 전략 중에서 공유와 인상 주기가 매우 중요해지는 부분입니다. 경영진이 이미 다른 분야에서 귀사의 업무 능력을 파악한 경우에 귀사의 데이터 액세스를 지원할 가능성이 높습니다.
또한 감사자가 리스크 및 인사와 같은 주요 조직의 시스템에 읽기 전용 액세스 권한을 가지고 있는지 확인하여 지속적으로 사용할 수 있도록 해야 합니다. 이는 피드 설정이나 분석 도구를 요구하지 않으며, 검토 중인 영역에서 어떤 일이 일어나고 있는지 데이터베이스를 볼 수 있는 권한만 필요합니다. 이러한 직접적인 읽기 전용 액세스는 분석 전략에서 너무나도 활용되지 않고 있는 영역 중 하나라고 생각합니다.
팁 #4 – 비즈니스 동료들과 협력하십시오. 감사의 독립성은 사고방식에 있습니다.
저는 감사헌장을 인용하면서 1·2선 활동으로부터 완전한 독립이 필요하다는 이유로 어떤 식이든 비즈니스와 깊이 협력하기를 꺼려하는 많은 감사인들과 함께 시간을 보냈습니다. 저는 내부 감사인으로서의 우리의 독립성이 매우 중요하다는 것에 동의합니다. 우리는 우리가 하는 모든 일에 객관적일 필요가 있습니다다. 그러나 저는 독립성이 우리가 그렇게 하는 것이 합당함에도 불구하고 비즈니스와 긴밀히 협력할 수 없음을 의미한다고 생각하지 않습니다. 그러한 영역 중 하나는 데이터 분석 역량의 식별 및 개발입니다. 대부분의 조직은 이제 데이터 사용을 개발하려는 전략적 의도를 가지고 있습니다. 이는 1, 2선의 분석 역량에 상당한 투자가 많이 이루어진다는 것을 의미하며, 여기에는 많은 내부 감사 기능들에서 해낸 뛰어난 작업들도 함께 있습니다. 이와 같이 공유된 관심사를 고려할 때, 분석 활동에 관심 있는 모든 사람들이 함께 모여 비즈니스에 도움이 되는 아이디어, 기술 및 데이터를 공유하는 것이 당연합니다. 예를 들어, 이는 모두가 액세스할 수 있는 공유 데이터 창고를 개발하고, 시장에 나와 있는 다양한 분석 툴 중 하나에 공동 투자하고, 회사 데이터 세트를 분석하는 영구적 역량을 구축하기 위한 프로젝트에 협력하거나, 내부 감사에서 비즈니스 적용을 위해 자체 개발한 분석 자료를 직접 공유하여 지속적으로 통제가 작동하는지 확인하는 것일 수 있습니다. 비즈니스 전반에 걸쳐 이 분야에 관심이 있는 사람을 찾고 그들과 함께 공유하고 배우고 진행하십시오.
팁 #5 – 모든 레벨(최고 감사 책임자 포함)의 모든 감사자가 새로운 기술습득 및 능력 향상을 하십시오.
핵심은 분석 사용 시기와 실행 방법을 파악할 수 있는 팀의 기술입니다. 분석은 더 이상 소수의 특권이 아니라 모든 감사인의 핵심 역량입니다. 당신 팀의 채용 및 개발 방식에 이 역량을 반영해야 합니다. 저는 귀사가 모든 신입사원들의 데이터 분석 기술을 기대하고, 일종의 사례 연구를 통해 채용 과정에서 이 역량을 테스트하는 것을 강력하게 지지합니다. 이를 통해 모집 중인 직원의 사고방식(즉, 분석을 사용할 수 있는 기회를 포착할 수 있는지 여부)과 간단한 분석 기법 사용 기술을 모두 검토할 수 있습니다. 신입사원이 데이터에 익숙하다는 것을 알고 계십니까? 또한 내부 감사 역량 프레임워크(있는 경우)를 다시 검토하여 감사인이 이 분야에서 성공하는 데 필요한 기술과 지식을 게시해야 합니다. 프레임워크는 데이터 조작, 통계 분석, 코딩(적어도 일부는), 데이터 시각화 및 프레젠테이션과 같은 영역을 포함한 필요 기술을 명확히 해야 합니다. 즉, 팀에게 필요한 데이터 분석 사고방식과 기술에 대한 자세한 교육을 제공해야 합니다. 기능 내에서 데이터 관리 및 분석에 대한 공통 이해와 추진력을 구축할 수 있도록, 최고 감사 책임자와 감사 책임자는 물론, 활동하는 모든 감사인이 동참할 수 있는 프로그램들이 점점 더 일반화되고 있습니다.
사람들에게 있어서는 본인이 필요한 기술이 없다는 점에 대해 스스로에게 솔직해질 필요도 있습니다. 데이터 분석 기술과 지식은 매우 인기가 있으며, 본인의 내부 감사 기능이 상대적으로 작을 경우 심층적인 역량을 키우지 못할 수 있습니다. 비즈니스 및 외부 컨설팅 지원을 포함한 다른 전문 지식을 활용해야 합니다. 이를 통해 당신은 팀의 능력과 역량을 모두 보완할 수 있습니다.
팁 #6 – 효과적인 성과 관리를 통해 책임감을 보장하십시오.
사람들에게 사용자의 데이터 분석 사용 촉진에 대한 책임을 느끼게 하는 것이 중요합니다. 분석을 광범위하게 활용하려면 관련 보상과 인식을 성과 관리 시스템으로 통합하는 것이 중요합니다. 제가 함께 일했던 한 조직은, 전 내부 감사 기능을 통틀어 모든 사람에게 감사 작업의 데이터 분석 사용 및 전반적인 기능에 관한 명확한 목표를 심어 주었으며, 이는 QA 기능이 검토하고 승인하는 단순 분석 및 보다 복잡한 감사 작업을 효율적으로 배치하는 감사 작업 비율에 대한 목표를 가지고 있었습니다. 비교적 간단하지만, 이렇게 해서 모든 사람이 기능 활동에 고유의 데이터 분석을 사용할 수 있는 방법을 찾아야 한다는 점을 강조해 주었습니다. 데이터 분석은 상당한 성공을 거뒀으며 감사 결과, 지속적인 비즈니스 모니터링, 감사 개발 분석 기능 배치 측면에서 중요한 결과를 제공하는 모든 기능에 통합되어 일상적인 제어 관리자의 일부로 사용할 수 있게 되었습니다.
팁 #7 – 여러분의 성공을 널리 알리고 축하하십시오.
여러분이 이룬 성과를 축하할 수 있는 많은 방법이 있고, 모든 조직은 각자의 문화와 성공을 공유하는 접근 방식을 갖게 될 것입니다. 제가 일했던 한 조직에서는 감사 성공 사례 연구를 6개월 동안 준비했습니다. 우리는 6개월간의 감사 리더십 행사에서 최고 경영자, 회장 및 감사 위원회 구성원들 앞에서 이 중 몇 가지를 3~5분간의 성공 징후로 발표했습니다. 전체 팀은 이를 가장 자랑스러운 순간으로 뽑았습니다. 팀에게는 멋진 저녁이었고, 감사 위원회와 경영진에게는 우리의 부가 가치와 업무에 가져온 에너지를 전체적으로 볼 수 있는 기회였습니다. 이러한 사례 연구는 모두 데이터 분석 중심은 아니지만, 시간이 지남에 따라 데이터 분석 이니셔티브에 대한 모멘텀과 지원이 이루어짐에 따라 분석 주도로 전환되는 사례의 수가 증가했습니다.
팁 #8 – 데이터 분석에 대한 고려 사항을 감사 방법론의 모든 부분에 포함하십시오.
감사 방법론에서 데이터 분석 사용을 '옵트 인'이 아닌 '옵트 아웃'으로 만드는 것이 중요합니다. 감사인은 감사 프로세스의 핵심 단계(톨게이트)에서 데이터 분석을 사용할 수 있는 방법보다는 사용할 수 없는 이유를 보여줘야 합니다. 이러한 옵트 아웃 접근 방식은 모든 단계에서 내부 감사 팀의 생각을 데이터 분석 기회를 찾는 데 집중시키고, 분석을 이용한 감사 비중을 높일 것입니다.
T팁 #9 – 지속 가능한 방식으로 역량을 구축하십시오.
매 감사마다 스프레드시트를 만들어 일부 데이터를 분석하는 것은 매우 쉽습니다. 하지만, 이것은 미래에 다시 활용되지 않을 것입니다. Excel을 통해서든, TeamMate에서든, PowerBi와 Python과 같은 다른 소프트웨어를 사용해서든 분석을 개발할 때 감사관이 재사용을 염두에 두고 구축하도록 권장하십시오. 이 작업은 나중에 누군가가 픽업할 수 있는 방식으로 설정해야 하므로 시간이 조금 더 걸릴 것이지만, 그 이점은 장기적으로 기능에 보상으로 돌아올 것입니다. 각 감사가 끝날 때마다 팀이 분석을 정리하고 잘 구성된 데이터 분석 라이브러리에 저장할 시간을 주는 것을 고려해 보십시오. 이 작업을 수행할 수 있는 규모를 갖추고 있다면 이 단계에서 중앙 데이터 분석 팀의 도움을 받을 수 있습니다. 그들은 분석을 사용할 때 이러한 시스템화가 수행되도록 앞장서고, 사전 구성된 테스트 스크립트를 개발하며, 설정된 라이브러리가 잘 유지되고 유용한지 확인할 수 있습니다.
팁 #10 – 다원적(하이브리드라고도 불림) 접근 방식이 가장 성공적입니다.
이 내용은 데이터 분석을 제공하기 위해 운영 모델을 설정하는 방법에 대한 것입니다. 일부 대규모 기능들에서는 분석 제공을 위해 리소스가 풍부한 전담 팀을 보유하고 있지만, 소규모 전문가 그룹이 분석 사용을 교육받고 권장받은 일선 감사관과 함께 일하는 하이브리드 접근 방식을 채택하는 기능이 늘고 있습니다. 이러한 혼합을 통해 역량이 광범위하게 구축되고, 분석 작업이 별도의 중앙 유닛에서 수행되는 경우보다 더 많은 감사 활동에 더 깊이 침투할 수 있습니다.
데이터 분석 전략의 성공적인 개발 및 구현에 완벽한 해답은 없지만, 데이터 분석 작업이 탄력을 받기 위해 필요한 조건을 고려하는 상황에서 일련의 팁이 작업에 유용한 촉매제가 되기를 바랍니다. 행운을 빕니다.
