Tổng quan nghiên cứu

Ngành xây dựng đóng vai trò nòng cốt trong nền kinh tế Việt Nam khi tổng vốn đầu tư toàn xã hội năm 2022 đạt 9.513 nghìn tỷ đồng, trong đó lĩnh vực công nghiệp và xây dựng chiếm tới 38,24%. Mặc dù khối doanh nghiệp vừa và nhỏ chiếm gần 98% tổng số doanh nghiệp cả nước, năng lực cạnh tranh và mức độ ứng dụng công nghệ vẫn còn nhiều hạn chế. Số liệu khảo sát thực tế cho thấy có tới 80% đến 90% máy móc và thiết bị quản lý tại các doanh nghiệp Việt Nam là nhập khẩu, trong đó gần 80% là công nghệ cũ từ các thập niên trước. Đặc biệt, sau giai đoạn biến động kinh tế và đại dịch, có hơn 76% doanh nghiệp xây dựng rơi vào tình trạng mất cân đối thu chi, 20% phải tạm dừng hoạt động và 72% lúng túng không biết bắt đầu lộ trình chuyển đổi số từ đâu.

Vấn đề cốt lõi của các doanh nghiệp xây dựng vừa và nhỏ hiện nay là sự phân mảnh và thiếu đồng bộ trong quản trị dữ liệu chi phí. Dữ liệu tài chính, thanh quyết toán hợp đồng, đơn giá nguyên vật liệu và chi phí phát sinh thường bị lưu trữ rải rác trên các tệp bảng tính rời rạc, làm gia tăng nguy cơ thất thoát và chậm trễ tiến độ ra quyết định. Nhằm giải quyết triệt để bài toán này, đề tài nghiên cứu tập trung xây dựng giải pháp hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu về chi phí tối ưu, có khả năng tự động hóa quy trình tổng hợp và phân tích dữ liệu.

Phạm vi nghiên cứu được xác lập tại các doanh nghiệp xây dựng vừa và nhỏ tại Việt Nam trong giai đoạn từ tháng 9 năm 2023 đến tháng 1 năm 2024. Đề tài tập trung vào việc mô hình hóa cơ sở dữ liệu quan hệ, thiết lập quy trình trích xuất chuyển đổi tải dữ liệu và phát triển hệ thống báo cáo thông minh phục vụ kiểm soát chi phí thực hiện, công nợ hợp đồng và dự báo đơn giá vật tư then chốt. Nghiên cứu mang lại ý nghĩa thực tiễn to lớn khi giúp doanh nghiệp tiết kiệm ước tính 70% thời gian xử lý dữ liệu thủ công, giảm thiểu 15% đến 20% rủi ro bội chi ngân sách và nâng cao năng lực cạnh tranh số trong kỷ nguyên mới.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu được xây dựng trên nền tảng kết hợp giữa quản lý chi phí dự án xây dựng và khoa học quản trị dữ liệu hiện đại. Về mặt pháp lý và tiêu chí doanh nghiệp, đề tài căn cứ theo Điều 5 Nghị định số 80/2021/NĐ-CP nhằm xác định rõ doanh nghiệp xây dựng vừa và nhỏ là đơn vị có số lao động tham gia bảo hiểm xã hội bình quân năm không quá 200 người và tổng doanh thu không vượt quá 200 tỷ đồng hoặc tổng nguồn vốn không quá 100 tỷ đồng. Cơ cấu chi phí dự án được bám sát theo quy định tại Nghị định số 10/2021/NĐ-CP và công tác quản lý hợp đồng tuân thủ Nghị định số 37/2015/NĐ-CP, bao gồm chi phí trực tiếp, chi phí gián tiếp, thu nhập chịu thuế tính trước cùng các loại hình hợp đồng xây dựng từ trọn gói đến đơn giá điều chỉnh.

Về lý thuyết hệ thống thông tin, luận văn ứng dụng mô hình kho dữ liệu Data Warehouse kết hợp kiến trúc kho dữ liệu độc lập Data Mart do Ralph Kimball đề xuất. Ba khái niệm trung tâm được vận dụng gồm:

  1. Bảng dữ kiện Transaction Fact Tables: Lưu trữ các sự kiện giao dịch phát sinh chi phí và thanh toán theo dòng thời gian.
  2. Bảng chiều Dimension Tables: Lưu trữ các trường thông tin ngữ cảnh như danh mục dự án, nhà thầu phụ, nhà cung cấp vật liệu và thời gian.
  3. Lược đồ liên kết dữ liệu đa chiều: Áp dụng cấu trúc lược đồ hình sao Star Schema và lược đồ thiên hà Galaxy Schema nhằm tối ưu hóa hiệu năng truy vấn phân tích trực tuyến.

Ngoài ra, nghiên cứu dựa trên mô hình 4 giai đoạn trưởng thành số của Cisco năm 2020 (Xuất phát, Quan sát, Thách thức, Trưởng thành) để định vị lộ trình công nghệ thích hợp nhất cho doanh nghiệp xây dựng Việt Nam.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp thực nghiệm kết hợp mô hình hóa kỹ thuật số dựa trên nguồn dữ liệu chi phí và thanh toán thực tế của các dự án xây dựng dân dụng tại khu vực phía Nam. Cỡ mẫu nghiên cứu bao gồm bộ dữ liệu hoàn chỉnh của 1 dự án điển hình với hàng nghìn bản ghi giao dịch chi phí chi tiết phát sinh giữa nhà thầu chính với chủ đầu tư, 4 nhà thầu phụ và 6 nhà cung cấp nguyên vật liệu lớn trong giai đoạn 2021 đến 2023. Phương pháp chọn mẫu là chọn mẫu có chủ đích đại diện cho phân khúc công trình quy mô vừa, nơi tập trung đầy đủ các nghiệp vụ tạm ứng, nghiệm thu đợt, thanh toán khối lượng hoàn thành và bù giá vật tư.

Phương pháp phân tích dữ liệu được triển khai theo quy trình kỹ thuật 4 bước chuẩn hóa:

  • Lưu trữ đám mây: Sử dụng dịch vụ cơ sở dữ liệu quan hệ Amazon Relational Database Service MySQL trên nền tảng điện toán đám mây Amazon Web Services.
  • Xử lý dữ liệu ETL: Sử dụng công cụ mã nguồn mở Pentaho Data Integration để tự động hóa quá trình trích xuất, chuẩn hóa dữ liệu đầu vào từ các tệp quản lý nội bộ và tải vào các bảng Data Mart.
  • Khai thác và trực quan hóa: Sử dụng Microsoft Power BI để xây dựng mô hình quan hệ dữ liệu đa chiều và thiết kế bảng điều khiển thông minh.

Lý do lựa chọn chuỗi công cụ này là tính sẵn sàng cao trên thị trường, chi phí bản quyền và vận hành hạ tầng thấp, độ bảo mật đạt chuẩn quốc tế, phù hợp tuyệt đối với năng lực tài chính và nhân sự công nghệ thông tin của doanh nghiệp vừa và nhỏ.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Quá trình triển khai mô hình quản lý cơ sở dữ liệu chi phí đã mang lại các kết quả định lượng rõ rệt:

Thứ nhất, hệ thống đã giải quyết thành công bài toán theo dõi tình trạng thanh toán hợp đồng thông qua việc tích hợp 5 bảng dữ kiện giao dịch và 6 bảng danh mục chuẩn hóa. Kết quả thực nghiệm cho thấy thời gian tổng hợp báo cáo thanh toán công nợ đa phương (giữa doanh nghiệp với chủ đầu tư, thầu phụ, nhà cung cấp vật tư) giảm từ trung bình 3 ngày làm việc xuống còn dưới 5 phút, đạt tỷ lệ tự động hóa quy trình lên tới 95%.

Thứ hai, mô hình đánh giá dòng tiền dự án trên lược đồ Galaxy Schema giúp phát hiện sớm các điểm nghẽn thanh toán. Dữ liệu phân tích cho thấy tỷ lệ thu hồi vốn từ chủ đầu tư đạt 92% giá trị nghiệm thu thực tế, đồng thời kiểm soát chặt chẽ tỷ lệ giải ngân cho nhà thầu phụ ở mức an toàn 85%, hạn chế tối đa nguy cơ thâm hụt dòng tiền lưu động trong suốt chu kỳ thi công.

Thứ ba, hệ thống xây dựng thành công báo cáo phân tích biến động và dự đoán đơn giá nguyên vật liệu xây dựng. Cụ thể, khi kiểm định thực tế trên mặt hàng thép D10 qua 4 quý năm 2022, mô hình trực quan hóa đã phản ánh chính xác xu hướng dao động giá với mức sai số dự báo trung bình chỉ khoảng 3,5% so với giá thị trường, hỗ trợ doanh nghiệp chủ động điều chỉnh dự toán thầu và kế hoạch mua sắm vật tư.

Thảo luận kết quả

Các phát hiện nghiên cứu khẳng định tính ưu việt vượt trội của kiến trúc Data Mart phân tán trên nền tảng đám mây so với các hệ thống quản trị truyền thống. Trong thực tế quản lý, dữ liệu chi phí thường được mô tả sinh động qua các bảng ma trận công nợ kết hợp biểu đồ thác nước (Waterfall chart) thể hiện dòng tiền thu chi và biểu đồ nhiệt (Heatmap) cảnh báo các gói thầu có chi phí phát sinh vượt định mức 5%. Cách thức trình bày này giúp các nhà quản lý dự án nhận diện ngay lập tức các khoản chi bất thường mà không cần duyệt qua hàng trăm trang bảng tính rời rạc.

So sánh với các công trình nghiên cứu trước đây, điển hình là nghiên cứu của David Arnott (2008) chỉ ra rằng việc xây dựng hệ thống kho dữ liệu Data Warehouse tập trung quy mô lớn tại các công ty tài chính thường tiêu tốn tới gần 1 triệu USD trong 3 năm và có tỷ lệ thất bại cao do tính phức tạp, thì giải pháp của luận văn đã khắc phục hoàn toàn rào cản này. Bằng cách tiếp cận từng Data Mart độc lập trên hạ tầng điện toán đám mây Amazon RDS kết hợp công cụ Pentaho Data Integration miễn phí, chi phí triển khai được cắt giảm hơn 90% và thời gian hoàn thiện chỉ mất từ 3 đến 4 tháng. Kết quả này cũng củng cố định hướng ứng dụng Business Intelligence trong xây dựng mà nghiên cứu của Trần Hồ Sang (2021) từng đề xuất, đồng thời mở rộng thêm tính năng dự báo đơn giá vật liệu chuyên sâu.

Đề xuất và khuyến nghị

Dựa trên kết quả nghiên cứu thực nghiệm, 4 giải pháp chiến lược khả thi được đề xuất nhằm thúc đẩy chuyển đổi số quản trị chi phí cho doanh nghiệp xây dựng vừa và nhỏ:

  1. Thiết lập hạ tầng lưu trữ cơ sở dữ liệu trên nền tảng đám mây: Ban Giám đốc và bộ phận kỹ thuật cần khởi tạo hạ tầng cơ sở dữ liệu quan hệ thông qua Amazon Web Services RDS MySQL hoặc các dịch vụ đám mây nội địa uy tín. Mục tiêu là cắt giảm 85% chi phí đầu tư phần cứng máy chủ vật lý, đảm bảo tính sẵn sàng của dữ liệu 24/7 với lộ trình triển khai hoàn tất trong 30 đến 45 ngày.

  2. Chuẩn hóa quy trình thu thập và xây dựng đường ống trích xuất dữ liệu tự động: Phòng Quản lý Đấu thầu và Chi phí cần ban hành hệ thống biểu mẫu số hóa thống nhất, đồng thời ứng dụng công cụ Pentaho Data Integration để thiết lập quy trình ETL tự động tải dữ liệu định kỳ mỗi ngày. Giải pháp này hướng tới mục tiêu loại bỏ 100% tình trạng sai lệch dữ liệu do nhập tay và giảm 75% thời gian tổng hợp số liệu trong vòng 60 ngày.

  3. Triển khai hệ thống báo cáo thông minh phục vụ điều hành: Ban Điều hành dự án cùng Phòng Tài chính Kế toán cần ứng dụng bảng điều khiển Microsoft Power BI kết nối trực tiếp với kho dữ liệu. Mục tiêu là rút ngắn thời gian ra quyết định phê duyệt thanh toán và phân bổ dòng tiền nhanh hơn 50%, kiểm soát tỷ lệ giải ngân dự án sát với kế hoạch ngân sách ban đầu, áp dụng chính thức sau 2 tháng thử nghiệm.

  4. Tổ chức đào tạo và nâng cao năng lực phân tích dữ liệu cho nhân sự: Phòng Nhân sự phối hợp cùng các chuyên gia công nghệ tổ chức các khóa huấn luyện kỹ năng số ngắn hạn cho 100% cán bộ quản lý chi phí, kỹ sư định giá và kế toán công trường. Lộ trình đào tạo kéo dài 3 đến 6 tháng nhằm giúp nhân sự làm chủ công cụ phân tích, giảm 40% thời gian thích ứng với hệ thống quản trị mới.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Luận văn là tài liệu tham khảo giá trị cao dành cho 4 nhóm đối tượng chủ chốt:

  • Ban Lãnh đạo và Giám đốc điều hành doanh nghiệp xây dựng vừa và nhỏ: Cung cấp bức tranh toàn cảnh về lộ trình chuyển đổi số với chi phí tối ưu, giúp lãnh đạo nắm bắt cơ chế vận hành hệ thống thông tin quản lý để giám sát dòng tiền và kiểm soát ngân sách đa dự án theo thời gian thực.
  • Kỹ sư Quản lý chi phí (QS), Kỹ sư Kinh tế xây dựng và Kế toán dự án: Hướng dẫn chi tiết kỹ thuật số hóa dữ liệu thanh toán hợp đồng, phương pháp lập mô hình dữ liệu chi phí và cách thức khai thác bảng điều khiển báo cáo thông minh, giúp giảm hơn 80% áp lực lập báo cáo giấy tờ thủ công.
  • Chuyên gia tư vấn chuyển đổi số và kỹ sư giải pháp công nghệ thông tin: Đóng vai trò như một cẩm nang thiết kế kiến trúc hệ thống thực chiến, mô tả chi tiết từ lược đồ dữ liệu Galaxy Schema, quy trình cấu hình ETL mã nguồn mở đến cách thức kết nối kho dữ liệu đám mây với các nền tảng phân tích hiện đại.
  • Giảng viên, nghiên cứu sinh và học viên cao học chuyên ngành Quản lý xây dựng: Cung cấp nguồn tài liệu học thuật cập nhật, chuẩn mực về sự giao thoa giữa quản lý kinh tế xây dựng và khoa học dữ liệu, phục vụ công tác giảng dạy, nghiên cứu và phát triển các đề tài liên quan.

Câu hỏi thường gặp

  1. Tại sao doanh nghiệp xây dựng vừa và nhỏ nên chọn Data Mart độc lập thay vì xây dựng kho dữ liệu tổng thể ngay từ đầu? Việc triển khai kho dữ liệu tổng thể thường đòi hỏi chi phí đầu tư hàng tỷ đồng cùng hạ tầng công nghệ phức tạp. Data Mart độc lập tập trung giải quyết từng mảng nghiệp vụ cụ thể như chi phí thanh toán, giúp tiết kiệm hơn 70% ngân sách đầu tư ban đầu, rút ngắn thời gian triển khai xuống chỉ còn vài tuần và cho phép mở rộng quy mô linh hoạt theo từng giai đoạn phát triển của doanh nghiệp.

  2. Doanh nghiệp không có đội ngũ lập trình viên chuyên trách thì có thể vận hành được hệ thống này không? Doanh nghiệp hoàn toàn có thể tự vận hành hệ thống. Mô hình được xây dựng dựa trên các công cụ trực quan thân thiện như Pentaho Data Integration và Microsoft Power BI với giao diện kéo thả trực quan. Nhân sự phụ trách quản lý chi phí và kế toán chỉ cần tham gia khóa đào tạo cơ bản từ 2 đến 4 tuần là có thể làm chủ quy trình nạp dữ liệu và xuất báo cáo tự động.

  3. Chi phí duy trì hệ thống cơ sở dữ liệu đám mây Amazon RDS hàng tháng là bao nhiêu? Đối với quy mô cơ sở dữ liệu của một doanh nghiệp xây dựng vừa và nhỏ quản lý từ 5 đến 10 dự án cùng lúc, chi phí thuê dịch vụ cơ sở dữ liệu đám mây Amazon RDS cấu hình tiêu chuẩn chỉ dao động trong khoảng từ 30 đến 70 USD mỗi tháng (tương đương 700.000 đến 1.700.000 VNĐ), thấp hơn rất nhiều so với chi phí mua sắm và bảo trì máy chủ cục bộ.

  4. Báo cáo dự đoán đơn giá nguyên vật liệu trong luận văn được xây dựng dựa trên cơ chế nào? Hệ thống sử dụng lược đồ hình sao Star Schema để liên kết dữ liệu chuỗi thời gian, khu vực thi công và lịch sử biến động đơn giá của các nhà cung ứng qua nhiều năm. Bằng các hàm phân tích hồi quy và đo lường thống kê tích hợp sẵn trên Power BI, hệ thống tự động nhận diện xu hướng tăng giảm giá theo chu kỳ mùa vụ để đưa ra dự báo đơn giá với sai số dưới 5%.

  5. Dữ liệu chi phí của doanh nghiệp lưu trữ trên đám mây có bảo đảm an toàn bảo mật không? Hạ tầng điện toán đám mây Amazon Web Services cung cấp các tiêu chuẩn an ninh mạng nghiêm ngặt nhất thế giới với cơ chế mã hóa dữ liệu đa lớp ở cả trạng thái lưu trữ lẫn truyền tải. Doanh nghiệp có toàn quyền phân quyền truy cập chi tiết đến từng bảng dữ liệu cho từng vị trí nhân sự, ngăn chặn triệt để rủi ro rò rỉ dữ liệu tài chính ra bên ngoài.

Kết luận

  • Luận văn đã phân tích toàn diện thực trạng và xác lập giải pháp chuyển đổi số quản trị chi phí thiết thực, hiệu quả cao cho các doanh nghiệp xây dựng vừa và nhỏ tại Việt Nam.
  • Đề tài xây dựng thành công kiến trúc kho dữ liệu đám mây Amazon RDS kết hợp quy trình tự động hóa ETL qua Pentaho Data Integration, giải quyết triệt để vấn đề phân mảnh dữ liệu.
  • Thiết kế hoàn chỉnh bộ 3 báo cáo thông minh trên Microsoft Power BI giúp kiểm soát thanh toán hợp đồng, đánh giá dòng tiền dự án và dự đoán chính xác đơn giá nguyên vật liệu thi công.
  • Nghiên cứu thực nghiệm chứng minh tính khả thi vượt trội với khả năng tiết kiệm hơn 70% thời gian xử lý nghiệp vụ chi phí và tối ưu hóa trên 85% chi phí đầu tư hạ tầng công nghệ.
  • Lộ trình triển khai khuyến nghị chia làm 4 giai đoạn từ hạ tầng, quy trình, công cụ báo cáo đến đào tạo nhân lực trong thời gian 3 đến 6 tháng; các doanh nghiệp xây dựng cần nhanh chóng áp dụng mô hình này để tạo lập lợi thế cạnh tranh số bền vững.