Â
Gambar 6 menunjukkan sebagian dari Analisis Data Audit ke Prosedur Tradisional -- Dokumen Pemetaan. Untuk setiap prosedur audit yang dicatat (a--e), rutinitas dikembangkan dan dijalankan pada kumpulan data standar.Â
Gambar berikut mewakili kode yang digunakan untuk mengembangkan rutinitas ini. Harap perhatikan bahwa Python juga memungkinkan pengguna untuk menyimpan blok kode dalam file terpisah, lalu memuat file tersebut sebagai pustaka untuk digunakan dalam file lain.
 Ini menyediakan kode yang lebih mudah dibaca dan memungkinkan pustaka yang berguna di lebih dari satu situasi untuk digunakan berulang kali melalui proses impor sederhana. Dalam contoh ini, setiap rutinitas ditulis dan disimpan sebagai file terpisah, lalu diimpor ke file utama. Ini memungkinkan pemula Python (dan mereka yang mungkin tidak terbiasa dengan pengkodean) untuk lebih mudah memahami rutinitas apa yang sedang dijalankan tanpa harus memahami semua kode yang mendasari dalam setiap rutinitas.
Gambar 7 mengilustrasikan rutinitas Python yang dikembangkan untuk mencakup prosedur audit yang disebutkan sebelumnya, serta beberapa prosedur tambahan. Rutin dikembangkan di perpustakaan terpisah (Test_Procedures) dan dapat diimpor secara individual dari perpustakaan itu sebagai Test_1_Procedures dan Test_2_Procedures.
Seperti disebutkan sebelumnya, Python memungkinkan pengguna untuk menulis kode atau menggunakan kode yang sudah ditulis, menyimpan sebagai file terpisah, dan mengimpor pustaka dan menggunakan metode tertentu seperti Test_1_Procedures.check_for_gaps untuk menjalankan rutinitas. Gambar 8 mengilustrasikan rutinitas yang dibuat untuk memeriksa entri jurnal yang hilang atau tidak lengkap. Rutin khusus ini memeriksa populasi untuk kesenjangan dalam nomor ID entri jurnal. Field ADS yang digunakan dalam pengkodean adalah Journal_ID. Sebagaimana dicatat, 12 contoh kesenjangan dalam ID dicatat dalam populasi. Gambar 9 mengilustrasikan output terkait.
Menerapkan teknik dan alat analitik data audit ke audit, seperti yang dapat dilakukan dengan menggunakan Python, bisa sangat bermanfaat. Ini dapat membantu dengan analisis area audit, meningkatkan pemahaman Anda tentang entitas dan operasinya, dan sangat meningkatkan efisiensi dan akurasi.
