Big data -analytiikan käyttö tilintarkastusalalla

Abstract

Sähköistyvän taloushallinnon sekä yritysten toiminnanohjausjärjestelmien ja muun teknologian kehityksen myötä perinteinen tilintarkastus on muuttunut huomattavasti viime vuosien aikana. Sähköistyminen on aiheuttanut olemassa olevan datan määrän valtavan kasvun. Suurten datamassojen kerääminen ja prosessoiminen on aikaisemmin kustannustehotonta, mutta nykyteknologia on mahdollistanut tällaisen datan keruun erilaisista lähteistä. Tämän tutkimuksen tavoitteena on selvittää, miten paljon tilintarkastajat Suomessa käyttävät työssään big data -analytiikkaa. Lisäksi tutkimuksessa tarkastellaan big data -analytiikan hyödyntämiseen liittyviä hyötyjä ja haasteita tilintarkastajien näkökulmasta. Näiden ohessa kartoitetaan big data -analytiikan mahdollisuuksia ja haasteita tulevaisuuden tilintarkastuksessa. Tämän opinnäytetyön ensimmäisessä kappaleessa paneudutaan big data -analytiikkaan käsitteenä ja siihen liitettävään yläkäsitteeseen data-analytiikkaan sekä näiden rooliin perinteisessä tilintarkastusprosessissa. Toinen teoriakappale käsittelee big data -analytiikan hyödyntämisen nykytilaa teoriatietoon pohjautuen. Sen lisäksi toisessa teoriakappaleessa keskitytään big data -analytiikkaan liittyviin hyötyihin ja haasteisiin. Kolmas ja viimeinen teoriakappale rakentuu big data -analytiikan tulevaisuudelle tilintarkastuksen kontekstissa. Tutkimus on toteutettu kvalitatiivisena tutkimuksena ja tutkimusaineisto on kerätty haastattelemalla alalla toimivia tilintarkastajia. Tutkimustulokset osoittavat, että tilintarkastajat käyttävät päivittäisessä työssään apunaan jonkin verran big data -analytiikkaa. Pääsääntöisesti analytiikan käyttöä tarkastuksissa ohjaa tarkastettavien yritysten koko. Big data -analytiikan hyödyntäminen on jatkuvassa kasvussa tilintarkastajien työssä, mutta sen hyödyntäminen koettiin vielä tietyiltä osin työtaakkaa lisääväksi. Big data -analytiikan täyden potentiaalin hyödyntämiseen on vielä matkaa, mutta tilintarkastajat ovat tietoisia sen hyödyistä ja ovat optimistisia tulevaisuuden kehityksen suhteen.

With the development of electronic financial administration, companies’ ERP-systems and other technologies the traditional audit has changed considerably during the last few years. The rise of electronic tools has caused a huge growth in the amount of existing data. The collecting and processing of big data masses from various sources have earlier not been cost effective but the present technologies has made it possible and even beneficial. The objective of this study was to study the current scope of auditors using big data analytics in their work. Furthermore, this study examined advantages and challenges related to utilizing big data analytics from the auditors' point of view. In addition to these this study charted the possibilities and challenges of big data analytics in future audits. The first section of this bachelor’s thesis examines the concept of big data analytics and the general concept of data analytics and both of their role in the traditional auditing process. The second theory chapter discusses the present state of utilizing big data analytics based on the theory information. In addition to this, the second theory chapter concentrates on the advantages and challenges related to big data analytics in auditing. The last theory chapter discusses the future of the big data analytics in the context of the audit. The study was carried out as a qualitative study and the research material was collected by interviewing the auditors who work in the field. The research results showed that auditors are currently using some big data analytics in their daily work. As a rule, the amount of analytics used in the audit depends mostly the size of the company audited. Utilizing big data analytics in auditing is increasing but currently it is to some extent increasing auditors’ workload. Utilizing big data analytics in its full potential is still a long way ahead but auditors seems to be aware of its advantages and are very optimistic regarding its future development potential.