دور المراجع الداخلي في عصر البيانات
الضخمة Big Data(الجزء
الأول)
حماده السعيد المعصراوى
باحث دكتوراه في مجال المحاسبة
والتمويل
ملاحظه هذا المقال منشور فى مجله الاقتصاد الاسلامى العالمية العدد 78
https://www.researchgate.net/publication/330842807_dwr_almraj_aldakhly_fy_sr_albyanat_aldkhmh_aljz_alawl
نعيش
في هذه الأيام طفره كبيرة في مجال الاتصالات والتكنولوجيا وتداول المعلومات والذي
تحولت فيه اقتصاديات الدول إلى اقتصاد قائم على المعرفة، مما يعنى أن تكون المعرفة
تلعب الدور الرئيسي في تحقيق النمو الاقتصادي وعصب النجاح في المنافسة بين الشركات.
وتعرف البيانات بأنها مجموعة من
الملاحظات والحقائق التي يمكن تجمعيها وتسجيلها وتخزينها ومعالجتها من أجل الحصول
على المعلومات التي تعتبر شريان الحياه لعملية اتخاذ القرارات، كما أنها المادة
الخام لعملية المساءلة، وأن الكم الهائل من البيانات التي يجري إنتاجها وتخزينها
والعمل على إتاحتها من مواقع متعددة مصدر قوة بالنسبة للمجتمعات القائمة على
المعرفة. خصوصا
مع بروز الذكاء الصناعي والأنترنت ومواقع التواصل الاجتماعي والتطورات في مجال
الحوسبة الرقمية وعلم البيانات معالجة البيانات الضخمة وتحليها آنيا، فهذه
البيانات الضخمة من شأنها، في حال إدارتها على نحو صحيح، أن تسهم إسهاما مؤثرا في
تحقيق مزايا تنافسية للشركات ونجاح في الأجل القصير والطويل، وأن تكون قادرة على
تقديم منتجات وخدمات ذات جودة عالية وبتكلفة منخفضة بما يلائم احتياجات العملاء
وفى الوقت المرغوب فيه.
وقد
تغلغل تأثير البيانات الضخمة في الحياة اليومية، مثل نتائج البحث المخصصة على
الإنترنت. ويمكن
للتطبيق الفعال للبيانات الضخمة أن يسمح للمنظمات بتحديد الاختناقات الشائعة وفهم
سلوك العملاء وتحسين الأداء. وتخمّن
شركة Cisco Systems أنه بحلول عام 2020
، سيكون عدد الأجهزة الذكية المتصلة
بالإنترنت هو 7
مليار(Nemani,2013).ومن
جهةٍ أخرى،أصبحت مصادر معلومات أخرى مثل المصادر المفتوحة (البيانات
الضخمة)،
أحد الأركان المهمة في عملية صنع القرار ويتوقع أندرو ليونارد في مقال له بعنوان "كيف
تحول Netflix المشاهدين إلى دمى"
أن "الشركات
التي تعرف كيفية توليد معلومات استخبارية من تلك البيانات ستعرف أكثر مما نعرفه
عنا ، وستكون قادرة على صياغة التقنيات التي تدفعنا نحو المكان الذي يريدوننا أن
نذهب إليه ، بدلاً من الذهاب لوحدنا إذا تركنا لأجهزتنا الخاصة .(Leonaed,2013)
وعلى
الرغم من الفرص الكبيرة التي تتيحها البيانات الضخمة للشركات، لكن أيضا تمثل تحدى
كبير للعديد من الوظائف ومنها وظيفة المراجعة الداخلية التي تواجه تحديات كبيرة
ليس فقط بسبب التطورات والتغييرات المالية، والاقتصادية والقانونية المتسارعة بل
أيضا بسبب التحديات الناتجة من التغييرات المتلاحقة في تكنولوجيا المعلومات.
فالمراجعة الداخلية هي الوظيفة الأكثر
تأثرا بالبيانات الضخمة وذلك لأنها الجهة الوحيدة التي يمكن أن تصل إلى مختلف
بيانات المنشاة سواء كانت بيانات مالية أو غير مالية، كمية أو وصفيه تتعلق بمختلف
الأقسام والإدارات والوظائف داخل الشركة. مما يستدعى من
القائمين على شئون المراجعة الداخلية التكيف والتوافق مع المستجدات من خلال
التخطيط الجيد للتعامل مع مثل هذه التغييرات.
وينص معيار المراجعة الداخلي 1210
على انه يجب أن يكون لدى المراجعين
الداخليين معرفة كافية بالمعلومات الأساسية ومخاطر التكنولوجيا والضوابط وأساليب
المراجعة القائمة على التكنولوجيا المتاحة لأداء عملهم المعين.
ومع ذلك، ليس من المتوقع أن يكون لدى
جميع المراجعين الداخليين خبرة مراجع داخلي مهمته الأساسية هي تكنولوجيا المعلومات
وعلى ذلك تكون الأسئلة البحثية لهذا البحث هي:
1. ما هي
البيانات الضخمة أو الكبيرة؟
2. ما هي
التحديات التي تواجه المراجع الداخلي في عصر البيانات الضخمة؟
3. ما هي الفرص
المتاحة أمام المراجع الداخلي في عصر البيانات الضخمة؟
4. ما هو الدور
المقترح للمراجع الداخلي في عصر البيانات الضخمة؟
*مفهوم
البيانات الضخمة Big Data
إن البيانات الضخمة ليس لها تعريف محدد يعطيك
إجابة واضحة لماهية هذه البيانات، لكن ببساطة هي البيانات التي لا يمكن تخزينها أو
معالجتها باستخدام قواعد البيانات التقليدية نظرًا لكبر حجمها وتعدد مصادرها.
وتصف الأمم المتحدة البيانات الكبيرة
بأنها "مصادر
البيانات ذات الأحجام الضخمة والسرعات العالية والتنوع في البيانات، والتي تتطلب
أدوات وأساليب جديدة لالتقاطها، وحفظها، وإدارتها، ومعالجتها بطريقة فعالة.
"فالبيانات الضخمة هو المصطلح المستخدم
لوصف هذه المجموعة الضخمة من البيانات التي تنمو باطراد، وتاريخيا كانت البيانات
شيئا كنت تملكه وكان عموما منظم ومولد،غير
أن اتجاهات التكنولوجيا على مدى العقد الماضي وسعت التعريف، الذي يتضمن الآن
بيانات غير منظمة ومولدة بالآلة، فضلا عن بيانات تقع خارج حدود الشركات( (Ramlukan,2015).
ويمكن تقسم البيانات الضخمة إلى:
1-البيانات
المهيكلة: تمثل
الجزء الأصغر من البيانات الضخمة فهي البيانات المخزنة في حقول قاعدة بيانات،
يميزها إمكانية البحث فيها وتحليلها، كما يمكن إدارتها باستخدام لغة SQL.
2-البيانات
غير المهيكلة: فهي
كل ما لا يمكن تصنيفه بسهولة كالصور والرسوم البيانية، ومقاطع الفيديو، وصفحات
الويب، وملفات PDF، والعروض التقديمية، ورسائل البريد
الإلكتروني، ووثائق الويكي، والتغريدات، ومنشورات الفيس بوك، ورسائل الدردشة،
ووثائق XML وغيرها.
ورغم أن هذه الأنواع من الملفات لها
هيكل داخلي يخصها، لكنها تعتبر "غير
منظمة" لأن
بياناتها لا تتسق تماما كقاعدة بيانات.
3-بين
النوعين السابقين بيانات تسمى بيانات شبه منظمة:
وهي خليط بين الاثنين، لكنها تفتقر إلى
بنية منتظمة مثل برامج معالجة النصوص (سامر
قنطجى، 2014).
وهناك العديد من المصادر للبيانات الضخمة ومنها
أ- المصادر
الناشئة عن إدارة أحد البرامج: مثل
برنامج حكومي أو غير حكومي كالسجلات الطبية الإلكترونية، وزيارات المستشفيات،
وسجلات التامين ،والسجلات المصرفية وبنوك الطعام.
ب- المصادر
التجارية أو المعاملات ذات الصلة: البيانات
الناشئة عن معاملات بين كيانين على سبيل المثال معاملات البطاقات الائتمانية
والمعاملات التي تجرى عن طريق الأنترنت بوسائل منها الأجهزة المحمولة.
ت- مصادر
شبكات أجهزه الاستشعار: على
سبيل المثال التصوير بالأقمار الصناعية وأجهزه استشعار الطرق، وأجهزه استشعار
المناخ وتلوث الهواء.
ث- مصادر
أجهزه التتبعGPS: على سبيل المثال
تتبع البيانات الضخمة المستمدة من الهواتف المحمولة والنظام العالمي لتحديد
المواقع.
ج- مصادر
البيانات السلوكية: على
سبيل المثال مرات البحث على الأنترنت عن منتج أو خدمة ما أو أي نوع أخر من
المعلومات، ومرات مشاهدة احدى الصفحات على الأنترنت.
ح- مصادر
البيانات المتعلقة بالآراء: على
سبيل المثال التعليقات والآراء على وسائط التواصل الاجتماعي مثل فيسبوك وتوتير(عدنان
البار،2016).
وتتميز
البيانات الضخمة عادة من بأربعة خصائص:
1/
حجم:
كمية البيانات التي يتم إنشاؤها واسعة
بالمقارنة مع مصادر البيانات التقليدية.
2/
متنوعة:
البيانات تأتي من مصادر مختلفة ويجري
إنشاؤها من قبل الآلات وكذلك الأفراد.
3/
السرعة:
يتم إنشاء البيانات سريع للغاية -عملية
التي لا يتوقف، حتى أثناء النوم
4/
المصداقية:
البيانات الكبيرة مصدرها العديد من
الأماكن المختلفة؛ ونتيجة لذلك، تحتاج إلى اختبار صحة وجودة البيانات(Sharma,2015).
كما
تأتي البيانات الكبيرة أيضًا بتنسيقات مختلفة، مثل النصوص، والصور، والأصوات،
ومقاطع الفيديو،
يمكن أيضًا إنشاء بيانات كبيرة بشكل
مستقل عن العمليات البشرية. تشمل
الأمثلة على البيانات الكبيرة عدد النقرات على الإعلانات أو تفاصيل مكالمة الهاتف
لدعم العملاء أو التاريخ الطبي الكامل للمريض(Tang&Karim,2017).ويكون
التحدي أمام العاملين في مجال صناعة المعلومات في منظمات الأعمال هو الاستفادة من
هذه البيانات وتحويلها إلى معلومات ذات قيمة وفائدة في اتخاذ القرارات المناسبة في
الوقت المناسب. وفى
تقرير أصدرته جمعية المحاسبين القانونيين المعتمدين في ديسمبر 2013
يعترف بأن المحاسبين ليسوا مهندسي
برمجيات ولا علماء بيانات ولكن يمكن أن يكون ذلك في المستقبل ويقترح التقرير ثلاث
ضرورات للمهنيين في المستقبل للسنوات 10 القادمة
تشمل(تطوير
مقاييس جديدة- تعلم
مهارات تحليلية جديدة- خلق
لغة بصرية للبيانات) (محمود
سليمان ،2014). ويكون
التحدي الأهم أمام صانعي المعلومات في الشركات (على
سبيل المثال المحاسب الإداري، المراجع الداخلي ...الخ)
هو كيفية تحويل مثل هذه البيانات
الضخمة إلى معلومات مفيدة لمتخذي القرارات، وتتمثل قيمه المعلومات في الفائدة التي
تنتجها معلومات معينه عند اتخاذ قرار معين (تخفيض
درجه عدم التأكد-تحسين
جوده القرارات-تحسين
القدرة على تخطيط وجدوله الأنشطة وتقييم الأداء)
مطروحا منها تكلفه إنتاج تلك المعلومات.
وتتمثل تكلفه إنتاج المعلومات في تكلفه
الوقت والموارد المستنفذة في سبيل(تجميع
البيانات- معالجه وتشغيل البيانات- تخزين البيانات- توصيل
المعلومات إلى المستخدمين أو المستفيدين)وحتى يمكن أن تضيف المعلومات معرفة إلى
مستخدميها لابد أن تتوافر فيها مجموعة من الخصائص والسمات منها ما يلي:
1-الملائمة:
المعلومات تكون ملائمة إذا ساعدت في
تخفيض درجة عدم التأكد ويجب أن تصل إلى متخذ القرار في الوقت المناسب.
2-الاعتماد:
يمكن الاعتماد عليها إذا كانت خالية من
الأخطاء ومن التميز وخالية من الأخطاء الجوهرية.
3-الاكتمال:
تلم بجميع زوايا الموضوع /
تعطي جميع النقاط التي يجب اتخاذ قرار
بشأنها.
4-التوقيت
المناسب: أن
تصل إلى متخذ القرار في الوقت المناسب.
5-المفهومية.
6-إمكانية
التحقق: لو
تم استخدام المعلومة من أكثر من شخص يتم التوصل لنفس النتيجة عند التحقق.
7-إمكانية
الوصول: يسمح
فقط للأشخاص المرخص لهم بالوصول إلى المعلومات واستخدامها يمنع الأشخاص غير المرخص
لهم بالوصول إلى المعلومات واستخدامها خاصة المعلومات السرية (احمد
أبو موسى& صلاح
حماد،2018). ويكون
التحدي هو كيفية تحويل البيانات الضخمة الي معلومات مفيدة في اتخاذ القرارات
تتوافر فيها السمات والخصائص السابقة.
وفي
ندوه عن مستقبل مهنه المراجعة عام 2016 حضرها
أكثر من 150 من
الشخصيات البارزة في محال المهنة قال Michael Izzaمايكل
إيزا رئيس الاتحاد الدولي للمحاسبين للجمهور أن التكنولوجيا وفرت فرصا مثيرة لمهنة
المحاسبة، ولكنها قدمت أيضا تحديات للشركات متوسطة المستوى والأصغر حجما.
وكان من أهم هذه العوامل أن تكلفة
تطوير التكنولوجيا وتدريب الموظفين كبيرة وتتجاوز موارد العديد من هذه المنظمات.
وقال مايكل إيزا إن هناك أيضا معرفة
محدودة بتحليلات البيانات، وقد أتاح الحدث فرصة لمعرفة كيفية تطبيق بعض التحليلات
على عمل المراجعين. وقد
أتاحت حلقة نقاش برئاسة هنري إيرفينغ Henry Irving ، رئيس هيئة التدقيق والتوكيد Head of ICAEW Audit and Assurance Faculty عرضا مباشرا حول كيفية
تعامل المدققين مع تحليلات البيانات (Content,2016).
وتشكل البيانات الضخمة سيفاً ذا حدين.
فلا لبس في حقيقة أن المعلومات تشكل
ميزة تنافسية كبرى، ولكنْ هناك سؤال عما إذا كانت البيانات الضخمة تحمل المفتاح
لتحقيق الهدف المنشود. فالبيانات
الكبيرة سيكون لها تأثير كبير على تعزيز الإنتاجية، والأرباح وإدارة المخاطر.
ولكن البيانات الكبيرة في حد ذاتها
تعطي قيمة محدودة حتى يتم معالجتها وتحليلها.
وبالتالي فأن البيانات الضخمة، تمثل
تحدى وتهديد لدور المراجعة الداخلية في الشركات ولكن في نفس الوقت تمثل فرصة
لوظيفة المراجعة الداخلية من أجل تدعيم مكانتها داخل الشركات.
وسوف يتناول الباحث الفرص والتحديات
كما يلي:
أولا:
التحديات
إن التغير السريع لا يزال المشهد التجاري يتغير
ويتطور بسرعة متزايدة، وبدلا من الاعتدال، يبدو أن هذه التغييرات التكنولوجية
ستستمر في التعجيل فقط، وزيادة استخدام التحليلات، ونطاق أوسع من القياس والإفصاح
عن المعلومات المحاسبية والرقابة عليها، فالبيانات التي يتم تجمعيها من الواقع قد
لا تفيد كثيرا في اتخاذ القرارات حيث انها تتصف بالعمومية والتفصيل ولا توضح
العلاقات بين الأشياء، أو الأشخاص أو الأحداث والعمليات في صوره محدده ومفيدة
لاتخاذ قرارات معينة ، وبالتالي تحتاج البيانات إلى عمليات تشغيلية من أجل تحويلها
إلى معلومات مفيدة لمتخذ القرار ، يضاف إلى ما سبق هناك بعض التحديات الفريدة (وبعضها
مألوفة) عندما
يتعلق الأمر بتضمين التحليلات للبيانات
الكبيرة في ممارسات العمل اليومية. وبالإضافة
إلى التغيرات في العقلية، وكذلك الحواجز المالية والثقافية كما أن الفوائد غالبا ما
تكون غير واضحة أو ملموسة Magora,2017)).
وقد
قام روبي شارما الباحث بمركز شركة
المحاسبة الدولية إرنست & يانغ
للشئون العامة Ernst & Young Center for Board Matters بطرح مجموعة من الأسئلة
في مجالات مختلفة تمثل التحديات التي تواجه وظيفة المراجعة الداخلية نتيجة وجود
البيانات الضخمة يمكن بيانها فى الجدول
التالي:
المجال
|
الأسئلة
المطروحة(التحديات)
|
الاستراتيجية
|
ما
هي خطط الإدارة لاستخدام البيانات، والتحليلات الكبيرة ،المراجعة، والامتثال
وإدارة المخاطر على المدى القريب وعلى المدى الطويل؟ هل لدى الشركة استراتيجية
مخاطر مؤسسية تتعلق بالبيانات والتحليلات الضخمة؟
|
المجالات
الوظيفية
|
ما
هي وظائف التدقيق الداخلي والامتثال وإدارة المخاطر بالشركة الاستفادة من
البيانات والتحليلات الكبيرة لتحقيق أهداف العمل وتحقيق أقصى قدر من العائد على
الاستثمار؟ هل قيم التدقيق الداخلي كيف يمكن الاستفادة من تحليلات البيانات في
جهود التحقق والرصد، مثل الضوابط الداخلية والامتثال لقوانين SOX؟
هل قامت الشركة بتقييم الكيفية التي يمكن بها للمجالات الوظيفية الأخرى، مثل
التمويل وإدارة سلسلة التوريد والموارد البشرية، الاستفادة من البيانات الضخمة
وتحليلات البيانات لدفع عملية اتخاذ القرارات والإجراءات لخلق قيمة استراتيجية؟
كيف تتعامل الشركة مع آثار المواهب واحتياجات أدوات التحليل؟
|
التكنولوجيا
|
يزيد
استخراج البيانات بشكل أعمق من تعقيد وحجم البيانات والتحليلات الكبيرة.
ما
هي الخطوات التي يتخذها العمل لتحديد ومعرفة البيانات الأكثر صلة؟ كيف يتم ضمان
جودة البيانات؟ كيف تمكنت إدارة البيانات من ضمان استخدام البيانات بكفاءة؟ كيف
يتم تأمين البيانات؟
|
الأفراد
|
ما
هي المواهب الجديدة التي تحتاج المنظمات الي جلبها من أجل تحليلات البيانات
الجديدة؟ كيف يمكن لمجلس الإدارة خلق عقلية تركز على التحليلات في وظائف التمويل
والمخاطر والامتثال للشركة لضمان أن يتم استهلاك البيانات وتحليلها بطريقة مثلى؟
كيف يمكن لمجلس الإدارة الموازنة بين حكم التدقيق والنتائج من التحليلات؟
|
فالبيانات
الضخمة لها أثار واسعه على بيئة الأعمال ذات طبيعة تقنية وإدارية واجتماعية.
وهي تشمل كيفية أختيار التقنيات/الأساليب،
وكيفية الحد بشكل معقول من نطاق التحليل، وكيفية فحص مقايضة الخصوصية والأمن،
وكيفية معالجة التحيزات الثقافية في التحليلات، وكيفية مواجهة تحديات الامتيازات
والفجوات الرقمية (Chan & Kogan, 2016).
وتشكل
البيانات الضخمة تحديًا للمحاسبين الإداريين والمراجعين الداخليين في نفس الوقت
فقد كشف تقرير المحاسبة الإدارية العالمية لعام2013 AChartered Global
Management Accountantالمعنون "من
البصيرة إلى التأثير -فتح
الفرص في البيانات الضخمة" ،
إلى ثلاث نتائج ذات صلة.
1/
يوافق 86 في
المائة من المهنيين الذين شملهم الاستطلاع على أن "أعمالهم
تكافح للحصول على معلومات قيّمة من البيانات."
2/ يجب أن يتغير المحاسبون المحترفون في الشركات
من أنصار صنع القرار إلى شركاء الأعمال، وذلك لخلق قيمة للشركات وترسيخ قاعدة
قائمة على الأدلة. ثقافة
صنع القرار أكثر من ثقافة مبنية على آراء الإدارة.
3/
يجب على المحاسبين الإداريين معرفة
المزيد عن أمن المعلومات والإنترنت (Rezaee&Wang,2017).
ففي حين أنه من المعروف أن البيانات الضخمة تقدم
فرصًا كبيرة للشركات للحصول على إحصاءات قابلة للتنفيذ، إلا أن الخبراء يشيرون إلى
الجوانب السلبية الناتجة من زيادة حجم البيانات يزيد من عبء العمل ويتطلب فريقاً
أكبر، وتشمل التحديات ليس فقط البيانات الضخمة كبيرة من حيث الحجم، ولكن أيضا في
مجموعة متنوعة من البيانات المهيكلة وشبه المهيكلة، والبيانات غير المهيكلة،
فالوقت هو أيضا عقبة لأنه ليس من السهل
الحصول على صورة شاملة بسرعة بسبب كميات كبيرة من البيانات(Yadao,2015).
وبالتالي فان البيانات الضخمة سوف
تحتاج إلى أدوات وبرامج معقدة وغير تقليدية لتحليل هذه البيانات ومهارات وخبرات
بشرية لكي تصبح مفيدة لمتخذ القرار،
وقد صاحبت البيانات الضخمة مجموعه من
التحديات والمعوقات تقف عائق أمام الاستفادة المثلى من كمية البيانات المتاحة ويمكن
بيانها كما يلي:
أولا/جودة
البيانات:
لقد أوضح(SAS,2015) أن هناك مجموعه من التحديات تواجه الشركات عند التعامل مع
البيانات الضخمة منها،تنوع البيانات الضخمة وهي بيانات غير منسقة،سرعة
البيانات التي تؤثر على اتخاذ القرارات في الوقت الحقيقي بسبب الوقت المستغرق
لمعالجتها.ان
معالجة جودة البيانات يتطلب
أن تكون البيانات دقيقة وفي الوقت المناسب.
كما يجب ضمان جودة البيانات عند
التعامل مع البيانات كبيرة، ولعمل ذلك تحتاج الشركة إلى استخدام عملية إدارة النظم،
عرض نتائج ذات معنى:
بعد ان يتم عرض نتائج مجدية من
البيانات الكبيرة باستخدام التمثيل البياني للتحليل، يجب ان يتم تقسمها إلى
مجموعات أصغر في العرض إلى مستوى أعلى يجعل التصور أكثر فعالية.فمن
الناحية العملية، يعمل أحد التحديات اليومية الهامة التي يواجهها مستخدمو البيانات
الكبيرة على العمل مع بيانات ذات جودة منخفضة بشكل عام.
وتقدّر مروة مبروك، مديرة منتجات Cloud and Big Data في ESRI أن "معظم
علماء البيانات عادة ما يقضون ما بين 75٪
و 80٪ من وقتهم في
تنظيف البيانات ونقلها وتحضيرها للتحليل،
وبالمثل، ويقدر جيريمي بارنز، المؤسس
المشارك ورئيس قسم التكنولوجيا في Datacratic
أن "90٪ من الوقت ينفق
على التلاعب في البيانات وتحويلها، و10٪
تنفق في علم البيانات الفعلي". ويمثل
هذا عبئًا كبيرًا على عمل البيانات الناتج عن التناقضات في تنسيق مجموعات البيانات
المختلفة(Schroeder,2016).
ثانيا/
السياق والبيانات الوصفية ومصدر البيانات:
أوضح(SAS,2015) أن هناك مجموعه من التحديات تواجه الشركات عند التعامل مع
البيانات الضخمة منها، أن كمية اللبيانات التي عادة ما تكون متوفرة ليس من السهل
التعامل معها،والتعامل
مع القيم المتطرفة ،فعملية
أسترجاع معلومات مفيدة من بيانات تمثيلة أسرع بكثير من أسترجاعها من النص أو
الجداول التي تحتوي على الأرقام والنص، ولكن عند تقديم كمية كبيرة من البيانات وهي
عملية ليست سهلة عند عرض البيانات من 1% إلى
5%، لحل
هذه الاشكالية يجب إزالة هذا البيانات المتطرفة من البيانات أو إنشاء تخطيط منفصل
للقيم المتطرفة.
ولا يمكن أستخلاص الاستدلالات الصالحة بشكل موثوق إلا من البيانات عندما يكون لدى
المحلل فهم كامل للبيانات والسياق الذي تم استخلاصه منه، ولكن كلاهما غالبًا ما
يتم فقدانه مع تجميع مجموعات البيانات بشكل متزايد، بمعنى أخر لا توجد طريقة سهلة
أو قياسية للحفاظ على البيانات الوصفية حول ما تعنيه البيانات مع البيانات بطريقة
لطيفة وقابلة للبحث ومتسقة. وهذا
يعني أن معرفة ما تعنيه البيانات في الواقع تنفصل عن البيانات.
تتضخم المشاكل الناجمة بسبب الحد من
قدرة عمال البيانات المهرة على الانتقال بسلاسة بين الصناعات وتزيد من شبح الأخطاء
الناجمة من سوء التفسير المستقبلي. وفي الواقع، ترتبط مشكلة فقدان السياق ارتباطًا
وثيقًا بالمشكلة الأوسع نطاقاً. استخدام
البيانات الوصفية وطول عمر البيانات. لكي
تظل البيانات مفيدة في المستقبل (أو
تكون مفيدة لأطراف ثالثة) ،
ليس من الضروري فقط أن تكون البيانات قابلة للقراءة ، ولكن أيضًا أن يتم توثيقها
بطريقة شفافة ومتسقة بحيث يفهم جميع المستخدمين بياناتهم
يمثل.
ومع ذلك ، أفاد المستجيبون لدينا بأن
البيانات الوصفية تستخدم بشكل غير متسق (Schroeder,2016).
ثالثا/
الأمن والخصوصية: إن منظمات الأعمال
تكون عرضة للحصول على بيانات حساسة عنها من قبل منظمات الأعمال الأخرى وفى نفس
الوقت فان منظمات الأعمال قد تتعدى على خصوصية الأفراد أثناء قيامها بجمع البيانات
الضخمة.
رابعا/
المعايير وسهولة الوصول:
هناك نقص عام في التوحيد القياسي في الطريقة التي يتم بها تخزين البيانات
ومعالجتها،
فقدكان
أحد المواضيع الرئيسية في تحليلنا هو أهمية الجمع بين مجموعات البيانات وربطها
لتوليد رؤى اندماجية جديدة، لكن
تحقيق ذلك يتطلب في كثير من الأحيان ربط الأنظمة المسئولة عن جمع ومعالجة تلك
البيانات أيضًا.
وقد
وصفنا من قابلناهم كابوس محاولة إدخال عملية بيانات متكاملة إلى منظمة بها عشرات
من أنظمة الكمبيوتر والبرمجيات المختلفة، ولم يتم تصميم أي منها مع مراعاة التوافق.
يصف
بريت شيرر من مجموعة ويليس Bret Shroyer of Willis Groupالتحدي التالي:
"ليس
لدينا أداة".
يجب
أن نفكر في كيف نرغب في وضع هذا معًا، وكيف سنربطه بقاعدة بيانات، وما نوع النموذج
الذي سننشئه، وعدد الخطوات اليدوية للوصول إلى هناك ". طالما
أن معيارًا مشتركًا يسمح بترابط الأنظمة البينية، فسيكون هذا تحديًا متكررًا.
وهناك
مسألة ذات صلة هي إمكانية الوصول، وحيثما توجد أدوات، فإنها غالباً ما تكون مصممة
للتنفيذ واستخدامها من قبل علماء أو مهندسي بيانات متخصصين.
وقد لاحظت الدكتورة كاثي أونيل Cathy O’Neil من جامعة كولومبيا "أريد
التفكير في الخوارزمية وليس تنفيذ الخوارزمية.
أريد الضغط على زر، وتجاهل التكاليف
للحظة ، أريد أن تطلق العديد من الأجهزة على شبكة كبيرة بقدر ما هو ضروري للقيام
بهذا الحساب خلال فترة زمنية معينة (Schroeder,2016).
خامسا/
المهارات البشرية:
أوضح(SAS,2015) أن هناك مجموعه من التحديات تواجه الشركات عند التعامل مع
البيانات الضخمة منها،عدم توفر مهارات التحليل الداخلية للمنشئة المصنعة،وارتفاع
تكاليف توظيف المهنيين ذوي الخبرة في التحليل.
فيقول ريتشارد شامبرز المدير التنفيذي لجمعية المراجعين الداخلين العالمية عن مستقبل
المراجعة الداخلية، ان المراجعين الداخليين سوف يعتمدون بشكل متزايد على
التكنولوجيا لتحسين كفاءه عملية المراجعة وفعاليتها وبالتالي سوف نتطلب مراجعين
داخليين ذوى مواهب وكفاءات اكثر تنوعا وسيكون دور المراجعين اقل منه شرطيين وبشكل
اكبر مستشارين موثوقين. إن
الكفاءة، والمعرفة والمهارات الواجب توافرها في المراجعين الداخليين في عصر
البيانات الضخمة كما هو الحال مع أي وظيفة عمل حرجة، هو الحصول على الأشخاص
المناسبين مع المهارات المناسبة يعد عامل النجاح الرئيسي فتخيل بيئة منظمة أعمال
مليئة بمن يستخدمون البيانات الضخمة في عملياتهم التجارية.
سيواجه المراجع الداخلي الذي لا يمتلك
المعرفة والمهارات الكافية صعوبة في فهم أعمال المنظمة والقيام المهام المنوط به
ان يقوم بها. ويمكن
أن يؤثر تطبيق البيانات الكبيرة في الوظائف اليومية للعميل،
ومدقق تحليلات البيانات المثالي هو ان يمتلك
الشخص مزيج من التحليلات الأساسية والخبرة الوظيفية التجارية، وفهم جيد للمخاطر،
ومن المتوقع أن يفهموا الروابط بين
العمليات التجارية والمخاطر والبيانات، وأن يستحدثوا طرقا مبتكرة لتقييم هذه
المخاطر، وأن يقدموا في النهاية النتائج والتحديات القوية للموظفين غير التقنيين.
و يجب على المدققين الداخليين في القرن
الحادي والعشرين من وجهة نظر روبرت ماكدونالد الرئيس الأسبق لمعهد المراجعين
الداخليين:(فهم
أطر التحكم في تكنولوجيا المعلومات- على
دراية بالمجالات الوظيفية لعمليات تكنولوجيا المعلومات-
تكون قادرة على مراجعة التجارة
الإلكترونية، وعلى دراية بالتشفير، والطب الشرعي للكمبيوتر، وبرامج تخطيط الموارد
على مستوى المؤسسة ERP )وبالإضافة
إلى ذلك، يجب أن يكون المدققون الداخليون قادرين على:(دمج
التكنولوجيا في عمليات التدقيق الداخلي- التوجه
القائم على المخاطر- منظور
عالمي- الخبرة
في مجال الحوكمة- من
الناحية التكنولوجية بارعون- ذكاء
تجاري- التفكير
الإبداعي وحل المشكلات- بوصلة
أخلاقية قوية) وتشمل
المهارات المطلوبة في فريق المراجعة الداخلية في عصر البيانات الضخمة ما يلى.
المهارات التقنية
|
مهارات الأعمال / الاتصالات The
business/communications
|
-الاختبار
والتحقق Testing and validation:
تحديد وتطوير وتنفيذ ممارسات ضمان الجودة والإجراءات للحلول التقنية والتحقق من
صحة الفرضيات.
- الاستعلام SQL querying:
الاستعلام والتلاعب البيانات لتسهيل حل المشاكل أكثر تعقيدا.
- نمذجة البيانات Data modeling:
: هيكل البيانات لتمكين تحليل المعلومات الداخلية والخارجية
-
تحليلات البيانات: تقييم البيانات باستخدام التفكير التحليلي والمنطقي لاكتشاف
البصيرة (على سبيل المثال، النمذجة التنبؤية)
- تقرير البرمجيات Reporting software: فهم نظرية الكامنة وتطبيق برنامج
التقارير الرئيسية.
|
-
محاذاة التكنولوجيا Technology alignment:
فهم كيف يمكن الاستفادة من التكنولوجيا لحل المشاكل التجارية
منظور - Macro
perspective: فهم استراتيجية عمل الشركة، والقضايا
التجارية الحالية والأولويات، واتجاهات الصناعة الحالية
المعرفة - Business knowledge Business:
تعرف على كيفية قياس مؤشرات الأداء الرئيسية وفهم أطر العمل
-Business
التعليق Business commentary:
توضيح رؤى حول الاتجاهات الحالية والمتوقعة، بما في ذلك تأثيرها على وفرص
للأعمال التجارية
المهارات المرنة : Soft skills امتلاك الاتصالات ومهارات التعامل مع الآخرين
اللازمة لنقل الأفكار المكتسبة من التحليل. White&
Pundmann,2016))
|
وفقا
لدراسة برايس ووترهاوس PwC's، ووجدت ان النقص في المواهب باعتباره الحاجز الأكثر أهمية لزيادة
مساهمة قادة المراجعة الداخلية كقادة، ومع استمرار
تطور الأعمال، فإن هناك حاجة إلى مهارات جديدة إضافية، وتقول شركة برايس ووترهاوس
كوبرز إن قادة التدقيق الداخلي الأكثر فاعلية يظهرون سلوكيات منها التركيز على
الإرشاد وتنمية المواهب، والقدرة على الحصول على المواهب المناسبة عند الحاجة، وإن
قادة التدقيق الداخلي الفعالين لديهم أيضا سياسة "لا تسلسل هرمي في الغرفة
"no hierarchy in the room""، مما يسهل تطوير الموظفين من خلال مناقشة مفتوحة
والعمل كفريق لحل المشاكل. تماما 73٪ من هؤلاء القادة يستخدمون المصادر المشتركة co-sourcing كجزء من استراتيجيات مواهبهم (Olavsrud ,2016).
سادسا/السياسة الداخلية:
تؤثر سياسة الشركة على البيانات المشتركة داخليًا ، سواء بين الأقسام أو داخلها ،
وكذلك كيفية مشاركة البيانات مع أطراف ثالثة،يمكن لهذا العنصر البشري أن يخلق
عقبات لا يمكن للتكنولوجيا وحدها أن تخطوها. تعتبر القرارات المتعلقة بكيفية تنسيق
البيانات من أجل المشاركة والمطابقة عبر مجموعات البيانات(Schroeder,2016).
ويرى
الباحث إن مثل هذه التحديات المرتبطة بالبيانات الضخمة تحمل في طياتها أدوار
محتملة ومؤثرة لإدارة المراجعة الداخلية في المستقبل. ولقد انتهت العديد من
البحوث المتعلقة بالتشغيل الإنساني للمعلومات إلى الاتي:
1. قد يقل أداء
متخذي القرار بزيادة المعلومات المتاحة عما يمكن استيعابه.
2. هناك اتجاه
لدى متخذي القرارات للأهتمام بمجموعه المعلومات التي يوجد بينها ارتباط.
3. زيادة
المعلومات عن المطلوب قد تقلل عملية التعلم لدى متخذ القرار.
4. أحيانا يعطي
متخذ القرار وزنا نسبيا كبيرا لإشارات أو أدلة غير مهمة يستقيها من المعلومات.
5. يعتمد متخذو
القرارات بصورة أساسية على عدد من المتغيرات أقل بكثير مما يتصورون انهم يستخدمونه
بالفعل (سمير هلال،2012).
فعندما
يصبح حجم «البيانات
الكبيرة» هائلاً
تماماً، تغدو إدارتها في شكل مجدٍ أمراً عسيراً،
وإذا استغرقت عملية معالجة البيانات
الكبيرة، ساعات أو حتى أياماً، تفقد المعلومات قيمتها،
لذا، ظهرت الحاجة إلى وجود حلول عملية
مصممة لمعالجة كميات البيانات الضخمة، بهدف تحويل "تسونامي»
البيانات ذهباً خالصاً"،
فكمية الـبيانات الضخمة المتاحة مغرية
جداً، ما يعني أيضاً حدوث حال من الارتباك عند التفكير في الخيارات المتاحة في
شأنها. فيجب
الانطلاق من البيانات المتوافرة ومدى الاستفادة منها فعليّاً، قبل الانخراط في
توسيعها عبر الـبيانات الضخمة ويجدر التنبّه إلى أن زيادة كمية كبيرة من البيانات
والمعلومات، ربما أدّت إلى حال توصف بـ «شلل
التحليل»،
ومع ذلك «الشلّل»
ينخفض المردود فعليّاً من البيانات،
بدل حدوث الزيادة المتوقّعة منها (مايك
هايبرت،2014).
على
الرغم من أن البيانات الضخمة تتيح فرصا كبيرة للمراجعة الداخلية، ولكنها ليست
بالضرورة طريقا سلسا نحو التنفيذ الأوسع نطاقا، على نحو ما أشارت إليه الدراسة
الاستقصائية التي أجراها المدير التنفيذي ل "ديلويت"
على أكثر من 1200
من المدققين، التي وجدت أن من المتوقع
أن يزداد استخدام التحليلات: فعلى
مدى السنوات الثلاث إلى الخمس المقبلة، يتوقع 58٪
من المستطلعين أن يستخدموا التحليلات في 50٪
على الأقل من عمليات التدقيق التي يقومون بها،
ويتوقع 37٪
منهم أن ينتقلوا إلى تحليلات عالية الاستخدام، في ما لا يقل عن 75٪
من عمليات التدقيق التي يقومون بها، ومع
ذلك، وجدت الدراسة أيضا أن التدقيق الداخلي يواجه حواجز أمام زيادة استخدام
التحليلات،
وأن الثغرات في المواهب والوصول إلى
بيانات الجودة تشكل عوائق رئيسية أمام زيادة استخدام التحليلات.
وتظل مهارات التدقيق الداخلي موزعة
بشكل كبير على تقنيات التدقيق ومجالات العمل.
والمهارات التحليلية وعلوم البيانات
تحتاج إلى مزيد من التدريب والتطوير White,2017)).
يضاف إلى ما سبق هناك بعض التحديات
الفريدة (وبعضها
مألوفة) عندما
يتعلق الأمر بتضمين التحليلات للبيانات الكبيرة في ممارسات العمل اليومية،
وبالإضافة إلى التغيرات في العقلية،
وكذلك الحواجز المالية والثقافية كما أن الفوائد غالبا ما تكون غير واضحة أو
ملموسة Magora,2017)).
ثانيا:
الفرص
إن
التقدم التكنولوجي يلعب دورا كبيرا فى إحداث النمو الاقتصادي في عصر العولمة خاصة
البلاد الصناعية المتقدمة وان ما يقرب من 93%
من معدل الزيادة في إنتاج الفرد في
اليابان و90% من
معدل الزيادة في إنتاج الفرد في الولايات المتحدة الأمريكية ترجع إلى عوامل خاصة
بالتطور التكنولوجي وارتفاع مستوى التعليم ، فالاختيار السليم لتكنولوجيا
المعلومات سوف يؤثر إيجابيا على كفاءه المنشأت وقدرتها على البقاء والنمو
والاستمرار في تقديم خدماتها للجمهور بصوره مناسبه ومن ثم زيادة درجة رضاء العملاء
(احمد أبو موسى ،2003).إن
البيانات الضخمة Big Data
أصبحت بمثابة سلعة جديدة ولدت صناعة مربحة وسريعة النمو، حتى إن بعض المستثمرين
بات يصفها بأنها بمثابة سلعة ستشبه النفط في قيمتها وأهميتها للاستثمار، وهي عبارة
عن مزيج من العمليات والأدوات المتعلقة باستخدام وإدارة كم هائل من البيانات التي
تم جمعها من مصادر عدة وعبر منصات كثيرة .
ان
البيانات الضخمة هي جمع وتفسير مجموعات البيانات الضخمة، والتي أصبحت ممكنة بفضل
قوة الحوسبة الواسعة التي تراقب مجموعة متنوعة من التدفقات الرقمية -
مثل أجهزة الاستشعار ، وتفاعلات السوق
وتبادل المعلومات الاجتماعية - وتحللها
باستخدام خوارزميات "ذكية".
يقدم طريقة جديدة واعدة لاكتشاف فرص
جديدة لتقديم منتجات وخدمات عالية القيمة للعملاء.
Davenport, (2014) فخلافا لتنبؤ Frey and Osborne's (2013)
بأن مهنة المحاسبة تواجه الانقراض، فان (Richins et
al.,2017)
يرون ان هناك فرصة للمحاسبين وقدرة على خلق قيمة في عالم تحليلات البيانات
الكبيرة، فالمحاسبين يتفوقون بالفعل على تحليل قائم على المشاكل للبيانات المنظمة،
في وضع جيد يؤهلهم للقيام بدور قيادي في التحليل القائم على المشاكل للبيانات غير
المهيكلة، ويمكنهم دعم علماء البيانات الذين يقومون بتحليل استكشافي للبيانات
الضخمة،
وتستند حججهم إلى ان المحاسبين على
دراية بمجموعات البيانات المنظمة، وتخفيف الانتقال إلى العمل مع البيانات غير
المهيأة، وتمتلك المعرفة بالأساسيات التجارية،
وبالتالي، بدلا من استبدال المحاسبين،
ونحن نرى أن تحليلات البيانات الكبيرة تكمل مهارات المحاسبين والمعارف.
هناك
شعور عام بين الخبراء هو أن الأستخدام المتزايد للبيانات له تأثير إيجابي على
قطاعهم،
ومع ذلك، لا يرى العديد من قادة
الأعمال "البيانات
الضخمة" كظاهرة
جديدة،
وبدلاً من ذلك، يُنظر إليه على أنه
استمرار لعملية تسعى الشركات من خلالها إلى تحقيق الميزة التنافسية أو الكفاءة من
خلال تطبيق العلم والتكنولوجيا (البيانات).
الجديد هو نطاق الفرص التي توفرها
البيانات الضخمة، إلى جانب الفعالية من حيث التكلفة للشركات من جميع
الأحجام . (Schroeder,2016) أن
البيانات الضخمة تعطي الشركات فرصا جديدة لتحديد السلوكيات المرتبطة بنتائج
الأهداف والقدرة على صياغة وتخزين وتحليل مقاييس الأداء الجديدة،
ويقترحون أيضا أن البيانات الضخمة تعطي
الشركات فرصا جديدة لاستخدام البيانات الخارجية مثل المشاعر ووسائل الأعلام
الاجتماعية في التنبؤات (Griffin & Wright,
2015). ويمكن للبيانات
الضخمة أن توفر فرصا للمنظمة للابتكار وتوسيع حصتها في السوق من خلال تطوير منتجات
جديدة أو اتخاذ قرارات أفضل،
وتتيح البيانات الضخمة توحيد واستهلاك
كميات كبيرة من البيانات المنظمة وغير المهيكلة، وتقنيات التحليل الفريدة،
وسيستغرق تقديم التقارير أيام أو أسابيع للتحضير بدون بيانات كبيرة،
تكون مشاركة التدقيق الداخلي أثناء
تخطيط وتنفيذ برنامج البيانات الضخمة أمر مهم لان المراجعة الداخلية يمكن أن تقدم
خدمات استشارية وخدمات ضمان لمساعدة المنظمة على معالجة المخاطر وتصميم خطط لتنفيذ
الضوابط اللازمة لضمان نجاح برنامج البيانات الضخمة،
ويساعد التدقيق الداخلي أيضا من خلال
تثقيف مجلس الإدارة على مدى وصول وتأثير البيانات الكبيرة، وأهمية الدعم التنفيذي
لتنفيذ واستدامة برنامج البيانات كبير يدعم الأهداف الاستراتيجية(IIA,2017).
ويري
نيل وايت، Neil White "مع
النمو الهائل في البيانات وتوافر التكنولوجيات الجديدة غير المكلفة لتوليد البصيرة
وقيمة الأعمال، فإن هذا هو الوقت المناسب لمهنة التدقيق الداخلي لتوفير قيمة أكبر
لمنظماتهم" من
خلال زيادة استخدام التحليلات، "يمكن
للمراجعة الداخلية أن تؤدي نفس الشيء مع قدر أكبر من الثقة والثقة في الوقت الذي
تحقق فيه قدرا كبيرا من الكفاءة على مر الزمن"،ومع
ذلك، لا يمكن لهذه الوظيفة أن تحقق تقدما من تلقاء نفسها،
وبدلا من ذلك ينبغي للمنظمات أن تنظر
في وضع استراتيجية للحالة المستقبلية لبرنامج تحليلات من هذا القبيل ووضع خريطة
طريق طويلة الأجل لكيفية الوصول إلى هناك "،
مضيفا التعليقات التي ألقيت أثناء البث الشبكي الذي استضافه معهد مراجعي الحسابات
الداخليين لأعضائه ، و "التحليلات
والتدقيق الداخلي: رؤى
السوق العالمية في الاستخدام المتزايد للبيانات الضخمة. قد
اعترفت الشركات والمنظمات الكبرى بالفرصة التي توفرها البيانات والتحليلات الضخمة،
ويقوم العديد منها باستثمارات كبيرة لفهم تأثير هذه القدرات على أعمالهم على نحو
أفضل، ومن
المجالات التي نرى فيها إمكانات كبيرة المراجعة الداخلية "انها
قفزة هائلة للانتقال من نهج التدقيق التقليدية إلى واحد أن يدمج بشكل كامل
البيانات والتحليلات الكبيرة بطريقة سلسة"،
ففي حين اعترفت المهنة منذ وقت طويل
بأثر تحليل البيانات على تحسين جودة وأهمية المراجعة، فقد عرقل الاستخدام السائد
لهذه التقنية بسبب الافتقار إلى حلول تكنولوجية فعالة ومشاكل في التقاط البيانات
والمخاوف بشأن الخصوصية، ومع
ذلك، فإن التطورات التكنولوجية الحديثة في البيانات والتحليلات الكبيرة توفر فرصة
لإعادة النظر في الطريقة التي يتم بها تنفيذ المراجعة الداخلية(Ramlukan,2015).
قائمة
المراجع
احمد
عبدالسلام أبو موسى& صلاح عبدالفتاح حماد، 2018"
نظم
المعلومات المحاسبية: مدخل معاصر" مكتبة
كلية التجارة جامعة طنطا.
احمد
عبدالسلام أبو موسى ،2003، الربط بين حوكمه تكنولوجيا المعلومات
وتفعيل حوكمه الشركات: نموذج مقترح من سياق المحاسبة
الإدارية، المجلة العلمية التجارة والتمويل، كلية التجارة جامعة طنطا المجلد الأول
العدد الثاني ص ص 55-118
عيسى،
سمير كامل، 2008،"
العوامل
المحددة لجوده وظيفه المراجعة الداخلية في تحسين جوده حوكمه الشركات –مع
دراسة تطبيقيه"
مجله
كليه التجارة للبحوث العلمية جامعه الإسكندرية العدد 1 المجلد
45.
سامر مظهر قنطقجي،2014" سوق
البيانات الضخمة ومفاهيم جديدة" مجلة الاقتصاد
الإسلامي العالمية
سمير
رياض هلال، 2012،"
دراسات
في المحاسبة الإدارية المتقدمة" المكتبة
الأكاديمية، القاهرة، الطبعة الأولى
مايك
هايبرت،2017
«البيانات
الكبيرة»
تفتح
دروباً غير مألوفة في المعلوماتية جريدة الحياه لجمعة، ٢٣ مايو/
أيار
٢٠١٤
محمود
عادل سليمان ،2014،"
دعم
طموحات مهنة المحاسبة ضرورة المواءمة مع الاتجاهات الحديثة لتكنولوجيا المعلومات"
المؤتمر
العربي السنوي الأول واقع مهنة المحاسبة بين التحديات والطموح ، بغداد
عدنان
مصطفى البار،2016"البيانات
الضخمة ومجالات تطبيقها" ورقه عمل بجامعه
الملك عبد العزيز متاح على :
https://www.kau.edu.sa
المراجع
الإنجليزية
*Sharma
Ruby,2015, Big Data and Analytics in the Audit Process" Harvard Law School
Forum on Corporate Governance and Financial RegulationOctober 24,
https://corpgov.law.harvard.ed
*The Institute of Internal Auditors (IIA),2017" Global
Technology Audit Guide (GTAG):Understanding and Auditing Big
Data"available at: https://na.theiia.org/
*Content , Archived ,2016"Data
Analytics: The Future of Audit"
*Ramlukan, Roshan,2015,'
How big data and analytics are transforming the audit - "
http://www.ey.com
John Verver,2017, The big
data opportunity for audit, risk management and compliance https://www.acl.com
Pundmann Sandy,&
White , Neil 2016,' Internal audit analytics: The journey to
2020Insights-driven auditing "https://www2.deloitte.com
Magor,
Stephen,2017," Data Analytics Transforming Internal Audit"
https://www.icaew.com
*Murali Nemani, “Cisco and Verizon Showcase the
Connected Athlete Experience,” Cisco Blogs, Jan. 8, 2013, http://bit.ly/2qIRvLI
ANDREW LEONARD,2013,'How
Netflix Is Turning Viewers" into Puppets,” Slate, Feb. 1, 2013,
http://bit.ly/2q2OoSo).
Ralph Schroeder,2016 "Big data business models: Challenges an Opportunities"
Tang ,Jiali (Jenna) & Karim, Khondkar E.,2017"
Big Data in Business Analytics: Implications for the Audit Profession"CPA
JournalJune. https://www.cpajournal.com/2017/06/26/big-data-business-analytics-implications-audit-profession/
Institute of Internal Auditors ,IAA,2013"
International Standards for the Professional Practice of Internal Auditing
(Standards " Available at https://na.theiia.org
Gepp, Adrian& Martina
K. Linnenluecke&Terrence J. O’Neill & Tom Smith,2018," Big data techniques
in auditing research and practice: Current trends and future
opportunities" Journal of Accounting Literature,Volume 40, June 2018,
Pages 102-115
Association of Certified
Fraud Examiners,2016,'Report to the nations on occupational fraud and
abuse" http://www.acfe.com/rttn2016. aspx
A. Abbasi, C. Albrecht,
A. Vance, J. Hansen ,2012"Metafraud: A meta-learning framework for
detecting financial fraud Mis Quarterly, 36 (4) (2012), pp. 1293-1327
Rezaee ,Zabihollah &
Jim Wang,2017,'Big data, big impact on accounting, available at: 'https://aplusmag.goodbarber.com
Greg Richins, Andrea Stapleton, Theophanis C.
Stratopoulos, and Christopher Wong (2017) Big Data Analytics: Opportunity or
Threat for the Accounting Profession?. Journal of Information Systems: Fall
2017, Vol. 31, No. 3, pp. 63-79.
Yadao, Jemelyn,2015,' Forensic accountants and big
data" GAA ACCOUNTING THE JOURNAL OF THE Global Accounting alllanc
,available at: http://www.gaaaccounting.com
Thomas H. Davenport, (2014) "How
strategists use “big data” to support internal business decisions, discovery
and production", Strategy & Leadership, Vol. 42 Issue: 4, pp.45-50,
https://doi.org/10.1108/SL-05-2014-0034
*SAS,2015,' The Five Challenges of Massive
Data and how to overcome it with visual analytics, SAS. Audio Analytics",
November 2015: https://www.sas. Com
