Continuous auditing in retail: A business analytics approach

Abstract

This thesis investigates the transition from traditional to continuous auditing within retail service stations (SS) in the energy sector. The goal is to design and implement a data-driven dashboard that improves operational oversight and risk management, alongside the identification of compliance profiles based on SS features. The study employs a dual methodology, combining a Delphi study, to identify and prioritize Key Risk Indicators (KRIs), with the Design Science Research Methodology (DSRM), to design the dashboard and identify the profiles. The Delphi panel consisted of six experts from the Commercial Business Unit and Audit Department, selected via purposive and convenience sampling, with extensive experience in SS operations across Iberia The data used to calculate the KRIs is visualized using SQL-based views and a Power BI dashboard, enabling real-time monitoring of SS compliance. The dashboard is iteratively refined based on stakeholder feedback, incorporating features such as threshold alerts, traffic light indicators, and exceptions tracking. The dashboard is evaluated using the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT), through a questionnaire administered to six potential dashboard users. The results demonstrate high model fit and positive user perceptions, particularly regarding social influence and effort expectancy. The dashboard effectively identifies non-compliance and supports strategic decision-making. Through statistical tests and a decision tree, 3 compliance profiles are identified: two compliant profiles, referring to large stations with restaurants and more pumps (confidence = 1, support = 22) and smaller stations with fewer amenities in urban areas (confidence = 0.73, support = 22); and one non-compliant profile regarding high-traffic stations with minimal facilities (confidence = 0.61, support = 90). This research contributes a scalable framework for continuous auditing in retail, promoting transparency, operational excellence, and proactive risk mitigation.

Esta dissertação investiga a transição da auditoria tradicional para a auditoria contínua nas estações de serviço do setor energético. O objetivo principal é conceber e implementar um dashboard de auditoria contínua baseado em dados que melhore a supervisão operacional e a gestão de riscos, assim como a identificação de perfis de conformidade. O estudo adota uma metodologia dupla, combinando um estudo Delphi para identificar e priorizar os indicadores-chave de risco (KRs)) com a Design Science Research Methodology (DSRM) para conceber o dashboard e identificar os perfis de conformidade. O painel Delphi foi composto por seis especialistas da Unidade de Negócio Comercial e do Departamento de Auditoria, selecionados por amostragem intencional e de conveniência, com vasta experiência na operação de estações de serviço na Ibéria. Os dados utilizados para o cálculo dos KRIs são visualizados através de views em SQL e um dashboard em Microsoft Power BI, permitindo o acompanhamento em tempo real da conformidade das estações de serviço. O dashboard é refinado de forma iterativa com base no feedback dos intervenientes, incorporando funcionalidades como alertas por limiar, semáforos de risco e rastreio de exceções. O dashboard é avaliado com base na Teoria Unificada de Aceitação e Uso da Tecnologia (UTAUT), através de um questionário aplicado a seis utilizadores potenciais do dashboard. Os resultados demonstram um elevado ajuste do modelo e perceções positivas dos utilizadores, especialmente em relação à expectativa de esforço e à influência social. O dashboard revela-se eficaz na identificação de não conformidades e no apoio à tomada de decisão estratégica. Através de testes estatísticos e uma árvore de decisão, são identificados três perfis de conformidade: dois perfis de conformidade, referentes a grandes estações com restaurantes e mais bombas (confiança = 1, suporte = 22) e estações menores com menos comodidades em áreas urbanas (confiança = 0.73, suporte = 22); e um perfil de não conformidade referente a estações com muito tráfego e instalações mínimas (confiança = 0.61, suporte = 90). Esta investigação contribui com uma estrutura escalável para auditoria contínua no setor do retalho, promovendo transparência, excelência operacional e mitigação proativa de riscos.