Denetimlerde Büyük Veri Kullanımı Ve Üzerine Bir Değerlendirme

Year 2018, Volume: 6 Issue: 2, 470 - 480, 30.06.2018

İlhan Özdemir Şeref Sağıroğlu

https://doi.org/10.29109/http-gujsc-gazi-edu-tr.347728

Cited By: 2

Abstract

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. 

Keywords

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

• Global Teknoloji Denetim Rehberi (GTAG®) 16 Veri Analizi Teknolojileri, IIA – Uluslararası İç Denetçiler Enstitüsü, Ağustos 2011
• Yılmaz, Malik. “Enformasyon ve Bilgi Kavramları Bağlamında Enformasyon Yönetimi ve Bilgi Yönetimi.” Ankara Üniversitesi Dil ve Tarih-Coğrafya Fakültesi Dergisi 49.1 (2009)
• Şeker, Şadi Evren. İş Zekası ve Veri Madenciliği. İstanbul: Cinius, 2013.
• 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.
• 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.
• http://www.gartner.com/it-glossary/big-data
• An Enterprise Architect’s Guide to Big Data Reference Architecture Overview Oracle Enterprise Architecture White paper, March 2016
• https://msdn.microsoft.com/en-us/library/dn749868.aspx
• 6698 Sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu
• European Union Agency for Network and Information Security (ENISA), “Big Data Security Good Practices and Recommendations on the security of Big Data Systems”, 2015
• Senemoğlu, N. (2009). Gelişim öğrenme ve öğretim, kuramdan uygulamaya (14. baskı). Ankara: Pegem Akademi.
• http://www.bthaber.com/yazarlar/gelecegin-bilgi-kasifleri-veri-analisti-ve-veri-bilimcisi/1/8370
• DEMİRTAŞ, Burak; ARGAN, Metin “Büyük Veri Ve Pazarlamadaki Dönüşüm: Kuramsal Bir Yaklaşım” Pazarlama ve Pazarlama Araştırmaları Dergisi, Sayı: 15, Ocak 2015
• 2015-2018 Bilgi Toplumu Stratejisi Ve Eylem Planı, 193. Madde
• Open Knowledge Foundation OpenDefinition.org
• What is Open Government Data, https://opengovernmentdata.org/
• 2016-2019 Ulusal e-Devlet Stratejisi ve Eylem Planı
• Türkiye Bilişim Derneği, Kamu Bilişim Merkezleri Yöneticileri Birliği Kamu Bilişim Platformu Büyük Veri Uygulamaları Çalışma Grubu 4 Raporu, 2016
• Büyük Veri Analitiği Ve Güvenliği Kamu Çalıştayı Sonuç Bildirgesi, Gazi Üniversitesi, Şubat 2016.
• Büyük Veri Analitiği, Güvenliği ve Mahremiyeti, Büyük Veri ve Bilgi Güvenliği (BIDISEC) Araştırma Grubu, Ağustos 2016.
• Kamu Bilgi Teknolojileri Denetimi Rehberi, İç Denetim Koordinasyon Kurulu, Ankara, Ocak 2014
• Kamu İç Denetim Rehberi, İç Denetim Koordinasyon Kurulu Ankara, Eylül 2013 Denetim Testlerinin Gerçekleştirilmesi, s.55.