Chia sẻ dữ liệu trong hệ sinh thái số có vai trò gì?

Giá trị này không đến từ việc mở càng nhiều dữ liệu càng tốt. Dữ liệu phải có nghĩa thống nhất, đủ chất lượng, được cung cấp đúng thời điểm và đi kèm quyền truy cập rõ ràng. Khi các điều kiện đó được đáp ứng, chia sẻ dữ liệu trở thành một năng lực nền tảng của hệ sinh thái số thay vì chỉ là hoạt động chuyển dữ liệu từ nơi này sang nơi khác.

Chia sẻ dữ liệu là lớp kết nối giữa các thành phần số

Một hệ sinh thái số thường gồm nhiều chủ thể và hệ thống khác nhau: tổ chức, nền tảng, ứng dụng, đối tác, nhà cung cấp dịch vụ và người dùng. Mỗi thành phần có thể tạo ra hoặc nắm giữ một phần dữ liệu, nhưng không thành phần nào có đầy đủ thông tin cần thiết cho mọi hoạt động.

Chia sẻ dữ liệu tạo ra đường liên kết giữa những nguồn thông tin đó. Thông qua giao diện trao đổi, API, kho dữ liệu dùng chung hoặc các cơ chế truy cập được kiểm soát, một hệ thống có thể sử dụng dữ liệu do hệ thống khác tạo ra mà không phải thu thập lại từ đầu.

Cơ chế này làm giảm tình trạng dữ liệu bị cô lập trong từng “ốc đảo”. Quan trọng hơn, nó tạo điều kiện để các thành phần hoạt động như một hệ sinh thái thực sự: dữ liệu phát sinh tại một điểm có thể trở thành đầu vào cho quyết định hoặc quy trình ở điểm khác.

Vai trò của chia sẻ vì vậy không chỉ nằm ở việc truyền dữ liệu. Giá trị lớn hơn nằm ở khả năng hình thành quan hệ vận hành giữa các chủ thể vốn độc lập với nhau.

Khả năng phối hợp tăng khi các bên dựa trên cùng dữ liệu

Phối hợp trở nên khó khăn khi mỗi bên sử dụng một phiên bản thông tin khác nhau. Một đơn vị có thể đã cập nhật trạng thái nhưng đơn vị khác vẫn làm việc với dữ liệu cũ; một trường dữ liệu cũng có thể được hiểu theo những cách khác nhau giữa các hệ thống.

Chia sẻ dữ liệu giúp thu hẹp khoảng cách này bằng cách đưa thông tin cần thiết đến các bên tham gia cùng một quy trình. Chẳng hạn, trong một chuỗi xử lý đơn hàng, dữ liệu về đơn hàng, tồn kho và trạng thái giao nhận có thể được trao đổi giữa nhiều hệ thống. Khi một trạng thái thay đổi, các bước liên quan có cơ sở để phản ứng theo cùng một thông tin thay vì yêu cầu nhập lại hoặc xác minh thủ công nhiều lần.

Tác động trực tiếp là giảm các điểm đứt gãy do thiếu thông tin, hạn chế thu thập trùng lặp và giúp quyết định giữa các bên nhất quán hơn.

Tuy nhiên, dữ liệu được chia sẻ không mặc nhiên tạo ra phối hợp tốt. Nếu thông tin chậm cập nhật, không rõ nguồn gốc hoặc các bên diễn giải khác nhau về cùng một trường dữ liệu, việc chia sẻ thậm chí có thể truyền sai lệch nhanh hơn. Vì thế, phối hợp phụ thuộc cả vào khả năng truy cập lẫn độ tin cậy và ý nghĩa thống nhất của dữ liệu.

Giá trị dữ liệu tăng nhờ tái sử dụng và kết hợp

Dữ liệu thường được tạo ra để phục vụ một hoạt động cụ thể, nhưng giá trị của nó có thể không kết thúc ở mục đích ban đầu. Khi được chia sẻ trong phạm vi phù hợp, cùng một tập dữ liệu có thể trở thành đầu vào cho phân tích, dự báo, lập kế hoạch hoặc một dịch vụ số khác.

Giá trị còn tăng khi nhiều nguồn dữ liệu được kết hợp. Một tập dữ liệu đơn lẻ thường chỉ mô tả một phần bối cảnh; liên kết nó với các nguồn liên quan có thể giúp phát hiện quan hệ mà từng nguồn riêng lẻ không thể hiện được.

Đây là lý do tái sử dụng là một trong những lợi ích quan trọng của chia sẻ dữ liệu. Thay vì coi dữ liệu là sản phẩm chỉ phục vụ hệ thống đã tạo ra nó, hệ sinh thái có thể coi dữ liệu là tài nguyên có khả năng được sử dụng nhiều lần cho những mục đích hợp lệ khác nhau.

Dù vậy, “có dữ liệu” không đồng nghĩa với “dùng được dữ liệu”. Một tập dữ liệu có thể phù hợp cho vận hành nhưng chưa đủ chính xác cho phân tích; dữ liệu lịch sử có thể không phù hợp với một quyết định cần thông tin thời gian thực. Việc tái sử dụng do đó luôn cần kiểm tra mục đích, chất lượng, nguồn gốc và phạm vi sử dụng.

Liên thông dữ liệu là nền tảng của dịch vụ số và tự động hóa

Nhiều dịch vụ số không nằm hoàn toàn trong một hệ thống. Một quy trình có thể cần nhận dữ liệu từ hệ thống khách hàng, kiểm tra thông tin ở hệ thống nghiệp vụ, chuyển kết quả sang hệ thống thanh toán rồi tiếp tục kích hoạt một dịch vụ khác.

Nếu dữ liệu không thể lưu chuyển giữa các bước, quy trình buộc phải phụ thuộc vào nhập liệu lại, gửi tệp thủ công hoặc xử lý từng yêu cầu riêng lẻ. Khi dữ liệu được trao đổi bằng cấu trúc mà máy có thể đọc và xử lý, các bước có thể được nối với nhau thành một luồng tự động.

Chia sẻ dữ liệu vì vậy tạo điều kiện cho tự động hóa ở cấp liên hệ thống, không chỉ bên trong một ứng dụng. Một thay đổi ở hệ thống nguồn có thể trở thành tín hiệu cho quy trình tiếp theo mà không cần con người truyền lại thông tin bằng tay.

Điều này cũng mở đường cho việc phát triển dịch vụ mới. Một nền tảng không nhất thiết phải tự tạo toàn bộ dữ liệu mà có thể kết hợp những nguồn được phép sử dụng để hình thành chức năng mới. Tuy nhiên, tự động hóa càng phụ thuộc vào dữ liệu dùng chung thì yêu cầu về tính sẵn sàng, thời điểm cập nhật và khả năng xử lý lỗi càng trở nên quan trọng.

Khả năng tương tác và chất lượng quyết định dữ liệu có dùng được hay không

Một tập dữ liệu được truyền thành công về mặt kỹ thuật vẫn có thể không sử dụng được nếu hệ thống nhận không hiểu cấu trúc hoặc ý nghĩa của nó. Vì vậy, chia sẻ dữ liệu cần cả khả năng kết nối lẫn khả năng tương tác.

Khả năng tương tác thể hiện ở nhiều lớp. Các hệ thống cần thống nhất cách biểu diễn dữ liệu, định dạng, mã định danh và giao thức trao đổi; đồng thời phải hiểu giống nhau về ý nghĩa của các trường dữ liệu. Metadata, từ điển dữ liệu, quy tắc định danh và thông tin về nguồn gốc giúp giảm sự mơ hồ này.

Các nguyên tắc FAIR thường mô tả dữ liệu có giá trị tái sử dụng qua bốn đặc tính: có thể tìm thấy, có thể truy cập, có khả năng tương tác và có thể tái sử dụng. Những chuẩn mô tả dữ liệu như DCAT của W3C cũng cho thấy metadata và mô tả thống nhất có vai trò quan trọng khi nhiều bên cần tìm và hiểu các nguồn dữ liệu khác nhau.

Bên cạnh khả năng tương tác, chất lượng phải phù hợp với mục đích sử dụng. Độ chính xác, đầy đủ, nhất quán, tính kịp thời và khả năng truy xuất nguồn gốc đều ảnh hưởng trực tiếp đến kết quả. Chia sẻ một lượng lớn dữ liệu kém chất lượng không tạo ra nhiều giá trị hơn; nó chỉ đưa vấn đề chất lượng sang nhiều hệ thống hơn.

Chia sẻ không đồng nghĩa với mở dữ liệu cho mọi đối tượng

Một cách hiểu dễ gây sai lệch là coi chia sẻ dữ liệu và công khai dữ liệu là cùng một việc. Trên thực tế, dữ liệu có thể được chia sẻ cho một nhóm đối tượng xác định, theo một mục đích xác định và với mức quyền khác nhau.

Quản trị dữ liệu cần trả lời rõ ai được truy cập, được sử dụng trường dữ liệu nào, cho mục đích gì, trong thời gian bao lâu và hành động đó được kiểm soát như thế nào. Tùy tính chất dữ liệu, các biện pháp có thể bao gồm phân loại dữ liệu, xác thực và phân quyền, giới hạn phạm vi truy cập, ghi nhật ký, ẩn hoặc giảm mức nhận diện và quy định trách nhiệm giữa các bên.

Cách tiếp cận này giúp tách hai vấn đề thường bị gộp chung: khả năng chia sẻ và quyền được sử dụng. Một hệ sinh thái có thể xây dựng năng lực trao đổi dữ liệu rất cao nhưng vẫn giới hạn chặt những ai được phép tiếp cận từng loại thông tin.

Do đó, mục tiêu không phải tối đa hóa lượng dữ liệu được mở ra. Mục tiêu là làm cho dữ liệu cần thiết có thể đến đúng chủ thể, đúng mục đích và với mức kiểm soát tương xứng. Khi thiếu lớp quản trị này, lợi ích phối hợp và tái sử dụng có thể đi kèm rủi ro về bảo mật, quyền riêng tư, sử dụng sai mục đích hoặc khó xác định trách nhiệm.

Hiệu quả chia sẻ dữ liệu cần được đo bằng khả năng sử dụng lại

Số lượng tập dữ liệu đã kết nối không phản ánh đầy đủ hiệu quả của chia sẻ dữ liệu. Một hệ sinh thái có thể có nhiều kết nối nhưng dữ liệu vẫn khó tìm, khó hiểu hoặc hiếm khi được sử dụng lại.

Các chỉ số có ý nghĩa hơn nên gắn với quá trình sử dụng thực tế. Có thể theo dõi thời gian từ khi phát sinh nhu cầu đến khi người có thẩm quyền truy cập được dữ liệu, tỷ lệ tập dữ liệu được tái sử dụng, số yêu cầu thu thập trùng lặp, mức độ đầy đủ của metadata, độ trễ cập nhật, lỗi khi trao đổi giữa các hệ thống hoặc các sự cố truy cập không phù hợp.

Những KPI này cần được liên hệ với kết quả nghiệp vụ. Nếu dữ liệu được chia sẻ nhưng không làm giảm bước xử lý, không cải thiện khả năng phối hợp hoặc không tạo thêm trường hợp sử dụng có giá trị, việc tăng số lượng kết nối chưa chứng minh được hiệu quả.

Không có một ngưỡng chung phù hợp với mọi hệ sinh thái số. Giá trị nên được đánh giá so với trạng thái ban đầu, yêu cầu của từng quy trình và mục tiêu dịch vụ. Cách đo này giúp chuyển trọng tâm từ “đã chia sẻ bao nhiêu dữ liệu” sang “dữ liệu được chia sẻ có thực sự được dùng và tạo ra giá trị hay không”.

Vai trò cốt lõi của chia sẻ dữ liệu trong hệ sinh thái số là biến dữ liệu từ những tài sản nằm riêng trong từng hệ thống thành nguồn lực có thể hỗ trợ phối hợp, tái sử dụng, tự động hóa và phát triển dịch vụ. Giá trị đó chỉ hình thành bền vững khi dữ liệu đủ chất lượng, có khả năng tương tác và được sử dụng trong một cơ chế quản trị quyền truy cập rõ ràng. Vì vậy, một hệ sinh thái số trưởng thành không chỉ cần nhiều dữ liệu, mà cần năng lực đưa đúng dữ liệu đến đúng nơi để dữ liệu thực sự được khai thác.