Dữ liệu – Doanhnghieptiepthi.com https://doanhnghieptiepthi.com Nơi cung cấp kiến thức chuyên sâu về marketing, kinh doanh và quản trị doanh nghiệp. Cập nhật tin tức thị trường, xu hướng mới nhất và kinh nghiệm từ chuyên gia. Đồng hành cùng bạn xây dựng doanh nghiệp thành công! Thu, 02 Oct 2025 03:15:22 +0000 vi hourly 1 https://wordpress.org/?v=6.7.2 https://cloud.linh.pro/doanhnghieptiepthi/2025/08/doanhnghieptiepthi.svg Dữ liệu – Doanhnghieptiepthi.com https://doanhnghieptiepthi.com 32 32 Làm thế nào để tránh bẫy dữ liệu khi mới bắt đầu phân tích dữ liệu với R? https://doanhnghieptiepthi.com/lam-the-nao-de-tranh-bay-du-lieu-khi-moi-bat-dau-phan-tich-du-lieu-voi-r/ Thu, 02 Oct 2025 03:15:22 +0000 https://doanhnghieptiepthi.com/lam-the-nao-de-tranh-bay-du-lieu-khi-moi-bat-dau-phan-tich-du-lieu-voi-r/

Phân tích dữ liệu là một lĩnh vực thú vị và đang ngày càng phát triển trong thời đại số. Với sự hỗ trợ của các công cụ và ngôn ngữ lập trình như R, việc phân tích dữ liệu trở nên dễ dàng và hiệu quả hơn. Tuy nhiên, khi mới bắt đầu, nhiều người thường gặp phải những khó khăn và bẫy dữ liệu mà không biết cách tránh. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá những cách thức và kỹ thuật để tránh bẫy dữ liệu khi mới bắt đầu phân tích dữ liệu với R.

Làm thế nào để tránh bẫy dữ liệu khi mới bắt đầu phân tích dữ liệu với R?
Làm thế nào để tránh bẫy dữ liệu khi mới bắt đầu phân tích dữ liệu với R? – Ảnh 1

Trước hết, hãy cùng tôi tìm hiểu về những thách thức mà người mới bắt đầu phân tích dữ liệu thường gặp phải. Một trong những khó khăn lớn nhất là việc thiếu kiến thức và kỹ năng về phân tích dữ liệu. Nhiều người thường nghĩ rằng chỉ cần có dữ liệu và một công cụ phân tích là có thể tạo ra những insights giá trị. Tuy nhiên, thực tế không phải vậy. Việc phân tích dữ liệu đòi hỏi một quá trình học hỏi và rèn luyện không ngừng.

Làm thế nào để tránh bẫy dữ liệu khi mới bắt đầu phân tích dữ liệu với R?

Hiểu rõ về dữ liệu và mục tiêu phân tích

Trước khi bắt đầu phân tích dữ liệu, điều quan trọng là phải hiểu rõ về dữ liệu và mục tiêu phân tích. Dữ liệu là gì? Dữ liệu đến từ đâu? Mục tiêu phân tích là gì? Những câu hỏi này cần được trả lời rõ ràng trước khi bắt đầu phân tích. Việc hiểu rõ về dữ liệu và mục tiêu phân tích sẽ giúp bạn tránh được những bẫy dữ liệu không đáng có.

Ví dụ, nếu bạn đang phân tích dữ liệu về doanh số bán hàng của một công ty, bạn cần phải hiểu rõ về nguồn gốc của dữ liệu, cách thức thu thập dữ liệu, và mục tiêu phân tích là gì. Nếu không hiểu rõ về những vấn đề này, bạn có thể sẽ đưa ra những kết luận sai lầm.

Làm thế nào để tránh bẫy dữ liệu khi mới bắt đầu phân tích dữ liệu với R?
Làm thế nào để tránh bẫy dữ liệu khi mới bắt đầu phân tích dữ liệu với R? – Ảnh 2

Lựa chọn công cụ phù hợp

Lựa chọn công cụ phù hợp là một yếu tố quan trọng trong phân tích dữ liệu. Với sự hỗ trợ của các công cụ như R, việc phân tích dữ liệu trở nên dễ dàng và hiệu quả hơn. R là một ngôn ngữ lập trình mạnh mẽ và linh hoạt, cho phép bạn thực hiện các phân tích dữ liệu phức tạp với dễ dàng.

Một trong những lợi ích của R là có một cộng đồng lớn và tích cực, cung cấp nhiều gói và thư viện để hỗ trợ phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, với người mới bắt đầu, việc lựa chọn công cụ phù hợp có thể là một thách thức. Vì vậy, việc tìm hiểu về các công cụ và kỹ thuật phân tích dữ liệu là rất quan trọng.

  • Lựa chọn công cụ phù hợp với mục tiêu phân tích
  • Tìm hiểu về các kỹ thuật phân tích dữ liệu
  • Sử dụng các gói và thư viện của R để hỗ trợ phân tích dữ liệu

Tránh bẫy dữ liệu

Tránh bẫy dữ liệu là một yếu tố quan trọng trong phân tích dữ liệu. Bẫy dữ liệu có thể xuất hiện ở nhiều dạng khác nhau, từ dữ liệu không chính xác đến việc phân tích không phù hợp. Để tránh bẫy dữ liệu, bạn cần phải kiểm tra dữ liệu kỹ lưỡng trước khi phân tích.

Làm thế nào để tránh bẫy dữ liệu khi mới bắt đầu phân tích dữ liệu với R?
Làm thế nào để tránh bẫy dữ liệu khi mới bắt đầu phân tích dữ liệu với R? – Ảnh 3

Một trong những cách để tránh bẫy dữ liệu là sử dụng các kỹ thuật kiểm tra dữ liệu. Các kỹ thuật này cho phép bạn phát hiện ra các lỗi trong dữ liệu và tránh được những kết luận sai lầm.

  • Kiểm tra dữ liệu kỹ lưỡng trước khi phân tích
  • Sử dụng các kỹ thuật kiểm tra dữ liệu
  • Tránh phân tích không phù hợp

Phân tích dữ liệu với R

Phân tích dữ liệu với R là một trong những cách thức hiệu quả để tránh bẫy dữ liệu. R cung cấp nhiều gói và thư viện để hỗ trợ phân tích dữ liệu, từ việc nhập dữ liệu đến việc tạo ra các biểu đồ và báo cáo.

Một trong những lợi ích của việc phân tích dữ liệu với R là có thể tái tạo được kết quả. Việc tái tạo kết quả cho phép bạn kiểm tra lại các phân tích và tránh được những kết luận sai lầm.

Làm thế nào để tránh bẫy dữ liệu khi mới bắt đầu phân tích dữ liệu với R?
Làm thế nào để tránh bẫy dữ liệu khi mới bắt đầu phân tích dữ liệu với R? – Ảnh 4

Nếu bạn đang tìm kiếm một tài liệu để học hỏi về phân tích dữ liệu với R, Sách Phân tích dữ liệu với R (Tái bản) – Nguyễn Văn Tuấn là một lựa chọn tốt. Cuốn sách này cung cấp một cái nhìn tổng quan về phân tích dữ liệu với R, từ việc nhập dữ liệu đến việc tạo ra các biểu đồ và báo cáo. Với giá 200.000 VND (giảm từ 246.000 VND), cuốn sách này là một khoản đầu tư xứng đáng cho bất kỳ ai muốn học hỏi về phân tích dữ liệu với R. Bạn có thể mua cuốn sách này tại đây.

Kết thúc

Phân tích dữ liệu là một lĩnh vực thú vị và đang ngày càng phát triển trong thời đại số. Tuy nhiên, việc phân tích dữ liệu đòi hỏi một quá trình học hỏi và rèn luyện không ngừng. Bằng cách hiểu rõ về dữ liệu và mục tiêu phân tích, lựa chọn công cụ phù hợp, tránh bẫy dữ liệu, và phân tích dữ liệu với R, bạn có thể tạo ra những insights giá trị và đạt được thành công trong lĩnh vực này.

Hy vọng bài viết này đã cung cấp cho bạn những thông tin hữu ích về cách thức tránh bẫy dữ liệu khi mới bắt đầu phân tích dữ liệu với R. Chúc bạn thành công trên con đường phân tích dữ liệu!

🔥 Sách Phân tích dữ liệu với R (Tái bản) – Nguyễn Văn Tuấn đang giảm giá!

Chỉ còn 200.000 VND (giảm 19% so với giá gốc 246.000 VND)

👉 Xem chi tiết & Mua ngay!
]]>
Nhiều nhiệm vụ trọng tâm trong Đề án 06 chậm tiến độ https://doanhnghieptiepthi.com/nhieu-nhiem-vu-trong-tam-trong-de-an-06-cham-tien-do/ Sun, 17 Aug 2025 17:30:50 +0000 https://doanhnghieptiepthi.com/nhieu-nhiem-vu-trong-tam-trong-de-an-06-cham-tien-do/

Chuyển đổi số và phát triển khoa học, công nghệ đang là những vấn đề trọng tâm của Chính phủ trong thời gian gần đây. Tại Hội nghị sơ kết 6 tháng đầu năm và triển khai công tác 6 tháng cuối năm 2025 của Ban Chỉ đạo Chính phủ về phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo, chuyển đổi số và Đề án 06, Thứ trưởng Bộ Công an Nguyễn Văn Long đã báo cáo về tình hình triển khai Đề án 06 trong 6 tháng đầu năm và nhiệm vụ trọng tâm trong 6 tháng cuối năm 2025.

Đề án 06 là một trong những đề án quan trọng của Chính phủ nhằm đẩy mạnh chuyển đổi số và phát triển khoa học, công nghệ. Theo báo cáo của Thứ trưởng Nguyễn Văn Long, trong 6 tháng đầu năm, Đề án 06 đã đạt được nhiều kết quả tích cực. Hệ thống điều phối dữ liệu y tế đã được đưa vào hoạt động, với 373 cơ sở khám chữa bệnh, 2,5 triệu bệnh án điện tử và 4.800 đơn thuốc điện tử. Việc nhận diện sinh trắc học tại sân bay Nội Bài và Tân Sơn Nhất đã phục vụ 11.049 lượt hành khách trên 4.334 chuyến bay. Ngoài ra, đã có 116 triệu hồ sơ ngân hàng được đối chiếu thông tin sinh trắc học với CCCD và VNeID.

Bên cạnh những kết quả đạt được, vẫn còn một số điểm nghẽn trong việc triển khai Đề án 06. Thứ trưởng Nguyễn Văn Long đã chỉ ra 3 điểm nghẽn chính, bao gồm dữ liệu còn chưa đầy đủ, rời rạc và phân mảnh, việc triển khai các Cơ sở dữ liệu (CSDL) quốc gia, CSDL chuyên ngành còn rất chậm và còn nhiều hạn chế, bất cập trong việc kết nối, chia sẻ và làm sạch dữ liệu.

Để khắc phục những điểm nghẽn này, Thứ trưởng Nguyễn Văn Long đã đề xuất 5 nội dung trọng tâm cần thực hiện trong 6 tháng cuối năm 2025. Trong đó, cần khẩn trương khắc phục 45 nhiệm vụ chậm tiến độ, tập trung triển khai 30 nhiệm vụ phải hoàn thành trong 6 tháng cuối năm của Đề án 06. Đồng thời, cần đẩy nhanh việc hoàn thành 11 CSDL trọng yếu và 105 cơ sở dữ liệu chuyên ngành theo lộ trình từ nay đến 31/12/2025.

Thứ trưởng Nguyễn Văn Long cũng kiến nghị sớm rà soát tổng thể, phối hợp Bộ Công an có kế hoạch, triển khai cắt giảm ngay thành phần hồ sơ giấy trong cấu trúc thủ tục hành chính đã được thay thế bằng dữ liệu và giấy tờ đã tích hợp lên VNeID. Đơn giản hóa quy trình nghiệp vụ đối với 324 TTHC có thể cắt giảm thành phần hồ sơ của 13 bộ, ngành đã có giấy tờ trên VNeID và 200 TTHC có thể tái sử dụng dữ liệu hộ tịch, đất đai đã số hóa.

Cuối cùng, Thứ trưởng Nguyễn Văn Long đề xuất với Thủ tướng Chính phủ, giao Bộ Công an tham mưu xây dựng Đề án phát triển công dân số giai đoạn 2025-2030 để phát triển toàn diện công dân số Việt Nam, đảm bảo người dân có đầy đủ kiến thức, kỹ năng, thái độ và hành vi phù hợp để sống và làm việc hiệu quả trong môi trường số. Từ đó, giúp Việt Nam tiếp tục đẩy mạnh chuyển đổi số quốc gia, phát triển kinh tế số, xã hội số và tận dụng các cơ hội của cuộc Cách mạng công nghiệp lần thứ tư.

]]>
Chuyển đổi số quốc gia cần xây dựng hệ thống lưu trữ dữ liệu tập trung https://doanhnghieptiepthi.com/chuyen-doi-so-quoc-gia-can-xay-dung-he-thong-luu-tru-du-lieu-tap-trung/ Sun, 27 Jul 2025 05:02:06 +0000 https://doanhnghieptiepthi.com/chuyen-doi-so-quoc-gia-can-xay-dung-he-thong-luu-tru-du-lieu-tap-trung/

Diễn đàn Trí thức trẻ Việt Nam toàn cầu lần thứ VI: Tìm cách khai thác hiệu quả ‘mỏ vàng’ dữ liệu trong chuyển đổi số quốc gia

Đại biểu trí thức trẻ tại phiên thảo luận “Ứng dụng AI và các công nghệ mới để nâng cao hiệu suất lao động” (Ảnh: Lâm Đăng Hải).
Đại biểu trí thức trẻ tại phiên thảo luận “Ứng dụng AI và các công nghệ mới để nâng cao hiệu suất lao động” (Ảnh: Lâm Đăng Hải).

Trong bối cảnh hiện nay, việc xác định dữ liệu là tài nguyên số quan trọng đã trở thành một vấn đề cấp thiết. Tại Diễn đàn Trí thức trẻ Việt Nam toàn cầu lần thứ VI, các chuyên gia đã tập trung thảo luận về việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và các công nghệ mới để nâng cao hiệu suất lao động, đặc biệt là trong lĩnh vực chuyển đổi số quốc gia.

Ông Trần Quang Hưng, Ủy viên Ban Chấp hành, Trưởng Ban Đoàn – Hiệp hội Dữ liệu Quốc gia, đã chủ trì phiên thảo luận và nhấn mạnh tầm quan trọng của việc xây dựng ‘bệ đỡ thị trường’ cho đổi mới sáng tạo. Với dân số hơn 100 triệu người và hệ thống dữ liệu ngày càng được hoàn thiện, Việt Nam đang sở hữu lợi thế lớn để phát triển các mô hình kinh tế dựa trên dữ liệu.

Tuy nhiên, ông Hưng cũng chỉ ra rằng dữ liệu quốc gia hiện nay vẫn còn phân tán, thiếu sự liên kết giữa các lĩnh vực như thuế, bảo hiểm, nhân khẩu, ngành nghề… Điều này đã gây ra khó khăn cho việc khai thác và sử dụng dữ liệu một cách hiệu quả. Các chuyên gia cũng cho rằng, Việt Nam cần làm rõ khái niệm dữ liệu trong bối cảnh hiện nay, những thuộc tính nào cần lưu trữ lâu dài và đâu là thông tin nên được loại bỏ.

Điều cốt lõi của dữ liệu là phải ‘đúng, đủ, sạch, sống’. Tuy nhiên, phần lớn phần mềm không được cập nhật dữ liệu thường xuyên, dẫn đến giá trị thông tin giảm theo thời gian. Để xây dựng hệ thống dữ liệu liên tục, cần phát triển các nền tảng thực sự hữu ích để người dân sử dụng thường xuyên trong đời sống hằng ngày. Đặc biệt, toàn bộ dữ liệu thu thập từ người dùng cần được bảo mật tuyệt đối và tuân thủ các quy chuẩn chặt chẽ.

Tại Việt Nam, bước tiến lớn là việc tích hợp số định danh cá nhân với hệ thống bảo hiểm, tuy nhiên vẫn còn khoảng cách rất lớn đến mục tiêu liên thông dữ liệu y tế quốc gia. Các chuyên gia cho rằng cần bắt đầu từ dữ liệu cá nhân sau đó tiến tới dữ liệu ngành, chuẩn hóa định danh cá nhân là bước đầu tiên, cần một mã số duy nhất được dùng xuyên suốt cho tất cả dịch vụ công và dịch vụ tư nhân.

Mỗi ngành cần xây dựng bộ chuẩn dữ liệu riêng (cấu trúc, chuẩn định dạng) để dữ liệu có thể phân tích, lưu trữ và chia sẻ. Tạo hành lang pháp lý cho chia sẻ dữ liệu y tế ẩn danh, đặc biệt phục vụ nghiên cứu khoa học. Như vậy, việc khai thác hiệu quả ‘mỏ vàng’ dữ liệu trong chuyển đổi số quốc gia là một vấn đề cấp thiết.

Các chuyên gia đã đưa ra nhiều giải pháp để xây dựng hệ thống dữ liệu liên tục, chuẩn hóa định danh cá nhân và tạo hành lang pháp lý cho chia sẻ dữ liệu y tế ẩn danh. Đây là những bước đi quan trọng để Việt Nam có thể tận dụng lợi thế của dữ liệu trong thời đại số và đạt được mục tiêu chuyển đổi số quốc gia. Xem thêm thông tin về Diễn đàn Trí thức trẻ Việt Nam toàn cầu lần thứ VI .

]]>
Việt Nam cần lộ trình cụ thể để vượt qua ‘tứ giác thách thức’ trong phát triển trí tuệ nhân tạo https://doanhnghieptiepthi.com/viet-nam-can-lo-trinh-cu-the-de-vuot-qua-tu-giac-thach-thuc-trong-phat-trien-tri-tue-nhan-tao/ Fri, 25 Jul 2025 22:02:57 +0000 https://doanhnghieptiepthi.com/viet-nam-can-lo-trinh-cu-the-de-vuot-qua-tu-giac-thach-thuc-trong-phat-trien-tri-tue-nhan-tao/

Trong bối cảnh hiện nay, Việt Nam đang nổi lên như một điểm sáng trong lĩnh vực công nghệ, với tiềm năng phát triển vượt xa tưởng tượng. Tuy nhiên, để đạt được sự phát triển bền vững, cần có một lộ trình cụ thể theo từng giai đoạn, ưu tiên giải quyết các vấn đề cốt lõi trước khi bước vào giai đoạn tăng tốc.

Ông Cheng Xueli chia sẻ tại sự kiện ngày 18/07.
Ông Cheng Xueli chia sẻ tại sự kiện ngày 18/07.

Chính phủ Việt Nam đã và đang tích cực thúc đẩy khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để tạo động lực tăng trưởng kinh tế và phát triển bền vững. Mới đây, Kỳ họp thứ 9, Quốc hội khóa XV đã thông qua Luật Công nghiệp Công nghệ số, tạo ra một sân chơi minh bạch và hoàn thiện khung pháp lý cho ngành công nghiệp mới nổi này.

Các chuyên gia đánh giá cao các động thái quyết liệt của Chính phủ Việt Nam trong việc thúc đẩy công nghệ sáng tạo và ứng dụng AI vào mọi lĩnh vực hoạt động. Tuy nhiên, trên hành trình đưa AI vào hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp, vẫn còn những thách thức cần được giải quyết.

TS. Trần Quý, Viện trưởng VIDE.
TS. Trần Quý, Viện trưởng VIDE.

Theo TS. Trần Quý, Viện trưởng Viện Phát triển Kinh tế Số Việt Nam (VIDE), có 4 thách thức chính kìm hãm sự phát triển của AI tại Việt Nam, bao gồm: ‘cơn khát’ dữ liệu chất lượng cao, khủng hoảng nguồn nhân lực, chi phí đầu tư và sự mơ hồ về chiến lược, cũng như rào cản pháp lý, đạo đức và an ninh.

Để giải quyết những thách thức này, TS. Quý đề xuất một lộ trình phát triển AI với mục tiêu ‘xây nền móng trước, tăng tốc sau’, bao gồm hai giai đoạn. Trong giai đoạn hiện tại, cần tập trung giải quyết dứt điểm 4 nút thắt trên, ưu tiên hàng đầu là giải quyết khủng hoảng nhân lực và dữ liệu.

Về nhân lực, cần một chiến lược ‘ba chân kiềng’ đồng bộ, bao gồm cải cách đào tạo trong các trường đại học, có chính sách khuyến khích các doanh nghiệp lớn và mở các chương trình đào tạo quy mô lớn. Về dữ liệu, cần khởi động chương trình quốc gia về số hóa và chuẩn hóa dữ liệu trong các lĩnh vực công quan trọng.

Đến giai đoạn 2 (2026-2030), mới bắt đầu tăng tốc và chuyên môn hóa, tập trung vào phát triển các ứng dụng AI đẳng cấp thế giới trong các lĩnh vực có lợi thế. Đồng thời, cần có chính sách hỗ trợ có mục tiêu cho các doanh nghiệp AI tiềm năng nhất, giúp họ trở thành các thương hiệu uy tín trong khu vực.

Về phía doanh nghiệp, ông Cheng Xueli, Founder Quỹ đầu tư Hanfu và Công ty Công nghệ Zhiji, khuyến nghị các doanh nghiệp Việt Nam cần không ngừng học hỏi, duy trì tinh thần đổi mới sáng tạo và đặc biệt là mở rộng tầm nhìn ra thị trường quốc tế.

]]>
JPMorgan đối mặt phản ứng dữ dội về phí truy cập dữ liệu khách hàng với các công ty fintech https://doanhnghieptiepthi.com/jpmorgan-doi-mat-phan-ung-du-doi-ve-phi-truy-cap-du-lieu-khach-hang-voi-cac-cong-ty-fintech/ Fri, 25 Jul 2025 09:18:25 +0000 https://doanhnghieptiepthi.com/jpmorgan-doi-mat-phan-ung-du-doi-ve-phi-truy-cap-du-lieu-khach-hang-voi-cac-cong-ty-fintech/

JPMorgan vừa giới thiệu một cơ chế tính phí mới cho các giao dịch chuyển tiền qua PayPal và Coinbase, với mục tiêu tạo điều kiện thuận lợi hơn cho khách hàng trong việc chuyển tiền, nhận tiền và thực hiện giao dịch. Tuy nhiên, quyết định này đã gây ra nhiều tranh cãi trong ngành tài chính, khi mà ngân hàng này dự kiến sẽ thu được một nguồn thu đáng kể từ các khoản phí này.

Alex Rampell, đối tác chung tại Andreessen Horowitz và là người đồng sáng lập Affirm, đã lên tiếng chỉ trích bước đi này của JPMorgan. Ông cho rằng việc áp dụng phí giao dịch mới có thể cản trở sự cạnh tranh trong ngành tài chính và gây khó khăn cho người dùng khi muốn chuyển tiền vào các nền tảng tiền mã hóa. Ông Rampell cảnh báo rằng nếu chiến lược của JPMorgan thành công, các ngân hàng khác có thể sẽ noi theo, điều này có thể cản trở sự phát triển của ngành tài chính công nghệ và giới hạn sự đổi mới trong lĩnh vực này.

Cuộc tranh luận giữa các tổ chức tài chính và các công ty fintech về quyền sở hữu và quyền truy cập dữ liệu đã trở nên gay gắt hơn. Trong khi JPMorgan muốn bảo vệ dữ liệu khách hàng và chi phí vận hành, các công ty fintech lại lập luận rằng những khoản phí như vậy có thể hạn chế sự đổi mới và cạnh tranh trong lĩnh vực công nghệ tài chính. Họ cho rằng việc áp dụng phí giao dịch có thể tạo ra một rào cản cho các công ty nhỏ và các startup, khiến họ khó có thể cạnh tranh với các ngân hàng lớn.

Kết quả của cuộc tranh luận này có thể sẽ định hình tương lai của dịch vụ tài chính, ảnh hưởng đến cách dữ liệu được chia sẻ và sử dụng trên toàn ngành. Nếu các ngân hàng tiếp tục áp dụng các khoản phí giao dịch, điều này có thể dẫn đến sự thay đổi trong cách thức hoạt động của các công ty fintech và các tổ chức tài chính. Người dùng có thể sẽ phải đối mặt với các chi phí cao hơn khi thực hiện giao dịch, và các công ty fintech có thể sẽ phải tìm cách mới để duy trì sự cạnh tranh.

Trong bối cảnh này, JPMorgan và các ngân hàng khác sẽ phải cân nhắc kỹ lưỡng về việc áp dụng các khoản phí giao dịch mới. Họ cần phải đảm bảo rằng các khoản phí này không cản trở sự đổi mới và cạnh tranh trong ngành tài chính, đồng thời cũng phải bảo vệ dữ liệu khách hàng và chi phí vận hành. Tương tự, các công ty fintech như PayPal và Coinbase cũng cần phải thích nghi với thay đổi này và tìm cách duy trì sự cạnh tranh trong ngành.

]]>
Chuyển đổi số hạ tầng công: Đầu tư như thế nào để tạo ra sự phát triển thực sự? https://doanhnghieptiepthi.com/chuyen-doi-so-ha-tang-cong-dau-tu-nhu-the-nao-de-tao-ra-su-phat-trien-thuc-su/ Wed, 23 Jul 2025 10:22:10 +0000 https://doanhnghieptiepthi.com/chuyen-doi-so-ha-tang-cong-dau-tu-nhu-the-nao-de-tao-ra-su-phat-trien-thuc-su/

Chuyển đổi số trong khu vực công tại Việt Nam hiện nay không chỉ là một xu hướng mà đã trở thành một yêu cầu thiết yếu để đáp ứng nhu cầu phát triển và hội nhập của đất nước. Tuy nhiên, thách thức đặt ra là làm thế nào để triển khai chuyển đổi số một cách hiệu quả, đảm bảo sự phát triển bền vững và lâu dài. Về vấn đề này, nhiều chuyên gia cho rằng, chìa khóa nằm ở việc thay đổi tư duy và cách tiếp cận đối với quá trình chuyển đổi số.

Phó Tổng Giám đốc Đài Tiếng nói Việt Nam Phạm Mạnh Hùng trao đổi ý kiến cùng các đại biểu tham gia diễn đàn.
Phó Tổng Giám đốc Đài Tiếng nói Việt Nam Phạm Mạnh Hùng trao đổi ý kiến cùng các đại biểu tham gia diễn đàn.

Ông Nguyễn Minh Khôi, Giám đốc Chính sách & Chuyển đổi, Viện Tony Blair vì Thay đổi Toàn cầu, một chuyên gia hàng đầu trong lĩnh vực này, đã đưa ra một quan điểm thú vị. Theo ông, thay vì chỉ tập trung vào việc đầu tư vào hạ tầng phần cứng và phát triển kỹ năng công nghệ thông tin (CNTT) cơ bản, Việt Nam cần có một cách tiếp cận toàn diện hơn. Đó là xây dựng và phát triển một hệ sinh thái số, trong đó hạ tầng, thể chế và nguồn nhân lực cùng vận hành và phát triển một cách đồng bộ.

Trong hệ sinh thái số mà ông Khôi đề cập, hạ tầng đóng vai trò quan trọng như một nền tảng cơ bản, bao gồm cả hạ tầng công nghệ thông tin và truyền thông, hạ tầng số, đảm bảo khả năng kết nối và lưu trữ dữ liệu. Tuy nhiên, hạ tầng không phải là yếu tố duy nhất, bên cạnh đó, thể chế và chính sách cũng đóng vai trò then chốt. Chúng cần được điều chỉnh và hoàn thiện để tạo điều kiện thuận lợi cho sự phát triển của hệ sinh thái số, bao gồm cả các quy định về bảo vệ dữ liệu cá nhân, an ninh mạng và các tiêu chuẩn về dịch vụ công trực tuyến.

Cũng theo ông Khôi, con người và nguồn nhân lực chất lượng cao là một yếu tố không thể thiếu trong hệ sinh thái số. Cần phải có đội ngũ chuyên gia và kỹ thuật viên có khả năng phát triển, vận hành và bảo trì hệ thống công nghệ thông tin, cũng như các kỹ năng cần thiết để thích nghi và làm việc trong một môi trường số hóa liên tục.

Quan điểm về việc xây dựng một hệ sinh thái số toàn diện và đồng bộ như một nền tảng điều phối chính sách, dữ liệu và dịch vụ công mở ra nhiều triển vọng cho việc phát triển bền vững ở Việt Nam. Đặc biệt, trong bối cảnh hiện nay, khi mà việc chia sẻ và tích hợp dữ liệu giữa các cơ quan và tổ chức đang trở thành một yêu cầu tất yếu để nâng cao hiệu quả quản lý và cung cấp dịch vụ công, thì việc tạo ra một hệ sinh thái như vậy càng trở nên quan trọng.

Viện Tony Blair vì Thay đổi Toàn cầu, với kinh nghiệm và chuyên môn sâu rộng trong lĩnh vực chuyển đổi số và phát triển bền vững, đã và đang tích cực hỗ trợ các quốc gia, trong đó có Việt Nam, trong việc xây dựng và triển khai các chiến lược chuyển đổi số. Thông qua các hoạt động hỗ trợ và tư vấn, Viện mong muốn giúp Việt Nam không chỉ đạt được những thành tựu trong chuyển đổi số mà còn kiến tạo một tương lai phát triển bền vững.

Xem thêm thông tin tại: https://www.example.com

]]>