Dân chủ hóa dữ liệu trong các cơ quan chính phủ

Trong kỷ nguyên số với tốc độ tiến bộ công nghệ nhanh chóng, các chính phủ buộc phải áp dụng cách tiếp cận dựa trên dữ liệu để tạo ra giá trị cho người dân và nâng cao hiệu quả hoạt động. Trong một buổi hội thảo trực tuyến gần đây, Alex Scriven, Chuyên gia khoa học dữ liệu cao cấp tại Chính quyền bang New South Wales, Sydney, Úc, đã chia sẻ những hiểu biết của mình về dân chủ hóa dữ liệu trong môi trường chính phủ, các trường hợp sử dụng truyền cảm hứng khi dữ liệu chính phủ được khai thác để mang lại tác động tích cực, cũng như những thực tiễn tốt có thể áp dụng nhằm phát triển văn hóa vận hành dựa trên dữ liệu trong các cơ quan chính phủ.

Dân chủ hóa dữ liệu là gì?

Dân chủ hóa dữ liệu có thể được mô tả là trạng thái khi mọi người trong tổ chức (không chỉ các chuyên gia dữ liệu) đều có kỹ năng, sự tự tin và quyền truy cập để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Dù định nghĩa này có thể khái quát rộng, trong bối cảnh chính phủ, nó có hai chiều cạnh cụ thể:

• Dân chủ hóa quyền truy cập dữ liệu và kỹ năng ở nội bộ đội ngũ nhân sự chính phủ (tức là trong và giữa các cơ quan chính phủ).
• Đem lại tính minh bạch cho người dân bằng cách cung cấp dữ liệu của chính phủ cho tất cả mọi người — thường được gọi là dữ liệu mở (open data).

Hai chiều cạnh này có liên hệ với nhau bởi một văn hóa dữ liệu tích cực trong chính phủ, nơi kỹ năng và quyền truy cập được dân chủ hóa, sẽ thúc đẩy và truyền cảm hứng cho khái niệm dữ liệu mở dành cho công dân như một hiệu ứng lan tỏa.

Tại sao dân chủ hóa dữ liệu lại quan trọng trong các cơ quan chính phủ?

Có nhiều lý do để ủng hộ việc dân chủ hóa dữ liệu trong chính phủ. Hãy cùng điểm qua 5 lý do hàng đầu:

1. Thiếu hụt nhân tài

Ai cũng biết nguồn nhân lực dữ liệu đang khan hiếm trên toàn cầu, với báo cáo của Quanthub cho thấy số lượng tin tuyển dụng khoa học dữ liệu gấp ba lần lượng tìm kiếm việc làm. Tệ hơn nữa, tình trạng khan hiếm này đặc biệt rõ trong khu vực chính phủ. Báo cáo “State of Data Science” của Stitch cho thấy chỉ 1,2% nhà khoa học dữ liệu làm việc trong khu vực chính phủ, tỷ lệ thấp hơn nhiều so với nhiều ngành khác.

Điều này có nghĩa là sẽ không đủ chuyên gia dữ liệu để hỗ trợ tất cả đơn vị trong các cơ quan chính phủ. Giải pháp là tiến tới dân chủ hóa dữ liệu bằng cách bồi dưỡng kỹ năng dữ liệu cho lực lượng nhân viên không chuyên rộng rãi hơn, để họ có thể chủ động khởi xướng và thực hiện các dự án dựa trên dữ liệu với sự tự tin và năng lực.

2. Phân bổ hiệu quả nguồn nhân lực hiện có

Trước tình trạng thiếu hụt nhân tài dữ liệu trong khu vực chính phủ, việc quản lý và phân bổ tốt nguồn lực hiện có là tối quan trọng. Trong điều kiện lý tưởng, các chuyên gia dữ liệu sẽ tận dụng chuyên môn để mang lại giá trị lớn nhất có thể cho cả cơ quan và người dân. Ở những nơi dữ liệu chưa được dân chủ hóa, nhân sự dữ liệu thường bị “đóng khung” vào việc tạo bảng điều khiển và cung cấp giá trị dưới dạng phân tích mô tả (Singapore Smart Nation & Digital Government Office).

Nếu các cơ quan tập trung dân chủ hóa kỹ năng và quyền truy cập dữ liệu, các bên liên quan không chuyên sẽ có thể tự rút ra phân tích mô tả của mình, và trọng tâm của chuyên gia dữ liệu sẽ chuyển từ phân tích mô tả sang phân tích dự báo và các dự án có tác động cao hơn.

Hơn nữa, điều tối quan trọng là những nhân sự này không rơi vào chiếc bẫy “hỗ trợ dữ liệu”, nơi họ đối mặt với khối lượng công việc phình to từ đủ loại yêu cầu chưa được sàng lọc. Bằng cách tạo môi trường làm việc tối ưu, khả năng chính phủ giữ chân được những nhân tài được săn đón này cũng cao hơn.

3. Hiểu biết sâu sắc hơn

Nhân sự chính phủ không chuyên về dữ liệu lại là các chuyên gia nội dung trong lĩnh vực của họ, đồng nghĩa với việc có một kho tàng tri thức chuyên môn chờ được khai thác. Thay vì truyền đạt kiến thức chuyên môn cho nhân sự dữ liệu, sáng suốt hơn là phát triển kỹ năng dữ liệu cho chính các chuyên gia lĩnh vực để họ có thể kết hợp liền mạch chuyên môn với khả năng kỹ thuật. Bằng cách tận dụng tri thức lĩnh vực sẵn có, cơ quan có thể thu được những hiểu biết sâu hơn thông qua việc đặt và trả lời các câu hỏi nghiệp vụ bằng phương pháp dựa trên dữ liệu.

4. Vượt qua rào cản về tốc độ

Các cơ quan chính phủ vốn gắn với quy trình trì trệ do bộ máy hành chính rườm rà. Khi làm việc với chuyên gia dữ liệu, điều này càng trầm trọng bởi các quy trình tốn thời gian, đòi hỏi tương tác lặp đi lặp lại giữa nhân sự dữ liệu và chuyên gia nội dung.

Khi các chuyên gia lĩnh vực được trao quyền, họ có thể ngay lập tức tự mình khám phá dữ liệu và tìm ra câu trả lời cho những câu hỏi nghiệp vụ cốt lõi mà không cần lúc nào cũng phải nhờ đến chuyên gia dữ liệu.

5. Niềm tin và dữ liệu mở

Như đã đề cập, dân chủ hóa dữ liệu trong bối cảnh chính phủ có thể vượt ra ngoài việc trang bị kỹ năng và quyền truy cập dữ liệu cho nhân sự, mà còn bằng cách mở dữ liệu chính phủ cho người dân. Việc thiết lập cổng dữ liệu mở đem lại nhiều lợi ích cho cả chính phủ lẫn công dân. Chẳng hạn, người dân sẽ trân trọng mức độ minh bạch cao hơn mà chính phủ mang lại, trong khi chính phủ có thể hưởng lợi từ đổi mới do công chúng thúc đẩy và từ hợp tác liên cơ quan.

Các trường hợp sử dụng của dân chủ hóa dữ liệu trong cơ quan chính phủ

Các trường hợp sử dụng của dân chủ hóa dữ liệu trong cơ quan chính phủ rất rộng và đa dạng. Nhìn chung, có thể phân loại theo ba nhóm lớn: ứng phó khủng hoảng nhanh hơn, nâng cao hiệu quả vận hành và tăng cường tương tác với công dân cùng tính minh bạch.

(1) Cải thiện khả năng ứng phó khủng hoảng

Trang bị cho các cơ quan chính phủ quyền truy cập dữ liệu và công cụ phù hợp sẽ giúp họ triển khai phản ứng nhanh chóng và tối ưu trước các cuộc khủng hoảng lớn. Trong hội thảo, Alex đi sâu vào nhiều trường hợp sử dụng, trong đó một số đặc biệt nổi bật. Ví dụ, Ngân hàng Thế giới và các chính phủ tài trợ đã triển khai một trong những nỗ lực cứu trợ thiên tai lớn nhất lịch sử cho động đất Haiti năm 2010. Điều này được thúc đẩy nhờ quyền truy cập hình ảnh vệ tinh chất lượng cao theo các mô hình bản đồ mở, tạo điều kiện cho việc phân phối và sử dụng công khai. Chẳng hạn, Hội Chữ thập đỏ đã phân tích dữ liệu mạng xã hội để xác định nơi nạn nhân bão đang tìm chỗ trú, qua đó tối ưu hóa ứng phó thảm họa (The Economist).

Khủng hoảng Ebola tại Tây Phi năm 2014 cũng ghi nhận nhiều đổi mới dữ liệu công. Chẳng hạn, Flowminder sử dụng dữ liệu điện thoại di động để dự đoán các tuyến đường lây truyền bệnh tiềm tàng, trong khi Sáng kiến Dữ liệu Mở về Ebola cho phép các quan chức y tế phát triển mô hình mã nguồn mở để mô phỏng can thiệp Ebola.

(2) Nâng cao hiệu quả vận hành

Giống như trong bất kỳ tổ chức nào, khai thác dữ liệu ở quy mô lớn có thể mang lại mức tăng hiệu quả vận hành đáng kể, và điều này cũng đúng trong bối cảnh chính phủ. Ví dụ, nhờ phân bổ tốt nguồn lực dữ liệu, cơ quan đã có thể áp dụng học máy lên dữ liệu của mình để tự động phát hiện các hóa đơn y tế gian lận của công chức, giảm lãng phí tiền thuế của người dân.

Chính phủ Anh đã tiết kiệm được £1,24 tỷ bằng cách tận dụng phân tích mô tả để phân tích chi tiêu cho nhà cung cấp công nghệ và tránh chi phí mua sắm vượt mức. Hơn nữa, tại Hoa Kỳ, thành phố Kansas đã sử dụng dữ liệu để ưu tiên kiểm tra nhà ở, giúp thời gian kiểm tra giảm 11 lần và cải thiện kết quả cho người dân. (Harvard Ash Center)

(3) Tăng cường tương tác với công dân và minh bạch

Có nhiều giải pháp dựa trên dữ liệu giúp thúc đẩy sự gắn kết giữa chính phủ và người dân. Ví dụ, chính phủ Tunisia đã sử dụng dữ liệu mạng xã hội như một thước đo thay thế để đánh giá cảm nhận của người dân về chính phủ. Cách này tốt hơn so với khảo sát hộ gia đình truyền thống vì rẻ hơn và có thể thực hiện thường xuyên hơn.

Một ví dụ khác ở Mexico: nền tảng trực tuyến Mejora Tu Escuela (cải thiện trường học của bạn) cung cấp cho người dân dữ liệu về hiệu quả hoạt động của trường học — giúp phụ huynh có cơ sở đưa ra quyết định nơi gửi con và tham gia cải thiện nhà trường. Đây chỉ là một trong số rất nhiều trường hợp sử dụng dữ liệu mở được đề cập trong suốt hội thảo.

Thực tiễn tốt để dân chủ hóa dữ liệu trong cơ quan chính phủ

Dân chủ hóa dữ liệu trong các cơ quan chính phủ đòi hỏi nỗ lực phối hợp để biến nó thành hiện thực. Alex đã chia sẻ một số gợi ý giá trị về cách bắt đầu và duy trì. Tóm lại, đó là trao quyền cho con người bằng sự tự tin, học tập, công cụ, kỹ năng và quyền truy cập dữ liệu để khơi dậy văn hóa dữ liệu nhằm thúc đẩy kết quả tốt hơn.

Một cách cụ thể, việc khơi dậy văn hóa dữ liệu trong bối cảnh chính phủ đòi hỏi các bước đi trên nhiều trụ cột: hạ tầng, con người, công cụ, tổ chức và quy trình. Sau cùng, con người trong các cơ quan chính phủ là yếu tố quan trọng nhất vì họ là lực lượng mạnh mẽ nhất cho làn sóng dân chủ hóa từ gốc. Dân chủ hóa dữ liệu có thể được đẩy nhanh bằng cách liên tục hỗ trợ, bồi đắp kỹ năng và sự tự tin của họ, cũng như kết nối với những thành viên nhiệt huyết để dẫn dắt chuyển đổi.

Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về các bước mà cơ quan chính phủ có thể thực hiện để dân chủ hóa khoa học dữ liệu, hãy xem bản ghi đầy đủ của hội thảo.