Ảnh hưởng của dữ liệu lớn đến nghề nghiệp kế toán

 AÛNH HÖÔÛNG CUÛA DÖÕ LIEÄU LÔÙN
 ÑEÁN NGHEÀ NGHIEÄP KEÁ TOAÙN
 ThS. Nguyễn Vĩnh Khương*
 ài viết tập trung chủ yếu vào sự phát triển của báo cáo doanh nghiệp trong thời đại kỹ thuật 
 số, về Internet và công nghệ hiện đại nói chung và dữ liệu lớn nói riêng. Bên cạnh đó, tổng 
 hợp và phân tích các nghiên cứu trước đây về tác động của dữ liệu lớn đến nghề nghiệp kế 
 toán. Thảo luận các kết quả nghiên cứu trước đây về vấn đề này và đưa ra các ý tưởng cho 
nghiênB cứu trong tương lai.
 Từ khóa: Dữ liệu lớn, kế toán.
 The impacts of big data to professional accounting
 The article focuses primarily on the development of enterprise reporting in the digital age, on the Internet 
and on modern technology in general and on big data in particular. In addition, synthesis and analysis of 
previous studies on the impact of big data on the accounting profession. Discuss previous research findings 
on this issue and provide ideas for future research.
 Keywords: Big data; accounting.
 1. Giới thiệu sự, 2015; Warren và cộng sự, 2015). Tác động của 
 dữ liệu lớn đối với thực tiễn kế toán, hiện tại và 
 Cuộc cách mạng kỹ thuật số trong những thập 
 tương lai, được mong đợi và chủ yếu được nhìn 
kỷ qua đã dẫn tới hiện tượng phổ biến dữ liệu lớn 
 nhận tích cực (Warren và cộng sự, 2015) mặc dù, 
(big data) (Moffitt và Vasarhelyi, 2013), trong những 
 có nhiều sự thận trọng để xem xét rủi ro để đối 
năm gần đây đã gây ra sự cường điệu. 90% dữ liệu 
 phó (Bhimani và Willcocks, 2014; Payne, 2014). 
của thế giới đã được tạo ra từ năm 2010 là một thực 
 Tuy nhiên, Quattrone (2016) đề cập về vấn đề số 
tế được nhắc đến nhiều, và nói chung niềm tin là dữ 
 hoá kế toán, vì tin rằng các cuộc đối thoại liên quan 
liệu lớn đặt ra cơ hội lớn cho các tổ chức, Chính phủ 
 đến kế hoạch sẽ bị mất nếu chúng ta sử dụng phân 
và cá nhân để cung cấp các giải pháp cho các vấn đề 
 tích dữ liệu lớn thay thế. Trong một thế giới tự do, 
hiện tại và tương lai.
 khả năng phân tích giám sát và dự đoán hành động 
 Và dữ liệu lớn đã thể hiện tác động trong của một người thực sự có thể cần thiết. Tuy nhiên, 
bối cảnh công ty (Moffitt và Vasarhelyi, 2013; đối thoại và phân tích dữ liệu lớn không nhất thiết 
Vasarhelyi và cộng sự, 2015) đến các hoạt động phải là những người có cùng quan điểm - các nhà 
tiếp thị, hoạt động sản xuất, lập kế hoạch / dự toán khoa học dữ liệu tìm cách “kể một câu chuyện từ 
ngân sách / dự báo doanh thu là những ví dụ phổ dữ liệu”, “tạo ra một tường thuật để làm sáng tỏ sự 
biến khi dữ liệu lớn được sử dụng để cung cấp ước hiểu biết và cung cấp câu trả lời cho những câu hỏi 
tính chính xác hơn, (Bhimani và Willcocks, năm hóc búa”. Bên cạnh đó, sự xuất hiện của các dữ liệu 
2014; Griffin và Wright, 2015; Vasarhelyi và cộng lớn kết hợp nhiều hơn các cơ sở dữ liệu cực kỳ lớn. 
*Trường Đại học Kinh tế - Luật_ĐHQG TP.HCM
 NGHIÊN CỨU KHOA HỌC KIỂM TOÁN Số 121 - tháng 11/2017 27
 CAÙCH MAÏNG COÂNG NGHIEÄP 4.0 VAØ NHÖÕNG TAÙC ÑOÄNG TÔÙI NGAØNH NGHEÀ KEÁ TOAÙN - KIEÅM TOAÙN
 Cái gọi là “người bản địa số”, thế hệ thiên niên kỷ làm thế nào để quản lý dữ liệu được tạo ra như vậy 
 (the millennial generation), sử dụng thuật ngữ dữ đáng tin cậy, phản ánh tính xác thực của dữ liệu.
 liệu lớn để biểu thị cách thông tin được khai thác Mặc dù, một số nghiên cứu đang điều tra hoặc 
 theo những cách mới (Jariwala, 2015), về cơ bản là tranh luận về mối quan hệ tiềm năng của các dữ 
 trạng thái tâm trí, phản ánh những cơ hội mà dữ liệu lớn, báo cáo tài chính, kế toán và những ảnh 
 liệu lớn cung cấp , ổn định và phát triển, không có hưởng của việc số hóa tài khoản kế toán (Bhimani 
 giới hạn hoặc không di động, và các lập luận chung và Willcocks, 2014; Payne, 2014; Quattrone, 2016), 
 về hướng thu thập dữ liệu lớn (Jariwala, 2015). điều này chủ yếu có đưa ra khuôn mẫu lý thuyết 
 Hệ sinh thái dữ liệu của tổ chức đang được mở với ít bằng chứng thực nghiệm cho vấn đề này. Một 
 rộng liên tục, dữ liệu lớn và phân tích dữ liệu lớn nghiên cứu định tính đã được thực hiện để thu 
 ngày càng được tích hợp nhiều hơn trong bối cảnh thập nhận thức của người tham gia, ngoài các dữ 
 tổ chức (Moffitt và Vasarhelyi, 2013; Vasarhelyi và liệu phỏng vấn, các tài liệu video và văn bản được 
 cộng sự, 2015). Theo khái niệm ‘dữ liệu là dầu mới’ quảng cáo bởi nhiều tổ chức khác nhau như các 
 ngụ ý, dữ liệu lớn là tài nguyên chưa được tinh chế nhà cung cấp giáo dục trực tuyến và các hiệp hội kế 
 và thô, để hữu ích, cần phải được tinh chế, tức là toán chuyên nghiệp đã được sử dụng để tăng cường 
 làm sạch, cấu trúc và xử lý để tạo ra thông tin hữu và điều tra các kết quả phỏng vấn. Các câu hỏi phổ 
 ích. Các đặc điểm, hoặc định nghĩa của dữ liệu lớn, biến mà chúng tôi quan tâm trả lời là: Trên cơ sở 
 nghĩa là khối lượng, đa dạng, vận tốc, tính xác thực, dữ liệu thu thập được, liệu có hay sẽ có ảnh hưởng 
 biến đổi và giá trị (Gandomi và Haidar, 2015) phản lớn đến các hoạt động báo cáo của công ty và vai 
 ánh các cơ hội nhưng cũng có cạm bẫy liên quan trò của các kế toán trong bối cảnh này? Vai trò tiềm 
 đến khái niệm này. Ví dụ, các hình thức mua hàng năng của kế toán và các kỹ năng cần thiết liên quan 
 khác nhau cung cấp nhiều dữ liệu đầu vào khác đến dữ liệu lớn và báo cáo của công ty là gì?
 nhau, nhưng đồng thời nhiều tổ chức vẫn chưa biết Chính vì vậy, các phần tiếp theo sẽ phác thảo 
28 Số 121 - tháng 11/2017 NGHIÊN CỨU KHOA HỌC KIỂM TOÁN
các nghiên cứu trước đây liên quan đến phân tích và Debreceny, 2003). Lợi thế chính của báo cáo 
ảnh hưởng của dữ liệu lớn đến báo cáo doanh doanh nghiệp Internet thế hệ thứ hai này liên quan 
nghiệp và kế toán. đến sự phát triển của Ngôn ngữ Báo cáo Doanh 
 2. Quá trình phát triển của báo cáo tài chính nghiệp (XBRL) dễ dàng trao đổi thông tin giữa 
trong thời đại kỹ thuật số các định dạng của web và cung cấp nhiều cơ hội 
 nghiên cứu để tìm các trang và dữ liệu tài chính cụ 
 Internet đã trở thành một hiện tượng ngày càng 
 thể tr ... n ngữ trình bày Internet mới, cộng sự, 2012). Các công ty và những người khác 
định dạng XML (eXtensible Markup Language) đã có thể thu thập, đối chiếu và phân tích số lượng lớn 
được sử dụng để tạo thuận lợi cho việc trình bày thông tin, từ nhiều nguồn khác nhau. Trước tiên, 
trên web vì nó có ưu điểm là siêu liên kết và khả dữ liệu đến từ hồ sơ của riêng tổ chức, thường được 
năng thao tác dữ liệu được hiển thị trên màn hình coi là dữ liệu sạch và đáng tin cậy, chẳng hạn như 
hiển thị (desktop) bằng cách nhập trực tiếp vào các phân tích chuỗi thời gian của dữ liệu tài chính trong 
ứng dụng địa phương của người sử dụng (Lymer quá khứ, nhưng cũng có thể là từ các nguồn bên 
 NGHIÊN CỨU KHOA HỌC KIỂM TOÁN Số 121 - tháng 11/2017 29
 CAÙCH MAÏNG COÂNG NGHIEÄP 4.0 VAØ NHÖÕNG TAÙC ÑOÄNG TÔÙI NGAØNH NGHEÀ KEÁ TOAÙN - KIEÅM TOAÙN
 ngoài, như quảng cáo, phương tiện truyền thông xã Để cải thiện chất lượng báo cáo tài chính và tính 
 hội, hoạt động, các dữ liệu đen của công chúng và xác thực của thông tin kế toán, do đó sự minh bạch 
 doanh nghiệp, có thể không có cấu trúc, lộn xộn và và các quyết định của các bên có liên quan sẽ được 
 được thu thập từ phương tiện truyền thông xã hội, cải thiện và báo cáo của công ty về việc tạo ra và 
 không gian đám mây của người dùng nếu có thể sàng lọc theo các chuẩn mực sẽ giúp đảm bảo sự 
 truy cập và các nguồn khác trên Internet (Moffit tiến triển liên tục của ngành nghề với nền kinh tế 
 and Vasarhelyi, 2013). Tuy nhiên, dữ liệu thô này thời gian thực (Warren và cộng sự, 2015).
 chưa hữu ích đối với các tập đoàn, do đó, các tập Dữ liệu có kích thước lớn, do đó không thể 
 đoàn cần phải phân tích dữ liệu thô để tạo ra các được phân tích bằng các phần mềm và hệ thống 
 câu trả lời có ý nghĩa. Ví dụ: việc áp dụng phân tích cơ sở dữ liệu truyền thống, và có cấu trúc (khoảng 
 dữ liệu lớn có thể được nhìn thấy trong các cộng 10%) và không có cấu trúc (khoảng 90%). Dữ liệu 
 đồng kinh doanh khác nhau, như Google, Yahoo, phi cấu trúc như vậy được tạo ra từ âm thanh, hình 
 Amazon, eBay, Oracle, IBM và Microsoft thông ảnh và các nguồn nguyên bản và cần được xử lý và 
 qua việc sử dụng các phần mềm phân tích phức phân tích thêm trước khi nó có thể được sử dụng 
 tạp như Google Analytics, MapReduce và Apache để báo cáo và ra quyết định (Warren và cộng sự, 
 Hadoop (Chen và cộng sự năm 2012). Gandomi 2015). Nguồn, cách sử dụng và thách thức của dữ 
 và Haidar (2015) thảo luận về các định nghĩa khác liệu lớn trong kế toán là khác nhau theo quan điểm 
 nhau của dữ liệu lớn và kết luận rằng các tính năng của các nhà nghiên cứu kế toán (Griffin và Wright, 
 quan trọng nhất là khối lượng, liên quan đến độ lớn 2015). Vasarhelyi và cộng sự (2015) cho rằng dữ 
 của dữ liệu, tính đa dạng, cho thấy sự không đồng liệu lớn thay đổi căn bản thông tin của chúng ta - 
 nhất về cấu trúc và vận tốc, hàm ý tốc độ tại dữ liệu ví dụ như các tổ chức có khả năng cung cấp thông 
 được tạo ra và do đó cần được phân tích và hành tin theo thời gian thực, trái ngược với kế toán tổng 
 động. Hơn nữa, các nghiên cứu đề cập đến các ‘Vs’ hợp và tổng hợp thông tin được cung cấp định kỳ. 
 khác, đó là tính xác thực, có nghĩa là sự không tin Warren và cộng sự (2015) chủ yếu xem xét việc sử 
 cậy của một số nguồn dữ liệu, sự thay đổi, đề cập dụng dữ liệu lớn trong bối cảnh các quy trình kiểm 
 đến tốc độ và giá trị của dữ liệu, cho thấy ở dạng soát nội bộ, tạo ra mối liên hệ giữa hành vi và mục 
 ban đầu dữ liệu lớn có giá trị thấp nhưng giá trị này tiêu có thể dẫn đến các biện pháp thực hiện mới. 
 tăng đáng kể khi dữ liệu đang được phân tích. Krahel và Titera (2015) cho rằng các chuẩn mực 
 Các dữ liệu lớn và phân tích dữ liệu lớn chỉ mới kế toán không phản ánh sự phát triển của dữ liệu 
 được giải quyết trong các nghiên cứu kế toán, với lớn vì các báo cáo tài chính dựa trên GAAP vẫn 
 số lượng ấn phẩm chỉ tập trung vào một số lượng chưa đủ mạnh và các tác giả cho rằng những thay 
 lớn các dữ liệu lớn. Đối với dân bản địa thời kỳ đổi này sẽ được thay thế bởi dữ liệu thô mà người 
 kỹ thuật số (digital natives), dữ liệu lớn mở rộng dùng cuối có thể tự động trích xuất và xem xét. Các 
 vượt quá kích thước của dữ liệu đến trạng thái chuẩn mực báo cáo tài chính là cần thiết để duy trì 
 nhận thức dựa trên văn hóa, kinh nghiệm, tiện ích khía cạnh so sánh nhưng cần tập trung vào các dữ 
 và mong đợi, về cơ bản là một thế giới theo thực liệu cơ bản cần cung cấp về nội dung và thời gian 
 nghiệm (Jariwala, 2015) mà con người tiếp cận với (Moffitt và Vasarhelyi, 2013).
 tính tự động và có thể thậm chí không nhận thức Bhimani và Willcocks (2014) xem xét việc số 
 được. Thay vì tập trung vào một phương tiện thu hóa các hoạt động kế toán có tiềm năng mang lại 
 thập, thu thập các thông tin đã tồn tại, cung cấp lợi ích, tuy nhiên lo ngại rằng nhiệm vụ của kế toán 
 quá trình phản hồi nhanh hơn và liên tục, làm cho trong việc làm cho dữ liệu có thể hiểu được thông 
 phân tích dữ liệu rất quan trọng (Chen và cộng sự., qua kiến thức không thể chuyển thành thực tiễn 
 2012; Earley, 2015). Warren và cộng sự (2015) cho và dữ liệu đó sẽ mang lại cái nhìn sâu sắc nếu chịu 
 thấy dữ liệu lớn sẽ thay đổi đáng kể kế toán trong phân tích kỹ càng. Trong thời đại kỹ thuật số, các 
 tất cả các khía cạnh của thực tiễn và nghề nghiệp. mô hình kinh doanh mới xuất hiện dẫn đến các 
30 Số 121 - tháng 11/2017 NGHIÊN CỨU KHOA HỌC KIỂM TOÁN
thực tiễn kế toán mới, không còn giả định mối vấn đề không phải là không phổ biến, và nghịch lý 
quan hệ tuần tự giữa chiến lược, cấu trúc và kế (Arnold, 2003) như sẽ được thảo luận trong phần 
toán, nhưng là sự kết hợp của ba mô hình đó có tiếp theo.
thể đối phó với dữ liệu lớn có cấu trúc và không 
 4. Nghịch lý của dữ liệu lớn
có cấu trúc liên quan đến khách hàng và xu hướng 
 Nhiều người thừa nhận tiềm năng tích cực 
thị trường. Các hoạt động kế toán cần được điều 
 nhưng cũng có quan điểm phê bình về việc kết hợp 
chỉnh để thu thập dữ liệu, và các báo cáo tài chính 
sẽ cần phản ánh các sự kiện không có cấu trúc liên các dữ liệu lớn vào kế toán và báo cáo của công 
quan đến khách hàng ảnh hưởng đến việc tạo ra giá ty. Ngoài việc điều tra nhận thức về dữ liệu lớn và 
trị kinh tế (Bhimani và Willcocks, 2014). Với lượng báo cáo của công ty, sự sẵn sàng kết hợp các dữ 
dữ liệu khổng lồ, việc thu thập dữ liệu trong tương liệu lớn trong bối cảnh chuyên nghiệp của các kế 
lai sẽ mang tính tạm thời chứ không phải là tĩnh toán được phản ánh trong trạng thái dữ liệu đối 
và được lưu trữ, và do internet mà các nguồn dữ với báo cáo của công ty và vai trò của kế toán, bài 
liệu mới sẽ được thực hiện trong hệ thống cần phải viết cũng nhằm mục đích phân tích những yếu tố 
được cung cấp trong hệ thống thông tin kế toán của nghịch lý vốn có của dữ liệu lớn và báo cáo của 
một tổ chức (Krahel và Vasarhelyi, 2014). Payne công ty. Arnold (2003) giới thiệu khái niệm khuôn 
(2014) cho rằng các công ty thường được khuyên mặt Janus (Janus-face) về công nghệ, khuôn mặt 
tham gia vào các dữ liệu, phân tích và hình ảnh của nhân vật thần thoại La Mã nhìn theo hai hướng 
lớn, tuy nhiên trong thực tế, khó có thể thay đổi hệ cùng một lúc. Khái niệm này hàm ý rằng công nghệ 
thống kế toán và kiểm soát hiện tại vì các hệ thống có tính chất “mỉa mai và nghịch lý” (Arnold, 2003, 
này thường bị phân mảnh, dựa vào các mục nhập trang 231), và gợi ý rằng cùng một công nghệ có 
thủ công và thường chỉ được biết đến với một vài thể phát triển theo hai hướng khác nhau (Arnold, 
thành viên có kinh nghiệm của tổ chức mà không 2003). Bản chất nghịch lý này không được xây dựng 
thể dễ dàng nuôi dưỡng kiến thức hiện có vào hệ trong sự phát triển công nghệ mà đúng hơn là hiệu 
thống kế toán. Tuy nhiên, tác giả thừa nhận rằng quả phục hồi các nhu cầu và kết quả trong bối cảnh 
kế toán cần tham gia vào các công nghệ mới, ví xã hội học và cần được xem xét trong khung phân 
dụ: bằng cách áp dụng các công cụ phân tích mới, tích (Arnold, 2003). Arnold (2003) sử dụng khái 
kế toán đám mây hoặc tương tác truyền thông xã niệm của Heidegger về thế giới đời sống bị công 
hội, sự chú ý về thời gian và liên tục (Payne, 2014). nghệ giải quyết nhằm cung cấp một lời giải thích 
Quattrone (2016) xem xét việc số hóa tài khoản về lý do tại sao công cụ hợp lý được tạo ra theo con 
liên tục là vấn đề, vì ông quan tâm đến việc mất người sẽ thực hiện nghịch lý. Heidegger gợi ý rằng 
liên lạc và tập trung vào việc phân tích dữ liệu, “cơ 
 công nghệ không chỉ đơn thuần là một công cụ mà 
sở dữ liệu và mô hình thống kê biết cá nhân tốt hơn 
 còn có khả năng thay đổi cách chúng ta nhận thức 
so với cá nhân khác và có thể dự đoán mong muốn 
 thế giới, bởi vì thế giới của chúng ta bị công nghệ 
và hành động trong tương lai. Theo quan điểm này, 
 bẻ cong theo cách không rõ ràng (Arnold, 2003; 
kế toán dẫn đến các hành động giao tiếp tác động 
 Jarvenpaa và Lang, 2005).
đến quá trình ra quyết định, và quá trình truyền 
thông quan trọng hơn con số thực trên báo cáo Arnold (2003) và Jarvenpaa và Lang (2005) đều 
(Quattrone, 2016), điều này trái ngược với phân xác định một số nghịch lý liên quan đến công nghệ 
tích dữ liệu tập trung vào việc cung cấp nhiều nhất di động. ví dụ như cuộc trò chuyện điện thoại di 
số thực. Quattrone (2016) đưa ra câu hỏi làm thế động thường là công cộng nhưng chính điện thoại 
nào có thể đảo ngược quá trình số hóa. Cho dù là một sở hữu riêng, nghĩa là điện thoại báo hiệu 
quá trình này có thể được đảo ngược có lẽ là một rằng người ta luôn có nhu cầu và bận rộn nhưng 
câu hỏi thực tế hơn để yêu cầu, cho rằng số hóa đã cũng có sẵn, sản xuất và tiêu thụ, nghĩa là điện 
thâm nhập tất cả các lớp của xã hội và các tổ chức. thoại di động cho phép người sử dụng có năng 
Tuy nhiên, quan điểm cho rằng công nghệ có thể là suất cao để quản lý thời gian hiệu quả nhưng đồng 
 NGHIÊN CỨU KHOA HỌC KIỂM TOÁN Số 121 - tháng 11/2017 31
 CAÙCH MAÏNG COÂNG NGHIEÄP 4.0 VAØ NHÖÕNG TAÙC ÑOÄNG TÔÙI NGAØNH NGHEÀ KEÁ TOAÙN - KIEÅM TOAÙN
 thời tiêu tốn tài nguyên và thời gian. Jarvenpaa và 3. Cisco White Paper (2015), The Internet 
 Lang (2005), dựa trên những gợi ý của Arnold, đề of Things, https://www.cisco.com/.../iot_
 xuất tính xác thực, tức là chịu trách nhiệm về thời IBSG_0411FINAL.pdf.
 gian của mình mà còn phải liên tục tham gia vào 4. Dimitriu, O. and Matei, M. (2015), Cloud 
 các thiết bị di động, độc lập với sự phụ thuộc, tức Accounting: A New Business Model in a 
 Challenging Context, Procedia Economics 
 là điện thoại di động quản lý nhiều nhiệm vụ cần 
 and Finance, Vol. 32, pp. 665 - 671.
 phải đáp ứng và tương tác, đáp ứng nhu cầu và tạo 
 5. Gandomi, A. And Haidar, M. (2015), 
 ra các nhu cầu, tức là các lựa chọn và ứng dụng 
 Beyond the hype: Big data concepts, 
 mới đáp ứng nhu cầu, đồng thời tạo ra một năng methods and analytics, International 
 lực mới, năng lực và không đủ năng lực, ví dụ như journal of Information Management Vol. 
 điện thoại di động là những công cụ lập kế hoạch 35, No. 2, pp. 137 – 144.
 hoàn hảo về mặt kỹ thuật nhưng người dùng thích 6. Griffin, P. and Wright, A. (2015), 
 ứng nhiều hơn do kết nối dễ dàng với người khác, Commentaries on Big Data’s Importance 
 dễ dàng tham gia và loại bỏ, tức là có khả năng liên for Accounting and Auditing, Accounting 
 tục liên lạc với người khác nhưng cùng lúc muốn Horizons, Vol. 29, No. 2, pp. 377 - 379.
 được chia sẻ công cộng. 7. Hopper, T. and Powell, A. (1985), Making 
 Sense Of Research Into The Organizational 
 5. Kết luận And Social Aspects Of Management 
 Bài viết đã tổng hợp các nghiên cứu về báo cáo Accounting: A Review Of Its Underlying 
 Assumptions, Journal of Management 
 của công ty và dữ liệu lớn, sự sẵn sàng để kết hợp 
 Studies, Vol. 22, pp. 429–465.
 dữ liệu lớn trong bối cảnh công việc của kế toán, 
 8. Jariwala, B. (2015), Give the 
 vai trò dự kiến của kế toán trong bối cảnh này và 
 Digital Natives Room to Run, 
 những nghịch lý áp dụng các khái niệm công nghệ available at: https://www.ifac.
 mới. Bên cạnh đó, các hàm ý cho tổ chức và xã hội. org/global-knowledge-gateway/
 Kế toán phải tham gia với các bộ phận khác nhau finance-leadership- development/
 của tổ chức và phải cùng nhau chủ động về các dữ discussion/give-digital-natives-room-run;
 liệu lớn và báo cáo của công ty. Vì kế toán cung 9. Krahel, J. and Titera, W. (2015), 
 cấp số lượng đáng kể dữ liệu cho các bên liên quan Consequences of Big Data and 
 và cũng như thu thập và phân tích dữ liệu lớn, kế Formalization on Accounting and 
 Auditing Standards, Accounting Horizons, 
 toán viên cần liên kết với các nhà khoa học dữ liệu 
 Vol. 29, No. 2, pp. 409 - 422.
 để cùng nhau cho ra kết quả có ý nghĩa. Hơn nữa, 
 10. Lymer, A., Debreceny, R., Gray, G. L., and 
 cung cấp dữ liệu và hiểu biết sâu sắc hơn giúp các 
 Rahman, A. (1999). Business reporting on 
 tổ chức có thể giảm bớt sự không đối xứng thông the Internet . London: IASC.
 tin, có thể có tác động tích cực đến sự tin tưởng của 11. Moffitt, K. and Vasarhelyi, M. (2013), AIS in 
 các nhà đầu tư trong thực tiễn kế toán. an Age of Big Data. Journal of Information 
 Systems, Vol. 27, No. 2, pp. 1-19.
 12. Payne, R. (2014), Discussion of 
 TÀI LIỆU THAM KHẢO ‘Digitisation, Big Data and the 
 1. Arnold, M. (2003) On the phenomenology transformation of accounting information’ 
 of technology: the ‘Janus-faces’ of mobile by Alnoor Bhimani and Leslie Willcocks, 
 phones, Information and Organization, Accounting and Business Research. Vol. 
 Vol. 13, pp. 231 - 256. 44, no. 4, pp. 491 - 495.
 2. Chen, H., Chiang, R. And Storey, V. (2012), 13. Warren, J., Moffitt, K. and Byrnes, P. 
 Business intelligence and analytics: from big (2015), How Big Data Will Change 
 data to big impact, MIS Quarterly, Vol. 36, Accounting. Accounting Horizons, Vol. 29, 
 No. 4, pp. 1165 – 1188. No. 2, pp. 397-407.
32 Số 121 - tháng 11/2017 NGHIÊN CỨU KHOA HỌC KIỂM TOÁN