Dalam era digital saat ini, data menjadi sangat melimpah. Data-data yang tersedia sangat beragam dan berasal dari berbagai sumber. Dengan semakin majunya teknologi, seluruh sektor baik publik maupun privat menggunakan teknologi informasi yang menghasilkan data-data yang beragam. Meskipun pemanfaatan data-data yang besar cukup rumit dan mahal, data-data yang melimpah tersebut dapat menghasilkan informasi yang bermanfaat jika dikelola dan dianalisis dengan optimal.

Data analitik telah banyak digunakan dalam membantu perusahaan, pemerintah, maupun UMKM dalam pengambilan keputusan yang lebih tepat sasaran. Data analitik adalah proses meninjau, membersihkan, mengubah, dan memodelkan dataset besar dengan tujuan menemukan dan mengomunikasikan wawasan serta pola. Hal ini bertujuan untuk memberikan rekomendasi dan mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik. Penggunaan data analitik akan meningkatkan otomasi sehingga tidak perlu lagi terkendala waktu dan sumber daya yang tinggi serta sangat sulit untuk dilakukan.

Seiring dengan perkembangan teknologi, auditor juga terus menghadapi berbagai tantangan baru. Tantangan ini dapat berupa penyimpanan data yang saat ini sebagian besarnya dilakukan dalam bentuk elektronik. Banyaknya data yang digunakan sebagai bukti audit menambah kompleksitas pelaksanaan audit, terutama dalam hal pengolahan data.  Verifikasi data yang besar menjadi tantangan bagi auditor agar dapat menghasilkan informasi dan pengambilan keputusan yang bermanfaat. Tidak hanya itu, era digital juga meningkatkan risiko manipulasi data secara elektronik atau pemalsuan data sehingga memaksa auditor meningkatkan penguasaan teknologi untuk dapat mendeteksi hal tersebut dengan tepat.

Tidak berhenti sampai di situ, saat ini dikenal pula penggunaan Teknik Audit Berbantuan Komputer (TABK). Teknik ini memanfaatkan digitalisasi untuk mendukung dan meningkatkan proses audit, salah satunya dengan mengandalkan data analitik untuk menyelesaikan penugasan. Penggunaan data analitik melengkapi auditor dengan fitur yang dapat mengidentifikasi pola, tren, dan anomali dari bukti audit. Selain itu, auditor dapat mengumpulkan, menganalisis, dan mengevaluasi data yang berskala besar secara lebih cepat dan tepat. Dengan demikian, implementasi data analitik mendorong kemampuan auditor dalam mengolah dan memeriksa seluruh data dan bukti audit untuk memastikan kesesuaiannya dengan standar yang digunakan.

Dalam pelaksanaan audit dengan data analitik, terdapat beberapa analisis yang dapat digunakan. Analisis deskriptif dapat digunakan untuk memahami pola transaksi normal dan mengidentifikasi anomali. Melalui teknik analisis ini, auditor dapat memanfaatkan data analitik untuk menyusun ringkasan data guna memahami suatu tren. Selanjutnya, auditor juga dapat menggunakan analisis prediktif yang menggunakan model statistik untuk memprediksi hasil masa depan berdasarkan data historis. Dalam konteks audit, analisis prediktif dapat dilakukan dengan memanfaatkan machine learning untuk meramalkan pola atau tren yang tidak mampu diperkirakan secara kasatmata.

Penggunaan data analitik dalam audit bermanfaat untuk beberapa hal. Pertama, auditor diharapkan dapat memperoleh temuan berdasarkan pola tertentu secara lebih cepat, seiring dengan eksplorasi data dalam jumlah besar yang mampu dilakukan secara otomatis dan efisien. Proses tersebut juga memungkinkan auditor untuk mengidentifikasi anomali data atau pola yang mencurigakan (outliers). Kedua, data analitik dapat mereduksi risiko kegagalan deteksi. Data analitik memungkinkan pengolahan data secara lebih banyak daripada dengan teknik manual yang hanya mengandalkan sebagian kecil data (sampel). Hal ini dapat menimalisir risiko kegagalan deteksi berupa sampling error. Ketiga, data analitik dapat memastikan aspek pengelolaan risiko yang lebih baik. Auditor dapat mengidentifikasi area yang tingkat kerawanan risikonya lebih tinggi secara lebih akurat sehingga pelaksanaan audit dapat difokuskan pada area yang memerlukan perhatian khusus.

Namun demikian, terdapat pula tantangan dalam memanfaatkan data analitik sebagai salah satu audit. Pertama, penggunaan data analitik memerlukan sumber daya dengan keterampilan dan kemampuan akan teknologi informasi. Auditor perlu mempelajari alat dan teknik data analitik, terlebih banyak aplikasi yang dapat digunakan dengan kegunaan yang berbeda-beda. Selain itu, diperlukan waktu yang tidak sebentar untuk dapat menguasai data analitik. Kedua, teknik memadukan data dari berbagai sistem dan platform bukanlah hal yang mudah. Sistem audit harus dapat berinteraksi dengan berbagai jenis data untuk menghasilkan informasi yang tepat dan berguna. Ketiga, kualitas data adalah faktor kunci dalam kesuksesan penggunaan data analitik dalam audit. Data yang tidak akurat atau tidak lengkap dapat mengarah pada temuan yang salah atau tidak relevan. Oleh karena itu, auditor perlu memastikan bahwa data yang digunakan dalam analisis adalah benar, lengkap, dan dapat diandalkan.

Keempat, dalam penggunaan data analitik, terdapat risiko keamanan yang perlu dipertimbangkan. Auditor harus memastikan bahwa data yang digunakan aman dari ancaman keamanan seperti peretasan atau akses tidak sah. Langkah-langkah keamanan yang kuat harus diimplementasikan untuk melindungi integritas data selama proses audit. Kendala terakhir, penggunaan data analitik tidak hanya sebatas pada teknik analisis, tetapi juga pada kemampuan auditor untuk menginterpretasikan hasil analisis dengan benar dan mengambil keputusan yang tepat berdasarkan wawasan yang diperoleh. Dengan kata lain, perkembangan teknik melalui adanya data analitik harus dibarengi pula dengan kesiapan auditor untuk mengintegrasikannya dalam proses audit yang dijalankan.

Terlepas dari tantangan yang dihadapi di atas, penerapan data analitik dalam proses audit terbukti mampu memperkuat kemampuan auditor dalam menghasilkan informasi yang akurat dan relevan. Seiring dengan perkembangan teknologi audit, data analitik tidak hanya menjadi pilihan secara opsional, tetapi juga suatu kebutuhan yang mendesak untuk dapat memastikan keandalan dan ketepatan laporan keuangan suatu entitas.