Tiếp cận xây dựng chiến lược dữ liệu và xây dựng chiến lược dữ liệu ở một số quốc gia

Hiện nay, thực hiện chỉ đạo của Chính phủ, Bộ Thông tin và Truyền thông đang tiến hành nghiên cứu, lấy ý kiến rộng rãi về xây dựng Chiến lược dữ liệu quốc gia giai đoạn 2021-2025 định hướng đến năm 2030. Để có cái nhìn toàn cảnh về chiến lược dữ liệu, bài viết này sẽ tổng hợp và giới thiệu một số thông tin về tổng quan cách tiếp cận xây dựng chiến lược dữ liệu nói chung và tiếp cận xây dựng chiến lược dữ liệu quốc gia của một số phát triển trong khối OECD nói riêng. Từ đó có thể rút ra các kinh nghiệm và áp dụng thực tế trong quá trình xây dựng Chiến lược dữ liệu quốc gia hiện nay.

Tổng quan chung về cách tiếp cận xây dựng chiến lược dữ liệu

Chiến lược dữ liệu mô tả cách một tổ chức muốn quản lý trạng thái dữ liệu của mình theo cách hỗ trợ các mục tiêu chiến lược hoạt động rộng lớn hơn. Do đó, bước đầu tiên để hiểu chiến lược dữ liệu có ý nghĩa như thế nào đối với tổ chức là hiểu các mục tiêu hoạt động của tổ chức và dữ liệu có liên quan như thế nào với các mục tiêu này.

Trong các cơ quan, tổ chức, dữ liệu không đồng nhất và có thể đến từ nhiều hệ thống khác nhau, nhưng tất cả đều là một phần của bối cảnh của một tổ chức. Chỉ bằng cách quản lý dữ liệu theo chiến lược một cách thích hợp, tổ chức mới có thể điều hành hoạt động hiệu quả. Nhất quán là chìa khóa để đạt được mục tiêu. Do đó, tổ chức cần phải có một cách thức tiêu chuẩn hóa để ghi lại thông tin và khi người dùng và hệ thống được trình bày với dữ liệu, họ hiểu ý nghĩa của nó và cách xử lý nó. Các khía cạnh cụ thể của quản lý dữ liệu bao gồm chuẩn hóa dữ liệu, lập danh mục dữ liệu, từ vựng phổ biến, siêu dữ liệu, mô hình hóa, dữ liệu chính và tham chiếu, v.v.

Dữ liệu có thể được phân tích như một phần của hoạt động hàng ngày của một tổ chức (ví dụ: các mối quan hệ, tình hình tài chính, mức độ hiệu quả v.v.) hoặc để trích xuất thông tin chi tiết từ dữ liệu định hướng hoạt động. Một tổ chức cần sử dụng chiến lược dữ liệu của mình để xem xét việc cải thiện độ chính xác và chất lượng của phân tích, hoặc sử dụng kỹ thuật phân tích mới để hiểu rõ hơn về bối cảnh, môi trường, khách hàng hoặc chính bản thân của tổ chức. Tuy nhiên, khía cạnh quan trọng nhất là cố gắng trả lời câu hỏi tổ chức sẽ hoạt động theo hướng nào là tối ưu, tổ chức sẽ phát triển ra sao. Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo đang được coi là công cụ quan trọng để đưa phân tích dữ liệu vào tương lai, nhưng chúng cần nền tảng của quản lý dữ liệu để thực hiện điều này một cách hiệu quả.

Một vấn đề của chiến lược là vấn đề an toàn, an ninh, người sửu dụng chỉ nên có quyền truy cập vào dữ liệu họ cần và chiến lược không chỉ đề cập đến kiểm soát truy cập mà còn cả cách dữ liệu được giữ an toàn và cách nó thực hiện kết hợp vào các hoạt động hàng ngày. Các tổ chức cần chứng minh cho khách hàng, đối tác thấy rằng họ có thể được tin cậy với dữ liệu của mình và điều này vượt ra ngoài việc tuân thủ các quy định bảo vệ dữ liệu. Vi phạm dữ liệu, cũng như các quyết định liên quan đến cách dữ liệu được chia sẻ và với ai; thúc đẩy nhận thức của công chúng và trong một số trường hợp, sản phẩm được sử dụng và tạo ra doanh thu cho tổ chức.

Ngay cả khi chiến lược dữ liệu đạt được sự cân bằng phù hợp giữa quản lý, phân tích và bảo mật dữ liệu, việc triển khai chúng có thể sẽ cần các hệ thống và công cụ mới. Tuy nhiên, điều quan trọng là đảm bảo rằng bất kỳ công nghệ mới nào cũng phù hợp với các quy trình của tổ chức. Ví dụ: nếu đang yêu cầu thu thập dữ liệu để ghi lại siêu dữ liệu theo chuẩn, chúng ta nên đảm bảo rằng các công cụ để thực hiện điều đó được cung cấp và chúng được kết nối với từng bước của quy trình hoạt động vận hành nghiệp vụ. Công nghệ nào được sử dụng và mức độ tích hợp với tổ chức sẽ quyết định chiến lược dữ liệu hoạt động ra sao trong thực tế.

Một khía cạnh chưa được đề cập ở trên là Quản trị dữ liệu hoặc cách đảm bảo rằng dữ liệu được sử dụng đúng cách trong tổ chức và việc sử dụng dữ liệu đó phù hợp với chiến lược dữ liệu.

Quản trị dữ liệu cần thiết lập một khuôn khổ về trách nhiệm giải trình và ra quyết định cho việc sử dụng dữ liệu và thường phức tạp vì nó cần tập hợp các chức năng tổ chức hiện có đã phát triển trong suốt nhiều năm để quản lý các khía cạnh cụ thể của dữ liệu trong trường hợp không có chiến lược chính thức.

Vì chiến lược dữ liệu sẽ liên quan đến một số chức năng xử lý các hoạt động dữ liệu hàng ngày của tổ chức, nên phải có người chịu trách nhiệm đối với các chức năng đó. Thông thường có thể là Giám đốc Thông tin (CIO) hoặc Giám đốc Dữ liệu (CDO), hoặc một vai trò tương đương.

Một CDO thường sẽ có trách nhiệm quản lý, kiến ​​trúc và phân tích dữ liệu, trong khi một CIO cũng sẽ chịu trách nhiệm về công nghệ và bảo mật. Tuy nhiên, CDO hoặc CIO có thể có vai trò lớn hơn thay chỉ xây dựng chiến lược, chiến lược cũng có thể được giao cho một người hoặc một nhóm xây dựng như một dự án.

Việc tạo ra một chiến lược sẽ yêu cầu phân tích các mục tiêu hoạt động của tổ chức và có khả năng liên quan đến việc làm việc với nhiều bên liên quan thuộc các thành phần khác nhau, cũng như nghiên cứu các phương pháp tốt nhất và có thể liên quan. Bên cạnh đó, có thể phối hợp với các chuyên gia bên ngoài để thu thập các ý kiến góp ý và kinh nghiệm.

Bước đầu tiên hướng tới việc tạo ra một chiến lược dữ liệu là hiểu các mục tiêu hoạt động của tổ chức và dữ liệu đóng vai trò như thế nào trong việc đáp ứng các mục tiêu đó. Cần phải có động cơ rõ ràng để xây dựng và triển khai chiến lược dữ liệu, nếu không chiến lược không chỉ không phù hợp với định hướng của tổ chức và do đó sẽ không đạt được hiệu quả. Quyết định ban hành một chiến lược dữ liệu nên được thống nhất ở cấp lãnh đạo cấp cao và nó phải được ủng hộ của người đứng đầu.

Chiến lược đặt ra một tầm nhìn và một hướng đi nhưng không phải là cố định. Tùy thuộc vào tình hình hoạt động trong thực tế chiến lược có thể được điều chỉnh để có bước đi tối ưu hơn.

Xây dựng chiến lược dữ liệu quốc gia ở một số quốc gia OECD

Tầm quan trọng của việc quản lý, bảo vệ và chia sẻ dữ liệu tốt trong khu vực công đang được quan tâm ở các nước trong tổ chức hợp tác và phát triển kinh tế OECD. Điều này kích thích việc phát triển chiến lược dữ liệu quốc gia tổng thể. Các chiến lược này thường được lồng ghép trong các nỗ lực số hóa khu vực công. Các điểm đáng chú ý bao gồm Chiến lược Dữ liệu liên bang của Hoa Kỳ , Lộ trình Chiến lược dữ liệu của Canada cho dịch vụ công liên bang, Chương trình nghị sự về dữ liệu của Chính phủ ở Hà Lan và Chiến lược dữ liệu cho dịch vụ công của Ireland .

Chương trình nghị sự về dữ liệu của Chính phủ Hà Lan tập trung vào giá trị của dữ liệu như một công cụ để giải quyết các thách thức về chính sách và xã hội. Bộ Nội vụ và Quan hệ Vương quốc Hà Lan dẫn đầu việc thực hiện chương trình nghị sự, nhưng cả chính quyền trung ương và địa phương đều chịu trách nhiệm thực hiện chương trình này.

Tại Ireland, chính phủ trung ương đã đưa ra Chiến lược dữ liệu dịch vụ công cho giai đoạn 2019-2023. Chiến lược dữ liệu của Ireland dựa trên các sáng kiến ​​và công cụ chính sách về dữ liệu trước đó, bao gồm Cơ sở hạ tầng dữ liệu quốc gia và Chiến lược dữ liệu mở. Chiến lược dữ liệu của Ireland nêu rõ sự cần thiết của việc mang lại một cách tiếp cận thống nhất cho các sáng kiến ​​dữ liệu khu vực công và xác định các nguyên tắc, mục tiêu và hành động được chia sẻ để hỗ trợ sự gắn kết của khu vực công

Tại Hoa Kỳ, vào tháng 6 năm 2019, chính phủ Hoa Kỳ đã ban hành Chiến lược dữ liệu liên bang của mình, trong đó đưa ra tầm nhìn 10 năm nhằm khai thác toàn bộ tiềm năng của các tài sản dữ liệu liên bang của đất nước trong khi đảm bảo khả năng an ninh, quyền riêng tư và bí mật. Chiến lược dữ liệu tập trung vào ba nguyên tắc cốt lõi là quản trị đạo đức, thiết kế có ý thức và văn hóa học tập. Nó bổ sung vào một số sáng kiến, chính sách, mệnh lệnh hành pháp và luật hiện có mà trong vài thập kỷ qua đã giúp Hoa Kỳ trở thành người dẫn đầu về quản lý chiến lược và tái sử dụng dữ liệu của chính phủ.

Để nắm bắt mối liên hệ giữa nhu cầu của người dùng và việc quản lý thích hợp tài nguyên dữ liệu, chiến lược dữ liệu bao gồm 40 thực tiễn hướng dẫn các đại lý trong suốt quá trình áp dụng chiến lược. Để đảm bảo hơn nữa việc thực hiện chiến lược một cách nhất quán trong giai đoạn đầu, các cơ quan liên bang phải tuân thủ các kế hoạch hành động hàng năm của chính phủ bao gồm các bước ưu tiên, khung thời gian và các đơn vị chịu trách nhiệm. Phiên bản dự thảo của Kế hoạch hành động chiến lược dữ liệu liên bang 2019-2020 bao gồm 16 bước được coi là quan trọng để khởi động giai đoạn đầu của tầm nhìn chiến lược dữ liệu, bao gồm việc phát triển khung đạo đức dữ liệu và đào tạo khoa học dữ liệu cho nhân viên liên bang.

Quá trình xây dựng các chiến lược dữ liệu quốc gia cũng cần tham dự của nhiều bên có liên quan. Ví dụ, OECD đã nhận thấy rằng sự chậm trễ khi tham gia của các bên liên quan trong quá trình phát triển các chiến lược số hóa khu vực công có thể làm giảm nhận thức về chính sách, sự rõ ràng, trách nhiệm giải trình và quyền sở hữu dữ liệu. Tham gia sớm hơn có thể giúp xác định các thách thức chính sách mà nếu không sẽ bị bỏ qua và đưa các bên liên quan vào cuộc trước khi thực hiện các chiến lược.

Một ví dụ có liên quan về khía cạnh này là quá trình tham vấn mở do Bộ Kỹ thuật số, Văn hóa, Truyền thông và Thể thao ở Vương quốc Anh đưa ra để phát triển Chiến lược Dữ liệu Quốc gia của Vương quốc Anh. Vào tháng 6 năm 2019, Cục Kỹ thuật số, Văn hóa, Truyền thông và Thể thao đã tiến hành tham vấn cộng đồng để thu thập bằng chứng và thông tin về sự phát triển của Chiến lược Dữ liệu Quốc gia. Việc phát triển chiến lược dữ liệu sẽ được theo sau bởi một loạt các cuộc bàn tròn và các bài tập kiểm tra hướng tới việc xuất bản tài liệu cuối cùng vào năm 2020.

Trong khi các quốc gia đang hướng tới các phương pháp tiếp cận chính sách toàn diện cho các hoạt động thực hành dữ liệu khu vực công, một nhóm lớn các nước thành viên OECD và các nước đối tác đã có các chính sách dữ liệu tập trung hơn trong một thời gian. Các ví dụ đáng nói đến là chính sách dữ liệu mở ở các quốc gia như Pháp , Hàn Quốc và Mexico. và các chính sách đăng ký dữ liệu có cơ sở ở Đan Mạch, Ý, Na Uy và Thụy Điển .

Chương trình Đăng ký dữ liệu cơ bản của Đan Mạch, có từ năm 2013, đã phát triển từ việc tập trung mạnh mẽ vào các hoạt động chia sẻ dữ liệu trong khu vực công sang một phương pháp kết hợp trong đó các tài sản dữ liệu cốt lõi của khu vực công được chia sẻ để công chúng truy cập và sử dụng lại thông qua dữ liệu công cộng nhà phân phối. Ngoài ra, chương trình còn nhấn mạnh vào tích hợp, vì nó cho phép truy cập dữ liệu khu vực công thông qua các dịch vụ web và API.

Tổ chức quản trị dữ liệu trong Chiến lược

Điểm quan trọng trong chiến lược dữ liệu là phải xác định được cơ cấu tổ chức quản trị dữ liệu. Mô hình quản trị cũng là một yếu tố cốt lõi của quản trị dữ liệu tốt, vì nó cung cấp sự rõ ràng về mặt lãnh đạo và trách nhiệm thực hiện. Tuy nhiên, điều quan trọng là phải phân biệt giữa vai trò lãnh đạo dữ liệu và hành chính. Một mặt, lãnh đạo dữ liệu cung cấp sự hỗ trợ cấp cao cần thiết để thúc đẩy chương trình về chính sách, sự lãnh đạo dữ liệu giúp triển khai và chỉ đạo việc thiết kế và thực hiện chính sách tốt hơn, do đó tăng tính liên tục và bền vững cần thiết để mang lại kết quả trên các khía cạnh.

Một số quốc gia đã chính thức hóa vai trò lãnh đạo dữ liệu bằng cách gắn chúng với cơ cấu hành chính hiện có. Ví dụ ở NewZealand có Trưởng phòng Quản lý Dữ liệu của Chính phủ do Giám đốc Điều hành Thống kê New Zealand nắm giữ. Trưởng phòng Quản lý Dữ liệu của Chính phủ chịu trách nhiệm lãnh đạo chính sách dữ liệu trong nước. Trường hợp của New Zealand cũng liên quan đến trách nhiệm giải trình chính sách, vì Cơ quan thống kê NewZealand phát hành một báo cáo hàng quý về các hoạt động điều phối về dữ liệu dưới quyền Giám đốc Dữ liệu của Chính phủ.

Một ví dụ là ở Pháp, vị trí giám đốc dữ liệu (Administrateur Général des Données) được thiết lập vào năm 2014 và gắn liền với trách nhiệm của người đứng đầu tại Etalab (các lực lượng đặc nhiệm trong văn phòng của Thủ tướng Chính phủ phụ trách điều phối chính sách dữ liệu mở và trí tuệ nhân tạo ở Pháp). Tại Canada, Lộ trình Chiến lược Dữ liệu cho Dịch vụ Công Liên bang khuyến nghị việc thành lập Giám đốc Dữ liệu Chính phủ như một phương tiện để “làm rõ vai trò và trách nhiệm xung quanh việc lãnh đạo dữ liệu”

Tuy nhiên, nhiều nước khác đã triển khai theo các mô hình lãnh đạo dữ liệu khác nhau, ít phân cấp hơn và được chia sẻ bởi các cá nhân khác nhau, và phù hợp với văn hóa trong khu vực công. Ví dụ, kịch bản này được quan sát thấy ở các nước Bắc Âu như Thụy Điển , nơi chính quyền trung ương đã lựa chọn mô hình lãnh đạo dựa trên sự đồng thuận hơn dưới dạng một nhóm chuyên trách dữ liệu bao gồm các cơ quan khu vực công hàng đầu .

Trong cả hai trường hợp, nhu cầu về một sự lãnh đạo dữ liệu rõ ràng là điều kiện tiên quyết để giúp đạt được các mục tiêu chính sách. Cũng cần nhắc lại rằng trong một số trường hợp, các vị trí lãnh đạo dữ liệu mở có thể hoạt động như một giám đốc dữ liệu (CDO) trên thực tế , như trong trường hợp của Argentina và Mexico.

Như vậy, Chiến lược dữ liệu rất quan trọng cho quá trình phát triển của tổ chức. Trên phạm vi quốc gia, chiến lược dữ liệu sẽ dẫn dắt, định hướng về phát triển dữ liệu trong các lĩnh vực. Đặc biệt, điểm quan trọng không thể thiếu trong chiến lược dữ liệu là việc thiết lập lãnh đạo dữ liệu đóng vai trò chủ chốt trong việc quản trị dữ liệu mà các chiến lược dữ liệu cần đề cập đến.
https://data.gov.vn/SitePages/Index.aspx#/client/chien-luoc-quoc-gia/detail/a50e3ada-91f4-4c8b-86a3-2b70b0e4db98