BIG DATA VISUALIZATION IN AUDIT: A RESEARCH ON INDEPENDENT AUDIT COMPANIES OPERATING IN ANKARA

Yıl 2025, Cilt: 24 Sayı: 74, 327 - 346, 16.01.2025

Melek Şardağ Karabulut , Murat Serçemeli

https://doi.org/10.55322/mdbakis.1572457

Öz

In the age of big data, traditional audit procedures are insufficient to provide high-level assurance. Various types of risks are overlooked during the audit process. One reason is that traditional audit procedures do not allow auditors to effectively use big data to provide a more complete and comprehensive risk assessment process. Big data visualization can assist auditors in performing fraud detection and risk assessment tasks. It can also support analytical procedures to discover previously unknown risks and improve audit quality. This study aims to investigate the use of data visualization in the audit activities of independent audit firms and the perceptions of independent auditors. The data from 30 independent audit firms operating in Ankara were analyzed using SPSS 22.0 software. As a result of the research, it was determined that although most independent audit firms use data visualization to a high degree in their audit activities, they do not benefit from big data-specific audit tools and find data visualization useful in the independent audit process. In addition, it is among the findings that the lack of data visualization in auditor training is a severe deficiency; audit-specific data visualization software should be developed; the use of data visualization in auditing will make a significant contribution to the faster understanding of major changes or differences and the creation of audit working papers.

Anahtar Kelimeler

Big Data, Data Visualisation, Independent Audit Companies

DENETİMDE BÜYÜK VERİ GÖRSELLEŞTİRME: ANKARA’DA FAALİYET GÖSTEREN BAĞIMSIZ DENETİM ŞİRKETLERİ ÜZERİNE BİR ARAŞTIRMA

Öz

Geleneksel denetim prosedürlerinin, büyük veri çağında üst düzey bir güvence sağlama konusundaki yetersizliği giderek daha belirgin hâle gelmektedir. Denetim sürecinde, çeşitli risklerin gözden kaçırılmasının temel nedenlerinden biri, bu prosedürlerin denetçilere büyük veri kaynaklarını etkin bir biçimde kullanarak kapsamlı ve derinlemesine bir risk değerlendirmesi yapma imkânı tanımamasıdır. Büyük veri görselleştirme teknikleri, denetçilerin dolandırıcılık tespiti ve risk değerlendirmesi gibi kritik görevleri daha verimli bir şekilde yerine getirmelerine katkı sağlayabilmektedir. Bununla birlikte, bu teknikler, önceden fark edilemeyen riskleri açığa çıkararak ve analitik prosedürleri güçlendirerek denetim kalitesinin artırılmasına da olanak tanımaktadır. Bu çalışmanın amacı bağımsız denetim şirketlerinin denetim faaliyetlerinde veri görselleştirme kullanımı ve bağımsız denetçilerin algılarını araştırmaktır. Araştırmada Ankara’da faaliyet gösteren 30 bağımsız denetim şirketinden elde edilen veriler, SPSS 22.0 programı aracılığıyla analize tabi tutulmuştur. Araştırma sonucunda bağımsız denetim şirketlerinin büyük çoğunluğunun veri görselleştirmeyi denetim faaliyetlerinde yüksek derecede kullanmalarına rağmen büyük veriye özel denetim araçlarından yararlanmadıkları ve veri görselleştirmeyi bağımsız denetim sürecinde kullanımı faydalı buldukları tespit edilmiştir. Ayrıca denetçi eğitimlerinde veri görselleştirme konusunun hiç ele alınmamasının ciddi bir eksiklik olduğu, denetime özel veri görselleştirme yazılımlarının geliştirilmesi gerektiği, denetimde veri görselleştirme kullanımının özellikle büyük değişim ya da farklılıkların daha hızlı anlaşılmasına ve denetim çalışma kâğıtlarının oluşturulmasında büyük katkı sağlayacağı elde edilen bulgular arasında yer almaktadır.

Anahtar Kelimeler

Büyük Veri, Veri Görselleştirme, Bağımsız Denetim Şirketleri

Kaynakça

• ACCA (Association of Chartered Certified Accountants). (2019). Developments in IT and the impact on performance management – Part 2. https://www.accaglobal.com/gb/en/student/exam-support-resources/professional-exams-study-resources/p5/technical-articles/data-analytics-1.html (Erişim Tarihi: 01/04/2024).
• ACCA (Association of Chartered Certified Accountants) & IMA (Institute of Management Accountants). (2013). Big data: Its Powers and Perils. http://www.accaglobal.com/content/dam/acca/global/PDF-technical/futures/pol-afa-bdpap.pdf (Erişim Tarihi: 01/04/2024).
• Akdoğan, N., & Akdoğan, M. U. (2018). Büyük veri̇- bi̇lişi̇m teknoloji̇si̇ndeki̇ geli̇şmeleri̇n muhasebe uygulamalarına ve muhasebe mesleği̇ne etki̇si̇. Muhasebe ve Denetime Bakış, 18(55), 1-14.
• Alawadhi, A. (2015). The application of data visualization in auditing. Ph.D. Thesis, The State University of New Jersey.
• Ali, S. M., Gupta, N., Nayak, G. K., & Lenka, R. K. (2016, December). Big data visualization: Tools and challenges. In 2016 2nd International conference on contemporary computing and informatics (IC3I) (pp. 656-660). IEEE.
• Aldhizer III, G. R. (2017). Visual and text analytics: The next step in forensic auditing and accounting. The CPA Journal, 87(6), 30-33.
• Anderson, S. B., Hobson, J. L., & Peecher, M. E. (2020). The joint effects of rich data visualization and audit procedure categorization on auditor judgment. Working paper, University of Illinois at Urbana-Champaign.
• Avunduk, H., & Kızgın, M. (2020). Büyük veri ve sürekli denetimde veri analizi. Journal of Business in The Digital Age, 3(1), 76-83.
• Baaske, B. N., Eulerich, M., & Wood, D. A. (2024). Improving Audit Quality with Data Analytic Visualizations: The Importance of Spatial Abilities and Feedback in Anomaly Identification. Accounting Horizons, 1-13.
• Barr-Pulliam, D., Brown-Liburd, H. L., & Sanderson, K. A. (2022). The effects of the internal control opinion and use of audit data analytics on perceptions of audit quality, assurance, and auditor negligence. Auditing: A Journal of Practice & Theory, 41(1), 25-48.
• Bayram, N. (2017). Sosyal Bilimlerde SPSS ile Veri Analizi. Ezgi Kitabevi.
• Brown-Liburd, H., Issa, H., & Lombardi, D. (2015). Behavioral implications of Big Data's impact on audit judgment and decision making and future research directions. Accounting horizons, 29(2), 451-468.
• Buchheit, S., Dzuranin, A. C., Hux, C., & Riley, M. E. (2020). Data visualization in local accounting firms: Is slow technology adoption rational?. Current Issues in Auditing, 14(2), A15-A24.
• Büyüköztürk, Ş. (2024). Sosyal bilimler için veri analizi el kitabı: İstatistik, araştırma deseni, SPSS uygulamaları ve yorum. Pegem Akademi Yayıncılık, 30. Baskı.
• Chang, C. J., & Luo, Y. (2021). Data visualization and cognitive biases in audits. Managerial Auditing Journal, 36(1), 1-16.
• Chu, M. K., & Yong, K. O. (2021). Big data analytics for business intelligence in accounting and audit. Open Journal of Social Sciences, 9(9), 42-52.
• Cunningham, L. M., & Stein, S. E. (2018). Using visualization software in the audit of revenue transactions to identify anomalies. Issues in Accounting Education, 33(4), 33-46.
• Çelik, S., & Akdamar, E. (2018). Büyük veri ve veri görselleştirme. Akademik Bakış Uluslararası Hakemli Sosyal Bilimler Dergisi, (65), 253-264.
• Dilla, W. N., & Raschke, R. L. (2015). Data visualization for fraud detection: Practice implications and a call for future research. International Journal of Accounting Information Systems, 16(2015), 1-22.
• Dzuranin, A. C., & Mălăescu, I. (2016). The current state and future direction of IT audit: Challenges and opportunities. Journal of Information Systems, 30(1), 7-20.
• Erkurt, E., & Yıldırım, E. (2021). Bir büyük veri görselleştirme uygulaması olarak konut tercih infografikleri. Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 23(1), 36-52.
• Ferdous, L. T., Singh, C., & Rana, T. (2023). A Picture Is Worth a Thousand Words: Audit Efficiency and Risk Management Through Data Visualization. In Handbook of Big Data and Analytics in Accounting and Auditing (pp. 17-39). Singapore: Springer Nature Singapore.
• Guo, K. H., Yu, X., & Wilkin, C. (2022). A picture is worth a thousand journal entries: accounting graph topology for auditing and fraud detection. Journal of Information Systems, 36(2), 53-81.
• Hampton, C., & Stratopoulos, T. C. (2016). Audit data analytics use: An exploratory analysis. Working paper, University of Waterloo.
• Higginbotham, N., Nash, L., & Demeré, W. (2021). Making audits more effective through data visualization. Journal of Accountancy, 1-8. https://www.journalofaccountancy.com/issues/2021/may/make-audits-more-effectivethrough-data-visualization.html, (Erişim Tarihi: 28/03/2024).
• Keim, D., Qu, H., & Ma, K. L. (2013). Big-data visualization. IEEE computer graphics and applications, 33(4), 20-21.
• Kurban, S., Çığman, M. Z., & Pekel, A. (2023). Büyük veri çağında Sayıştay Başkanlığı’nın dijitalleşen denetimi. Denetişim, (28), 39-52.
• Lee, H., Zhang, L., Liu, Q., & Vasarhelyi, M. (2022). Text visual analysis in auditing: Data analytics for journal entries testing. International Journal of Accounting Information Systems, 46, 100571.
• Leite, R. A., Gschwandtner, T., Miksch, S., Kriglstein, S., Pohl, M., Gstrein, E., & Kuntner, J. (2017). Eva: Visual analytics to identify fraudulent events. IEEE transactions on visualization and computer graphics, 24(1), 330-339.
• Maldonado, I., Cláudio, M., & Pinho, C. (2020, June). Big data and financial auditing in Portugal. In 2020 15th Iberian Conference on Information Systems and Technologies (CISTI) (pp. 1-7). IEEE.
• Manita, R., Elommal, N., Baudier, P., & Hikkerova, L. (2020). The digital transformation of external audit and its impact on corporate governance. Technological Forecasting and Social Change, 150, 119751.
• Miller, J. D. (2017). Big data visulatization. Packt.
• Onay, A. (2020). Büyük veri çağında iç denetimin dönüşümü. Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi, 22(1), 127-163.
• Özdemir, İ., & Sağıroğlu, Ş. (2018). Denetimlerde büyük veri kullanımı ve üzerine bir değerlendirme. Gazi University Journal of Science Part C: Design and Technology, 6(2), 470-480.
• Rose, A. M., Rose, J. M., Sanderson, K. A., & Thibodeau, J. C. (2017). When should audit firms introduce analyses of big data into the audit process?. Journal of Information Systems, 31(3), 81-99.
• Rose, A. M., Rose, J. M., Rotaru, K., Sanderson, K. A., & Thibodeau, J. C. (2022). Effects of data visualization choices on psychophysiological responses, judgment, and audit quality. Journal of Information Systems, 36(1), 53-79.
• Sadiku, M., Shadare, A. E., Musa, S. M., Akujuobi, C. M., & Perry, R. (2016). Data visualization. International Journal of Engineering Research And Advanced Technology (IJERAT), 2(12), 11-16.
• Singh, K., & Best, P. (2016). Interactive visual analysis of anomalous accounts payable transactions in SAP enterprise systems. Managerial Auditing Journal, 31(1), 35-63.
• Stewart, T. R. (2015). Data analytics for financial statement audits. In Audit Analytics and Continuous Audits: Looking Toward the Future, 105–28. AICPA.
• Tabachnick, B. G., & Fidell, L. S. (2007). Using multivariate statistics. Pearson Education.
• Weirich, T. R., Tschakert, N., & Kozlowski, S. (2018). Teaching data analytics skills in auditing classes using Tableau. Journal of Emerging Technologies in Accounting, 15(2), 137-150.
• Yan, X. (2024). Research on big data audit based on financial shared service model. Applied Mathematics and Nonlinear Sciences, 9(1), ss. 1-14.