Quản trị dữ liệu doanh nghiệp hiệu quả trong nền kinh tế tuần hoàn
Việc tiếp cận và khai thác tốt dữ liệu tuần hoàn sẽ giúp doanh nghiệp nâng hiệu quả hoạt động, đặc biệt trong bối cảnh chuyển đổi số diễn ra mạnh mẽ hiện nay.
Trong nền kinh tế tuần hoàn, mạng lưới dữ liệu được tạo thành từ nhiều chu trình dữ liệu kết nối lại với nhau. Theo Trung tâm Nghiên cứu dữ liệu (DRC) của Campus Fryslân thuộc Đại học Groningen (Hà Lan), mạng lưới dữ liệu là nguồn thông tin đầu vào cho việc xây dựng kế hoạch kinh tế tuần hoàn, cũng là cơ sở để xử lý những thiếu sót (đánh giá, bổ sung, sửa đổi) còn tồn đọng trong quá trình hoạt động, đóng vai trò trung tâm của việc vận hành vòng tròn kinh tế.
Báo cáo đánh giá của GS1 (tổ chức phi lợi nhuận tại châu Âu) chỉ ra rằng, dữ liệu tuần hoàn không chỉ hỗ trợ doanh nghiệp trong việc thực hiện các tiêu chuẩn toàn cầu, mà còn góp phần nâng cao hiệu quả truy cập hiển thị, tăng cường chất lượng dịch vụ của nhà cung cấp và đề xuất cải thiện tính bền vững của sản phẩm, dù ở bất kỳ đâu trên toàn thế giới.
Phân tích dữ liệu vừa là hoạt động thành phẩm, vừa là động lực của mô hình kinh doanh tuần hoàn. Bà Jonquil Hackenberg, Giám đốc điều hành Quỹ Ellen MacArthur nhận định, phân tích dữ liệu ảnh hưởng tích cực đối với tiến bộ công nghệ xanh và hiệu quả trong nền kinh tế tuần hoàn, giúp tối ưu hóa quy trình thu gom, phân loại và tái chế chất thải, qua đó đảm bảo các vật liệu có giá trị được thu hồi hiệu quả và đưa trở lại chu trình sản xuất.
Tuy nhiên, không phải lúc nào mạng lưới dữ liệu cũng đầy đủ, không “tì vết”. Một nghiên cứu khảo sát gần đây cho thấy, các quốc gia vẫn gặp nhiều khó khăn trong việc thu thập dữ liệu có giá trị, đặc biệt trong bối cảnh chuyển đổi số diễn ra mạnh mẽ hiện nay.
Tại Việt Nam, quá trình chuyển đổi số đang diễn ra trên nhiều lĩnh vực, từ chính phủ điện tử, kinh tế số đến xã hội số, song công tác quản trị dữ liệu chất lượng cao vẫn còn đối mặt với nhiều thách thức. Vì vậy, trong thời gian tới, Việt Nam cần xây dựng và thực hiện chiến lược quản trị dữ liệu tuần hoàn trong doanh nghiệp.
Một là, xây dựng khung đánh giá đối với dữ liệu, đặc biệt là dữ liệu xuyên quốc gia. Trong nền kinh tế tuần hoàn, các công ty đa quốc gia phụ thuộc nhiều vào các luồng dữ liệu xuyên biên giới. Theo đó, ngày càng có nhiều quy định về bảo vệ dữ liệu quốc tế được đưa ra để giải quyết vấn đề truyền dữ liệu. Có thể kể đến nguyên tắc về quyền riêng tư của Tổ chức Hợp tác và Phát triển kinh tế (OECD), Công ước 108 của Hội đồng châu Âu, hệ thống quy định về quyền riêng tư xuyên biên giới của Diễn đàn Hợp tác kinh tế châu Á - Thái Bình Dương (APEC), hay trong các hiệp định thương mại tự do thế hệ mới.
Theo đó, hệ thống bảo vệ dữ liệu của quốc gia nên có khung đánh giá các tiêu chí rõ ràng trong việc truyền dữ liệu xuyên biên giới, để giúp dữ liệu doanh nghiệp lưu thông ở hầu khắp các chi nhánh trên thế giới với số lượng lớn, đáp ứng các nhiệm vụ nội bộ được vận hành một cách trơn tru.
Hai là, tăng cường thực thi các quy tắc ứng xử liên quan đến dữ liệu trong thương mại quốc tế, giúp giảm thiểu tranh chấp và tạo ra một môi trường kinh doanh minh bạch, đáng tin cậy. Liên minh châu Âu (EU) đã thiết lập các biện pháp bảo vệ thông qua các điều khoản hợp đồng tiêu chuẩn hoặc thỏa thuận công khai giữa các cơ quan thực thi dựa trên quy tắc ứng xử. Việt Nam cũng có thể tạo dựng những quy định mẫu về điều khoản dữ liệu trong hợp đồng thương mại nhằm tránh rủi ro tranh chấp phát sinh trong tương lai.
Ba là, chuẩn bị kế hoạch triển khai và quy định giám sát đối với các sản phẩm kỹ thuật số, như Hộ chiếu Sản phẩm kỹ thuật số (DPP). DPP là hồ sơ kỹ thuật số cung cấp thông tin toàn diện về sản phẩm và toàn bộ chuỗi giá trị của sản phẩm dưới dạng mã định danh sản phẩm.
Theo Ủy ban châu Âu (EC), DPP được áp dụng thí điểm trước hết đối với sản phẩm pin từ tháng 7/2026. Nhiều ngành công nghiệp khác như dệt may, điện tử và công nghệ thông tin, đồ nội thất, nhựa, xây dựng và hóa chất cũng sẽ áp dụng DPP từ năm 2030. Vì vậy, chính sách quốc gia cần linh hoạt thích ứng. Đồng thời, doanh nghiệp Việt nên chủ động ứng dụng công nghệ trong quản trị dữ liệu để tận dụng hiệu quả tiềm năng của dữ liệu.