Большие данные и аналитика в современной аудиторской проверке: исследовательские потребности

РЕЗЮМЕ. В современных аудиторских проверках часто рассматриваются клиенты, которые используют большие данные и аналитические методы, чтобы оставаться конкурентоспособными и актуальными в текущей деловой среде. Системы клиентов теперь интегрированы с облачными сервисами, Интернетом вещей и внешними источниками данных, такими как социальные сети. Более того, многие клиенты интегрируют эти большие данные с новыми и сложными бизнес-аналитическими подходами для генерации информации, необходимой для принятия решений. Такая ситуация предоставляет практически неограниченные возможности и подчеркивает необходимость для внешнего аудитора использовать продвинутую аналитику. В статье сначала обосновывается необходимость перехода внешней аудиторской профессии к большим данным и аудиторской аналитике. Затем рассматриваются нормативные положения, касающиеся аудиторских доказательств и аналитических процедур, в сопоставлении с возникающей средой больших данных и продвинутой аналитики. В среде больших данных у аудиторской профессии появляется потенциал для проведения более сложной прогностической и предписывающей аналитики. В следующем разделе предлагаются и обсуждаются шесть ключевых исследовательских вопросов и идей с последующим акцентом на исследовательских потребностях в количественной оценке измерений и отчетности. Статья представляет собой синтез и обзор проблем, с которыми сталкивается аудиторское сообщество в связи с растущим использованием клиентами больших данных и сложной аналитики. Она вносит вклад в литературу, расширяя эти возникающие проблемы и предлагая направления для будущих исследований.