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Big data analytics and the practice of related technologies is rampant in the corporate world across the globe. The ability of companies to collect, store and analyze massive amounts of data and use such data for decisions is considered critical for a firm’s success. The auditing industry is not up to the mark, lacks sufficient emphasis and practice of big data analytics. This study assumes that big data processing technologies can impact financial auditing practices positively. Data sets were mined from literature using text mining methodology. Conceptual patterns such as Auditing, Fraud, Risk, and Security were found to be highly influential in the literature. Opinion in the literature is diverge for conceptual patterns such as Auditing, Fraud, and Risk but not for Security. Few potential implications under four main categories such as technologies, enablers, challenges, and compliance were identified. Digital technologies, specifically Artificial Intelligence (AI) and Blockchains were found to be enablers for firm’s performance and growth. Fraud detection, forensics, legitimacy were found to be few challenges for compliance. In addition to this, big data analytics (BDA) was found to be a moderating variable for technologies like Blockchains, Artificial Intelligence (AI) and for challenges such as Risk, Security but not for Fraud
El análisis de big data y la práctica de tecnologías relacionadas están muy extendidos en el mundo empresarial de todo el mundo. La capacidad de las empresas para recopilar, almacenar y analizar cantidades masivas de datos y utilizarlos para tomar decisiones se considera fundamental para el éxito de una empresa. La industria de la auditoría no está a la altura y carece de suficiente énfasis y práctica en el análisis de big data. Este estudio supone que las tecnologías de procesamiento de big data pueden impactar positivamente las prácticas de auditoría financiera. Los conjuntos de datos se extrajeron de la literatura utilizando la metodología de minería de textos. Se encontró que patrones conceptuales como Auditoría, Fraude, Riesgo y Seguridad eran muy influyentes en la literatura. Las opiniones en la literatura son divergentes respecto de patrones conceptuales como Auditoría, Fraude y Riesgo, pero no respecto de la Seguridad. Se identificaron pocas implicaciones potenciales en cuatro categorías principales, como tecnologías, facilitadores, desafíos y cumplimiento. Se descubrió que las tecnologías digitales, específicamente la Inteligencia Artificial (IA) y las cadenas de bloques, facilitaban el desempeño y el crecimiento de las empresas. Se descubrió que la detección de fraude, la ciencia forense y la legitimidad eran pocos desafíos para el cumplimiento. Además de esto, se descubrió que el análisis de big data (BDA) es una variable moderadora para tecnologías como Blockchains, Inteligencia Artificial (IA) y para desafíos como Riesgo y Seguridad, pero no para el Fraude.
