Hệ thống thông tin khoa học công nghệ quốc gia: khởi động một lớp hạ tầng mới
Hệ thống thông tin quốc gia về khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo là một nền tảng dữ liệu quốc gia dùng chung, kết nối và tích hợp khối lượng lớn thông tin về hoạt động nghiên cứu, công nghệ, sở hữu trí tuệ, doanh nghiệp khoa học công nghệ và startup, nhằm phục vụ đồng thời quản lý nhà nước, phân tích dữ liệu khoa học, phát triển công nghệ và thúc đẩy đổi mới sáng tạo trên phạm vi toàn quốc.
Điểm quan trọng không phải là việc có thêm một trang web mới, mà là việc xuất hiện một lớp hạ tầng dữ liệu Việt Nam được thiết kế để dùng chung, liên thông và khai thác có hệ thống. Ngày 11/9, Bộ Khoa học và Công nghệ chính thức ra mắt Hệ thống thông tin quốc gia về khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo tại địa chỉ sti.gov.vn, được phát triển và vận hành bởi Cục Thông tin, Thống kê. Theo cơ quan quản lý, hệ thống cung cấp 137 chỉ tiêu thống kê ngành khoa học và công nghệ và 17 chỉ tiêu thống kê quốc gia trong lĩnh vực này. Đây là mức độ chuẩn hóa hiếm thấy trước đây, đặt nền cho các ứng dụng AI và phân tích dữ liệu ở quy mô quốc gia.
Nền tảng dữ liệu quốc gia: từ kho số liệu rời rạc đến hạ tầng số có thể lập trình
Nếu nhìn từ góc độ doanh nghiệp và nhà nghiên cứu, giá trị lớn nhất của hệ thống này là lần đầu tiên dữ liệu khoa học công nghệ được tổ chức như một hạ tầng có thể lập trình, thay vì một tập hợp kho số liệu rời rạc. Hệ thống kết nối, tích hợp, quản lý, khai thác và chia sẻ dữ liệu về hoạt động khoa học, công nghệ, sở hữu trí tuệ, tiêu chuẩn, đo lường, chất lượng, công nghệ cao, doanh nghiệp khoa học công nghệ, doanh nghiệp khởi nghiệp đổi mới sáng tạo và chuyển giao công nghệ. Khả năng liên kết đa chiều giữa tổ chức, nhà khoa học, nhiệm vụ và công bố khoa học khiến việc xây dựng mô hình phân tích, thống kê, thậm chí recommendation cho cộng đồng khoa học – công nghệ trở nên khả thi.
Theo cơ quan vận hành, hệ thống đã kết nối với Trung tâm dữ liệu quốc gia, hỗ trợ đăng nhập một lần qua VNeID và sẵn sàng chia sẻ dữ liệu thời gian thực với Cơ sở dữ liệu quốc gia về dân cư. Về mặt kiến trúc, điều này cho thấy dữ liệu khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo đang được đưa vào “dòng chính” của hạ tầng dữ liệu quốc gia. Khi dữ liệu có thể liên thông ở cấp này, câu chuyện không còn là tra cứu thông tin, mà là xây dựng các dịch vụ số mới dựa trên dữ liệu, từ dashboard chính sách đến sản phẩm phân tích dành cho doanh nghiệp.
Cơ hội cho startup và doanh nghiệp: dữ liệu sạch là nhiên liệu của AI
Từ góc nhìn ứng dụng AI và machine learning, hệ thống thông tin khoa học công nghệ mới vận hành mang lại một thay đổi căn bản: nguồn dữ liệu tập trung, được chuẩn hóa và ngày càng được làm sạch chính là nhiên liệu cho mọi mô hình thuật toán. Thứ trưởng Bộ Khoa học và Công nghệ Lê Xuân Định nhấn mạnh nhiệm vụ hoàn thiện và nâng cao chất lượng dữ liệu, yêu cầu dữ liệu phải được cập nhật thường xuyên, chuẩn hóa, làm sạch và xác thực, bảo đảm đúng, đủ, sạch, sâu, thống nhất, dùng chung và có khả năng chia sẻ. Với doanh nghiệp, đặc biệt là startup công nghệ, điều này đồng nghĩa với việc họ có thể huấn luyện các mô hình AI trên dữ liệu đáng tin cậy, thay vì tự thu thập nhỏ lẻ, thiếu chuẩn và tốn kém.
Ở tầng ứng dụng, hệ thống hỗ trợ đưa các kết quả nghiên cứu và công nghệ mới đến gần hơn với người dân và doanh nghiệp; khi thông tin về sản phẩm khoa học công nghệ và kết quả nghiên cứu được cập nhật đầy đủ, doanh nghiệp có thể tìm kiếm và tiếp cận những công nghệ phù hợp với nhu cầu. Đây là cơ hội cho các startup xây sản phẩm phân tích dữ liệu khoa học, nền tảng matching công nghệ – doanh nghiệp, hay các dịch vụ đánh giá tiềm lực đổi mới sáng tạo. Cũng trong định hướng sắp tới, cơ quan quản lý xác định phải chuyển từ quản lý dữ liệu sang khai thác giá trị dữ liệu bằng các công cụ phân tích, trực quan hóa và ứng dụng trí tuệ nhân tạo để phục vụ điều hành và hoạch định chính sách.
Lợi ích thực tế cho nhà nghiên cứu và cộng đồng học thuật
Đối với nhà nghiên cứu, hệ thống mới không chỉ là nơi tra cứu mà là một “bản đồ” số của hệ sinh thái khoa học công nghệ. Các nhà khoa học có thể tiếp cận thông tin về chuyên gia, tổ chức, nhiệm vụ khoa học và công nghệ và các công bố khoa học. Hệ thống thu thập dữ liệu trích dẫn, phục vụ tính toán các chỉ số đánh giá chất lượng tạp chí và bài báo khoa học của Việt Nam. Điều này tạo điều kiện cho việc phân tích mạng lưới hợp tác, đo lường tác động khoa học, thiết kế chiến lược nghiên cứu dựa trên dữ liệu thay vì cảm tính.
Với viện nghiên cứu và trường đại học, nền tảng dữ liệu quốc gia này cung cấp nguồn dữ liệu thống kê với 137 chỉ tiêu ngành và 17 chỉ tiêu quốc gia trong lĩnh vực khoa học công nghệ, làm cơ sở theo dõi, phân tích, đánh giá và hoạch định chính sách dựa trên dữ liệu. Nhìn rộng hơn, khi dữ liệu được mở rộng và chia sẻ, các nhóm nghiên cứu có thể xây dựng các mô hình AI để dự báo xu hướng khoa học, phân tích năng lực nghiên cứu theo lĩnh vực, hoặc đánh giá hiệu quả đầu tư khoa học công nghệ trên phạm vi toàn hệ thống. Đây là bước tiến giúp cộng đồng học thuật Việt Nam bớt phụ thuộc vào dữ liệu quốc tế, đồng thời tăng khả năng tự đánh giá và điều chỉnh chiến lược.
Từ hạ tầng đến giá trị: điều gì cần xảy ra tiếp theo?
Mọi hạ tầng dữ liệu đều có một rủi ro chung: đầu tư nhiều vào phần cứng và phần mềm nhưng giá trị khai thác không tương xứng. Để tránh đi vào “vết xe” đó, hệ thống thông tin khoa học công nghệ quốc gia phải được dùng như một nền tảng mở cho doanh nghiệp và nhà nghiên cứu, chứ không chỉ là công cụ nội bộ. Theo định hướng được chia sẻ tại lễ ra mắt, ngoài việc hoàn thiện dữ liệu và đẩy mạnh kết nối, liên thông và chia sẻ, nhiệm vụ tiếp theo là phát triển các công cụ phân tích, thống kê, trực quan hóa và ứng dụng trí tuệ nhân tạo để khai thác dữ liệu, phục vụ điều hành, đánh giá tiềm lực khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo, theo dõi xu hướng phát triển và hỗ trợ hoạch định chính sách.
Quan điểm cần khẳng định là: dữ liệu chỉ thực sự có ý nghĩa khi được biến thành quyết định tốt hơn, sản phẩm hữu ích hơn và cơ hội kinh doanh rộng mở hơn. Việc tăng cường khả năng liên thông giúp dữ liệu khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo trở thành một bộ phận hữu cơ của hạ tầng dữ liệu quốc gia. Nhưng phần việc còn lại thuộc về cộng đồng: doanh nghiệp phải dám xây sản phẩm trên nền dữ liệu công; nhà nghiên cứu phải khai thác và phản hồi để dữ liệu ngày càng sạch; cơ quan quản lý phải kiên trì mở thêm API, dịch vụ và cơ chế tiếp cận. Chỉ khi ba phía cùng hành động, hệ thống này mới trở thành cú hích thực sự cho đổi mới sáng tạo công nghệ và các ứng dụng AI bản địa.
