Giải pháp hệ quản trị thông minh và hỗ trợ ra quyết định trong kế toán quản trị

 Nguyễn T. T. Phương, Hồ T. Thành. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(1), 165-182 165 
 Giải pháp hệ quản trị thông minh và hỗ trợ ra quyết định 
 trong kế toán quản trị 
 Business Intelligence solution and decision marking 
 support in management accounting 
 Nguyễn Thị Thu Phương1, Hồ Trung Thành1* 
 1Trường Đại học Kinh Tế - Luật, Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam 
 *Tác giả liên hệ, Email: thanhht@uel.edu.vn 
 THÔNG TIN TÓM TẮT 
DOI: 10.46223/HCMCOUJS. Công nghệ thông tin phát triển mạnh mẽ đã và đang thúc 
soci.vi.15.1.603.2020 đẩy phát triển nhiều lĩnh vực khác nhau. Nhiều nghiên cứu cũng 
 như các nhà quản trị xem công nghệ thông tin, dữ liệu và phương 
 pháp phân tích như là động lực chuyển đổi trong kinh doanh 
 (Pall & Ogan, 2018) và giải pháp Business Intelligence - BI 
 (Quản trị thông minh hay Kinh doanh thông minh). BI là sự kết 
 hợp những công nghệ, quy trình nghiệp vụ và kỹ năng cần thiết 
 để thu thập, phân tích và chuyển dữ liệu thô thành những thông 
Ngày nhận: 03/06/2020 tin và tri trức có ý nghĩa (Rick, 2017). Chính vì vậy, nhiều tổ 
Ngày nhận lại: 26/06/2020 chức hiện nay đang theo cách tiếp cận này để thực hiện quản trị 
Duyệt đăng: 26/06/2020 và ra quyết định. Trên cơ sở đó, nghiên cứu này tiếp tục mở ra 
 một lĩnh vực nghiên cứu mới liên ngành giữa kế toán quản trị 
 (KTQT) và hệ thống thông tin (HTTT). Mục tiêu của nghiên cứu 
 là đề xuất mô hình và giải pháp hệ BI và ra quyết định trong 
 KTQT tích hợp với giải pháp BI. Mô hình nghiên cứu và giải 
 pháp đề xuất được đưa vào thực nghiệm trường hợp cụ thể thông 
 qua việc thu thập, chuyển dạng, tích hợp dữ liệu và phân tích các 
Từ khóa: 
 KPIs trong các hoạt động tài chính từ tháng 10/2011 đến tháng 
chỉ số đo lường hiệu suất, hệ 5/2020 của dự án 1 và 2 tại Công ty GS. Kết quả phân tích được 
quản trị thông minh, kế toán trực quan hóa trên các Dashboard giúp nhà quản trị ra quyết định 
quản trị, ra quyết định 
 nhanh chóng và hiệu quả hơn. 
 ABSTRACT 
 Recent advancements in information technology have 
 been promoting development in various fields. Many 
 researchers and executives consider technology, data and 
 analysis method as a transforming force in business (Pall & 
 Ogan, 2018) and a Business Intelligence solution (BI). BI refers 
 to technologies, business processes, and skills needed to gather, 
 analyse data, and convert raw data into insights (Rick, 2017). 
 Therefore, many organizations currently adopt this approach to 
166 Nguyễn T. T. Phương, Hồ T. Thành. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(1), 165-182 
 management and decision-making. Based on this, this study 
 continuously opens a new interdisciplinary field of research 
 related to management accounting and information technology 
 systems. The study aims to propose models and solutions for BI 
 systems and decision-making in management accounting 
 integrated with BI solutions. The study model and proposal 
 solutions are brought into a specific experimental case study 
Keywords: through collecting data and analyzing KPIs for the performance 
KPIs, business intelligence, of projects 1 & 2 at GS Company during the period of nearly 10 
management accounting, years-from October 2011 to May 2020. The analysis results are 
desicion making visualized within Dashboards (intelligent statements) helping 
 managers make the decision quickly and effectively. 
 1. Giới thiệu 
 Ngày nay, các công ty trên thế giới cạnh tranh dựa trên sự phân tích. Việc quản trị thông 
tin đã trở thành mối quan tâm hàng đầu của các nhà quản trị hơn bao giờ hết, bởi vì nút thắt 
thành công của tổ chức không còn là vốn tài chính, nguyên vật liệu thô hoặc nguồn lực khác, 
mà là tài sản tri thức (Pirttimäki, 2007). Các công ty buộc phải sử dụng thông tin có hiệu quả 
hơn trước trong khi số lượng thông tin sẵn có cho nhà quản trị tăng chậm hơn số quyết định 
kinh doanh (Popovic, Turk, & Jaklic, 2010), do đó hệ BI đã trở thành điều kiện tiên quyết cho 
lợi thế cạnh tranh. Hệ BI hỗ trợ người dùng nội bộ đánh giá, cải thiện và tối ưu hóa khả năng 
cũng như quy trình hoạt động của tổ chức. Hệ BI giúp thay đổi chiến lược điều hành từ kinh 
nghiệm chủ quan đến chiến lược điều hành dựa trên góc nhìn đa chiều bằng việc phân tích dữ 
liệu lịch sử và thông tin chính xác thu được từ cả bên trong và bên ngoài doanh nghiệp, giúp 
nhà quản trị đưa ra quyết định chính xác và kịp thời. Như vậy, KTQT có được những lợi ích 
đáng kể từ việc áp dụng hệ BI vào việc thu thập, lưu trữ, phân tích số liệu và trực quan hoá các 
báo cáo KTQT. Hệ BI được thiết kế để hỗ trợ cho việc ra quyết định trong KTQT là hoạt động 
hỗ trợ ra quyết định, như vậy có một mối liên hệ rõ ràng giữa hệ BI và KTQT (AICPA, 2013; 
Cokins, 2009; Maisel & Cokins, 2014). 
 Tại Việt Nam, ngày càng nhiều doanh nghiệp quan tâm đến việc chuẩn hóa hệ thống 
quản trị dựa trên nền tảng CNTT đó là việc ứng dụng các hệ thống hoạch định nguồn lực doanh 
nghiệp (Enterprise Resource Planning System - ERP system) (Ho, Ho, Le, Le, & Tran, 2016). 
Đầu ra của các hệ thống này là các dữ liệu sẵn sàng phục vụ việc phân tích. Tuy nhiên, việc 
khai phá các dữ liệu này chưa được chú trọng nên chỉ dừng ở các yêu cầu kết xuất báo cáo 
nghiệp vụ đơn thuần của các phòng ban. Bên cạnh đó khá nhiều thông tin quan trọng cho người 
ra quyết định và lập kế hoạch chiến lược đã bị bỏ qua do thiếu công cụ tổng hợp, phân tích dữ 
liệu và trực quan hóa. Và vấn đề của Công ty GS cũng không nằm ngoài những hạn chế trên. 
Xuất phát từ thực tế tại công ty, rõ ràng nhận thấy được rằng BI cần cho mọi tổ chức, giúp 
doanh nghiệp dễ dàng có được ngay các thông tin và tri thức để ra quyết định. 
 Để giải quyết tồn tại trên, trong bài báo này, mục tiêu nghiên cứu là đề xuất mô hình và 
giải pháp hệ BI, ra quyết định trong KTQT tích hợp với giải pháp BI. Từ đó mô hình nghiên 
 Nguyễn T. T. Phương, Hồ T. Thành. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thàn ... ông qua các tỷ lệ hiệu suất có liên quan. 
 Hình 7. Phân tích xu hướng các KPIs 
 Xu hướng chỉ số KPIs hàng thứ nhất có sự biến động qua các năm. Tại thời điểm 
tháng 5/2020, tất cả chỉ số KPIs của công ty đều tăng trưởng khá cao so với cùng kỳ năm 
ngoái (Hình 7). Sở dĩ có sự khác biệt lớn như vậy là do tiến độ công việc của 2 dự án này 
đang ở giai đoạn cuối, nghiệm thu khối lượng hoàn thành các hạng mục còn lại. Tới cuối 
tháng 4, tiến độ dự án 2 đã đạt gần 72%. 
 Nguyễn T. T. Phương, Hồ T. Thành. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(1), 165-182 177 
 Hình 8. Chi phí và phân loại chi phí 
 Hình 9. Báo cáo kết quả kinh doanh theo hình thức số dư đảm phí 
 Phân tích mối quan hệ chi phí - khối lượng - lợi nhuận (CVP) là xem xét mối quan hệ 
giữa giá bán, số lượng sản phẩm tiêu thụ, kết cấu hàng bán, biến phí, định phí và lợi nhuận, 
nhằm khai thác khả năng tiềm tàng của doanh nghiệp và là cơ sở để đưa ra các quyết định 
178 Nguyễn T. T. Phương, Hồ T. Thành. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(1), 165-182 
(Doan, Le, & Dao, 2018). Doanh nghiệp có định phí chiếm tỷ trọng nhỏ, biến phí chiếm tỷ 
trọng lớn (Hình 8). Tỷ lệ số dư đảm phí là 57% (Hình 9). Trong đó, dự án 1 có tỷ lệ số dư đảm 
phí lớn 95,95%; trong khi dự án 2 có tỷ lệ số dư đảm phí thấp hơn 52,77%. Chứng tỏ, nếu tăng 
cùng một lượng doanh thu ở cả 2 dự án, dự án 1 có tỷ lệ số dư đảm phí lớn hơn thì lợi nhuận sẽ 
tăng lên càng nhiều hơn so với dự án 2. Cả 2 dự án có độ lớn đòn bẩy hoạt động bằng 1, như 
vậy giả sử trong điều kiện 2 dự án có cùng doanh thu và lợi nhuận, nếu tăng cùng 1 lượng doanh 
thu, dự án nào có đòn bẩy hoạt động lớn hơn thì lợi nhuận tăng lên nhiều hơn, vì vậy tốc độ 
tăng lợi nhuận sẽ lớn hơn. Chỉ số doanh thu hòa vốn tại tháng 5/2020 là 1,46 tỷ. Doanh thu hòa 
vốn là điểm hòa vốn của công ty mà tại đó tổng doanh thu bằng tổng chi phí hoặc tổng số dư 
đảm phí bằng tổng định phí. Chỉ số này là một nội dung quan trọng trong phân tích mối quan 
hệ CVP, giúp cho nhà quản trị xác định được doanh thu hòa vốn, từ đó xác định vùng lãi, vùng 
lỗ của doanh nghiệp. Bên cạnh đó, tỷ lệ số dư an toàn hiện tại khá cao 99,3% chứng tỏ doanh 
nghiệp có độ an toàn trong kinh doanh cao. 
 Hình 10. Phân tích What-if 
 Phân tích độ nhạy là dạng phân tích nhân quả nhằm trả lời cho câu hỏi “điều gì sẽ xảy 
ra nếu như.” (what-if). Tác giả sử dụng phân tích này để xem xét yếu tố nào là quan trọng 
nhất hay yếu tố mang tính chất rủi ro ảnh hưởng đến kết quả của bài toán lợi nhuận. Nếu như 
tăng doanh thu lên 0,5%, tương ứng doanh thu tăng 1,04 tỷ đồng thì lợi nhuận ròng sẽ tăng 
 Nguyễn T. T. Phương, Hồ T. Thành. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(1), 165-182 179 
0,9% và tỷ suất lợi nhuận ròng trên doanh thu tăng 0,2%. Ngược lại, nếu như tăng giá vốn hàng 
bán lên 0,5%, tương ứng giá vốn tăng 451,6 triệu đồng thì lợi nhuận ròng sẽ giảm 0,4% và tỷ 
suất lợi nhuận ròng trên doanh thu giảm 0,2% (Hình 10). Như vậy, cùng tăng một lượng như 
nhau 0,5%, nhưng mức chênh lệch của lợi nhuận ròng là 0,5% (=0,9%-0,4%), do đó nhà quản 
trị của 2 dự án nên đưa ra quyết định tăng doanh thu bằng cách đẩy nhanh tiến độ thi công, 
nghiệm thu khối lượng hoàn thành các hạng mục, quy trình thanh toán trong giai đoạn tới. Trên 
mỗi dashboard này nhà quản trị có thể phân tích các KPIs theo từng bộ phận, từng dự án và 
theo thời gian để ra quyết định. 
 5. Kết luận và hướng phát triển 
 Nghiên cứu đã đề xuất giải pháp hệ BI và hỗ trợ ra quyết định trong KTQT. Thực nghiệm 
giải pháp cho trường hợp cụ thể với dữ liệu được thu thập từ nghiệp vụ KTTC và KTQT tại 
Công ty GS từ tháng 10/2011 đến tháng 5/2020 của dự án 1 và 2 tại Thành phố Hồ Chí Minh. 
Dữ liệu này có thể chưa phản ánh toàn diện tình hình tài chính của công ty nhưng làm đại diện 
để xây dựng giải pháp BI hỗ trợ ra quyết định trong KTQT. Kết quả đã cho thấy được giải pháp 
BI đề xuất đạt hiệu quả tốt. Với kết quả phân tích các KPIs và trực quan dữ liệu trên các 
dashboard về tài chính này, nhà quản trị có được những thông tin và tri thức quan trọng để theo 
dõi, ra quyết định đúng đắn và kịp thời. Với giải pháp BI, nhà quản trị có được công cụ dễ dàng 
xây dựng các dashboard; nghiên cứu đã xây dựng môi trường làm việc dựa trên dữ liệu và phân 
tích; sử dụng cho tất cả phòng ban và phù hợp với ngành nghề xây lắp; tốc độ phân tích dữ liệu 
nhanh; khả năng mở rộng độ lớn của dữ liệu theo thời gian một cách dễ dàng; chia sẻ & bảo 
mật; kết nối và làm việc với nhiều loại dữ liệu cùng lúc; đáp ứng với các công nghệ Big Data, 
AI và khả năng tích hợp cao. Như vậy, giải pháp BI được đánh giá đã giải quyết được nhu cầu 
cấp bách của các nhà quản trị cấp cao tại Công ty GS trước thực trạng hiện nay nói riêng và khả 
năng mở rộng cho các lĩnh vực khác nói chung. 
 Hướng phát triển của nghiên cứu là sẽ đề xuất mở rộng triển khai giải pháp BI ở bộ phận 
thu mua, quản trị nguồn nhân lực, dòng tiền cũng như tiếp tục phát triển mô hình và giải pháp 
cho nhiều loại hình doanh nghiệp khác. Đồng thời đề xuất thêm các KPIs tương ứng cho từng 
bộ phận và tích hợp thêm tính năng ứng dụng trên thiết bị di động để nhà quản trị dễ dàng phân 
tích dữ liệu và có được thông tin và tri thức khi cần. 
Tài liệu tham khảo 
AICPA. (2013). Strategic business management: From planning to performance. New York, 
 NY: American Institute of Certified Public Accountants. 
Appelbaum, D., Kogan, A., Vasarhelyi, M., & Yan, Z. (2017). Impact of business analytics and 
 enterprise systems on managerial accounting. International Journal of Accounting 
 Information Systems, 25, 29-44. 
Atkinson, A., Kaplan, R., & Young, S. (2011). Management accounting (International edition). 
 Upper Saddle River, NJ: Pearson Prentice Hall. 
180 Nguyễn T. T. Phương, Hồ T. Thành. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(1), 165-182 
Bộ Tài chính. (2006). Thông tư số 53/2006/ TT-BTC hướng dẫn áp dụng kế toán quản trị trong 
 doanh nghiệp [Circular No. 53/2006 / TT-BTC guiding the application of corporate 
 governance accounting]. Retrieved March 30, 2020, from 
 https://thuvienphapluat.vn/van-ban/ke-toan-kiem-toan/Thong-tu-53-2006-TT-BTC-
 huong-dan-ap-dung-ke-toan-quan-tri-doanh-nghiep-12534.aspx 
Booth, P., Matolcsy, Z., & Wieder, B. (2000). The impacts of enterprise resource planning 
 systems on accounting practice - The Australian experience. Australian Accounting 
 Review, 10(22), 4-18. 
Bouquin, H. (2010). Management accounting in its social context: Rimailho revisited. 
 Accounting, Business & Financial History, 7(3), 315-343. 
Chaudhuri, S., Dayal, U., & Narasayy, V. (2011). An overview of business intelligence 
 technology. Communications of the ACM, 54, 88-98. 
Chen, H., Chiang, R., & Storey, V. (2012). Business intelligence and analytics: From big data 
 to big impact. MIS Quarterly, 36(4), 1165-1188. 
Clark, T., Jones, M., & Armstrong, C. (2007). The dynamic structure of management support 
 systems: Theory development, research focus, and direction. MIS Quarterly, 31(3), 579-
 615. 
Cokins, G. (2009). Performance management: Integrating strategy. Execution, methodologies, 
 risk, and analytics. Hoboken, NJ: Wiley. 
Cox, R., Issa, R., & Ahrens, D. (2003). Management’s perception of key performance indicators 
 for construction. Journal of Construction Engineering and Management, 129(2), 142-
 151. 
Deng, X., & Chi, L. (2012). Understanding postadoptive behaviors in information systems use: 
 A longitudinal analysis of system use problems in the business intelligence context. 
 Journal of Management Information Systems, 29(3), 291-326. doi:10.2753/MIS0742-
 1222290309 
Doan, N. Q., Le, D. T., & Dao, T. T. (2018). Giáo trình Kế toán quản trị [Management 
 Accounting textbook]. Ho Chi Minh, Vietnam: Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh. 
Eisenhardt, K. (1989). Building theories from case study research. Academy of Management 
 Review, 14(4), 532-550. 
Elbashir, M. Z., Collier, P. A., & Sutton, S. (2011). The role of organizational absorptive 
 capacity in strategic use of business intelligence to support integrated management 
 control systems. The Accounting Review, 86(1), 155-184. 
Gartner. (2018). Tableau named a leader in the Gartner Magic Quadrant for six years in a row. 
 Retrieved March 20, 2020, from https://www.tableau.com/about/blog/2018/2/tableau-
 named-leader-gartner-magic-quadrant-six-years-row-82534 
Gounder, M. S., Iyer, V. V., & Mazyad, A. A. (2016). A survey on business intelligence tools 
 for university dashboard development. Proceedings of 2016 3rd MEC International 
 Conference on Big Data and Smart City, 85-91. 
 Nguyễn T. T. Phương, Hồ T. Thành. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(1), 165-182 181 
Harrison, G. (1992). The cross-cultural generalizability of the relation between participation, 
 budget emphasis and job related attitudes. Accounting, Organizations and Society, 17(1), 
 1-15. 
Ho, T. T., Ho, T. P. T., Le, T. T., Le, H. P. K., & Tran, T. T. N. (2016). Cloud ERP, a new 
 approach for enterprise resources planning. Science and Technology Development 
 Journal, 19(1), 111-128. doi:10.32508/stdj.v19i1.532. 
Jonathan, W. (2000). Business intelligence: What is business intelligence? Retrieved March 15, 
 2020, from  
Kaario, K., & Peltola, T. (2008). Tiedonhallinta: Avain tietotyön tuottavuuteen. Porvoo, 
 Finland: WS Bookwell. 
Kaplan, R. (1994). Management accounting (1984-1994): Development of new practice and 
 theory. Management Accounting Research, 5(3-4), 247-260. 
Kerzner, H. (2011). Project management metrics, KPIs, and dashboards: A guide to measuring 
 and monitoring project performance. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, Inc. 
Langfield-Smith, K. (2006). A review of quantitative research in management control systems 
 and strategy. Handbooks of Management Accounting Research, 2, 753-783. 
Laudon, K. C., & Laudon, J. P. (2018). Enhancing decision making. In Management 
 information systems, managing the digital firm (pp. 452-484). New York, NY: Pearson. 
Maisel, L., & Cokins, G. (2014). Predictive business analytics: Forward looking capabilities 
 to improve business performance. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, Inc. 
Neely, P., & Cook, J. (2011). Fifteen years of data and information quality literature: 
 Developing a research agenda for accounting. Journal of Information Systems, 25(1), 79-
 108. 
Nguyen, B. N. (2017). Nghiên cứu vấn đề đo lường thành công của dự án xây dựng và đề xuất 
 sử dụng KPIs [Study the issue of measuring the success of a construction project and 
 proposing the use of KPIs]. Tạp chí Kinh tế Xây dựng, 4, 1-9. 
Nguyen, D. T. (2013). Giáo trình phương pháp nghiên cứu khoa học trong kinh doanh 
 [Curriculum scientific research methodology in business]. Ho Chi Minh, Vietnam: Nhà 
 xuất bản Tài Chính. 
Nguyen, Q. T. (2017). Vai trò của thông tin kế toán quản trị với việc ra quyết định của nhà quản 
 trị doanh nghiệp [The role of management accounting information with corporate 
 governance decision-making]. Tạp chí Công thương, 8, 401-406. 
O’Connor, N. (1995). The influence of organizational culture on the usefulness of budget 
 participation by Singaporean-Chinese managers. Accounting, Organizations and Society, 
 20(5), 383-403. 
Ogunsanmi, O. (2013). Stakeholders’ perception of key performance indicators (KPIs) of 
 public-private partnership (PPP) projects. International Journal of Construction Supply 
 Chain Management, 3(2), 27-38. 
182 Nguyễn T. T. Phương, Hồ T. Thành. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(1), 165-182 
Olivia, R. (2009). Business intelligence success factors: Tools for aligning your business in the 
 global economy. Hoboken, NJ: Wiley & Sons Inc. 
Otley, D. (1980). The contingency theory of management accounting: Achievement and 
 prognosis. Accounting, Organizations and Society, 5(4), 413-428. 
Pall, R., & Ogan, Y. (2018). Business intelligence & analytics in management accounting 
 research: Status and future focus. International Journal of Accounting Information 
 Systems, 29(c), 37-58. 
Parmenter, D. (2009). KPI - Các chỉ số đo lường hiệu suất [KPIs - Indicators that measure 
 performance] (T. T. K. Nguyen, Trans.). Ho Chi Minh, Vietnam: Nhà xuất bản Tổng hợp. 
Patton, M. (1990). Qualitative evaluation and research methods. Newbury Park, CA: Sage. 
Phillips, J. (2013). Building a digital analytics organization: Create value by integrating 
 analytical processes, technology, and people into business operations. London, UK: 
 Pearson FT Press. 
Pirttimäki, V. (2007). Business intelligence as a managerial tool in large Finnish companies. 
 Tampere, Finland: Tampere University of Technology. 
Popovic, A., Turk, T., & Jaklic, J. (2010). Conceptual model of business value of business 
 intelligence systems. Journal of Contemporary Management Issues, 15(1), 5-29. 
Rick, Y. (2017). Business intelligence and analytics - From A to Z (Part 1). Retrieved March 
 22, 2020, from https://blog.trginternational.com/vi/thuat-ngu-business-intelligence-
 analytics-from-a-to-z 
Romano, C. (1989). Research strategies for small business: A case study. International Small 
 Business Journal, 7(4), 35-43. 
Salminen, J. (2005). Measuring performance and determining success factors of construction 
 sites. Espoo, Finland: Helsinki University of Technology Construction Economics and 
 Management. 
Schneider, G., Jun Dai, Janvrin, D., Ajayi, K., & Raschke, R. (2015). Infer, predict, and assure: 
 Accounting opportunities in data analytics. Accounting Horizons, 29(3), 719-742. 
Volitich, D., & Ruppert, G. (2012). IBM cognos business intelligence 10: The official guide. 
 New York, NY: McGraw-Hill. 
Waterhouse, J., & Tiessen, P. (1978). A contingency framework for management accounting 
 systems research. Accounting, Organizations and Society, 3(1), 65-76.