vẫn còn những quan điểm khác nhau. Có đến 85% người được khảo sát cho rằng các thước đo định tính hoặc định lượng gắn liền với hiệu suất cơng nghệ thơng tin (ví dụ: số lượng người dùng/truy cập vào phần mềm, sự hài lịng của người dùng với những thơng tin thu thập được từ phần mềm…) mới là thước đo để đánh giá sự thành công khi ứng dụng Big Data (hình 2.7), điều này là dễ hiểu bởi khi nhắc đến Big Data, đa số mọi người sẽ nghĩ ngay đến những ảnh hưởng sâu sắc từ cuộc cách mạng công nghiệp 4.0, từ các công cụ mạng xã hội, từ những trào lưu số… mà những yếu tố này chính là biểu hiện của một nền công nghệ thông tin phát triển.
2.3.2. Những nhận định về Big Data
2.3.2.1. Big Data giúp cải thiện việc ra quyết định dựa vào số liệu
Big Data xuất hiện và đang được tìm hiểu, thử nghiệm hoặc ứng dụng tại các doanh nghiệp nói chung và doanh nghiệp kiểm tốn nói riêng, mặc dù khả năng phân tích và sử dụng dữ liệu còn hạn chế nhưng tất cả điều tin rằng Big Data sẽ có những tác động tích cực đến hoạt động kinh doanh, lý do chính mà các doanh nghiệp kiểm toán quan tâm và hứa hẹn sẽ đầu tư mạnh vào Big Data là vì Big Data giúp nâng cao khả năng phân tích và đưa ra quyết định kịp thời, chính xác hơn bởi
30,0% 15,0%
40,0% 42,5% 2,5%
Thước đo định lượng gắn liền với hiệu quả kinh doanh
Thước đo định tính gắn liền với hiệu quả kinh doanh
Thước đo định lượng gắn liền với hiệu suất cơng nghệ thơng tin
Thước đo định tính gắn liền với hiệu suất cơng nghệ thơng tin
Khơng có phương pháp đo lường cụ thể
Hình 2.7: Thang đo đánh giá sự thành công khi ứng dụng Big Data Big Data
định tốt hơn các rủi ro kinh doanh và gian lận trên BCTC. Tất cả được minh chứng bằng những số liệu thể hiện trong hình 2.8, kết quả khảo sát cho thấy một trong những lợi ích mà Big Data mang lại được hầu hết KTV lựa chọn đó là việc ra quyết định tốt hơn, có cơ sở hơn (72.5%).
2.3.2.2. Trọng tâm chính khi sử dụng Big Data là hướng đến khách hàng và giảm thiểu rủi ro
Tiềm năng của việc sử dụng cơng nghệ, của Big Data, đặc biệt là phân tích dữ liệu có thể vượt ra ngồi phạm vi của kiểm tốn truyền thống, nó cung cấp cho KTV hành nghề và các doanh nghiệp kiểm toán những cơ hội để giao dịch với khách hàng thông qua hàng loạt các dịch vụ theo những cách sáng tạo mới, truyền thông với khách hàng sẽ được tăng cường vì các vấn đề quan trọng sẽ được lưu ý trong q trình kiểm tốn và khách hàng có thể xem dữ liệu hàng ngày của họ được phân tích theo những cách mới, tạo ra một cái nhìn mới và tạo cơ hội để hiểu thơng tin theo góc độ khác. Kết quả cuộc khảo sát cho thấy ngồi lợi ích giúp việc ra quyết định tốt hơn, có cơ sở hơn thì Big Data cịn giúp cải thiện những trải nghiệm cho khách hàng (hình 2.8). Bên cạnh đó, với những cơ hội đa dạng mà Big Data và phân tích dữ liệu mang lại như đã nêu, sự tập trung vào việc quản lý mối quan hệ với
87,5% 52,5% 57,5% 45,0% 65,0% 72,5% 65,0% Cải thiện những trải nghiệm cho khách hàng Tăng doanh số Chất lượng sản phẩm và dịch vụ cung cấp tốt hơn Cải tiến nhiều sản phẩm mới Hoạt động kinh doanh hiệu quả hơn Việc ra quyết định tốt hơn, có cơ sở hơn Giảm thiểu rủi ro
khách hàng cũng được nhấn mạnh khi khảo sát đến những miền dữ liệu mà theo KTV sẽ tập trung nhiều nhất trong Big Data, trên 70% người trả lời cho rằng đó là các giao dịch với khách hàng trong khi dữ liệu về sản phẩm/dịch vụ cung ứng, phát hiện gian lận… chiếm tỷ lệ khơng đến 30% (hình 2.9).
Do đặc điểm nghề nghiệp, KTV luôn cần phải tuân thủ các yêu cầu về đạo đức nghề nghiệp và tính độc lập khi giao dịch với khách hàng để cung cấp dịch vụ một cách có hiệu quả, nên việc hiểu biết về khách hàng là một trong những công việc đầu tiên của quá trình kiểm tốn. Thật vậy, Big Data và phân tích dữ liệu sẽ cung cấp thêm thơng tin để đánh giá những rủi ro có nguy cơ xảy ra trong hoạt động của doanh nghiệp (hình 2.10), điều này rất có ý nghĩa với KTV khi thực hiện các thủ tục đánh giá rủi ro trong q trình kiểm tốn như quy định của các CMKT.
52,50% 72,50% 35% 15% 23% 0
Dữ liệu khách hàng/ Khách hàng tiềm năng Các giao dịch với khách hàng Dữ liệu về thị trường và cạnh tranh Dữ liệu về sản phẩm, dịch vụ cung ứng Phát hiện gian lận Những dữ liệu chuyên ngành khác
Hình 2.9: Những miền dữ liệu tập trung nhiều trong Big Data Data
Bên cạnh các kết quả trên, khi hỏi những người được khảo sát về cơ hội lớn nhất nếu doanh nghiệp sử dụng Big Data thì có đến một nửa trong số những câu trả lời cho rằng chính những hiểu biết của khách hàng hoặc trải nghiệm của khách hàng sẽ mang lại cơ hội lớn nhất cho doanh nghiệp, một trong những câu trả lời của những người được khảo sát về vấn đề này là:
- Phân tích dữ liệu tư Big Data giúp doanh nghiệp hiểu những hoạt động, xu hướng mới của khách hàng;
- Big Data giúp tăng uy tín doanh nghiệp, giữ chân được khách hàng;
- Tiềm năng lớn nhất có thể thấy được đó là hiểu xu hướng và những vấn đề mà khách hàng cần đến doanh nghiệp để giải quyết;
- Big Data tạo cơ hội lớn nhất đó là nắm bắt được nhu cầu của khách hàng, cung cấp cho họ những dịch vụ vượt trội với giá phí ổn định và hợp lý.
2.3.2.3. Big Data quan trọng ở sự đa dạng (variety) chứ không phải ở dung
lượng (volume)
Kết hợp những kết quả thu được từ cuộc khảo sát cho thấy Big Data có thể tồn tại dưới rất nhiều dạng dữ liệu như văn bản, email, dữ liệu phi cấu trúc, đa phương tiện, truyền thông xã hội…(hình 2.2) và khơng cần thiết phải đo lường bằng những đại lượng dung lượng cụ thể (hình 2.1), do đó vấn đề mà các doanh nghiệp kiểm
12,50% 7,50%
42,50% 35%
2,50%
Hình 2.10: Các lĩnh vực được quan tâm trong Big Data
nó, các KTV quan tâm đến khả năng phân tích các nguồn dữ liệu đa dạng và các kiểu dữ liệu mới phát sinh có đủ để giúp họ theo kịp với sự thay đổi nhanh chóng, mạnh mẽ của dữ liệu hay không. 60% ý kiến trả lời cho rằng chính sự tích hợp nhiều dạng dữ liệu khác nhau là thách thức quan trọng nhất cần được giải quyết, trong khi chỉ 17.5% cho rằng thách thức đến từ việc lưu trữ một khối lượng lớn dữ liệu (hình 2.11). Điều này cũng phù hợp với nội dung trả lời cho câu hỏi “thách thức lớn nhất khi doanh nghiệp sử dụng Big Data”, như là:
- Vấn đề doanh nghiệp gặp phải là có quá nhiều nguồn dữ liệu để chọn lựa và sử dụng;
- Tốc độ thay đổi chóng mặt của dữ liệu là thách thức mà mọi doanh nghiệp điều phải ứng phó nếu khơng muốn bị bỏ lại phía sau;
- Dữ liệu có cấu trúc và khơng có cấu trúc, video, hình ảnh đa phương tiện, Facebook, Zalo… có quá nhiều dữ liệu để sàn lọc và sử dụng, sẽ rất khó khăn để nhận biết dữ liệu nào thật sự cần thiết cho doanh nghiệp của mình;
- Có q nhiều dữ liệu đến từ nhiều nguồn khác nhau, mỗi dữ liệu là một kiểu thơng tin, do đó rất khó khăn để lựa chọn và tin tưởng vào nguồn dữ liệu nào;
- Lưu trữ dữ liệu là một trong những thách thức.
2.3.2.4. Cơ cấu tổ chức trong môi trường Big Data sẽ ảnh hưởng đến thành công của doanh nghiệp cơng của doanh nghiệp
60,0% 25,0% 37,5% 17,5% 52,5% 10,0% Tính đa dạng vì tích hợp nhiều dạng dữ liệu khác nhau Đánh mất dữ liệu Phải kết hợp với những dữ liệu hiện tại
và quá khứ
Lưu trữ một khối lượng lớn dữ liệu Sử dụng nhiều dữ liệu phi cấu trúc, yêu
cầu dữ liệu chi tiết hơn
Phải có sự hiểu biết về dữ liệu trực tuyến
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 thơng tin, số cịn lại hầu như có ít chun môn 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:
- Không có đủ chi phí và nguồn lực theo đuổi những công 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 cơng nghệ thơng tin và Big Data
Ngồi 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 toán tại Việt Nam hiện nay vẫn chưa cao (hình 2.16) khi có đến 42.5% ý kiến cho rằng còn “chưa đầy đủ” hoặc “chỉ ở mức tối thiểu”, điều này cũng là một trong