Dữ liệu - tài nguyên mới của doanh nghiệp KHCN

Trong Thông báo Kết luận của Tổng Bí thư Tô Lâm tại Phiên họp lần thứ nhất năm 2026 của Thường trực Ban Chỉ đạo Trung ương về phát triển khoa học, công nghệ và chuyển đổi số chỉ rõ “công tác bảo vệ dữ liệu, phải xác định rõ dữ liệu là tài sản quốc gia, là nguồn lực của đất nước. Nền công nghiệp dữ liệu, thị trường dữ liệu cần được khuyến khích phát triển. Phải khẩn trương xây dựng được hệ thống sản phẩm và bộ tiêu chuẩn quốc gia về bảo vệ dữ liệu.”

Quan điểm này cho thấy dữ liệu đang được nhìn nhận không đơn thuần là thông tin cần lưu trữ mà là một nguồn lực có khả năng tạo ra giá trị mới. Đối với doanh nghiệp KHCN, đây cũng là một yếu tố ngày càng quan trọng trong quá trình nâng cao năng lực nghiên cứu, đổi mới sáng tạo và cạnh tranh trên thị trường.

Hạ tầng và ứng dụng dữ liệu ngày càng mở rộng

Sự phát triển của Internet, điện toán đám mây, Internet vạn vật (IoT) và trí tuệ nhân tạo (AI) đang tạo ra lượng dữ liệu ngày càng lớn. Từ dữ liệu khách hàng, dữ liệu giao dịch đến dữ liệu máy móc, sản xuất và vận hành, doanh nghiệp có thêm nguồn thông tin để phân tích và đưa ra quyết định.

Khác với nhiều nguồn lực truyền thống, dữ liệu có khả năng được sử dụng nhiều lần và tiếp tục tạo ra giá trị khi được kết hợp với các công nghệ phân tích, AI và tự động hóa. Một tập dữ liệu được thu thập đầy đủ, chuẩn hóa và xử lý phù hợp có thể giúp doanh nghiệp nhận diện xu hướng thị trường, dự báo nhu cầu, phát hiện bất thường trong sản xuất và cá nhân hóa sản phẩm, dịch vụ.

Với doanh nghiệp KHCN, vai trò của dữ liệu còn trực tiếp hơn. Dữ liệu có thể trở thành đầu vào cho quá trình R&D, giúp doanh nghiệp kiểm chứng giả thuyết, huấn luyện mô hình AI, đánh giá hiệu quả sản phẩm và liên tục cải tiến công nghệ. Nếu thiếu dữ liệu chất lượng, nhiều công nghệ mới khó có thể được hoàn thiện và đưa vào ứng dụng trên quy mô lớn.

Thực tế cho thấy các doanh nghiệp công nghệ Việt Nam đang tăng cường đầu tư vào hạ tầng dữ liệu và AI. Viettel đã phát triển Viettel Data Platform, cung cấp các công nghệ lưu trữ, tích hợp, xử lý và phân tích dữ liệu lớn, đồng thời hỗ trợ xây dựng các mô hình Machine Learning và AI. Nền tảng này được triển khai trong nhiều lĩnh vực như viễn thông, tài chính - ngân hàng và sản xuất.

FPT cũng đầu tư xây dựng Data Lake để tập hợp và khai thác dữ liệu từ nhiều hoạt động của doanh nghiệp, đồng thời phát triển các nền tảng phục vụ quản lý, phân tích dữ liệu và ứng dụng AI. Trong lĩnh vực y tế, VNPT đã phối hợp triển khai ứng dụng AI hỗ trợ chẩn đoán ung thư tuyến giáp từ hình ảnh siêu âm. Những trường hợp này cho thấy dữ liệu đang dần chuyển từ nguồn thông tin phục vụ quản lý thành đầu vào trực tiếp cho phát triển công nghệ và sản phẩm mới.

Ở cấp độ chính sách, Việt Nam cũng từng bước hình thành hành lang pháp lý và hạ tầng cho phát triển kinh tế dữ liệu. Các chương trình chuyển đổi số quốc gia, chiến lược dữ liệu và quá trình xây dựng, kết nối các cơ sở dữ liệu tạo điều kiện để dữ liệu được chia sẻ và khai thác hiệu quả hơn. Đây là nền tảng quan trọng để doanh nghiệp, viện nghiên cứu và trường đại học tiếp cận nguồn dữ liệu lớn hơn phục vụ đổi mới sáng tạo.

Làm chủ dữ liệu để nâng sức cạnh tranh

Tuy nhiên, dữ liệu chỉ thực sự trở thành tài nguyên khi doanh nghiệp có năng lực làm chủ và khai thác hiệu quả. Với doanh nghiệp KHCN, đây không đơn thuần là bài toán lưu trữ một lượng lớn thông tin, mà là khả năng biến dữ liệu thành tri thức, công nghệ, sản phẩm và quyết định kinh doanh. Trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng dựa nhiều vào công nghệ, doanh nghiệp sở hữu nguồn dữ liệu chất lượng và có năng lực phân tích sẽ có thêm lợi thế trong nghiên cứu, phát triển sản phẩm cũng như tiếp cận thị trường.

Đối với doanh nghiệp KHCN, yêu cầu trước hết là nâng cao chất lượng dữ liệu. Dữ liệu phải được chuẩn hóa, cập nhật, phân loại và có khả năng liên thông giữa các hệ thống. Một kho dữ liệu lớn nhưng thiếu chính xác, phân tán hoặc không thể kết nối sẽ khó tạo ra giá trị. Ngược lại, dữ liệu có cấu trúc và được quản trị tốt sẽ trở thành nền tảng để doanh nghiệp ứng dụng AI, tự động hóa quy trình, dự báo nhu cầu và tối ưu hoạt động sản xuất, kinh doanh.

Một yêu cầu không thể tách rời quá trình khai thác dữ liệu là bảo đảm an toàn và an ninh dữ liệu. Khi dữ liệu ngày càng có giá trị, nguy cơ rò rỉ, đánh cắp hoặc sử dụng sai mục đích cũng gia tăng. Đặc biệt, doanh nghiệp KHCN thường nắm giữ nhiều dữ liệu liên quan đến nghiên cứu, công nghệ, khách hàng và bí mật kinh doanh. Nếu không được bảo vệ phù hợp, sự cố dữ liệu không chỉ gây thiệt hại về tài chính mà còn có thể làm mất lợi thế cạnh tranh và ảnh hưởng đến uy tín doanh nghiệp.

Chuyên gia Phan Phương Tùng - Giám đốc Trung tâm hỗ trợ và tư vấn chuyển đổi số TP.HCM (DXCenter) từng chia sẻ, việc xây dựng dữ liệu tự chủ cần gắn với yêu cầu bảo đảm an ninh dữ liệu. Trong quá trình ứng dụng các nền tảng AI, dữ liệu được đưa vào hệ thống cũng cần được kiểm soát chặt chẽ, bởi người sử dụng có thể trở thành một mắt xích gây rủi ro nếu thiếu nhận thức và quy trình bảo vệ dữ liệu phù hợp.

Điều này cho thấy an ninh dữ liệu không nên được xem là một lớp bảo vệ bổ sung sau khi công nghệ đã được triển khai, mà cần được tính đến ngay từ khâu thiết kế sản phẩm và xây dựng hệ thống. Doanh nghiệp cần xác định rõ dữ liệu nào được thu thập, dữ liệu được lưu trữ ở đâu, ai có quyền truy cập và được sử dụng cho mục đích gì. Cùng với các giải pháp kỹ thuật, việc xây dựng quy trình quản trị và nâng cao nhận thức của người lao động cũng đóng vai trò quan trọng.

Ở góc độ rộng hơn, một hệ sinh thái dữ liệu có khả năng kết nối và chia sẻ an toàn sẽ tạo điều kiện để doanh nghiệp KHCN tiếp cận nguồn dữ liệu lớn hơn, từ đó phát triển các mô hình AI, công nghệ phân tích và sản phẩm mới. Sự liên kết giữa doanh nghiệp với cơ quan quản lý, viện nghiên cứu và trường đại học vì vậy có thể tạo ra giá trị vượt ra ngoài phạm vi của từng tổ chức.