Làm thế nào để dữ liệu thực sự trở thành động lực phát triển?

Sơ đồ minh hoạ

Từ tài nguyên thông tin đến nguồn lực kinh tế

Trong phương thức quản lý truyền thống, các quyết định thường dựa vào kinh nghiệm, báo cáo định kỳ và khả năng tổng hợp của con người. Cách tiếp cận này vẫn có giá trị, nhưng trong bối cảnh thị trường biến động nhanh, chuỗi cung ứng phức tạp và yêu cầu quản trị ngày càng cao, việc thiếu thông tin kịp thời có thể khiến cơ quan quản lý và doanh nghiệp bỏ lỡ cơ hội hoặc phải trả giá bằng những quyết định thiếu chính xác.

Dữ liệu giúp nhận diện xu hướng, dự báo rủi ro, phát hiện điểm nghẽn và phân bổ nguồn lực hợp lý hơn. Một doanh nghiệp có dữ liệu đầy đủ về nhu cầu khách hàng, tồn kho, chi phí sản xuất và vận chuyển sẽ có cơ sở điều chỉnh kế hoạch kinh doanh. Một địa phương nắm chắc dữ liệu về dân cư, đất đai, hạ tầng, môi trường và hoạt động sản xuất có thể hoạch định chính sách sát với thực tế hơn.

Trong nông nghiệp, dữ liệu về thời tiết, độ ẩm đất, sâu bệnh, giá vật tư, sản lượng và nhu cầu thị trường giúp người sản xuất lựa chọn thời điểm gieo trồng, điều chỉnh quy trình chăm sóc và giảm nguy cơ dư thừa hàng hóa. Trong quản lý môi trường, dữ liệu quan trắc có thể hỗ trợ phát hiện sớm ô nhiễm, theo dõi phát thải và đánh giá hiệu quả của các giải pháp bảo vệ tài nguyên. Như vậy, giá trị của dữ liệu không nằm ở dung lượng lưu trữ hay số lượng bảng biểu được tạo ra, mà ở khả năng giúp con người hiểu đúng thực tiễn, ra quyết định tốt hơn và tạo ra kết quả có thể đo lường.

Điểm nghẽn lớn nhất là dữ liệu chưa được kết nối

Một trong những trở ngại phổ biến hiện nay là dữ liệu được hình thành ở nhiều cơ quan, đơn vị và hệ thống khác nhau nhưng chưa được chuẩn hóa, chia sẻ và khai thác đồng bộ. Mỗi nơi có thể sử dụng một cấu trúc, một cách phân loại hoặc một quy trình cập nhật riêng. Điều này khiến việc tổng hợp thông tin mất thời gian, phát sinh chi phí và đôi khi tạo ra những con số thiếu thống nhất.

Bên cạnh đó, dữ liệu có thể thiếu chính xác, không được cập nhật thường xuyên hoặc không phản ánh đầy đủ tình hình thực tế. Nếu dữ liệu đầu vào sai lệch, các công cụ phân tích hiện đại cũng khó đưa ra kết quả đáng tin cậy. Đặc biệt, khi trí tuệ nhân tạo được ứng dụng rộng rãi, chất lượng dữ liệu càng trở thành yếu tố quyết định hiệu quả của hệ thống. Một điểm nghẽn khác là tư duy quản lý dữ liệu như một tài sản riêng của từng đơn vị. Nếu dữ liệu chỉ được thu thập để phục vụ báo cáo nội bộ, không được tổ chức nhằm hỗ trợ các hoạt động liên ngành, liên vùng và các nhu cầu chính đáng của người dân, doanh nghiệp, tiềm năng phát triển sẽ bị hạn chế.

Vì vậy, cần chuyển từ tư duy mỗi đơn vị tự xây dựng một kho dữ liệu sang tư duy kiến tạo hệ sinh thái dữ liệu có khả năng kết nối, chia sẻ và tạo giá trị. Điều đó không có nghĩa là mọi dữ liệu đều phải công khai, mà phải xác định rõ dữ liệu nào được chia sẻ, chia sẻ cho ai, theo điều kiện nào và chịu trách nhiệm ra sao.

Xây dựng nền tảng dữ liệu tin cậy

Muốn dữ liệu thực sự trở thành động lực phát triển, trước hết cần hoàn thiện hạ tầng và chuẩn quản trị dữ liệu. Các cơ sở dữ liệu phải được xây dựng theo nguyên tắc thống nhất, có khả năng kết nối và hạn chế việc thu thập trùng lặp. Mỗi loại dữ liệu cần có đơn vị chịu trách nhiệm, quy trình cập nhật, cơ chế kiểm tra chất lượng và quy định về quyền truy cập.

Cùng với đó, cần hình thành cơ chế chia sẻ dữ liệu giữa Nhà nước, doanh nghiệp, cơ sở nghiên cứu và các tổ chức có liên quan. Dữ liệu công được phép công khai nên được cung cấp theo định dạng thuận tiện cho việc tra cứu và tái sử dụng. Những dữ liệu có tính chất cá nhân, bí mật kinh doanh hoặc thuộc diện hạn chế tiếp cận phải được bảo vệ theo quy định pháp luật.

Niềm tin là điều kiện không thể thiếu. Người dân chỉ sẵn sàng cung cấp thông tin khi biết dữ liệu được sử dụng vào mục đích gì, ai có quyền tiếp cận và quyền lợi của mình được bảo đảm như thế nào. Doanh nghiệp cũng cần được bảo vệ trước nguy cơ lộ thông tin kinh doanh, bị khai thác trái phép hoặc phải gánh chịu chi phí tuân thủ không cần thiết. Do đó, phát triển dữ liệu phải đi cùng an toàn thông tin, bảo vệ quyền riêng tư, xác thực nguồn dữ liệu và trách nhiệm giải trình. Một hệ thống dữ liệu lớn nhưng thiếu an toàn có thể tạo ra nhiều rủi ro hơn lợi ích.

Biến dữ liệu thành quyết định và giá trị thực tế

Hạ tầng tốt mới là điều kiện ban đầu. Yếu tố quyết định là khả năng đưa dữ liệu vào giải quyết những vấn đề cụ thể. Đối với cơ quan quản lý, cần xây dựng hệ thống theo dõi các chỉ tiêu phát triển theo thời gian thực hoặc theo chu kỳ phù hợp. Thay vì chỉ tổng hợp báo cáo khi kết thúc kỳ, dữ liệu có thể giúp nhận diện sớm những lĩnh vực chậm tiến độ, những khu vực thiếu nguồn lực hoặc những chính sách chưa đạt hiệu quả như mong muốn. Qua đó, việc điều hành chuyển dần từ phản ứng sau khi vấn đề xảy ra sang chủ động dự báo và phòng ngừa.

Đối với doanh nghiệp, dữ liệu cần gắn trực tiếp với hiệu quả sản xuất, kinh doanh. Các công cụ phân tích có thể giúp dự báo nhu cầu, tối ưu hàng tồn kho, kiểm soát chất lượng, giảm tiêu hao năng lượng và nâng cao trải nghiệm khách hàng. Tuy nhiên, doanh nghiệp không nên chạy theo những hệ thống công nghệ đắt tiền nếu chưa xác định được bài toán cần giải quyết và lợi ích dự kiến.

Trong nông nghiệp, dữ liệu có thể kết nối từ vùng nguyên liệu đến khâu chế biến, phân phối và tiêu dùng. Khi thông tin về mùa vụ, sản lượng, chất lượng và nhu cầu thị trường được cập nhật đầy đủ, hợp tác xã và doanh nghiệp có thể chủ động hơn trong kế hoạch sản xuất, giảm tình trạng cung vượt cầu và nâng cao khả năng truy xuất nguồn gốc. Đây cũng là cơ sở để phát triển nông nghiệp chính xác, nông nghiệp hữu cơ và chuỗi cung ứng xanh.

Điều quan trọng là phải đo lường kết quả bằng những chỉ tiêu cụ thể: chi phí giảm bao nhiêu, thời gian xử lý công việc rút ngắn thế nào, năng suất tăng ra sao, mức độ hài lòng của người dân được cải thiện đến đâu. Chỉ khi tạo ra kết quả thực chất, đầu tư cho dữ liệu mới chứng minh được hiệu quả.

Phát triển con người để khai thác sức mạnh dữ liệu

Dữ liệu không tự tạo ra đổi mới. Đằng sau mọi hệ thống vẫn là con người với năng lực phân tích, tư duy phản biện và khả năng sử dụng thông tin có trách nhiệm. Bởi vậy, cùng với đầu tư công nghệ, cần nâng cao kỹ năng số cho đội ngũ cán bộ, người lao động, doanh nghiệp và người dân. Người sử dụng dữ liệu phải biết phân biệt thông tin đáng tin cậy với thông tin sai lệch, hiểu giới hạn của các mô hình dự báo và không tuyệt đối hóa kết quả do trí tuệ nhân tạo tạo ra.

Các cơ sở đào tạo, viện nghiên cứu và doanh nghiệp cần tăng cường hợp tác, phát triển đội ngũ chuyên gia dữ liệu, đồng thời phổ cập những kỹ năng cơ bản cho lực lượng lao động. Đặc biệt, doanh nghiệp nhỏ, hợp tác xã và hộ sản xuất cần được tiếp cận các công cụ đơn giản, chi phí hợp lý để không bị bỏ lại phía sau trong quá trình chuyển đổi số.

Nhà nước cũng cần hoàn thiện cơ chế khuyến khích đổi mới sáng tạo, hỗ trợ các mô hình khai thác dữ liệu có ích cho cộng đồng và tạo môi trường cạnh tranh minh bạch. Dữ liệu cần được xem là nền tảng để mở rộng cơ hội phát triển, chứ không trở thành lợi thế độc quyền chỉ thuộc về những tổ chức có nhiều vốn và công nghệ.

Dữ liệu chỉ có ý nghĩa khi phục vụ con người

Trong kỷ nguyên số, dữ liệu có thể mở ra những phương thức phát triển mới, từ quản trị thông minh, sản xuất hiệu quả đến bảo vệ môi trường và nâng cao chất lượng cuộc sống. Nhưng để biến tiềm năng thành hiện thực, không thể chỉ tập trung vào việc xây dựng kho dữ liệu hay mua sắm công nghệ.

Cốt lõi là hình thành một hệ sinh thái dữ liệu có chất lượng, có khả năng kết nối, được quản trị minh bạch và gắn với nhu cầu thực tế. Trong hệ sinh thái ấy, Nhà nước kiến tạo thể chế và hạ tầng; doanh nghiệp chủ động đổi mới; cơ sở nghiên cứu phát triển tri thức; người dân tham gia và được bảo vệ quyền lợi.

Dữ liệu chỉ thực sự trở thành động lực phát triển khi giúp giảm chi phí, nâng cao năng suất, cải thiện chất lượng quyết định và tạo ra giá trị mới cho xã hội. Nói cách khác, thành công của chuyển đổi số không được đo bằng việc chúng ta có bao nhiêu dữ liệu, mà bằng việc dữ liệu đã giúp giải quyết được bao nhiêu vấn đề và làm cho cuộc sống của con người tốt đẹp hơn như thế nào./.