[Podcast] Big Data Cho Mục Tiêu Phát Triển Bền Vững: Kinh Nghiệm Quốc Tế

7 Tháng Mười Hai, 2021

Chương trình Nghị sự 2030 của Liên Hiệp Quốc đã thông qua 17 mục tiêu phát triển bền vững (SDGs) gồm: xoá nghèo (SDG1); không còn nạn đói (SDG2); sức khoẻ và chất lượng sống tốt (SDG3); giáo dục có chất lượng (SDG4); bình đẳng giới (SDG5); nước sạch và vệ sinh (SDG6); năng lượng sạch với giá thành hợp lý (SDG7); công việc tốt và tăng trưởng kinh tế (SDG8); công nghiệp, sáng tạo, và phát triển hạ tầng (SDG9); thu hẹp bất bình đẳng (SDG10); đô thị và cộng đồng bền vững (SDG11); tiêu thụ và sản xuất có trách nhiệm (SDG12); hành động về khí hậu (SDG13); tài nguyên và môi trường biển SDG(14); tài nguyên và môi trường trên đất liền (SDG15); hoà bình, công lý và các thể chế mạnh mẽ (SDG16); quan hệ đối tác vì các mục tiêu (SDG17). Việt Nam là một trong những quốc gia đang phát triển có cam kết mạnh mẽ thực hiện các SDGs này. Tuy nhiên, cũng như những quốc gia trên thế giới, Việt Nam đang gặp khó khăn về việc thiếu dữ liệu đánh giá SDGs vì nhiều lý do như chi phí rất lớn khi xây dựng cơ sở dữ liệu SDIs thu thập dữ liệu về môi trường và xây dựng hạ tầng thống kê có đủ năng lực đo lường và hỗ trợ thực hiện các SDGs,… Chính vì lẽ đó, sự xuất hiện của Big Data (dữ liệu lớn) như một công cụ đắc lực hỗ trợ các quốc gia thực hiện SDGs.

Big Data và vai trò của Big data đối với các mục tiêu phát triển bền vững (SDGs)

Hiện nay, vẫn chưa có một định nghĩa thống nhất về Big data (dữ liệu lớn) dù chúng ta có thể hiểu theo nghĩa hẹp Big data là lượng rất lớn dữ liệu cấu trúc và phi cấu trúc, truyền thống và phi truyền thống được tạo ra hằng ngày bởi nhân loại (như dữ liệu vệ tinh, các cảm biến quan trắc khí hậu, nhật ký các cuộc gọi điện thoại, thông tin tương tác trên web,…). Big data theo nghĩa rộng không chỉ là dữ liệu mà còn bao hàm các phương pháp và mô hình phân tích – dự báo để “thấu hiểu” dữ liệu hỗ trợ cho quá trình ra quyết định hay thực hiện một vấn đề cụ thể. Như vậy, Big data có đặc trưng 3V: dung lượng dữ liệu cực kỳ lớn (Volume) tính bằng petabytes hay exabytes; đa dạng về kiểu loại và nội dung (Variety); và yêu cầu về tốc độ, tần suất xử lý đến mức thời gian thực (Velocity). Ngoài ra, Big Data phải được tiếp cận như một hệ sinh thái mới đặc trưng bởi sự hợp phần và chứa đựng của 3 khía cạnh (3C): Crumbs (dữ liệu thô), Capacities (khả năng phân tích, hỗ trợ ra quyết định bằng các mô hình dữ liệu, thuật toán và sức mạnh tính toán) và Communities (sự tham gia của các bên tham gia tương tác với hệ thống Big data).

Liên quan đến Big data, nhà kinh tế gia Letouzé đã khởi xướng một khái niệm mới “Big data cho phát triển” – đề cập tới các nguồn dữ liệu tin cậy phù hợp cho việc xây dựng chính sách và hoạch định các chương trình phát triển bền vững như: thống kê kinh tế, dân số và xã hội, dữ liệu thông tin địa không gian phục vụ quan trắc khí hậu, quản lý và chống phá rừng, cháy rừng, dữ liệu do người dùng mạng xã hội tạo ra,…

Big Data được triển khai ở các quốc gia như thế nào?

Tại các quốc gia phát triển, ứng dụng Big data đang hỗ trợ giải quyết nhiều bài toán về nâng cao chất lượng chăm sóc sức khỏe, cải thiện hiệu quả logistics, khai thác năng lượng bền vững, quản lý đô thị thông minh và tối đa hóa tiềm năng tăng trưởng của nền kinh tế số. Nguồn dữ liệu cho các dự án này phức tạp hơn, lưu lượng và tần suất cao hơn, cần nhiều cảm biến kết nối với hạ tầng công nghệ thông tin hiện đại.

Đơn cử như Trung Quốc – một trong những quốc gia đi đầu thế giới ứng dụng Big data và Trí tuệ nhân tạo ở cả hai khu vực công và tư. Từ năm 2018, Học viện Khoa học Trung Quốc (Chinese Academy of Sciences, CAS) đã triển khai Chương trình CAS Big Earth Data Science Engineering (CASEarth), thúc đẩy việc chia sẻ dữ liệu, kiến thức, và kinh nghiệm trên khắp thế giới, đồng thời hỗ trợ khám phá khoa học, đổi mới công nghệ và hoạch định chính sách, trực tiếp hỗ trợ việc thực hiện SDG2, 6, 11, 13, 14 và 15 tại Trung Quốc. Một nghiên cứu của chương trình CASEarth phân tích dữ liệu nhiệt độ cao nhất trong ngày thu được từ 754 trạm quan trắc trong khoảng thời gian từ năm 1960 đến năm 2018 để xác định khả năng tái hiện các sóng nhiệt và hiện tượng nhiệt độ khí hậu cao bất thường ở Trung Quốc. Kết quả nghiên cứu cung cấp một sự hiểu biết tốt hơn về tần suất xuất hiện các sóng nhiệt, hiện tượng nhiệt cao bất thường và chỉ ra cực đoan thời tiết xảy ra thường xuyên hơn trong giai đoạn sau năm 2000 (theo chu kỳ ngắn 5 năm thay vì 10 hoặc 20 năm như trước đây), và cường độ ở khu vực phía bắc mạnh hơn phía nam. Đồng hành với sự phát triển vượt bậc của nền kinh tế Trung Quốc trong hơn 3 thập niên qua là làn sóng di cư khổng lồ từ nông thôn ra thành phố đã tạo nên các siêu đô thị và thu hẹp đáng kể diện tích mặt nước tự nhiên. Vì thế dự báo chính xác hơn chu kỳ xảy ra của các sóng nhiệt, hiện tượng nhiệt cực đoan và đánh giá chính xác hơn tác động của nó lên hoạt động kinh tế, đời sống nhân dân và hệ sinh thái tự nhiên là một nhiệm vụ của Chương trình CASEarth hỗ trợ thực hiện SDG 13.

Nằm trong khuôn khổ chiến lược Digital Single Market của kinh tế số EU phiên bản 2.0, dự án BigMedilytics (Dữ liệu lớn cho Phân tích Y tế) là sáng kiến lớn nhất do EU tài trợ nhằm chuyển đổi lĩnh vực chăm sóc sức khỏe của khu vực bằng cách sử dụng các công nghệ dữ liệu lớn hiện đại để đạt được năng suất đột phá bằng cách giảm chi phí, cải thiện kết quả điều trị và khả năng tiếp cận tốt hơn đến các cơ sở y tế. BigMedilytics sử dụng hồ sơ sức khỏe của hơn 11 triệu bệnh nhân trên 8 quốc gia thuộc EU, truyền dữ liệu từ các thiết bị được kết nối Internet of Things (IoT) với hơn một triệu bản ghi mỗi giờ và dữ liệu do bệnh nhân tạo từ các ứng dụng di động, đảm bảo rằng tính bảo mật và quyền riêng tư của dữ liệu cá nhân được bảo vệ và quản lý trong khuôn khổ quy định của quốc gia và EU. Dự án thí điểm thực hiện những mục tiêu: Cải thiện kết quả điều trị bệnh mãn tính và ung thư bằng dữ liệu lớn; Tối ưu hoá quy trình làm việc thông qua công nghiệp hoá các dịch vụ chăm sóc sức khoẻ sử dụng Big data; Đảm bảo khả năng nhân rộng của các khái niệm Big data cho chăm sóc sức khỏe; Tăng cường hoạt động thông qua tích hợp dữ liệu; Thiết lập các dịch vụ chăm sóc sức khỏe an toàn và riêng tư xuyên biên giới và liên tổ, qua đó củng cố Chiến lược thị trường kỹ thuật số của EU; Xác định các ứng dụng Big data tốt nhất; Cho phép chuyển giao tri thức.

Tại các quốc gia đang phát triển, dự án Big data được triển khai tập trung vào các vấn đề giảm thiểu và khắc phục hậu quả thiên tai, phát triển nông lâm và ngư nghiệp bền vững, thích ứng và dự báo tác động biến đổi khí hậu bằng cách phân tích dữ liệu người dùng di động, quan trắc thời tiết, viễn thám Trái đất.

Như tại Nepal, quốc gia nghèo gánh chịu nhiều thiệt hại do động đất. Nhằm đối phó với thảm họa thiên nhiên, Nepal ưu tiên phát triển những chính sách và công nghệ thực tiễn giúp tăng cường khả năng phòng chống và phục hồi sau thảm họa thiên nhiên để giảm thiểu tác động của thiên tai đến đói nghèo và nỗ lực phát triển bền vững. Đơn vị công nghệ Flowminder đã triển khai công nghệ xác định vị trí địa lý của thẻ SIM điện thoại mỗi khi thực hiện cuộc gọi, từ đó dựng nên bản đồ phân bố và đặc tính của những nhóm dân cư dễ bị tổn thương bởi thiên tai ở các nước có thu nhập trung bình và thấp. Ngày 25/04/2015 đã xảy ra thảm họa động đất 7.8 độ Richter gây thương vong hơn 32.000 người ở Nepal. Ngay lúc đó, Flowminder đã trợ giúp chính phủ Nepal, các cơ quan Liên Hiệp Quốc và tổ chức nhân đạo bằng những phân tích thời gian thực về sự dịch chuyển của người dân sử dụng dữ liệu ẩn danh người dùng di động được cung cấp bởi nhà mạng NCell. Thông qua các phân tích đó, các tổ chức đã lên kế hoạch hỗ trợ nhân đạo một cách hiệu quả. Những phân tích sau đó của Flowminder cho thấy, sau khi loại trừ yếu tố xuất cư tự nhiên thì đã có hơn nửa triệu người Nepal đã rời khỏi thung lũng Kathmandu (nơi xảy ra động đất) chỉ trong 2 tuần sau thảm họa.

Công nghệ Big data cũng mang lại một sự đổi mới trong cách phân tích sắc bén dữ liệu về hành vi cư dân trong thời gian thực. Tại Indonesia, đơn vị nghiên cứu UN Global Pulse Lab đã khai phá dữ liệu mạng xã hội, cụ thể hơn là dữ liệu tweet của người dùng Twitter, để tìm hiểu thông tin về phân biệt đối xử trong môi trường làm việc (SDG 5) được xem là hiệu quả hơn rất nhiều so với phương pháp truyền thống dựa trên các khảo sát.

Công nghệ Big data mang lại một sự đổi mới trong cách phân tích sắc bén dữ liệu về hành vi cư dân trong thời gian thực

Và ngay trong đại dịch Covid-19, Big data đã cung cấp cơ hội thực hiện các nghiên cứu mô hình hóa hoạt động virus, hỗ trợ hiệu quả việc lên kế hoạch giám sát y tế cộng đồng và chính sách ứng phó các đợt bùng phát lây nhiễm ở nhiều quốc gia trên thế giới. Tương tự, tại Việt Nam, dữ liệu người dùng điện thoại đã được sử dụng hỗ trợ truy vết các trường hợp tiếp xúc gần rất hiệu quả, tuy nhiên đến nay trong nước vẫn chưa có một giải pháp công nghệ Big data ứng dụng cho y tế cộng đồng được phát triển hoàn chỉnh.

05 gợi ý chính sách đóng góp vào chiến lược quốc gia về phát triển bền vững và ứng dụng Big data phục vụ mục tiêu phát triển bền vững

Vai trò hỗ trợ của ứng dụng Big data đối với các mục tiêu phát triển bền vững của Chương trình Nghị sự 2030 đã được Liên Hiệp Quốc khẳng định qua các nghiên cứu, thử nghiệm ứng dụng thực tế ở nhiều quốc gia khác nhau trong gần một thập niên từ năm 2015. Việt Nam là một trong những quốc gia đang phát triển có cam kết mạnh mẽ thực hiện các SDGs vì thế có nhiều lợi ích khi ứng dụng Big data cho việc theo dõi và giám sát thực hiện 115 mục tiêu cụ thể, đặc biệt đối với các lĩnh vực quan trọng như y tế, giáo dục, hạ tầng giao thông, nước sạch và năng lượng. Dựa trên những phân tích và kết quả nghiên cứu các dự án ứng dụng Big data của các quốc gia trên thế giới, nhóm tác giả Trường Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh đề xuất 05 gợi ý chính sách đóng góp vào chiến lược quốc gia về phát triển bền vững và ứng dụng Big data phục vụ mục tiêu phát triển bền vững như sau:

Một là, xây dựng và duy trì hiệu quả cổng thông tin quốc gia về dữ liệu thống kê chính thức, thông tin tiến trình và kết quả thực hiện các mục tiêu phát triển bền vững.

Hai là, xây dựng và công bố truy cập miễn phí một số nguồn dữ liệu lớn chất lượng cao trong các lĩnh vực trọng điểm (ưu tiên thực hiện trước tiên các nguồn dữ liệu quan trắc thời tiết và vệ tinh viễn thám).

Ba là, đầu tư đồng bộ, liên thông hạ tầng công nghệ Big data và khuyến khích sự tham gia đầu tư của khối doanh nghiệp tư nhân.

Bốn là, thúc đẩy nghiên cứu khoa học và ứng dụng Big data cho phát triển bền vững.

Năm là, củng cố hành lang pháp lý về bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu, cải thiện trách nhiệm giải trình để khuyến khích sự tham gia tích cực của người dân và doanh nghiệp vào các dự án Big data trong lĩnh vực y tế, giáo dục và quản lý đô thị, v.v.

Big data đã và đang được triển khai ở các nước đang phát triển cũng như các nước phát triển để thực hiện hóa mục tiêu phát triển bền vững. Tìm hiểu các khía cạnh đầy đủ và kinh nghiệm của việc ứng dụng Big data ở các quốc gia trên thế giới tại bài viết Big data cho mục tiêu phát triển bền vững: kinh nghiệm quốc tế tại đây (Tác giả: TS. Phạm Thái Bình – Viện Tài chính Bền vững UEH)

Đây là bài viết nằm trong Chuỗi bài lan tỏa nghiên cứu và kiến thức ứng dụng từ UEH, trân trọng kính mời Quý độc giả đón xem Bản tin kiến thức KINH TẾ SỐ #19 “XU THẾ KINH DOANH BÁN LẺ TRỰC TUYẾN THỜI KỲ COVID-19”.

Tin, ảnh: TS. Phạm Thái Bình, Phòng Marketing – Truyền thông UEH.

Giọng đọc: ThS. Phạm Nguyễn Hoài – Viện ISCM.