VERİ-İŞLEMELİ İNCELEME EĞİTİMİ

İncelemeyi örneklemden tüm veriye taşıyın

Tam popülasyon testi, Benford analizi, anomali tespiti ve sürekli izlemeyle veri destekli denetim ve inceleme yürütün.

Veri elde etme ve bütünlük kontrolü, tam popülasyon testleri, mükerrer ödeme ve Benford analizi, görev ayrılığı testleri ve sürekli izlemeyle kanıta dayalı inceleme yürütmeyi öğreten orta seviye eğitim.

3 gün Orta Seviye Online / Yüz Yüze / Hibrit Sertifikalı

Eğitim Hakkında

Veri destekli denetim, anomali tespiti ve sürekli izleme

Bu orta seviye eğitim, denetim ve incelemeyi örneklem temelli yaklaşımdan tam veri analizine taşıyan veri analitiği tekniklerini öğretir. İnceleme hedefinin veri sorusuna çevrilmesi; veri elde etme ve bütünlük kontrolü (toplam, uzlaştırma); tam popülasyon testleri (kayıt bütünlüğü, çift kayıt, boşluk-tekrar analizi); mükerrer ödeme ve eşleşme (duplicate, fuzzy match) testleri; Benford yasası ile sayısal anomali; görev ayrılığı (SoD) ve yetki ihlali testleri; sürekli izleme (continuous auditing) ve istisna raporlama; bulguların kanıtlanması ve raporlanması ele alınır. Katılımcı, bir süreç verisini baştan sona inceleyip risk bazlı bulguları kanıtla ortaya koyabilir.

Süre ve Format

3 Gün. Her gün dört modül; katılımcılar veri elde etmeden tam popülasyon testi ve sürekli izlemeye ilerler.

Seviye

Orta Seviye — Veri destekli denetim ve inceleme: tam popülasyon testi, anomali tespiti ve sürekli izlemeyle kanıta dayalı inceleme.

Öğrenme Metodu

Katılımcılar örnek muhasebe/işlem verisi üzerinde analitik testleri uygulayıp bulgu dosyası oluşturur.

Neden Bu Eğitim?

🔍Tam Kapsam

Örneklem yerine tüm popülasyonu test ederek riski gözden kaçırmazsınız.

🧾Kanıta Dayalı

Her bulguyu izlenebilir veri ve testle belgelersiniz.

🔁Sürekli İzleme

Tek seferlik denetimi otomatik istisna izlemeye çevirirsiniz.

Anahtar Konular

veri destekli denetimdenetim analitiğimükerrer ödemeBenford yasasıgörev ayrılığısürekli izlemecontinuous auditinganomali tespitiiç denetimrisk skorlama
“Denetimde örneklem şans bırakır; veri analitiği ise tüm resmi gösterir.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1
Denetim Bilgisi

Temel denetim/inceleme kavramlarına aşinalık beklenir.

2
Tablo Kullanımı

Elektronik tablo ile çalışma rahatlığı faydalıdır.

3
Temel SQL/ACL

SQL veya ACL/IDEA gibi bir araca aşinalık yararlıdır.

4
Süreç Anlayışı

İncelenen sürecin iş akışına hâkimiyet faydalıdır.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiKatılımcı, inceleme için veriyi doğru şekilde elde edip bütünlüğünü doğrulayabilir.
Modül 1
İnceleme Planı
  • İnceleme hedefini tanımlama
  • Riski veri sorusuna çevirme
  • Veri ihtiyacı belirleme
  • Kapsam ve dönem seçimi
  • Test tasarımı
  • Belgeleme planı
Modül 2
Veri Elde Etme
  • Kaynak sistemden veri talebi
  • Alan (field) tanımları ve sözlük
  • Format ve kodlama sorunları
  • İçe aktarma ve tip kontrolü
  • Hassas veri ele alma
  • Veri saklama ve güvenlik
Modül 3
Bütünlük Kontrolü
  • Kayıt sayısı doğrulama
  • Kontrol toplamları (control totals)
  • Muhasebe uzlaştırması (reconciliation)
  • Tarih/sayı aralığı kontrolü
  • Eksik ve boş alan analizi
  • Veri bütünlüğü raporu
Modül 4
Veri Hazırlama
  • Temizleme ve standardizasyon
  • Tip ve biçim düzeltme
  • Alan türetme
  • Birleştirme (join) kontrolü
  • Tekrarlanabilir hat
  • Hazırlık dokümantasyonu
Günün hedefiKatılımcı, tüm popülasyon üzerinde temel denetim analitiği testlerini uygulayabilir.
Modül 1
Tekrar ve Boşluk
  • Çift kayıt (duplicate) tespiti
  • Birden çok alanla yineleme
  • Fatura/çek numara boşluğu (gap)
  • Sıra (sequence) analizi
  • Tekrarlanan tutar deseni
  • İstisna listesi üretme
Modül 2
Eşleştirme Testleri
  • Mükerrer ödeme testi
  • Satıcı-çalışan adres/IBAN eşleşmesi
  • Fuzzy (yaklaşık) eşleştirme
  • Üç yönlü eşleştirme (PO-GR-fatura)
  • Eşik ve tolerans
  • Yanlış pozitif ayıklama
Modül 3
Sayısal Anomali
  • Benford yasası mantığı
  • İlk basamak dağılımı testi
  • Yuvarlak tutar analizi
  • Eşik altı (just-below) işlemler
  • Aykırı tutar analizi
  • Trend ve sapma
Modül 4
Zamansal Analiz
  • Mesai dışı/haftasonu işlem
  • Kapanış dönemi yoğunlaşması
  • Geçmişe dönük kayıt
  • İşlem sıklığı anomalisi
  • Zaman damgası tutarlılığı
  • Takvim bazlı test
Günün hedefiKatılımcı, yetki testleri yapıp sürekli izleme kurarak bulguları raporlayabilir.
Modül 1
Görev Ayrılığı (SoD)
  • SoD matrisi tanımı
  • Çakışan yetki tespiti
  • Onaylayan-giren aynı kişi testi
  • Yetki aşımı analizi
  • Rol madenciliği sezgisi
  • İstisna yönetimi
Modül 2
Risk Skorlama
  • Risk göstergesi tanımlama
  • Çok kriterli skorlama
  • Kırmızı bayrak (red flag)
  • Önceliklendirme
  • Yanlış pozitif oranı
  • Skor doğrulama
Modül 3
Sürekli İzleme
  • Continuous auditing kavramı
  • Otomatik istisna sorguları
  • Eşik ve uyarı (alert)
  • Periyodik çalıştırma
  • Pano ile izleme
  • Sahiplik ve takip
Modül 4
Bulgu ve Rapor
  • Bulguyu kanıtla ilişkilendirme
  • Etki ve kök neden
  • Bulgu derecelendirme
  • Öneri ve aksiyon planı
  • Yönetici özeti
  • İzlenebilir çalışma kâğıdı

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅
Veri Bütünlüğü

Elde edilen veriyi uzlaştırma ve kontrol toplamıyla doğrularsınız.

✅
Tam Test

Örneklem yerine tüm popülasyonu analitikle test edersiniz.

✅
Mükerrer Tespit

Çift kayıt ve mükerrer ödeme testlerini uygularsınız.

✅
Benford

Benford ve yuvarlak tutar analiziyle anomali bulursunuz.

✅
SoD

Görev ayrılığı ve yetki ihlali testleri yaparsınız.

✅
Risk Skorlama

Kırmızı bayrakları skorlayıp önceliklendirirsiniz.

✅
Sürekli İzleme

Otomatik istisna sorgularıyla sürekli izleme kurarsınız.

✅
Raporlama

Bulguları kanıta dayalı, izlenebilir biçimde raporlarsınız.

Kimler İçin Uygundur?

  • İç denetçiler
  • teftiş/inceleme uzmanları
  • risk
  • uyum ekipleri ve adli muhasebe ilgilileri için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?
İç denetçiler, teftiş uzmanları, risk/uyum ekipleri ve adli muhasebe ilgilileri için uygundur.
Hangi araçlar kullanılır?
Elektronik tablo ve SQL temel alınır; ACL/IDEA gibi araçların yaklaşımı da ele alınır.
Örneklem yerine neden tam test?
Veri analitiği tüm popülasyonu test etmeyi mümkün kılarak gözden kaçan riski azaltır.
Benford yasası nedir?
Doğal sayı kümelerindeki ilk basamak dağılımıdır; beklenenden sapma anomali işaretidir.
Eğitim sonunda sertifika veriliyor mu?
Katılım ve değerlendirme sonrası Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası verilir.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika d Digital Vizyon AKADEMİ KATILIM SERTİFİKASI Bu sertifika [Katılımcı Adı Soyadı] adlı katılımcının aşağıdaki eğitim programını başarıyla tamamladığını belgeler. Veri-İşlemeli İnceleme Eğitimi Sertifika Kodu DV-2026XX00 Tarih 26.10.2026 Yetkili İmza DV AKADEMİ

Eğitim Bilgileri

Süre3 gün
SeviyeOrta Seviye
FormatOnline / Yüz Yüze / Hibrit
Sertifika✓ Var
Hemen Bilgi Al
İlgili Eğitimler

Bu Eğitimle Birlikte Tercih Edilenler

Veri Analizi ve İstatistikData Models (SDM) Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Data Models (SDM) Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Semantik Data Model (SDM) eğitimi: anlamsal soyutlama, sınıflar, genelleme, toplama, bileşim ve ilişkisele/ontolojiye eşleme. Kavramsal modelleme ile DVA eğitim

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikData Models Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Data Models Eğitimi

3 günTemelOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Veri modelleri eğitimi: hiyerarşik, ilişkisel, belge, anahtar-değer ve graf modelleri, CAP teoremi ve model seçimi. PostgreSQL, MongoDB ve Neo4j ile DVA eğitimi

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikData Nuts & Bolts: Fundamentals of Data Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Data Nuts & Bolts: Fundamentals of Data Eğitimi

2 günBaşlangıçOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Veri temelleri eğitimi: veri türleri, ölçek düzeyleri, UTF-8 kodlama, CSV/JSON/Parquet formatları, veri yapıları ve metadata. Python ile uygulamalı DVA eğitimi.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikData Persistence & Validation Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Data Persistence & Validation Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Veri kalıcılığı ve doğrulama eğitimi: ORM, işlem ve ACID, serileştirme, Pydantic şema doğrulama ve veritabanı kısıtları. Python ile uygulamalı DVA eğitimi.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikData Policies and Standards Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Data Policies and Standards Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Veri yönetişimi eğitimi: sahiplik ve roller, sınıflandırma, metadata standartları, MDM, veri kalitesi ve KVKK/GDPR uyumu. Politika şablonlarıyla uygulamalı DVA

Detayları Gör →
+90 (501) 369 40 14 WhatsApp [email protected] LinkedIn