Vai trò của dữ liệu trong tiến trình chuyển đổi số của hệ thống thông tin phân tích, dự báo kinh tế-xã hội

VAI TRỊ CỦA DỮ LIỆU TRONG TIẾN TRÌNH CHUYỂN ĐỔI SỐ CỦA
HỆ THỐNG THƠNG TIN PHÂN TÍCH, DỰ BÁO KINH TẾ-XÃ HỘI
Ths., Lê Thị Ninh, Email:
Ths., La Thị Hoàn,
Trung tâm Thông tin và Dự báo kinh tế - xã hội quốc gia (NCIF)
Tóm tắt: Dữ liệu có vai trị vơ cùng quan trọng trong cơng 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 trị của mình trong tiến trình chuyển đổi số hệ thống thơng 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 thơng 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 khơng ít
khó khăn. Tình trạng cát cứ thơng 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 trị của
mình trong tiến trình chuyển đổi số. Giải quyết được các thách thức này, tiến trình
chuyển đổi số hệ thống thơng 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 thơng tin
I. Vai trị của dữ liệu trong tiến trình chuyển đổi số
Chuyển đổi số là quá trình thay đổi từ mơ hình truyền thống sang mơ hình số
bằng cách ứng dụng cơng 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 q trình diễn ra sau khi số hố, với mức độ tinh vi hơn số hố,
là việc sử dụng cơng 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 hố giúp việc
lưu trữ, tìm kiếm, chia sẻ thơng 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 tồn bộ hệ thống thơng tin, bao gồm
cả thơng tin phục vụ cơng 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 thơng tin phục vụ phân tích, dự báo.
Trong đó, Dữ liệu lớn (Big Data) đóng vai trị 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
thơng tin có khối lượng lớn, đa dạng địi hỏi một hệ thống xử lý thơng 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, khơng 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 trị vơ cùng quan
trọng trong cơng 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
q trình chuyển đổi số hệ thống thơng 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 thơng 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 thơng tin phục
vụ cơng tác phân tích dự báo - nhanh nhạy và kịp thời. Trước đây, công tác thơng tin
phục vụ phân tích dự báo cịn 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 cơng 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 mơ hình dự báo. Quan trọng
hơn, dữ liệu lớn thúc đẩy q trình tự động hố thơng qua việc tích hợp các cơng cụ
cơng 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 cơng 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 cơng 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 cơng tác phân tích và dự báo kinh tế - xã hội trong nước và
quốc tế. Hiểu rõ tầm quan trọng của dữ liệu trong cơng 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 thơng 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 cơng 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 cơng 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/BKHĐTKHGDTNMT, 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 cơng nghệ, sẽ có các thơng 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 thơng tin nhan đề; mô tả nội dung, chủ đề; tài liệu
tham khảo; thơng 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 cơng nghệ. Theo đó, kết quả
thu thập được các năm như sau:
STT
1
2
3
STT
1
2
3

I. Số lượng nhiệm vụ khoa học và công nghệ được nghiệm thu
Năm
Cấp quốc
Cấp bộ Cấp tỉnh Cấp cơ sở Tổng
gia
2016
7
19
2
3
31
2017
43
2
45
2018
29
1
30
II. Số lượng nhiệm vụ khoa học và công nghệ thực hiện đăng ký kết quả
Năm
Cấp quốc Cấp bộ
Cấp tỉnh Cấp cơ sở
Tổng
gia
2016
3
20
23
2017

22
22
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 thơng qua kênh thơng 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 mơ hình quan hệ nhằm phục vụ cơng tác điều hành tác nghiệp.
Hầu như chưa có bộ, ngành nào xây dựng được cơ sở dữ liệu phụ vụ cơng 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 cịn mâu thuẫn. Việc số hóa các nguồn thơng tin kinh tế - xã hội nói
chung cịn phiến diện cắt khúc gây khó khăn và ảnh hưởng đến niềm tin vào tính xác
thực thơng tin của các đối tượng sử dụng.

Tình trạng cát cứ thơng 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 cơng 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 cơng 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 khơng có cơ chế, khơng 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 khơng kịp thời và đơi khi khơng có sự nhất qn. 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 thơng 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 tồn bộ hệ thống sẽ bị lạc hậu, khơng cịn 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 mơ hình dự báo là rất
hạn chế. Chính vì vẫn cịn tồn tại tình trạng cát cứ thơng tin để dùng vào mục đích
riêng, khơng 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 vơ 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 thơng tin tập trung là hầu như khơng 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 cơng tác dự
báo cịn lỏng lẻo hay nói đúng hơn là hầu như khơng 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 cơng việc thì
có khi cơng việc dự báo của mình phụ trách khơng cịn 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 cịn hạn chế. Ngân sách được bố trí hàng năm để bổ sung cho
kho dữ liệu này là vơ 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 thơng tin phân tích, dự báo kinh tế-xã hội
Thứ nhất, khắc phục tình trạng cát cứ và tính kịp thời của thơng 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 thơng 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 thơng 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
ngun 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 hồn 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 hố. Ngồi 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 thơng 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
thơng 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 thơng 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