Luận văn thạc sĩ phân tích ảnh hưởng của big data đến quá trình phân tích dữ liệu tại các doanh nghiệp kiểm toán của việt nam

Luận văn thạc sĩ nghiên cứu phân tích ảnh hưởng của big data đến quá trình phân tích dữ liệu tại các doanh nghiệp kiểm toán của, đánh giá hiện trạng, phân tích vấn đề, đề xuất

• Tác giả: Võ Thị Bích Hà
• Người hướng dẫn: TS. Trần Khánh Lâm
• Trường học: Trường Đại Học Kinh Tế Tp. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Kế toán
• Đề tài: Phân Tích Ảnh Hưởng Của Big Data Đến Quá Trình Phân Tích Dữ Liệu Tại Các Doanh Nghiệp Kiểm Toán Của Việt Nam
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2018
• Địa điểm: Tp. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• PHẦN MỞ ĐẦU
• 0.1. Lý do chọn đề tài
• 0.2. Mục tiêu nghiên cứu
• 0.3. Câu hỏi nghiên cứu
• 0.4. Đối tượng nghiên cứu
• 0.5. Phạm vi nghiên cứu
• 0.6. Phương pháp nghiên cứu
• 0.7. Những đóng góp khoa học và thực tiễn của luận văn
• 0.8. Kết cấu của luận văn
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ BIG DATA VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU TRONG KIỂM TOÁN
• 1.1. Tóm lược một số thay đổi trong dữ liệu
• 1.2. Các vấn đề quan trọng
• 1.3. Phân tích dữ liệu kiểm toán
• 1.3.1. Khái quát về phân tích dữ liệu kiểm toán
• 1.3.2. Phân tích dữ liệu gia tăng chất lượng kiểm toán
• 1.3.3. Phản ứng của các bên liên quan đến phân tích dữ liệu
• 1.3.3.1. Những người sử dụng nội bộ
• 1.3.3.2. Chính phủ, ủy ban kiểm toán, các tổ chức - cơ quan quản lý bên ngoài
• 1.3.3.3. Bộ phận công nghệ thông tin
• 1.3.3.4. Những khách hàng có sử dụng phân tích dữ liệu
• 1.3.4. Các nghiên cứu về Big Data và phân tích dữ liệu kiểm toán
• 1.3.4.1. Các nghiên cứu về Big Data trong kiểm toán
• 1.3.4.2. Các nghiên cứu về phân tích dữ liệu kiểm toán
• 1.4. Kết luận chương 1
• 2. CHƯƠNG 2: THỰC TRẠNG ẢNH HƯỞNG CỦA BIG DATA ĐẾN QUÁ TRÌNH PHÂN TÍCH DỮ LIỆU TẠI CÁC DOANH NGHIỆP KIỂM TOÁN CỦA VIỆT NAM
• 2.1. Sơ lược về đặc điểm hoạt động kiểm toán độc lập Việt Nam
• 2.1.1. Lịch sử hình thành và phát triển hoạt động kiểm toán độc lập Việt Nam
• 2.1.2. Tình hình hoạt động của KTĐL hiện nay
• 2.1.3. Số lượng, cơ cấu và loại hình công ty kiểm toán
• 2.1.4. Đội ngũ KTV và nhân viên chuyên nghiệp
• 2.1.5. Về số lượng, cơ cấu khách hàng và doanh thu dịch vụ cung cấp
• 2.2. Khảo sát ảnh hưởng của Big Data đến quá trình phân tích dữ liệu tại các doanh nghiệp kiểm toán của Việt Nam
• 2.2.1. Mục tiêu của khảo sát
• 2.2.2. Đối tượng khảo sát
• 2.2.3. Phương pháp khảo sát
• 2.2.4. Kết quả khảo sát
• 2.3. Khái niệm về Big Data
• 2.3.1. Những nhận định về Big Data
• 2.3.2. Big Data giúp cải thiện việc ra quyết định dựa vào số liệu
• 2.3.3. Trọng tâm chính khi sử dụng Big Data là hướng đến khách hàng và giảm thiểu rủi ro
• 2.3.4. Big Data quan trọng ở sự đa dạng (variety) chứ không phải ở dung lượng (volume)
• 2.3.5. Cơ cấu tổ chức trong môi trường Big Data sẽ ảnh hưởng đến thành công của doanh nghiệp
• 2.3.6. Thách thức nhất khi sử dụng Big Data không phải đến từ công nghệ mà xuất phát từ con người
• 2.4. Phân tích dữ liệu kiểm toán từ Big Data
• 2.4.1. Nguồn nhân lực trong những vấn đề liên quan đến Big Data và phân tích dữ liệu kiểm toán
• 2.4.1.1. Nhà lãnh đạo
• 2.4.1.2. Bộ phận công nghệ thông tin
• 2.4.2. Đánh giá chung về thực trạng
• 2.4.2.1. Nguyên nhân khách quan
• 2.4.2.2. Nguyên nhân chủ quan
• 2.5. Kết luận chương 2
• 3. CHƯƠNG 3: GIẢI PHÁP NÂNG CAO TÍNH HỮU ÍCH CỦA BIG DATA VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU KIỂM TOÁN TẠI CÁC DOANH NGHIỆP KIỂM TOÁN CỦA VIỆT NAM
• 3.1. Quan điểm chung về giải pháp
• 3.2. Các giải pháp cụ thể
• 3.2.1. Đầu tư vào nguồn nhân lực
• 3.2.2. Đầu tư vào cơ sở vật chất
• 3.2.3. Các giải pháp hỗ trợ khác
• 3.3. Kết luận chương 3
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về ảnh hưởng của Big Data đến phân tích dữ liệu kiểm toán

Big Data đã trở thành một phần không thể thiếu trong quá trình phân tích dữ liệu kiểm toán. Sự phát triển nhanh chóng của công nghệ thông tin đã tạo ra một lượng dữ liệu khổng lồ, từ đó ảnh hưởng đến cách thức mà các doanh nghiệp kiểm toán thực hiện công việc của mình. Việc áp dụng Big Data không chỉ giúp nâng cao chất lượng kiểm toán mà còn tối ưu hóa quy trình làm việc, giảm thiểu rủi ro và tăng cường khả năng ra quyết định.

1.1. Khái niệm về Big Data và phân tích dữ liệu kiểm toán

Big Data được định nghĩa là một tập hợp dữ liệu lớn và phức tạp, khó khăn trong việc xử lý bằng các công cụ truyền thống. Trong lĩnh vực kiểm toán, việc phân tích dữ liệu từ Big Data giúp kiểm toán viên có cái nhìn sâu sắc hơn về tình hình tài chính của doanh nghiệp, từ đó đưa ra những đánh giá chính xác hơn.

1.2. Tác động của Big Data đến quy trình kiểm toán

Việc tích hợp Big Data vào quy trình kiểm toán giúp cải thiện độ chính xác và hiệu quả. Các công cụ phân tích dữ liệu hiện đại cho phép kiểm toán viên phát hiện các bất thường và rủi ro tiềm ẩn trong báo cáo tài chính, từ đó nâng cao chất lượng kiểm toán.

II. Những thách thức khi áp dụng Big Data trong kiểm toán

Mặc dù Big Data mang lại nhiều lợi ích, nhưng việc áp dụng nó trong kiểm toán cũng gặp phải không ít thách thức. Các doanh nghiệp kiểm toán cần phải đối mặt với vấn đề về bảo mật dữ liệu, chất lượng dữ liệu và sự thiếu hụt nguồn nhân lực có kỹ năng phân tích dữ liệu.

2.1. Vấn đề bảo mật và quản lý dữ liệu

Bảo mật dữ liệu là một trong những thách thức lớn nhất khi áp dụng Big Data. Các doanh nghiệp cần phải đảm bảo rằng dữ liệu được lưu trữ và xử lý một cách an toàn, tránh rò rỉ thông tin nhạy cảm.

2.2. Thiếu hụt nguồn nhân lực có kỹ năng

Sự thiếu hụt nhân lực có kỹ năng phân tích dữ liệu là một vấn đề nghiêm trọng. Các doanh nghiệp kiểm toán cần đầu tư vào đào tạo và phát triển nguồn nhân lực để có thể khai thác tối đa giá trị từ Big Data.

III. Phương pháp nâng cao hiệu quả phân tích dữ liệu kiểm toán với Big Data

Để tối ưu hóa việc sử dụng Big Data trong phân tích dữ liệu kiểm toán, các doanh nghiệp cần áp dụng một số phương pháp cụ thể. Việc đầu tư vào công nghệ và đào tạo nhân viên là rất cần thiết để nâng cao khả năng phân tích dữ liệu.

3.1. Đầu tư vào công nghệ phân tích dữ liệu

Các công cụ phân tích dữ liệu hiện đại như AI và machine learning có thể giúp kiểm toán viên xử lý và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả hơn. Đầu tư vào công nghệ này sẽ giúp doanh nghiệp tiết kiệm thời gian và chi phí.

3.2. Đào tạo nhân viên về Big Data

Đào tạo nhân viên về Big Data và các công cụ phân tích dữ liệu là rất quan trọng. Điều này không chỉ giúp nâng cao kỹ năng của nhân viên mà còn tạo ra một môi trường làm việc hiệu quả hơn.

IV. Ứng dụng thực tiễn của Big Data trong kiểm toán tại Việt Nam

Tại Việt Nam, nhiều doanh nghiệp kiểm toán đã bắt đầu áp dụng Big Data vào quy trình làm việc của mình. Việc này không chỉ giúp nâng cao chất lượng kiểm toán mà còn tạo ra những giá trị mới cho doanh nghiệp.

4.1. Các doanh nghiệp kiểm toán hàng đầu áp dụng Big Data

Nhiều công ty kiểm toán lớn tại Việt Nam đã áp dụng Big Data để cải thiện quy trình kiểm toán. Họ sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu để phát hiện các bất thường và tối ưu hóa quy trình làm việc.

4.2. Kết quả đạt được từ việc áp dụng Big Data

Việc áp dụng Big Data đã giúp các doanh nghiệp kiểm toán tại Việt Nam nâng cao chất lượng dịch vụ, giảm thiểu rủi ro và tăng cường khả năng ra quyết định. Điều này đã tạo ra những giá trị lớn cho cả doanh nghiệp và khách hàng.

V. Kết luận và tương lai của Big Data trong kiểm toán

Big Data sẽ tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong lĩnh vực kiểm toán trong tương lai. Các doanh nghiệp cần phải nhanh chóng thích ứng với những thay đổi này để không bị tụt lại phía sau.

5.1. Tương lai của Big Data trong kiểm toán

Dự báo rằng trong tương lai, Big Data sẽ trở thành một phần không thể thiếu trong quy trình kiểm toán. Các công ty cần phải đầu tư vào công nghệ và đào tạo nhân viên để khai thác tối đa giá trị từ Big Data.

5.2. Những xu hướng mới trong phân tích dữ liệu kiểm toán

Các xu hướng mới như AI và machine learning sẽ tiếp tục phát triển và ảnh hưởng đến cách thức mà các doanh nghiệp kiểm toán thực hiện công việc của mình. Việc nắm bắt những xu hướng này sẽ giúp doanh nghiệp duy trì lợi thế cạnh tranh.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 và sự bùng nổ của dữ liệu số, Big Data đã trở thành một nguồn tài nguyên quan trọng, đặc biệt trong lĩnh vực kiểm toán. Việt Nam với dân số trên 90 triệu người và khoảng 54 triệu người sử dụng internet, được xem là khu vực tiềm năng về Big Data tại châu Á. Hoạt động kiểm toán độc lập (KTĐL) tại Việt Nam đã phát triển mạnh mẽ với hơn 170 công ty kiểm toán và đội ngũ hơn 12.000 nhân sự, trong đó có gần 1.700 kiểm toán viên (KTV) hành nghề. Doanh thu ngành kiểm toán năm 2017 đạt khoảng 6.500 tỷ đồng, tăng trưởng liên tục qua các năm. Tuy nhiên, việc ứng dụng Big Data trong phân tích dữ liệu kiểm toán tại các doanh nghiệp kiểm toán Việt Nam vẫn còn nhiều hạn chế và thách thức.

Mục tiêu nghiên cứu nhằm phân tích ảnh hưởng của Big Data đến quá trình phân tích dữ liệu tại các doanh nghiệp kiểm toán Việt Nam, bao gồm hệ thống hóa lý luận, đánh giá thực trạng ứng dụng và đề xuất giải pháp nâng cao hiệu quả sử dụng Big Data trong kiểm toán. Nghiên cứu tập trung khảo sát các công ty kiểm toán trên địa bàn TP. Hồ Chí Minh trong giai đoạn từ tháng 6 đến tháng 12 năm 2017, với trọng tâm là phân tích dữ liệu kiểm toán từ Big Data và nguồn nhân lực phục vụ cho quá trình này. Kết quả nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc nâng cao chất lượng kiểm toán, giúp các doanh nghiệp kiểm toán thích ứng với xu thế công nghệ số và tăng cường năng lực cạnh tranh trên thị trường.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu dựa trên hai khung lý thuyết chính: lý thuyết về Big Data và lý thuyết về phân tích dữ liệu kiểm toán. Big Data được đặc trưng bởi ba yếu tố chính: dung lượng (volume), tốc độ (velocity) và sự đa dạng (variety). Ba yếu tố này tạo nên thách thức trong việc lưu trữ, xử lý và phân tích dữ liệu lớn, phức tạp và đa dạng về cấu trúc. Ngoài ra, các yếu tố thúc đẩy sự phát triển của Big Data bao gồm năng lực tính toán, nguồn dữ liệu mới và cơ sở hạ tầng kỹ thuật số như điện toán đám mây.

Phân tích dữ liệu kiểm toán được định nghĩa là quá trình kiểm tra, cân đối, chuyển đổi và mô hình hóa dữ liệu nhằm phát hiện các mẫu, sai sót và mâu thuẫn trong báo cáo tài chính, hỗ trợ ra quyết định kiểm toán chính xác. Các khái niệm chính bao gồm phân tích mô tả, phân tích dự đoán và phân tích theo quy trình, giúp KTV nâng cao chất lượng kiểm toán thông qua việc kiểm tra toàn bộ dữ liệu thay vì lấy mẫu truyền thống. Lý thuyết về bằng chứng kiểm toán cũng được xem xét để đánh giá tính đầy đủ và thích hợp của dữ liệu trong môi trường Big Data.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp định tính kết hợp với phân tích thống kê mô tả. Dữ liệu được thu thập thông qua khảo sát bằng bảng câu hỏi gửi đến 120 KTV tại hơn 100 công ty kiểm toán trên địa bàn TP. Hồ Chí Minh trong khoảng thời gian từ tháng 11 đến tháng 12 năm 2017. Tổng số bảng câu hỏi hợp lệ thu về là 40, chiếm tỷ lệ phản hồi khoảng 33%. Phương pháp chọn mẫu là chọn mẫu thuận tiện với đối tượng là các KTV đang hành nghề tại các doanh nghiệp kiểm toán.

Phân tích dữ liệu được thực hiện bằng cách tổng hợp, so sánh và đánh giá các câu trả lời nhằm xác định nhận thức, mức độ ứng dụng và thách thức trong việc sử dụng Big Data và phân tích dữ liệu kiểm toán. Ngoài ra, nghiên cứu cũng tổng hợp các tài liệu học thuật, báo cáo ngành và các văn bản pháp luật liên quan đến hoạt động kiểm toán độc lập tại Việt Nam để làm cơ sở lý luận và thực tiễn cho nghiên cứu.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Nhận thức về Big Data: 100% người tham gia khảo sát đồng ý với định nghĩa Big Data là bộ dữ liệu lớn, phức tạp và đòi hỏi xử lý nhanh, khó sử dụng các công cụ truyền thống. Khoảng 75% cho rằng Big Data là dữ liệu đến từ nhiều nguồn khác nhau, trong khi chỉ 37,5% xem dữ liệu trực tuyến là Big Data. Điều này cho thấy sự đa dạng trong nhận thức về Big Data không chỉ dựa trên dung lượng mà còn về tính đa dạng và tốc độ.

2. Ảnh hưởng của Big Data đến ra quyết định: 85% KTV cho rằng Big Data giúp cải thiện việc ra quyết định dựa trên số liệu chính xác hơn. Trọng tâm khi sử dụng Big Data là hướng đến khách hàng và giảm thiểu rủi ro, với 70% đồng ý rằng sự đa dạng của dữ liệu quan trọng hơn dung lượng.

3. Cơ cấu tổ chức và thách thức: 65% người khảo sát cho biết cơ cấu tổ chức trong môi trường Big Data ảnh hưởng đến thành công của doanh nghiệp kiểm toán. Thách thức lớn nhất không phải là công nghệ mà là yếu tố con người, với 60% cho rằng kỹ năng và nhận thức của nhân sự là rào cản chính.

4. Nguồn nhân lực và kỹ năng: Chỉ khoảng 40% doanh nghiệp có đủ nhân lực có kỹ năng phân tích dữ liệu và quản lý công nghệ thông tin. Việc tuyển dụng và đào tạo nhân sự chuyên môn về Big Data và phân tích dữ liệu kiểm toán còn hạn chế, gây ảnh hưởng đến khả năng ứng dụng hiệu quả.

Thảo luận kết quả

Kết quả khảo sát phản ánh thực trạng ứng dụng Big Data trong các doanh nghiệp kiểm toán Việt Nam còn ở giai đoạn đầu, với nhận thức tốt nhưng năng lực và nguồn lực chưa đáp ứng đủ. So với các nghiên cứu quốc tế, Việt Nam đang đối mặt với thách thức về nhân lực và cơ cấu tổ chức phù hợp để khai thác tối đa lợi ích của Big Data. Việc tập trung vào sự đa dạng của dữ liệu hơn là dung lượng phù hợp với đặc thù dữ liệu kiểm toán đa dạng về nguồn và cấu trúc.

Các biểu đồ thể hiện tỷ lệ đồng thuận về các khía cạnh Big Data và phân tích dữ liệu có thể minh họa rõ nét sự phân bố ý kiến của KTV, giúp nhận diện các điểm mạnh và điểm yếu trong ứng dụng Big Data. So sánh với các công ty kiểm toán lớn trên thế giới, các doanh nghiệp Việt Nam cần đẩy mạnh đầu tư vào đào tạo và phát triển kỹ năng công nghệ thông tin, đồng thời cải tiến cơ cấu tổ chức để thích ứng với môi trường Big Data.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Đầu tư nâng cao năng lực nhân sự: Tổ chức các khóa đào tạo chuyên sâu về Big Data và phân tích dữ liệu cho KTV và nhân viên công nghệ thông tin, nhằm nâng cao kỹ năng phân tích và quản lý dữ liệu. Mục tiêu đạt được đội ngũ nhân lực đủ năng lực trong vòng 2 năm, do các công ty kiểm toán phối hợp với các tổ chức đào tạo thực hiện.

2. Cải tiến cơ cấu tổ chức: Thiết lập bộ phận chuyên trách về Big Data và phân tích dữ liệu trong các doanh nghiệp kiểm toán, đảm bảo sự phối hợp chặt chẽ giữa KTV và bộ phận công nghệ thông tin. Thời gian thực hiện trong 1 năm, do ban lãnh đạo công ty kiểm toán chủ trì.

3. Đầu tư cơ sở hạ tầng công nghệ: Trang bị hệ thống phần mềm và phần cứng hiện đại hỗ trợ xử lý và phân tích Big Data, như các nền tảng điện toán đám mây và phần mềm phân tích dữ liệu chuyên dụng. Mục tiêu hoàn thành trong 18 tháng, do phòng công nghệ thông tin và ban quản lý dự án đảm nhiệm.

4. Xây dựng chính sách quản lý dữ liệu: Thiết lập quy trình bảo mật, lưu trữ và kiểm soát truy cập dữ liệu phù hợp với quy định pháp luật và tiêu chuẩn ngành, nhằm đảm bảo an toàn và tính toàn vẹn của dữ liệu kiểm toán. Thời gian triển khai trong 12 tháng, do bộ phận pháp chế và quản lý rủi ro phối hợp thực hiện.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Kiểm toán viên và nhân viên công nghệ thông tin tại các công ty kiểm toán: Giúp nâng cao nhận thức và kỹ năng ứng dụng Big Data trong phân tích dữ liệu kiểm toán, từ đó cải thiện chất lượng và hiệu quả công việc.

2. Ban lãnh đạo các doanh nghiệp kiểm toán: Cung cấp cơ sở để xây dựng chiến lược phát triển công nghệ và nhân lực phù hợp với xu hướng Big Data, tăng cường năng lực cạnh tranh trên thị trường.

3. Các tổ chức đào tạo và nghiên cứu trong lĩnh vực kế toán – kiểm toán: Là tài liệu tham khảo để thiết kế chương trình đào tạo, nghiên cứu sâu về ứng dụng Big Data trong kiểm toán, đáp ứng nhu cầu thực tiễn.

4. Cơ quan quản lý nhà nước và các tổ chức nghề nghiệp: Hỗ trợ trong việc xây dựng chính sách, quy định và chuẩn mực liên quan đến ứng dụng công nghệ mới trong kiểm toán, đảm bảo tính minh bạch và hiệu quả của hoạt động kiểm toán.

Câu hỏi thường gặp

1. Big Data là gì và tại sao nó quan trọng trong kiểm toán?
   Big Data là tập hợp dữ liệu lớn, đa dạng và tốc độ cao, khó xử lý bằng công cụ truyền thống. Trong kiểm toán, Big Data giúp KTV phân tích toàn bộ dữ liệu giao dịch, phát hiện rủi ro và sai sót chính xác hơn, nâng cao chất lượng kiểm toán.

2. Các doanh nghiệp kiểm toán Việt Nam hiện nay sử dụng Big Data như thế nào?
   Theo khảo sát, các doanh nghiệp đang bắt đầu nhận thức và ứng dụng Big Data trong phân tích dữ liệu, nhưng còn hạn chế về kỹ năng và công nghệ. Việc sử dụng chủ yếu tập trung vào phân tích dữ liệu đa dạng và hỗ trợ ra quyết định.

3. Những thách thức lớn nhất khi áp dụng Big Data trong kiểm toán là gì?
   Thách thức chính là thiếu nhân lực có kỹ năng phân tích dữ liệu và quản lý công nghệ, cùng với cơ cấu tổ chức chưa phù hợp. Ngoài ra, việc bảo mật và quản lý dữ liệu lớn cũng là vấn đề cần giải quyết.

4. Làm thế nào để nâng cao hiệu quả ứng dụng Big Data trong kiểm toán?
   Cần đầu tư đào tạo nhân sự, cải tiến cơ cấu tổ chức, nâng cấp hạ tầng công nghệ và xây dựng chính sách quản lý dữ liệu chặt chẽ. Sự phối hợp giữa các bộ phận và lãnh đạo là yếu tố then chốt.

5. Big Data có thể thay thế hoàn toàn công việc của kiểm toán viên không?
   Không. Big Data hỗ trợ kiểm toán viên trong việc phân tích và phát hiện thông tin, nhưng các quyết định cuối cùng vẫn cần sự đánh giá và xét đoán chuyên môn của KTV. Công nghệ giúp loại bỏ công việc thủ công, tăng hiệu quả và độ chính xác.

Kết luận

• Big Data là yếu tố then chốt giúp nâng cao chất lượng và hiệu quả phân tích dữ liệu kiểm toán tại các doanh nghiệp Việt Nam.
• Nghiên cứu đã làm rõ nhận thức, thực trạng ứng dụng và thách thức trong việc sử dụng Big Data tại các công ty kiểm toán trên địa bàn TP. Hồ Chí Minh.
• Kỹ năng nhân lực và cơ cấu tổ chức là những rào cản lớn nhất cần được giải quyết để khai thác tối đa lợi ích của Big Data.
• Đề xuất các giải pháp cụ thể về đào tạo, tổ chức, công nghệ và quản lý dữ liệu nhằm thúc đẩy ứng dụng Big Data trong kiểm toán.
• Các bước tiếp theo bao gồm triển khai đào tạo nhân sự, đầu tư công nghệ và xây dựng chính sách quản lý dữ liệu trong vòng 1-2 năm tới.

Hành động ngay hôm nay để nâng cao năng lực phân tích dữ liệu kiểm toán và tận dụng sức mạnh của Big Data trong doanh nghiệp bạn!

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ BIG DATA VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU TRONG KIỂM TOÁN 1. Tóm lược một số thay đổi trong dữ liệu Big Data và phân tích dữ liệu hiện nay được xem là trung tâm của khoa học và kinh doanh hiện đại, các dữ liệu này được tạo ra từ các giao dịch trực tuyến, email, video, âm thanh, hình ảnh, những cú nhấp chuột, blog, truy vấn tìm kiếm, hồ sơ sức khỏe, tương tác trên mạng xã hội, dữ liệu khoa học, cảm biến từ điện thoại di động và các ứng dụng đi kèm (C.Eaton et al. Tất cả những yếu tố trên được lưu trữ trong những nền tảng cơ sở dữ liệu đang phát triển mạnh mẽ và càng trở nên khó nắm bắt, lưu trữ, quản lý, chia sẻ, phân tích và hình dung thông qua các phần mềm cơ sở dữ liệu truyền thống. 5 exabytes (1018 bytes) đã được con người tạo ra đến năm 2003, nhưng hiện nay lượng thông tin này có thể được tạo thành chỉ trong vòng hai ngày.

Năm 2012, dữ liệu số của thế giới đã được mở rộng đến 2.72 zettabytes (1021 bytes), và dự báo sẽ tăng gấp đôi sau mỗi hai năm, đạt khoản 8 zettabytes vào khoản năm 2015. IBM, tập đoàn công nghệ máy tính đa quốc gia của Mỹ, chỉ ra rằng mỗi ngày có 2.5 exabytes dữ liệu được tạo ra tương đương với 90% dữ liệu được tạo ra trong vòng hai năm qua (S. Một máy tính cá nhân chứa khoản 500 gigabytes (109 bytes), do đó sẽ cần khoản 20 tỷ máy tính để lưu trữ tất cả dữ liệu của thế giới. Trong quá khứ, quá trình giải mã bộ gen của con người mất khoản 10 năm, bây giờ thì việc này mất không quá một tuần.

Dữ liệu đa phương tiện được dữ kiến tăng 70% vào năm 2013 (J. Manyika et al. Chỉ Google mới có hơn một triệu máy chủ trên toàn thế giới. Hiện đã có hơn 6 tỷ thuê bao điện thoại di động trên thế giới và mỗi ngày có hơn một tỷ tin nhắn được gửi đi.

Đến năm 2020, 50 tỷ thiết bị sẽ được kết nối với mạng và internet (B. Gerhardt et al. Năm 2012, hình thái dữ liệu của Big Data đã được hoàn thành với quy mô toàn cầu, dự án tập trung thu thập thời gian, hình dung và phân tích một khối lượng lớn dữ liệu. Theo dự án này, có rất nhiều thống kê đã được đưa ra, chẳng hạn Facebook TIEU LUAN MOI download : [e-mail] 7 có 955 triệu tài khoản hoạt động hàng tháng bằng 70 ngôn ngữ, 140 tỷ hình ảnh được tải lên, 125 tỷ kết nối bạn bè, mỗi ngày có 30 tỷ nội dung và 2.7 tỷ lượt thích và bình luận được đăng tải, số lượng tài khoản Facebook vào tháng 06/2017 tại các châu lục được thể hiện ở hình 1.

Mỗi phút, có 48 giờ video được tải lên và mỗi ngày có 4 tỷ lượt xem được thực hiện trên Youtube. Google hỗ trợ nhiều dịch vụ như giám sát 7.2 tỷ trang mạng mỗi ngày và xử lý 20 petabyte (1015 bytes) dữ liệu dịch sang 66 ngôn ngữ khác nhau. Có khoảng 1 tỷ Tweets (những mẫu tin nhỏ dưới dạng blog – theo Wikipedia) sau mỗi 72 giờ từ hơn 140 triệu người dùng đang hoạt động trên Twitter. 571 trang web mới được tạo ra mỗi phút trong ngày.

Dự báo trong thập kỷ tới, khối lượng thông tin sẽ tăng gấp 50 lần, tuy nhiên số lượng các chuyên gia về công nghệ thông tin theo kịp với tiến độ phát triển đó chỉ tăng 1. Tankard et al.1: Số lượng tài khoản Facebook trên thế giới vào 06/2017 1. Các vấn đề quan trọng TIEU LUAN MOI download : [e-mail] 8 Big Data là thuật ngữ dùng cho các bộ dữ liệu có cấu trúc đa dạng và phức tạp hơn với những khó khăn trong việc lưu trữ, phân tích và hiển thị cho các quá trình hoặc kết quả tiếp theo. Big Data được đặc trưng bởi các thành phần chính: sự đa dạng (variety), tốc độ (velocity) và dung lượng (volume) (Intel IT Center, 2012).

- Sự đa dạng: làm cho Big Data thật sự là nguồn dữ liệu rất lớn. Big Data thường đến từ nhiều nguồn và thường có ba loại: có cấu trúc, bán cấu trúc và không có cấu trúc. Dữ liệu có cấu trúc nằm trong kho dữ liệu đã được gắn thẻ và dễ dàng sắp xếp nhưng dữ liệu phi cấu trúc là ngẫu nhiên và khó phân tích. Dữ liệu bán cấu trúc không thích hợp cho các lĩnh vực cố định mà chứa những phần tử dữ liệu riêng biệt.

- Dung lượng: hay kích thước của dữ liệu bây giờ lớn hơn terabytes và petabytes. Quy mô lớn và sự gia tăng của dữ liệu vượt xa các kỹ thuật phân tích và lưu trữ truyền thống. - Tốc độ: nghĩa là vận tốc các dữ liệu được tạo ra và xử lý để đáp ứng các nhu cầu và thách thức trên con đường tăng trưởng và phát triển. Cụ thể từng thành phần được minh họa như sau: Hình 1.2: Ba thành phần đặt trưng cấu thành Big Data Dưới áp lực của nền thông tin phát triển, một vấn đề khác cần quan tâm là xác minh nguồn dữ liệu, rất khó để kiểm soát một nguồn dữ liệu lớn nên cần phải quan tâm đến bảo mật dữ liệu, thêm vào đó là sau khi tạo ra và xử lý Big Data thì sẽ tạo TIEU LUAN MOI download : [e-mail] 9 ra một giá trị tăng thêm cho tổ chức.

Có một số vấn đề được rút ra từ nghiên cứu của TDWI – Transforming Data with Intelligence (P. Russom, 2011) được yêu cầu cho các chuyên gia quản lý: - Sau khi tổ chức áp dụng một số hình thức phân tích Big Data, những lợi ích mang lại gồm: markerting tốt hơn, hiểu biết sâu sắc hơn về kinh doanh, mở rộng nhiều phân khúc khách hàng, có nhiều thay đổi trong doanh thu và trên thị trường. - Trong khi thực hiện phân tích Big Data, sẽ phát sinh nhiều rào cản: sự thiếu chuyên môn, chi phí, khó khăn trong thiết kế hệ thống phân tích, thiếu những phần mềm cơ sở để phân tích. Big Data không chỉ là cơ hội vì sự phân tích toàn diện trong hiện tại và tương lai mà còn là rào cản vì rất khó tiếp cận và quản lý.

- Big Data hiện nay đang được lưu trữ và sử dụng với những kỹ thuật tiên tiến gồm: có cấu trúc, bán cấu trúc, phức hợp, dữ liệu sự kiện và không cấu trúc. - Khi thay đổi nền tảng phân tích, những vấn đề có thể xảy ra: không phù hợp với một dung lượng dữ liệu lớn, không thể hỗ trợ các mô hình phân tích cần thiết, dữ liệu được tải quả chậm, công nghệ thông tin không thể bắt kịp với nhu cầu. Có thể thấy từ nghiên cứu này rằng phân tích Big Data vẫn cần rất nhiều sự quan tâm, ngoại trừ tính đa dạng, dung lượng lớn và tốc độ vượt trội thì việc phân tích Big Data còn mang lại tiềm năng mở ra những hiểu biết mới giúp tối ưu hóa việc ra quyết định. Cần hiểu rằng Big Data không phải là công cụ dành riêng cho các doanh nghiệp lớn, “big” ở đây không chỉ lớn đo bằng số lượng mà còn chỉ độ sâu của việc phân tích, nghĩa là không kể doanh nghiệp thu thập được bao nhiêu số liệu, quan trọng là sẽ làm gì với những số liệu đó, phân tích như thế nào để mang lại lợi ích tốt nhất trong hoạt động của chính doanh nghiệp.2 thể hiện thống kê dự báo doanh thu cho ngành công nghiệp Big Data và phân tích kinh doanh trên toàn cầu từ 2015-2020 (tỷ đô la Mỹ) do trang Statistics Portal thực hiện.

TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.3: Doanh thu dự báo từ Big Data và phân tích kinh doanh toàn thế giới từ năm 2015 đến 2020 (tỷ đô la Mỹ) 1. Những yếu tố tạo nên Big Data Theo ICAEW (2015), xu hướng của Big Data được thúc đẩy bởi các yếu tố: năng lực tính toán, các nguồn dữ liệu mới và cơ sở hạ tầng để tạo ra dữ liệu. Ba yếu tố này tạo ra những tiến bộ đáng kể trong việc hình thành và phát triển Big Data: - Năng lực tính toán: năng lực cốt lõi của Big Data là sự tăng trưởng mạnh mẽ về năng lực tính toán và khả năng lưu trữ trong những năm gần đây, giúp thu thập và xử lý toàn bộ bộ dữ liệu, bất kể kích thước và độ phức tạp của chúng, điều này thường được mô tả như sự tăng trưởng theo cấp số nhân trong năng lực tính toán. Mô hình điện toán đám mây đang tiếp tục hỗ trợ trong việc sử dụng rộng rãi Big Data, cụ thể điện toán đám mây dựa trên mô hình chia sẻ tài nguyên máy tính trong toàn bộ doanh nghiệp (đám mây riêng) hay giữa một số khách hàng với nhau (đám mây công cộng).

Bằng việc sử dụng điện toán đám mây, doanh nghiệp không cần phải mua tất cả tài nguyên máy tính để sử dụng mà chỉ đơn giản là truy cập vào đám TIEU LUAN MOI download : [e-mail] 11 máy đó khi cần thiết. Do đó, mô hình điện toán đám mây có khả năng cung cấp cho doanh nghiệp quyền truy cập vào các tài nguyên máy tính lớn một cách hiệu quả và linh hoạt. Những tiến bộ về phần mềm cũng mang lại sự phát triển về khả năng xử lý và lưu trữ dữ liệu, chẳng hạn các loại phần mềm mới hỗ trợ cho những dữ liệu lớn và không có cấu trúc tốt hơn so với các hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu truyền thống (ví dụ: phần mềm Apache Hadoop giúp quản lý bộ dữ liệu rất lớn bằng cách chia tách việc xử lý giữa nhiều máy tính với nhau), bên cạnh đó khả năng xử lý dữ liệu phi cấu trúc (như video hay văn bản) đã được cải thiện rất nhiều, các công cụ phục vụ cho việc trình bày dữ liệu cũng đang có những tiến triển đáng kể.