Xem mẫu
- VAI TRÒ CỦA DỮ LIỆU TRONG TIẾN TRÌNH CHUYỂN ĐỔI SỐ CỦA HỆ THỐNG THÔNG TIN PHÂN TÍCH, DỰ BÁO KINH TẾ-XÃ HỘI Ths., Lê Thị Ninh, Email: lethininh@gmail.com Ths., La Thị Hoàn, hoanla.bm@gmail.com Trung tâm Thông tin và Dự báo kinh tế - xã hội quốc gia (NCIF) Tóm tắt: Dữ liệu có vai trò vô cùng quan trọng trong công tác phân tích và dự báo kinh tế - xã hội, là nhân tố hàng đầu quyết định tính chính xác và mức độ tin cậy của các kết quả phân tích và dự báo. Dữ liệu, đặc biệt là Dữ liệu lớn (Big Data) càng thể hiện rõ nét vai trò của mình trong tiến trình chuyển đổi số hệ thống thông tin phân tích, dự báo kinh tế - xã hội. Ứng dụng Dữ liệu lớn có thể giúp tiến trình chuyển đổi số đạt được các mục tiêu đề ra như đáp ứng được tính nhanh nhạy, kịp thời trong phân tích, dự báo; xử lý được nhiều thông tin và chỉ số phân tích, dự báo phức tạp; tiết kiệm thời gian, chi phí mua dữ liệu và nhân lực. Tuy nhiên, những hạn chế trong công tác thu thập, lưu trữ cũng như khai thác dữ liệu phục vụ phân tích và dự báo hiện nay trong các cơ quan, doanh nghiệp (trường hợp nghiên cứu tại Trung tâm Thông tin và Dự báo kinh tế - xã hội quốc gia) đang làm cho tiến trình chuyển đổi số gặp không ít khó khăn. Tình trạng cát cứ thông tin, thiếu sự chia sẻ dữ liệu giữa các cơ quan/bộ/ngành; thiếu chính sách, chế tài quy định về việc chia sẻ, trao đổi, bảo mật về số liệu, dữ liệu là những thách thức lớn khiến dữ liệu chưa phát huy hết vai trò của mình trong tiến trình chuyển đổi số. Giải quyết được các thách thức này, tiến trình chuyển đổi số hệ thống thông tin phục vụ phân tích dự báo kinh tế - xã hội thành công sẽ mang đến nhiều lợi ích to lớn như cải thiện chất lượng dự báo, tăng tính chính xác và kịp thời của các kết quả dự báo. Từ khóa: Dữ liệu, số liệu, Big Data, Dữ liệu lớn, chuyển đổi số, phân tích và dự báo, chia sẻ thông tin I. Vai trò của dữ liệu trong tiến trình chuyển đổi số Chuyển đổi số là quá trình thay đổi từ mô hình truyền thống sang mô hình số bằng cách ứng dụng công nghệ hiện đại như Dữ liệu lớn (Big Data), Internet of Things (IoT), điện toán đám mây (Cloud) để tạo ra các giá trị mới. Chuyển đổi số cũng được hiểu là quá trình xây dựng hạ tầng cơ sở với đầy đủ các yếu tố: thiết bị, kết nối, dữ liệu, ứng dụng, pháp lý, nhân lực để các cơ quan, tổ chức ứng dụng và làm chủ công nghệ hiện đại. Chuyển đổi số (Digital Transformation) hay bị nhầm với số hoá (Digitization), nhưng đây là hai khái niệm với hai nội hàm khác nhau. Số hoá là quá trình biến đổi các giá trị thực sang dạng số. Ví dụ, thay vì đến thư viện đọc sách bằng bản giấy, giờ đây thư viện viên có thể scan và chuyển quyển sách thành file điện tử, cho phép độc giả truy cập và đọc thông qua các thiết bị điện tử như máy tính, điện thoại. Chuyển đổi số là quá trình diễn ra sau khi số hoá, với mức độ tinh vi hơn số hoá, là việc sử dụng công nghệ hiện đại như trí tuệ nhân tạo (AI), Big Data để phân tích và biến đổi dữ liệu đã được số hoá nhằm tạo ra các giá trị mới. Trong khi số hoá giúp việc lưu trữ, tìm kiếm, chia sẻ thông tin một cách nhanh chóng và dễ dàng hơn, chuyển đổi số có thể giúp cơ quan, tổ chức khai thác tối đa giá trị của tài liệu đã được số hoá. Nhờ 141
- khả năng xử lý dữ liệu nhanh, cập nhật dữ liệu liên tục, chuyển đổi số giúp các cơ quan, tổ chức, doanh nghiệp biến dữ liệu thành tài sản, tăng năng xuất và hiệu quả làm việc. Cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 (cách mạng công nghiệp lần thứ 4) với sự kết hợp của các công nghệ lại với nhau đang thay đổi toàn bộ hệ thống thông tin, bao gồm cả thông tin phục vụ công tác phân tích, dự báo, cảnh báo kinh tế xã hội. Quá trình chuyển đổi số trong thông tin phục vụ công tác dự báo diễn ra mạnh mẽ hơn bao giờ hết. Với ứng dụng của các công nghệ hiện đại như AI, IoT, Big Data, chuyển đổi số giúp tối ưu hoá hiệu quả số hoá của hệ thống thông tin phục vụ phân tích, dự báo. Trong đó, Dữ liệu lớn (Big Data) đóng vai trò cực kỳ quan trọng trong việc phát huy hiệu quả của quá trình chuyển đổi số. Thuật ngữ Dữ liệu lớn được giới thiệu lần đầu tiên năm 2005 bởi Roger Magoulasin chỉ tập dữ liệu khổng lồ, lớn về quy mô và phức tạp về cấu trúc, không thể xử lý và quản trị bằng thực hành quản lý dữ liệu thông thường. Theo Gandomi và Haider (2015), dữ liệu lớn được định nghĩa là các tài sản thông tin có khối lượng lớn, đa dạng đòi hỏi một hệ thống xử lý thông tin sáng tạo, hiệu quả nhằm hiểu rõ nội hàm dữ liệu, phục vụ quá trình ra quyết định và quá trình tự động hoá. Dữ liệu như thế nào được gọi là lớn vẫn còn đang tranh luận, tuy nhiên tất cả các quan điểm đều thống nhất rằng Big Data có 3 đặc điểm nổi bật sau đây: • Kích thước tập dữ liệu lớn: Dữ liệu được tạo ra và lưu trữ với số lượng lớn, kích thước của các tập dữ liệu có thể từ terabyte đến zettabyte. • Dữ liệu đa dạng, nhiều loại: nguồn dữ liệu đa dạng gồm dữ liệu nội sinh, dữ liệu do máy tạo, dữ liệu web, dữ liệu từ các mạng xã hội. Cấu trúc của dữ liệu đa dạng: có cấu trúc, không cấu trúc hoặc bán cấu trúc. • Vận tốc xử lý và phân tích dữ liệu nhanh: một lượng lớn dữ liệu được làm mới theo các luồng dữ liệu trên cơ sở thời gian thực. Tốc độ tạo ra và xử lý dữ liệu nhanh nhằm đáp ứng nhu cầu và thách thức trên con đường tăng trưởng và phát triển. Cùng với sự bùng nổ của cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ 4, dữ liệu lớn hiện nay đã được ứng dụng trên nhiều lĩnh vực, bao gồm cả lĩnh vực thông tin phục vụ công tác nghiên cứu, điều hành của chính phủ. Theo Kim (2014), dữ liệu lớn đã tạo ra giá trị to lớn cho khu vực công bằng cách tăng năng suất lao động và hiệu quả làm việc thông qua các công cụ giám sát, điều hành kỹ thuật số như bảng điểm kỹ thuật số, bảng điều khiển và các chỉ số dự báo. Từ lâu, dữ liệu đã đóng vai trò vô cùng quan trọng trong công tác phân tích, dự báo kinh tế - xã hội. Dữ liệu là nhân tố quyết định mức độ chính xác, kịp thời của kết quả dự báo. Trong tiến trình chuyển đổi số, tầm quan trọng của dữ liệu càng rõ nét. Vai trò của dữ liệu, đặc biệt là Dữ liệu lớn trong quá trình chuyển đổi số hệ thống thông tin phục vụ phân tích, dự báo kinh tế - xã hội thể hiện ở những khía cạnh sau: Thứ nhất, dữ liệu lớn cung cấp thông tin gần thời gian thực cho các nghiên cứu giúp đạt được mục tiêu rút ngắn thời gian ra quyết định của quá trình chuyển đổi số. Dữ liệu lớn có thông tin phong phú từ nhiều nguồn khác nhau, xử lý thông tin nhanh theo thời gian thực. Điều này đáp ứng được đòi hỏi ngày càng cao của thông tin phục vụ công tác phân tích dự báo - nhanh nhạy và kịp thời. Trước đây, công tác thông tin phục vụ phân tích dự báo còn chưa nhanh nhạy bởi phụ thuộc vào thời gian tổng hợp dữ liệu của các đơn vị khác, đặc biệt là dữ liệu từ Tổng cục Thống kê. Giờ đây, với 142
- ứng dụng của Dữ liệu lớn, người làm công tác phân tích, dự báo sẽ tiếp cận được với số liệu nguồn nhanh hơn, kịp thời hơn. Thứ hai, dữ liệu lớn cho phép các cơ quan làm công tác phân tích, dự báo lưu trữ một lượng lớn các thông tin chi tiết về các chỉ số dự báo. Người làm phân tích dự báo dễ dàng tìm kiếm, sử dụng các chỉ số này cho các mô hình dự báo. Quan trọng hơn, dữ liệu lớn thúc đẩy quá trình tự động hoá thông qua việc tích hợp các công cụ công nghệ và nguồn nhân lực để tối ưu hoá hiệu quả nghiên cứu. Như vậy dữ liệu lớn giúp đạt được mục tiêu tăng năng suất và tăng hiệu quả của quá trình chuyển đổi số. Thứ ba, dữ liệu lớn cho phép các cơ quan làm công tác phân tích, dự báo tiết kiệm thời gian, nhân lực và chi phí mua dữ liệu. Cắt giảm chi phí vận hành cũng chính là mục tiêu của quá trình chuyển đổi số. Dữ liệu được lưu trữ, quản lý tập trung để tất cả mọi người trong hệ thống đều có thể sử dụng. Trước đây, khi chưa có dữ liệu lớn, chưa thực hiện chuyển đổi số, dữ liệu phục vụ phân tích, dự báo vẫn trong tình trạng “ai có người đó sử dụng”, dữ liệu cắc cứ, việc mua dữ liệu cũng bị chồng chéo, gây lãng phí tài nguyên. II. Thực trạng dữ liệu phục vụ phân tích và dự báo kinh tế-xã hội: Trường hợp Trung tâm Thông tin và Dự báo kinh tế xã hội quốc gia 1. Những kết quả đạt được Trong công tác phân tích và dự báo kinh tế - xã hội, dữ liệu là một trong những yếu tố quan trọng hàng đầu, là nhân tố quyết định tính chính xác và mức độ tin cậy của các kết quả phân tích và dự báo. Tại Việt Nam, Trung tâm Thông tin và Dự báo kinh tế - xã hội quốc gia (NCIF) trực thuộc Bộ Kế hoạch và Đầu tư là một trong số ít các cơ quan cấp quốc gia làm công tác phân tích và dự báo kinh tế - xã hội trong nước và quốc tế. Hiểu rõ tầm quan trọng của dữ liệu trong công tác phân tích và dự báo, NCIF đặc biệt trú trọng đến việc xây dựng và hoàn thiện hệ thống cơ sở dữ liệu. Năm 2012, Bộ trưởng Bộ Kế hoạch và Đầu tư giao cho NCIF xây dựng Hệ thống thông tin phục vụ cho việc phân tích và dự báo kinh tế xã hội. Hệ thống này đi vào vận hành đã đáp ứng được nhu cầu cơ bản của các nghiên cứu viên, nhà khoa học trong việc khai thác dữ liệu phục vụ cho công tác phân tích và dự báo kinh tế - xã hội. 1.1 Kho số liệu phục vụ phân tích và dự báo Hiện nay, NCIF đã xây dựng được kho số liệu nằm trong cơ sở dữ liệu thuộc hệ thống thông tin kinh tế - xã hội phục vụ cho công tác nghiên cứu, phân tích, dự báo, điều hành, hoạch định chính sách, xây dựng chiến lược phát triển về kinh tế xã hội. Kho số liệu này với hơn 800.000 bản ghi, chứa khoảng 1000 chỉ tiêu khác nhau về tất cả các lĩnh vực kinh tế - xã hội. Trong đó, các bộ số liệu quan trọng cũng được NCIF đặc biệt quan tâm và bổ sung kịp thời hàng năm như Bộ số liệu điều tra doanh nghiệp, Bộ số liệu điều tra lao động và việc làm, Bộ số liệu điều tra về biến động dân số… 1.2. Kho cơ sở dữ liệu toàn văn kinh tế - xã hội Hiện nay kho cơ sở dữ liệu này chứa khoảng hơn 22.000 bản ghi bao gồm các bài báo, sách tham khảo, đề tài khoa học, tài liệu hội nghị, hội thảo đã được số hóa, cập nhật lên cơ sở dữ liệu phục vụ bạn đọc tra cứu và tham khảo. Hàng năm, NCIF cũng dành một khoản ngân sách nhất định dùng cho việc mua bổ sung và cập nhật vào cơ sở dữ liệu này. 143
- 1.3 Đầu mối thông tin khoa học và công nghệ của Bộ Kế hoạch và Đầu tư Đây là nhiệm vụ mà NCIF thực hiện theo Công văn số 8911/BKHĐT- KHGDTNMT, ngày 26 tháng 11 năm 2014 của Bộ trưởng Bộ Kế hoạch và Đầu tư về việc chỉ định tổ chức thực hiện chức năng đầu mối thông tin khoa học và công nghệ của Bộ Kế hoạch và Đầu tư là Trung tâm Thông tin và Dự báo kinh tế-xã hội quốc gia; Lần đầu tiên việc xây dựng CSDL quốc gia về KH&CN được quy định một cách có hệ thống tại Nghị định số 11/2014/NĐ-CP ngày 18/02/2014 của Chính phủ về Hoạt động thông tin KH&CN và Thông tư số 10/2017/TT-BKHCN ngày 28/6/2017 của Bộ KH&CN về xây dựng, quản lý, khai thác, sử dụng, duy trì và phát triển CSDL quốc gia về KH&CN với 10 CSDL thành phần, tức là bộ dữ liệu thông tin về: các tổ chức KH&CN; cán bộ nghiên cứu khoa học và phát triển công nghệ; nhiệm vụ KH&CN; công bố khoa học và chỉ số trích dẫn khoa học; thống kê KH&CN; công nghệ, công nghệ cao, chuyển giao công nghệ; thông tin về khoa học và công nghệ trong khu vực và trên thế giới; doanh nghiệp KH&CN; thông tin sở hữu trí tuệ và tiêu chuẩn đo lường chất lượng. Sau khi được xây dựng và hoàn thiện, các nhà khoa học, nhà quản lý và người dân có thể tìm thấy đầy đủ thông tin về các vấn đề nêu trên. Chẳng hạn, đối với Cơ sở dữ liệu về Nhiệm vụ khoa học và công nghệ, sẽ có các thông tin về: tên nhiệm vụ, cơ quan tổ chức chủ trì, tổ chức phối hợp triển khai, cơ quan chủ quản; chủ nhiệm nhiệm vụ và các cá nhân tham gia chính; phương pháp nghiên cứu; thông tin về kết quả, sản phẩm; kinh phí thực hiện; tình trạng nhiệm vụ (đang tiến hành hay đã kết thúc, đã được ứng dụng chưa); địa chỉ và quy mô ứng dụng; hiệu quả ứng dụng và tác động đối với kinh tế, xã hội và môi trường. Hoặc cơ sở dữ liệu về Công bố khoa học và chỉ số trích dẫn khoa học, trong đó có thông tin nhan đề; mô tả nội dung, chủ đề; tài liệu tham khảo; thông tin về chỉ sổ trích dẫn khoa học; toàn văn hoặc liên kết tới nguồn toàn văn của công bố khoa học... Bắt đầu thực hiện từ năm 2015, hàng năm NCIF thực hiện nhiệm vụ thu thập thông tin về các nhiệm vụ khoa học và công nghệ của các đơn vị thuộc Bộ Kế hoạch và Đầu tư để cập nhật vào CSDL quốc gia về khoa học và công nghệ. Theo đó, kết quả thu thập được các năm như sau: I. Số lượng nhiệm vụ khoa học và công nghệ được nghiệm thu STT Năm Cấp quốc Cấp bộ Cấp tỉnh Cấp cơ sở Tổng gia 1 2016 7 19 2 3 31 2 2017 43 2 45 3 2018 29 1 30 II. Số lượng nhiệm vụ khoa học và công nghệ thực hiện đăng ký kết quả STT Năm Cấp quốc Cấp bộ Cấp tỉnh Cấp cơ sở Tổng gia 1 2016 3 20 23 2 2017 22 22 3 2018 20 1 21 Nguồn: Số liệu thống kê hàng năm của NCIF 144
- Tuy số lượng các nhiệm vụ được thu thập và cập nhật vào CSDL quốc gia về khoa học và công nghệ còn rất khiêm tốn song đã phần nào đáp ứng được yêu cầu của cơ quan chủ trì trong việc quản lý các nhiệm vụ khoa học, tránh chồng chéo gây lãng phí cho ngân sách nhà nước. Mặt khác, các nhà nghiên cứu, nhà khoa học, người làm công tác dự báo cũng có thể thông qua kênh thông tin này để có nguồn tin làm tài liệu tham khảo cho những nghiên cứu của mình. 2. Những vướng mắc, tồn tại 2.1 Tình hình chung Có thể rút ra được tình hình chung nhất về sự hạn chế của số liệu, dữ liệu về phân tích và dự báo kinh tế xã hội như sau: - Số liệu, dữ liệu phục vụ phân tích và dự báo kinh tế - xã hội ở nước ta hiện nay là hết sức manh mún, phân tán và không đồng bộ, đầy đủ. Các cơ sở dữ liệu về thông tin kinh tế - xã hội ở các bộ, ngành hiện nay có rất ít và chủ yếu là dữ liệu được thiết lập dựa trên mô hình quan hệ nhằm phục vụ công tác điều hành tác nghiệp. Hầu như chưa có bộ, ngành nào xây dựng được cơ sở dữ liệu phụ vụ công tác phân tích và dự báo thuộc lĩnh vực mình quản lý nhà nước của bộ, ngành đó. - Dữ liệu phục vụ phân tích và dự báo kinh tế xã hội ở nước ta chưa thống nhất, thậm chí còn mâu thuẫn. Việc số hóa các nguồn thông tin kinh tế - xã hội nói chung còn phiến diện cắt khúc gây khó khăn và ảnh hưởng đến niềm tin vào tính xác thực thông tin của các đối tượng sử dụng. - Tình trạng cát cứ thông tin phục vụ phân tích và dự báo đang diễn ra phổ biến, gây ra những lãng phí lớn về sử dụng nguồn lực thông tin, làm hạn chế chất lượng công tác phân tích và dự báo và dẫn đến làm giảm chất lượng, hiệu quả của các chính sách kinh tế do Nhà nước ban hành. Một trong những vướng mắc lớn nhất trong việc xây dựng chính phủ điện tử tại Việt Nam là các đơn vị có dữ liệu nhưng lại giữ khư khư, chỉ phục vụ riêng cho công việc của mình.Thực trạng này có 2 lý do, một là bản thân tính sở hữu của mỗi ngành còn quá cao. Lý do thứ 2 đến từ vấn đề an ninh, bảo mật dữ liệu. Do không có cơ chế, không có quy định, chưa có khung pháp lý cho việc chia sẻ dữ liệu nên nhiều đơn vị không dám chia sẻ. 2.2 Tính cập nhật kịp thời của số liệu, dữ liệu Số liệu thống kê các chỉ số kinh tế - xã hội tại Việt Nam hiện nay còn thiếu chính xác, cập nhật không kịp thời và đôi khi không có sự nhất quán. Để tạo ra chính phủ điện tử hướng tới chính phủ số, nền kinh tế số, một trong những việc quan trọng nhất hiện nay là phải xây dựng được các cơ sở dữ liệu tạo nền tảng. Cái khó đầu tiên là cần phải tạo ra một CSDL chính xác, theo đúng các trường thông tin. Quan trọng nhất là CSDL này phải luôn luôn được “sống”, luôn được cập nhật, nếu không chỉ một thời gian ngắn sau đó toàn bộ hệ thống sẽ bị lạc hậu, không còn chính xác.Hiện nay, hầu hết các số liệu, dữ liệu NCIF đều phải đi mua lại của các cơ qua có chức năng làm số liệu như Tổng cục Thống kê và các cơ quan khác. Do đó, các số liệu này phần lớn được mua sau khi các cơ quan tạo ra số liệu đã công bố một thời gian khá lâu. Chính vì vậy, tính kịp thời của số liệu mới được cập nhật để đưa vào các mô hình dự báo là rất hạn chế. Chính vì vẫn còn tồn tại tình trạng cát cứ thông tin để dùng vào mục đích riêng, không có tinh thần chia sẻ nên nếu các nhà khoa học muốn có các số liệu mới nhất thì cần phải dựa vào các mối quan hệ cá nhân, điều này lại gây ra lãng phí nguồn lực. 145
- 2.3 Sự gắn kết giữa các cơ quan có chức năng làm số liệu, dữ liệu Có thể nói, hiện nay sự kết hợp, gắn kết giữa các cơ quan có chức năng làm số liệu là vô cùng khó khăn. Chính vì chưa có chính sách chia sẻ dữ liệu nên việc kết hợp các cơ quan này để tạo ra nguồn lực thông tin tập trung là hầu như không có. Cơ chế chia sẻ thông tin hầu hết đều dựa trên các quan hệ cá nhân. Sự phối hợp giữa các Bộ/ngành hiện nay trong việc trao đổi tài liệu, số liệu và phối hợp trong công tác dự báo còn lỏng lẻo hay nói đúng hơn là hầu như không có. Người trực tiếp làm công tác dự báo muốn tham khảo số liệu, tài liệu tại các Bộ/ngành/cơ quan khác nơi minh công tác một cách nhanh và kịp thời nhất thì phải dùng đến những mối quan hệ cá nhân là chính, nếu đi hết các khâu thủ tuc hành chính tại nơi mình muốn liên hệ công việc thì có khi công việc dự báo của mình phụ trách không còn cần thiết nữa. 2.4 Nguồn lực để tăng quy mô của kho số liệu, dữ liệu Nguồn lực để tăng quy mô kho số liệu, dữ liệu hiện nay tại các bộ/ ngành nói chung và NCIF nói riêng còn hạn chế. Ngân sách được bố trí hàng năm để bổ sung cho kho dữ liệu này là vô cùng hạn hẹp. Chính vì hạn hẹp nên chỉ mua được những dữ liệu đã công bố thời gian khá lâu và không thể mua được những bộ số liệu mới, tài liệu mới để phục vụ dự báo chính xác, kịp thời nhất. III. Giải pháp phát huy vai trò của dữ liệu trong tiến trình chuyển đổi số của hệ thống thông tin phân tích, dự báo kinh tế-xã hội Thứ nhất, khắc phục tình trạng cát cứ và tính kịp thời của thông tin và để hướng tới tiến trình chuyển đổi số trong phân tích và dự báo, Nhà nước cần sớm hình thành cơ sở dữ liệu thống nhất về kinh tế - xã hội của toàn bộ nền kinh tế, bảo đảm các cơ sở dữ liệu đầy đủ và kịp thời cập nhật những thông tin, dữ liệu cần thiết. Đây được coi là yếu tố quan trọng để làm nên những kịch bản dự báo kinh tế có tính chính xác cao. Bên cạnh đó, mở rộng và đẩy mạnh việc thu thập thông tin về tình hình kinh tế thế giới và khu vực, hợp tác chặt chẽ với các tổ chức quốc tế và các nước trong lĩnh vực dự báo, cảnh báo kinh tế thế giới... Trên cơ sở nắm bắt những thông tin chính xác này để có thể đánh giá, phân tích mức độ tác động tới kinh tế trong nước nhằm kịp thời đưa ra những dự báo có chất lượng. Thứ hai, Nhà nước cần sớm đưa ra các chính sách trong đó quy định rõ các nguyên tắc, quy định cũng như chế tài về chia sẻ thông tin trong các bộ/ngành với nhau. Dữ liệu, số liệu được coi như là hạ tầng trong quá trình chuyển đổi số, do đó, cần hoàn thiện nền tảng kết nối, trao đổi dữ liệu. Cần tạo môi trường pháp lý cho các nền tảng số phát triển; Bảo vệ thông tin cá nhân; Quy định dữ liệu mở, chia sẻ dữ liệu; Bảo vệ tài sản số. Thứ ba, muốn cho dữ liệu, số liệu phục vụ cho công tác dự báo thực sự hiệu quả cao thì cần khuyến khích/tạo điều kiện cho các tổ chức tư nhân thu thập và kinh doanh số liệu như một loại hàng hoá. Ngoài ra, cần tăng tính độc lập cho các cơ quan thống kê của Nhà nước. Minh bạch về phương pháp cũng như công khai mọi số liệu sẽ giúp các đối tượng trong nền kinh tế, bao gồm cả các nhà dự báo, có thêm thông tin khi ra quyết định của mình. Tiến trình chuyển đổi số là một quá trình dài hơi và gian nan. Số liệu, dữ liệu thông tin phục vụ phân tích và dự báo cần phải được xác định là yếu tố quan trọng trong việc hoạch định các chính sách kinh tế xã hội của Nhà nước. Do đó cần phải 146
- được đầu tư một cách nghiêm túc và kịp thời để phục vụ cho quá trình chuyển đổi số một cách thành công. TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Đỗ Văn Thành (2014), Hệ thống thông tin phân tích vầ dự báo kinh tế - xã hội, Seminar Online Socio - Economic Information Resources: Expand connectio and Increase sharing NCEIF, 2014. 2. Lưu Vĩnh Toàn (2019) - Dữ liệu mở trong quá trình trình chuyển đổi số 3. Lê Ninh (2016) - Phân tích và dự báo kinh tế - Những bất cập khó giải quyết 4. Forbes (2019) The Role Of Data In The Age Of Digital Transformation 5. Orfanidis (2018) Prominence of Big Data in the Digital Transformation Era 147
Chính trị học
Báo chí - Truyền thông
Xã hội học
Giáo dục học
Tâm lý học
Lịch sử - Văn hoá
Triết học
Ngôn ngữ học
Thư viện thông tin
Văn học nước ngoài
Ngư nghiệp
Hành chính - Pháp luật
Địa lý - Địa danh
Văn học Việt nam
Lịch sử Đảng
CNXH - KH
Tư Tưởng HCM
Ngụ ngôn - Cổ tích
Ca dao - Tục ngữ
Hoá học
Sinh học
Y khoa - Dược
Kinh tế học