Dữ liệu trong chuyển đổi số kinh tế đô thị có vai trò gì?

Khi dữ liệu về dân cư, đất đai, giao thông, hạ tầng, doanh nghiệp, tiêu dùng, môi trường và dịch vụ được kết nối, cơ quan quản lý và doanh nghiệp có thể đánh giá hoạt động kinh tế theo thời gian thực hoặc gần thời gian thực thay vì chỉ dựa vào báo cáo rời rạc. Vì vậy, dữ liệu trở thành đầu vào cho quy hoạch, phân bổ nguồn lực, vận hành dịch vụ và đánh giá chính sách.

Dữ liệu biến hoạt động đô thị thành cơ sở cho quyết định

Vai trò quan trọng nhất của dữ liệu là làm giảm khoảng cách giữa hiện trạng đô thị và quyết định quản lý hoặc kinh doanh.

Một quyết định kinh tế đô thị thường cần trả lời ít nhất bốn câu hỏi: vấn đề đang xảy ra ở đâu, mức độ thế nào, nguyên nhân là gì và phương án nào tạo ra kết quả tốt hơn. Dữ liệu cung cấp cơ sở để trả lời từng câu hỏi đó.

Quá trình có thể hình dung theo chuỗi:

Dữ liệu → phân tích → nhận diện vấn đề → dự báo hoặc đánh giá phương án → quyết định → đo lường kết quả

Chẳng hạn, dữ liệu giao thông không chỉ cho biết một tuyến đường đang ùn tắc. Khi kết hợp vị trí, thời gian, lưu lượng và các yếu tố liên quan, dữ liệu có thể giúp xác định thời điểm ùn tắc, khu vực có nguy cơ cao và tác động đến hoạt động kinh tế. Từ đó, nhà quản lý có cơ sở điều chỉnh tổ chức giao thông hoặc ưu tiên đầu tư.

Điểm quan trọng là dữ liệu không tự quyết định thay con người. Dữ liệu cung cấp bằng chứng và lựa chọn phân tích; mục tiêu phát triển, ngân sách, quy định, rủi ro và các ưu tiên xã hội vẫn quyết định phương án cuối cùng.

Dữ liệu hỗ trợ phân bổ nguồn lực và ưu tiên đầu tư

Nguồn lực đô thị luôn hữu hạn, trong khi nhu cầu về hạ tầng, giao thông, đất đai, dịch vụ công và đầu tư kinh doanh rất lớn. Dữ liệu giúp chuyển việc phân bổ nguồn lực từ cách tiếp cận dựa nhiều vào giả định sang cách tiếp cận dựa trên bằng chứng.

Ví dụ, dữ liệu có thể được sử dụng để xác định:

·         Khu vực có nhu cầu hạ tầng tăng nhanh

·         Tuyến giao thông thường xuyên quá tải

·         Khu vực thiếu hoặc dư thừa một loại dịch vụ

·         Mức sử dụng tài sản công

·         Chi phí và thời gian vận hành của dịch vụ

·         Mức độ tiếp cận dịch vụ giữa các khu vực

·         Hiệu quả của từng chương trình hoặc dự án

Từ đó, quyết định đầu tư có thể gắn với các chỉ số cụ thể như chi phí, thời gian xử lý, mức sử dụng công suất, tỷ lệ đáp ứng nhu cầu hoặc hiệu quả đầu tư.

Giá trị của dữ liệu nằm ở khả năng giúp so sánh nhu cầu – nguồn lực – kết quả kỳ vọng, thay vì chỉ xác định nơi đang có vấn đề.

Dữ liệu giúp dự báo thay vì chỉ phản ứng với vấn đề

Một đô thị số có khả năng sử dụng dữ liệu không chỉ để biết điều gì đã xảy ra mà còn để nhận diện xu hướng và dự báo khả năng xảy ra tiếp theo.

Dữ liệu lịch sử kết hợp với dữ liệu cập nhật có thể hỗ trợ phân tích:

·         Xu hướng nhu cầu đi lại

·         Thay đổi phân bố dân cư

·         Biến động hoạt động kinh doanh

·         Nhu cầu sử dụng hạ tầng

·         Áp lực lên các dịch vụ đô thị

·         Rủi ro môi trường hoặc thiên tai

·         Thay đổi trong nhu cầu tiêu dùng

Điều này tạo ra khác biệt lớn trong quản lý. Nếu chỉ dựa vào dữ liệu quá khứ, quyết định thường mang tính phản ứng. Nếu có dữ liệu đủ kịp thời và mô hình phân tích phù hợp, nhà quản lý có thể chuyển sang chuẩn bị trước cho các kịch bản có khả năng xảy ra.

Tuy nhiên, dự báo không đồng nghĩa với chắc chắn. Chất lượng dự báo phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu, thời gian cập nhật, mô hình sử dụng và các giả định đầu vào.

Dữ liệu kết nối khu vực công với hoạt động kinh tế đô thị

Chuyển đổi số kinh tế đô thị không chỉ liên quan đến cơ quan quản lý. Doanh nghiệp, người dân và các tổ chức khác cũng tạo ra và sử dụng dữ liệu.

Khi các nguồn dữ liệu được kết nối phù hợp, đô thị có thể hình thành hệ sinh thái trong đó:

Cơ quan quản lý sử dụng dữ liệu để quy hoạch, điều hành và giám sát

Doanh nghiệp sử dụng dữ liệu để hiểu thị trường, tối ưu vận hành và phát triển sản phẩm, dịch vụ

Người dân tạo và sử dụng dữ liệu thông qua các giao dịch, dịch vụ và phản hồi

Nền tảng số kết nối các nguồn dữ liệu để cung cấp thông tin và dịch vụ

Sự kết nối này có thể làm giảm tình trạng mỗi đơn vị sở hữu một tập dữ liệu riêng nhưng không thể phối hợp với nhau. Khi dữ liệu được chia sẻ đúng quyền hạn và theo chuẩn thống nhất, thông tin có thể được tái sử dụng cho nhiều mục đích thay vì thu thập lặp lại.

Dữ liệu chỉ tạo giá trị khi có chất lượng và quản trị phù hợp

Có nhiều dữ liệu không đồng nghĩa với có cơ sở tốt để ra quyết định. Dữ liệu sai, thiếu, lỗi thời hoặc không thể kết nối có thể dẫn đến kết luận sai và phân bổ nguồn lực không phù hợp.

Một hệ thống dữ liệu phục vụ chuyển đổi số kinh tế đô thị cần quan tâm ít nhất đến:

·         Độ chính xác: dữ liệu phản ánh đúng đối tượng và hiện trạng

·         Tính cập nhật: dữ liệu được cập nhật đủ nhanh cho mục đích sử dụng

·         Tính đầy đủ: giảm các khoảng trống có thể làm sai lệch phân tích

·         Khả năng liên thông: các hệ thống có thể trao đổi dữ liệu theo chuẩn phù hợp

·         Khả năng truy xuất: biết dữ liệu đến từ đâu và được cập nhật như thế nào

·         Phân quyền: xác định ai được truy cập và sử dụng dữ liệu

·         An toàn và bảo mật: hạn chế truy cập hoặc sử dụng trái phép

·         Bảo vệ quyền riêng tư: đặc biệt với dữ liệu cá nhân và dữ liệu nhạy cảm

Vì vậy, chuyển đổi số không nên được hiểu đơn giản là số hóa dữ liệu giấy hoặc xây thêm một hệ thống phần mềm. Giá trị kinh tế xuất hiện khi dữ liệu có thể được quản trị, kết nối, phân tích và đưa vào quy trình quyết định.

Từ dữ liệu đến quyết định cần có cơ chế đo lường

Để biết dữ liệu thực sự cải thiện quyết định hay không, đô thị cần đo kết quả trước và sau khi áp dụng giải pháp.

Các chỉ số có thể được sử dụng tùy theo bài toán gồm:

·         Thời gian xử lý một thủ tục

·         Chi phí vận hành

·         Thời gian phản ứng với sự cố

·         Mức sử dụng hạ tầng

·         Tỷ lệ đáp ứng nhu cầu

·         Tỷ lệ hồ sơ được xử lý đúng hạn

·         Mức độ sử dụng dịch vụ số

·         Chi phí trên mỗi giao dịch

·         Mức độ chính xác của dự báo

·         Hiệu quả đầu tư

Cách tiếp cận này tạo thành vòng phản hồi:

Đo lường → phân tích → quyết định → triển khai → đo lường lại

Nhờ đó, dữ liệu không chỉ hỗ trợ một quyết định đơn lẻ mà trở thành một phần của quá trình cải tiến liên tục.

Giới hạn: dữ liệu nhiều không bảo đảm quyết định tốt

Một trong những hiểu lầm phổ biến là xem dữ liệu càng lớn thì quyết định càng chính xác. Thực tế, dữ liệu chỉ có giá trị khi phù hợp với câu hỏi cần giải quyết.

Một lượng lớn dữ liệu không liên quan có thể làm tăng chi phí lưu trữ và phân tích nhưng không cải thiện quyết định. Ngược lại, một tập dữ liệu nhỏ nhưng chính xác, đúng thời điểm và phù hợp với vấn đề có thể có giá trị cao hơn.

Ngoài ra, việc sử dụng dữ liệu đô thị luôn phải cân bằng giữa lợi ích kinh tế và các yêu cầu về quyền riêng tư, bảo mật, minh bạch và trách nhiệm giải trình. Những giới hạn này đặc biệt quan trọng khi dữ liệu liên quan đến cá nhân, doanh nghiệp hoặc các hoạt động nhạy cảm.

Do đó, nguyên tắc phù hợp không phải là “thu thập mọi dữ liệu có thể”, mà là “xác định mục tiêu trước, sau đó xác định dữ liệu cần thiết để đạt mục tiêu đó”.

Dữ liệu trong chuyển đổi số kinh tế đô thị vì thế nên được xem là hạ tầng ra quyết định, không phải mục tiêu tự thân. Khi dữ liệu đúng, đủ, kịp thời, có thể kết nối và được quản trị phù hợp, đô thị có thể phân bổ nguồn lực chính xác hơn, dự báo tốt hơn, theo dõi hiệu quả rõ hơn và điều chỉnh chính sách nhanh hơn. Ngược lại, nếu thiếu chất lượng dữ liệu hoặc cơ chế quản trị, việc số hóa chỉ có thể chuyển các quy trình cũ sang môi trường số mà chưa tạo ra thay đổi tương xứng trong chất lượng quyết định.