Những lựa chọn của người được khảo sát thể hiện ở hình 2.4 cho thấy rằng Big Data khơng tồn tại riêng biệt ở một bộ phận hay chức năng nào mà “tích hợp” nhiều dữ liệu trên diện rộng trong tồn bộ doanh nghiệp, chính điều này địi hỏi cần có sự liên kết và phối hợp giữa các phòng, ban trong tổ chức để việc truy cập, phân tích và áp dụng kết quả từ dữ liệu nhanh chóng, chính xác hơn.
Khi khảo sát về những vấn đề liên quan đến việc nghiên cứu – phát triển - ứng dụng Big Data chịu sự tác động của bộ phận nào trong doanh nghiệp thì có đến hơn 80% người khảo sát cho rằng cần có sự hợp tác của nhiều bộ phận trong doanh nghiệp, cụ thể là bộ phận công nghệ thông tin và những bộ phận khác liên quan (hình 2.12), bởi vì khi cơng nghệ phát triển, nó sẽ thúc đẩy sự thay đổi các mơ hình kinh doanh làm những doanh nghiệp khơng có sự chuẩn bị trước bị bất ngờ, buộc họ phải thay đổi chiến lược và cách thức hoạt động, do đó sự phối kết hợp đúng đắn giữa con người và cơng nghệ theo một quy trình hợp lý, một cơ cấu linh hoạt sẽ tận dụng được những lợi thế từ Big Data, tạo dựng sự thành cơng cho doanh nghiệp.
Có một số ý kiến nêu ra những thách thức liên quan đến cơ cấu doanh nghiệp ảnh hưởng đến quá trình sử dụng dữ liệu, như:
- Khả năng tiếp cận dữ liệu tại doanh nghiệp còn thấp nên muốn hiểu rõ một vấn đề nào đó cần có sự phối kết hợp với nhiều cá nhân tại nhiều bộ phận khác, điều này gây mất thời gian và tốn thêm chi phí;
12,5%
80,0% 5,0% 2,5%
Hình 2.12: Những bộ phận trong doanh nghiệp tham gia nghiên cứu - phát triển - ứng dụng Big Data
Chủ yếu từ bộ phận IT Hợp tác giữa bộ phận IT và những bộ phận khác
Từ những bộ phần khác khơng phải IT
- Chỉ có một số người kiêm nhiệm những cơng việc thuộc về công nghệ thông tin, số cịn lại hầu như có ít chun mơn về công nghệ.
2.3.2.5. Thách thức nhất khi sử dụng Big Data không phải đến từ công nghệ
mà xuất phát từ con người
Có thể nói Big Data phát triển sẽ mang lại nhưng cơ hội thú vị, đem đến câu trả lời hợp lý và chất lượng cho rất nhiều câu hỏi, nhưng bản thân Big Data cũng là một thách thức buộc những ai quan tâm cần đầu tư thời gian và công sức để truy cập và hiểu được nguồn dữ liệu nào là cần thiết và thích hợp cho doanh nghiệp trong việc tạo ra giá trị, sẽ khá khó khăn nếu khơng có đủ năng lực và trình độ chun mơn cần thiết, nhất là đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ vì yếu tố chi phí đầu tư phát triển cơng nghệ và đào tạo nhân viên sẽ vượt quá các nguồn lực của những tổ chức này, khiến việc áp dụng kiến thức về phân tích dữ liệu sẽ bị hạn hẹp. Những KTV được khảo sát đã nêu ra rất nhiều yếu tố tạo nên thách thức để sử dụng dữ liệu được hiệu quả hơn, như:
- Khơng có đủ chi phí và nguồn lực theo đuổi những cơng nghệ mới;
- Thiếu kiến thức về những thay đổi mang tính thời đại, đặc biệt trong lĩnh vực công nghệ thông tin;
- Đối với nhiều người, Big Data vẫn còn là những khái niệm mơ hồ, thậm chí khó hiểu, khó hình dung và vận dụng trong thực tế;
- Mọi hiểu biết về Big Data điều là giới hạn khi mà sự thay đổi của dữ liệu quá khổng lồ và nhanh chóng.
Thực tế cho thấy nhiều doanh nghiệp đang “chạy đua” để tìm kiếm và tạo ra những quy trình, cách thức nhằm thúc đẩy và tận dụng những lợi ích mà Big Data mang lại, vấn đề mấu chốt là mặc dù những doanh nghiệp lớn với rất nhiều nhân viên hay chỉ là doanh nghiệp vừa và nhỏ với vài chục nhân sự thì khi đánh giá số nhân viên có năng lực chun mơn về phân tích, mơ hình hóa, khai thác dữ liệu… thì chỉ nhận được phương án thấp nhất là 50 hoặc ít hơn (hình 2.13).
Một khảo sát khác về việc tìm kiếm nhân sự có kỹ năng phân tích dữ liệu, kỹ năng về quản lý cơng nghệ thơng tin nói chung và kỹ năng về Big Data nói riêng có gặp khó khăn hay khơng thì câu trả lời nhận được là có đến hơn 70% cho rằng “khó khăn” hoặc “rất khó khăn” (hình 2.14).
97,50% 2,50% 0 0 0 0 <= 50 51 - 100 101 - 250 251 - 500 501 - 1000 > 1000
Hình 2.13: Số lượng nhân viên trong đơn vị có năng lực chun mơn về phân tích, mơ hình hóa, khai thác dữ liệu
0,0% 22,5% 32,5% 37,5% 7,5% 2,5% 17,5% 40,0% 37,5% 2,5% Khơng gặp khó
khăn Hơi khó khăn nhưng vẫn tuyển dụng
được
Khó khăn trong
việc tìm kiếm hoặc th nhân Rất khó tìm sự mới
Khơng thể tìm hoặc th nguồn lực thay
thế
Hình 2.14: Đánh giá việc tìm kiếm nhân sự có kỹ năng về phân tích dữ liệu và kỹ năng quản lý công nghệ thông tin,
Big Data
Đánh giá việc tìm kiếm nhân sự có kỹ năng phân tích dữ liệu Đánh giá kỹ năng quản lý công nghệ thông tin và Big Data
Ngoài ra, khi đề cập đến vấn đề con người hay công nghệ thực sự mang lại thử thách cho doanh nghiệp thì những người được khảo sát có nêu ra những nhận định là thách thức về vấn đề này như sau:
- Rất khó để tìm kiếm được những nhân viên hiểu và phân tích được dữ liệu; - Nhân viên đơn vị vẫn chưa được đào tạo bài bản để đối phó với những thay đổi nhanh chóng của cơng nghệ và dữ liệu;
- Dữ liệu và công cụ sử dụng dữ liệu chưa tương xứng với nhau;
- Doanh nghiệp có thể bỏ vốn để đầu tư những trang thiết bị mới hiện đại, những dây chuyền tiên tiến, những công nghệ mới nhất nhưng để đào tạo hay tuyển dụng nhân viên có đủ năng lực để sử dụng hiệu quả chúng thì thực sự khó khăn.
2.3.3. Phân tích dữ liệu kiểm tốn từ Big Data
Phân tích dữ liệu đang dần là xu thế trong hoạt động kiểm tốn vì những lợi ích mà nó mang lại. Cùng với sự phát triển mạnh mẽ của Big Data, trong tương lai khơng xa, phân tích dữ liệu sẽ là một trong những thủ tục kiểm tốn chính mà mỗi KTV và doanh nghiệp kiểm toán cần thực hiện khi cung cấp dịch vụ cho khách hàng của mình, các tiến bộ về cơng nghệ cho phép KTV phân tích dữ liệu kiểm tốn theo nhiều cách mới khác nhau, chẳng hạn như việc khảo sát các bộ dữ liệu quan trọng có liên quan đến cuộc kiểm toán từ các nguồn bên trong và bên ngoài của khách hàng, tìm kiếm bằng chứng kiểm tốn được sử dụng trong quá trình đánh giá rủi ro, xác định trọng yếu, các thử nghiệm kiểm soát và thử nghiệm cơ bản. Những KTV tham gia trả lời khảo sát cho rằng lợi ích rõ ràng nhất mà Big Data đem lại trong phân tích dữ liệu đó chính là có nhiều nhận thức và khám phá mới (hình 2.15), điều này phù hợp với những đặc điểm về Big Data mà nội dung chương 1 đã đề cập đến.
Kết quả khảo sát cho thấy khả năng phân tích dữ liệu của các doanh nghiệp kiểm tốn tại Việt Nam hiện nay vẫn chưa cao (hình 2.16) khi có đến 42.5% ý kiến cho rằng cịn “chưa đầy đủ” hoặc “chỉ ở mức tối thiểu”, điều này cũng là một trong những ý kiến mà các KTV đã nêu ra trong bảng khảo sát khi được hỏi về những thách thức khi sử dụng Big Data:
- KTV chỉ thực hiện những thủ tục phân tích cần thiết khi kiểm tốn BCTC mà khơng quan tâm đến những khái niệm như Big Data, phân tích dữ liệu…
- Khái niệm phân tích dữ liệu từ Big Data còn khá mơ hồ, thường gây nhầm lần rằng đó là thủ tục phân tích bình thường.
- KTV chưa được đào tạo một lớp kỹ năng nào về phân tích dữ liệu, đặc biệt là phân tích Big Data.
32% 41%
63%
Việc phân tích được thực hiện nhanh hơn một cách
đáng kể
Có nhiều mơ hình chính xác hơn và thơng tin chi
tiết hơn
Có nhiều nhận thức và khám phá mới
Hình 2.15: Lợi ích Big Data mang lại cho phân tích dữ liệu
Các KTV cho rằng họ thường sử dụng Big Data khi phân tích dữ liệu dạng văn bản hay phân tích nhiều bộ dữ liệu khác nhau (hình 2.17) và điều này giúp khả năng thực hiện các thuật tốn hiện có nhanh hơn, phân tích văn bản và phân tích mạng xã hội - là những chức năng quan trọng khi phân tích Big Data (hình 2.18).
32% 41%
63%
Việc phân tích được thực hiện nhanh hơn một cách
đáng kể
Có nhiều mơ hình chính xác hơn và thơng tin chi
tiết hơn
Có nhiều nhận thức và khám phá mới
Hình 2.15: Lợi ích Big Data mang lại cho phân tích dữ liệu 5,0% 37,5% 40,0% 12,5% 5,0% Chỉ ở mức tối thiểu
Chưa đầy đủ Khá đầy đủ Rất đầy đủ Được xem như chuyên nghiệp
Hình 2.16: Đánh giá khả năng phân tích dữ liệu của doanh nghiệp
Bảng khảo sát cũng thu thập ý kiến của KTV về việc họ sử dụng công cụ phân tích nào hiện nay và câu trả lời chủ yếu là các gói thống kê hoặc tốn học (57.5%), sau đó là các phẩm khác như diễn họa dữ liệu (27.5%), các gói sản phẩm phân tích theo đơn đặt hàng cụ thể (40%) và lựa chọn khác (37.5%).
10% 42,50% 30% 22,50% 37,50% 20% 5%
Đưa ra những cảnh báo và phân tích về thời gian thực
Phân tích dữ liệu dạng văn bản Phân tích các mối quan hệ Phân tích những bộ dữ liệu rất lớn Phân tích nhiều bộ dữ liệu khác nhau Phân tích dữ liệu bên ngồi doanh
nghiệp
Khác
Hình 2.17: Các loại phân tích thường sử dụng Big Data
22,50% 15% 37,50% 40% 32,50% 7,50% 15% Thuật tốn phân tích nâng cao Diễn họa dữ liệu Thực hiện các thuật tốn hiện có Phân tích văn bản Phân tích mạng xã hội Thực hiện các thuật tốn hiện có trên bộ dữ liệu lớn hơn Khác
Hình 2.18: Những chức năng quan trọng khi phân tích Big Data
Thực tế cho thấy các cơng ty kiểm tốn lớn hiện nay đã dành những khoản đầu tư đáng kể để phát triển các công cụ và phương pháp liên quan đến phân tích dữ liệu, tuy nhiên những doanh nghiệp vừa và nhỏ vẫn chưa có những chú trọng đáng kể vào lĩnh vực này bởi sự đòi hỏi rất lớn về nguồn nhân lực, phần cứng và phần mềm, khả năng thực hiện. Mặt khác, chính sự kỳ vọng của nhà đầu tư, ủy ban kiểm toán, nhà quản lý, các bên liên quan khác và thậm chí là các khách hàng về việc sử dụng những tiến bộ công nghệ trong kiểm tốn đang phát triển nhanh chóng và họ đánh giá cao những lợi ích mà phân tích dữ liệu mang lại, vì vậy việc những doanh nghiệp vừa và nhỏ sử dụng công nghệ trong phân tích dữ liệu rất được mong đợi. Khi các doanh nghiệp vừa và nhỏ không đủ nguồn lực để phát triển các cơng cụ phân tích dữ liệu hữu hiệu, hầu hết sẽ lựa chọn phương án đặt hàng từ đối tác khi có dự định phát triển các ứng dụng phân tích (hình 2.19), do vậy họ có thể xử lý và phân tích dữ liệu cũng như sử dụng các cơng cụ cơ sở dữ liệu chung đơn giản nhưng mạnh mẽ với các chức năng được thiết kế sẵn và phù hợp cho KTV, điều này có nghĩa những phát kiến mới về Big Data được bố trí và quản lý khơng chỉ bên trong nội bộ doanh nghiệp mà cịn có sự giúp đỡ từ bên thứ ba (hình 2.20).
20%
45%
27,50%
2,50% Mua từ bên thứ ba Đặt hàng từ đối tác Tự phát triển các
sản phẩm đáp ứng nhu cầu
Khác
2.3.4. Nguồn nhân lực trong những vấn đề liên quan đến Big Data và phân tích dữ liệu kiểm toán tích dữ liệu kiểm toán
2.3.4.1. Nhà lãnh đạo
Big Data trong doanh nghiệp rõ ràng nhận được sự quan tâm từ nhiều cấp lãnh đạo, hơn 80% người được khảo sát đều cho rằng những nhà quản lý cấp cao chính là những người có mối quan tâm đặc biệt về Big Data thể hiện qua tư duy chiến lược của doanh nghiệp (hình 2.21), đồng thời cũng chính họ là người chỉ đạo và giải quyết những vấn đề phát sinh liên quan đến Big Data trong doanh nghiệp (hình 2.22).
15%
82,50% 2,50%
Hình 2.20: Cách bố trí và quản lý những phát kiến mới về Big Data và phân tích dữ liệu
Chỉ trong nội bộ doanh nghiệp
Chủ yếu nội bộ doanh nghiệp, với sự giúp đỡ của bên thứ ba Chủ yếu từ bên thứ ba với sự chỉ đạo và giám sát của doanh nghiệp Từ bên thứ ba với sự giám sát tối thiểu
Khơng biết Khác
Cũng theo số liệu thể hiện ở hình 2.22, có đến 72% người được khảo sát cho rằng các tại các doanh nghiệp hiện nay thì người chỉ đạo những vấn đề liên quan đến Big Data là giám đốc hoặc tổng giám đốc, chính là cấp lãnh đạo cao nhất trong đơn vị, điều này thể hiện phạm vi ảnh hưởng của Big Data sẽ rất rộng lớn, không chỉ ở riêng một phòng ban hay bộ phận nào mà sẽ liên quan, kết nối cho cả doanh nghiệp. Với phạm vi tiếp cận rộng như vậy có nghĩa là quyền sở hữu và trách nhiệm đối với các dự án liên quan đến dữ liệu sẽ khơng cịn là trách nhiệm riêng của bất kỳ cá nhân nào, chính vai trị và sự phân cơng hợp tác rõ ràng trong tổ chức sẽ là yếu tố quyết định đến sự thành công. Kết quả khảo sát thể hiện ở hình 2.13 cũng khẳng định hơn nữa nhu cầu hợp tác và lãnh đạo giữa các chức năng với nhau.
Bên cạnh đó, những người được khảo sát khi đánh giá về khả năng của các nhà điều hành và lãnh đạo về việc sử dụng dữ liệu và khả năng phân tích để cải thiện hoặc chuyển đổi doanh nghiệp thì có đến hơn 40% cho rằng vẫn chưa đầy đủ hoặc ở mức tối thiểu, chỉ có 17.5% cho rằng rất đầy đủ và chuyên nghiệp (hình 2.23).
85,0%
12,5% 2,5% 0,0%
Hình 2.21: Tư duy chiến lược - mối quan tâm về Big
Data được thể hiện từ cấp lãnh đạo
Giám đốc/Tổng giám đốc Chủ nhiệm kiểm tốn Kiểm tốn viên chính Trợ lý kiểm tốn 82,5% 10,0% 5,0% 2,5% Hình 2.22: Người chỉ đạo những vấn đề liên quan đến Big Data Giám đốc/Tổng giám đốc Trưởng phịng IT
Chủ nhiệm kiểm tốn Kiểm toán viên
Mặc dù thừa nhận nhu cầu cần thiết phải hợp tác giữa các thành viên trong tổ chức để kết hợp với nhau từ lúc hình thành ý tưởng đến khi triển khai Big Data thì vẫn cịn những vấn đề cần giải quyết để đảm bảo sự linh hoạt trong kinh doanh và đáp ứng nhu cầu của thị trường, đây cũng được xem như một thách thức để doanh nghiệp cân nhắc cách tổ chức, sắp xếp nhằm “chia sẻ tài nguyên” một cách hiệu quả nhất. Một số ý kiến cho rằng năng lực về khoa học dữ liệu của những nhà điều hành thực tế cũng mang lại khá nhiều thách thức, cụ thể:
- Tư duy chậm thay đổi của ban giám đốc làm hạn chế việc vận dụng những thành tựu khoa học mới trong công việc.
- Ban lãnh đạo công ty chưa thật sự đầu tư vào Big Data và phân tích dữ liệu. - Lãnh đạo công ty khá lớn tuổi nên khả năng cập nhật những cái mới không nhanh, những công cụ mới chưa được đầu tư để phục vụ cơng việc.
Bởi vì ban giám đốc được xem như “đầu tàu” trong doanh nghiệp, đặc biệt là doanh nghiệp kiểm tốn, với kiến thức, kinh nghiệm và uy tín của mình sẽ tác động mạnh mẽ đến tất cả những cá nhân còn lại nên nhận thức của họ về Big Data là vô cùng quan trọng. Thực tế khi được hỏi về vấn đề thách thức để tìm kiếm những nhà