İç kontrol sisteminde bir araç olarak veri madenciliğinin kullanılmasının işletmenin bilançosuna etkisi

ÖZETBu çalışma bir işletmenin elindeki karmaşık veri yığınlarının veri madenciliği modellemesi kullanılarak segmentasyon bilgisine dönüştürülmesi sonucu elde edilen bilginin iç kontrol sistemi açısından riskleri ortaya koymak ve bilanço hesapları üzerinde gerçekleşecek etkilerini araştırmak amacıyla yapılmıştır. Araştırma yöntemi olarak Kümeleme modeli ve k-means algoritması kullanılmıştır. Araştırma verileri kalibrasyon ve danışmanlık alanında faaliyet gösteren bir firmanın 2013, 2014 ve 2015 yıllarına ait ayrıntılı müşteri ve satış verileridir. Araştırma sonucunda %68 ve %32 oranında ayrışan iki küme elde edilmiştir. Kümelerin segmentasyon özellikleri incelendiğinde her iki kümede de müşterilerin kobi nitelikli, eski müşterilerden meydana geldiği ve İstanbul Anadolu Yakası’nda faaliyet gösterdikleri tespit edilmiştir. Bu durum iç kontrol açısından yoğunlaşma ve iş risklerini ortaya çıkarmıştır. 2014 ve 2015 senesi karşılaştırıldığında firmanın müşteri sayısı artmasına rağmen cirosunda artış olmadığı görülmektedir. Firmanın yeni bir satış stratejisi geliştirmesi gerektiği belirlenmiştir. Satışların artması ve iç kontrol aktivitelerinin uygun şekilde yürütülmesi bilanço hesaplarında likiditeyi arttırarak net işletme sermayesini güçlendirir.Anahtar kelimeler: İç kontrol, Veri Madenciliği, Kümeleme Modeli, Bilanço ABSTRACTThis study has been analyzed the risk factor involved in final data which has been collected from complicated data stack of the entity’s sources through applying data mining methodology resulting in segmented data and it has been also discussed the possible effects of risk factor over balance sheet components in terms of internal control system.Clustering analysis and k-means clustering algorithm have been used as research methods in this study. Research data has sampled from detailed customer and sales stack data of an entity operating in calibration and consultation sector in 2013, 2014 and 2015. Following the search, two different clusters have identified with rates of %68 and %32 respectfully. When segmentation features of clusters analyzed it has been qualified that both customer clusters have had the characteristic of small and medium sized enterprises and geographically located and operated in İstanbul Anatolian side. İn terms of internal controlling, this situation has revealed the possible intensity and employment risk. The comparison between 2014 and 2015 period has been revealed that even though the customer numbers have been increased to certain level of point, there has been no increase in entity’s turnover. It has been identified that the entity has needed to demonstrate new effective sale strategy. Thus, the entity can increase liquidity in its balance sheet and strengthen its net working capital by increasing sales and promoting internal controlling activities properly.Key Words: Internal Control, Data mining, Clustering model, Balance Shee