Đỗ Đức Dũng
Tóm tắt
Trong nhiều tổ chức công, viện nghiên cứu và cơ quan kỹ thuật, quản lý truyền thống vẫn dựa nhiều vào hồ sơ, văn bản, báo cáo định kỳ, quy trình giấy tờ và kinh nghiệm cá nhân. Cách làm này có vai trò lịch sử, giúp bảo đảm tính pháp lý, lưu vết hành chính và kiểm soát trách nhiệm. Tuy nhiên, trong bối cảnh chuyển đổi số, AI, dữ liệu lớn, WebGIS, Digital Twin và yêu cầu ra quyết định nhanh hơn, quản lý theo hồ sơ bộc lộ nhiều hạn chế: thông tin chậm, dữ liệu phân tán, khó kiểm chứng, khó phân tích xu thế, khó học lại từ quá khứ và dễ phụ thuộc vào báo cáo đã được lọc qua nhiều tầng. Bài viết phân tích sự chuyển đổi từ quản lý theo hồ sơ sang quản trị theo dữ liệu. Quản trị theo dữ liệu không phủ nhận hồ sơ, mà nâng hồ sơ thành dữ liệu sống: có cấu trúc, có metadata, có khả năng tìm kiếm, phân tích, liên thông, cảnh báo và hỗ trợ quyết định. Luận điểm chính của bài viết là: tổ chức hiện đại không thể chỉ lưu hồ sơ để chứng minh đã làm, mà phải tổ chức dữ liệu để biết đang làm gì, làm đúng không, rủi ro ở đâu, kết quả ra sao và cần điều chỉnh thế nào.
Từ khóa: quản trị theo dữ liệu, hồ sơ số, chuyển đổi số, AI, dữ liệu, quản lý công, viện nghiên cứu, tài nguyên nước, WebGIS, Digital Twin, quản trị tổ chức.
1. Đặt vấn đề
Trong một thời gian dài, quản lý tổ chức gắn chặt với hồ sơ.
Hồ sơ công việc.
Hồ sơ cán bộ.
Hồ sơ dự án.
Hồ sơ tài chính.
Hồ sơ quy hoạch.
Hồ sơ nghiệm thu.
Hồ sơ văn bản.
Hồ sơ lưu trữ.
Một việc được coi là đã làm khi có hồ sơ.
Một quyết định được coi là có căn cứ khi có văn bản.
Một dự án được coi là hoàn thành khi có báo cáo.
Điều này không sai.
Hồ sơ rất quan trọng. Hồ sơ tạo cơ sở pháp lý, lưu vết trách nhiệm, chứng minh quá trình thực hiện, phục vụ kiểm tra, thanh tra, thẩm định, nghiệm thu.
Nhưng nếu tổ chức chỉ dừng ở quản lý theo hồ sơ, sẽ có nhiều hạn chế.
Hồ sơ thường ghi lại sau khi việc đã xảy ra.
Dữ liệu trong hồ sơ thường khó tái sử dụng.
Báo cáo PDF khó phân tích tự động.
Thông tin nằm rải rác ở nhiều nơi.
Số liệu thiếu metadata.
Mỗi phòng có một bộ file riêng.
Mỗi dự án tạo một kho tài liệu riêng.
Khi cần ra quyết định nhanh, lãnh đạo vẫn phải hỏi lại nhiều người.
Khi chuyên gia nghỉ hưu, nhiều hồ sơ còn đó nhưng bối cảnh đã mất.
Vì vậy, thời đại AI đặt ra yêu cầu mới:
Tổ chức không chỉ cần quản lý hồ sơ, mà phải quản trị bằng dữ liệu.
Quản trị theo dữ liệu không có nghĩa là bỏ hồ sơ.
Nó có nghĩa là biến hồ sơ thành dữ liệu có thể sống, tìm kiếm, phân tích, kết nối và phục vụ quyết định.
2. Quản lý theo hồ sơ là gì?
Quản lý theo hồ sơ là cách quản lý trong đó thông tin chủ yếu được tổ chức dưới dạng văn bản, biểu mẫu, báo cáo, file, quyết định, biên bản và tài liệu lưu trữ.
Cách này có ưu điểm lớn.
Nó bảo đảm tính pháp lý.
Giúp truy nguyên quyết định.
Giúp kiểm tra thủ tục.
Giúp chuẩn hóa quy trình hành chính.
Giúp lưu lại kết quả chính thức.
Trong cơ quan công, quản lý theo hồ sơ là cần thiết. Không thể có quản trị nhà nước mà không có hồ sơ pháp lý.
Nhưng vấn đề nằm ở chỗ: hồ sơ thường được thiết kế để chứng minh và lưu trữ, chưa chắc được thiết kế để phân tích và học lại.
Một báo cáo quy hoạch dày vài trăm trang có nhiều thông tin quý. Nhưng nếu chỉ nằm trong file PDF, rất khó hỏi nhanh: vùng nào thiếu nước, kịch bản nào đã tính, số liệu nào đã dùng, mô hình nào đã hiệu chỉnh, bài học nào được nêu.
Một hồ sơ vận hành hồ chứa có nhật ký rất quan trọng. Nhưng nếu chỉ lưu rời rạc, rất khó học lại sau mỗi mùa lũ.
Một hồ sơ đề tài nghiên cứu có nhiều bài học. Nhưng nếu sau nghiệm thu chỉ cất vào kho, tổ chức ít khi tái sử dụng được tri thức đó.
Quản lý theo hồ sơ giúp tổ chức chứng minh đã làm.
Quản trị theo dữ liệu giúp tổ chức hiểu mình đang làm gì và làm tốt hơn.
3. Quản trị theo dữ liệu là gì?
Quản trị theo dữ liệu là cách tổ chức trong đó dữ liệu được xem là tài sản quản trị, được thu thập, chuẩn hóa, liên thông, phân tích, bảo vệ và sử dụng để hỗ trợ quyết định.
Quản trị theo dữ liệu không chỉ là có nhiều dữ liệu.
Nó đòi hỏi:
- dữ liệu có cấu trúc;
- dữ liệu có nguồn gốc;
- dữ liệu có metadata;
- dữ liệu được cập nhật;
- dữ liệu được phân quyền;
- dữ liệu có thể tìm kiếm;
- dữ liệu có thể phân tích;
- dữ liệu có thể liên thông;
- dữ liệu phục vụ quyết định;
- dữ liệu được kiểm soát chất lượng.
OECD xem khu vực công dựa trên dữ liệu là khu vực công nhìn nhận dữ liệu như một tài sản, tích hợp vào hoạch định chính sách, cung cấp dịch vụ, quản lý tổ chức và đổi mới.
Điều này có nghĩa là dữ liệu không phải sản phẩm phụ của hồ sơ. Dữ liệu phải trở thành nền tảng của quản trị.
Ở Việt Nam, Chiến lược dữ liệu quốc gia đến năm 2030 được phê duyệt theo Quyết định 142/QĐ-TTg ngày 02/02/2024, cho thấy dữ liệu đã được đặt ở cấp chiến lược quốc gia, không chỉ là vấn đề kỹ thuật của từng đơn vị.
4. Vì sao quản lý theo hồ sơ không còn đủ?
Quản lý theo hồ sơ không còn đủ vì môi trường quản trị đã thay đổi.
Thứ nhất, tốc độ thay đổi nhanh hơn.
Nếu chỉ chờ báo cáo định kỳ, tổ chức có thể phát hiện vấn đề quá muộn.
Thứ hai, vấn đề ngày càng liên ngành.
Một vấn đề tài nguyên nước có thể liên quan đến khí tượng, đất đai, dân cư, công trình, môi trường, nông nghiệp, đô thị, công nghiệp. Hồ sơ theo từng ngành khó cho thấy toàn hệ thống.
Thứ ba, dữ liệu ngày càng lớn.
Quan trắc tự động, ảnh vệ tinh, WebGIS, cảm biến, nhật ký vận hành, dữ liệu người dùng tạo ra lượng thông tin vượt quá cách xử lý hồ sơ truyền thống.
Thứ tư, AI cần dữ liệu có cấu trúc.
AI không thể phát huy tốt nếu dữ liệu nằm rời rạc trong PDF, file scan, thư mục cá nhân và bảng tính không chuẩn.
Thứ năm, tổ chức cần học lại.
Sau mỗi dự án, mùa lũ, mùa hạn, sự cố, nếu không có dữ liệu cấu trúc, tổ chức khó rút kinh nghiệm có hệ thống.
Thứ sáu, minh bạch và trách nhiệm ngày càng quan trọng.
Dữ liệu có thể giúp kiểm chứng quá trình, không chỉ xem kết quả cuối cùng.
Quyết định 749/QĐ-TTg phê duyệt Chương trình Chuyển đổi số quốc gia đến năm 2025, định hướng đến năm 2030, đặt mục tiêu phát triển Chính phủ số, kinh tế số và xã hội số; điều này cho thấy quản lý bằng phương thức truyền thống không còn đủ cho yêu cầu mới.
5. Quản lý theo hồ sơ và quản trị theo dữ liệu khác nhau thế nào?
Có thể so sánh ngắn gọn.
Quản lý theo hồ sơ hỏi: văn bản đâu?
Quản trị theo dữ liệu hỏi: dữ liệu nói gì?
Quản lý theo hồ sơ hỏi: đã báo cáo chưa?
Quản trị theo dữ liệu hỏi: trạng thái hiện tại là gì?
Quản lý theo hồ sơ hỏi: ai ký?
Quản trị theo dữ liệu hỏi: quyết định dựa trên căn cứ nào?
Quản lý theo hồ sơ hỏi: đã hoàn thành thủ tục chưa?
Quản trị theo dữ liệu hỏi: kết quả có đạt mục tiêu không?
Quản lý theo hồ sơ lưu lại kết quả.
Quản trị theo dữ liệu theo dõi quá trình.
Quản lý theo hồ sơ thường nhìn quá khứ.
Quản trị theo dữ liệu nhìn hiện tại và dự báo tương lai.
Quản lý theo hồ sơ phục vụ kiểm tra sau.
Quản trị theo dữ liệu phục vụ điều chỉnh sớm.
Hai cách này không loại trừ nhau.
Tổ chức tốt cần cả hồ sơ pháp lý và dữ liệu quản trị.
Nhưng nếu chỉ có hồ sơ mà không có dữ liệu sống, tổ chức sẽ chậm.
6. Trong ngành tài nguyên nước, sự chuyển đổi này rất rõ
Ngành tài nguyên nước là ví dụ điển hình.
Quản lý theo hồ sơ có thể lưu:
- quy hoạch;
- báo cáo điều tra;
- hồ sơ công trình;
- số liệu quan trắc;
- quy trình vận hành;
- bản đồ giấy;
- biên bản họp;
- báo cáo thiên tai.
Nhưng quản trị theo dữ liệu cần:
- trạm mưa cập nhật tự động;
- mực nước thời gian gần thực;
- dữ liệu hồ chứa;
- bản đồ WebGIS;
- mô hình thủy văn – thủy lực;
- cảnh báo vượt ngưỡng;
- Digital Twin lưu vực;
- dữ liệu ngập, mặn, hạn;
- dữ liệu dân cư và hạ tầng chịu tác động;
- AI hỗ trợ phát hiện bất thường và tổng hợp bản tin.
Ví dụ, với hồ chứa, hồ sơ cho biết quy trình vận hành. Dữ liệu cho biết hồ đang ở mực nước nào, mưa sắp tới ra sao, dung tích phòng lũ còn bao nhiêu, hạ du đang thế nào.
Với ô bao ĐBSCL, hồ sơ cho biết cao trình đỉnh bao. Dữ liệu động cho biết mực nước dự báo có vượt cao trình đó không, diện tích nào rủi ro, xã nào cần cảnh báo.
Với quy hoạch thủy lợi, hồ sơ cho biết phương án được phê duyệt. Dữ liệu giúp kiểm tra phương án ấy còn phù hợp không khi khí hậu, dân cư, sử dụng đất và công trình thay đổi.
7. AI cần tổ chức chuyển từ hồ sơ sang dữ liệu
AI có thể đọc tài liệu, nhưng AI không thể làm phép màu với hồ sơ lộn xộn.
Nếu báo cáo không có cấu trúc, dữ liệu không chuẩn, file đặt tên tùy tiện, bản đồ sai hệ tọa độ, số liệu không có metadata, mô hình không có hộ chiếu, AI sẽ rất khó trả lời đúng.
Muốn dùng AI tốt, tổ chức phải chuẩn hóa dữ liệu trước.
Cần biết:
- dữ liệu nào là gốc;
- dữ liệu nào đã xử lý;
- ai chịu trách nhiệm;
- phiên bản nào mới nhất;
- dữ liệu nào được dùng cho quyết định;
- dữ liệu nào chỉ tham khảo;
- dữ liệu nào nhạy cảm;
- AI được truy cập dữ liệu nào.
NIST AI RMF nhấn mạnh AI cần được quản trị để giảm rủi ro đối với cá nhân, tổ chức và xã hội; điều đó đặc biệt quan trọng khi AI được dùng trong môi trường dữ liệu phức tạp và quyết định có tác động.
Tóm lại, không có quản trị dữ liệu thì không có AI đáng tin.
8. Hồ sơ phải được nâng cấp thành dữ liệu sống
Không nên hiểu chuyển từ hồ sơ sang dữ liệu là bỏ hồ sơ.
Ngược lại, phải nâng cấp hồ sơ.
Một báo cáo không chỉ là file PDF. Nó cần có metadata: tên, tác giả, năm, phạm vi, dữ liệu dùng, mô hình dùng, kết luận chính, trạng thái hiệu lực.
Một bản đồ không chỉ là hình ảnh. Nó cần là lớp dữ liệu không gian có tọa độ, thuộc tính, nguồn, ngày cập nhật.
Một bảng số liệu không chỉ là Excel. Nó cần có mã trạm, đơn vị, thời gian, nguồn, kiểm định, phiên bản.
Một mô hình không chỉ là file chạy. Nó cần hộ chiếu mô hình.
Một biên bản họp không chỉ là văn bản. Nó cần trích được quyết định, người chịu trách nhiệm, hạn xử lý, vấn đề tồn tại.
Một kinh nghiệm chuyên gia không chỉ là lời kể. Nó cần được ghi lại, gắn bối cảnh, gắn chủ đề, gắn địa điểm và đưa vào kho tri thức.
Đó là cách hồ sơ trở thành dữ liệu sống.
9. Quản trị theo dữ liệu cần dashboard, nhưng không chỉ là dashboard
Nhiều tổ chức nghĩ quản trị theo dữ liệu là làm dashboard.
Dashboard rất cần, nhưng chưa đủ.
Dashboard chỉ là phần nhìn thấy.
Phía sau dashboard phải có:
- dữ liệu đúng;
- quy trình nhập liệu;
- kiểm soát chất lượng;
- phân quyền;
- chuẩn dữ liệu;
- nguồn gốc dữ liệu;
- cơ chế cập nhật;
- mô hình phân tích;
- quy trình sử dụng kết quả;
- người chịu trách nhiệm.
Nếu không, dashboard chỉ là giao diện đẹp.
Một dashboard tốt phải giúp lãnh đạo trả lời:
- việc nào đang chậm;
- rủi ro ở đâu;
- dữ liệu nào bất thường;
- ai cần hỗ trợ;
- kết quả có đạt mục tiêu không;
- vấn đề nào cần quyết định ngay;
- xu thế nào cần chú ý.
Dashboard không phải để trang trí trong cuộc họp. Dashboard phải làm thay đổi cách tổ chức hành động.
10. Quản trị theo dữ liệu không được bỏ qua con người
Có một rủi ro lớn: khi nói quản trị theo dữ liệu, tổ chức có thể quá tập trung vào số.
Nhưng con người không chỉ là dữ liệu.
Một cán bộ không chỉ là tỷ lệ hoàn thành nhiệm vụ.
Một chuyên gia không chỉ là số báo cáo.
Một đề tài không chỉ là tiến độ.
Một vùng dân cư không chỉ là ô trên bản đồ.
Một quyết định quản lý không chỉ là chỉ số.
Dữ liệu giúp nhìn rõ hơn, nhưng không được làm con người trở nên vô hình.
Quản trị theo dữ liệu tốt phải kết hợp dữ liệu với đối thoại, kinh nghiệm, bối cảnh và trách nhiệm.
Dữ liệu giúp hỏi tốt hơn.
Con người giúp hiểu sâu hơn.
AI giúp tổng hợp nhanh hơn.
Lãnh đạo giúp quyết định nhân văn hơn.
11. Lộ trình chuyển từ quản lý theo hồ sơ sang quản trị theo dữ liệu
Tôi đề xuất lộ trình mười bước.
Bước 1: Kiểm kê hồ sơ và dữ liệu hiện có
Tổ chức đang có hồ sơ gì, dữ liệu gì, nằm ở đâu, ai quản lý, chất lượng ra sao.
Bước 2: Phân loại dữ liệu
Dữ liệu hành chính, dữ liệu chuyên môn, dữ liệu không gian, dữ liệu thời gian thực, dữ liệu mô hình, dữ liệu nhân sự, dữ liệu tài chính, dữ liệu tri thức.
Bước 3: Chuẩn hóa metadata
Mỗi hồ sơ, dữ liệu, mô hình, bản đồ phải có thông tin nguồn, tác giả, thời gian, phạm vi, phiên bản, trạng thái hiệu lực.
Bước 4: Xây cơ sở dữ liệu dùng chung
Không để dữ liệu nằm trong từng máy tính cá nhân hoặc từng phòng ban rời rạc.
Bước 5: Số hóa quy trình công việc
Từ giao việc, theo dõi, báo cáo, phản hồi, nghiệm thu, lưu trữ đến học lại sau nhiệm vụ.
Bước 6: Xây dashboard quản trị
Dashboard phải gắn với quyết định thật, không chỉ hiển thị cho đẹp.
Bước 7: Tích hợp WebGIS nếu dữ liệu có yếu tố không gian
Đặc biệt quan trọng với tài nguyên nước, thủy lợi, quy hoạch, công trình, thiên tai.
Bước 8: Xây AI nội bộ có nguồn
AI phải truy xuất trên kho dữ liệu của tổ chức, có phân quyền, có nguồn trích dẫn và có kiểm chứng.
Bước 9: Đào tạo cán bộ dùng dữ liệu
Không phải ai cũng phải làm kỹ sư dữ liệu, nhưng ai cũng phải hiểu cách nhập đúng, đọc đúng, kiểm chứng đúng.
Bước 10: Đưa dữ liệu vào quyết định
Mỗi cuộc họp quản trị quan trọng phải dựa trên dữ liệu cập nhật, không chỉ báo cáo mô tả.
12. Vai trò của người lãnh đạo trong chuyển đổi này
Chuyển từ hồ sơ sang dữ liệu không thể giao hoàn toàn cho bộ phận công nghệ.
Đây là thay đổi quản trị.
Người lãnh đạo phải quyết định:
- dữ liệu nào là tài sản chiến lược;
- quy trình nào phải số hóa trước;
- ai chịu trách nhiệm chất lượng dữ liệu;
- cơ chế chia sẻ dữ liệu ra sao;
- AI được dùng ở đâu;
- dữ liệu nào không được đưa lên nền tảng ngoài;
- dashboard nào phục vụ chỉ đạo;
- văn hóa nào cần thay đổi.
Nghị quyết 57-NQ/TW đặt khoa học công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số là đột phá quan trọng; đồng thời yêu cầu người đứng đầu trực tiếp phụ trách, chỉ đạo các nhiệm vụ này.
Điều này nói rất rõ: chuyển đổi số không phải việc phụ. Người đứng đầu phải vào cuộc.
13. Rủi ro khi chuyển đổi nửa vời
Chuyển đổi nửa vời có thể tạo ra nhiều rủi ro.
Có phần mềm nhưng dữ liệu vẫn sai.
Có dashboard nhưng không ai dùng.
Có AI nhưng không có nguồn.
Có cơ sở dữ liệu nhưng không cập nhật.
Có quy trình số nhưng vẫn in giấy song song vô lý.
Có hồ sơ số nhưng không tìm được.
Có chỉ số nhưng không gắn với quyết định.
Có báo cáo đẹp nhưng không phản ánh thực tế.
Có phân quyền nhưng ai cũng dùng chung tài khoản.
Có dữ liệu nhưng không ai chịu trách nhiệm.
Những điều này làm tổ chức mệt hơn chứ không thông minh hơn.
Quản trị theo dữ liệu đòi hỏi kỷ luật.
Không chỉ công nghệ.
14. Kết luận
Từ quản lý theo hồ sơ sang quản trị theo dữ liệu là một bước chuyển rất lớn.
Không phải bỏ hồ sơ.
Mà là làm cho hồ sơ trở thành dữ liệu sống.
Không phải bỏ văn bản.
Mà là làm cho văn bản có thể tìm kiếm, liên kết, phân tích và phục vụ quyết định.
Không phải bỏ kinh nghiệm.
Mà là đưa kinh nghiệm vào kho tri thức số.
Không phải thay con người bằng dashboard.
Mà là giúp con người nhìn thấy tổ chức rõ hơn.
Trong thời đại AI, tổ chức nào chỉ quản lý theo hồ sơ sẽ chậm.
Tổ chức nào biết quản trị theo dữ liệu sẽ học nhanh hơn, minh bạch hơn, cảnh báo sớm hơn và quyết định tốt hơn.
Nhưng dữ liệu chỉ có giá trị khi có con người biết hỏi, biết kiểm chứng và biết chịu trách nhiệm.
Một suy nghĩ bổ sung
Tôi nghĩ hồ sơ giống như ký ức được đóng lại.
Dữ liệu giống như ký ức được mở ra để tiếp tục sử dụng.
Một tổ chức chỉ có hồ sơ thì biết mình đã làm gì.
Một tổ chức có dữ liệu thì biết mình đang làm gì, làm đúng không, sai ở đâu và cần thay đổi thế nào.
Một viện nghiên cứu chỉ lưu báo cáo thì giữ được sản phẩm.
Một viện nghiên cứu biết quản trị dữ liệu thì giữ được năng lực.
Một cơ quan chỉ có văn bản thì có căn cứ pháp lý.
Một cơ quan có dữ liệu sống thì có khả năng điều hành.
Trong thời đại AI, sự khác nhau này sẽ ngày càng lớn.
AI không thể phát huy trong một tổ chức mà dữ liệu bị chôn trong hồ sơ rời rạc.
AI cần dữ liệu sống.
Quản trị hiện đại cũng cần dữ liệu sống.
Nhưng cuối cùng, dữ liệu không phải để thay con người.
Dữ liệu là để con người quyết định sáng suốt hơn, minh bạch hơn và có trách nhiệm hơn.
Đó mới là ý nghĩa sâu nhất của chuyển đổi từ quản lý theo hồ sơ sang quản trị theo dữ liệu.
Tài liệu tham khảo
- OECD. A Data-Driven Public Sector: Enabling the Strategic Use of Data for Productive, Inclusive and Trustworthy Governance. OECD Publishing, 2019.
- OECD. The Path to Becoming a Data-Driven Public Sector. OECD Working Papers on Public Governance, 2019.
- OECD. Digital Government Review and Data-Driven Public Sector Framework. OECD Publishing.
- NIST. Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0). National Institute of Standards and Technology, 2023.
- ISO. ISO 15489-1:2016 — Information and Documentation: Records Management. International Organization for Standardization, 2016.
- ISO. ISO 30401:2018 — Knowledge Management Systems: Requirements. International Organization for Standardization, 2018.
- Thủ tướng Chính phủ. Quyết định số 749/QĐ-TTg ngày 03/06/2020 phê duyệt Chương trình Chuyển đổi số quốc gia đến năm 2025, định hướng đến năm 2030.
- Thủ tướng Chính phủ. Quyết định số 142/QĐ-TTg ngày 02/02/2024 phê duyệt Chiến lược dữ liệu quốc gia đến năm 2030.
- Bộ Chính trị. Nghị quyết số 57-NQ/TW ngày 22/12/2024 về đột phá phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia.
- Chính phủ Việt Nam. Nghị quyết số 175/NQ-CP ngày 30/10/2023 phê duyệt Đề án Trung tâm dữ liệu quốc gia.