Giới thiệu một số điển hình trong quản trị dữ liệu trong lĩnh vực công của một số quốc gia 

Vào đầu những năm 2000, những gã khổng lồ công nghệ như Facebook đã nhận ra cách các nền tảng kỹ thuật số và công dân được kết nối 24-7 cung cấp bối cảnh lý tưởng để thu thập và tái sử dụng dữ liệu cho các mục đích kinh doanh. Điều này đã mở ra một cơ hội để bắt đầu bán các sản phẩm và dịch vụ theo hướng dữ liệu cho bất kỳ công ty và cá nhân nào quan tâm đến việc thiết kế các chiến lược truyền thông và tiếp thị đặc biệt - từ các doanh nghiệp đến các chính trị gia.

Dữ liệu được thu thập thông qua nhiều nguồn (từ điện thoại di động đến thiết bị gia đình thông minh) hiện được phân tích để hiểu rõ hơn về người dùng và nhắm mục tiêu đến khách hàng tiềm năng hoặc người sử dụng dịch vụ. Những thông tin chi tiết này được sử dụng để thúc đẩy sự lựa chọn của công dân, tăng doanh thu kinh doanh, tác động đến cuộc bỏ phiếu của công chúng hoặc thiết kế và cung cấp các dịch vụ tốt hơn. Có rất nhiều giải pháp kỹ thuật được sử dụng cho mục đích này (ví dụ: trí tuệ nhân tạo [AI], dữ liệu lớn, quản lý quan hệ khách hàng), đặt quyền truy cập và chia sẻ dữ liệu (EASD) như một điều kiện tiên quyết cho các kỹ thuật phân tích dữ liệu để giúp tăng giá trị được tạo ra cho công ty và cổ đông.

Kể từ khi The Economist xuất bản bài báo, "Tài nguyên quý giá nhất của thế giới không còn là dầu mỏ, mà là dữ liệu" vào năm 2017 (The Economist, 2017 [1]), "dữ liệu là dầu mới" đã trở thành một cụm từ mới và đôi khi bị lạm dụng. và bị hiểu lầm bởi những người đam mê dữ liệu. Mặc dù sự tương tự giữa dữ liệu-dầu này nhằm mục đích nâng cao nhận thức của cộng đồng nhằm tăng cường độc quyền dữ liệu và các luồng dữ liệu được kiểm soát, nó cũng giúp nhấn mạnh cách các công nghệ và dữ liệu mới có thể giúp các tổ chức đưa ra quyết định tốt hơn và tăng cường trí tuệ kinh doanh.

Tuy nhiên, mặc dù diễn ngôn về “dữ liệu như một tài sản” ngày nay được chấp nhận rộng rãi, các tổ chức, bao gồm cả từ khu vực công, thường không quản lý và đánh giá dữ liệu theo cách giống như các tài sản khác có liên quan đến sự thành công của họ. Điều này làm suy yếu khả năng tận dụng các cơ hội do “sự đáp ứng của một lượng lớn thông tin vô hình trước đây” mang lại (Chiesa, 2019 [2]).

Tạo điều kiện cho môi trường văn hóa, chính sách, luật pháp, quy định, thể chế, tổ chức và kỹ thuật phù hợp là cần thiết để kiểm soát, quản lý, chia sẻ, bảo vệ và chiết xuất giá trị từ dữ liệu. Tuy nhiên, các tổ chức từ khu vực nhà nước và tư nhân thường phải đối mặt với những thách thức kế thừa từ các mô hình kinh doanh tương tự, từ cơ sở hạ tầng dữ liệu lỗi thời và kho chứa dữ liệu đến khoảng cách kỹ năng, rào cản quy định, thiếu lãnh đạo và trách nhiệm giải trình, và văn hóa tổ chức không dễ đổi mới và thay đổi kỹ thuật số.

Những thách thức mới cũng nảy sinh do các trường hợp sử dụng và lạm dụng dữ liệu của công dân, chủ yếu là do các tổ chức khu vực tư nhân thực hiện. Điều này đi đôi với việc các chính phủ không có khả năng chủ động hành động, theo kịp sự thay đổi công nghệ.

Để đối phó với những thách thức này đòi hỏi sự hiểu biết, kiến trúc và chia sẻ kiến ​​thức nhiều hơn liên quan đến cách các nước OECD giải quyết vấn đề quản trị dữ liệu trong khu vực công. Điều này được các bên trong khu vực tư nhân thừa nhận rõ ràng, nhưng gần đây mới thu hút được sự chú ý trong lĩnh vực công.

Bài viết này trình bày tổng quan ngắn gọn về cách thức một số chính phủ quốc gia ở các nước thành viên và đối tác của OECD đang giải quyết vấn đề quản trị dữ liệu nói chung.

Một số trường hợp điển hình trong việc quản trị dữ liệu quốc gia

Quản trị dữ liệu tốt có thể góp phần thiết lập một tầm nhìn chung; tăng cường sự đồng bộ và phối hợp; và củng cố nền tảng thể chế, quy định, năng lực và kỹ thuật để kiểm soát và quản lý tốt hơn chu trình giá trị dữ liệu, tức là thu thập, tạo, lưu trữ, bảo mật, xử lý, chia sẻ và sử dụng lại dữ liệu, như là các phương tiện để nâng cao lòng tin và cung cấp giá trị.

Quản trị dữ liệu tốt là điều bắt buộc đối với các chính phủ có mục tiêu thực hiện việc ra quyết định dựa trên dữ liệu nhiều hơn. Nó có thể giúp chiết xuất giá trị từ nội dung dữ liệu, cho phép truy cập, chia sẻ và tích hợp dữ liệu lớn hơn ở cấp tổ chức và hơn thế nữa, đồng thời tăng hiệu quả tổng thể và trách nhiệm giải trình. Tuy nhiên, trong khi khái niệm này không phải là mới, hầu hết các chính phủ OECD đang gặp khó khăn trong việc áp dụng nó vào thực tế.

OECD đã quan sát thấy các xu hướng sau đây trong điều hành, quản lý và chia sẻ dữ liệu khu vực công:

a) Quản trị dữ liệu ngày càng phù hợp với các thực tiễn bảo vệ dữ liệu ở quy mô toàn cầu theo cách rõ ràng hơn. Tuy nhiên, một cách tiếp cận quyết liệt và không cân bằng đối với việc bảo vệ quá mức dữ liệu có thể làm giảm giá trị của việc chia sẻ dữ liệu, chẳng hạn như trong việc cung cấp các dịch vụ công xuyên biên giới.

Gần đây, việc sử dụng sai dữ liệu của các công ty tư nhân và mối quan tâm ngày càng tăng của người dân về việc quản lý dữ liệu trong khu vực công đã dẫn đến sự can thiệp của chính phủ để cải thiện việc bảo vệ dữ liệu cá nhân. Do đó, việc sử dụng dữ liệu một cách có đạo đức và minh bạch hiện đang được đề cao trong chương trình nghị sự chính trị.

https://cdn.thuvienphapluat.vn/uploads/tintuc/%E1%BA%A2NH%20TIN%20TUC/chinh-thuc-van-hanh-csdl-quoc-gia-ve-dan-cu-tu-ngay-01-7-2021.jpg

Hình 1: Quản trị dữ liệu quốc gia góp phần phát triển chính phủ số

Luồng dữ liệu đã tăng lên giữa các tổ chức, lĩnh vực (ví dụ: doanh nghiệp với chính phủ) và biên giới, làm tăng thêm mức độ phức tạp khác cho quản trị dữ liệu trong một thế giới toàn cầu hóa và kết nối với nhau. Quản trị dữ liệu không còn là vấn đề giới hạn trong ranh giới tổ chức, mà là mối quan tâm đa quốc gia do chia sẻ dữ liệu xuyên biên giới.

Trong bối cảnh này, các công cụ quốc tế như Quy định chung về bảo vệ dữ liệu của Liên minh Châu Âu nhằm tìm giải pháp “trao lại cho công dân quyền kiểm soát dữ liệu của chính họ” và thực hiện các hành động xuyên quốc gia để ngăn chặn việc sử dụng sai dữ liệu. Quy định chung về bảo vệ dữ liệu đã thúc đẩy chương trình bảo vệ dữ liệu tiến lên phía trước, do đó, làm cơ sở cho nhu cầu về các khuôn khổ chung để đảm bảo vệ dữ liệu xuyên biên giới. Tuy nhiên, việc bảo vệ quá mức dữ liệu có thể dẫn đến việc hiểu sai các quy định quốc gia và quốc tế và dẫn đến sự thay đổi về cách tiếp cận chính sách (ví dụ: từ cởi mở theo mặc định thành “mở nếu có thể, được bảo vệ nếu cần”).

Do đó, thách thức toàn cầu ở giai đoạn này là đảm bảo sự cân bằng phù hợp giữa các luồng dữ liệu tự do và bảo vệ dữ liệu, như Thủ tướng Abe của Nhật Bản đã tuyên bố trong bài phát biểu quan trọng của ông tại Diễn đàn Kinh tế Thế giới vào tháng 1 năm 2019.

b) Các yếu tố quản trị dữ liệu ngày càng được áp dụng như một phần của các chính sách chuyển đổi số. Tuy nhiên, các thành phần này có thể bị phân tán, do đó làm giảm giá trị của toàn bộ chính phủ về hội nhập và gắn kết khu vực công.

Mặc dù các nước OECD thường xác định các yếu tố liên quan đến quản trị dữ liệu khu vực công trong bối cảnh chính phủ số, dữ liệu mở, quản lý dữ liệu và / hoặc các chiến lược và chính sách về AI, các yếu tố này thường bị phân tán. Trong một số trường hợp, sự mất kết nối này bắt nguồn sâu xa từ các thỏa thuận quản trị phức tạp hỗ trợ các chính sách đó (ví dụ: các tổ chức khu vực công khác dẫn đầu các chính sách này hoặc thiếu rõ ràng về lãnh đạo và trách nhiệm), do đó đặt ra các rào cản quan trọng cho việc tích hợp và chia sẻ dữ liệu.

Quản trị dữ liệu toàn diện cũng có thể giúp tạo điều kiện cho Chính đóng vai trò là Nền tảng (một trong những khía cạnh chính của chính phủ số). Ví dụ: sự phát triển của các công cụ dữ liệu phổ biến nhưng linh hoạt (ví dụ: nền tảng chia sẻ dữ liệu) cung cấp các giải pháp có thể được sử dụng lại trong toàn bộ khu vực công. Ở cấp độ kỹ thuật hơn, sự phân mảnh cũng là kết quả của những thách thức kế thừa về việc tổ chức tạo ra và kiểm soát dữ liệu cũng như việc không thể chia sẻ và truy cập những dữ liệu đó theo các thỏa thuận pháp lý cụ thể, dẫn đến các chính sách và giải pháp kỹ thuật bị trì trệ, tăng thêm tính bất khả thi xây dựng một chính phủ tích hợp và kết nối. Việc thiếu mô hình quản trị dữ liệu tổng thể có thể dẫn đến sự phổ biến hoặc trùng lặp của các tiêu chuẩn dữ liệu và giải pháp kỹ thuật để chia sẻ dữ liệu, do đó cản trở khả năng tương tác của dữ liệu giữa các tổ chức và lĩnh vực khác nhau và ảnh hưởng đến khả năng tích hợp dữ liệu, quy trình và tổ chức. Nó cũng có thể dẫn đến việc yêu cầu công dân cung cấp cùng một dữ liệu cá nhân nhiều lần cho khu vực công một cách không cần thiết.

Khung quản trị dữ liệu phải đảm bảo việc quản lý hiệu quả dữ liệu trong toàn bộ vòng đời của nó. Ví dụ, trong những năm qua, sáng kiến dữ liệu mở của chính phủ đã hướng đến nhu cầu tăng cường lãnh đạo và quản lý dữ liệu trong khu vực công. Điều này cũng mở ra một cuộc thảo luận mang tính kỹ thuật về cải thiện các phương pháp quản lý dữ liệu, ví dụ: xung quanh việc sản xuất, lưu trữ, xử lý và chia sẻ hướng tới độ mở dữ liệu cao hơn. Tuy nhiên, những yếu tố này không được xem là một phần của nỗ lực kết nối tất cả các giai đoạn của chu kỳ giá trị dữ liệu. Các quốc gia đã nhận ra giá trị của việc lập danh mục dữ liệu mở và khả năng khám phá dữ liệu, nhưng không thừa nhận rằng các sáng kiến ​​này cũng mang lại lợi ích liên quan như thế nào đối với năng suất trong khu vực công.

Mặt khác, ở một số nước OECD, một nền văn hóa được thiết lập tốt đã dẫn đến việc phát triển các sổ đăng ký dữ liệu như một phương tiện để cải thiện việc chia sẻ dữ liệu giữa các tổ chức. Tuy nhiên, tư duy này đã làm lu mờ giá trị ngày càng tăng của việc mở dữ liệu của chính phủ cũng như thu hút và hợp tác với các tác nhân bên ngoài để tìm ra giải pháp cho các thách thức của khu vực công. Kết quả là, những quốc gia từng dẫn đầu phong trào chính phủ điện tử trước đây (tập trung mạnh vào hiệu quả) đã tụt hậu xa so với những quốc gia đã tăng gấp đôi nỗ lực chia sẻ và mở dữ liệu cho người dùng như một phương tiện để thúc đẩy đổi mới kinh doanh và xã hội.

Các quốc gia OECD như Canada, Ireland, Hà Lan, Vương quốc Anh và Hoa Kỳ đã hoặc đang hướng tới định nghĩa chiến lược dữ liệu bao quát như là phương tiện để xây dựng sự gắn kết hơn trong khu vực công và thúc đẩy tích hợp các chính sách. Các chiến lược này bao gồm hầu hết, nếu không phải tất cả, các giai đoạn của chu trình giá trị dữ liệu của chính phủ (từ sản xuất và bảo vệ dữ liệu đến mở và sử dụng lại dữ liệu). Tuy nhiên, mỗi giai đoạn yêu cầu các thỏa thuận cụ thể, vì chúng tạo ra các lợi ích chính sách cụ thể (ví dụ: dữ liệu mở cho phép sử dụng dữ liệu làm nền tảng để người dùng tham gia và cộng tác nhiều hơn, đồng thời các phương pháp sản xuất thu thập dữ liệu tốt hơn có thể giúp giảm sai lệch về chính sách).

Trần Kiên

Tài liệu tham khảo:

1. Báo cáo "The Path to Becoming a Data-Driven Public Sector" của tổ chức OECD. (tại địa chỉ: https://www.oecd-ilibrary.org/sites/059814a7-en/index.html?itemId=/content/publication/059814a7-en)

2. Tham khảo  nội dung tại địa chỉ cổng thông tin điện tử của Chính phủ Anh: https://www.gov.uk/government/publications/gender-database/gender-data.

3. Government of Canada (2018), Report to the Clerk of the Privy Council: Data Strategy Roadmap for the Federal Public Service, Goverment of Canada, Ottawa, https://www.canada.ca/content/dam/pco-bcp/documents/clk/Data_Strategy_Roadmap_ENG.pdf (accessed on 28 February 2019).

58 Go top

Sự kiện nổi bật

Ý kiến về Trang thông tin điện tử Cục Tin học hóa?
1. Đạt yêu cầu, 1180 phiếu (88 %)
2. Chưa đạt yêu cầu, 107 phiếu (8 %)
3. Cần thêm chủ đề, 57 phiếu (4 %)
Tổng số phiếu: 1344
THÔNG KÊ TRUY CẬP
  • Người trực tuyến Người trực tuyến
    • Khách Khách 44
    • Thành viên Thành viên 0
    • Tổng Tổng 44
    • Tổng lượt truy cập: Tổng lượt truy cập: 18955118