Kinh nghiệm và thách thức về việc sử dụng các nguồn dữ liệu mới ở Cơ quan Thống kê Hàn Quốc

<br /> KINH NGHIỆM VÀ THÁCH THỨC VỀ VIỆC SỬ DỤNG<br /> CÁC NGUỒN DỮ LIỆU MỚI Ở CƠ QUAN THỐNG KÊ HÀN QUỐC<br /> Tóm tắt:<br /> Bài viết trình bày chiến lược và các dự án về các nguồn dữ liệu mới ở Cơ quan Thống kê<br /> Hàn Quốc (KOSTAT) kể từ khi ra mắt một bộ phận mới về dữ liệu lớn vào tháng 10/2015.<br /> Chiến lược này tập trung vào liên kết dữ liệu giữa dữ liệu khu vực công (tức là dữ liệu của<br /> KOSTAT như dữ liệu hành chính và điều tra dân số) và dữ liệu lớn khu vực tư nhân (ví dụ: Dữ<br /> liệu điện thoại di động, dữ liệu mạng xã hội) cũng như tạo lập khung thể chế và hợp tác.<br /> KOSTAT đã thực hiện thành công các dự án như liên kết dữ liệu đánh giá tín dụng cá nhân<br /> cũng như dữ liệu điện thoại di động với dữ liệu của KOSTAT, tổ chức các diễn đàn dữ liệu lớn<br /> và thiết lập hợp tác quốc tế. Tuy nhiên, KOSTAT vẫn phải đối mặt với những thách thức cần<br /> khắc phục: Tiếp cận hạn chế thông tin cá nhân trong dữ liệu khu vực tư nhân do luật bảo vệ<br /> quyền riêng tư mạnh mẽ, thiếu sự hợp tác từ các nhà cung cấp dữ liệu khu vực tư nhân, thiếu<br /> chuyên gia như nhà khoa học dữ liệu, và chất lượng thấp của dữ liệu lớn khu vực tư nhân.<br /> Trước mọi thách thức, KOSTAT nên tiếp tục trao đổi nhiều hơn với các bên liên quan từ chính<br /> trị, các nhà hoạch định chính sách, doanh nghiệp, học thuật và các tổ chức phi chính phủ<br /> (NGO) để họ hiểu tầm quan trọng của các nguồn dữ liệu mới cho thống kê nhà nước, và nâng<br /> cao năng lực nội bộ trên cơ sở hạ tầng dữ liệu lớn. Ngoài ra, việc liên lạc với các tổ chức quốc<br /> tế để giải quyết các vấn đề dữ liệu lớn cũng quan trọng. Bài viết này được trình bày tại Hội<br /> nghị các nhà thống kê châu Âu 2019.<br /> I. Tổng quan 2. Gần đây, dữ liệu lớn đã nhận được sự<br /> 1. Để thay đổi mô hình sản xuất thống quan tâm lớn như một nguồn dữ liệu mới<br /> kê từ điều tra truyền thống sang các phương trong thống kê cũng như trong kinh doanh.<br /> pháp thu thập dữ liệu mới, KOSTAT đã tiếp Về khía cạnh thống kê, dữ liệu lớn có thể<br /> tục nỗ lực sử dụng dữ liệu hành chính để cung cấp dữ liệu phù hợp và kịp thời hơn cho<br /> tổng hợp số liệu thống kê nhà nước. Do đó, việc ra quyết định thông qua việc liên kết các<br /> điều tra dân số dựa trên đăng ký đã được dữ liệu khác nhau và giảm chi phí sản xuất<br /> tiến hành lần đầu tiên vào năm 2015. 12 biến thống kê mà không cần điều tra để thu thập<br /> cơ bản của dân số như tên, tuổi, giới tính và dữ liệu. Về khía cạnh kinh doanh, dữ liệu lớn<br /> đặc điểm hộ gia đình đã được thu thập bằng tạo ra động cơ tăng trưởng mới như là cốt lõi<br /> cách sử dụng 24 nguồn dữ liệu hành chính từ của cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ 4<br /> 13 cơ quan chính phủ. 52 biến không thu như phân tích dữ liệu lớn cho các công nghệ<br /> được từ dữ liệu hành chính được thu thập vạn vật kết nối internet (IoT) và trí tuệ nhân<br /> bằng phương pháp điều tra mẫu - 20% tổng tạo (AI). Trong bối cảnh này, KOSTAT đã<br /> thể. Ngoài ra, KOSTAT đã thực hiện dự án cơ thành lập bộ phận mới về dữ liệu lớn vào<br /> sở dữ liệu đăng ký thống kê toàn diện để tháng 10/2015 và thực hiện nhiều dự án để<br /> thiết lập 4 cơ sở dữ liệu từng lĩnh vực sử phát triển số liệu thống kê nhà nước theo<br /> dụng dữ liệu hành chính: Dân số/hộ gia đình, chiến lược dữ liệu lớn mới. Tuy nhiên, vẫn<br /> nhà ở/xây dựng, kinh doanh/doanh nghiệp và còn nhiều hạn chế để sử dụng dữ liệu lớn<br /> hoạt động kinh tế. cho thống kê nhà nước. Do đó, bài viết này<br /> <br /> 32<br />  <br /> nghiên cứu kinh nghiệm của KOSTAT trong điều tra (khoảng 42 loại) bao gồm cả điều tra<br /> việc tạo điều kiện sử dụng dữ liệu lớn và các dân số và kinh doanh. Để sử dụng và liên kết<br /> thách thức liên quan. dữ liệu hành chính với các dữ liệu khác, đăng<br /> 3. Cấu trúc của bài viết như sau: Phần II ký thường trú (RRN) trong dữ liệu hành chính<br /> trình bày chiến lược của KOSTAT về dữ liệu được chuyển đổi thành mã định danh thống<br /> lớn và các dự án. Phần III trình bày những kê (SIN). Mã định danh này bị xóa khỏi cơ sở<br /> thách thức phải đối mặt trong việc sử dụng dữ liệu đăng ký của KOSTAT để bảo vệ<br /> dữ liệu lớn trong thống kê nhà nước. Phần quyền riêng tư. Vì mỗi người có SIN riêng, do<br /> cuối cùng trình bày tóm tắt và kết luận. đó, dữ liệu trong cơ sở dữ liệu đăng ký có<br /> thể được sử dụng để tạo dữ liệu mới hoặc cải<br /> II. Kinh nghiệm của KOSTAT về<br /> thiện số liệu thống kê nhà nước thông qua<br /> nguồn dữ liệu mới<br /> liên kết với dữ liệu lớn của khu vực tư nhân<br /> A. Chiến lược về dữ liệu lớn<br /> như dữ liệu điện thoại di động, dữ liệu thẻ tín<br /> 4. Mặc dù không có định nghĩa thống dụng, dữ liệu nợ cá nhân,…<br /> nhất về dữ liệu lớn, nhưng nó thường đề cập<br /> 7. Tuy nhiên, không dễ để có được dữ<br /> đến các nguồn dữ liệu được mô tả là có khối<br /> liệu của khu vực tư nhân vì các công ty tư<br /> lượng, vận tốc và sự đa dạng, đòi hỏi các<br /> nhân không bắt buộc phải cung cấp dữ liệu<br /> hình thức xử lý hiệu quả về chi phí, sáng tạo<br /> cho KOSTAT cho các mục đích khác ngoài<br /> để tăng cường nhận thức và ra quyết định<br /> việc sản xuất số liệu thống kê nhà nước.<br /> (UNECE, 2013).<br /> Trong trường hợp sản xuất số liệu thống kê<br /> 5. KOSTAT đã ra mắt một bộ phận mới nhà nước, KOSTAT có thể lấy dữ liệu của khu<br /> về dữ liệu lớn vào tháng 10/2015 để tạo điều vực tư nhân theo Luật Thống kê. Vì các<br /> kiện sử dụng các nguồn dữ liệu mới, tức là nghiên cứu thí điểm trong các dự án dữ liệu<br /> dữ liệu lớn cho thống kê nhà nước. Sau khi lớn không nhằm mục đích đưa ra số liệu<br /> xác định dữ liệu lớn là “thông tin thống kê”, thống kê nhà nước được phê duyệt theo quy<br /> liên quan đến dữ liệu hữu ích thông qua liên trình chính thức, rất khó để có được dữ liệu<br /> kết và phân tích dữ liệu, KOSTAT đã lập từ khu vực tư nhân.<br /> chiến lược dữ liệu lớn bao gồm hai cách tiếp<br /> 8. Về vấn đề này, KOSTAT đã thiết lập<br /> cận: Tạo các thông tin thống kê khác nhau<br /> một khung hợp tác thông qua việc ký một<br /> và tạo lập khung thể chế và hợp tác. Chiến<br /> biên bản ghi nhớ (MOU) với các nhà cung<br /> lược gồm 4 nhiệm vụ: (1) Liên kết dữ liệu lớn<br /> cấp dữ liệu khu vực tư nhân và thực hiện<br /> của khu vực công và tư nhân; (2) Cung cấp<br /> các dự án liên kết dữ liệu cùng với họ. Cách<br /> các số liệu thống kê mới và bổ sung các số<br /> tiếp cận này có thể có lợi cho cả hai bên vì<br /> liệu thống kê hiện có; (3) Xây dựng khung<br /> khu vực tư nhân có thể đóng góp cho lợi ích<br /> pháp lý và thể chế; (4) Tăng cường hợp tác<br /> công và cải thiện phương pháp tổng hợp dữ<br /> bên ngoài. Theo chiến lược này, nhiều dự án<br /> liệu lớn của họ. Để bảo vệ quyền riêng tư<br /> đã được thực hiện.<br /> trong quá trình liên kết dữ liệu, một phương<br /> B. Các dự án pháp khử nhận dạng thông tin cá nhân đã<br /> Liên kết dữ liệu lớn của khu vực được phát triển. Mô-đun khử nhận dạng<br /> công và tư nhân (DI) tương tự được sử dụng tại KOSTAT để<br /> 6. KOSTAT có rất nhiều dữ liệu hành tạo ra SIN được áp dụng cho dữ liệu lớn của<br /> chính (khoảng 89 loại) được thu thập từ các khu vực tư nhân để tạo cùng khóa liên kết<br /> cơ quan chính phủ khác cũng như dữ liệu (Hình 1).<br /> <br /> 33<br /> <br /> Hình1: Quá trình khử nhận dạng<br /> <br /> Phương pháp biến đổi đặc<br /> Mã hóa mô-đun DI biệt Cube one + KOSTAT Làm khớp bảng A<br /> <br /> <br /> KOSTAT Danh sách mẫu (DI) Mã hóa chính Mã hóa phụ<br /> (64 chữ số) (10 chữ số) (10 chữ số)<br /> <br /> Mô- Làm khớp bảng B<br /> Danh<br /> đun<br /> sách<br /> DI đã<br /> đã<br /> cung<br /> cung Liên kết dữ liệu<br /> cấp<br /> cấp trong máy chủ<br /> <br /> Tổ chức Tất cả các dữ Danh sách mẫu Vùng giới hạn của<br /> tư nhân liệu mã hóa (DI) tải máy chủ KOSTAT<br /> <br /> <br /> Mã hóa mô-đun DI Trích xuất danh sách mẫu<br /> <br /> <br /> 9. Các dự án liên kết bao gồm xây dựng đầu tiên, cơ sở dữ liệu nợ của 5.000 hộ mới<br /> số liệu thống kê nợ hộ gia đình sử dụng dữ cưới (được xác định là chưa đủ 5 năm sau<br /> liệu đánh giá tín dụng cá nhân từ Cục Tín khi kết hôn) từ tháng 10/2010 đến tháng<br /> dụng Hàn Quốc (KCB) và đo lường mới về 11/2014 được xây dựng và phân tích thông<br /> thời gian nhàn rỗi và làm việc thông qua sử qua liên kết dữ liệu KCB với dữ liệu KOSTAT.<br /> dụng dữ liệu định vị điện thoại di động từ 11. Trong số các nguồn dữ liệu lớn khác,<br /> Cục Viễn thông Hàn Quốc (KT). dữ liệu điện thoại di động có được sự quan<br /> 10. Mục tiêu của dự án về nợ hộ gia đình tâm cao từ cộng đồng thống kê vì tỷ lệ thâm<br /> là cung cấp số liệu thống kê nợ chính xác nhập cao và đặc tính thời gian thực của<br /> theo các đặc điểm của hộ gia đình (ví dụ: Hộ chúng. Sự sẵn có của chúng ở các khu vực<br /> gia đình độc thân, tự làm chủ,…) cho các nhà địa lý nhỏ cùng với tính kịp thời tạo cơ hội<br /> hoạch định chính sách do nợ hộ gia đình ở thu thập các số liệu thống kê phân tách về<br /> Hàn Quốc đang gia tăng. Có số liệu thống kê dòng dân số, du lịch, quản lý thảm họa,...<br /> nợ hộ gia đình vĩ mô và vi mô ở Hàn Quốc. Trong bối cảnh này, KOSTAT đã triển khai<br /> Các số liệu thống kê vĩ mô được thu thập từ một dự án điện thoại di động để kiểm tra khả<br /> ngành tài chính phản ánh toàn bộ khối lượng năng và tính hữu ích của việc sử dụng dữ liệu<br /> nợ hộ gia đình nhưng chúng không cung cấp điện thoại di động để lập các số liệu thống kê<br /> thông tin về các loại hộ gia đình khác nhau. mới đo lường chất lượng cuộc sống như thời<br /> Mặt khác, các số liệu thống kê vi mô từ khảo gian nhãn rỗi, thời gian đi lại, nghèo thời gian<br /> sát hộ gia đình cung cấp tình hình nợ theo thông qua liên kết dữ liệu KOSTAT và dữ liệu<br /> các đặc điểm của hộ gia đình nhưng ước điện thoại di động. Có 3 nhà khai thác mạng<br /> lượng thấp tổng số nợ. Do đó, rất hữu ích khi di động (MNO) tại Hàn Quốc là SKT, KT và<br /> kết hợp dữ liệu nợ hộ gia đình vĩ mô với dữ LGU+. Trong số đó, KT có thị phần khoảng<br /> liệu của KOSTAT, chẳng hạn như điều tra 31% đã tham gia dự án KOSTAT. Trong dự<br /> dân số để lấy thông tin hộ gia đình. Bước án này, chỉ có hai quận ở Seoul (là Gangnam-<br /> <br /> <br /> 34<br />  <br /> gu và Dobong-gu) theo Tổng sản phẩm nội 14. Ngoài ra, chỉ số kinh tế truyền thông<br /> địa khu vực được chọn để so sánh mức độ xã hội được tính bằng dữ liệu truyền thông<br /> hạnh phúc giữa các khu vực giàu và nghèo. xã hội (ví dụ: Tin tức, blog, bảng thông báo<br /> Do khối lượng lớn dữ liệu điện thoại di động, và Twitter) liên quan đến tình hình kinh tế<br /> dữ liệu KOSTAT đã được lưu trữ trong hệ trong bốn lĩnh vực: Điều kiện sống, tình hình<br /> thống phân tích dữ liệu lớn KT sau khi được kinh tế, thu nhập hộ gia đình và chi tiêu tiêu<br /> khử nhận dạng và liên kết với dữ liệu điện dùng. Sau khi thu thập tài liệu có chứa các từ<br /> thoại di động. Các bộ dữ liệu được liên kết đã khóa (138) từ các blog, quán cà phê<br /> được nhân viên KOSTAT truy cập và phân Internet, tin tức và Twitter bằng cách thu<br /> tích chỉ tại một địa điểm được chỉ định trong thập dữ liệu trên web hàng ngày, đếm các tài<br /> văn phòng KT. Các kết quả ước lượng không liệu tích cực và tiêu cực, và tính toán các chỉ<br /> đại diện cho toàn bộ dân số ở hai quận vì dữ số tiêu chuẩn cho 4 tên miền. Cuối cùng, một<br /> liệu KT chỉ chiếm khoảng 30% tổng dân số. chỉ số tổng hợp được đưa ra.<br /> Do đó, các bảng tổng hợp được tổng hợp Xây dựng khung pháp lý và thể chế<br /> bằng phương pháp “Trọng số theo hạng”,<br /> 15. KOSTAT liên tục cố gắng sửa đổi<br /> xem xét bốn biến số (vùng, giới tính, tuổi,<br /> “Luật Thống kê” để có cơ sở pháp lý truy cập<br /> tình trạng hôn nhân, loại nhà) thông qua sắp<br /> dữ liệu lớn ở của khu vực tư nhân. Luật hiện<br /> đặt dữ liệu KT với dân số dựa trên đăng ký.<br /> hành cho phép cơ quan thống kê thu thập dữ<br /> Cung cấp các số liệu thống kê mới liệu của khu vực tư nhân chỉ để sản xuất số<br /> và bổ sung các số liệu thống kê hiện có liệu thống kê nhà nước. Do đó, việc sửa đổi<br /> 12. Các nhà hoạch định chính sách có bao gồm quyền hợp pháp để thu thập dữ liệu<br /> nhu cầu cao hơn về dữ liệu kinh tế kịp thời vì từ khu vực tư nhân trong trường hợp thí<br /> hầu hết các dữ liệu kinh tế đang được phát điểm các dự án dữ liệu lớn để kiểm tra khả<br /> hành hàng tháng hoặc hàng quý. Để đáp ứng năng tổng hợp số liệu thống kê nhà nước.<br /> nhu cầu, KOSTAT đã phát triển 14 “chỉ số KOSTAT đã xây dựng cơ sở hạ tầng dữ<br /> kinh tế kịp thời” sử dụng nhiều nguồn dữ liệu liệu mở và chia sẻ được gọi là “Trung tâm dữ<br /> khác nhau: Chỉ số giá, phí điện quá hạn… liệu lớn thống kê (SBDC)”, với mục đích hỗ<br /> Các chỉ số được phát hành mỗi tuần. trợ liên kết dữ liệu lớn khu vực công và tư<br /> 13. Để bổ sung số liệu thống kê hiện có, nhân, và cung cấp dịch vụ khử nhận dạng.<br /> các chỉ số giá trực tuyến hàng ngày và hàng Chức năng chính là thực hiện kiểm tra chất<br /> tháng dựa trên 284 mặt hàng sản phẩm được lượng dữ liệu hành chính; để cung cấp cơ sở<br /> tính từ dữ liệu giá từ 6 trang web trung tâm dữ liệu đăng ký theo đối tượng (dân số, nhà<br /> mua sắm trực tuyến không bao gồm giá dịch ở, hoạt động kinh tế,…) và cơ sở dữ liệu điều<br /> vụ. Tuy nhiên, có một số hạn chế: i) Không tra thống kê; và để cung cấp các dịch vụ liên<br /> thể thu thập dữ liệu khi liên kết web bị thay kết theo yêu cầu như khử nhận dạng. Khách<br /> đổi do sửa đổi trang web, hoặc danh mục bị hàng có thể liên kết dữ liệu của họ với dữ<br /> thay đổi mà không có thông báo, ii) Cắt bỏ liệu KOSTAT ở một nơi được chỉ định, và trích<br /> tập hợp trong trường hợp sản phẩm theo xuất dữ liệu dưới dạng bảng tổng hợp. Hiện<br /> mùa, iii) Không thực hiện điều chỉnh chất tại, trung tâm được đặt tại 3 thành phố:<br /> lượng như đối với CPI do đó giá điện tử, Seoul, Busan và Daejeon. Quá trình xử lý dữ<br /> quần áo,... giảm. liệu được trình bày trong Hình 2.<br /> <br /> <br /> <br /> 35<br /> <br /> Hình 2: Lưu đồ xử lý dữ liệu SBDC<br /> Chia sẻ Dữ liệu<br /> <br /> Dịch vụ CSDL tích<br /> Xử lý khử nhận dạng cụ thể thống hợp<br /> kê (tạo khóa liên kết)<br /> Liên kết và hợp nhất<br /> Cung cấp dữ liệu đã tinh chỉnh dữ liệu<br /> chẳng hạn như chuẩn hóa dữ liệu,<br /> kiểm tra chất lượng, v.v.<br /> Cung cấp mạng truy cập hạn chế<br /> Cung cấp CSDL theo đề tài và<br /> chủ đề<br /> Tạo và phân tích dữ liệu thông<br /> qua ủy quyền truy cập<br /> <br /> Xuất dữ liệu dưới dạng một bảng<br /> tổng hợp<br /> CSDL thống kê CSDL liên kết CSDL hành chính Dữ liệu riêng tư<br /> <br /> <br /> <br /> việc chọn lọc dữ liệu lớn và xử lý dữ liệu, iv)<br /> Tăng cường hợp tác bên ngoài Học trực tuyến, v) Trao đổi nhân viên, vi) Chia<br /> sẻ các kinh nghiệm trong liên kết dữ liệu lớn<br /> 16. Trao đổi và thảo luận với các bên liên<br /> khu vực công và tư nhân, vii) Dữ liệu lớn và<br /> quan từ giới học thuật, doanh nghiệp và chính<br /> quyền riêng tư.<br /> phủ là rất quan trọng để giải quyết các vấn đề<br /> liên quan đến việc tạo điều kiện sử dụng dữ III. Các thách thức<br /> liệu lớn. Trong bối cảnh này, KOSTAT tổ chức 18. Bất chấp nhiều câu chuyện thành công<br /> “Diễn đàn Thống kê - chiến lược” hàng quý kể trong việc tạo điều kiện sử dụng các nguồn dữ<br /> từ năm 2015. Ngoài ra, KOSTAT đã đồng tổ liệu mới, KOSTAT vẫn phải đối mặt với nhiều<br /> chức một “Diễn đàn dữ liệu lớn” với 2 Bộ liên thách thức, cả bên trong và bên ngoài.<br /> quan đến dữ liệu lớn: Bộ Nội An và Bộ Khoa<br /> 19. Thứ nhất, vẫn khó tiếp cận thông tin<br /> học và công nghệ thông tin và truyền thông.<br /> cá nhân ở khu vực tư nhân do Luật bảo vệ<br /> 17. KOSTAT cũng đang tham gia hợp tác quyền riêng tư mạnh mẽ ở Hàn Quốc. Luật<br /> quốc tế liên quan đến dữ liệu lớn: Nhóm làm Bảo vệ thông tin cá nhân (PPIA) là Luật Bảo<br /> việc toàn cầu của Liên hợp quốc về dữ liệu lớn vệ dữ liệu chung chi phối việc thu thập và xử<br /> và với Cơ quan Thống kê Hà Lan. Cơ quan lý dữ liệu cá nhân. Có các luật cụ thể theo<br /> Thống kê Hà Lan (CBS) và KOSTAT đã xây ngành: Luật Mạng, Luật Thông tin tín dụng và<br /> dựng hợp tác song phương kể từ khi thỏa Luật Thông tin địa điểm. Trong PPIA, định<br /> thuận về dữ liệu lớn được ký kết trong Hội nghĩa về dữ liệu cá nhân quá rộng. Việc sử<br /> nghị thượng đỉnh thương mại Hà Lan- Hàn dụng dữ liệu cá nhân cần có sự đồng ý trước,<br /> Quốc vào tháng 9/2016. Trong thỏa thuận đó, tức là phương pháp chọn tham gia. Dữ liệu cá<br /> các hoạt động chung trong 7 lĩnh vực: i) Thu nhân được định nghĩa là dữ liệu về một người<br /> thập các nguồn dữ liệu lớn, ii) Phát triển các sống có thể xác định cá nhân đó cũng như dữ<br /> kỹ thuật để khám phá dữ liệu lớn, chẳng hạn liệu có thể xác định nhận dạng bằng cách dễ<br /> như các kỹ thuật dựa trên trí tuệ nhân tạo dàng kết hợp với các thông tin khác. Do đó,<br /> hoặc kỹ thuật khai thác dữ liệu và văn bản, iii) luật này gây khó khăn cho việc sử dụng dữ<br /> Chuyên môn về phương pháp/phân tích trong liệu lớn để liên kết sử dụng thông tin cá nhân.<br /> <br /> <br /> 36<br />  <br /> 20. Thứ hai, các nhà cung cấp dữ liệu liệu lớn cho thống kê nhà nước tập trung vào<br /> khu vực tư nhân có nhận thức thấp về hợp tác liên kết dữ liệu của khu vực công (ví dụ: Dữ<br /> dữ liệu. Họ không sẵn lòng chia sẻ dữ liệu do liệu của KOSTAT như dữ liệu hành chính và<br /> Luật bảo vệ quyền riêng tư mạnh mẽ cũng điều tra dân số) và dữ liệu lớn khu vực tư<br /> như cách tiếp cận thụ động của họ về chia sẻ nhân (ví dụ: Dữ liệu điện thoại di động, dữ<br /> dữ liệu. liệu truyền thông xã hội). Ngoài ra, KOSTAT<br /> đã nỗ lực trong việc xây dựng khung pháp lý<br /> 21. Thứ ba, dữ liệu lớn có thể có chất<br /> và thể chế để hợp tác với các bên liên quan<br /> lượng thấp vì chúng không được thu thập<br /> trong nước và quốc tế.<br /> bằng các phương pháp điều tra truyền thống<br /> theo các hướng dẫn thống kê nhà nước hoặc 24. KOSTAT đã thực hiện thành công các<br /> khung chất lượng mà bằng các phương pháp dự án như liên kết dữ liệu đánh giá tín dụng<br /> dựa trên công nghệ thông tin như kiểm duyệt cá nhân cũng như dữ liệu điện thoại di động<br /> từ điện thoại di động, nhà cung cấp dữ liệu,… với dữ liệu KOSTAT, phát triển khuôn khổ hợp<br /> Do đó, thiếu các yếu tố chất lượng như: Tính tác như tổ chức các diễn đàn dữ liệu lớn để<br /> đại diện, tính nhất quán và tính đầy đủ. tăng cường liên lạc với các bên liên quan, và<br /> thiết lập hợp tác quốc tế với Liên hợp quốc và<br /> 22. Cuối cùng, thiếu các chuyên gia như<br /> Hà Lan.<br /> các nhà khoa học dữ liệu và cơ sở hạ tầng<br /> công nghệ thông tin để xử lý dữ liệu lớn trong Tuy nhiên, KOSTAT vẫn phải đối mặt với<br /> KOSTAT. Để phân tích dữ liệu lớn đòi hỏi các những thách thức sau: Tiếp cận hạn chế<br /> kỹ năng và cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin thông tin cá nhân trong dữ liệu khu vực tư<br /> khác so với phân tích thống kê và xử lý dữ liệu nhân do Luật bảo vệ quyền riêng tư mạnh<br /> truyền thống. Các nhà khoa học dữ liệu cần có mẽ, thiếu sự hợp tác từ các nhà cung cấp dữ<br /> kiến thức về nhiều lĩnh vực như: Hadoop, liệu khu vực tư nhân, thiếu chuyên gia như<br /> NoQuery, trực quan hóa dữ liệu, học máy và nhà khoa học dữ liệu, và chất lượng dữ liệu<br /> khai thác văn bản,… KOSTAT có khả năng hạn lớn khu vực tư nhân con thấp. Trước tất cả<br /> chế tuyển dụng nhân viên mới có kỹ năng các thách thức trên, KOSTAT dự định trao đổi<br /> phân tích cao theo hệ thống tuyển dụng của nhiều hơn với các bên liên quan từ chính trị,<br /> chính phủ hiện tại, tức là hạn chế về ngân các nhà hoạch định chính sách, doanh nghiệp,<br /> sách và quy trình tuyển dụng không linh hoạt. tổ chức học thuật và các tổ chức phi chính<br /> Đào tạo nhân viên hiện tại để phát triển kỹ phủ (NGO) để giải thích tầm quan trọng của<br /> năng của họ mất nhiều thời gian. Về cơ sở hạ các nguồn dữ liệu mới cho thống kê nhà nước,<br /> tầng công nghệ thông tin, yêu cầu các khoản và nâng cao năng lực nội bộ trên cơ sở hạ<br /> đầu tư lớn vào kho dữ liệu và phần mềm để tầng dữ liệu lớn. Ngoài ra, việc liên lạc với các<br /> thu thập dữ liệu, lưu trữ dữ liệu, phân tích dữ tổ chức quốc tế để giải quyết các vấn đề dữ<br /> liệu và trực quan hóa dữ liệu. Do đó, KOSTAT liệu lớn cũng quan trọng.<br /> không thể xây dựng hệ thống phân tích dữ Thái Học (dịch)<br /> liệu lớn của riêng mình do ngân sách hạn chế. Nguồn:<br /> IV. Kết luận http://www.unece.org/fileadmin/DAM/stats/do<br /> cuments/ece/ces/2019/CES_30_Sem1_Ses1_K<br /> 23. Theo chiến lược dữ liệu lớn từ năm<br /> oreaE.pdf<br /> 2016, KOSTAT đã triển khai các dự án để<br /> kiểm tra khả năng tạo điều kiện sử dụng dữ<br /> <br /> <br /> 37<br />