Khảo sát một số giải pháp quản lý dữ liệu thông minh sử dụng trong ngành ngân hàng

KHẢO SÁT MỘT SỐ GIẢI PHÁP QUẢN LÝ DỮ LIỆU THƠNG MINH
SỬ DỤNG TRONG NGÀNH NGÂN HÀNG
Trần Thanh San
Khoa Cơng nghệ Thơng tin. Trường Đại học Tài chính - Marketing
Email:

Tóm tắt: Trong thời đại phát triển mạnh mẽ của ngành cơng nghệ thơng tin, với tính ưu việt
của cơng nghệ số đang diễn ra mạnh mẽ trên thế giới, với sự linh hoạt, tính áp dụng cao đã hình
thành các mơ hình cơng nghệ số được áp dụng rộng rãi cho nhiều ngành nghề, các doanh nghiệp
cũng đã và đang chuyển sang mơ hình quản lý các hoạt động theo hình thức số hóa như: doanh
nghiệp số, chính phủ số, nền kinh tế số và xã hội số đã trở thành đích đến của nhiều quốc gia và
các tổ chức. Việc chuyển đổi mơ hình số vì thế đang lan tỏa trên mọi mặt của đời sống kinh tế, xã
hội, thu hút sự quan tâm của tất cả các chủ thể trong nền kinh tế và ngày càng khẳng định là một
xu thế tất yếu. Trong đó, dữ liệu được coi vấn đề vô cùng quan trọng, là nguồn cung cấp năng
lượng cho chuyển đổi số, dữ liệu có thể trở thành tài nguyên mới cho phát triển kinh tế tồn cầu
Từ khóa: quản lý dữ liệu thơng minh, dữ liệu thơng minh.

1. ĐƠI NÉT VỀ QUẢN LÝ DỮ LIỆU THÔNG MINH VÀ CÁC THAO TÁC
Dữ liệu được hiểu đơn giản là tập hợp các thông tin đã được chọn lọc và chuẩn hóa
theo một tiêu chí nào đó (tùy theo nhu cầu sử dụng).
Dữ liệu thông minh là tập hợp các dữ liệu được tạo ra, được lưu trữ, truyền đi hoặc
nhận được bởi phương tiện điện tử. Đối với các tổ chức, việc quản lý lượng dữ liệu ngày
càng nhiề và càng phức tạp. Vì vậy, việc xử lý dữ liệu dưới dạng dữ liệu thông minh là xu
hướng tất yếu.
Theo đánh giá của tổ chức Gartner (Mỹ), hiện nay, các tổ chức lớn trên thế giới đều
đã nhận thức được tầm quan trọng của dữ liệu thông minh, dự kiến năm 2021, các tổ chức
lớn sẽ đưa dữ liệu vào danh mục bảng cân đối kế toán và quản lý dữ liệu như tài sản của
các tổ chức. Dữ liệu thơng minh chính là nguồn tài nguyên cần được khai phá, quản lý, sử
dụng hiệu quả, góp phần quan trọng cho phát triển cơng nghệ.
Quản lý dữ liệu thông minh (QLDLTM) là việc thực hiện quy trình thu thập, quản lý,
khai thác, sử dụng dữ liệu một cách thông minh trên cơ sở các công nghệ giúp thuận tiện

cho việc phân tích, xử lý dữ liệu sau giai đoạn phân tích, góp phần cho việc xây dựng, tổ
222


chức, bảo trì, kiểm sốt hệ thống, q trình xử lý dữ liệu như thu thập, lưu trữ, chọn lọc,
chuyển đổi, phân tích, kiểm sốt các hoạt động có trong vòng đời dữ liệu từ xác định mục
tiêu kinh doanh đến trực quan hóa dữ liệu, áp dụng kết quả phân tích vào thực tế. Việc
QLDLTM có thể cung cấp cho các tổ chức những giải pháp tối ưu, phù hợp với nhu cầu
của từng cơ sở vận hành.
3. KHẢO SÁT MỘT SỐ NGÀNH TIÊU BIỂU SỬ DỤNG DỮ LIỆU THÔNG MINH
(DLTM)
3.1. Đối với ngành ngân hàng:
Ngân hàng là một trong những ngành sở hữu khối lượng dữ liệu lớn, cũng là ngành
đi đầu trong hành trình chuyển đổi mơ hình hoạt động theo xu hướng số thì quản lý dữ liệu
trở thành vấn đề sống còn. Ưu thế sẽ thuộc về các ngân hàng làm chủ các nguồn dữ liệu
thông qua việc quản lý, sử dụng chúng một cách thông minh trên cơ sở ứng dụng các thành
tựu khoa học cơng nghệ mới.
3.2. Lợi ích QLDLTM trong lĩnh vực ngân hàng:
Trong bối cảnh hiện nay, trước áp lực cạnh tranh gay gắt, các ngân hàng ln phải
tìm kiếm các công cụ hiệu quả để tăng doanh thu và giảm thiểu chi phí. Dữ liệu trở thành
một tài sản quý giá, sử dụng hiệu quả dữ liệu sẽ làm gia tăng đáng kể lợi nhuận và đảm bảo
sự phát triển bền vững của các ngân hàng. QLDLTM cho phép các ngân hàng gia tăng các
sản phẩm bán chéo thông qua các chiến dịch tiếp thị có chủ đích, đồng thời có thể thực hiện
chấm điểm tín dụng một cách tự động, nhanh chóng và chính xác. Bên cạnh đó, góp phần
giảm thiểu các chi phí phục vụ khách hàng, các chi phí tiếp thị và đặc biệt là cho phép dự
đoán được các hành vi gian lận và đưa ra các cảnh báo sớm, từ đó các tổ chức có thể chủ
động đưa ra các giải pháp phòng ngừa.
Việc QTDLTM giúp các ngân hàng có thể tận dụng nguồn dữ liệu lớn đang nắm giữ
bao gồm các thông tin về khách hàng, lịch sử giao dịch, các kênh giao dịch. Bên cạnh đó,
các ngân hàng có thêm nhiều nguồn dữ liệu khác như dữ liệu từ các nhà khai thác thiết bị

di động, dữ liệu về các hành vi trực tuyến hay mạng xã hội…
Theo PwC Đông Nam Á (2019), các ngân hàng có thể tiếp cận quản lý dữ liệu theo
hai phương pháp chủ đạo: (1) đổi mới sáng tạo và tự động hóa quy trình kinh doanh; (2)
kiểm sốt dữ liệu phục vụ mục đích tn thủ và cải thiện hiệu quả hoạt động.
223


3.3. Những lợi ích mà QLDLTM mang lại cho các ngân hàng có thể kể đến như sau:
Giúp nâng cao năng suất hoạt động, cải thiện dịch vụ ngân hàng: Việc QLDLTM làm
cho các dữ liệu không phải di chuyển nhiều trước khi được quản lý, giúp các ngân hàng
nâng cao năng suất hoạt động, vì thế, nhân viên làm cơng nghệ trong các ngân hàng có thể
làm việc hiệu quả hơn khi được giảm bớt gánh nặng từ các nhiệm vụ cung cấp dữ liệu lặp
đi lặp lại hàng ngày. Dữ liệu được lưu trữ sẵn tại những vị trí cố định, nhân viên từ các đơn
vị thành viên sẽ nhanh chóng, dễ dàng truy cập, tiếp cận dữ liệu, tìm hiểu thơng tin cần cho
cơng việc. Bên cạnh đó, hệ thống quản lý dữ liệu cũng cung cấp một quy trình rõ ràng để
có thể hỗ trợ truy cập thơng tin nhanh chóng, hỗ trợ nhân viên dễ dàng chia sẻ thông tin và
cách thức lưu trữ để truy xuất, sử dụng khi cần thiết.
Kiểm soát dữ liệu, đảm bảo chất lượng và an toàn cho các nguồn thông tin, dữ liệu:
Việc quản lý dữ liệu thông thường, sau khi thu thập, dữ liệu phải luân chuyển đến những
nơi khác do nhu cầu sử dụng của các đơn vị thành viên trong ngân hàng, dẫn đến việc sao
chép dữ liệu, phát sinh các vấn đề về bảo mật, tạo nên sự cồng kềnh trong cách thức hoạt
động, dữ liệu bị thiếu đồng bộ do cá nhân nhân việc làm việc thiếu xót,… làm chậm tiến độ
khai thác dữ liệu... Hệ thống QLDLTM cho phép ngân hàng lữu trữ dữ liệu vào những nơi
thống nhất, tạo điều kiện tiếp cận và cấp quyền truy cập cho các nhân viên từ các phòng,
ban, trung tâm khác, đảm bảo mức độ bảo mật cao hơn. Việc hệ thống QLDLTM được áp
dụng các công cụ, phần mềm kỹ thuật tiên tiến và được vận hành bởi đội ngũ chuyên gia
công nghệ thông tin, các vấn đề phát sinh khi cập nhật dữ liệu mới hàng ngày sẽ được giải
quyết và tạo khả năng tiếp cận, sử dụng dữ liệu mới và có khả năng ngăn chặn truy cập trái
phép, thao túng hoặc sử dụng dữ liệu và thông tin trái quy tắc; đảm bảo dữ liệu có thể được
sử dụng hiệu quả để tăng thêm giá trị cho các ngân hàng.

Mặc dù dữ liệu được lưu trữ vào những nơi thống nhất, cố định, nhằm hạn chế việc
di chuyển dữ liệu, nhưng vẫn có trường hợp dữ liệu được chia sẻ hay luân chuyển từ hệ
thống này sang hệ thống khác, từ file này sang file khác, hay các sự cố từ hệ thống, máy
móc... có thể dẫn đến việc những dữ liệu giá trị bị mất mát, thất lạc. Các công cụ Data
management của hệ thống QLDLTM có thể giúp hạn chế vấn đề này bằng việc hỗ trợ sao
lưu (back up) dữ liệu, từ đó dữ liệu bị mất sẽ được tìm lại dễ dàng hơn.
Quản trị các rủi ro: QLDLTM giúp các ngân hàng dựa trên phân tích về các hành vi
của người sử dụng trong thời gian thực để giảm thiểu những rủi ro tiềm ẩn. Qua các phân
224


tích đó, các nhà quản trị ngân hàng sẽ đánh giá được mức độ tin cậy của khách hàng vì việc
thiếu hiểu biết về khách hàng có thể dẫn đến những rủi ro trong quá trình cung cấp sản
phẩm, dịch vụ. QTDLTM giúp ngân hàng xây dựng một mơ hình chấm điểm tín dụng khách
hàng để đánh giá rủi ro tín dụng và thiết lập hệ thống nhận diện gian lận và đưa ra lời cảnh
báo sớm cho các nhà quản trị nhằm khắc phục các khả năng rủi ro một cách tốt nhất.
Tạo và duy trì các quan hệ khách hàng thường xuyên, tìm kiếm khách hàng tiềm năng:
Hệ thống QLDLTM có thể thu thập và phân tích lịch sử giao dịch của khách hàng,… Qua
đó, xác định được chính xác phương thức khuyến mại và gắn kết lợi ích phù hợp với khách
hàng để giữ chân khách hàng, phân tích và ước tính được giá trị kinh tế của mỗi khách hàng
đem lại cho ngân hàng trong tương lai đồng thời đánh giá một cá nhân có thu nhập cao và
sử dụng nhiều hơn các sản phẩm gia tăng, trên cơ sở đó, ngân hàng có thể nhận định được
các khách hàng Vip tiềm năng và có các chiến lược thu hút khách đầu tư từ khách hàng.
Việc quản lý dữ liệu lớn dễ dàng hơn: Dữ liệu lớn (Big Data) đem lại nhiều khó khăn
và thách thức trong việc quản lý của các ngân hàng. QLDLTM giúp việc triển khai quản lý
Big Data dễ dàng hơn. Dữ liệu ẽ được lưu trữ, sử dụng hiệu quả hơn, đảm bảo chất lượng
dữ liệu, an toàn, bảo mật dữ liệu, hạn chế vấn đề bỏ sót, thất lạc dữ liệu giá trị, tăng tốc quá
trình xử lý và phân tích, nhanh chóng đạt được giá trị, thơng tin hữu ích từ nguồn dữ liệu.
4. MỘT SỐ QLDLTM TẠI CÁC NƯỚC TRÊN THẾ GIỚI
Việc sử dụng dữ liệu thông minh và QLDLTM tạo niềm năng khai thác to lớn đối với

nhiều ngành nghề chứ không chỉ riêng ngành ngân hàng. Với khả năng hoạt động tốt, hiệu
quả cao mà nó mang lại nên được sử dụng khá nhiều trong các lĩnh vực khác nhau như
ngành giáo dục (hệ thống e-learning), ngành sản xuất ơ tơ (cơ chế tự động hóa), ngành nơng
nghiệp (quản lý tưới tiêu, chăm sóc cây trồng),…
Đối với ngành cụ thể như ngành ngân hàng, các ngân hàng trên thế giới hiện nay đã
nhận biết được tiềm năng, sức mạnh to lớn của dữ liệu và chủ động nắm bắt cơ hội, tận
dụng được nguồn tài nguyên này. Dữ liệu được tận dụng triệt để nhằm tối ưu hóa hành trình
và trải nghiệm khách hàng, tối ưu hóa hoạt động nghiệp vụ, quản trị nội bộ của ngân hàng.
Vì thế, nhiều ngân hàng lớn trên thế giới đã thực hiện tốt việc thu thập, quản lý, khai thác,
sử dụng dữ liệu một cách thông minh trên cơ sở của sự phát triển của ngành công nghệ
thông tin.

225


Một hệ thống QLDLTM bao gồm: trung tâm dữ liệu (Data Center) là trái tim của
toàn bộ hệ thống, là nơi tập trung nhiều thành phần tin học (phần cứng, phần mềm, hệ thống
mạng, trí tuệ nhân tạo,…) làm chức năng lưu trữ, xử lý toàn bộ dữ liệu hệ thống với khả
năng sẵn sàng và độ ổn định cao. Trên thế giới, có nhiều nước cũng sử dụng Big Data để
cải thiện hệ thống an sinh xã hội như Mỹ, Úc, Trung Quốc, Việt Nam, …
Tại Trung Quốc
Chính phủ Trung Quốc đã sớm xây dựng một trung tâm dữ liệu quốc gia lớn, mang
tính tích hợp với mục đích nâng cao giá trị sử dụng các nguồn dữ liệu khổng lồ hiệu quả và
an toàn hơn. Trung tâm này nhằm thúc đẩy việc chia sẻ các nguồn dữ liệu công cộng tốt
hơn, cho phép mở rộng hơn nữa phạm vi ứng dụng, đặc biệt trong các lĩnh vực tín dụng,
giao thông vận tải, y tế, việc làm...
Riêng trong kinh doanh, Trung Quốc là nước có thị trường bán lẻ quan trọng. Dữ liệu
lớn đang là "mỏ vàng" của các nhà bán lẻ nước này. Khi người tiêu tìm hiểu một sản phẩm
nào đó, hay ghé thăm một cửa hàng, hoặc thực hiện mua hàng,… thì các dữ liệu được ghi
nhận và thu thập lại sẽ là tiềm năng giúp các nhà kinh doanh khai thác, mở rộng thị trường.

Việc thu thập những dữ liệu này được lưu trữ, tập trung vào phân tích hợp lý, chúng hồn
tồn có thể đem lại nhiều lợi ích về kinh tế, y tế, giáo dục...
Tại Australia
Chính phủ Australia đã chú trọng vào việc phát triển và quản lý nguồn dữ liệu (kể từ
năm 2015), tập trung vào việc tìm kiếm các nguồn tài nguyên dữ liệu mở và hỗ trợ các cơ
quan quản lý gắn kết với các ngành công nghiệp, các tổ chức phi chính phủ và các chính
quyền các tiểu bang trong việc phát hành và sử dụng dữ liệu sẵn có của các cơ quan quản
lý. Theo đó, các cơ quan quản lý phải đăng tải các thông tin dữ liệu lên cổng thơng tin chung
của Chính phủ tại website: www.data.gov.au, cho phép các trường đại học, doanh nghiệp,
các tổ chức hiệp hội, các tổ chức phi chính phủ được truy cập và sử dụng chúng.
Mặt khác, Ủy ban Dịch vụ công cộng Australia (Australia Public Service
Commission) cũng được thành lập để điều phối chương trình hoạt động, cùng với các cơ
quan khác thuộc các ngành công nghiệp, các học viện để xây dựng năng lực phân tích dữ
liệu quốc gia.

226


Hiện nay, Australia đã xây dựng chiến lược xây dựng hệ thống dữ liệu công cộng như
một kho dữ liệu chung và có thể sẵn sàng chia sẻ.
Tại Singapore
Singapore được đánh giá là một quốc gia thông minh bậc nhất thế giới, khi cơng
nghệ trở thành chìa khóa phát triển, Robot thay thế con người trong một số lĩnh vực, các
ứng dụng di động được triển khai mạnh mẽ, đồng bộ cơ sở dữ liệu và giám sát thông minh
để cải thiện chất lượng dịch vụ cơng.
Vào năm 2014, Chính phủ Singapore đã nhận định rõ về tầm quan trọng của việc thúc
đẩy "quốc gia thông minh" và đã đưa ra các chương trình hành động với mục tiêu nhằm kết
nối người dân với các doanh nghiệp và các cơ quan chính phủ để khuyến khích và phát triển
các giải pháp QLDLTM thông qua những tiến bộ công nghệ, nhằm khai thác dữ liệu tiện
ích nhất. Các chương trình cụ thể như sau:

Phát triển nền tảng dữ liệu thanh toán điện tử: nền tảng hợp nhất cho thanh toán di
động PayNow. Nền tảng này cho phép chuyển khoản ngang hàng bằng số điện thoại di động
hoặc số thẻ căn cước sử dụng Mã QR thống nhất, được gọi là Mã phản ứng nhanh Singapore
(SGQR) được triển khai trên toàn quốc trong năm 2020, cho phép người bán chấp nhận cả
thanh tốn trong nước và nước ngồi, được thực hiện trên nhiều ví điện tử khác nhau.
Phát triển hệ thống nhận dạng số quốc gia (NDI): Đây là hệ thống cơ sở dữ liệu thống
nhất lưu giữ thông tin công dân, được tích hợp với các hệ thống của Chính phủ để cho phép
dễ dàng truy cập và tương tác giữa các cơ quan, doanh nghiệp và công dân. Cơ sở dữ liệu
được cung cấp bởi cổng thông tin trực tuyến bảo mật SingPass và MyInfo - SingPass để
truy cập các dịch vụ điện tử của Chính phủ.
Phát triển hệ thống dữ liệu giáo dục về trí thơng minh nhân tạo (AI): Nhận định tầm
quan trọng của các công nghệ chủ chốt, Chính phủ Singapore triển khai các chương trình
cung cấp kiến thức cho người dân về AI bằng việc tổ chức các dự án truyên truyền miễn
phí về tiềm năng của công nghệ AI như: Dự án "AI cho mọi người”; dự án "AI cho ngành
công nghiệp"…
QLDLTM tại các ngân hàng Việt Nam
Các ngân hàng đã nhận định được tầm quan trọng của việc ứng dụng QLDLTM. Theo
khảo sát của Công ty tư vấn PwC (2019) với 33 đại diện lãnh đạo ngân hàng Việt Nam về
227


mức độ trưởng thành trong quản lý dữ liệu, có đến 88% câu trả lời đồng ý rằng QLDLTM
là nền tảng cơ sở để các ngân hàng nâng cao năng lực cạnh tranh. Tuy nhiên, phần lớn các
ngân hàng Việt Nam vẫn đang trong giai đoạn đầu tiên trong lộ trình triển khai QLDLTM.
Tại Hội thảo khoa học với chủ đề “Quản trị dữ liệu thông minh trong lĩnh vực ngân
hàng, tài chính” được tổ chức ngày 29/9/2020 tại Hà Nội, Phó Thống đốc Ngân hàng Nhà
nước (NHNN) Việt Nam Nguyễn Kim Anh đã cho biết, trong thời gian qua, ngành Ngân
hàng đã luôn chủ động trong việc tiếp cận các nghiên cứu, xây dựng chính sách, tạo điều
kiện để ứng dụng sức mạnh của dữ liệu trong công tác quản lý và phát triển các sản phẩm
dịch vụ, tạo động lực thúc đẩy quá trình chuyển đổi số trong lĩnh vực ngân hàng. Trong

cuộc khảo sát vào tháng 9/2020 của NHNN Việt Nam, 50% các ngân hàng đã xây dựng kho
dữ liệu tập trung (Data warehouse), 27% đã xây dựng các hồ dữ liệu (Data lake) để thu thập
dữ liệu thô đến từ các điểm tiếp xúc số, khoảng 50% các ngân hàng đã ứng dụng phân tích
dữ liệu để tối ưu hóa quy trình vận hành, tăng hiệu quả hoạt động, quản trị rủi ro,...
Một số ngân hàng đã chú trọng đầu tư, triển khai các hệ thống quản lý, lưu trữ dữ
liệu: Ngân hàng TMCP Ngoại thương (VCB) đã hợp tác Công ty tư vấn PwC chuyển đổi
ngân hàng số. Đây là một trong những dự án số hóa trọng tâm VCB đã và đang triển khai
nhằm phục vụ mục tiêu chiến lược chuyển đổi số hóa khép kín của ngân hàng, giúp thúc
đẩy phát triển mạnh mẽ các mơ hình kinh doanh sáng tạo dựa trên số hóa nhằm đạt được
các mục tiêu kinh doanh, phục vụ tốt hơn cho khách hàng thông qua các trải nghiệm số hóa
sử dụng nền tảng dữ liệu và cơng nghệ.
Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam (Vietinbank) luôn chú trọng hạ tầng công
nghệ thông tin, vừa qua, đã đưa vào sử dụng giải pháp Quản lý định danh, truy cập cho
20.000 nhân viên khi kết nối với nhiều ứng dụng khác nhau.
Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển nông thôn Việt Nam (Agribank) với mục tiêu
phát triển sản phẩm dịch vụ và kênh thanh tốn trên nền tảng cơng nghệ số làm định hướng
cho phát triển bền vững, đã luôn chủ động nâng cấp, trang bị cơ sở hạ tầng kỹ thuật công
nghệ, phần mềm quản trị dữ liệu Exadata …
5. MỘT SỐ KHÓ KHĂN, THÁCH THỨC
Theo báo cáo của PWC, có đến 69% các định chế tài chính chưa có quy trình cụ thể
để đảm bảo việc sử dụng hết các thơng tin có liên quan, mặc dù một số quốc gia đã có
những biện pháp tốt về việc quản lý, sử dụng, bảo vệ nguồn dữ liệu.
228


Tại một số nước ở châu Âu:
Các tổ chức, cá nhân phải tuân thủ theo quy định bảo vệ dữ liệu chung của liên minh
châu Âu (General Data Protection Regulation- GDPR
Tại Hoa Kỳ:
Đạo luật bảo mật người tiêu dùng của California (California Consumer Privacy ActCCPA), nếu vi phạm các quy định hay đạo luật trên, các cá nhân, tổ chức, phải đối mặt với

mức phạt lên tới 4% tổng doanh thu toàn cầu hàng năm của họ.
Tại Việt Nam
Khái niệm quản lý dữ liệu đã xuất hiện khá sớm, tuy nhiên, quá trình xây dựng hệ
thống quản lý dữ liệu gặp phải nhiều khó khăn và thách thức như:
-

Có rất nhiều loại dữ liệu trong hệ thống gây khó khăn cho việc đồng bộ

-

Thao tác nghiệp vụ có quá nhiều phức tạp

-

Nguồn nhân lực chưa đáp ứng được yêu cầu

-

Khuôn khổ pháp lý hỗ trợ công tác khai thác dữ liệu lớn, đảm bảo an toàn, bảo mật
dữ liệu cho khách hàng chưa đầy đủ...
Bên cạnh đó cịn tồn tại một số vấn đề như:

-

Chất lượng dữ liệu: có thể bị tác động và ảnh hưởng bởi tất cả quy trình và chức
năng có trong quản lý dữ liệu, bất kể một quy trình nào khơng tốt thì chất lượng dữ
liệu sẽ bị giảm, kết quả phân tích sai lệch, làm tăng tỷ lệ thất bại của các kế hoạch,
chiến lược các ngân hàng đã đề ra.

-

Rủi ro bảo mật và tính minh bạch của dữ liệu: có thể xuất phát từ nguồn dữ liệu chất
lượng thấp, khơng chính xác, khơng đầy đủ hoặc đã cũ. Dữ liệu cũng có rủi ro vì nó
có thể bị hiểu sai về ý nghĩa, giá trị và bị sử dụng sai mục đích.

-

Yêu cầu cao về kỹ thuật, công nghệ: dữ liệu ngày nay được lưu trữ trên hệ thống
phần mềm, các hoạt động quản lý dữ liệu bị ảnh hưởng mạnh mẽ bởi công nghệ.
Quản lý dữ liệu được đi đôi với cơng nghệ, vì thế, các ngân hàng sẽ chịu áp lực về
việc đổi mới hạ tầng công nghệ.

229


5. KẾT LUẬN
QLDLTM là việc thiết thực nhằm mục đích đơn giản hóa các thao tác người sử dụng
mà nhằm quản lý dữ liệu một cách hiệu quả, mang lại kết quả nhanh chóng, chính xác. Song
song với việc hạn chế các thiếu xót trong q trình khai thác dữ liệu với phạm vi lớn do
nhiều nguyên nhân khách quan, các vấn đề cần giải quyết cùng các chế độ chính sách để hỗ
trợ cho việc triển khai và sử dụng.
Việc xây dựng các ứng dụng trong việc QLDLTM là một cơng việc phức tạp, địi hỏi
sự tham gia của nhiều chuyên gia trong nhiều lĩnh vực liên quan, cùng phân tích các vấn đề
về dữ liệu, chuẩn hóa, mơ hình,… bên cạnh đó cần có sự đầu tư và giải pháp từ nhiều ban
ngành, chính phủ.
Với phạm vi bài viết và một số kiến thức hạn hẹp, tác giả cố gắng trình bày sơ lược
về QLDLTM cùng các vấn đề liên quan khơng khỏi có những sai xót. Mong rằng sẽ có cơ
hội để được trao đổi, thảo luận, nghiên cứu thêm để kiến thức ngày càng phong phú hơn.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Vietnam Report (2019), Khảo sát các Ngân hàng Thương Mại ở Việt Nam

[2] Phan Thanh Đức và cộng sự (2019), Ứng dụng dữ liệu lớn trong hoạt động quản trị quan
hệ khách hàng tại các NHTM Việt Nam, Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng số 203.
[3] Hội thảo “Quản trị dữ liệu thông minh trong lĩnh vực ngân hàng, tài chính”

230