La auditoría de información ( IA ) extiende el concepto de auditoría de manera integral desde un alcance tradicional de contabilidad y finanzas al sistema de gestión de información organizacional . La información es representativa de un recurso que requiere una gestión eficaz y esto llevó al desarrollo del interés en el uso de una IA. [1]
Antes de la década de 1990 y las metodologías de Orna , Henczel , Wood, Buchanan y Gibb , los enfoques y metodologías de IA se centraban principalmente en la identificación de recursos de información formales (RI). Los enfoques posteriores incluyeron un análisis organizacional y el mapeo del flujo de información . Esto dio contexto al análisis dentro de los sistemas de información de una organización y una visión holística de su RI y, como tal, podría contribuir al desarrollo de la arquitectura de los sistemas de información (ISA). En los últimos años, la IA ha sido pasada por alto a favor del desarrollo de sistemas.proceso que puede ser menos costoso que el EI, pero con un enfoque más técnico, específico del proyecto (no holístico) y no favorece el análisis de arriba hacia abajo del EI. [2]
Una definición de Auditoría de Información no puede ser acordada universalmente entre los académicos, sin embargo, la definición ofrecida por ASLIB recibió el apoyo positivo de algunos académicos notables, incluidos Henczel , Orna y Wood; “(La AI es un) examen sistemático del uso, los recursos y los flujos de información, con una verificación por referencia tanto a las personas como a los documentos existentes, con el fin de establecer en qué medida contribuyen a los objetivos de una organización” [3] En resumen , el término auditoría en sí mismo implica un recuento, [4] siendo el IA prácticamente el mismo, pero cuenta los RI y analiza cómo se utilizan y qué tan importantes son para el éxito de una tarea determinada.
De la misma manera que la EI es difícil de definir, el profesional de la información puede utilizarla en una variedad de contextos , [5] desde el cumplimiento de la legislación sobre libertad de información hasta la identificación de brechas , duplicaciones, cuellos de botella u otras ineficiencias existentes en flujos de información y comprender cómo se pueden utilizar los canales existentes para la transferencia de conocimientos [6]
En 2007, Buchanan y Gibb desarrollaron después de su examen de 1998 del proceso de AI, esbozando un resumen de sus principales objetivos :
Además, Buchanan y Gibb afirmaron que la AI también tenía que cumplir con los siguientes objetivos adicionales: