Trong bối cảnh toàn cầu đang trải qua quá trình số hóa sâu rộng, dữ liệu đã trở thành một tài sản chiến lược, vượt qua vai trò là sản phẩm phụ của các hoạt động để trở thành yếu tố đầu vào cốt lõi định hướng mọi quyết định chiến lược. Theo Quyết định số 749/QĐ-TTG của Thủ tướng Chính phủ, dữ liệu lớn (Big Data) có thể trở thành động lực và sức mạnh giúp chính phủ và các tổ chức đẩy mạnh quản trị và chuyển đổi số.
Bối cảnh số hóa và sự bùng nổ dữ liệu như một tài sản chiến lược
Sự bùng nổ chưa từng có về khối lượng, tốc độ, và sự đa dạng của dữ liệu từ các cảm biến IoT, giao dịch tài chính, đến dữ liệu phi cấu trúc như video và văn bản đã tạo ra một kho thông tin khổng lồ. Việc khai thác hiệu quả khối lượng dữ liệu phức tạp này là nền tảng cho sự chuyển đổi mô hình quản lý và vận hành trong cả bộ phận công và khu vực tư nhân.
Trong đó, ứng dụng Dữ liệu lớn (Big Data) theo đuổi một mục tiêu chiến lược kép, gồm nâng cao hiệu quả và tính minh bạch của khu vực công, đồng thời tối đa hóa lợi thế cạnh tranh và hiệu suất hoạt động của các tổ chức tư nhân.
Big Data đại diện cho một sự chuyển dịch mô hình cơ bản. Nó giúp các tổ chức dịch chuyển từ quản lý mang tính phản ứng, chỉ dựa trên phân tích kết quả đã xảy ra, sang mô hình quản lý mang tính dự đoán. Khả năng phân tích dự đoán, có được nhờ vào sự kết hợp giữa khối lượng dữ liệu lớn và tốc độ xử lý cao, cho phép các tổ chức và chính phủ dự báo xu hướng thị trường, rủi ro hệ thống (ví dụ: tội phạm, bảo trì thiết bị ) và nhu cầu xã hội.
Khái niệm Big Data: Sự đổi mới từ dữ liệu truyền thống
Big Data được định nghĩa là khối lượng dữ liệu lớn và phức tạp, đòi hỏi các công nghệ và phương pháp xử lý đặc biệt để tìm kiếm thông tin hữu ích và triển khai các ứng dụng. Khối lượng này vượt xa khả năng xử lý của các hệ thống cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống.
Các dữ liệu này bao gồm ba loại chính: dữ liệu có cấu trúc, dữ liệu bán cấu trúc, và dữ liệu phi cấu trúc. Dữ liệu có cấu trúc thường được lưu trữ và sắp xếp dưới dạng bảng, cột và được quản lý thông qua cơ sở dữ liệu quan hệ, thường được xử lý bằng ngôn ngữ SQL. Tuy nhiên, một điểm nhấn quan trọng là dữ liệu phi cấu trúc chiếm ưu thế, ước tính khoảng 70-80% tổng số dữ liệu trong các tổ chức, bao gồm các định dạng phức tạp như video, ảnh, trang website, và dữ liệu cảm biến. Do đó, thách thức cốt lõi của Big Data không nằm ở việc lưu trữ mà là khả năng xử lý dữ liệu Phi cấu trúc và đảm bảo Tính xác thực (Veracity) của chúng. Mỗi loại dữ liệu lớn này đều yêu cầu các công cụ để lưu trữ và xử lý riêng biệt.
Quy trình vận hành cốt lõi của Big Data
Big Data hoạt động dựa trên một chu trình liên tục, điều phối toàn bộ vòng đời của dữ liệu, từ việc thu thập thông tin thô cho đến việc sử dụng thông tin có giá trị. Quy trình xử lý này bao gồm bốn bước chính:
- Thu thập: Thu thập thông tin từ các nguồn đa dạng như cảm biến, IoT , và hệ thống giao dịch.
- Lưu trữ: Bảo quản các bộ dữ liệu lớn, sử dụng các công nghệ như Hadoop và NoSQL.
- Xử lý và Phân tích: Sử dụng các công cụ mạnh mẽ như Spark và Học máy (ML) để khai phá thông tin sâu rộng. Đây là giai đoạn chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin có giá trị.
- Sử dụng và Trực quan hóa: Trình bày kết quả phân tích cho người ra quyết định dưới dạng dễ hiểu.
Đặc biệt, cơ quan/doanh nghiệp hao tổn nhiều thời gian để nhập dữ liệu vào hệ thống Big Data. Quá trình làm sạch dữ liệu và chuẩn hóa là bước quan trọng nhất trong chu trình này. Nếu bước này không được thực hiện cẩn thận, đặc tính xác thực của dữ liệu sẽ bị ảnh hưởng, làm suy giảm giá trị của các mô hình phân tích tiếp theo.
Lợi ích của Big Data trong việc ra quyết định dựa trên dữ liệu
Chuyển từ phản ứng sang dự đoán
Khả năng cốt lõi mà Big Data mang lại là việc chuyển dịch sang mô hình phân tích dự đoán. Bằng cách kết hợp dữ liệu khổng lồ với AI và Học máy (ML), các tổ chức có thể không chỉ biết “điều gì đã xảy ra” mà còn có thể dự báo “điều gì sẽ xảy ra”. Các thuật toán học máy có thể học từ dữ liệu lịch sử và đưa ra các mô hình dự đoán và phân loại chính xác hơn.
Sự sẵn có của Big Data là yếu tố then chốt để đào tạo các mô hình học máy phức tạp, cho phép các hệ thống có khả năng tự học hỏi thay vì phải lập trình thủ công. Việc này giúp giải quyết các vấn đề phức tạp , từ việc dự đoán hành vi khách hàng trong marketing cho đến dự báo nhu cầu bảo trì máy móc trong sản xuất.
Tối ưu hóa tốc độ ra quyết định theo thời gian thực
Trong mọi lĩnh vực, khả năng phản ứng nhanh là yếu tố tạo nên lợi thế. Các phân tích trong bộ nhớ với thời gian thực giúp các công ty thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau một cách nhanh chóng. Với sự trợ giúp của các công cụ, doanh nghiệp có thể phân tích dữ liệu ngay lập tức, rút ngắn khoảng thời gian ra quyết định.
Lợi ích kinh tế và xã hội của Big Data tỷ lệ thuận với tốc độ xử lý dữ liệu. Để tối ưu hóa lợi ích này, Big Data cần được kết hợp với các công nghệ thúc đẩy tốc độ. Công nghệ 5G cung cấp tốc độ truyền tải dữ liệu nhanh hơn và độ trễ thấp hơn, giúp thu thập và truyền tải dữ liệu từ các thiết bị IoT và các cảm biến một cách nhanh chóng và hiệu quả hơn. Điều này đặc biệt có lợi trong các ngành công nghiệp như sản xuất thông minh và quản lý giao thông, nơi dữ liệu cần được xử lý và phản hồi tức thời.
Thúc đẩy đổi mới và phát triển dịch vụ/sản phẩm mới
Phân tích Big Data giúp doanh nghiệp mở ra những cơ hội mới. Bằng cách phân tích các xu hướng thị trường, dữ liệu bán hàng, và hành vi khách hàng, các tổ chức có thể dự đoán nhu cầu trong tương lai và đưa ra các quyết định kinh doanh đúng đắn. Ví dụ, các công ty thời trang sử dụng Big Data để phân tích xu hướng trên mạng xã hội, giúp họ nhanh chóng đưa ra các mẫu thiết kế mới, rút ngắn chu kỳ sản phẩm và duy trì vị thế dẫn đầu thị trường.
Ứng dụng Big Data trong chính phủ và khu vực công
Big Data được áp dụng rộng rãi trong các lĩnh vực công cộng, giúp nâng cao chất lượng dịch vụ, tăng cường an ninh, và tối ưu hóa tài chính công.
Xây dựng thành phố thông minh
Big Data là yếu tố cốt lõi trong mô hình Thành phố Thông minh, nơi nó được xem là nguồn dữ liệu được cập nhật chủ động và thụ động thông qua các cảm biến. Hệ thống Smart City vận hành dựa trên sự phối hợp nhịp nhàng của bốn yếu tố: mạng viễn thông số, các cảm biến (ví dụ: cảm biến giao thông, chất lượng không khí), Big Data, và Trí tuệ nhân tạo (AI).
An ninh công cộng và dự đoán tội phạm
Big Data có tác động đến nhiều lĩnh vực của thành phố, bao gồm an ninh công cộng. Để tạo ra một môi trường an toàn hơn, các thành phố sử dụng phân tích dữ liệu lớn có thể dự đoán để xác định những khu vực nào dễ trở thành trung tâm của tội phạm. Dữ liệu lịch sử và địa lý giúp các thành phố dự đoán vị trí tội phạm chính xác, hỗ trợ việc phân bổ lực lượng cảnh sát hiệu quả hơn.
Quản lý hạ tầng và tăng trưởng bền vững
Cảm biến thu thập thông tin theo thời gian thực về nhiệt độ, chất lượng không khí, và giao thông, được lưu trữ theo tiêu chuẩn Big Data. Trí tuệ nhân tạo sau đó sẽ tiếp nhận thông tin này để phân tích và đưa ra các giải pháp phù hợp cho việc quản lý và vận hành đô thị. Phân tích thường xuyên về sự phát triển của thành phố thông minh cũng cho phép các quan chức cập nhật liên tục các thay đổi cần thiết, là động lực chính của tính bền vững.
Cải thiện y tế và chăm sóc sức khỏe cộng đồng
Công nghệ dữ liệu lớn cung cấp thông tin phục vụ tối ưu cho việc chẩn đoán và điều trị trong lĩnh vực y tế.
Chẩn đoán tối ưu và giảm thiểu rủi ro
Phân tích dữ liệu chăm sóc sức khỏe nhằm mục đích tận dụng các phát hiện dựa trên dữ liệu để dự đoán và giải quyết vấn đề trước khi quá muộn. Các nhà nghiên cứu sử dụng phân tích để thấy được mô hình liên quan trong tỷ lệ nhập viện. Sau đó, công nghệ Học máy (ML) được sử dụng để tìm ra thuật toán chính xác nhất nhằm dự đoán xu hướng thăm khám và điều trị trong tương lai. Nghiên cứu cũng đã chỉ ra rằng phân tích dự đoán, một thành phần của Big Data, có thể giảm đáng kể tỷ lệ tái nhập viện bằng cách phân tích dữ liệu bệnh nhân để dự báo các vấn đề sức khỏe tiềm ẩn.
Hỗ trợ điều trị chuyên sâu và phân bổ nguồn lực
Big Data có thể cách mạng hóa chăm sóc y tế. Ví dụ, việc áp dụng AI vào các bộ dữ liệu hình ảnh y tế khổng lồ đã dẫn đến khả năng nâng cao đáng kể việc phát hiện các bệnh lý như bệnh tiểu đường. Các hệ thống như IBM Watson for Oncology cũng đã được sử dụng để đề xuất kế hoạch điều trị ung thư dựa trên hồ sơ độc nhất của từng bệnh nhân. Nhóm khoa học dữ liệu cũng phát triển giao diện người dùng dựa trên web để dự báo lượng bệnh nhân và lập kế hoạch phân bổ nguồn lực nhờ trực quan hóa dữ liệu trực tuyến.
Quản lý Tài chính Công và Thuế
Big Data là một công cụ mạnh mẽ giúp tăng cường quản lý tài chính công, đặc biệt trong việc chống gian lận và tối ưu hóa chi phí.
Ngành Thuế đã áp dụng cơ sở phân tích dữ liệu lớn (Big Data) và Trí tuệ nhân tạo (AI) để tăng cường quản lý thuế, quản lý hóa đơn, kiểm soát chặt chẽ, và phòng chống gian lận trong hoàn thuế. Ứng dụng Big Data trong quản lý thuế giúp tăng số thu ngân sách, giảm chi phí vận hành, đồng thời thúc đẩy sự tuân thủ tự nguyện của người nộp thuế. Trong lĩnh vực ngân hàng, AI và Big Data được ứng dụng để phát hiện và cảnh báo sớm gian lận tín dụng tại Trung tâm Thông tin tín dụng Quốc gia Việt Nam.
Nâng cao chất lượng dịch vụ công và quản trị
Việc áp dụng Big Data vào lĩnh vực chính trị và quản trị công cho phép chính phủ kết nối dữ liệu liên ngành. Ví dụ điển hình là Singapore, quốc gia đã đi đầu trong đổi mới quản trị công. Chính phủ Singapore sử dụng dữ liệu để kết nối các “silo” (hệ thống dữ liệu riêng lẻ) nhằm tạo ra trải nghiệm liền mạch cho người dân, đặt nhu cầu của công chúng làm trung tâm của các dịch vụ. Sự đầu tư vào các dự án dài hạn đã mang lại kết quả rõ rệt, với tỷ lệ hài lòng của công chúng đối với dịch vụ kỹ thuật số của chính phủ đạt 86% vào cuối năm 2019.
Big Data tối ưu hóa hiệu quả cho các tổ chức (Doanh nghiệp)
Trong khu vực tư nhân, Big Data cung cấp lợi thế cạnh tranh thông qua việc tối ưu hóa chi phí vận hành và nâng cao trải nghiệm khách hàng.
Tối ưu hóa vận hành và sản xuất thông minh (Industry 4.0)
Big Data cho phép doanh nghiệp phân tích và tối ưu hóa các quy trình nội bộ, từ đó cắt giảm chi phí và tăng hiệu quả hoạt động.
Dự đoán bảo trì
Trong lĩnh vực sản xuất, Big Data đang được sử dụng để tối ưu hóa quy trình sản xuất và dự đoán nhu cầu bảo trì. Một nhà máy sản xuất có thể sử dụng dữ liệu từ các cảm biến IoT để dự đoán chính xác khi nào máy móc cần bảo trì. Ví dụ, Siemens sử dụng Big Data trong các nhà máy thông minh của họ, thu thập dữ liệu từ hàng nghìn cảm biến trên dây chuyền sản xuất để dự đoán thời điểm bảo trì. Việc này giúp giảm thời gian dừng máy và tăng năng suất sản xuất.
Quản lý chuỗi cung ứng và logistics thông minh
Big Data giúp doanh nghiệp tối ưu hóa chuỗi cung ứng bằng cách dự đoán nhu cầu, quản lý hàng tồn kho hiệu quả, và tối ưu hóa lộ trình vận chuyển.
Big Data cho phép các tổ chức dự đoán nhu cầu sản phẩm dựa trên dữ liệu bán hàng, xu hướng thời tiết và các sự kiện địa phương. Ví dụ, Walmart sử dụng Big Data để quản lý cung ứng, giúp giảm thiểu hàng tồn kho và đảm bảo đủ hàng hóa cho khách hàng. Việc ứng dụng Big Data vào logistics và chuỗi cung ứng là động lực quan trọng trong cách mạng Logistics 4.0.
Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng và tiếp thị (Retail/E-commerce)
Trong lĩnh vực bán lẻ và thương mại điện tử, Big Data được sử dụng để tối ưu hóa trải nghiệm mua sắm của khách hàng và tăng doanh số.
Ví dụ, Alibaba sử dụng Big Data để phân tích hành vi mua sắm của khách hàng trên nền tảng của họ, từ đó cá nhân hóa giao diện người dùng, đưa ra các đề xuất sản phẩm phù hợp và tối ưu hóa giá cả. Tương tự, Big Data kết hợp với phân tích dữ liệu vị trí cũng được sử dụng để tối ưu hóa chiến lược tiếp cận khách hàng trong ngành bán lẻ và logistics.
Phát hiện gian lận và quản lý rủi ro tài chính
Big Data giúp doanh nghiệp phát hiện và ngăn chặn các hoạt động gian lận, đồng thời quản lý rủi ro hiệu quả hơn. Các ngân hàng sử dụng Big Data để phân tích hành vi giao dịch của khách hàng và phát hiện các giao dịch bất thường, giúp ngăn chặn các hoạt động gian lận tài chính.
Thách Thức quản Trị và đạo đức
Việc ứng dụng Big Data đòi hỏi các tổ chức phải đối mặt và giải quyết các thách thức phức tạp liên quan đến bảo mật, đạo đức và quản lý dữ liệu.
Bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu lớn
Bảo mật thông tin là một trong những thách thức lớn nhất liên quan đến dữ liệu lớn. Khi khối lượng dữ liệu ngày càng gia tăng, việc đảm bảo bảo mật thông tin cá nhân và nhạy cảm trở nên phức tạp hơn. Các cuộc tấn công mạng và vi phạm dữ liệu có thể dẫn đến rò rỉ thông tin cá nhân.
Các tổ chức cần phải tuân thủ các quy định về quyền riêng tư và bảo vệ dữ liệu, đồng thời phải cân nhắc các tác động đạo đức của việc sử dụng dữ liệu. Đặc biệt trong nghiên cứu y tế, việc sử dụng các bộ dữ liệu khổng lồ đặt ra các mối lo ngại lớn về quyền tự chủ của bệnh nhân thông qua việc cung cấp sự đồng ý đầy đủ, đảm bảo tính công bằng, và tôn trọng quyền riêng tư.
Vấn đề đạo đức
Các vấn đề đạo đức và thiên vị trong phân tích Big Data là yếu tố sống còn đối với các tổ chức. Sự thiếu minh bạch trong việc thu thập và sử dụng dữ liệu có thể gây mất lòng tin từ công chúng và khách hàng.
Rủi ro lớn nhất là việc các thuật toán Học máy (ML), được đào tạo bằng dữ liệu lịch sử, có thể vô tình kế thừa sự thiên vị (bias) từ dữ liệu đó. Điều này có thể dẫn đến kết quả không chính xác hoặc không công bằng trong các quyết định tự động, đặc biệt là trong lĩnh vực y tế và quản lý công. Để sử dụng phân tích Big Data một cách liêm chính và tin cậy, các tổ chức phải giải quyết triệt để vấn đề thiên vị, thúc đẩy đạo đức và đảm bảo tính minh bạch dữ liệu. Do tiềm năng gây hại sâu rộng, việc xem xét các rủi ro liên quan là điều cấp bách.
Thách thức quản trị và nhân lực
Để chuyển đổi dữ liệu thô thành giá trị, cần có sự quản lý dữ liệu hiệu quả. Cần thiết phải thể chế hóa việc quản trị, thu thập, kết nối, lưu trữ, chia sẻ và phân tích dữ liệu ở cấp độ chiến lược, đặc biệt trong các cơ quan nhà nước.
Hơn nữa, phân tích dữ liệu lớn đòi hỏi kỹ năng chuyên môn cao. Để làm việc với Big Data, nhân lực cần nắm vững ba kỹ năng chính: kỹ năng lập trình, kỹ năng thống kê và kỹ năng phân tích tổng thể để tìm ra thông tin có giá trị.
Sự kiện “Đào tạo, bồi dưỡng Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) cho lãnh đạo các đơn vị Xã/Phường trên địa bàn Hà Nội” chính thức bước vào hành trình chuyển đổi số đánh dấu một cột mốc quan trọng trong nỗ lực xây dựng chính quyền số và phát triển kinh tế số tại Việt Nam. Với vai trò là đơn vị đồng hành chiến lược, FOXAi tự hào tham gia chương trình đào tạo và hỗ trợ chuyển đổi số tại các địa phương, góp phần nâng cao năng lực ứng dụng công nghệ cho cán bộ, doanh nghiệp và người dân. Thông qua các giải pháp công nghệ thông minh và nền tảng quản trị số toàn diện, FOXAi mong muốn cùng Chính phủ và các địa phương thúc đẩy tiến trình chuyển đổi số quốc gia, hướng tới một Việt Nam số hiện đại, bền vững và hiệu quả.
◾ Xem thêm: Dữ liệu lớn (Big Data) là gì? Vai trò, ứng dụng thực tế của dữ liệu lớn
◾ Xem thêm: Quy trình quản lý hóa đơn điện tử là gì? Những điều doanh nghiệp cần biết
