Trong thế giới thông tin đang phát triển nhanh chóng ngày nay, các chính phủ ngày càng phải đối mặt với những thách thức phức tạp. Tuy nhiên, nếu khai thác thành công lượng dữ liệu khổng lồ sẽ cho phép các tổ chức khu vực công đưa ra quyết định thông minh hơn, sáng suốt hơn ở mọi cấp độ trong khi người dân đòi hỏi ngày càng cao tính minh bạch, hiệu quả và trách nhiệm giải trình. Việc áp dụng các phương pháp tiếp cận dựa trên dữ liệu đã cách mạng hóa cách các nhà hoạch định chính sách lập chiến lược, phân bổ nguồn lực và giải quyết các thách thức của xã hội.

Trong phần hai của bài viết này sẽ giới thiệu một số lợi ích điển hình của Hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu trong khu vực công trên thế giới và trường hợp triển khai của Huế tại Việt Nam, tận dụng phân tích dữ liệu để hỗ trợ lãnh đạo khu vực công điều hành, ra quyết định trên môi trường số.

Tại sao việc Hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu lại quan trọng trong khu vực công

• Cải thiện việc cung cấp dịch vụ

Các tổ chức khu vực công có trách nhiệm cung cấp các dịch vụ công quan trọng ảnh hưởng đến hàng triệu công dân, từ chăm sóc sức khỏe đến giáo dục… Bằng cách sử dụng thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu, tổ chức công có thể hiểu rõ hơn nhu cầu và sở thích của cộng đồng và điều chỉnh các dịch vụ cho phù hợp.

Ví dụ, trong ngành chăm sóc sức khỏe, Hỗ trợ quyết định dựa trên dữ liệu đã thay đổi việc chăm sóc bệnh nhân, phân bổ nguồn lực và hiệu quả hoạt động. Các bệnh viện lớn sử dụng phân tích dự đoán và thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu quá khứ bệnh nhân để tìm kiếm xu hướng trong việc nhập viện, hỗ trợ các quyết định liên quan đến phân bổ nguồn lực hiệu quả hơn, giảm thiểu thời gian chờ đợi và nâng cao mức độ hài lòng chung của bệnh nhân.

• Tăng cường trách nhiệm giải trình và tính minh bạch

Một trong những lợi ích lớn nhất của việc ra quyết định dựa trên dữ liệu là tính minh bạch mà nó mang lại cho hoạt động của chính phủ. Dữ liệu cung cấp một cách có thể đo lường được cho phép theo dõi, đánh giá sự thành công hay thất bại của các chính sách và chương trình.

Khi các quyết định được hỗ trợ dựa trên dữ liệu, chúng có thể dễ dàng được giải trình và chia sẻ với công chúng. Bảng dữ liệu, báo cáo hiệu suất và phân tích thời gian thực có thể cung cấp cho công dân cái nhìn sâu sắc về cách các nguồn lực của chính phủ đang được sử dụng và những kết quả nào đang đạt được. Điều này thúc đẩy sự tin tưởng lớn hơn giữa công chúng và chính phủ của họ, đảm bảo rằng các quy trình ra quyết định là minh bạch và dựa trên thông tin khách quan.

• Quản lý tài nguyên tốt hơn

Các tổ chức khu vực công thường thiếu nhân sự hoặc thiếu nguồn lực, và đây chính là nơi dữ liệu có thể tạo ra tác động đáng kể. Bằng cách phân tích dữ liệu từ các lĩnh vực hoạt động khác nhau, chẳng hạn như lập ngân sách, biên chế hoặc sử dụng dịch vụ, các tổ chức khu vực công có thể đưa ra quyết định sáng suốt hơn để phân bổ nguồn lực. Điều này giúp loại bỏ tình trạng kém hiệu quả, giảm lãng phí và tập trung chi tiêu vào nơi cần thiết nhất.

Ví dụ, phân tích dữ liệu về mức sử dụng năng lượng trong các tòa nhà công có thể giúp xác định các biện pháp hiệu quả nhất, có khả năng tiết kiệm đáng kể chi phí vận hành. Ngoài ra, phân tích dự đoán có thể giúp dự báo nhu cầu ngân sách trong tương lai dựa trên xu hướng, đảm bảo rằng các tổ chức sẵn sàng cho những thách thức trong tương lai.

• Xây dựng chính sách nâng cao

Hỗ trợ quyết định dựa trên dữ liệu cung cấp khả năng xây dựng các chính sách hiệu quả hơn. Bằng cách sử dụng dữ liệu để theo dõi xu hướng xã hội, điều kiện kinh tế hoặc các chỉ số sức khỏe cộng đồng, chính phủ có thể tạo ra các chính sách đáp ứng nhu cầu thực sự của công dân thay vì dựa trên các giả định lỗi thời.

Hơn nữa, bằng cách liên tục thu thập và phân tích dữ liệu, chính phủ có thể theo dõi kết quả chính sách của mình theo thời gian thực và điều chỉnh khi cần thiết. Điều này tạo ra một vòng phản hồi cho phép quản trị thích ứng và linh hoạt hơn, đảm bảo rằng các chính sách vẫn phù hợp trong một thế giới luôn thay đổi.

• Giảm thiểu rủi ro và giải quyết vấn đề chủ động

Lợi ích cuối cùng của phương pháp tiếp cận Hỗ trợ quyết định dựa trên dữ liệu giúp khu vực công dự đoán các vấn đề tiềm ẩn trước khi chúng phát sinh. Ví dụ, phân tích dự đoán có thể được sử dụng để dự báo các trường hợp khẩn cấp về sức khỏe cộng đồng hoặc suy thoái kinh tế, cho phép ra các quyết định thực hiện hành động phòng ngừa thay vì phản ứng với các cuộc khủng hoảng khi chúng diễn ra.

Một số giải pháp để tận dụng hết tiềm năng của Hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu khu vực công:

Để tận dụng hết tiềm năng của Hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu, các tổ chức tại khu vực công cần phải:

- Khai thác hiệu quả sức mạnh của dữ liệu thông qua cơ sở hạ tầng hiện đại, đủ mạnh để hỗ trợ thu thập, lưu trữ, phân tích và chia sẻ dữ liệu. Các công nghệ số có thể bao gồm như: hệ thống dựa trên đám mây, nền tảng phân tích dữ liệu và bảng điều khiển giám sát thời gian thực…

- Nuôi dưỡng một nền văn hóa lấy dữ liệu làm trọng tâm: Các nhà lãnh đạo khu vực công phải thúc đẩy một nền văn hóa coi trọng dữ liệu và khuyến khích sử dụng dữ liệu ở mọi cấp độ ra quyết định. Điều này có nghĩa là đảm bảo rằng nhân viên có các kỹ năng và công cụ để diễn giải dữ liệu và áp dụng vào công việc của họ.

- Áp dụng Phân tích và Tự động hóa Nâng cao

Phân tích nâng cao, như học máy và trí tuệ nhân tạo, có thể mở ra những cấp độ hiểu biết mới cho các tổ chức khu vực công. Thông qua phân tích các mô hình trong dữ liệu lịch sử, các công cụ này có thể cung cấp cho chính phủ những hiểu biết mang tính dự đoán, giúp họ dự đoán nhu cầu hoặc thách thức trong tương lai.

- Ưu tiên chất lượng dữ liệu và quản trị

Dữ liệu chỉ có giá trị khi nó chính xác. Các tổ chức khu vực công phải ưu tiên chất lượng dữ liệu bằng cách triển khai các chính sách quản trị dữ liệu mạnh mẽ nhằm đảm bảo dữ liệu được thu thập một cách có đạo đức, lưu trữ an toàn và sử dụng có trách nhiệm. Điều này bao gồm việc thiết lập các hướng dẫn rõ ràng về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu, đảm bảo dữ liệu chính xác và cập nhật và thường xuyên kiểm tra các nguồn dữ liệu để đảm bảo độ tin cậy của chúng. Các tổ chức công cũng phải xây dựng lòng tin với người dân và các tổ chức tư khác để đảm bảo dữ liệu của họ được thu thập và sử dụng luôn luôn tuân thủ các quy định về quyền riêng tư.

- Đặt mục tiêu rõ ràng và đo lường tác động

Các tổ chức khu vực công phải đặt ra các mục tiêu rõ ràng, có thể đo lường được cho các sáng kiến, quá trình thực hiện ​​dựa trên dữ liệu. Cho dù mục tiêu là giảm thời gian cung cấp dịch vụ công hay thực thi các chính sách an sinh xã hội..., xác định và xây dựng các chỉ số hiệu suất chính (KPI), sử dụng phân tích dữ liệu và các công cụ số như AI… tổ chức công đó có thể thường xuyên theo dõi tiến độ thực hiện, hoặc linh hoạt ra quyết định điều chỉnh kịp thời khi có các nguy cơ xuất hiện... trong quá trình thực hiện. Sử dụng bảng điều khiển dữ liệu trực quan hóa cùng với các công cụ báo cáo theo thời gian thực là phương thức dễ dàng để truyền đạt tiến độ cho các bên liên quan và điều chỉnh các chiến lược khi cần.

Trung tâm IOC Huế sử dụng phân tích dữ liệu để hỗ trợ lãnh đạo điều hành và Hỗ trợ ra quyết định trên môi trường số

Được thành lập vào ngày 01/1/2019, sau hơn 5 năm vận hành, Trung tâm giám sát – điều hành đô thị thông minh, (Trung tâm IOC) đã hình thành và vận hành thành công mô hình điều hành bằng phương thức mới, góp phần tích cực thúc đẩy phát triển kinh tế – xã hội, đảm bảo an ninh trật tự trên địa bàn.

Sau hơn 10 năm hiện số hóa và xây dựng hạ tầng dùng chung, cơ sở dữ liệu tập trung, Trung tâm IOC Huế đã dần hoàn thiện, tích hợp dữ liệu các ngành của địa phương trên nền tảng bản đồ số GIS để từ đó cho phép trực quan hóa hiện trạng của địa phương theo từng chủ đề. Với ba nhóm lớp dữ liệu chính được Huế xác định là trụ cột như: Nhóm dữ liệu người dân; Nhóm dữ liệu đất đai, xây dựng; Nhóm dữ liệu địa chỉ số hiện thị trên bản đồ nền GIS được xem là nền tảng số cho công tác hỗ trợ điều hành, hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu của lãnh đạo địa phương

- Nhóm dữ liệu người dân cho phép hiển thị trực quan hóa thực trạng: Mật độ phân bố dân cư (độ tuổi đi học, hộ nghèo diện chính sách…). Những dữ liệu này sau khi được tích hợp, phân tích xử lý với các loại dữ liệu liên quan đến chính sách an sinh xã hội… (giáo dục, y tế….) sẽ đưa ra các hiện trạng, nhu cầu, dự báo để từ đó cho phép hỗ trợ lãnh đạo địa phương ra quyết định kịp thời và chính xác liên quan trong lĩnh vực này

- Nhóm dữ liệu đất đai, xây dựng cho phép hiển thị trực quan hóa hiện trạng quy hoạch (đất đai, xây dựng, giao thông….). Sau khi được tích hợp, phân tích với các dữ liệu liên quan đến chính sách, tiêu chuẩn quy hoạch… cho phép hỗ trợ lãnh đạo địa phương ra quyết định kịp thời và chính xác liên quan công tác quản lý quy hoạch đất đai, xây dựng…

- Nhóm dữ liệu địa chỉ số với tọa độ vị trí chi tiết từng ngôi nhà, địa chỉ, hành ảnh ngôi nhà cùng với các dữ liệu thực trạng về hộ gia đình cho phép hỗ trợ lãnh đạo các cấp quản lý, điều hành ra quyết định các chính sách liên quan đến: Quản lý nhà ở, nhà tạm…Bảo tồn di sản; Phát triển du lịch cũng như thúc đẩy phát triển kinh tế – xã hội trên địa bàn.

Bên cạnh đó các lớp dữ liệu khác liên quan đến hiện trạng hạ tầng như: Hạ tầng mạng lưới điện, Hạ tầng mạng lưới thoát nước, Hạ tầng mạng lưới thông tin liên lac, Rừng phòng hộ; Nuôi trồng thủy sản …. ; Nhóm dữ liệu từ các hệ thống cảm biến như: IoT; Dữ liệu hình ảnh Camera, Dữ liệu Cảm biến; Nhóm dữ liệu từ các Nền tảng số khác như: Nền tảng làm việc trên môi trường số khu vực công, dịch vụ công, hệ thống báo cáo chỉ tiêu kinh tế - xã hội, dữ liệu trong quá trình tương tác với người dân….  Sau khi được tích hợp sẽ tạo nên một bức tranh tổng thể về hiện trạng, các hoạt động liên quan kinh tế xã họi của địa phương theo thời gian thực.

Việc thiết lập các Bộ chỉ tiêu Pháp lệnh, Chỉ số Hiệu suất KPI cùng các Chỉ báo tương ứng sẽ có vai trò quan trọng giúp: Đo lường và cải thiện hiệu quả; Hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu, Tăng năng suất và hiệu suất làm việc, Giảm rủi ro, và Dự báo xu hướng, tăng cường khả năng kết nối giữa người dân và chính quyền các cấp. Ngoài ra các chỉ số chỉ báo sẽ cho phép xây dựng và kích hoạt các kịch bản điều hành theo từng tình huống cụ thể như:

- Thông qua theo dõi các chỉ số hiệu suất, thiết lập các chỉ báo mang tính cảnh báo giúp Lãnh đạo Tỉnh có thể nhận ra các lĩnh vực đang hoạt động hiệu quả và những lĩnh vực cần cải thiện đẻ có thể tối ưu hóa quy trình, giảm thiểu lãng phí và cải thiện năng suất tổng thể.

- Cho phép từng tổ chức tự đo lường kết quả của các hoạt động bản thân trong một khoảng thời gian nhất định, từ đó có thể xác định tính hiệu quả của hoạt động đó.

- Cung cấp thông tin để hỗ trợ lãnh đạo Tỉnh và lãnh đạo các cấp giám sát, đôn đốc các cơ quan trực thuộc và ra quyết định dựa trên dữ liệu thực tế.

- Giúp lãnh đạo Tỉnh định hướng chiến lược, thiết lập mục tiêu rõ ràng và đo lường sự tiến bộ trong quá trình thực hiện chiến lược phát triển kinh tế xã hội của địa phương.

Ngoài ra, các chỉ số chỉ báo còn đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá các yếu tố phát triển bền vững của Huế, bao gồm các chỉ số môi trường, xã hội và du lịch …để có thể kịp thời điều chỉnh kế hoạch thực hiện và phát triển bền vững.

Hình ảnh: Hệ thống hỗ trợ quyết định dựa trên nền tảng GIS

Xu hướng Hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu

Trên thế giới hiện nay, sự phát triển mạnh mẽ của các công nghệ như trí tuệ nhân tạo (AI) và Internet vạn vật (IoT) khiến Hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu phát triển nhanh chóng, biến đổi cách các tổ chức công - tư thu thập, phân tích và sử dụng dữ liệu.

Công nghệ AI đi đầu trong các đột phá kỹ thuật tác động đến Hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu. Các thuật toán học máy, một tập hợp con của AI, cho phép máy tính học hỏi và cải thiện từ kinh nghiệm mà không cần lập trình rõ ràng. Trong Hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu, AI thúc đẩy phân tích dự đoán, tự động hóa các quy trình ra quyết định và tìm ra các mẫu phức tạp trong các tập dữ liệu khổng lồ. Ví dụ, trong lĩnh vực tài chính, các thuật toán do AI điều khiển có thể dự báo xu hướng thị trường, phân tích rủi ro và tối ưu hóa danh mục đầu tư, cung cấp cho người ra quyết định thông tin chính xác và kịp thời hơn. 

Mạng lưới vạn vật kết nối Internet, đặc trưng bởi các thiết bị kết nối mạng tương tác và trao đổi dữ liệu, đóng góp rất lớn vào việc gia tăng các nguồn dữ liệu. Trong Hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu, các thiết bị IoT cung cấp luồng dữ liệu thời gian thực, cung cấp thông tin chi tiết quan trọng về hoạt động, hành vi của người tiêu dùng và hiệu suất sản phẩm. Ví dụ, trong sản xuất, các cảm biến IoT trên thiết  bị sản xuất có thể cung cấp dữ liệu thời gian thực về tình trạng máy móc, cho phép bảo trì dự đoán và tiết kiệm thời gian chết.

Sự kết hợp giữa AI và IoT được dự đoán sẽ tạo ra động lực giúp chuyển đổi Hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu. Các thuật toán AI có thể kiểm tra lượng thông tin khổng lồ do các thiết bị IoT tạo ra, trích xuất thông tin chi tiết và mô hình có ý nghĩa mà các phương pháp thông thường khó có thể làm được. Sự tích hợp này giúp các tổ chức đưa ra những lựa chọn sáng suốt hơn, tăng hiệu quả hoạt động và chủ động giải quyết những khó khăn mới nổi.

• Tự động ra quyết định:

Với sự phát triển khả năng của AI, tương lai của Hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu có thể sẽ thay đổi phương thức ra quyết định sẽ được tự động hơn. Các mô hình học máy sẽ được cải thiện để thực hiện các nhiệm vụ ngày càng phức tạp, cho phép các tổ chức tự động hóa các lựa chọn thường lệ, hợp lý hóa các quy trình và tập trung nguồn nhân lực vào việc ra quyết định chiến lược và cấp cao. Sự chuyển đổi này sẽ dẫn đến việc ra quyết định nhanh hơn và chính xác hơn, đặc biệt là trong những trường hợp khối lượng dữ liệu lớn đòi hỏi phải xử lý nhanh chóng.

• AI có thể giải thích (XAI):

Là một lĩnh vực mới nổi trong học máy nhằm mục đích lý giải các quyết định của hệ thống AI. XAI kiểm tra và cố gắng hiểu các bước, cũng như mô hình liên quan đến việc đưa ra quyết định. Do đó, XAI được kỳ vọng sẽ giúp trả lời các câu hỏi như: Tại sao hệ thống AI lại đưa ra dự đoán hoặc quyết định như vậy? Tại sao AI lại không làm khác? Hệ thống AI thành công và thất bại khi nào? Khi nào bạn có thể tin tưởng vào AI và làm thế nào hệ thống AI có thể sửa chữa các lỗi phát sinh?

Trong Hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu, xu hướng này rất quan trọng vì những người ra quyết định cần nắm bắt được logic đằng sau những hiểu biết do AI tạo ra. Khi XAI được cải thiện, các tổ chức sẽ có thể tin tưởng vào các kết luận từ AI và phát huy hiệu quả khi kết hợp chúng vào các quy trình ra quyết định của tổ chức.

Lời kết

Trong kỷ nguyên công nghệ 4.0 hiện nay, dữ liệu là một loại tài nguyên thiết yếu, không chỉ cung cấp cho chính quyền địa phương cái nhìn sâu sắc về cộng đồng mà còn có thể sử dụng để đo lường hiệu quả của các chiến lược đã triển khai trước đó nhằm phát triển các chiến lược mới, hiệu quả hơn.

Hỗ trợ quyết định dựa trên dữ liệu mang đến cơ hội chuyển đổi cho các tổ chức khu vực công. Trao quyền cho phép họ đưa ra quyết định sáng suốt, minh bạch và hiệu quả hơn. Điều này giúp tổ chức công cải thiện, nâng cao hiệu quả cung cấp dịch vụ công, quản lý tài nguyên một cách tốt hơn và cho phép hình thành các kế hoạch, chiến lược để phát triển kinh tế - xã hội của địa phương.

Người thực hiện

  Lê Việt Hưng

Phòng Dịch vụ số

Tài liệu tham khảo:

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1566253523001148

https://www.mdpi.com/2076-3417/14/4/1526

https://www.researchgate.net/publication/319395761_Decision_Support_System_Based_on_Artificial_Intelligence_GIS_and_Remote_Sensing_for_Sustainable_Public_and_Judicial_Management

https://www.ibm.com/think/topics/data-driven-decision-making

https://blog.vinbigdata.org/khai-quat-ve-explainable-ai/