Derleme
BibTex RIS Kaynak Göster

BIG DATA AND DATA ANALYSIS IN CONTINUOUS AUDITING

Yıl 2020, Cilt: 3 Sayı: 1, 76 - 83, 29.06.2020
https://doi.org/10.46238/jobda.685120

Öz

A lot of data has been produced since the information age. The data produced in the current smart age can reach larger volumes compared to the past period. Thanks to the analysis of these produced data, relevant information can be produced. Generating useful information from the mass data has enabled the development of data mining techniques within Big Data. Big data has an essential place in each business line. In this study, the importance of big data for the business audit process is discussed. Continuous auditing is possible with big data. Testing all of the big data in continuous auditing imposes different competencies on how auditors do their job and provide the opportunity to analyze all processes that produce data in the audit. Data analysis tools that possible the analysis of big data are used at the risk assessment and planning phase before the audit process begins. Thus, subjects with high risk, requiring more audit evidence or analysis, are easily determined. This is a compilation study connected with big data and data analysis in continuous auditing.

Kaynakça

  • Gandomi, A., & Haider, M. (2015). Beyond The Hype: Big Data Concepts, Methods, and Analytics. International Journal of İnformation Management, 35(2), 137–144.
  • George, G., Haas, M. R., & Pentland, A. (2014). Big Data and Management. Academy of Management Briarcliff Manor, NY.
  • Gepp, A., Linnenluecke, M. K., O’Neill, T. J., & Smith, T. (2018). Big Data Techniques in Auditing Research and Practice: Current Trends and Future Opportunities. Journal of Accounting Literature, 40, 102–115.
  • Gökalp, M. O., Kayabay, K., Çoban, S., Yandık, Y. B., & Eren, P. E. (2019). Büyük Veri Çağında İşletmelerde Veri Bilimi.
  • Hazar Boydaş, H. (2014). Sürekli Denetim. İstanbul: Acar Basım.
  • Liu, C., Ranjan, R., Yang, C., Zhang, X., Wang, L., & Chen, J. (2014). Mur-DPA: Top-Down Levelled Multi-Replica Merkle Hash Tree Based Secure Public Auditing For Dynamic Big Data Storage on Cloud. IEEE Transactions on Computers, 64(9), 2609–2622.
  • Mcknight, C. (2015). Preliminary İnvestigation of Big Data and İmplications for Accounting Curricula.
  • Sagiroglu, S., & Sinanc, D. (2013). Big Data: A Review. 2013 International Conference on Collaboration Technologies and Systems (CTS), 42–47. IEEE.
  • Tekbaş, İ. (2019). Muhasebenin Dijital Dönüşümü ve Mali Mühendislik (2.). İstanbul: Ceres Yayınları.
  • Veri Analizi Denetimin Kalitesini ve Değerini Artırır. (2016). Https://Assets.Kpmg/Content/Dam/Kpmg/Pdf/2016/03/Tr-Veri-Analizi-Denetimin-Kalitesini-Ve-Degerini-Artirir.Pdf
  • Zhang, J., Yang, X., & Appelbaum, D. (2015). Toward Effective Big Data Analysis in Continuous Auditing. Accounting Horizons, 29(2), 469–476.

BÜYÜK VERİ VE SÜREKLİ DENETİMDE VERİ ANALİZİ

Yıl 2020, Cilt: 3 Sayı: 1, 76 - 83, 29.06.2020
https://doi.org/10.46238/jobda.685120

Öz

Bilgi çağından bu yana bir çok veri üretilmiştir. İçinde bulunulan akıllı çağda üretilen veriler geçen çağa göre daha büyük hacimlere ulaşabilmektedir. Üretilen bu verilerin analizi sayesinde önemli bilgiler üretilebilmektedir. Yığın veriler içerisinden faydalı bilgiler üretmek Büyük Veri içerisinde veri madenciliği tekniklerinin gelişmesine olanak sağlamıştır. Büyük veriler her bir iş kolunda önemli bir yere sahiptir. Bu çalışmada işletme denetim süreci için büyük verilerin önemi tartışılmaktadır. Büyük verilerle sürekli denetim olanaklı hale gelmektedir. Sürekli denetimde büyük verilerin tamamının test edilmesi denetçilere işini nasıl yaptığıyla ilgili farklı yetkinlikler yüklemekte ve denetimde veri üreten bütün süreçlerin analizi imkanını sağlamaktadır. Büyük verilerin analizini mümkün hale getiren veri analizi araçları, denetim süreci başlamadan yapılan risk değerlendirmesi ve planlaması aşamasında kullanılmaktadır. Böylece yüksek risk içeren, daha fazla denetim kanıtı veya analiz gerektiren konular kolaylıkla belirlenmektedir. Bu çalışma, sürekli denetimde büyük veri ve veri analizi ile ilişkili bir derleme çalışmasıdır.

Kaynakça

  • Gandomi, A., & Haider, M. (2015). Beyond The Hype: Big Data Concepts, Methods, and Analytics. International Journal of İnformation Management, 35(2), 137–144.
  • George, G., Haas, M. R., & Pentland, A. (2014). Big Data and Management. Academy of Management Briarcliff Manor, NY.
  • Gepp, A., Linnenluecke, M. K., O’Neill, T. J., & Smith, T. (2018). Big Data Techniques in Auditing Research and Practice: Current Trends and Future Opportunities. Journal of Accounting Literature, 40, 102–115.
  • Gökalp, M. O., Kayabay, K., Çoban, S., Yandık, Y. B., & Eren, P. E. (2019). Büyük Veri Çağında İşletmelerde Veri Bilimi.
  • Hazar Boydaş, H. (2014). Sürekli Denetim. İstanbul: Acar Basım.
  • Liu, C., Ranjan, R., Yang, C., Zhang, X., Wang, L., & Chen, J. (2014). Mur-DPA: Top-Down Levelled Multi-Replica Merkle Hash Tree Based Secure Public Auditing For Dynamic Big Data Storage on Cloud. IEEE Transactions on Computers, 64(9), 2609–2622.
  • Mcknight, C. (2015). Preliminary İnvestigation of Big Data and İmplications for Accounting Curricula.
  • Sagiroglu, S., & Sinanc, D. (2013). Big Data: A Review. 2013 International Conference on Collaboration Technologies and Systems (CTS), 42–47. IEEE.
  • Tekbaş, İ. (2019). Muhasebenin Dijital Dönüşümü ve Mali Mühendislik (2.). İstanbul: Ceres Yayınları.
  • Veri Analizi Denetimin Kalitesini ve Değerini Artırır. (2016). Https://Assets.Kpmg/Content/Dam/Kpmg/Pdf/2016/03/Tr-Veri-Analizi-Denetimin-Kalitesini-Ve-Degerini-Artirir.Pdf
  • Zhang, J., Yang, X., & Appelbaum, D. (2015). Toward Effective Big Data Analysis in Continuous Auditing. Accounting Horizons, 29(2), 469–476.
Toplam 11 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Konular Ekonomi
Bölüm Derleme
Yazarlar

Hüseyin Avunduk 0000-0002-3573-195X

Merve Kızgın 0000-0001-7441-5039

Yayımlanma Tarihi 29 Haziran 2020
Yayımlandığı Sayı Yıl 2020 Cilt: 3 Sayı: 1

Kaynak Göster

APA Avunduk, H., & Kızgın, M. (2020). BÜYÜK VERİ VE SÜREKLİ DENETİMDE VERİ ANALİZİ. Journal of Business in The Digital Age, 3(1), 76-83. https://doi.org/10.46238/jobda.685120
AMA Avunduk H, Kızgın M. BÜYÜK VERİ VE SÜREKLİ DENETİMDE VERİ ANALİZİ. JOBDA. Haziran 2020;3(1):76-83. doi:10.46238/jobda.685120
Chicago Avunduk, Hüseyin, ve Merve Kızgın. “BÜYÜK VERİ VE SÜREKLİ DENETİMDE VERİ ANALİZİ”. Journal of Business in The Digital Age 3, sy. 1 (Haziran 2020): 76-83. https://doi.org/10.46238/jobda.685120.
EndNote Avunduk H, Kızgın M (01 Haziran 2020) BÜYÜK VERİ VE SÜREKLİ DENETİMDE VERİ ANALİZİ. Journal of Business in The Digital Age 3 1 76–83.
IEEE H. Avunduk ve M. Kızgın, “BÜYÜK VERİ VE SÜREKLİ DENETİMDE VERİ ANALİZİ”, JOBDA, c. 3, sy. 1, ss. 76–83, 2020, doi: 10.46238/jobda.685120.
ISNAD Avunduk, Hüseyin - Kızgın, Merve. “BÜYÜK VERİ VE SÜREKLİ DENETİMDE VERİ ANALİZİ”. Journal of Business in The Digital Age 3/1 (Haziran 2020), 76-83. https://doi.org/10.46238/jobda.685120.
JAMA Avunduk H, Kızgın M. BÜYÜK VERİ VE SÜREKLİ DENETİMDE VERİ ANALİZİ. JOBDA. 2020;3:76–83.
MLA Avunduk, Hüseyin ve Merve Kızgın. “BÜYÜK VERİ VE SÜREKLİ DENETİMDE VERİ ANALİZİ”. Journal of Business in The Digital Age, c. 3, sy. 1, 2020, ss. 76-83, doi:10.46238/jobda.685120.
Vancouver Avunduk H, Kızgın M. BÜYÜK VERİ VE SÜREKLİ DENETİMDE VERİ ANALİZİ. JOBDA. 2020;3(1):76-83.

                                                                Creative Commons Lisansı

Bu eser Creative Commons Atıf-AynıLisanslaPaylaş 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.