Kinh doanh thông minh và kế toán quản trị: Tổng quan hệ thống và phân tích trắc lượng thư mục
Các tác giả
-
Nguyễn Trọng Phương
nguyentrongphuong@hitu.edu.vn
Trường Cao Đẳng Công Thương Thành phố Hồ Chí Minh, Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Namhttps://orcid.org/0009-0005-6266-8625
- Phạm Ngọc Toàn
Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh, Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Namhttps://orcid.org/0000-0002-1285-1430- Hoàng Cẩm Trang
Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh, Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Namhttps://orcid.org/0000-0002-3593-567X- Nguyễn Phong Nguyên
Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh, Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Namhttps://orcid.org/0000-0002-9724-8939DOI:
10.46223/HCMCOUJS.econ.vi.21.3.4683.2026Từ khóa:
dữ liệu lớn; kế toán quản trị; kinh doanh thông minh; phân tích trắc lượng thư mục; tổng quan hệ thốngPhân loại JEL:
M15; M21; M41Tóm tắt
Bài viết thực hiện tổng quan hệ thống (Systematic Literature Review - SLR) kết hợp phân tích trắc lượng thư mục nhằm nhận diện cấu trúc tri thức và xu hướng học thuật về mối quan hệ giữa hệ thống kinh doanh thông minh (Business Intelligence - BI) và hệ thống kế toán quản trị (Management Accounting Systems - MAS) giai đoạn 2005 - 2025. Dựa trên 52 công trình được chọn lọc từ cơ sở dữ liệu Scopus theo quy trình PRISMA 2020, kết quả cho thấy bốn nhóm chủ đề chính: (1) cung cấp thông tin và phản hồi quản trị; (2) cải tiến kỹ thuật và công cụ MAS; (3) tác động của dữ liệu lớn và công nghệ mới; và (4) mức độ sử dụng cùng sự hài lòng của người dùng. Các nghiên cứu vận dụng đa dạng khung lý thuyết và phương pháp, trong đó xu hướng gần đây chuyển từ chủ đề truyền thống sang các hướng tiếp cận gắn với trí tuệ nhân tạo, phân tích dữ liệu lớn và chuyển đổi số. Sự chuyển dịch này phản ánh quá trình tiến hóa của MAS trong bối cảnh kinh tế số, đồng thời góp phần xác định khoảng trống và định hướng nghiên cứu tương lai, hỗ trợ giới học thuật và thực tiễn trong việc thiết kế, tích hợp và vận hành hệ thống BI-MAS hiệu quả hơn
Tải xuống
Dữ liệu tải xuống chưa có sẵn.Tài liệu tham khảo
Ain, N., Vaia, G., DeLone, W. H., & Waheed, M. (2019). Two decades of research on business intelligence system adoption, utilization and success - A systematic literature review. Decision Support Systems, 125, Article 13113. https://doi.org/10.1016/j.dss.2019.113113
Al-Okaily, A., Teoh, A. P., & Al-Okaily, M. (2023). Evaluation of data analytics-oriented business intelligence technology effectiveness: An enterprise-level analysis. Business Process Management Journal, 29(3), 777-800. https://doi.org/10.1108/BPMJ-10-2022-0546
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. https://doi.org/10.1016/j.accinf.2017.03.003
Aria, M., & Cuccurullo, C. (2017). Bibliometrix: An R-tool for comprehensive science mapping analysis. Journal of Informetrics, 11(4), 959-975. https://doi.org/10.1016/j.joi.2017.08.007
Arkhipova, D., Montemari, M., Mio, C., & Marasca, S. (2024). Digital technologies and the evolution of the management accounting profession: A grounded theory literature review. Meditari Accountancy Research, 32(7), 35-64. https://doi.org/10.1108/MEDAR-07-2023-2097
Barney, J. (1991). Firm resources and sustained competitive advantage. Journal of Management, 17(1), 99-120. https://doi.org/10.1177/014920639101700108
Bhimani, A., & Willcocks, L. (2014). Digitisation: ‘Big Data’ and the transformation of accounting information. Accounting and Business Research, 44(4), 469-490. https://doi.org/10.1080/00014788.2014.910051
Boell, S. K., & Cecez-Kecmanovic, D. (2015). On being ‘systematic’ in literature reviews in IS. Journal of Information Technology, 30(2), 161-173. https://doi.org/10.1057/jit.2014.26
Coyne, E. M., Coyne, J. G., & Walker, K. B. (2018). Big Data information governance by accountants. International Journal of Accounting & Information Management, 26(1), 153-170.
DeLone, W. H., & McLean, E. R. (2003). The DeLone and McLean model of information systems success: A ten-year update. Journal of Management Information Systems, 19(4), 9-30. https://doi.org/10.1080/07421222.2003.11045748
Dhamija, P., & Bag, S. (2020). Role of artificial intelligence in operations environment: A review and bibliometric analysis. The TQM Journal, 32(4), 869-896. https://doi.org/10.1108/tqm-10-2019-0243
Dilla, W., Janvrin, D. J., & Raschke, R. (2010). Interactive data visualization: New directions for accounting information systems research. Journal of Information Systems, 24(2), 1-37. https://doi.org/10.2308/jis.2010.24.2.1
Donthu, N., Kumar, S., Mukherjee, D., Pandey, N., & Lim, W. M. (2021). How to conduct a bibliometric analysis: An overview and guidelines. Journal of Business Research, 133,285-296. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2021.04.070
Elbashir, M. Z., Collier, P. A., & Davern, M. J. (2008). Measuring the effects of business intelligence systems: The relationship between business process and organizational performance. International Journal of Accounting Information Systems, 9(3), 135-153. https://doi.org/10.1016/j.accinf.2008.03.001
Elbashir, M. Z., Collier, P. A., & Sutton, S. G. (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. https://doi.org/10.2308/accr.00000010
Elbashir, M. Z., Collier, P. A., Sutton, S. G., Davern, M. J., & Leech, S. A. (2013). Enhancing the business value of business intelligence: The role of shared knowledge and assimilation. Journal of Information Systems, 27(2), 87-105. https://doi.org/10.2308/isys-50563
Fornell, C., & Larcker, D. F. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Research, 18(1), 39-50.
Hou, C. K. (2012). Examining the effect of user satisfaction on system usage and individual performance with business intelligence systems: An empirical study of Taiwan’s electronics industry. International Journal of Information Management, 32(6), 560-573. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2012.03.001
Ibrahim, A. E. A., Elamer, A. A., & Ezat, A. N. (2021). The convergence of big data and accounting: Innovative research opportunities. Technological Forecasting and Social Change, 173, Article 121171. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2021.121171
Institute of Management Accountants. (2020). IMA’s CMA exam. https://www.imanet.org/Newsletter
International Federation of Accountants (IFAC). (2019). Building data science and analytics capabilities. https://www.ifac.org/knowledge-gateway/discus
Kong, Y., Li, Y., & Wan, B. (2025). Big data development, accounting information quality, and corporate innovation. Finance Research Letters, 78, Article 107257. https://doi.org/10.1016/j.frl.2025.107257
Moll, J., & Yigitbasioglu, O. (2019). The role of internet-related technologies in shaping the work of accountants: New directions for accounting research. The British Accounting Review, 51(6), Article 100833. https://doi.org/10.1016/j.bar.2019.04.002
Mudau, T. N., Cohen, J., & Papageorgiou, E. (2024). Determinants and consequences of routine and advanced use of Business Intelligence (BI) systems by management accountants. Information & Management, 61(1), Article 103888. https://doi.org/10.1016/j.im.2023.103888
Otley, D. T. (1980). The contingency theory of management accounting: Achievement and prognosis. Accounting, Organizations and Society, 5(4), 413-428.
Page, M. J., McKenzie, J. E., Bossuyt, P. M., Boutron, I., Hoffmann, T. C., Mulrow, C. D., Shamseer, L., Tetzlaff, J. M., & Moher, D. (2021). Updating guidance for reporting systematic reviews: Development of the PRISMA 2020 statement. Journal of Clinical Epidemiology, 134, 103-112. https://doi.org/10.1016/j.jclinepi.2021.02.003
Petrini, M., & Pozzebon, M. (2009). Managing sustainability with the support of business intelligence: Integrating socio-environmental indicators and organisational context. The Journal of Strategic Information Systems, 18(4), 178-191.
Richins, G., Stapleton, A., Stratopoulos, T. C., & Wong, C. (2017). Big data analytics: Opportunity or threat for the accounting profession? Journal of Information Systems, 31(3), 63-79. https://doi.org/10.2308/isys-51805
Rikhardsson, P., & Yigitbasioglu, O. (2018). Business intelligence & analytics in management accounting research: Status and future focus. International Journal of Accounting Information Systems, 29, 37-58. https://doi.org/10.1016/j.accinf.2018.03.001
Rom, A., & Rohde, C. (2007). Management accounting and integrated information systems: A literature review. International Journal of Accounting Information Systems, 8(1), 40-68. https://doi.org/10.1016/j.accinf.2006.12.003
Secinaro, S., Calandra, D., Secinaro, A., Muthurangu, V., & Biancone, P. (2021). The role of artificial intelligence in healthcare: A structured literature review. BMC Medical Informatics and Decision Making, 21(1), Article 125. https://doi.org/10.1186/s12911-021-01488-9
Shneiderman, B. (2020). Human-centered artificial intelligence: Reliable, safe & trustworthy. International Journal of Human-Computer Interaction, 36(6), 495-504. https://doi.org/10.1080/10447318.2020.1741118
Szukits, Á., & Móricz, P. (2024). Towards data-driven decision making: The role of analytical culture and centralization efforts. Review of Managerial Science, 18(10), 2849-2887.
Tornatzky, L. G., & Fleischer, M. (1990). The processes of technological innovation. Lexington Books.
Tranfield, D., Denyer, D., & Smart, P. (2003). Towards a methodology for developing evidence‐informed management knowledge by means of systematic review. British Journal of Management, 14(3), 207-222. https://doi.org/10.1111/1467-8551.00375
Trieu, V. H. (2023). Towards an understanding of actual business intelligence technology use: An individual user perspective. Information Technology & People, 36(1), 409-432. https://doi.org/10.1108/ITP-11-2020-0786
van Eck, N., & Waltman, L. (2010). Software survey: VOSviewer, a computer program for bibliometric mapping. Scientometrics, 84(2), 523-538. https://doi.org/10.1007/s11192-009-0146-3
Vukšić, V. B., Bach, M. P., & Popovič, A. (2013). Supporting performance management with business process management and business intelligence: A case analysis of integration and orchestration. International Journal of Information Management, 33(4), 613-619. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2013.03.008
Warren, J. D., Moffitt, K. C., & Byrnes, P. (2015). How big data will change accounting. Accounting Horizons, 29(2), 397-407. https://doi.org/10.2308/acch-51069
Watson, T. (2009). Inequality and the measurement of residential segregation by income in American neighborhoods. Review of Income and Wealth, 55(3), 820-844.https://doi.org/10.1111/j.1475-4991.2009.00346.x
Yigitbasioglu, O. M., & Velcu, O. (2012). A review of dashboards in performance management: Implications for design and research. International Journal of Accounting Information Systems, 13(1), 41-59. https://doi.org/10.1016/j.accinf.2011.08.002
Zupic, I., & Čater, T. (2015). Bibliometric methods in management and organization. Organizational Research Methods, 18(3), 429-472. https://doi.org/10.1177/1094428114562629
Tải xuống
Ngày nộp: 11-08-2025Ngày duyệt đăng: 25-12-2025Ngày xuất bản: 06-03-2026Thống kê truy cập
Trang tóm tắt: 415 PDF: 108Cách trích dẫn
Nguyễn, T. P., Phạm, N. T., Hoàng, C. T., & Nguyễn, P. N. (2026). Kinh doanh thông minh và kế toán quản trị: Tổng quan hệ thống và phân tích trắc lượng thư mục. TẠP CHÍ KHOA HỌC ĐẠI HỌC MỞ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH - KINH TẾ VÀ QUẢN TRỊ KINH DOANH, 21(3), 3–18. https://doi.org/10.46223/HCMCOUJS.econ.vi.21.3.4683.2026Tải xuống trích dẫnGiấy phép
Bản quyền (c) 2026 Nguyễn Trọng Phương; Phạm Ngọc Toàn; Hoàng Cẩm Trang; Nguyễn Phong Nguyên
Tác phẩm này được cấp phép theo Giấy phép quốc tế Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 .
Tài nguyên của tác giả
Indexing
- Phạm Ngọc Toàn