TẠP CHÍ CƠNG THUM TỐNG HỢP nghiên cứu VỀ HỆ THỐNG PHÂN TÍCH DỮ LIỆU TRONG LĨNH vực KÊ TỐN • NGUYỀN HUỲNH DIEM hương - PHAN Đỗ BẢO UYÊN TĨM TẮT: Bài báo hệ thơng nghiên cứu nước nước ngồi hệ thơng phân tích liệu (Data Analytics - sau gọi tắt DA) lĩnh vực kế tốn, bao gồm khía cạnh: thuật ngữ thường dùng; cách phân loại mức độ ứng dụng DA; tác động ảnh hưởng DA đốì với cơng việc thuộc kế tốn; lợi ích có từ việc triển khai DA; vấn đề bảo mật ứng dụng DA vào công ty vừa nhỏ (sau gọi tắt SMEs); bảng tóm tắt mục đích sử dụng DA, cơng cụ ứng dụng phân tích liệu phổ biến sử dụng doanh nghiệp vừa nhỏ Từ khóa: hệ thống phân tích liệu, DA, lợi ích từ triển khai DA Đặt vấn đề Trong thời đại cơng nghệ thơng tin có phát triển vượt bậc, việc ứng dụng công nghệ vào lĩnh vực ngày trở nên phổ biến Trong lĩnh vực kế tốn, cơng nghệ phân tích liệu lên, nhiều tài liệu nghiên cứu mang tính học thuật báo khoa học cung cấp chứng xác thực lĩnh vực kế toán bị tác động cơng cụ phân tích liệu (Perdana cộng sự, 2022) Từ nghiên cứu tiền lệ, hàng loạt câu hỏi đặt dành cho người làm kế toán, đặc biệt kế tốn viên làm việc cơng ty có quy mơ vừa nhỏ, quen thuộc với công cụ Excel, hay phần mềm kế tốn, rằng: “cơng nghệ phân tích liệu gì?”; “mức độ sử dụng cơng nghệ 370 SỐ6-Tháng 4/2022 công việc?”; “cơng việc kế tốn tơi bị ảnh hưởng nào?”; “doanh nghiệp tơi có lọi ích từ việc ứng dụng cơng nghệ vào cơng việc?”; liệu có rắc rối liên quan đến bảo mật liệu quyền riêng tư cá nhân tôi ứng dụng công nghệ không?”; hay “công cụ ứng dụng cho công ty SMEs nay?” Do đó, việc tổng hợp nghiên cứu ngồi nước DA lĩnh vực kế tốn, khơng giúp nhà nghiên cứu nước nắm bắt nghiên cứu nhát, xu hướng nghiên cứu giới việc ứng dụng công nghệ thơng tin (CNTT) ngành kế tốn kiểm tốn, mà cịn giúp cho người làm kế tốn, đặc biệt làm môi trường SMEs hiểu sâu sắc chủ đề DA KÉ TOÁN - KIỂM TOÁN Kết 2.1 Các nghiên cứu khái niệm cơng nghệ phân tích liệu (DA) Các hệ thơng phân tích liệu ngày nghiên cứu thơng qua thuật ngữ phổ biến sau: Business Intelligence (BI), Business Analytics (BA), Business Intelligence & Analytics (BI&A) Data Analytics (DA) Trong phạm vi tìm kiếm tổng hợp tác giả, thuật ngữ công nghệ phân tích liệu sử dụng mô tả Bảng 2.2 Phân loại mức độ ứng dụng DA Đã có nhiều nghiên cứu trước trình bày đến việc phân loại cơng nghệ phân tích liệu dựa mức độ tích hợp “cao” “tháp” cấp độ “cơ bản” cấp độ “sử dụng công Bảng Tổng hợp thuật ngữ cơng nghệ phân tích liệu Nghiên cứu Elbashir cộng (2008) Thuật ngữ DA đức csử dụng ti■ong nghiên cứu Đ|nh nghĩa sử dụng Các hệ thống BI cung cấp khả phân tích thơng tin kinh doanh để hô'trợ, cải Busines s thiện việc đinh quản lỳ thông qua lượng lớn hoạt động kinh doanh Intellige nce (BI) ' Các hệ thống sỏ hữu tiẽm khả tận dụng đầu tư vể sở hạ tầng liệu khổng lổ hệ thống ERP, để khai phá cung cấp giá trị tiềm ẩn có từ nguồn lực liệu doanh nghiệp ị Peters cộng 2018), Business Intelligence (BI) Các hệ thống BI cung cấp khả phân tích đo lường Peters V cộng (2016) rộng lớn, bao gồm việc nển tảng để triển khai hệ thống kiểm sốt quản lý tích hợp toàn diện (MCS) Hệ thống BI cung cấp nhiều liệu đo lường thành hơn, cho phép nhiều người tham gia vào trình xử lỳ liệu quản tri Từ đó, có nhiều n hững thông tin tổ chức quản tri tạo Kế thừa nghiên cứu Davenport Harris (2007), nghiên cứu củaAppelbaum, D Appelbaum, Busines s D cộng Analytics (BA) (2017) cộng (2017) sử dụng thuật ngữ Business Analytics (BA) (tạm dich Công nghệ phân tích kinh doanh) "việc sử dụng liệu, cơng nghệ thơng tin, phân tích thống kê, phương pháp đinh lượng tốn học mơ hình dựa máy tính để giúp người quản lý có nhìn sâu sắc hoạt động doanh nghiệp đưa định tốt dựa sở thực tế I Trong nghiên cứu mình, Rikhardsson, p Yigitbasioglu, 0., (2018) kế thừa thuật ngữ đinh nghĩa BI&Atừ nghiên cứu tác giả Chen cộng (2012) để nói vể cơng nghệ phân tích liệu Trong nghiên cứu này, BI&Ađược đinh nghĩa Rikhardsson, Busines s p Intellige nce Yigitbasioglu, and Ana lytics (BI&A) (2018) công nghệ quy trình phục vụ cho mục đích phân tích liệu trình bày thơng tin giúp cho nhà quản tri tổ chức đưa đinh hành động tốt cho tương lai (Chaudhuri, Dayal, & Narasayy, 2011) Đây xem thuật ngữ chung, bao hàm việc cho phép tổ chức thu thập liệu từ nguổn nội bên tổ chức, để chuẩn bị cho việc phát triển thực truy vấn dựa trực quan hóa liệu, từ đưa kết cho người dùng cuối Các thông tin tạo từ việc sử dụng cơng nghệ thơng tin, phân tích thống kê, phương pháp đinh lượng mơ hình tốn học dựa nển tảng máy tính; thơng qua loại phương pháp phân tích liệu, bao gồm: mơ tả, dự đốn để xuất Số - Tháng 4/2022 371 TẠP CHÍ CƠNG THƯƠNG Nghiên Thuật ngữ DA sử cứu dụng Đinh nghĩa sử dụng nghiên cứu Trong nghiên cứu gần mình, Koreff cộng đề cập đến công nghệ phân Koreff, J cộng (2021) Data Analytics tích liệu thuật ngữ Data Analytics (DA) Đây công nghệ tận dụng để xác (DA) trinh giải ngân công ty hoạt động lĩnh vực cung cấp dich vụ chăm đinh sai sót gian lận báo cáo tài chính, nhận diện gian lận tiềm ẩn sóc sức khỏe Nguồn: Tổng hợp tác giả nghệ đại nhất” (Krieger, F., Drews, p Velte, p., 2021 mức độ ứng dụng (cơ bản, nâng cao) (Krieger, F., Drews, p Velte, p., 2021; Peters cộng sự, 2018) “Thấp” “cơ bản” phản ánh việc sử dụng DA cho việc phân tích truyền thơng phân tích mơ tả sử dụng dựa cơng nghệ bảng tính Tại mức độ sử dụng này, liệu bị phân mảnh quản lý rời rạc nhiều trang, bảng tính khác khả xử lý mơ hình phân cấp liệu đa chiều người dùng bị hạn chế Trong đó, mức độ sử dụng “cao” “sử dụng công nghệ đại nhất” vượt khỏi cách sử dụng truyền thống thực phân tích dự báo thơng minh, cơng cụ đại kỹ thuật phức tạp; đồng thời, sở liệu chung cho phép liệu cấu trúc xử lý nhanh chóng hơn, cho nhiều mơ hình phân cấp liệu đa chiều Nhìn chung, nghiên cứu DA kế tốn tìm kiếm liên kết ứng dụng công nghệ phân tích đến chủ đề kế tốn cốt lõi, như: quản trị, thuế, tài chính, hệ thống thơng tin kiểm toán Gần đây, khả DA đại (như Machine Learning - tạm dịch Học máy) tích hợp với cơng nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) tự động hóa quy trình Robot (RPA) (Eilifsen cộng sự, 2020, Lassila cộng sự, 2019, Perol cộng sự, 2017, Rikhardsson, p Yigitbasioglu, o., 2018) Sự tích hợp cho phép ngành cơng nghiệp kế tốn triển khai tự động hóa quy trình thơng minh (IPA) cho cơng việc phức tạp hơn, liên quan đến liệu cấu trúc 372 SỐ6-Tháng 4/2022 phi cấu trúc (Zhang, 2019) Cùng với công nghệ khác Blockchain (một hệ thống sở liệu dạng chuỗi khối) điện toán đám mây, DA IPA tác động đến thành chung tổ chức, cho phép doanh nghiệp tối ưu hóa vận hành quy trình nghiệp vụ tạo giá trị kinh doanh 2.3 Các nghiên cứu tác động ảnh hưởng DA cơng việc thuộc kếtốn DA ngày áp dụng rộng rãi lĩnh vực kế tốn, như: thuế suất; cơng nghệ phân tích liệu kiểm toán cam kết kiểm toán; tự động hóa quy trình thơng minh; đem lại lợi ích doanh nghiệp cấp quy mô khác từ nhỏ đến lớn Các công nghệ giúp doanh nghiệp tổ chức hợp lý quy trình xử lý liệu giúp kế toán viên tập trung nhiều vào suy luận, dự báo dịch vụ đảm bảo; cho phép nhà quản lý nhận liệu kinh doanh kịp thời cổ liên quan để đưa định tốt hơn, giúp tăng trưởng doanh thu, tối đa hóa hiệu tổ chức quản trị rủi ro tuân thủ Ngược lại, triển khai ứng dụng công nghệ này, doanh nghiệp phải đối mặt với vấn đề phải đánh đổi chi phí tính năng, thiếu hụt chuyên gia nội để vận hành công cụ hiệu quả, gặp phải vấn đề phức tạp bảo mật liệu quyền riêng tư (Perdana cộng sự, 2022) 2.4 Các cơng cụ ứng dụng phân tích liệu phổ biến sử dụng doanh nghiệp vừa nhỏ Mục đích sử dụng cơng nghệ phân tích liệu: (Bảng 2) KÊ TOÁN - KIỂM TOÁN Bảng Bảng tổng hợp mục đích sử dụng cơng nghệ phân tích liệu Loại liệu Cơng cụ DA Mục đích sử dụng DA Hệ thống thơng minh kinh Google Sheet Microsoft doanh (Business Intelligence) Excel Kê' toán tài chính, nguồn lực nhân liệu vận hành Hệ thống thông minh kinh MySQL, Microsoft Access, SQL doanh (Business Intelligence) Server PostgreSQL Hệ thống thông minh kinh Tableau, Qlik Sense, Microsoft doanh (Business Intelligence) Power BI, Microstrategy Hệ thơhg phân tích cao cấp (Advanced Analytics) Hệ thống phân tích cao cấp (Advanced Analytics) Opinion Crawl, Semantria độ dạng trực quan hóa liệu ỳ kiến vể phương tiện truyền thông mạng xã hội R Python Kế tốn tài chính, nguồn lực Alteryx Designer, RapidMiner (Advanced Analytics) Orange (Advanced Analytics) Báo cáo tiến Đánh giá khách hàng Hệ thơhg phân tích cao cấp Hệ thống phân tích cac)Cấp khác Các ứng dụng kỹ thuật DA SAS, KNIME, MS Azure Machine Learning studio, nhân sự, đánh giá khách Công nghệ hàng ỷ kiến kiểm toán, tự phương tiện truyền thơng mạng động hóa quy xã hội liệu vận hành trình khác BigML Nguồn: Perdana cộng sự, 2022 Khuyến nghị kết luận DA thay đổi giới kinh doanh đại với khả cung cấp thông tin xung quanh đem đến tiềm phân tích để trả lời cho câu hỏi móng cho việc kinh doanh kế tốn, để từ đem đến giá trị cho doanh nghiệp (Richardson cộng sự, 2021) Việc triển khai sử dụng DA giúp cho doanh nghiệp sử dụng tối đa hiểu biết từ nguồn liệu phân tích để giải ván đề môi trường kinh doanh phòng ngừa rủi ro tương lai; đồng thời góp phần nâng cao hiệu doanh nghiệp (Arif Perdana cộng sự, 2022) Bên cạnh đó, việc ứng dụng hệ thống này, liệu tạo xử lý thơng suốt liên tục, sau hiển thị trực quan bảng thơng tin tổng hợp (Dashboard), cho phép doanh nghiệp SMEs theo dõi hoạt động kế toán theo thời gian thực (Pan Sun, 2018) Hiện tại, có nhiều nghiên cứu nước giới nghiên cứu chủ đề DA, nhiên chưa có nhiều nghiên cứu cách thức doanh nghiệp SMEs triển khai, ứng dụng chấp nhận DA Do đó, có nhiều khe hổng nghiên cứu cho nhà nghiên cứu nước khai thác tìm tác nhân tác động đến định triển khai, ứng dụng chấp nhận DA từ doanh nghiệp SMEs Từ đó, nhà nghiên cứu đề xuất phương pháp giúp nâng cao khả ứng dụng cơng nghệ nói chung cơng nghệ phân tích liệu nói chung lĩnh vực kế tốn, đặc biệt đốì với doanh nghiệp SMEs Việt Nam ■ SỐ 6-Tháng 4/2022 373 TẠP CHÍ CÔNG THƯƠNG TÀI LIỆU THAM KHẢO: Appelbaum, Deniz, Alexander Kogan, Miklos Vasarhelyi, and Zhaokai Yan (2017) Impact of Business Analytics and Enterprise Systems on Managerial Accounting International Journal of Accounting Information Systems, 25,29-44 Coleman s., Rainer Gob, Giuseppe M., Antonio p., Xavier T., and Marco s R (2016) How Can Smes Benefit from Big Data? Challenges and a Path Forward Quality and Reliability Engineering International, 32(6), 2151 -64 Chen H., Roger H.L Chiang, and Veda c Storey (2012) Business Intelligence and Analytics: From Big Data to Big Impact MIS quarterly, 2012, 1165-88 Cheng, Christine, Pradeep Sapkota, and Amy JN Yurko (2021) A Case Study of Effective Tax Rates Using Data Analytics Issues in Accounting Education, 36(1), 65-89 Eilifsen A., Finn K., William F Messier, and Thomas E McKee (2020) An Exploratory Study into the Use of Audit Data Analytics on Audit Engagements Accounting Horizons, 34(4), 75-103 Elbashừ, Mohamed z., Philip A Collier, and Michael J Davem (2008) Measuring the Effects of Business Intelligence Systems: The Relationship between Business Process and Organizational Performance International Journal ofAccounting Information Systems, 9(3), 135-53 Ghasemaghaei, Maryam (2021) Understanding the Impact of Big Data on Firm Performance: The Necessity of Conceptually Differentiating among Big Data Characteristics International Journal of Information Management, 57,102055 Ghasemaghaei, Maryam, Sepideh Ebrahimi, and Khaled Hassanein (2018) Data Analytics Competency for Improving Firm Decision Making Performance The Journal ofStrategic Information Systems, 27(1), 101-13 Kogan, Alexander, Brian w Mayhew, and Miklos A Vasarhelyi (2019) Audit Data Analytics Research - an Application of Design Science Methodology Accounting Horizons, 33(3), 69-73 10 Koreff, fared, Martin Weisner, and Steve G Sutton (2021) Data Analytics (Ab) Use in Healthcare Fraud Audits International Journal ofAccounting Information Systems, 42,100523 11 Krieger, Felix, Paul Drews, and Patrick Velte (2021) Explaining the (Non-) Adoption of Advanced Data Analytics in Auditing: A Process Theory International Journal ofAccounting Information Systems, 41,100511 12 Lassila, Erkki M, Sinikka Moilanen, and Janne T Jarvinen (2019) Visualising a “Good Game”: Analytics as a Calculative Engine in a Digital Environment Accounting, Auditing & Accountability Journal, 32(7), -2166 13 Liu, Qi, Gengzhong Feng, Xi Zhao, and Wenlong Wang (2020) Minimizing the Data Quality Problem of Information Systems: A Process-Based Method Decision Support Systems, 137,113381 14 PAN, Gary, and Poh Sun SEOW (2018) How Data Analytics May Turn Smes into Smart Enterprises [Online] Avalabile at https://news.smu.edu.sg/news/2018/04/27/how-data-analytics-may-turn-smes-smart-enterprises 15 Perdana, Arif, Hwee Hoon Lee, SzeKee Koh, and Desi Arisandi (2022) Data Analytics in Small and Mid size Enterprises: Enablers and Inhibitors for Business Value and Firm Performance International Journal of Accounting Information Systems, 44,100547 16 Perols, Johan L, Robert M Bowen, Carsten Zimmermann, and Basamba Samba (2017) Finding Needles in a Haystack: Using Data Analytics to Improve Fraud Prediction The Accounting Review, 92(2), 221-45 17 Peters, Matt D, Bernhard Wieder, and Steve G Sutton (2018) Organizational Improvisation and the Reduced Usefulness of Performance Measurement Bi Functionalities International Journal of Accounting Information Systems, 29,1-15 374 So - Tháng 4/2022 KÊ TOÁN - KIỂM TOÁN 18 Peters, Matt D, Bernhard Wieder, Steve G Sutton, and James Wakefield (2016) Business Intelligence Systems Use in Performance Measurement Capabilities: Implications for Enhanced Competitive Advantage International Journal ofAccounting Information Systems, 21,1-17 19 Richardson, Vernon J, Ryan Teeter, and Katie Terrell (2021) Data Analytics for Accounting New York, NY: McGraw-Hill Education 20 Rikhardsson, Pall, and Ogan Yigitbasioglu (2018) Business Intelligence & Analytics in Management Accounting Research: Status and Future Focus International Journal ofAccounting Information Systems, 29,37-58 21 Schneider, Gary p, Jun Dai, Diane J Janvrin, Kemi Ajayi, and Robyn L Raschke (2015) Infer, Predict, and Assure: Accounting Opportunities in Data Analytics Accounting Horizons, 29(3), 719-42 22 Zhang, Chanyuan (2019) Intelligent Process Automation in Audit Journal of emerging technologies in accounting, 16(2), 69-88 Ngày nhận bài: 8/2/2022 Ngày phản biện đánh giá sửa chữa: 8/3/2022 Ngày chấp nhận đăng bài: 18/3/2022 Thông tin tác giả: ThS NGUYỄN HUỲNH DIEM HÚƠNG PHAN ĐỖ BẢO UYÊN Trường Đại học Công nghiệp TP Hồ Chí Minh A GENERRAL VIEW ABOUT STUDIES ON ANA YSIS DATA SYSTEMS IN THE ACCOUNTING FIELD Master NGUYEN HUYNH DIEM HUONG' • PHAN DO BAO UYEN' 'Industrial University of Ho Chi Minh City ABSTRACT: This paper presents studies conducted by Vietnamese and foreign researchers about analysis data systems in the accounting field This paper introduces commonly used terms, methods to classify the implementation level of analysis data systems, impacts of using analysis data systems on accounting work, benefits of applying analysis data systems, security issues related to the implementation of analysis data systems at small and medium-sized enterprises (SMEs), and a summary table of the purposes of using analysis data systems This paper also presents common analytics data software and tools used by SMEs Keywords: data analytics system, data analytics, benefits of data analytics So - Tháng 4/2022 375 ...KÉ TOÁN - KIỂM TOÁN Kết 2.1 Các nghiên cứu khái niệm cơng nghệ phân tích liệu (DA) Các hệ thơng phân tích liệu ngày nghiên cứu thông qua thuật ngữ phổ biến sau:... đến việc phân loại cơng nghệ phân tích liệu dựa mức độ tích hợp “cao” “tháp” cấp độ “cơ bản” cấp độ “sử dụng công Bảng Tổng hợp thuật ngữ cơng nghệ phân tích liệu Nghiên cứu Elbashir cộng (2008)... dụng phân tích liệu phổ biến sử dụng doanh nghiệp vừa nhỏ Mục đích sử dụng cơng nghệ phân tích liệu: (Bảng 2) KÊ TỐN - KIỂM TỐN Bảng Bảng tổng hợp mục đích sử dụng cơng nghệ phân tích liệu Loại liệu