ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







يجب تسجيل الدخول أولا

أثر تحليل البيانات الضخمة "Big Data" على فعالية أداء المراجع في اكتشاف ومعالجة التحريفات الجوهرية: دراسة ميدانية

العنوان بلغة أخرى: The Impact of Big Data Analysis on the Effectiveness of the Auditor’s Performance in Detecting and Addressing Material Misstatements: A Field Study
المصدر: الفكر المحاسبي
الناشر: جامعة عين شمس - كلية التجارة - قسم المحاسبة والمراجعة
المؤلف الرئيسي: متولي، رنا أحمد سعيد (مؤلف)
مؤلفين آخرين: خطاب، جمال سعد السيد أحمد (مشرف) , الجنيدي، حنان أحمد السيد (مشرف)
المجلد/العدد: مج28, ع2
محكمة: نعم
الدولة: مصر
التاريخ الميلادي: 2024
الشهر: يوليو
الصفحات: 149 - 188
ISSN: 2356-8402
رقم MD: 1483560
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
كلمات المؤلف المفتاحية:
البيانات الضخمة | تحليل البيانات الضخمة | التحريفات الجوهرية | الاحتيال | جودة المراجعة | مراقبي الحسابات | مكاتب المراجعة | أدلة المراجعة | الحكم المهني | التنقيب في البيانات | البيئة التكنولوجية | Big Data | Big Data Analysis | Material Misstatements | Fraud | Audit Quality | Auditors | Audit Firms | Audit Evidence | Professional Judgment | Data Mining | Technological Environment
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

33

حفظ في:
المستخلص: يهدف هذا البحث إلى دراسة أثر تحليل Big Data، على فعالية أداء المراجع في اكتشاف ومعالجه التحريفات الجوهرية، ولذلك قامت الباحثة بإجراء دراسة نظريه تناولت الدراسات السابقة والإطار الفكري لتحليلات البيانات الضخمة ودورها في اكتشاف التحريفات الجوهرية، لما لذلك من دور هام وفعال في زيادة كفاءة وفعالية جودة عمليه المراجعة، ولغرض تحقيق أهداف البحث، اعتمدت الباحثة على المنهج الوصفي التحليلي وقد تم تصميم استمارة استقصاء تتفق مع أهداف البحث وتساعد في اختبار فروضه ولذلك قامت الباحثة بتوزيع ٤٧٠ قائمه استقصاء، استردت منهم الباحثة ٤١٦ قائمه بنسبه استجابة 88.5% وتم اختيار ٣٤٨ قائمه صالحه للتحليل الإحصائي بنسبه استجابة 81.7%، وتم استخدام مجموعه من الأساليب الإحصائية المناسبة باستخدام البرنامج الإحصائي SPSS، والبرنامج AMOS لتحليل البيانات ومعالجتها، وتوصل الباحث إلى أنه توجد علاقه ذات دلاله إحصائية بين تحليل Big data وفعالية أداء المراجع في اكتشاف التحريفات الجوهرية مع الأخذ في الاعتبار استخدام أساليب التنقيب في البيانات حيث أنها من أهم الأدوات التي تكون مناسبه وفعاله في اكتشاف التحريفات الجوهرية ومعالجتها، وفي ضوء تلك النتائج توصي الباحثة بتوفير البنيه التكنولوجية من أجهزة وبرامج وشبكات للتنقيب في البيانات الضخمة وخاصه فيما يتعلق باستخدامها في مهنه المراجعة، وتوفير الكوادر البشرية المؤهلة على استخدام البيانات الضخمة، تصميم قواعد بيانات تتصف بالتكامل والتناسق وعدم التضارب وتزويد المراجعيين بالمعرفة حول قواعد البيانات وتصميمها والمخاطر التي تواجهها.

This research aims to study the impact of Big Data analysis on the effectiveness of the auditor’s performance in detecting and addressing material misstatements. Therefore, the researcher conducted a theoretical study that addressed previous studies and the intellectual framework of Big Data analytics and its role in detecting material misstatements, because of this important and effective role in increasing the efficiency and effectiveness of the quality of the audit process. For the purpose of achieving the research objectives, the researcher relied on the descriptive analytical method. A survey form was designed that is consistent with the research objectives and helps in testing its hypotheses. Therefore, the researcher distributed 470 survey lists. From them, the researcher retrieved 416 lists with a response rate of 88.5%, and 348 lists were selected suitable for statistical analysis with a response rate of 88.5%. 81.7% response, and a set of appropriate statistical methods were used using the statistical program SPSS and the program AMOS to analyze and process the data, The researcher concluded that there is a statistically significant relationship between Big Data analysis and the effectiveness of the auditor’s performance in detecting material misstatements, taking into account the use of data mining methods as it is one of the most important tools that are appropriate and effective in discovering material misstatements. In light of these results, it is recommended The researcher aims to provide the technological infrastructure of devices, programs, and networks for exploring big data, especially with regard to its use in the auditing profession, and provide qualified human cadres to use big data, design databases that are characterized by integration, consistency, and non-conflict, and provide auditors with knowledge about databases, their design, and the risks they face.

ISSN: 2356-8402