Từ Nghị quyết đến động lực tăng trưởng mới: Đánh thức nguồn lực dữ liệu quốc gia - Bài 4: Gỡ điểm nghẽn, khơi thông nguồn lực

Có dữ liệu nhưng chưa khai thác được, có hệ thống nhưng thông tin vẫn đứt đoạn, có nhu cầu chia sẻ nhưng trách nhiệm và thẩm quyền chưa rõ - đó là những vướng mắc có thể làm chậm hành trình đưa dữ liệu vào phát triển. Phía sau các trở ngại kỹ thuật còn là câu chuyện về thể chế, sự phối hợp và cách tổ chức công việc. Nhìn vào những điểm nghẽn ấy giúp nhận diện rõ hơn khoảng cách giữa quyết tâm và kết quả, giữa đầu tư và hiệu quả sử dụng. Đây cũng là nơi đặt ra yêu cầu cụ thể đối với các cấp ủy, tổ chức đảng: Lãnh đạo tháo gỡ vướng mắc, kiểm tra đến cùng và xác định trách nhiệm trong từng khâu thực hiện.

_____________________

Việt Nam đã có những quyết sách chiến lược về phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số; hệ thống pháp luật và hạ tầng dữ liệu cũng đang từng bước được hoàn thiện. Nhưng từ những kho dữ liệu được xây dựng đến khả năng khai thác chúng thành nguồn lực tăng trưởng vẫn còn không ít trở ngại. Có những vấn đề thuộc công nghệ, nhưng cũng có những điểm nghẽn bắt nguồn từ thể chế, phương thức quản lý và trách nhiệm tổ chức thực hiện. Nhìn thẳng vào những hạn chế ấy không phải để phủ nhận những thành tựu đã đạt được, mà để làm rõ điều kiện quyết định đưa các nghị quyết của Đảng vào cuộc sống.

Một trong những nghịch lý của thời đại số là một tổ chức có thể sở hữu ngày càng nhiều dữ liệu nhưng vẫn thiếu thông tin cần thiết để giải quyết những vấn đề cụ thể.

Một cơ quan có thể lưu trữ hàng triệu bản ghi, nhưng khi cần tổng hợp thông tin từ nhiều hệ thống, việc đối chiếu vẫn phải thực hiện thủ công.

Một doanh nghiệp có thể sử dụng nhiều phần mềm quản lý, nhưng lãnh đạo vẫn khó nắm được bức tranh tổng thể về sản xuất, bán hàng, tài chính và tồn kho.

Một địa phương có thể đầu tư những hệ thống thông tin hiện đại, nhưng khi xây dựng chính sách phát triển vẫn thiếu những dữ liệu đáng tin cậy về nhu cầu thị trường, năng lực doanh nghiệp hoặc hiệu quả đầu tư.

Những tình huống ấy phản ánh một vấn đề căn bản: Tích lũy dữ liệu không đồng nghĩa với tạo ra tri thức và giá trị.

Trong nhiều trường hợp, dữ liệu được hình thành theo nhu cầu riêng của từng cơ quan, đơn vị. Mỗi hệ thống có mục đích, quy trình và tiêu chuẩn kỹ thuật khác nhau. Khi cần kết nối, những khác biệt này có thể làm phát sinh chi phí lớn.

Một hệ thống sử dụng cách định danh khác với hệ thống còn lại sẽ gặp khó khăn khi đối chiếu thông tin. Một cơ sở dữ liệu không được cập nhật thường xuyên có thể làm giảm độ tin cậy của kết quả phân tích. Một nguồn dữ liệu không có quy trình kiểm tra chất lượng có thể chứa những sai lệch khó phát hiện.

Nếu không được xử lý từ đầu, những hạn chế ấy có thể tích tụ theo thời gian.

Đặc biệt, sự phát triển của trí tuệ nhân tạo càng làm rõ vai trò của chất lượng dữ liệu.

AI có thể xử lý khối lượng thông tin rất lớn, nhưng không thể tự bảo đảm mọi dữ liệu đầu vào đều chính xác. Khi nguồn dữ liệu thiếu tin cậy, những kết quả được tạo ra có thể sai lệch, dù hệ thống công nghệ rất hiện đại.

Vì vậy, việc xây dựng cơ sở dữ liệu không thể chỉ được đánh giá qua quy mô lưu trữ.

Một cơ sở dữ liệu thực sự có giá trị phải bảo đảm những yêu cầu cơ bản về tính chính xác, đầy đủ, cập nhật, khả năng kết nối và mức độ phù hợp với mục đích sử dụng.

Những yêu cầu ấy tưởng như mang tính kỹ thuật, nhưng lại liên quan trực tiếp đến tổ chức quản lý.

Ai chịu trách nhiệm cập nhật? Ai kiểm tra chất lượng? Khi thông tin sai lệch, đơn vị nào phải khắc phục? Khi cần kết nối, cơ quan nào chủ trì? Nếu những trách nhiệm này không rõ ràng, việc đầu tư thêm công nghệ chưa chắc giải quyết được vấn đề. Đây chính là một trong những điểm nghẽn cần được nhìn nhận thẳng thắn trong quá trình thực hiện Nghị quyết 57.

Một trong những đơn vị đối mặt với nhiều điểm nghẽn về dữ liệu là Cục Thuế thành phố Hà Nội. Với vai trò là Thủ đô tập trung lượng người nộp thuế thuộc top đầu cả nước, ngành thuế Hà Nội đã phải chịu áp lực vô cùng lớn trong các chiến dịch “làm sạch dữ liệu”, đối chiếu mã số thuế với căn cước công dân gắn chíp (theo Đề án 06). Khối lượng hồ sơ cần rà soát thủ công đối với các trường hợp sai lệch thông tin lịch sử luôn ở mức quá tải.

Có hàng chục nghìn hồ sơ doanh nghiệp, hộ kinh doanh thực tế đã ngừng hoạt động hoặc rời khỏi thị trường từ các năm trước nhưng vẫn tồn tại trên hệ thống quản lý. Điều này vô hình trung gây nghẽn thông tin ngành thuế, tạo gánh nặng quản lý hành chính và làm sai lệch số liệu thống kê kinh tế. Chưa kể hiện tượng giả mạo thông tin hoặc mượn danh nghĩa để trốn thuế, mua bán hóa đơn. Thành phố Hà Nội đã buộc phải triển khai chiến dịch cao điểm “Làm sạch mã số thuế - Tháo gỡ điểm nghẽn trong kinh doanh”, từng bước tiến hành đồng bộ, khớp nối hơn 7,7 triệu mã số thuế cá nhân với Cơ sở dữ liệu quốc gia về dân cư (Đề án 06) để tạo ra kho dữ liệu “đúng, đủ, sạch, sống, thống nhất, dùng chung”.

Một điểm nghẽn khác của Cục thuế Hà Nội là các “ốc đảo” thông tin. Trước đây, ngành thuế chỉ quản lý dựa trên dữ liệu kê khai truyền thống tự nguyện của người nộp thuế, thông tin bị phân mảnh, rời rạc… Nay Thuế Hà Nội đã phá vỡ thế độc lập bằng cách thiết lập mạng lưới khai thác thông tin đa chiều (Data Warehouse). Cơ quan thuế liên thông dữ liệu trực tiếp với cơ quan Hải quan, Ngân hàng Nhà nước và các ngân hàng thương mại, các sàn thương mại điện tử… Kết quả nhìn thấy rõ sau khi Cục Thuế Hà Nội xây dựng thành công website riêng chuyên quản lý thuế đối với thương mại điện tử. Thống kê trong 6 tháng đầu năm 2026 của Cục Thuế Hà Nội cho thấy, nhờ dữ liệu đa chiều, Thuế Hà Nội đã xử lý và truy thu đạt con số kỷ lục 6.026 tỷ đồng.

Ông Lưu Nguyên Trí, Phó Trưởng Ban Công nghệ, chuyển đổi số và tự động hóa, Cục Thuế (Bộ Tài chính) cho biết, có nhiều dữ liệu không đồng nghĩa với việc cơ quan quản lý đã có đầy đủ thông tin. Một người nộp thuế hay một hoạt động kinh tế có thể để lại dữ liệu trên nhiều hệ thống khác nhau; nếu các nguồn dữ liệu còn phân tán, thiếu chuẩn hóa và chưa được kết nối, giá trị khai thác sẽ bị hạn chế. Thách thức càng rõ khi các giao dịch trong nền kinh tế số diễn ra gần như theo thời gian thực, trong khi một số phương thức quản lý vẫn dựa trên kỳ kê khai, báo cáo định kỳ, trao đổi tệp hoặc đối soát thủ công. Khoảng cách giữa thời điểm hoạt động kinh tế phát sinh và thời điểm cơ quan quản lý có đủ thông tin trở thành vấn đề cần được thu hẹp.

Đặc biệt, trong bối cảnh AI ngày càng được ứng dụng vào quản lý nhà nước, dữ liệu chính là nền tảng quyết định năng lực của các hệ thống phân tích, dự báo và hỗ trợ ra quyết định. AI khó có thể phát huy hiệu quả nếu dữ liệu đầu vào thiếu đầy đủ, không thống nhất hoặc tồn tại trong những hệ thống tách biệt.

Do đó, theo ông Lưu Nguyên Trí, cần chuyển cách tiếp cận từ “kết nối các hệ thống” sang “hình thành mạng lưới dữ liệu phục vụ quản trị”. Mọi hoạt động đều phải tuân thủ nghiêm ngặt các quy định về bảo mật và quyền riêng tư theo Luật An ninh mạng, Luật Dữ liệu, Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân. Một trong những nguy cơ cần nhận diện trong quá trình chuyển đổi số là đồng nhất mức độ đầu tư công nghệ với kết quả phát triển.

Thiếu tướng Nguyễn Ngọc Cương, Giám đốc Trung tâm Dữ liệu quốc gia, Phó Chủ tịch Hiệp hội Dữ liệu quốc gia từng trăn trở: “Việc kết nối, chia sẻ dữ liệu giữa các bộ, ngành, địa phương và cơ sở dữ liệu quốc gia chưa thông suốt, vẫn còn tình trạng “cát cứ” dữ liệu, thiếu sự đồng bộ, thống nhất trong chỉ đạo, triển khai, điều phối. Hệ thống thông tin, cơ sở dữ liệu chưa đầy đủ, tổ chức thực hiện còn nhiều hạn chế, yếu kém, chưa quyết liệt, hiệu lực và hiệu quả chưa cao; kiểm tra, kiểm soát thiếu chặt chẽ. An ninh, an toàn thông tin, bảo vệ dữ liệu còn nhiều thách thức”.

Nhiều khó khăn bắt nguồn từ cách thức tổ chức quản lý. Dữ liệu thường được hình thành trong quá trình thực hiện chức năng của từng cơ quan. Mỗi đơn vị có trách nhiệm pháp lý, nhu cầu nghiệp vụ và những yêu cầu bảo vệ thông tin riêng. Vì vậy, không thể đơn giản yêu cầu mọi dữ liệu phải được chia sẻ không hạn chế. Điều cần thiết là xây dựng những cơ chế phân định rõ quyền và trách nhiệm. Dữ liệu nào được phép chia sẻ? Chia sẻ trong điều kiện nào? Ai có quyền truy cập? Việc sử dụng được kiểm soát ra sao? Khi phát sinh sự cố, trách nhiệm thuộc về chủ thể nào?

Nếu không có câu trả lời rõ ràng, cán bộ thực hiện có thể ngần ngại phối hợp vì lo ngại rủi ro pháp lý.

Ngược lại, nếu quy định quá rộng hoặc thiếu cơ chế kiểm soát, việc chia sẻ có thể làm phát sinh nguy cơ xâm phạm quyền riêng tư, bí mật kinh doanh hoặc những lợi ích cần được bảo vệ. Bởi vậy, tháo gỡ cát cứ dữ liệu không có nghĩa là mở toàn bộ dữ liệu.

"Điều cần thiết là thiết lập cơ chế kết nối và khai thác theo đúng mục đích, đúng thẩm quyền, có khả năng kiểm soát và truy vết trách nhiệm. Ở góc độ tổ chức, đây là vấn đề đòi hỏi sự điều phối liên ngành. Một bộ, ngành có thể giải quyết tốt những nhiệm vụ thuộc phạm vi quản lý của mình nhưng vẫn gặp khó khăn khi phải phối hợp với các cơ quan khác. Nếu mỗi đơn vị chỉ được đánh giá theo kết quả riêng, động lực dành nguồn lực cho những nhiệm vụ liên thông có thể chưa đủ mạnh", PGS.TS Đỗ Thành Trung, Khoa Quản lý nhà nước về an ninh trật tự, Học viện An ninh nhân dân khẳng định.

Do đó, cần có những cơ chế đánh giá và phân công trách nhiệm phù hợp với tính chất liên ngành của dữ liệu. PGS.TS Đỗ Thành Trung phân tích: "Những nhiệm vụ có tác động đến nhiều lĩnh vực phải được xác định rõ cơ quan chủ trì, đơn vị phối hợp, tiêu chuẩn kỹ thuật và kết quả cần đạt. Khi phát sinh vướng mắc, phải có cơ chế xử lý kịp thời, tránh tình trạng trách nhiệm bị phân tán qua nhiều cấp".

Đây là vấn đề trực tiếp liên quan đến năng lực điều hành của Chính phủ và trách nhiệm lãnh đạo của các cấp ủy, tổ chức đảng.

Nghị quyết 57 đặt ra yêu cầu tháo gỡ những điểm nghẽn về thể chế để khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số phát triển.

Trong lĩnh vực dữ liệu, tinh thần ấy cần được thể hiện ở khả năng giải quyết những vướng mắc cụ thể, không chỉ dừng lại ở việc xác định mục tiêu chung.

Chuyển đổi số là một quá trình lâu dài, đòi hỏi thay đổi cả công nghệ, quy trình và phương thức quản trị.

Tuy nhiên, trong quá trình tổ chức thực hiện, luôn tồn tại nguy cơ coi chuyển đổi số như một nhiệm vụ phải hoàn thành bằng những chỉ tiêu hình thức.

Một cơ quan có thể đặt mục tiêu xây dựng nhiều cơ sở dữ liệu nhưng chưa xác định rõ nhu cầu khai thác.

Một địa phương có thể đầu tư nhiều phần mềm nhưng thiếu nguồn lực duy trì và cập nhật.

Một doanh nghiệp có thể triển khai hệ thống công nghệ hiện đại nhưng vẫn vận hành theo những quy trình cũ, khiến hiệu quả đạt được không tương xứng với chi phí.

Những tình huống này cần được xem là nguy cơ quản trị phải phòng ngừa, không nên mặc nhiên coi là thực trạng phổ biến nếu chưa có khảo sát và số liệu chứng minh.

Điểm chung của chúng là sự tách rời giữa đầu tư công nghệ và mục tiêu phát triển.

Khi thành công được đánh giá chủ yếu bằng số lượng dự án, nền tảng hoặc phần mềm, các đơn vị có thể ưu tiên những kết quả dễ báo cáo hơn là những thay đổi khó thực hiện nhưng có giá trị lâu dài.

Ngược lại, nếu hiệu quả được đánh giá bằng thời gian giải quyết công việc, chi phí tiết kiệm, mức độ sử dụng thực tế và chất lượng phục vụ, động lực tổ chức thực hiện sẽ thay đổi.

Một hệ thống ít được sử dụng cần được xem xét lại, dù đã hoàn thành đúng tiến độ đầu tư.

Một cơ sở dữ liệu thiếu cập nhật cần được xác định nguyên nhân và trách nhiệm, thay vì chỉ ghi nhận đã xây dựng xong.

Một chương trình hỗ trợ doanh nghiệp chuyển đổi số cần được đánh giá qua những cải thiện về năng suất và hiệu quả kinh doanh, không chỉ bằng số lượng đơn vị tham gia.

Đây là yêu cầu quan trọng để phòng ngừa lãng phí nguồn lực.

Trong bối cảnh Việt Nam đặt mục tiêu tăng trưởng cao, hiệu quả sử dụng vốn đầu tư và nguồn lực công nghệ càng có ý nghĩa lớn.

Mỗi dự án kém hiệu quả không chỉ làm phát sinh chi phí trực tiếp mà còn có thể làm chậm quá trình hình thành những năng lực phát triển mới.

Vì vậy, thực hiện Nghị quyết 57 phải gắn với yêu cầu nâng cao kỷ luật đầu tư, đổi mới quản trị dự án và đánh giá hiệu quả sau đầu tư.

Điều quan trọng không phải là đầu tư nhiều hay ít, mà là đầu tư có tạo ra những giá trị tương xứng hay không.

Ở đây, công tác bảo vệ nền tảng tư tưởng của Đảng cần được thực hiện bằng một thái độ khoa học.

Không nên từ những hạn chế của một dự án hoặc một địa phương để suy diễn rằng toàn bộ định hướng phát triển là sai lầm. Nhưng cũng không thể viện dẫn tính đúng đắn của nghị quyết để bỏ qua trách nhiệm đối với những hạn chế trong thực hiện.

Phân biệt rõ hai vấn đề ấy là điều kiện để đánh giá công bằng và tìm ra giải pháp phù hợp.

Một đường lối đúng đắn cần được bảo vệ bằng những kết quả thực tế, đồng thời được củng cố thông qua khả năng phát hiện và khắc phục những bất cập.

Một trong những bài học quan trọng của công tác tổ chức thực hiện là vai trò của người đứng đầu.

Đối với chuyển đổi số, vai trò ấy càng rõ bởi nhiều nhiệm vụ đòi hỏi thay đổi những quy trình đã hình thành trong thời gian dài.

Một cơ quan có thể được trang bị công nghệ hiện đại nhưng vẫn vận hành theo phương thức cũ. Một hệ thống dữ liệu có thể đã được xây dựng nhưng không được cập nhật thường xuyên. Một chương trình chuyển đổi số có thể hoàn thành đầy đủ thủ tục nhưng chưa tạo ra thay đổi đáng kể trong chất lượng công việc.

Những hạn chế ấy không thể chỉ giải quyết bằng biện pháp kỹ thuật.

Chúng đòi hỏi sự chỉ đạo trực tiếp, thường xuyên và có trách nhiệm của người đứng đầu.

Trước hết, người đứng đầu phải xác định chuyển đổi số là nhiệm vụ gắn với chức năng và kết quả hoạt động của cơ quan, không phải công việc riêng của bộ phận công nghệ thông tin.

Tiếp theo, cần lựa chọn đúng những vấn đề ưu tiên.

Không phải mọi cơ sở dữ liệu đều có mức độ cấp thiết như nhau. Trong điều kiện nguồn lực có hạn, cần tập trung vào những hệ thống có khả năng tạo ra tác động lớn đối với quản lý, phục vụ người dân và phát triển kinh tế.

Quan trọng hơn, cần đổi mới cách đánh giá kết quả.

Một địa phương không nên chỉ được đánh giá qua số lượng phần mềm đã xây dựng hoặc tỷ lệ thủ tục được đưa lên môi trường số. Cần xem xét người dân có thực sự sử dụng thuận lợi hay không, doanh nghiệp tiết kiệm được những chi phí gì và hoạt động quản lý có hiệu quả hơn trước hay không.

Đối với cấp ủy, tổ chức đảng, cần gắn việc lãnh đạo thực hiện Nghị quyết 57 với nhiệm vụ chính trị cụ thể của từng cơ quan, đơn vị.

Ở địa phương, đó có thể là cải thiện môi trường đầu tư, nâng cao hiệu quả giải quyết thủ tục hoặc hỗ trợ doanh nghiệp ứng dụng công nghệ.

Ở bộ, ngành, đó có thể là hoàn thiện cơ sở dữ liệu chuyên ngành, nâng cao chất lượng dự báo và cải thiện hiệu quả quản lý.

Ở doanh nghiệp nhà nước, đó có thể là đổi mới quản trị, giảm chi phí sản xuất và nâng cao năng lực cạnh tranh.

Khi những nhiệm vụ ấy được xác định rõ ràng, việc kiểm tra, giám sát và đánh giá trách nhiệm sẽ có cơ sở thực chất hơn.

Đây cũng là cách để khắc phục tình trạng chuyển đổi số mang tính phong trào, chạy theo chỉ tiêu hình thức hoặc đầu tư dàn trải.

Đồng thời, cần có cơ chế khuyến khích những cán bộ chủ động đổi mới, dám đề xuất và tổ chức thực hiện các giải pháp phù hợp.

Đổi mới phương thức lãnh đạo không chỉ là tăng cường kiểm tra, giám sát mà còn là tạo môi trường để những sáng kiến có giá trị được thử nghiệm, đánh giá và nhân rộng.

Những điểm nghẽn trong phát triển kinh tế dữ liệu không chỉ nằm ở công nghệ hay hạ tầng, mà còn liên quan trực tiếp đến thể chế, phương thức quản lý và năng lực tổ chức thực hiện.

Tình trạng dữ liệu phân tán, thiếu tiêu chuẩn chung, trách nhiệm phối hợp chưa rõ ràng và nguy cơ đầu tư hình thức có thể làm giảm hiệu quả khai thác nguồn lực này.

Bởi vậy, thực hiện Nghị quyết 57 cần gắn với đổi mới phương thức lãnh đạo, nâng cao trách nhiệm người đứng đầu và chuyển mạnh từ đánh giá theo tiến độ sang đánh giá theo kết quả.

Điểm nghẽn của kinh tế dữ liệu không thể được tháo gỡ chỉ bằng việc xây dựng thêm những kho dữ liệu. Điều cần thay đổi còn là cách các cơ quan phối hợp, cách nguồn lực được phân bổ và cách trách nhiệm được xác định.

Chỉ khi những vấn đề ấy được giải quyết, dữ liệu mới có điều kiện trở thành nguồn lực phát triển thực chất.