Denetimlerde Büyük Veri Kullanımı Ve Üzerine Bir Değerlendirme

Öz

Güncel denetim standartları, veri analizinin denetimlerde kullanılmasının denetimi geliştirmek ve görevi tamamlamak için gereken zamanı azaltmak amacıyla kullanılabileceğini belirtse de, denetimlerde büyük veri ve analitiklerinin nasıl kullanılabileceğine yönelik kapsamlı bir denetim rehberi bulunmamaktadır. Bu durum denetim elemanlarının bu tür teknolojileri denetimlerinde kullanma konusunda olumsuz düşünme ve gereken adımları atamamalarına neden olmaktadır. Bu çalışma ile, denetim elemanlarına ilk kez önerilen bir denetim metodolojisi ışığında, denetimlerde büyük veri ve analitiklerini nasıl kullanılabileceklerine yönelik açık, yol gösterici bir denetim rehberinin oluşturulması amaçlanmaktadır.

Bu çalışmada ayrıca, büyük veri ve büyük veri analitiği incelenmiş, temel unsurları gözden geçirilmiş, kurumlar için önemi vurgulanmış, daha etkin, verimli ve ekonomik denetimlerin nasıl yapılabileceği açıklanmıştır. Denetimlerde büyük veri analitiğinden nasıl faydalanılabileceği, yeterli planlama ve uygun kaynaklarla büyük veri analitiğinin denetimlere nasıl entegre edebileceği, elde edilebilecek kazanımlar ve karşılaşılabilecek olumsuzlukların neler olabileceği gibi hususlara cevaplar aranılmıştır. Elde edilen sonuçlar, büyük veri ve analitiklerinin denetimlerde kullanılması sonucunda ortaya çıkarılacak denetim kanıtları ile denetimlerin kurumlara daha fazla katma değer sağlayabileceğini göstermektedir. Daha derin, kapsamlı, akıllı ve hızlı denetim faaliyetlerinin gerçekleştirilebilmesi için sistematik denetim metodolojilerinin geliştirilmesine ve uygulanmasına ihtiyaç vardır. 

Anahtar Kelimeler

• Büyük veri,Büyük Veri Analitiği,Denetim,Öneriler

Use Of Big Data In Audits And An Evaluation On It

Abstract

In today's, the golden age of digitalization, it is experienced change and development in the field of auditing as it is in almost every area. Big Datas that, occurs to define the exponential growth and usability of data generated by humans, applications and intelligent machines, affects the audit process.

 

The audit of the future will be quite different from today’s audit. Broader data sets, new techniques and technologies, and data analysis methods should be used to generate more business value, better understand the business, identify key risk areas, and adapt to change. Also, to be successful, with the audit function, everyone needs to be open to change from supervised to regulator.

 

In this study; big data and analytics have been examined, basic elements have been reviewed, answers have been sought for how to take advantage of the big data analysis in audits, how to integrate the big data analysis with audits with adequate planning and appropriate resources, and what potential adverse events could be encountered. In addition, the importance of big data was emphasized for institutions and concrete proposals were presented so that more effective, efficient and economic audit could be made an expected level. As a result; more comprehensive, faster, more productive, value-added audit activities can be achieved with big data analysis

Keywords

• Big data,Big data analysis,Audit Proposal

References

1. Global Teknoloji Denetim Rehberi (GTAG®) 16 Veri Analizi Teknolojileri, IIA – Uluslararası İç Denetçiler Enstitüsü, Ağustos 2011
2. Yılmaz, Malik. “Enformasyon ve Bilgi Kavramları Bağlamında Enformasyon Yönetimi ve Bilgi Yönetimi.” Ankara Üniversitesi Dil ve Tarih-Coğrafya Fakültesi Dergisi 49.1 (2009)
3. Şeker, Şadi Evren. İş Zekası ve Veri Madenciliği. İstanbul: Cinius, 2013.
4. Jeffery, Keith. “Data is the New Oil.” Best Practices for Data Management & Sharing. Dü. The Joint Research Centre (JRC). Ispra, Italy, 2014. Web. 13 Mart 2016.
5. J. Manyika, M. Chui, B. Brown, J. Bughin, R. Dobbs, C. Roxburgh, A.H. Byers, Big Data: The Next Frontier for Innovation, Competition, and Productivity, McKinsey Global Institute, 2011.
6. http://www.gartner.com/it-glossary/big-data
7. An Enterprise Architect’s Guide to Big Data Reference Architecture Overview Oracle Enterprise Architecture White paper, March 2016
8. https://msdn.microsoft.com/en-us/library/dn749868.aspx

9. 6698 Sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu
10. European Union Agency for Network and Information Security (ENISA), “Big Data Security Good Practices and Recommendations on the security of Big Data Systems”, 2015
11. Senemoğlu, N. (2009). Gelişim öğrenme ve öğretim, kuramdan uygulamaya (14. baskı). Ankara: Pegem Akademi.
12. http://www.bthaber.com/yazarlar/gelecegin-bilgi-kasifleri-veri-analisti-ve-veri-bilimcisi/1/8370
13. DEMİRTAŞ, Burak; ARGAN, Metin “Büyük Veri Ve Pazarlamadaki Dönüşüm: Kuramsal Bir Yaklaşım” Pazarlama ve Pazarlama Araştırmaları Dergisi, Sayı: 15, Ocak 2015
14. 2015-2018 Bilgi Toplumu Stratejisi Ve Eylem Planı, 193. Madde
15. Open Knowledge Foundation OpenDefinition.org
16. What is Open Government Data, https://opengovernmentdata.org/
17. 2016-2019 Ulusal e-Devlet Stratejisi ve Eylem Planı
18. Türkiye Bilişim Derneği, Kamu Bilişim Merkezleri Yöneticileri Birliği Kamu Bilişim Platformu Büyük Veri Uygulamaları Çalışma Grubu 4 Raporu, 2016
19. Büyük Veri Analitiği Ve Güvenliği Kamu Çalıştayı Sonuç Bildirgesi, Gazi Üniversitesi, Şubat 2016.
20. Büyük Veri Analitiği, Güvenliği ve Mahremiyeti, Büyük Veri ve Bilgi Güvenliği (BIDISEC) Araştırma Grubu, Ağustos 2016.
21. Kamu Bilgi Teknolojileri Denetimi Rehberi, İç Denetim Koordinasyon Kurulu, Ankara, Ocak 2014
22. Kamu İç Denetim Rehberi, İç Denetim Koordinasyon Kurulu Ankara, Eylül 2013 Denetim Testlerinin Gerçekleştirilmesi, s.55.