Dữ liệu lớn (BIG DATA) là một thuật ngữ được sử dụng rộng rãi để mô tả sự tăng trưởng theo cấp số nhân của dữ liệu, đặc biệt là dữ liệu từ điện thoại thông minh, cảm biến mặt đất, phương tiện giao thông và mạng xã hội hay cả từ vệ tinh. Điều này cũng lý giải sự gia tăng của các công nghệ máy tính và thuật toán khai thác dữ liệu lớn để có được tri thức có giá trị. Trong khu vực công, dữ liệu lớn thường đề cập đến việc sử dụng các nguồn dữ liệu mới và phi truyền thống để làm cho các giải pháp của chính phủ nhanh chóng và hiệu quả hơn.

Các chính phủ có cơ hội khai thác các giải pháp dữ liệu lớn để cải thiện năng suất, hiệu suất và đổi mới trong quá trình cung cấp dịch vụ và hoạch định chính sách. Cơ quan CHính phủ số Vương quốc Anh ước tính chính phủ nước này có thể tiết kiệm khoảng 20-41 tỷ đô la Mỹ hàng năm thông qua phân tích dữ liệu lớn - dựa trên mức tăng hiệu quả, giảm gian lận và sai sót, đồng thời cải thiện việc thu thuế.

McKinsey ước tính dữ liệu lớn có thể làm giảm chi phí hành chính của Liên minh Châu Âu từ 15 đến 20%, tương đương với giá trị mới ít nhất 223-446 tỷ USD. Ở các nước đang phát triển, các chính phủ có cơ hội áp dụng các giải pháp dữ liệu lớn và đi tắt đón đầu các cách tiếp cận quản trị truyền thống.

Các Vương quốc Anh, Hoa Kỳ, Singapore và Hàn Quốc đã áp dụng dữ liệu lớn ở cấp chiến lược. Các khuôn khổ này tập trung vào vai trò khác nhau của chính phủ với tư cách là nhà sản xuất, người tiêu dùng và người hỗ trợ dữ liệu lớn để mang lại kết quả dịch vụ và chính sách tốt hơn:

Nhà sản xuất (Producer): Hơn một triệu bộ dữ liệu từ các chính phủ trên thế giới luôn sẵn sàng trực tuyến, từ các tờ khai thuế và thông báo thất nghiệp cho đến hỗ  trợ tài chính các bệnh viện và hỗ trợ sử dụng năng lượng.

Người tiêu dùng (Consummer): Các chính phủ có thể sử dụng dữ liệu lớn (cả dữ liệu của chính họ và từ các nguồn khác) để thúc đẩy khả năng đáp ứng của chính phủ. Ví dụ: Cục điều tra dân số Hoa Kỳ mua dữ liệu thương mại để xác minh địa chỉ và các cơ quan giao thông vận tải sử dụng thông tin từ hệ thống định vị GPS để thông báo cho việc quản lý giao thông.

Người hỗ trợ (Facilitator): Các chính phủ nên đầu tư vào nghiên cứu và quản lý dữ liệu lớn, cũng như thiết lập các khuôn khổ pháp lý và kỹ thuật mạnh mẽ để đảm bảo dữ liệu lớn có thể truy cập và sử dụng một cách có trách nhiệm vì lợi ích công cộng.

ỨNG DỤNG KỲ VỌNG CỦA DỮ LIỆU LỚN TRONG CHÍNH PHỦ

Tiềm năng dữ liệu lớn để chuyển đổi chính phủ là rất lớn. Dưới đây, cung cấp một số ứng dụng gắn liền với các giải pháp điển hình trong cung cấp dịch vụ, hoạch định chính sách và thu hút sự tham gia của người dân - những lĩnh vực mà dữ liệu lớn có thể đóng vai trò chuyển đổi.

1. Tăng cường cung cấp dịch vụ

Ngày nay, người tiêu dùng đã quen với việc các sản phẩm và dịch vụ thương mại ngày càng được cá nhân hóa và luôn đáp ứng yêu cầu. Mọi người tương tác với các dịch vụ của chính phủ hàng ngày về y tế, việc làm, giáo dục và kinh doanh,.... Xã hội mong muốn sử dụng dữ liệu lớn để cung cấp dịch vụ công như nhau cho mọi người dân.

Miền cơ hội to lớn là sử dụng các thuật toán dữ liệu lớn để phát hiện gian lận, không tuân thủ và tắc nghẽn trong hoạt động của chính phủ. Các chính phủ là những nhà sản xuất dữ liệu khổng lồ, hầu hết trong số đó là dữ liệu phi cấu trúc và sử dụng nhiều văn bản. Phân tích văn bản và thuật toán học máy là không thể thiếu để phân tích dữ liệu quản trị để có thông tin chi tiết. Họ có thể tự động hóa hệ thống, kiểm tra đa cấp độ về hồ sơ bảo hiểm, mua sắm và thuế để gắn cờ các mục yêu cầu kiểm tra thêm hoặc để xác định các nút thắt hiệu suất cần chú ý.

2. Hoạch định chính sách thông minh hơn

Vai trò của thông tin trong hoạch định chính sách là một mối quan tâm lớn trong thời đại thông tin. Dữ liệu lớn là nguồn dữ liệu có khả năng cung cấp thông tin chi tiết về tính di động của con người, hành vi kinh tế để hỗ trợ ra các quyết định chính sách hiệu quả. Theo truyền thống, chính sách dựa trên các báo cáo, phần lớn được cung cấp thông tin từ dữ liệu và điều tra thống kê, hành chính truyền thống - những công cụ chậm và tốn nhiều công sức. Ngược lại, dữ liệu lớn có khả năng cung cấp thông tin chi tiết về chính sách một cách thường xuyên hơn. Các cuộc khảo sát truyền thống - như điều tra dân số, số liệu thống kê chính thức và dữ liệu doanh nghiệp - sẽ luôn cần thiết, nhưng có khả năng các proxy dữ liệu lớn mạnh mẽ sẽ tiếp tục xuất hiện và được tích hợp nhiều hơn vào các quy trình và quyết định hoạch định chính sách. Chỉ riêng dữ liệu từ vệ tinh, điện thoại thông minh và mạng xã hội có thể thay đổi động lực giữa thông tin và hoạch định chính sách.

3. Tăng cường sự tham gia của người

Sự tham gia của người dân - sự tương tác giữa chính phủ và người dân để tăng cường tiếng nói của người dân - có thể đóng một vai trò không thể thiếu trong việc cải thiện quá trình cung cấp dịch vụ và hoạch định chính sách, miễn là có các cơ chế thích hợp để chuyển phản hồi, ý kiến của người dân thành hành động. Phân tích dữ liệu lớn có thể làm cho tương tác này thông minh hơn, nhắm mục tiêu hơn, được cá nhân hóa và đáp ứng.

Các chính phủ gần đây mới bắt đầu áp dụng các phương pháp quản lý quan hệ khách hàng mà hiện đang phổ biến trong khu vực tư nhân ở nhiều quốc gia. Các hệ thống này có thể được sử dụng để tăng cường tương tác giữa chính phủ và công dân với thông tin kịp thời và cho phép công dân quản lý các yêu cầu dịch vụ tốt hơn. Phân tích dữ liệu lớn cũng có thể cải thiện hiệu suất quy trình của chính phủ, đưa ra các quyết định tốt hơn và cải thiện trải nghiệm giao dịch. Lợi ích bao gồm:

- Giám sát và phản hồi về các dịch vụ và chính sách: Dữ liệu lớn có thể là chất xúc tác để cải thiện việc cung cấp dịch vụ và chủ động lắng nghe phản hồi về hiệu suất và chất lượng, cũng như đánh giá tình cảm xung quanh các chính sách.

- Ý kiến của người dân và hành động của tập thể: Phân tích dữ liệu lớn giúp xác định xu hướng một cách kịp thời, từ đó tạo áp lực lên các nhà hoạch định chính sách.

Dữ liệu lớn cho sự tham gia của người dân tốt nhất thường chỉ có thể thành hiện thực nếu thông tin phản hồi phù hợp hiệu quả với các khuyến khích, cơ chế và quy trình của chính phủ để thực hiện hành động có thông tin. Việc theo đuổi các mục đích công không chỉ là trách nhiệm của các chính phủ mà còn của khu vực tư nhân, các tổ chức phi lợi nhuận và công chúng. Các cơ quan hành chính trong các hệ thống chính phủ khác nhau sẽ chấp nhận ý tưởng về chia sẻ trách nhiệm giải trình cao hơn ở các mức độ khác nhau. Việc làm cho các dịch vụ và chính sách của chính phủ phản hồi nhanh hơn đối với phản hồi của người dân sẽ đòi hỏi mối quan hệ chặt chẽ giữa các nhà hoạch định chính sách, nhà cung cấp dịch vụ và người dân.

MỘT SỐ ỨNG DỤNG ĐIỂN HÌNH

1. Trong hoạch định chính sách quản lý giao thông và đô thị:

Điện thoại thông minh, cảm biến phương tiện giao thông, nguồn cấp dữ liệu video và phương tiện truyền thông xã hội đang được các nhà hoạch định chính sách sử dụng cho quy hoạch giao thông và đô thị. Viễn thám, dữ liệu điện thoại thông minh và máy học có thể cung cấp cho các nhà hoạch định chính sách những hiểu biết tốt hơn về sự di chuyển của người dân đô thị, sử dụng đất và thay đổi đô thị. Các nhà hoạch định chính sách hiện tại và trong tương lai có thể sử dụng những tri thức này để cung cấp khả năng tiếp cận việc làm và làm cho các thành phố bền vững hơn, hòa nhập, hiệu quả, linh hoạt và đáng sống hơn. Ví dụ: Nền tảng Uber Movement tổng hợp dữ liệu xe Uber để thông báo các quyết định về cơ sở hạ tầng đô thị.

2. Thống kê:

Ở nhiều nước, số liệu điều tra dân số không đầy đủ và lỗi thời. Phần lớn thế giới thiếu thông tin chính xác và đáng tin cậy về các yếu tố cơ bản như dân số và sự nghèo đói. Cộng đồng thống kê đang xuất hiện sự đồng thuận rằng dữ liệu lớn và máy học có thể được sử dụng trong một số trường hợp nhất định để tạo ra các proxy thống kê khả thi cho việc giám sát và ra quyết định chính sách. Ví dụ:  Phòng thí nghiệm Kết nối Facebook đang phối hợp với Trung tâm Mạng Thông tin Khoa học Trái đất Quốc tế để tạo ra Bản đồ dân số có độ phân giải cao. Hoặc sử dụng vệ tinh, điện thoại thông minh và dữ liệu điều tra hộ gia đình để tạo bản đồ dân số cơ học.

Sơ lược có thể thấy vai trò to lớn của dữ liệu lớn trong chính phủ. Thời đại của dữ liệu lớn tạo ra những thách thức và cơ hội mới. Các chính phủ cần phát triển các chiến lược, công cụ và hình thức tham gia để hiểu rõ hơn về các nỗ lực và ứng phó cho phù hợp. Các giải pháp cho thấy dữ liệu lớn có thể giải quyết gian lận và tham nhũng như thế nào, tiết kiệm chi phí quản lý và cải thiện quy trình cung cấp dịch vụ và hoạch định chính sách, làm cho chúng thông minh hơn, có trách nhiệm hơn và phản hồi nhanh hơn với phản hồi của người dân.

Tuy nhiên, để nhận ra giá trị từ dữ liệu lớn, các chính phủ phải tăng cường khuôn khổ kỹ thuật và pháp lý để truy cập và sử dụng dữ liệu một cách có trách nhiệm. Điều quan trọng, cần phát triển năng lực tích hợp để đưa thông tin chi tiết về dữ liệu lớn vào hành động và phản hồi của người dân về các dịch vụ và chính sách. Đổi mới sáng tạo dữ liệu lớn là một quá trình học hỏi phong phú đòi hỏi sự kiên trì khi các giải pháp được thử nghiệm, điều chỉnh và tích hợp - nhưng giá trị tiềm năng từ việc sử dụng dữ liệu lớn một cách hiệu quả sẽ khiến nỗ lực này trở nên đáng giá.

Dữ liệu lớn có tiềm năng giúp hình thành chính phủ trong tương lai. Tuy nhiên, việc tận dụng các cơ hội do dữ liệu lớn mang lại cũng đòi hỏi sự thay đổi văn hóa trong khu vực công. Dữ liệu cần được xem như một tài sản thay vì một sản phẩm phụ của hoạt động quản trị, để được đánh giá cao, sắp xếp và chia sẻ khi thích hợp.

Thành Phúc