Big Data Analytics e a evolução das práticas de auditoria interna: um estudo sobre os antecedentes da aceitação e adoção da tecnologia no setor privado brasileiro (2020)
- Authors:
- Autor USP: IGUMA, MARCIO KAWAHARA - FEA
- Unidade: FEA
- Sigla do Departamento: EAC
- DOI: 10.11606/D.12.2020.tde-19032020-152236
- Subjects: AUDITORIA INTERNA; INOVAÇÕES TECNOLÓGICAS; BIG DATA
- Keywords: Big Data Analytics; Internal audit; UTAUT
- Language: Português
- Abstract: Big Data Analytics (BDA) é um tema que vem recebendo destaque na mídia e na comunidade científica. Um número crescente de empresas está acelerando a implantação de iniciativas de BDA para desenvolver insights críticos que podem fornecer a eles uma vantagem competitiva. Diante desse cenário, em que as técnicas tradicionais de análise de dados tornam-se inadequadas, os auditores internos deverão adquirir habilidades para enfrentar o desafio complexo da coleta, análise e síntese de grandes quantidades de dados de várias fontes, demandando novos recursos, novas métricas e novas formas de pensar que causarão impactos nas práticas de Auditoria Interna (AI). Considerando que o conhecimento sobre o uso de técnicas de BDA na AI ainda é limitado, o presente estudo tem como objetivo investigar os fatores que influenciam a aceitação de soluções de BDA nas práticas de AI, segundo a percepção dos auditores internos que atuam em empresas do setor privado brasileiro. O modelo teórico, seus conceitos, construtos e hipóteses foram elaborados a partir da Teoria Unificada da Aceitação e do Uso da Tecnologia (UTAUT). Os dados da amostra de 305 respondentes foram coletados por meio do questionário on-line que foi enviado aos auditores internos da rede de relacionamentos do LinkedIn e posteriormente submetidos a técnicas de estatística descritiva e multivariada de equações estruturais (MEE-PLS). Os resultados apontaram que, dentre as ferramentas de TI atualmente utilizadas pelos respondentes, ossistemas ERP são os mais utilizados e revelaram que a Expectativa de Desempenho (ED) e a Influência Social (IS) são preditores significativos das intenções dos auditores internos de adotar o BDA, enquanto que os efeitos de Expectativa de Esforço (ES) e Condições Facilitadoras (CF), assim como os efeitos das variáveis moderadoras Gênero, Idade e Experiência, não foram significativos sobre a Intenção de Uso (IU). Desse modo, o estudo procurou trazer contribuições teóricas e práticas para a profissão de AI, para o Instituto dos Auditores Internos (IIA Brasil), para as organizações, para estudantes e instituições de curso superior
- Imprenta:
- Data da defesa: 16.01.2020
- Status:
- Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
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-
ABNT
IGUMA, Marcio Kawahara. Big Data Analytics e a evolução das práticas de auditoria interna: um estudo sobre os antecedentes da aceitação e adoção da tecnologia no setor privado brasileiro. 2020. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2020. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12136/tde-19032020-152236/. Acesso em: 16 abr. 2026. -
APA
Iguma, M. K. (2020). Big Data Analytics e a evolução das práticas de auditoria interna: um estudo sobre os antecedentes da aceitação e adoção da tecnologia no setor privado brasileiro (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12136/tde-19032020-152236/ -
NLM
Iguma MK. Big Data Analytics e a evolução das práticas de auditoria interna: um estudo sobre os antecedentes da aceitação e adoção da tecnologia no setor privado brasileiro [Internet]. 2020 ;[citado 2026 abr. 16 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12136/tde-19032020-152236/ -
Vancouver
Iguma MK. Big Data Analytics e a evolução das práticas de auditoria interna: um estudo sobre os antecedentes da aceitação e adoção da tecnologia no setor privado brasileiro [Internet]. 2020 ;[citado 2026 abr. 16 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12136/tde-19032020-152236/ - The post-adoption of radio-frequency identification technology in omnichannel retail, manufacturing, and supply chain: essays on the accounting information improvement for corporate reports
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