|
ỦY BAN NHÂN DÂN
THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
-------
|
CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ
NGHĨA VIỆT NAM
Độc lập - Tự do - Hạnh phúc
---------------
|
|
Số: 1293/QĐ-UBND
|
Thành phố Hồ Chí
Minh, ngày 05 tháng 3 năm 2026
|
QUYẾT
ĐỊNH
VỀ BAN HÀNH KHUNG KIẾN TRÚC DỮ LIỆU, KHUNG QUẢN
TRỊ, QUẢN LÝ DỮ LIỆU THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
CHỦ TỊCH
ỦY BAN NHÂN DÂN THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
Căn cứ Luật Tổ chức
chính quyền địa phương ngày 16 tháng 6 năm 2025;
Căn cứ Luật Công nghệ
thông tin ngày 29 tháng 6 năm 2006;
Căn cứ Luật An toàn
thông tin mạng ngày 19 tháng 11 năm 2015;
Căn cứ Luật An ninh
mạng ngày 12 tháng 06 năm 2018;
Căn cứ Luật Giao dịch
điện tử ngày 22 tháng 06 năm 2023;
Căn cứ Luật Viễn thông
ngày 24 tháng 11 năm 2023;
Căn cứ Luật Dữ liệu
ngày 30 tháng 11 năm 2024;
Căn cứ Nghị quyết số
57-NQ/TW ngày 22 tháng 12 năm 2024 của Bộ Chính trị về đột phá phát triển khoa
học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia;
Căn cứ Kế hoạch số
02-KH/BCĐTW ngày 19 tháng 6 năm 2025 của Ban Chỉ đạo Trung ương về phát triển
khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số về thúc đẩy chuyển đổi
số liên thông, đồng bộ, nhanh, hiệu quả đáp ứng yêu cầu sắp xếp tổ chức bộ máy
của hệ thống chính trị;
Căn cứ Nghị định số
42/2022/NĐ-CP ngày 24 tháng 6 năm 2022 của Chính phủ cung cấp thông tin dịch vụ
công trực tuyến trên môi trường mạng;
Căn cứ Nghị định số
165/2025/NĐ-CP ngày 30 tháng 6 năm 2025 của Chính phủ quy định chi tiết và biện
pháp thi hành Luật Dữ liệu;
Căn cứ Nghị định số
194/2025/NĐ-CP ngày 03 tháng 7 năm 2025 của Chính phủ quy định chi tiết một số
điều của Luật Giao dịch điện tử về cơ sở dữ liệu quốc gia, kết nối và chia sẻ
dữ liệu, dữ liệu mở phục vụ giao dịch điện tử của cơ quan nhà nước;
Căn cứ Nghị định số
278/2025/NĐ-CP ngày 22 tháng 10 năm 2025 của Chính phủ quy định về kết nối,
chia sẻ dữ liệu bắt buộc giữa các cơ quan thuộc hệ thống chính trị;
Căn cứ Nghị định số
356/2025/NĐ-CP ngày 31 tháng 12 năm 2025 của Chính phủ quy định chi tiết một số
điều và biện pháp thi hành Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân;
Căn cứ Nghị quyết số
71/NQ-CP ngày 01 tháng 4 năm 2025 của Chính phủ về sửa đổi, bổ sung cập nhật
Chương trình hành động của Chính phủ thực hiện Nghị quyết số 57-NQ/TW ngày 22
tháng 12 năm 2024 của Bộ Chính trị về đột phá phát triển khoa học, công nghệ,
đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia;
Căn cứ Nghị quyết số
11/NQ-CP ngày 14 tháng 01 năm 2026 của Chính phủ về sửa đổi, bổ sung, cập nhật
một số nội dung tại Chương trình hành động của Chính phủ thực hiện Nghị quyết
số 57-NQ/TW ngày 22 tháng 12 năm 2024 của Bộ Chính trị về đột phá phát triển
khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia;
Căn cứ Quy định số
05-QĐ/BCĐTW ngày 27 tháng 8 năm 2025 của Ban Chỉ đạo Trung ương về phát triển
khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số ban hành quy định về Mô
hình liên thông số thống nhất, hiệu quả và quản trị dựa trên quản trị dữ liệu
trong hệ thống chính trị;
Căn cứ Nghị quyết số
214/NQ-CP ngày 23 tháng 7 năm 2025 của Chính phủ về thúc đẩy tạo lập dữ liệu
phục vụ chuyển đổi số toàn diện;
Căn cứ Quyết định số
2439/QĐ-TTg ngày 04 tháng 11 năm 2025 của Thủ tướng Chính phủ ban hành Khung
kiến trúc dữ liệu quốc gia, Khung quản trị, quản lý dữ liệu quốc gia, Từ điển
dữ liệu dùng chung (Phiên bản 1.0);
Căn cứ Quyết định số
2629/QĐ-TTg ngày 01 tháng 12 năm 2025 của Thủ tướng Chính phủ về việc phê duyệt
Chương trình phát triển Chính phủ số;
Căn cứ Quyết định số
3090/QĐ-BKHCN ngày 08 tháng 10 năm 2025 của Bộ Khoa học và Công nghệ về ban
hành Khung kiến trúc tổng thể quốc gia số;
Căn cứ Kế hoạch hành
động số 19-KH/TU ngày 09 tháng 12 năm 2025 của Thành ủy về thực hiện Nghị quyết
số 57-NQ/TW ngày 22 tháng 12 năm 2024 của Bộ Chính trị về đột phá phát triển
khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia;
Theo đề nghị của Sở
Khoa học và Công nghệ tại Tờ trình số 1507/TTr-SKHCN ngày 26 tháng 02 năm 2026,
QUYẾT
ĐỊNH:
Điều 1. Ban hành Khung kiến
trúc dữ liệu, Khung quản trị, quản lý dữ liệu Thành phố Hồ Chí Minh (chi
tiết Khung kiến trúc dữ liệu, Khung quản trị, quản lý dữ liệu Thành phố kèm
theo).
Điều 2. Quyết định này có hiệu
lực kể từ ngày ký ban hành.
Điều 3. Chánh Văn phòng Ủy ban
nhân dân Thành phố, Giám đốc Sở Khoa học và Công nghệ, Công an Thành phố, Trung
tâm Chuyển đổi số Thành phố; Thủ trưởng các sở, ban, ngành, Chủ tịch Ủy ban
nhân dân các phường, xã, đặc khu và Thủ trưởng các cơ quan, đơn vị có liên quan
chịu trách nhiệm thi hành Quyết định này./.
|
Nơi nhận:
-
Như Điều 3;
- Bộ KHCN (để b/c);
- Bộ Công an (để b/c);
- Thường trực Thành ủy (để b/c);
- Thường trực HĐND;
- UBMTTQVN Thành phố;
- TTUB: CT, các PCT;
- Văn phòng Thành ủy;
- Văn phòng ĐU UBND TP;
- VPUB: CVP, các PCVP;
- Phòng Văn xã;
- Lưu: VT, (VX/ Đại).
|
KT. CHỦ TỊCH
PHÓ CHỦ TỊCH
Nguyễn Mạnh Cường
|
KHUNG KIẾN TRÚC DỮ LIỆU, KHUNG QUẢN TRỊ, QUẢN
LÝ DỮ LIỆU THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
(Kèm
theo Quyết định số 1293/QĐ-UBND ngày 05 tháng 3 năm 2026 của Chủ tịch Ủy ban nhân dân
Thành phố)
I. TẦM NHÌN, MỤC TIÊU
VÀ PHẠM VI
1.
Tầm nhìn
Xây dựng Khung kiến
trúc dữ liệu, Khung quản trị, quản lý dữ liệu Thành phố Hồ Chí Minh hướng tới
việc hình thành nền tảng dữ liệu thống nhất, liên thông và an toàn, thúc đẩy
chính quyền số, kinh tế số và xã hội số. Thành phố hướng tới việc quản trị dữ
liệu theo nguyên tắc “đúng, đủ, sạch, sống, thống nhất, dùng chung”, tổ chức
quản trị dữ liệu theo định hướng thống nhất, dùng chung, đảm bảo dữ liệu được
thu thập một lần và sử dụng nhiều lần để tối ưu hóa nguồn lực và nâng cao chất
lượng dịch vụ công phục vụ người dân, doanh nghiệp. Dữ liệu được quản trị tập
trung, tổ chức khoa học và khai thác hiệu quả, bảo đảm kết nối, tích hợp và
chia sẻ dữ liệu thông suốt giữa các cơ quan, đơn vị trên địa bàn Thành phố.
Đồng thời sẵn sàng liên thông với các cơ sở dữ liệu quốc gia, cơ sở dữ liệu của
Bộ, ngành Trung ương, làm nền tảng cho hoạt động quản lý nhà nước, chỉ đạo điều
hành, cung cấp dịch vụ công, dịch vụ dữ liệu - Sàn dữ liệu phục vụ phát triển
kinh tế - xã hội.
2.
Mục tiêu
2.1.Mục tiêu tổng quát
Thiết lập quy hoạch
tổng thể về dữ liệu của Thành phố, bảo đảm sự thống nhất, đồng bộ và liên thông
dữ liệu giữa các cơ quan nhà nước trên địa bàn Thành phố và với các hệ thống dữ
liệu quốc gia. Qua đó, hình thành nền tảng dữ liệu vững chắc phục vụ công tác
chỉ đạo, điều hành của lãnh đạo Thành phố, phát triển kinh tế số, xã hội số,
chính quyền số và cung cấp dịch vụ công, dịch vụ dữ liệu - Sàn dữ liệu chất
lượng cao cho người dân và doanh nghiệp.
2.2.Mục tiêu cụ thể
- Chuẩn hóa và thống
nhất mô hình dữ liệu của Thành phố; xác định rõ các nhóm dữ liệu dùng chung và
dữ liệu chuyên ngành.
- Phân loại và tổ chức
dữ liệu theo các lớp: dữ liệu danh mục dùng chung, siêu dữ liệu, dữ liệu chủ,
dữ liệu giao dịch, dữ liệu lớn, dữ liệu tổng hợp, dữ liệu phân tích và dữ liệu
mở, bảo đảm phù hợp Khung kiến trúc dữ liệu quốc gia.
- Chuẩn hóa các nhóm dữ
liệu cốt lõi về Con người, Tổ chức, Tài sản, Địa chính, Địa chỉ và Nền địa lý
làm trung tâm cho mọi hoạt động nghiệp vụ, quản lý, điều hành và cung cấp dịch
vụ công.
- Chuẩn hóa dữ liệu
theo mã định danh thống nhất và từ điển dữ liệu dùng chung, giảm trùng lặp, bảo
đảm nguyên tắc một lần tạo lập, nhiều lần sử dụng, nâng cao chất lượng và khả
năng dùng chung dữ liệu.
- Thiết lập kiến trúc
tích hợp và chia sẻ dữ liệu giữa các hệ thống thông tin của sở, ban, ngành với
Kho dữ liệu dùng chung của Thành phố và sẵn sàng kết nối, liên thông với Trung
tâm dữ liệu quốc gia thông qua nền tảng tích hợp, chia sẻ dữ liệu Thành phố
(LGSP/LDOP).
- Thiết lập cơ chế quản
trị dữ liệu thống nhất, xác định rõ quy trình, khung tiêu chuẩn kỹ thuật, vai
trò, trách nhiệm của các cơ quan, đơn vị trong việc tạo lập, cập nhật, duy trì,
chia sẻ và khai thác dữ liệu. Xây dựng và áp dụng quy trình quản lý vòng đời dữ
liệu, nâng cao năng lực quản trị dữ liệu tại các cơ quan, đơn vị.
- Đảm bảo an toàn thông
tin và an ninh dữ liệu, tuân thủ Khung kiến trúc dữ liệu quốc gia và các quy
định pháp luật có liên quan, bảo vệ dữ liệu trong toàn bộ vòng đời khai thác và
sử dụng.
3.
Phạm vi áp dụng
Khung kiến trúc dữ
liệu, Khung quản trị, quản lý dữ liệu Thành phố áp dụng:
a) Các cơ quan nhà nước
trên địa bàn Thành phố (gọi tắt là cơ quan, đơn vị), bao gồm:
- Văn phòng Ủy ban nhân
dân Thành phố và các đơn vị trực thuộc;
- Các sở, ban, ngành và
các đơn vị trực thuộc;
- Các đơn vị trực thuộc
Ủy ban nhân dân Thành phố;
- Ủy ban nhân dân cấp
xã và các đơn vị trực thuộc;
- Các cơ quan, đơn vị
có liên quan, tham gia vào Khung kiến trúc dữ liệu, Khung quản trị, quản lý dữ
liệu Thành phố.
b) Các cơ quan Đảng,
Mặt trận Tổ quốc Việt Nam, tổ chức chính trị - xã hội Thành phố khi tham vào
gia Khung kiến trúc dữ liệu, Khung quản trị, quản lý dữ liệu Thành phố Hồ Chí
Minh.
II. NGUYÊN TẮC, YÊU CẦU
1.
Nguyên tắc
a) Về tuân thủ Khung
kiến trúc tổng thể quốc gia số, Khung kiến trúc dữ liệu quốc gia, Khung quản
trị, quản lý dữ liệu quốc gia và Khung kiến trúc số Thành phố.
- Khung kiến trúc dữ
liệu, Khung quản trị, quản lý dữ liệu Thành phố được xây dựng trên cơ sở tuân
thủ Khung kiến trúc dữ liệu quốc gia, Khung quản trị và quản lý dữ liệu quốc
gia, Từ điển dữ liệu dùng chung, bảo đảm thống nhất về nguyên tắc, cấu trúc và
phương pháp tiếp cận.
- Khung kiến trúc dữ
liệu, Khung quản trị, quản lý dữ liệu Thành phố là một hợp phần của Khung kiến
trúc số Thành phố, được xây dựng phù hợp và thống nhất với Khung kiến trúc tổng
thể quốc gia số.
- Mọi thành phần Khung
kiến trúc dữ liệu Thành phố phải bảo đảm khả năng kết nối, liên thông và tích
hợp với các hệ thống dữ liệu quốc gia, các bộ, ngành và địa phương khác, tránh
trùng lặp, chồng chéo trong đầu tư và xây dựng dữ liệu.
- Việc thiết kế Khung
kiến trúc dữ liệu Thành phố phải bảo đảm đồng bộ giữa các lớp kiến trúc (nghiệp
vụ, dữ liệu, ứng dụng, hạ tầng), hỗ trợ hiệu quả cho hoạt động chuyển đổi số,
quản lý, điều hành và cung cấp dịch vụ số của Thành phố.
b) Về thu thập, tạo lập
và cập nhật dữ liệu
- Thu thập dữ liệu một
lần: dữ liệu chỉ được thu thập một lần duy nhất tại cơ quan có thẩm quyền tạo
lập, bảo đảm tính chính xác, để hạn chế việc thu thập trùng lặp giữa các hệ
thống thông tin, giảm chi phí xử lý và có độ tin cậy cao.
- Một nguồn dữ liệu gốc
duy nhất: mỗi loại dữ liệu phải xác định rõ cơ quan chủ quản chịu trách nhiệm
tạo lập, cập nhật, quản lý, chịu trách nhiệm bảo đảm chất lượng và giá trị pháp
lý của dữ liệu tạo sự rõ ràng trong kiểm soát, bảo mật và chia sẻ giữa các hệ
thống.
- Phân loại dữ liệu và
bảo mật: bảo đảm phân loại, gán nhãn dữ liệu theo mức độ bảo mật, phân loại
theo đối tượng và cấp độ khai thác dữ liệu; áp dụng các biện pháp bảo vệ phù
hợp về kỹ thuật và tổ chức bảo đảm tuân thủ quy định về quốc phòng, an ninh, bí
mật nhà nước và quyền, lợi ích hợp pháp của tổ chức, cá nhân.
- Cập nhật và đồng bộ
liên tục: dữ liệu phải được cập nhật kịp thời, chính xác và đảm bảo được khả
năng liên thông, tích hợp, đồng bộ, chia sẻ dữ liệu giữa các hệ thống thông tin
có liên quan thông qua Nền tảng tích hợp, chia sẻ dữ liệu của Thành phố và Nền
tảng trao đổi giao diện lập trình ứng dụng quốc gia (V-APEX: là trung tâm phục
vụ kết nối, công bố, quản lý và chia sẻ API) kết nối CSDL chuyên ngành, CSDL
quốc gia.
- Tuân thủ quy định
quản lý dữ liệu chủ quốc gia: đối với các dữ liệu thuộc danh mục dữ liệu chủ
quốc gia, việc cập nhật, thay đổi phải tuân thủ quy định và được đồng bộ với
các hệ thống dữ liệu quốc gia theo quy định hiện hành.
c) Về lưu trữ và quản
lý dữ liệu
- Lưu trữ dữ liệu ở mức
cần thiết: các cơ quan, đơn vị có trách nhiệm lưu trữ dữ liệu ở mức cần thiết,
chỉ lưu trữ dữ liệu phù hợp với chức năng, nhiệm vụ được giao và mục tiêu sử
dụng, tránh lưu trữ dư thừa, trùng lặp, đồng thời bảo đảm tiết kiệm tài nguyên
hệ thống.
- Quản lý lưu trữ dữ
liệu theo vòng đời: dữ liệu phải được quản lý xuyên suốt vòng đời từ khi tạo
lập, lưu trữ, khai thác/chia sẻ, đến lưu trữ lịch sử hoặc hủy bỏ theo quy định.
- Bảo đảm chất lượng dữ
liệu: dữ liệu phải đáp ứng các yêu cầu về tính đúng, đủ, sạch, sống, nhất quán
và cập nhật kịp thời, đáp ứng yêu cầu quản lý, sẵn sàng khai thác và phục vụ
công việc phân tích, ra quyết định.
d) Về chia sẻ và kết
nối dữ liệu
- Minh bạch về dữ liệu
chia sẻ: công khai thông tin về nguồn gốc, nội dung và phạm vi sử dụng của dữ
liệu chia sẻ, nâng cao mức độ tin cậy và tăng cường giám sát.
- Chia sẻ dữ liệu chủ
động: việc chia sẻ cần được triển khai bằng phương thức chủ động, sẵn sàng kết
nối và cung cấp dữ liệu, phục vụ dịch vụ công, nhiệm vụ quản lý nhà nước, điều
hành và ra quyết định.
- Tối thiểu hóa trung
gian kết nối dữ liệu: chia sẻ dữ liệu phải được thực hiện thông qua Nền tảng
tích hợp, chia sẻ dữ liệu Thành phố, tối thiểu hóa các khâu trung gian trong
quá trình kết nối, bảo đảm dữ liệu được truyền tải nhanh chóng, chính xác và
tiết kiệm chi phí hạ tầng.
đ) Về khai thác, sử
dụng và kết thúc sử dụng dữ liệu
- Sử dụng dữ liệu đúng
mục đích: chỉ được khai thác dữ liệu phục vụ hoạt động quản lý nhà nước, cải
cách hành chính, phát triển kinh tế - xã hội theo chức năng, nhiệm vụ được
giao.
- Minh bạch và trách
nhiệm: cơ quan khai thác phải công khai phạm vi sử dụng và chịu trách nhiệm về
mục đích, kết quả sử dụng dữ liệu;
- Khi kết thúc nhu cầu
sử dụng, dữ liệu phải được lưu trữ lịch sử hoặc hủy bỏ dữ liệu theo quy định
của pháp luật.
2.
Yêu cầu
Khung kiến trúc dữ
liệu, Khung quản trị, quản lý dữ liệu Thành phố cần bảo đảm một số yêu cầu dưới
đây:
a) Khung kiến trúc dữ
liệu, Khung quản trị, quản lý dữ liệu Thành phố là cơ sở tham chiếu thống nhất
cho việc xây dựng, nâng cấp, vận hành các cơ sở dữ liệu và hệ thống thông tin
có quản lý dữ liệu của các cơ quan nhà nước trên địa bàn Thành phố.
b) Khung kiến trúc dữ
liệu, Khung quản trị, quản lý dữ liệu Thành phố phải kế thừa và tuân thủ Khung
kiến trúc dữ liệu quốc gia, Khung quản trị, quản lý dữ liệu quốc gia, Từ điển
dữ liệu dùng chung và các quy định pháp luật có liên quan.
c) Khung kiến trúc dữ
liệu Thành phố phải là một hợp phần thống nhất trong Khung kiến trúc số Thành
phố, bảo đảm đồng bộ với các lớp kiến trúc nghiệp vụ, ứng dụng và hạ tầng của
Thành phố.
d) Khung kiến trúc dữ
liệu, Khung quản trị, quản lý dữ liệu Thành phố phải quy định rõ phạm vi lưu
trữ dữ liệu của từng cơ quan, đơn vị, phù hợp với chức năng, nhiệm vụ được
giao, tránh lưu trữ trùng lặp, phân tán.
đ) Khung kiến trúc dữ
liệu Thành phố phải xác định rõ điểm tạo lập dữ liệu đối với từng nhóm dữ liệu,
mối quan hệ giữa các nhóm dữ liệu, bảo đảm mỗi loại dữ liệu có một nguồn dữ
liệu gốc duy nhất chịu trách nhiệm pháp lý.
e) Khung kiến trúc dữ
liệu Thành phố phải áp dụng thống nhất các tiêu chuẩn, quy chuẩn kỹ thuật về dữ
liệu, siêu dữ liệu (metadata), mã định danh theo quy định quốc gia; Chia sẻ dữ
liệu phải được thực hiện thông qua Nền tảng tích hợp, chia sẻ dữ liệu Thành
phố, bảo đảm khả năng liên thông dữ liệu giữa các sở, ban, ngành, Ủy ban nhân
dân các phường, xã, đặc khu và các hệ thống dữ liệu quốc gia.
g) Khung kiến trúc dữ
liệu, Khung quản trị, quản lý dữ liệu Thành phố đảm bảo tuân thủ Luật An ninh
mạng, Luật An toàn thông tin, Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân, Luật Bảo vệ bí mật
nhà nước, Luật Dữ liệu và các văn bản quy phạm pháp luật khác có liên quan.
h) Khung kiến trúc dữ
liệu, Khung quản trị, quản lý dữ liệu Thành phố phải bảo đảm khả thi trong điều
kiện hạ tầng, nguồn lực và tổ chức hiện có của Thành phố, là căn cứ để xây dựng
lộ trình, kế hoạch và các dự án triển khai dữ liệu theo từng giai đoạn, bảo đảm
triển khai thống nhất, tránh đầu tư trùng lặp.
i) Khung kiến trúc dữ
liệu, Khung quản trị, quản lý dữ liệu Thành phố được đánh giá, rà soát và cập
nhật định kỳ theo quy định về quản trị, quản lý dữ liệu và theo yêu cầu thực
tiễn triển khai của Thành phố.
III. KHUNG KIẾN TRÚC DỮ
LIỆU THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
1.
Sơ đồ tổng quát Khung kiến trúc dữ liệu Thành phố

Hình
1. Mô hình tổng thể Khung kiến trúc dữ liệu Thành phố
Khung kiến trúc dữ liệu
Thành phố bao gồm 7 lớp: (1) Hạ tầng công nghệ, (2) Nguồn dữ liệu, (3) Tích
hợp, chia sẻ và điều phối dữ liệu, (4) Lưu trữ dữ liệu, (5) Khai thác và ứng
dụng dữ liệu, (6) Quản trị và quản lý dữ liệu, (7) An toàn, bảo mật, tuân thủ.
1.1.
Hạ tầng công nghệ
Cung cấp năng lực tính
toán và lưu trữ vật lý cho toàn bộ hệ thống.
a) Hạ tầng điện toán:
Kết hợp giữa Trung tâm dữ liệu của thành phố (On- premise) cho các dữ liệu
mật/nhạy cảm và Điện toán đám mây (Cloud) cho các dịch vụ công cộng, dữ liệu mở
để đảm bảo độ sẵn sàng cao.
b) Hạ tầng mạng: Sử
dụng Mạng truyền số liệu chuyên dùng (TSLCD) của Thành phố cho các kết nối nội
bộ cơ quan nhà nước, đảm bảo tách biệt với Internet công cộng.
c) Hệ quản trị cơ sở dữ
liệu (DBMS):
- RDBMS (SQL): cho dữ
liệu giao dịch, dữ liệu chủ (Oracle, PostgreSQL, MS SQL,…).
- NoSQL/Big Data: cho
dữ liệu IoT, logs, dữ liệu phi cấu trúc (MongoDB, Hadoop/Spark,…).
d) Sao lưu và phục hồi:
- Thực hiện sao lưu dữ
liệu định kỳ cho các hệ thống và CSDL.
- Xây dựng phương án
phục hồi hệ thống và dữ liệu khi xảy ra sự cố, trong đó xác định rõ mức độ khôi
phục dữ liệu (RPO) và thời gian khôi phục hệ thống (RTO) phù hợp với từng hệ
thống.
1.2.
Nguồn dữ liệu
Đây là lớp khởi tạo dữ
liệu, nơi dữ liệu được sinh ra hoặc thu thập, được chia thành 3 nhóm nguồn
chính bao gồm:
a) Hệ thống nghiệp vụ
của các sở, ban, ngành:
Bao gồm HTTT giải quyết
thủ tục hành chính (dữ liệu thủ tục hành chính), các hệ thống quản lý chuyên
ngành (Đất đai, Xây dựng, Hộ tịch, Y tế, Giáo dục, Tài chính…), các văn bản,
tài liệu lưu trữ được số hóa từ tài liệu giấy...
b) Nguồn dữ liệu khác,
bao gồm:
- Dữ liệu từ thiết bị
IoT (Camera giao thông, cảm biến môi trường, đo mực nước,…).
- Dữ liệu từ doanh
nghiệp (Điện lực, Cấp thoát nước, Viễn thông…), mạng xã hội (phục vụ lắng nghe
ý kiến người dân).
c) CSDL Quốc gia và Bộ,
ngành:
Bao gồm dữ liệu được
đồng bộ, chia sẻ từ các cơ sở dữ liệu quốc gia, cơ sở dữ liệu của các Bộ, ngành
như Dân cư, Đất đai, Doanh nghiệp, Bảo hiểm,… thông qua
Nền tảng tích hợp, chia
sẻ dữ liệu quốc gia (NDXP), Nền tảng chia sẻ, điều phối dữ liệu quốc gia
(NDOP).
1.3.
Tích hợp, chia sẻ và điều phối dữ liệu
a) Công nghệ thu thập:
- ETL/ELT Pipelines: Xử
lý dữ liệu lô (Batch processing) định kỳ (ví dụ: tổng hợp báo cáo cuối ngày).
- CDC (Change Data
Capture): Công nghệ bắt sự thay đổi dữ liệu theo thời gian thực từ các CSDL
nguồn (ví dụ: ngay khi một hồ sơ đất đai được cập nhật, CDC sẽ đẩy tín hiệu về
kho dữ liệu).
b) Nền tảng chia sẻ,
tích hợp dữ liệu Thành phố (LGSP/LDOP):
- Thực hiện chức năng
chia sẻ, tích hợp dữ liệu giữa các cơ quan, đơn vị Thành phố và phân phối, trao
đổi, kết nối dữ liệu với Nền tảng tích hợp, chia sẻ dữ liệu quốc gia (NDXP),
với Nền tảng chia sẻ, điều phối dữ liệu quốc gia (NDOP) thông qua thành phần
bảo mật điểm kết nối (Agent Node).
- Quản lý danh mục API
tập trung.
c) Thành phần Agent
Node (Điểm kết nối bảo mật):
Là thầnh phần của Nền
tảng chia sẻ, điều phối dữ liệu quốc gia (NDOP) được triển khai tại các bộ,
ngành; các cơ quan, đơn vị, địa phương bảo đảm an toàn bảo mật điểm kết nối và
trao đổi dữ liệu giữa Nền tảng tích hợp, chia sẻ dữ liệu Thành phố (LGSP/LDOP)
với Nền tảng chia sẻ, điều phối dữ liệu quốc gia (NDOP) tại Trung tâm dữ liệu
quốc gia để thực hiện điều phối dữ liệu.
d) Giám sát và bảo vệ:
Thực hiện kiểm soát
truy cập dữ liệu, lưu vết (Log Audit) và các kỹ thuật che giấu, mã hóa dữ liệu
(Masking and Encryption).
1.4.
Lưu trữ dữ liệu
- Siêu dữ liệu
(metadata) hay dữ liệu đặc tả dữ liệu đóng vai trò cốt lõi vì được sử dụng để
định nghĩa các dữ liệu khác. Siêu dữ liệu có các thông tin mô tả về dữ liệu (ai
tạo, tạo khi nào, cấu trúc ra sao). Siêu dữ liệu gồm:
+ Siêu dữ liệu về kỹ
thuật (technicalmetadata), mô tả các tài nguyên dữ liệu tĩnh như bảng cơ sở dữ
liệu, cột, kiểu dữ liệu và cấu trúc chỉ mục. Siêu dữ liệu kỹ thuật tồn tại
trong từ điển dữ liệu kỹ thuật.
+ Siêu dữ liệu về hoạt
động dữ liệu (operational metadata), mô tả luồng dữ liệu, di chuyển của dữ liệu
và hoạt động điều phối luồng dữ liệu đó. Siêu dữ liệu hoạt động tồn tại dưới
dạng luồng xử lý dữ liệu.
+ Siêu dữ liệu nghiệp
vụ, mô tả từ vựng được sử dụng để tham khảo về dữ liệu. Siêu dữ liệu nghiệp vụ
(business metadata) bao gồm các thuật ngữ riêng lẻ và các cấu trúc phức tạp hơn
như hệ thống phân cấp và phân loại do người dùng công nhận. Siêu dữ liệu nghiệp
vụ trùng lặp đáng kể với nội dung của bảng từ vựng nghiệp vụ (business
glossary), được quy định trong từ điển dữ liệu nghiệp vụ; siêu dữ liệu xã hội
là các loại dữ liệu mang tính chú thích, bình luận…
- Dữ liệu danh mục dùng
chung (reference data) là dữ liệu về các danh mục, bảng mã phân loại do cơ quan
nhà nước có thẩm quyền ban hành, được sử dụng chung trong các hệ thống thông
tin, cơ sở dữ liệu bảo đảm việc tích hợp, trao đổi, chia sẻ dữ liệu đồng bộ,
thống nhất. Dữ liệu danh mục dùng chung được sử dụng bảo đảm sự thống nhất,
đồng bộ và tương thích giữa các hệ thống thông tin của cơ quan từ trung ương
đến địa phương.
- Dữ liệu chủ (master
data) là dữ liệu chứa thông tin cơ bản nhất để mô tả một đối tượng cụ thể, làm
cơ sở để tham chiếu, đồng bộ giữa các cơ sở dữ liệu hoặc các tập dữ liệu khác
nhau. Đây là tập hợp các thông tin cốt lõi, ổn định và có tính tham chiếu cao
như dữ liệu về con người, tổ chức, địa điểm,… được sử dụng xuyên suốt trong các
hệ thống thông tin và cơ sở dữ liệu chuyên ngành. Việc quản lý và duy trì dữ
liệu chủ một cách tập trung, thống nhất giúp bảo đảm tính chính xác, đồng bộ và
khả năng tích hợp giữa các hệ thống, đồng thời giảm thiểu trùng lặp, sai lệch
thông tin.
- Dữ liệu giao dịch
(transaction data) là loại dữ liệu phát sinh trong quá trình thực hiện các
nghiệp vụ, giao dịch hành chính hoặc cung cấp dịch vụ công của chủ thể dữ liệu
(được biểu diễn bởi dữ liệu chủ). Dữ liệu này phản ánh hoạt động của chủ thể dữ
liệu, ví dụ như thông tin cụ thể về thời gian, địa điểm, đối tượng, nội dung và
kết quả của từng giao dịch, đóng vai trò quan trọng trong việc theo dõi, kiểm tra,
đánh giá hiệu quả hoạt động và hỗ trợ ra quyết định.
- Dữ liệu lớn (big
data) là tập hợp các dữ liệu có dung lượng lớn, đa dạng và được tạo ra với tốc
độ cao từ nhiều nguồn khác nhau, bên cạnh các dữ liệu nội bộ, dữ liệu lớn bao
gồm dữ liệu thu thập từ các nguồn dữ liệu bên ngoài mỗi cơ quan, tổ chức như
mạng xã hội, thiết bị Internet vạn vật (Internet of Things - IoT), mạng
Internet.
- Dữ liệu tổng hợp
(aggregate data) là kết quả của quá trình xử lý, tập hợp và thống kê từ các dữ
liệu chi tiết tạo ra thông tin có tính khái quát cao, phục vụ phân tích và ra
quyết định.
- Dữ liệu kết quả phân
tích (hay dữ liệu suy diễn - inferred data) là kết quả áp dụng các mô hình học
máy (ML-machine learning), trí tuệ nhân tạo (AI - artificial intelligence) để
phân tích nâng cao các lớp dữ liệu tổng hợp, dữ liệu lớn và các lớp dữ liệu
gốc.
- Dữ liệu mở (open
data) là tập hợp dữ liệu được các cơ quan nhà nước có thẩm quyền công bố rộng
rãi cho cơ quan, tổ chức, cá nhân tự do sử dụng, tái sử dụng, chia sẻ.
1.5.
Khai thác và ứng dụng dữ liệu
a) Điều hành, giám sát:
các hệ thống hiển thị các chỉ số kinh tế - xã hội, cảnh báo thời gian thực cho
Lãnh đạo Thành phố, các sở, ban, ngành…
b) Phân tích, dự báo:
Ứng dụng công nghệ AI và các kỹ thuật xử lý dữ liệu nâng cao, tạo các báo cáo
tùy biến, phân tích nguyên nhân vấn đề, dự báo xu hướng, hỗ trợ các cơ quan,
đơn vị tự xây dựng báo cáo phân tích đa chiều.
c) Cổng dữ liệu mở:
Cung cấp dữ liệu mở cho cộng đồng khởi nghiệp, nhà nghiên cứu, người dân, doanh
nghiệp.
d) Ứng dụng công dân
số: Cung cấp dữ liệu cá nhân hóa cho người dân (ví dụ: thông báo thuế, tình
trạng hồ sơ,…).
1.6.
Quản trị và quản lý dữ liệu
a) Chiến lược và chính
sách:
Ban Chỉ đạo về dữ liệu
của Thành phố giúp Ủy ban nhân dân Thành phố, Chủ tịch Ủy ban nhân đân Thành
phố chỉ đạo, xây dựng và tổ chức triển khai các chủ trương, chiến lược, cơ chế
chính sách, các giải pháp về phát triển dữ liệu số trên địa bàn Thành phố.
b) Từ điển dữ liệu dùng
chung: Xây dựng và duy trì bộ từ điển dữ liệu để thống nhất các khái niệm (ví
dụ: định nghĩa như thế nào là “Hộ nghèo” phải thống nhất giữa Sở Nội vụ và Ủy
ban nhân dân các phường, xã, đặc khu…).
c) Quản lý chất lượng
dữ liệu:
- Thiết lập các luật
kiểm tra.
- Thực hiện làm sạch dữ
liệu tự động.
- Đo lường chỉ số chất
lượng dữ liệu định kỳ.
d) Danh mục dữ liệu
(Data Catalog) và Nguồn gốc dữ liệu (Lineage): Công cụ giúp tra cứu dữ liệu và
truy vết nguồn gốc dữ liệu.
đ) Vận hành và giám sát
vòng đời của dữ liệu từ khi dữ liệu được hình thành, đến khi xóa, hủy theo quy
trình và quy định.
1.7.
An toàn, bảo mật và tuân thủ
Đảm bảo an toàn cho dữ
liệu ở cả 3 trạng thái: Khi lưu trữ, khi truyền tải và khi sử dụng.
a) Tuân thủ pháp lý:
Thiết kế hệ thống phải đáp ứng các yêu cầu của Luật An ninh mạng và Nghị định
số 13/2023/NĐ-CP ngày 17 tháng 4 năm 2023 của Chính phủ về bảo vệ dữ liệu cá
nhân.
b) Phân loại và Gán
nhãn: Tự động gán nhãn dữ liệu như tuyệt mật, mật, nội bộ, công khai ngay khi
đưa vào hệ thống để áp dụng chính sách bảo vệ tương ứng.
c) Mã hóa:
- Mã hóa đường truyền
(TLS 1.3).
- Mã hóa lưu trữ
(AES-256).
- Mã hóa dữ liệu nhạy
cảm trong CSDL (Column-level encryption).
d) Kiểm soát truy cập:
Quản lý định danh tập trung, xác thực đa yếu tố.
đ) Giám sát an ninh
(SOC): Tích hợp theo dõi nhật ký (logs) của hệ thống dữ liệu vào Trung tâm giám
sát an toàn thông tin của Thành phố (SOC) để phát hiện hành vi truy cập bất
thường.
2.
Mô hình dữ liệu khái niệm
Mô hình dữ liệu khái
niệm của Thành phố được xây dựng nhằm xác định các đối tượng dữ liệu cốt lõi
của đô thị, làm rõ mối quan hệ logic giữa các nhóm dữ liệu dùng chung và dữ
liệu chuyên ngành, từ đó hình thành nền tảng thống nhất cho việc xây dựng, quản
trị, kết nối, chia sẻ và khai thác dữ liệu trên phạm vi toàn Thành phố.
Mô hình dữ liệu khái
niệm đóng vai trò là lớp định hướng ở mức trừu tượng, làm cơ sở cho việc thiết
kế mô hình dữ liệu logic, mô hình dữ liệu vật lý, cũng như triển khai các cơ sở
dữ liệu, nền tảng tích hợp và chia sẻ dữ liệu của Thành phố theo định hướng
chuyển đổi số và phát triển đô thị thông minh của Thành phố.
Việc xây dựng mô hình
dữ liệu khái niệm của Thành phố bảo đảm tuân thủ các chủ trương, định hướng của
Trung ương về chuyển đổi số; phù hợp với Khung kiến trúc dữ liệu quốc gia,
Khung kiến trúc tổng thể quốc gia số; đồng thời đáp ứng yêu cầu quản lý, điều
hành đô thị của Thành phố trong giai đoạn hiện nay và các giai đoạn tiếp theo.
Mô hình dữ liệu khái niệm của Thành phố được xây dựng theo các định hướng sau:
- Lấy đô thị và người
dân, doanh nghiệp làm trung tâm trong quản trị và khai thác dữ liệu.
- Phân tách rõ dữ liệu
dùng chung của Thành phố và dữ liệu chuyên ngành của các sở, ban, ngành.
- Bảo đảm nguyên tắc
một lần thu thập, nhiều lần sử dụng, hạn chế trùng lặp dữ liệu;.
- Tăng cường liên
thông, kết nối và chia sẻ dữ liệu giữa các hệ thống thông tin.
- Bảo đảm khả năng mở
rộng, tích hợp và phân tích dữ liệu phục vụ chỉ đạo, điều hành và ra quyết
định.
Theo đó, mô hình dữ
liệu khái niệm của Thành phố được phân tách thành các nhóm dữ liệu chính như
sau:
- Nhóm dữ liệu về Con
người;
- Nhóm dữ liệu về Tổ
chức;
- Nhóm dữ liệu về Tài
sản;
- Nhóm dữ liệu về Địa
chính;
- Nhóm dữ liệu về Địa
chỉ;
- Nhóm dữ liệu Nền địa
lý.
2.1.
Dữ liệu về Con người
Nhóm dữ liệu về Con
người là nhóm dữ liệu nền tảng và cốt lõi trong Khung kiến trúc dữ liệu Thành
phố, phản ánh toàn diện thông tin liên quan đến công dân, hộ gia đình và các
mối quan hệ xã hội cơ bản, phục vụ công tác quản lý nhà nước, cung cấp dịch vụ
công, bảo đảm an sinh xã hội, phát triển nguồn nhân lực và nâng cao chất lượng
cuộc sống của người dân trên địa bàn Thành phố.
Nhóm dữ liệu này được
xây dựng trên cơ sở kế thừa, tuân thủ cấu trúc và định hướng của Nhóm dữ liệu
về con người theo Khung kiến trúc dữ liệu quốc gia ban hành kèm theo Quyết định
số 2439/QĐ-TTg của Thủ tướng Chính phủ, đồng thời được điều chỉnh, mở rộng phù
hợp với đặc thù của Thành phố là đô thị đặc biệt, trung tâm kinh tế - xã hội
lớn của cả nước, có quy mô dân số lớn, mật độ dân cư cao và biến động dân cư
thường xuyên.
Nhóm dữ liệu về Con
người của Thành phố được xác định là nhóm dữ liệu dùng chung quan trọng, có
phạm vi sử dụng rộng, liên quan đến các sở, ban, ngành và địa phương. Việc xây
dựng, quản lý và khai thác nhóm dữ liệu này phải:
- Tuân thủ Khung kiến
trúc dữ liệu quốc gia theo Quyết định số 2439/QĐ-TTg;
- Lấy dữ liệu cơ bản
làm trục liên thông, bảo đảm một lần thu thập, nhiều lần sử dụng;
- Bảo đảm an toàn thông
tin, bảo vệ dữ liệu cá nhân;
- Phục vụ hiệu quả cho
triển khai chính quyền số, dịch vụ công trực tuyến, công tác chỉ đạo, điều hành
và phát triển đô thị thông minh của Thành phố.

Hình
2. Mô hình dữ liệu về Con người
Mô hình dữ liệu về Con
người gồm các nhóm sau:
(1) Dữ liệu cơ bản
Dữ liệu cơ bản là lõi
trung tâm của mô hình dữ liệu về con người, bao gồm các thông tin định danh và
hành chính cơ bản của công dân như: thông tin nhân thân, mã định danh cá nhân,
tình trạng cư trú, quan hệ hộ gia đình và các thông tin hành chính khác theo
quy định.
Nhóm dữ liệu này đóng
vai trò là nguồn dữ liệu gốc, làm cơ sở liên kết, tham chiếu và tích hợp với
toàn bộ các nhóm dữ liệu thành phần còn lại trong mô hình; đồng thời bảo đảm
liên thông, kết nối thống nhất với Cơ sở dữ liệu quốc gia về dân cư và các hệ
thống thông tin chuyên ngành của bộ, ngành và Thành phố.
(2) Dữ liệu năng lực và
trình độ
Nhóm dữ liệu năng lực
và trình độ bao gồm các thông tin phản ánh trình độ học vấn, kỹ năng, năng lực
nghề nghiệp, quá trình đào tạo, bồi dưỡng và phát triển năng lực cá nhân của
công dân.
Nhóm dữ liệu này phục
vụ công tác quản lý, phát triển và khai thác hiệu quả nguồn nhân lực, đồng thời
cung cấp dữ liệu đầu vào cho hoạch định chính sách phát triển kinh tế tri thức
và kinh tế số.
(3) Dữ liệu giáo dục,
đào tạo và nghiên cứu
Nhóm dữ liệu giáo dục,
đào tạo và nghiên cứu bao gồm dữ liệu về người học, quá trình học tập, đào tạo,
bồi dưỡng, văn bằng, chứng chỉ và các hoạt động nghiên cứu khoa học có liên
quan.
Nhóm dữ liệu này được
tổ chức theo hướng liên thông giữa các cấp học, cơ sở giáo dục, đào tạo và
nghiên cứu, phục vụ quản lý ngành giáo dục và phát triển nguồn nhân lực chất
lượng cao.
(4) Dữ liệu y tế và sức
khỏe
Nhóm dữ liệu y tế và
sức khỏe bao gồm các thông tin liên quan đến tình trạng sức khỏe cá nhân, khám
chữa bệnh, bảo hiểm y tế, chăm sóc sức khỏe ban đầu và các dịch vụ y tế theo
quy định.
Nhóm dữ liệu này được
tổ chức theo hướng đồng bộ, liên thông và có khả năng phân tích, phục vụ công
tác quản lý ngành y tế, chỉ đạo, điều hành, phòng chống dịch bệnh và hoạch định
chính sách y tế đô thị.
(5) Dữ liệu thu nhập và
thuế
Nhóm dữ liệu thu nhập
và thuế bao gồm các thông tin liên quan đến thu nhập cá nhân, nghĩa vụ thuế, mã
số thuế cá nhân và các khoản đóng góp tài chính khác theo quy định.
(6) Dữ liệu tài sản và
nhà ở
Nhóm dữ liệu tài sản và
nhà ở bao gồm các thông tin về quyền sử dụng đất, quyền sở hữu nhà ở, tài sản
gắn liền với đất, giấy phép xây dựng và các biến động liên quan đến tài sản của
công dân.
Đây là nhóm dữ liệu
quan trọng trong quản lý phát triển đô thị, nhà ở và thị trường bất động sản,
đáp ứng yêu cầu quản lý đô thị đặc biệt, mật độ xây dựng cao và nhu cầu nhà ở
lớn của Thành phố.
(7) Dữ liệu an sinh xã
hội và lao động
Nhóm dữ liệu an sinh xã
hội và lao động bao gồm dữ liệu về lao động, việc làm, bảo hiểm xã hội, bảo
hiểm thất nghiệp, trợ giúp xã hội, chính sách ưu đãi người có công và các
chương trình an sinh xã hội khác.
Nhóm dữ liệu này được
tăng cường kết nối với dữ liệu đào tạo nghề và phát triển nguồn nhân lực, phục
vụ công tác quản lý nhà nước và bảo đảm an sinh xã hội bền vững.
(8) Dữ liệu liên quan
đến pháp luật
Nhóm dữ liệu liên quan
đến pháp luật bao gồm các thông tin về vi phạm hành chính, vi phạm giao thông,
thông tin tư pháp, hình sự và quản lý các đối tượng theo quy định pháp luật.
Nhóm dữ liệu này được
quản lý chặt chẽ, bảo đảm tuân thủ các quy định về bảo mật, an toàn thông tin
và bảo vệ dữ liệu cá nhân, đồng thời phục vụ công tác quản lý trật tự, an toàn
xã hội trên địa bàn Thành phố.
(9) Dữ liệu thông tin
khác
Nhóm dữ liệu thông tin
khác bao gồm các thông tin bổ trợ như dữ liệu di trú, nhân khẩu học, người nước
ngoài, phản ánh - góp ý của công dân và các thông tin xã hội khác phát sinh
trong quá trình quản lý đô thị.
2.2.
Dữ liệu về Tổ chức
Nhóm dữ liệu về Tổ chức
là một trong những nhóm dữ liệu nền tảng và trọng yếu trong Khung kiến trúc dữ
liệu Thành phố, phản ánh toàn diện thông tin liên quan đến các cơ quan nhà
nước, đơn vị sự nghiệp công lập, doanh nghiệp, tổ chức chính trị - xã hội, tổ
chức xã hội - nghề nghiệp và các loại hình tổ chức khác hoạt động trên địa bàn
Thành phố. Nhóm dữ liệu này phục vụ công tác quản lý nhà nước, tổ chức bộ máy,
quản lý hoạt động sản xuất - kinh doanh, cung cấp dịch vụ công, thúc đẩy phát
triển kinh tế - xã hội và nâng cao hiệu quả quản trị đô thị.
Nhóm dữ liệu về Tổ chức
được xây dựng trên cơ sở kế thừa, tuân thủ cấu trúc và định hướng của Nhóm dữ
liệu về tổ chức tại Khung kiến trúc dữ liệu quốc gia ban hành kèm theo Quyết
định số 2439/QĐ-TTg của Thủ tướng Chính phủ, đồng thời được điều chỉnh, mở rộng
phù hợp với đặc thù của Thành phố là đô thị đặc biệt, trung tâm kinh tế lớn của
cả nước, nơi tập trung số lượng lớn doanh nghiệp, tổ chức kinh tế, tổ chức quốc
tế, khu công nghiệp, khu công nghệ cao và hệ sinh thái đổi mới sáng tạo phát
triển mạnh.
Nhóm dữ liệu về Tổ chức
của Thành phố được xác định là nhóm dữ liệu dùng chung quan trọng, có phạm vi
sử dụng rộng, liên quan đến nhiều sở, ban, ngành và địa phương. Việc xây dựng,
quản lý và khai thác nhóm dữ liệu này phải:
- Tuân thủ Khung kiến
trúc dữ liệu quốc gia theo Quyết định số 2439/QĐ-TTg;
- Lấy dữ liệu cơ bản về
Tổ chức làm trục liên thông, bảo đảm một lần thu thập, nhiều lần sử dụng;
- Bảo đảm tính chính
xác, thống nhất, đồng bộ giữa các hệ thống thông tin;
- Bảo đảm an toàn thông
tin, bảo vệ bí mật nhà nước và dữ liệu của tổ chức;
- Phục vụ hiệu quả cho
triển khai chính quyền số, quản lý kinh tế - xã hội, cải cách hành chính và
phát triển đô thị thông minh của Thành phố.

Hình
3. Mô hình dữ liệu về Tổ chức
Mô hình dữ liệu về Tổ
chức gồm các nhóm sau:
(1) Dữ liệu cơ bản
Dữ liệu cơ bản về tổ
chức là lõi trung tâm của mô hình dữ liệu về tổ chức, bao gồm các thông tin
định danh và hành chính cơ bản như: tên tổ chức, mã số định danh, loại hình tổ
chức, địa chỉ trụ sở, tình trạng hoạt động, người đại diện theo pháp luật và
các thông tin hành chính khác theo quy định.
Nhóm dữ liệu này đóng
vai trò là nguồn dữ liệu gốc, làm cơ sở liên kết, tham chiếu và tích hợp với
toàn bộ các nhóm dữ liệu thành phần còn lại trong mô hình; đồng thời bảo đảm
liên thông, kết nối thống nhất với các cơ sở dữ liệu quốc gia, cơ sở dữ liệu
chuyên ngành của bộ, ngành và hệ thống thông tin của Thành phố.
(2) Dữ liệu pháp lý và
tuân thủ
Nhóm dữ liệu pháp lý và
tuân thủ bao gồm các thông tin về tình trạng pháp lý, giấy phép, điều lệ hoạt
động, nghĩa vụ pháp lý, việc chấp hành các quy định của pháp luật và các kết
quả thanh tra, kiểm tra, giám sát theo quy định.
(3) Dữ liệu tổ chức bộ
máy và nhân sự
Nhóm dữ liệu tổ chức bộ
máy và nhân sự bao gồm thông tin về cơ cấu tổ chức, đơn vị trực thuộc, vị trí
việc làm, cán bộ, công chức, viên chức, người lao động và các thông tin quản lý
nhân sự liên quan.
(4) Dữ liệu hoạt động,
chức năng và nhiệm vụ
Nhóm dữ liệu hoạt động,
chức năng và nhiệm vụ bao gồm các thông tin phản ánh chức năng, nhiệm vụ được
giao, lĩnh vực hoạt động, quy trình nghiệp vụ, kết quả thực hiện nhiệm vụ và
các chỉ tiêu đánh giá hoạt động của tổ chức.
(5) Dữ liệu tài chính
và tài sản
Nhóm dữ liệu tài chính
và tài sản bao gồm các thông tin về nguồn vốn, ngân sách, doanh thu, chi phí,
tài sản công, tài sản sản xuất - kinh doanh và các nghĩa vụ tài chính khác theo
quy định.
(6) Dữ liệu ứng dụng
công nghệ thông tin và chuyển đổi số
Nhóm dữ liệu ứng dụng
công nghệ thông tin và chuyển đổi số bao gồm thông tin về hạ tầng CNTT, hệ
thống thông tin, nền tảng số, mức độ ứng dụng CNTT, chuyển đổi số và an toàn
thông tin của tổ chức.
(7) Dữ liệu hợp tác,
liên kết và đối ngoại
Nhóm dữ liệu hợp tác,
liên kết và đối ngoại bao gồm thông tin về hợp tác trong nước, hợp tác quốc tế,
liên kết vùng, liên kết ngành và các chương trình, dự án hợp tác của tổ chức.
(8) Dữ liệu thông tin
khác
Nhóm dữ liệu thông tin
khác bao gồm các dữ liệu bổ trợ, dữ liệu đặc thù theo lĩnh vực, dữ liệu phát
sinh trong quá trình quản lý và hoạt động của tổ chức chưa được phân loại vào
các nhóm trên.
2.3.
Dữ liệu về Tài sản
Nhóm dữ liệu về Tài sản
là một trong những nhóm dữ liệu nền tảng quan trọng trong Khung kiến trúc dữ
liệu Thành phố, phản ánh toàn diện các thông tin liên quan đến tài sản của Nhà
nước, tổ chức, doanh nghiệp và cá nhân trên địa bàn Thành phố, phục vụ công tác
quản lý nhà nước về đất đai, nhà ở, tài sản công, phát triển đô thị, tài chính
- ngân sách và thị trường bất động sản.
Nhóm dữ liệu này được
xây dựng trên cơ sở kế thừa, tuân thủ cấu trúc và định hướng của Nhóm dữ liệu
về tài sản trong Khung kiến trúc dữ liệu quốc gia ban hành kèm theo Quyết định
số 2439/QĐ-TTg của Thủ tướng Chính phủ, đồng thời được điều chỉnh, mở rộng phù
hợp với đặc thù của Thành phố là đô thị đặc biệt, trung tâm kinh tế - tài chính
lớn của cả nước, có mật độ đô thị hóa cao, quy mô tài sản lớn và mức độ biến
động tài sản thường xuyên.
Nhóm dữ liệu về Tài sản
của Thành phố được xác định là nhóm dữ liệu dùng chung quan trọng, có phạm vi
sử dụng rộng, liên quan đến nhiều sở, ban, ngành và địa phương. Việc xây dựng,
quản lý và khai thác nhóm dữ liệu này phải:
- Tuân thủ Khung kiến
trúc dữ liệu quốc gia theo Quyết định số 2439/QĐ-TTg;
- Bảo đảm tính thống
nhất, đồng bộ và liên thông giữa dữ liệu tài sản với dữ liệu con người, dữ liệu
tổ chức và các cơ sở dữ liệu quốc gia có liên quan;
- Bảo đảm an toàn thông
tin, bảo vệ dữ liệu và tuân thủ các quy định của pháp luật;
- Phục vụ hiệu quả công
tác quản lý nhà nước, chỉ đạo, điều hành, phát triển đô thị thông minh và kinh
tế số của Thành phố.

Hình
4. Mô hình dữ liệu về Tài sản
Mô hình dữ liệu về Tài
sản được tổ chức theo cấu trúc lấy dữ liệu cơ bản về tài sản làm lõi trung tâm,
làm cơ sở liên kết, tham chiếu và tích hợp với các nhóm dữ liệu thành phần, bao
gồm:
(1) Dữ liệu cơ bản về
tài sản
Dữ liệu cơ bản về tài
sản là lõi trung tâm của mô hình, bao gồm các thông tin định danh và mô tả cơ
bản của tài sản như: loại tài sản, chủ thể sở hữu hoặc quản lý, vị trí, tình
trạng pháp lý, hiện trạng sử dụng và các thông tin quản lý cơ bản khác theo quy
định.
Nhóm dữ liệu này đóng
vai trò là nguồn dữ liệu gốc, phục vụ liên thông, kết nối và tích hợp với các
nhóm dữ liệu thành phần; đồng thời bảo đảm thống nhất trong quản lý và khai
thác dữ liệu tài sản trên toàn Thành phố.
(2) Dữ liệu pháp lý về
tài sản
Nhóm dữ liệu pháp lý về
tài sản bao gồm các thông tin liên quan đến quyền sở hữu, quyền sử dụng, giấy
chứng nhận, hồ sơ pháp lý, giấy phép và các ràng buộc pháp lý khác đối với tài
sản.
(3) Dữ liệu đất đai
Nhóm dữ liệu đất đai
bao gồm các thông tin về thửa đất, hồ sơ địa chính, mục đích sử dụng đất, quy
hoạch, kế hoạch sử dụng đất và các biến động liên quan đến đất đai.
(4) Dữ liệu nhà ở và
công trình xây dựng
Nhóm dữ liệu nhà ở và
công trình xây dựng bao gồm các thông tin về nhà ở, công trình xây dựng, giấy
phép xây dựng, tình trạng sử dụng, cải tạo, sửa chữa và các biến động liên
quan.
Nhóm dữ liệu này phục
vụ công tác quản lý xây dựng, phát triển nhà ở, chỉnh trang đô thị và bảo đảm
trật tự xây dựng trên địa bàn Thành phố.
(5) Dữ liệu tài sản
công
Nhóm dữ liệu tài sản
công bao gồm các thông tin về tài sản thuộc sở hữu nhà nước do các cơ quan, đơn
vị quản lý như: trụ sở làm việc, công trình công cộng, hạ tầng kỹ thuật và các
tài sản công khác.
Nhóm dữ liệu này phục
vụ công tác quản lý, sử dụng hiệu quả tài sản công, bảo đảm công khai, minh
bạch và hỗ trợ công tác lập kế hoạch, đầu tư và ngân sách của Thành phố.
(6) Dữ liệu tài sản của
tổ chức và doanh nghiệp
Nhóm dữ liệu này bao
gồm các thông tin về tài sản của các tổ chức, doanh nghiệp hoạt động trên địa
bàn Thành phố, phục vụ công tác quản lý nhà nước, giám sát hoạt động sản xuất -
kinh doanh và phân tích phát triển kinh tế - xã hội.
(7) Dữ liệu biến động
và giao dịch tài sản
Nhóm dữ liệu biến động
và giao dịch tài sản bao gồm các thông tin về chuyển nhượng, cho thuê, thế
chấp, thừa kế và các hình thức giao dịch tài sản khác.
Nhóm dữ liệu này phục
vụ công tác quản lý thị trường bất động sản, tài chính - thuế và phòng chống
thất thoát nguồn lực.
(8) Dữ liệu định giá và
thuế liên quan đến tài sản
Nhóm dữ liệu này bao
gồm các thông tin về giá trị tài sản, khung giá đất, định giá tài sản, nghĩa vụ
tài chính và các khoản thuế, phí liên quan đến tài sản.
Nhóm dữ liệu này hỗ trợ
công tác quản lý thu ngân sách, phân tích kinh tế và hoạch định chính sách tài
chính - đô thị của Thành phố.
2.4.
Dữ liệu về Địa chính
Nhóm dữ liệu về Địa
chính là một trong những nhóm dữ liệu nền tảng và cốt lõi trong Khung kiến trúc
dữ liệu của Thành phố, phản ánh toàn diện các thông tin về thửa đất, quyền sử
dụng đất, hồ sơ địa chính và các yếu tố pháp lý - kỹ thuật liên quan đến đất
đai trên địa bàn Thành phố. Nhóm dữ liệu này phục vụ công tác quản lý nhà nước
về đất đai, quy hoạch - xây dựng, tài nguyên môi trường, phát triển đô thị, tài
chính đất đai và cung cấp dịch vụ công liên quan đến đất đai.
Nhóm dữ liệu về Địa
chính được xây dựng trên cơ sở kế thừa, tuân thủ cấu trúc và định hướng của
Nhóm dữ liệu địa chính trong Khung kiến trúc dữ liệu quốc gia ban hành kèm theo
Quyết định số 2439/QĐ-TTg của Thủ tướng Chính phủ. Trên cơ sở đó, Thành phố tổ
chức và khai thác dữ liệu địa chính phù hợp với đặc thù là đô thị đặc biệt, có
mật độ sử dụng đất cao và biến động đất đai phức tạp.
Nhóm dữ liệu về Địa
chính của Thành phố được xác định là nhóm dữ liệu dùng chung quan trọng, có
phạm vi sử dụng rộng, liên quan đến các sở, ban, ngành và địa phương. Việc xây
dựng, quản lý và khai thác nhóm dữ liệu này phải bảo đảm:
- Tuân thủ Khung kiến
trúc dữ liệu quốc gia theo Quyết định số 2439/QĐ-TTg;
- Bảo đảm tính thống
nhất, đồng bộ và liên thông giữa dữ liệu địa chính với dữ liệu về con người, dữ
liệu về tổ chức, dữ liệu về tài sản và các cơ sở dữ liệu quốc gia có liên quan;
- Lấy thửa đất và hồ sơ
địa chính làm trục liên thông dữ liệu, bảo đảm nguyên tắc một lần thu thập,
nhiều lần sử dụng;
- Bảo đảm an toàn thông
tin, bảo vệ dữ liệu và tuân thủ các quy định của pháp luật;
- Phục vụ hiệu quả công
tác quản lý nhà nước, chỉ đạo, điều hành, phát triển đô thị thông minh và kinh
tế số của Thành phố.

Hình
5. Mô hình dữ liệu về Địa chính
Mô hình dữ liệu về Địa
chính Thành phố gồm các thành phần:
(1) Dữ liệu thuộc tính
đất đai: bao gồm các thông tin định danh, hành chính và pháp lý của thửa đất
như mã thửa đất, diện tích, loại đất, mục đích sử dụng đất, thời hạn sử dụng,
hình thức sử dụng đất, tình trạng pháp lý và thông tin đăng ký đất đai theo quy
định. Đây là thành phần dữ liệu cốt lõi phục vụ quản lý hồ sơ địa chính, đăng
ký đất đai và thực hiện thủ tục hành chính về đất đai.
(2) Dữ liệu không gian
đất đai: bao gồm thông tin không gian thể hiện vị trí, hình dạng và mối quan hệ
không gian của thửa đất, ranh giới thửa đất và bản đồ địa chính số, được tổ
chức theo hệ tọa độ thống nhất. Nhóm dữ liệu này phục vụ quản lý đất đai trên
nền tảng bản đồ số, tích hợp GIS, hỗ trợ phân tích không gian, quy hoạch và
quản lý phát triển đô thị.
Việc tổ chức và khai
thác nhóm dữ liệu địa chính theo mô hình trên là cơ sở quan trọng để Thành phố
nâng cao hiệu quả quản lý đất đai, phục vụ phát triển đô thị bền vững và thúc
đẩy chuyển đổi số trong lĩnh vực nông nghiệp và môi trường.
2.5.
Dữ liệu về Địa chỉ
Nhóm dữ liệu về Địa chỉ
là nhóm dữ liệu nền tảng trong Khung kiến trúc dữ liệu Thành phố, phản ánh
thông tin về địa chỉ không gian của các đối tượng trên địa bàn Thành phố, phục
vụ công tác quản lý nhà nước, cung cấp dịch vụ công, phát triển đô thị thông
minh, logistics, giao thông và các dịch vụ số dựa trên vị trí.
Nhóm dữ liệu về Địa chỉ
của Thành phố được xác định là nhóm dữ liệu dùng chung, làm nền tảng tham chiếu
không gian cho các nhóm dữ liệu khác như dữ liệu con người, dữ liệu tổ chức, dữ
liệu tài sản, dữ liệu đất đai - đô thị và các hệ thống thông tin chuyên ngành.
Việc xây dựng, quản lý và khai thác nhóm dữ liệu này phải bảo đảm tính thống
nhất, chính xác, khả năng liên thông, an toàn thông tin và tuân thủ quy định
của pháp luật.

Hình
6. Mô hình dữ liệu về Địa chỉ
Mô hình dữ liệu về Địa
chỉ Thành phố bao gồm các thành phần chính sau:
(1) Mã địa chỉ số
Bao gồm mã địa chỉ số
duy nhất dùng để định danh địa chỉ, phục vụ liên thông, tích hợp và chia sẻ dữ
liệu giữa các hệ thống thông tin của Thành phố và các cơ sở dữ liệu quốc gia.
(2) Địa chỉ hành chính
Bao gồm thông tin về tổ
dân phố, Ủy ban nhân dân các phường, xã, đặc khu, phản ánh mối quan hệ của địa
chỉ với đơn vị hành chính các cấp, phục vụ công tác quản lý hành chính nhà
nước.
(3) Địa chỉ chi tiết
Bao gồm các thông tin
mô tả cụ thể vị trí địa chỉ như phân loại địa điểm (nhà ở, cơ quan, cơ sở kinh
doanh, công trình công cộng…), số nhà, tên đường, tên địa điểm.
(4) Mã bưu chính
Bao gồm thông tin về
cấp mã, mã bưu chính và tên khu vực tương ứng, phục vụ công tác bưu chính,
logistics, thương mại điện tử và cung cấp dịch vụ công.
(5) Thông tin căn hộ và
công trình
Bao gồm thông tin về khu
chung cư, tòa nhà, tầng, căn hộ, phòng/cửa, phản ánh đặc thù phát triển mạnh
nhà ở cao tầng, khu phức hợp và không gian đa chức năng của Thành phố.
(6) Thông tin dẫn đường
Bao gồm các thông tin
phục vụ định hướng và điều hướng giao thông như biển báo, độ rộng đường, giới
hạn loại xe, giới hạn thời gian, giới hạn tốc độ, mã làn đường, vạch kẻ đường,
vạch làn chỉ dẫn và vị trí tương đối. Nhóm dữ liệu này hỗ trợ quản lý giao
thông đô thị và phát triển các ứng dụng đô thị thông minh dựa trên vị trí.
(7) Tọa độ không gian
- Bao gồm thông tin về
loại điểm tính tọa độ, kinh độ và vĩ độ của địa chỉ, được tổ chức theo hệ tọa
độ thống nhất, phục vụ tích hợp GIS, phân tích không gian và kết nối với bản đồ
số của Thành phố. Thông tin tọa độ theo Hệ tọa độ quốc gia VN-2000 và hệ thống
tọa độ toàn cầu WGS-84.
- Nhóm dữ liệu về Địa
chỉ là cơ sở quan trọng để Thành phố triển khai hiệu quả chính quyền số, đô thị
thông minh, định danh địa điểm, các dịch vụ công trực tuyến và các dịch vụ số
dựa trên dữ liệu không gian.
2.6.
Dữ liệu Nền địa lý
Nhóm dữ liệu Nền địa lý
là nhóm dữ liệu nền tảng quan trọng trong Khung kiến trúc dữ liệu Thành phố,
phản ánh các yếu tố địa lý cơ bản và không gian nền của Thành phố, làm cơ sở
tham chiếu không gian thống nhất cho các nhóm dữ liệu khác như dữ liệu địa
chính, dữ liệu địa chỉ, dữ liệu đất đai - đô thị, dữ liệu hạ tầng kỹ thuật và
các hệ thống thông tin chuyên ngành.
Nhóm dữ liệu này được
xây dựng kế thừa, tuân thủ cấu trúc và định hướng của Nhóm dữ liệu nền địa lý
trong Khung kiến trúc dữ liệu quốc gia ban hành kèm theo Quyết định số
2439/QĐ-TTg. Thành phố tổ chức và khai thác dữ liệu nền địa lý phù hợp với đặc
thù là đô thị đặc biệt, trung tâm kinh tế - xã hội lớn của cả nước, có địa hình
thấp, hệ thống sông ngòi - kênh rạch dày đặc, mật độ xây dựng cao và chịu tác
động mạnh của biến đổi khí hậu, triều cường và ngập úng đô thị.

Hình
7. Mô hình dữ liệu Nền địa lý
Mô hình dữ liệu Nền địa
lý Thành phố được tổ chức theo cấu trúc thống nhất, bao gồm các thành phần dữ
liệu chính sau:
(1) Dữ liệu dân cư
Dữ liệu dân cư là dữ
liệu về các khu dân cư và các công trình liên quan đến dân cư trên địa bàn
Thành phố, bao gồm: khu dân cư đô thị, khu dân cư nông thôn, khu công nghiệp,
khu chức năng đặc thù, các khu dân cư khác; các công trình dân sinh và các cơ
sở kinh tế, văn hóa, xã hội có liên quan.
Nhóm dữ liệu này phản
ánh cấu trúc phân bố dân cư và không gian sinh sống, lao động của người dân
Thành phố, phục vụ quản lý đô thị, quy hoạch phát triển không gian và cung cấp
lớp nền cho các dữ liệu chuyên ngành liên quan đến con người và tổ chức.
(2) Dữ liệu biên giới,
địa giới
Bao gồm dữ liệu biên
giới quốc gia và dữ liệu địa giới hành chính theo quy định.
- Dữ liệu biên giới
quốc gia bao gồm dữ liệu về đường biên giới quốc gia, hệ thống mốc quốc giới;
điểm cơ sở, đường cơ sở dùng để tính chiều rộng lãnh hải Việt Nam; các điểm đặc
trưng và đối tượng địa lý liên quan đến việc thể hiện đường biên giới quốc gia
trên đất liền và trên biển.
- Dữ liệu địa giới hành
chính bao gồm dữ liệu về đường địa giới hành chính các cấp, hệ thống mốc địa
giới hành chính và các đối tượng địa lý liên quan đến việc thể hiện địa giới
hành chính.
(3) Dữ liệu thủy văn
Dữ liệu thủy văn bao
gồm dữ liệu về hệ thống sông, suối, kênh, mương, biển, hồ, ao, đầm, phá, nguồn
nước, đường bờ nước và các đối tượng thủy văn khác.
Dữ liệu này giữ vai trò
đặc biệt quan trọng trong quản lý tài nguyên nước, thoát nước đô thị, phòng
chống ngập úng và thích ứng biến đổi khí hậu.
(4) Dữ liệu giao thông
Dữ liệu giao thông là
dữ liệu về mạng lưới giao thông và các công trình có liên quan đến giao thông,
bao gồm hệ thống đường bộ, đường sắt, đường hàng không, đường thủy, cầu, hầm
giao thông, bến cảng, nhà ga và các công trình giao thông khác.
Nhóm dữ liệu này làm
lớp nền cho quản lý hạ tầng giao thông, tổ chức giao thông đô thị và triển khai
các ứng dụng giao thông thông minh trên địa bàn Thành phố.
3.
Danh mục dữ liệu
3.1.
Dữ liệu chủ (Master data)
Dữ liệu chủ (Master
Data) là tập hợp các dữ liệu nền tảng, phản ánh các đối tượng quản lý cốt lõi,
ổn định của Thành phố, được sử dụng thống nhất trong toàn bộ các hệ thống thông
tin, cơ sở dữ liệu của Thành phố nhằm phục vụ quản lý nhà nước, cung cấp dịch
vụ công, điều hành phát triển kinh tế - xã hội và bảo đảm an ninh, trật tự an
toàn xã hội.
Dữ liệu chủ được quản
lý tập trung, có định danh thống nhất, làm cơ sở tham chiếu cho dữ liệu nghiệp
vụ, dữ liệu giao dịch và dữ liệu tổng hợp, đồng thời bảo đảm khả năng kết nối,
chia sẻ, liên thông với các cơ sở dữ liệu quốc gia theo quy định.
Dữ liệu chủ của Thành
phố được xác định trên cơ sở:
- Tuân thủ danh mục dữ
liệu chủ dùng chung của quốc gia ban hành kèm Quyết định 2439/QĐ-TTg;
- Bảo đảm mỗi đối tượng
dữ liệu chủ có mã định danh duy nhất, thống nhất trong phạm vi toàn Thành phố;
- Dữ liệu chủ được quản
lý theo thuộc tính dữ liệu cơ bản, ổn định, không phụ thuộc vào quy trình
nghiệp vụ hay giao dịch phát sinh;
- Hạn chế trùng lặp,
phân tán dữ liệu chủ giữa các hệ thống thông tin;
- Ưu tiên kế thừa, sử
dụng dữ liệu chủ từ các cơ sở dữ liệu quốc gia; chỉ xây dựng dữ liệu chủ đặc
thù đối với các lĩnh vực riêng của Thành phố.
Phân nhóm dữ liệu chủ
của Thành phố gồm:
3.1.1. Dữ liệu về thể
chế, chính sách
a) Phạm vi dữ liệu chủ: Dữ liệu chủ nhóm này
là đối tượng văn bản, chính sách, được dùng xuyên suốt toàn bộ hệ thống chính quyền
Thành phố. Dữ liệu chủ nhóm này là dữ liệu chủ (master data) cho thủ tục hành
chính, điều hành, chuyên ngành và có thể liên thông từ CSDLQG về pháp luật.
b) Đối tượng dữ liệu
chủ:
- Văn bản quy phạm pháp
luật Trung ương áp dụng tại Thành phố.
- Văn bản quy phạm pháp
luật do Hội đồng nhân dân, Ủy ban nhân dân Thành phố ban hành.
- Văn bản chỉ đạo, điều
hành của Ủy ban nhân dân Thành phố.
- Cơ chế, chính sách
đặc thù của Thành phố Hồ Chí Minh.
- Chiến lược, quy
hoạch, chương trình, đề án phát triển Thành phố.
c) Thuộc tính cơ bản: Mã định danh văn bản;
Số, ký hiệu văn bản; Tên văn bản; Loại văn bản; Cơ quan ban hành; Ngày ban
hành; Ngày có hiệu lực; Ngày hết hiệu lực (nếu có); Tình trạng hiệu lực; Phạm
vi áp dụng; Lĩnh vực quản lý; Đối tượng áp dụng; Văn bản liên quan.
3.1.2. Dữ liệu phục vụ
an ninh, quốc phòng, đối ngoại, trật tự an toàn xã hội
a) Phạm vi dữ liệu chủ: Quản lý đối tượng
trọng yếu về bảo đảm quốc phòng, an ninh; giữ gìn trật tự, an toàn xã hội; Quản
lý hoạt động đối ngoại, hội nhập quốc tế của Thành phố và phối hợp chỉ đạo,
điều hành giữa các cơ quan có chức năng liên quan.
b) Đối tượng dữ liệu
chủ:
(i) Đối tượng về an
ninh, quốc phòng
- Đơn vị lực lượng quốc
phòng, an ninh trên địa bàn Thành phố;
- Khu vực, địa điểm
trọng yếu về quốc phòng, an ninh;
- Công trình, mục tiêu
trọng điểm cần bảo vệ.
(ii) Đối tượng về trật
tự, an toàn xã hội
- Sự kiện, vụ việc liên
quan đến trật tự an toàn xã hội (ở mức dữ liệu chủ);
- Loại hình vi phạm,
nguy cơ mất an toàn xã hội;
- Điểm, khu vực tiềm ẩn
nguy cơ về an ninh trật tự.
(iii) Đối tượng về đối
ngoại
- Cơ quan đại diện
ngoại giao, tổ chức quốc tế trên địa bàn Thành phố;
- Chương trình, hoạt
động đối ngoại, hợp tác quốc tế;
- Đoàn ra, đoàn vào cấp
Thành phố.
c) Thuộc tính dữ liệu
cơ bản:
(i) Thuộc tính dữ liệu
cơ bản dùng chung
- Mã định danh đối
tượng;
- Tên đối tượng;
- Loại đối tượng;
- Cơ quan quản lý/chủ
trì;
- Phạm vi quản lý hoặc
phạm vi tác động;
- Địa điểm/khu vực liên
quan;
- Mức độ phân loại dữ
liệu (công khai, hạn chế, mật…);
- Tình trạng hiệu
lực/hoạt động.
(ii) Thuộc tính dữ liệu
cơ bản theo nhóm đối tượng
- Đối với đơn vị, lực
lượng, cơ quan liên quan
+ Cấp quản lý;
+ Chức năng, nhiệm vụ
chính.
- Đối với khu vực, mục
tiêu, địa điểm trọng yếu
+ Vị trí không gian;
+ Mức độ quan trọng;
+ Phạm vi bảo vệ.
- Đối với hoạt động, sự
kiện đối ngoại
+ Loại hình hoạt động;
+ Thời gian tổ chức;
+ Đối tác/đối tượng
tham gia.
3.1.3. Dữ liệu phục vụ
quản trị nguồn lực nội bộ
a) Phạm vi dữ liệu chủ: phục vụ quản trị
nguồn lực nội bộ bao gồm các dữ liệu nền tảng phản ánh nguồn lực bên trong của
các cơ quan nhà nước Thành phố, phục vụ công tác: Quản lý, điều hành nội bộ;
Lập kế hoạch, phân bổ và sử dụng nguồn lực; Theo dõi, đánh giá hiệu quả hoạt
động của cơ quan, đơn vị.
b) Đối tượng dữ liệu
chủ:
(i) Nguồn lực nhân sự
- Cán bộ, công chức,
viên chức;
- Vị trí việc làm;
- Ngạch, bậc, chức
danh;
- Cơ cấu biên chế.
(ii) Nguồn lực tài
chính
- Nguồn kinh phí;
- Chương, loại, khoản,
mục ngân sách;
- Đơn vị sử dụng ngân
sách;
- Kế hoạch tài chính -
ngân sách.
(iii) Tài sản công
- Trụ sở làm việc;
- Tài sản cố định;
- Phương tiện, trang
thiết bị;
- Hạ tầng công nghệ
thông tin nội bộ.
(iv) Nguồn lực công
nghệ và dữ liệu
- Hệ thống thông tin
nội bộ;
- Nền tảng số dùng
chung;
- Cơ sở dữ liệu;
- Tài khoản, quyền truy
cập hệ thống.
c) Thuộc tính dữ liệu
cơ bản:
(i) Thuộc tính dữ liệu
cơ bản dùng chung
- Mã định danh đối
tượng;
- Tên đối tượng;
- Loại nguồn lực;
- Đơn vị quản lý, sử
dụng;
- Trạng thái (đang sử
dụng, tạm ngưng, thanh lý…);
- Thời gian hiệu lực;
- Ghi chú, mô tả.
(ii) Thuộc tính dữ liệu
cơ bản theo từng loại nguồn lực
- Đối với nguồn lực
nhân sự
+ Mã định danh cá nhân;
+ Vị trí việc làm;
+ Chức danh;
+ Đơn vị công tác;
+ Tình trạng công tác.
- Đối với nguồn lực tài
chính
+ Mã nguồn kinh phí;
+ Năm ngân sách;
+ Loại hình kinh phí;
+ Phạm vi sử dụng.
- Đối với tài sản công
+ Mã tài sản;
+ Chủng loại tài sản;
+ Giá trị;
+ Tình trạng sử dụng;
+ Địa điểm quản lý.
- Đối với nguồn lực
công nghệ và dữ liệu
+ Mã hệ thống/nền tảng;
+ Loại hệ thống;
+ Mức độ dùng chung;
+ Cơ quan chủ quản;
+ Mức độ an toàn thông
tin.
3.1.4. Dữ liệu phục vụ
công tác quản lý, chỉ đạo điều hành, xây dựng chính sách
a) Phạm vi dữ liệu chủ: bao gồm các dữ liệu
nền tảng, tổng hợp, có tính ổn định, phản ánh các đối tượng, chỉ tiêu, nguồn
lực và kết quả chủ yếu phục vụ: Hoạt động chỉ đạo, điều hành của Thành ủy, Hội
đồng nhân dân Thành phố, Ủy ban nhân dân Thành phố; Công tác xây dựng, đánh
giá, điều chỉnh cơ chế, chính sách phát triển kinh tế - xã hội, quốc phòng - an
ninh của Thành phố; theo dõi, giám sát việc thực hiện các mục tiêu, nhiệm vụ,
chương trình, kế hoạch phát triển. Nhóm dữ liệu này không bao gồm dữ liệu giao
dịch chi tiết phát sinh theo từng hồ sơ, từng nghiệp vụ cụ thể, mà tập trung
vào các dữ liệu chủ mang tính định danh, chuẩn hóa, dùng chung.
b) Đối tượng dữ liệu
chủ:
(i) Đối tượng về mục
tiêu, chỉ tiêu điều hành
- Mục tiêu phát triển
kinh tế - xã hội;
- Hệ thống chỉ tiêu
kinh tế - xã hội, quốc phòng - an ninh;
- Chỉ tiêu điều hành
ngắn hạn, trung hạn, dài hạn.
(ii) Đối tượng về
chương trình, kế hoạch, nhiệm vụ
- Kế hoạch phát triển
kinh tế - xã hội;
- Chương trình hành
động của Thành phố;
- Nhiệm vụ trọng tâm,
nhiệm vụ đột xuất;
- Kịch bản điều hành.
(iii) Đối tượng về lĩnh
vực quản lý, điều hành
- Lĩnh vực kinh tế, xã
hội, đô thị, môi trường;
- Lĩnh vực quốc phòng,
an ninh, đối ngoại;
- Lĩnh vực cải cách
hành chính, chuyển đổi số.
(iv) Đối tượng về kết
quả, đánh giá, giám sát
- Kết quả thực hiện mục
tiêu, chỉ tiêu;
- Báo cáo tổng hợp, báo
cáo chuyên đề;
- Đánh giá tác động
chính sách;
- Chỉ số, bộ chỉ số
phục vụ điều hành.
c) Thuộc tính dữ liệu
cơ bản:
(i) Thuộc tính dữ liệu
cơ bản dùng chung
- Mã định danh đối
tượng dữ liệu;
- Tên đối tượng;
- Loại đối tượng (mục
tiêu, chỉ tiêu, kế hoạch, chương trình, báo cáo…);
- Cấp quản lý (Thành phố,
sở, ngành, địa phương);
- Lĩnh vực quản lý;
- Thời kỳ áp dụng;
- Đơn vị chủ trì theo
dõi;
- Trạng thái thực hiện;
- Phạm vi áp dụng;
- Ghi chú, mô tả.
(ii) Thuộc tính dữ liệu
cơ bản theo nhóm đối tượng
- Đối với mục tiêu, chỉ
tiêu
+ Đơn vị tính;
+ Giá trị kế hoạch;
+ Giá trị thực hiện;
+ Ngưỡng đánh giá;
+ Phương pháp tính.
- Đối với chương trình,
kế hoạch, nhiệm vụ
+ Cơ quan chủ trì;
+ Cơ quan phối hợp;
+ Thời gian thực hiện;
+ Nguồn lực thực hiện;
+ Mức độ ưu tiên.
- Đối với kết quả, đánh
giá
+ Thời điểm đánh giá;
+ Phương pháp đánh giá;
+ Kết luận đánh giá;
+ Kiến nghị, đề xuất
điều chỉnh.
3.1.5. Dữ liệu phục vụ
hoạt động nghiệp vụ chuyên ngành/địa phương
a) Phạm vi dữ liệu chủ: Nhóm dữ liệu chủ phục
vụ hoạt động nghiệp vụ chuyên ngành/địa phương bao gồm các dữ liệu nền tảng, có
tính ổn định, được sử dụng làm chuẩn chung trong từng lĩnh vực quản lý chuyên
ngành hoặc trong phạm vi quản lý của địa phương, phục vụ: Thực hiện các nghiệp
vụ chuyên môn của sở, ban, ngành, địa phương; quản lý nhà nước theo lĩnh vực,
ngành nghề, địa bàn; kết nối, liên thông dữ liệu giữa các hệ thống thông tin
chuyên ngành của Thành phố.
b) Đối tượng dữ liệu
chủ
(i) Đối tượng dữ liệu
chủ chuyên ngành
- Đối tượng quản lý
chuyên môn theo lĩnh vực (y tế, giáo dục, giao thông, xây dựng, văn hóa, du
lịch, lao động, khoa học và công nghệ, ngoại vụ…);
- Danh mục chuyên
ngành;
- Loại hình dịch vụ
công chuyên ngành;
- Tiêu chuẩn, quy
chuẩn, định mức chuyên ngành.
(ii) Đối tượng dữ liệu
chủ theo địa phương
- Đơn vị hành chính cấp
xã phường;
- Địa bàn quản lý đặc
thù;
- Cơ sở, địa điểm thuộc
phạm vi quản lý của địa phương.
(iii) Đối tượng dữ liệu
chủ kết hợp chuyên ngành - địa phương
- Cơ sở y tế, giáo dục,
văn hóa, thể thao;
- Công trình, dự án
chuyên ngành trên địa bàn;
- Đối tượng quản lý đặc
thù theo địa bàn.
c) Thuộc tính dữ liệu
cơ bản
(i) Thuộc tính dữ liệu
cơ bản dùng chung
- Mã định danh đối
tượng dữ liệu;
- Tên đối tượng;
- Lĩnh vực/chuyên
ngành;
- Phạm vi quản lý (toàn
Thành phố, phường, xã, đặc khu);
- Cơ quan quản lý/chủ
trì;
- Địa bàn áp dụng;
- Trạng thái hoạt động;
- Thời gian hiệu lực;
- Ghi chú, mô tả.
(ii) Thuộc tính dữ liệu
cơ bản theo loại đối tượng
- Đối với đối tượng
chuyên ngành
+ Loại hình chuyên môn;
+ Tiêu chuẩn, quy chuẩn
áp dụng;
+ Cấp độ quản lý;
+ Hình thức quản lý.
- Đối với đối tượng
theo địa phương
+ Đơn vị hành chính
trực thuộc;
+ Địa chỉ;
+ Quy mô;
+ Đặc điểm địa bàn.
- Đối với đối tượng kết
hợp chuyên ngành - địa phương
+ Lĩnh vực quản lý;
+ Địa điểm;
+ Quy mô, công suất;
+ Tình trạng hoạt động.
3.1.6. Dữ liệu phục vụ
người dân, doanh nghiệp
a) Phạm vi dữ liệu chủ: Nhóm dữ liệu chủ phục
vụ người dân, doanh nghiệp bao gồm các dữ liệu nền tảng, có tính ổn định, được
sử dụng dùng chung trong việc: cung cấp, quản lý thủ tục hành chính; cung cấp
dịch vụ công trực tuyến cho người dân, doanh nghiệp; bảo đảm thống nhất thông
tin giữa cổng dịch vụ công và hệ thống thông tin chuyên ngành của Thành phố.
b) Đối tượng dữ liệu
chủ
(i) Đối tượng về thủ
tục hành chính
- Thủ tục hành chính;
- Nhóm thủ tục hành
chính;
- Thành phần hồ sơ;
- Quy trình giải quyết
thủ tục hành chính;
- Thời hạn giải quyết;
- Lệ phí, phí (nếu có).
(ii) Đối tượng về dịch
vụ công
- Dịch vụ công;
- Mức độ cung cấp dịch
vụ công;
- Kênh cung cấp dịch vụ
công;
- Điều kiện cung cấp
dịch vụ công.
(iii) Đối tượng về chủ
thể sử dụng dịch vụ
- Người dân;
- Doanh nghiệp;
- Tổ chức.
(iv) Đối tượng về cơ
quan giải quyết
- Cơ quan giải quyết
TTHC;
- Bộ phận một cửa;
- Đơn vị phối hợp giải
quyết.
c) Thuộc tính dữ liệu
cơ bản:
(i) Thuộc tính dữ liệu
cơ bản dùng chung
- Mã định danh đối
tượng dữ liệu;
- Tên đối tượng;
- Loại đối tượng;
- Lĩnh vực thủ tục/dịch
vụ;
- Cấp giải quyết;
- Cơ quan chủ trì;
- Phạm vi áp dụng;
- Trạng thái áp dụng;
- Thời gian hiệu lực;
- Ghi chú, mô tả.
(ii) Thuộc tính dữ liệu
cơ bản theo nhóm đối tượng
- Đối với thủ tục hành
chính
+ Mã TTHC;
+ Căn cứ pháp lý;
+ Thành phần hồ sơ;
+ Thời hạn giải quyết;
+ Phí, lệ phí;
+ Kết quả giải quyết.
- Đối với dịch vụ công
+ Mức độ dịch vụ công;
+ Hình thức cung cấp;
+ Phương thức nộp hồ
sơ;
+ Phương thức trả kết
quả.
- Đối với chủ thể sử
dụng dịch vụ
+ Loại chủ thể (cá
nhân, doanh nghiệp, tổ chức);
+ Nhóm đối tượng;
+ Phương thức định
danh.
- Đối với cơ quan giải
quyết
+ Cấp cơ quan;
+ Chức năng giải quyết;
+ Địa điểm tiếp nhận.
3.2.
Dữ liệu danh mục dùng chung
Dữ liệu danh mục dùng
chung là tập hợp các bảng mã, danh sách phân loại, chuẩn hóa thông tin được sử
dụng thống nhất trong toàn bộ các hệ thống thông tin, cơ sở dữ liệu của Thành
phố nhằm bảo đảm chuẩn hóa dữ liệu đầu vào; thống nhất cách hiểu và cách ghi
nhận thông tin; làm cơ sở tham chiếu cho dữ liệu chủ và dữ liệu nghiệp vụ; đồng
thời phục vụ việc liên thông, chia sẻ dữ liệu giữa các cơ quan nhà nước.
Dữ liệu danh mục dùng
chung không phản ánh đối tượng quản lý cụ thể, mà phản ánh quy tắc phân loại và
chuẩn thông tin.
Danh mục dữ liệu dùng
chung của Thành phố được kế thừa từ Danh mục dữ liệu dùng chung quốc gia (phiên
bản 1.0) tại Phụ lục Quyết định số 2439/QĐ-TTg; đồng thời, căn cứ đặc thù quản
lý và yêu cầu điều hành trên địa bàn, Thành phố xây dựng và quản lý các danh
mục dữ liệu dùng chung cấp Thành phố để bảo đảm tính thống nhất, đồng bộ giữa
các cơ quan nhà nước trên địa bàn Thành phố. Việc xây dựng danh mục dữ liệu
dùng chung cấp Thành phố được thực hiện trên cơ sở mô hình dữ liệu tham chiếu,
phân nhóm theo 06 lĩnh vực quản lý như sau:
3.2.1. Dữ liệu về thể
chế, chính sách
Bao gồm:
- Danh mục lĩnh vực
quản lý nhà nước;
- Danh mục cơ chế,
chính sách đặc thù;
- Danh mục chiến lược,
quy hoạch, chương trình, đề án.
3.2.2. Dữ liệu phục vụ
an ninh, quốc phòng, đối ngoại, trật tự an toàn xã hội
Bao gồm:
- Danh mục loại sự kiện
- Danh mục loại sự cố
- Danh mục loại tình
huống an ninh - trật tự, khẩn cấp
- Danh mục cấp độ rủi
ro, mức độ cảnh báo
- Danh mục loại lực
lượng tham gia xử lý sự cố (ở mức phân loại)
- Danh mục loại hoạt
động, hình thức đối ngoại địa phương
- Danh mục loại sự kiện
chính trị - đối ngoại quan trọng
3.2.3. Dữ liệu phục vụ
quản trị nguồn lực nội bộ
Bao gồm:
- Danh mục tổ chức
thuộc chính quyền Thành phố;
- Danh mục loại hình tổ
chức;
- Danh mục cán bộ, công
chức, viên chức (ở mức định danh);
- Danh mục chức danh,
chức vụ;
- Danh mục ngạch công
chức;
- Danh mục chức danh
nghề nghiệp;
- Danh mục loại hợp
đồng;
- Danh mục hình thức
làm việc;
- Danh mục tài sản
công;
- Danh mục chương trình
đầu tư công;
- Danh mục dự án đầu tư
công;
- Danh mục hệ thống
thông tin, ứng dụng CNTT.
3.2.4. Dữ liệu phục vụ
công tác quản lý, chỉ đạo điều hành, xây dựng chính sách
Bao gồm:
- Danh mục mục tiêu
phát triển theo giai đoạn;
- Danh mục chỉ tiêu
phát triển kinh tế - xã hội;
- Danh mục KPI, chỉ số
đánh giá điều hành;
- Danh mục nhiệm vụ;
- Danh mục chương trình
công tác;
- Danh mục trạng thái
thực hiện nhiệm vụ;
- Danh mục loại báo cáo
định kỳ;
- Danh mục loại báo cáo
chuyên đề;
- Danh mục nguồn dữ
liệu đầu vào cho báo cáo;
- Danh mục mức độ, cấp
độ đánh giá/điều hành;
- Danh mục kịch bản
điều hành, kịch bản phát triển;
- Danh mục mô hình phân
tích, dự báo.
3.2.5. Dữ liệu phục vụ
hoạt động chuyên ngành/địa phương
Bao gồm:
- Danh mục địa danh
hành chính;
- Danh mục tuyến đường,
tuyến phố;
- Danh mục loại tài
nguyên thiên nhiên;
- Danh mục nguồn phát
thải, điểm ô nhiễm môi trường;
- Danh mục loại công
trình hạ tầng kỹ thuật;
- Danh mục cơ sở giáo
dục;
- Danh mục cơ sở y tế;
- Danh mục đối tượng an
sinh xã hội;
- Danh mục khu chức
năng phát triển (KCN, KCX, KCNC, khu đô thị, khu dân cư);
- Danh mục điểm du
lịch, di sản, không gian văn hóa;
- Danh mục loại hình cơ
sở sản xuất, kinh doanh có điều kiện.
3.2.6. Dữ liệu phục vụ
người dân, doanh nghiệp
Bao gồm:
- Danh mục loại chủ thể
thực hiện TTHC (cá nhân, hộ gia đình, doanh nghiệp, tổ chức);
- Danh mục doanh
nghiệp, hộ kinh doanh;
- Danh mục thủ tục hành
chính;
- Danh mục dịch vụ công
trực tuyến;
- Danh mục loại hồ sơ
TTHC;
- Danh mục trạng thái
xử lý hồ sơ;
- Danh mục kết quả giải
quyết TTHC;
- Danh mục nhóm đối
tượng ưu tiên, yếu thế;
- Danh mục loại hình
yêu cầu, phản ánh, kiến nghị;
- Danh mục loại phí, lệ
phí;
- Danh mục phương thức
thanh toán;
- Danh mục mức độ hài
lòng, mức đánh giá dịch vụ công.
3.3.
Dữ liệu chuyên ngành
Danh mục dữ liệu chuyên
ngành của Thành phố được xây dựng trên cơ sở các nguyên tắc sau:
- Dữ liệu chuyên ngành
là dữ liệu phát sinh trong quá trình thực hiện nghiệp vụ quản lý nhà nước theo
từng lĩnh vực, phản ánh trạng thái, quá trình và kết quả hoạt động quản lý,
điều hành.
- Các dữ liệu chuyên
ngành được hình thành trên cơ sở tham chiếu dữ liệu chủ và dữ liệu danh mục
dùng chung, bảo đảm tính thống nhất, tránh trùng lặp.
- Dữ liệu chuyên ngành
phục vụ trực tiếp cho công tác điều hành đô thị, phát triển kinh tế - xã hội và
cung cấp dịch vụ công.
- Danh mục dữ liệu
chuyên ngành bảo đảm khả năng liên thông, chia sẻ, dùng chung và mở rộng, phù
hợp lộ trình chuyển đổi số và phát triển đô thị thông minh của Thành phố.
Các Sở, ban, ngành, Ủy
ban nhân dân các phường, xã, đặc khu có trách nhiệm rà soát, lập danh mục chi
tiết các dữ liệu chuyên ngành thuộc phạm vi lĩnh vực quản lý của đơn vị.
3.3.1. Dữ liệu về thể
chế, chính sách
Phạm vi: Phục vụ xây
dựng, triển khai, theo dõi và đánh giá hệ thống thể chế, chính sách, chiến
lược, quy hoạch, chương trình, đề án phát triển Thành phố. Đây là lớp nền thể
chế, làm cơ sở pháp lý cho toàn bộ các nhóm dữ liệu còn lại.
Bao gồm các nhóm dữ
liệu tiêu biểu:
- Văn bản quy phạm pháp
luật Trung ương áp dụng tại Thành phố;
- Văn bản quy phạm pháp
luật do Hội đồng nhân dân, Ủy ban nhân dân Thành phố ban hành;
- Văn bản chỉ đạo, điều
hành của Ủy ban nhân dân Thành phố;
- Cơ chế, chính sách
đặc thù của Thành phố;
- Chiến lược, quy
hoạch, chương trình, đề án phát triển Thành phố;
- Chính sách chuyên
ngành trong các lĩnh vực: đô thị, môi trường, giáo dục, y tế, kinh tế, an sinh
xã hội...
3.3.2. Dữ liệu phục vụ
an ninh, quốc phòng, đối ngoại, trật tự an toàn xã hội
Phạm vi: Phục vụ bảo
đảm an ninh, quốc phòng, trật tự an toàn xã hội và hoạt động đối ngoại của
Thành phố. Bao gồm:
- Dữ liệu vụ việc an
ninh trật tự;
- Dữ liệu phòng cháy,
chữa cháy, cứu nạn cứu hộ;
- Dữ liệu sự cố, tai
nạn, tình huống khẩn cấp đô thị;
- Thời gian tiếp nhận,
xử lý sự cố;
- Dữ liệu camera, cảm
biến an ninh;
- Hoạt động, sự kiện
đối ngoại địa phương;
- Đối tác, tổ chức quốc
tế, địa phương kết nghĩa;
- Sự kiện chính trị -
đối ngoại quan trọng;
Tham chiếu dữ liệu chủ:
địa điểm, đơn vị xử lý, khu vực chức năng, lực lượng tham gia (ở mức phân
loại).
3.3.3. Dữ liệu phục vụ
quản trị nguồn lực nội bộ
Phạm vi: Phục vụ quản
lý, điều hành nguồn lực bên trong bộ máy chính quyền Thành phố. Bao gồm:
- Dữ liệu tổ chức bộ
máy, cán bộ, công chức, viên chức;
- Vị trí việc làm,
ngạch, bậc, chức danh nghề nghiệp;
- Tài sản công, ngân
sách, nguồn vốn, chương trình đầu tư;
- Dự án đầu tư công;
- Hệ thống thông tin,
ứng dụng CNTT;
- Quản lý tài khoản,
vai trò, quyền truy cập hệ thống.
3.3.4. Dữ liệu phục vụ
công tác quản lý, chỉ đạo điều hành, xây dựng chính sách
Phạm vi: Phục vụ tổng
hợp, phân tích, dự báo, hỗ trợ ra quyết định của lãnh đạo Thành phố. Đây là lớp
dữ liệu phân tích - điều hành - ra quyết định, thường được tích hợp vào IOC,
BI, AI.
Bao gồm:
- Chỉ tiêu kinh tế - xã
hội;
- Mục tiêu phát triển
theo giai đoạn;
- KPI, chỉ số đánh giá
điều hành;
- Nhiệm vụ, chương
trình công tác;
- Trạng thái thực hiện
nhiệm vụ;
- Báo cáo định kỳ, báo
cáo chuyên đề;
- Nguồn dữ liệu đầu vào
cho báo cáo;
- Kịch bản phát triển,
kịch bản điều hành;
- Mô hình phân tích, dự
báo.
3.3.5. Dữ liệu phục vụ
hoạt động chuyên ngành/địa phương
Phạm vi: Là lõi dữ liệu
nghiệp vụ chuyên môn của các sở, ngành, Ủy ban nhân dân các phường, xã, đặc
khu; được chuẩn hóa để dùng chung, liên thông.
Bao gồm các nhóm dữ
liệu:
3.3.5.1. Nhóm dữ liệu
chuyên ngành phục vụ điều hành đô thị
a) Dữ liệu Giao thông -
Vận tải đô thị
Phạm vi quản lý nghiệp
vụ: quản lý hạ tầng và tổ chức giao thông, điều hành giao thông thông minh, vận
tải hành khách, hàng hóa, gồm các tập dữ liệu tiêu biểu như:
- Lưu lượng phương tiện
theo tuyến, thời gian;
- Tình trạng ùn tắc,
tai nạn giao thông;
- Điều khiển đèn tín
hiệu giao thông;
- Hoạt động xe buýt,
metro, taxi;
- Dữ liệu bãi đỗ xe,
trạm trung chuyển.
Tham chiếu dữ liệu chủ:
tuyến đường, phương tiện, đơn vị vận hành.
b) Dữ liệu Môi trường -
Tài nguyên - Biến đổi khí hậu
Phạm vi quản lý nghiệp
vụ: quan trắc môi trường, quản lý tài nguyên thiên nhiên, ứng phó biến đổi khí
hậu, gồm các tập dữ liệu tiêu biểu như:
- Chỉ số chất lượng
không khí (AQI);
- Chất lượng nước mặt,
nước ngầm;
- Ngập úng, triều
cường;
- Phát sinh, thu gom,
xử lý chất thải;
- Phát thải khí nhà
kính;
- Đất đai và thổ nhưỡng
- Nguồn thải và giấy
phép môi trường;
- Tài nguyên nước và xả
thải vào nguồn nước;
- Đa dạng sinh học và
Khu dự trữ sinh quyển;
- Giám sát Biến đổi khí
hậu và Khí tượng thủy văn.
c) Dữ liệu Y tế - Sức
khỏe cộng đồng
Phạm vi quản lý nghiệp
vụ: quản lý khám chữa bệnh, phòng chống dịch bệnh, an toàn thực thẩm, gồm các
tập dữ liệu tiêu biểu như:
- Hồ sơ khám chữa bệnh
(đã bảo vệ dữ liệu cá nhân);
- Thống kê dịch bệnh;
- Năng lực cơ sở y tế;
- Giám sát an toàn thực
phẩm;
- Tiêm chủng, phòng
bệnh.
Tham chiếu dữ liệu chủ:
dân cư, cơ sở y tế.
d) Dữ liệu An ninh trật
tự, phòng cháy, chữa cháy, cứu nạn cứu hộ
Phạm vi quản lý nghiệp
vụ: đảm bảo an ninh, an toàn xã hội, phòng cháy chữa cháy, ứng phó sự cố khẩn
cấp, gồm các tập dữ liệu tiêu biểu như:
- Vụ việc an ninh trật
tự;
- Sự cố cháy nổ;
- Tai nạn, sự cố đô
thị;
- Thời gian tiếp nhận
và xử lý sự cố;
- Dữ liệu camera, cảm
biến an ninh.
Tham chiếu dữ liệu chủ:
địa điểm, đơn vị xử lý.
đ) Dữ liệu Nhà ở - Phát
triển đô thị - Hạ tầng kỹ thuật
Phạm vi quản lý nghiệp
vụ: quản lý nhà ở, vận hành hạ tầng kỹ thuật đô thị, gồm các tập dữ liệu tiêu
biểu như:
- Quỹ nhà ở, nhà ở xã
hội;
- Quản lý chung cư;
- Cấp nước, thoát nước,
chiếu sáng;
- Cây xanh, công viên
đô thị;
- Hạ tầng kỹ thuật
ngầm.
Tham chiếu dữ liệu chủ:
đất đai, công trình xây dựng.
3.3.5.2. Nhóm dữ liệu
chuyên ngành phục vụ phát triển kinh tế - xã hội
a) Dữ liệu Giáo dục -
Đào tạo
Phạm vi quản lý nghiệp
vụ: giáo dục phổ thông, giáo dục nghề nghiệp, đào tạo nguồn nhân lực, gồm các
tập dữ liệu tiêu biểu như:
- Quá trình học tập;
- Tuyển sinh, tốt
nghiệp;
- Chất lượng giáo dục;
- Đội ngũ giáo viên;
- Cơ sở vật chất trường
học.
Tham chiếu dữ liệu chủ:
người học, cơ sở giáo dục.
b) Dữ liệu Lao động -
Việc làm - An sinh xã hội
Phạm vi quản lý nghiệp
vụ: quản lý thị trường lao động, chính sách an sinh xã hội gồm các tập dữ liệu
tiêu biểu như:
- Việc làm, thất
nghiệp;
- Hồ sơ hưởng trợ cấp;
- Bảo hiểm xã hội;
- Đào tạo nghề;
- Đối tượng bảo trợ xã
hội.
Tham chiếu dữ liệu chủ:
dân cư, doanh nghiệp.
c) Dữ liệu Thương mại -
Dịch vụ - Logistics
Phạm vi quản lý nghiệp
vụ: lưu thông hàng hóa, quản lý thị trường, logistics đô thị gồm các tập dữ
liệu tiêu biểu như:
- Hoạt động chợ, siêu
thị;
- Thương mại điện tử;
- Giá cả thị trường;
- Chuỗi cung ứng, kho
vận;
- Bình ổn thị trường.
Tham chiếu dữ liệu chủ:
doanh nghiệp, địa bàn.
d) Dữ liệu Văn hóa - Du
lịch - Thể thao
Phạm vi quản lý nghiệp
vụ: quản lý các hoạt động văn hóa, phát triển du lịch, thể thao gồm các tập dữ
liệu tiêu biểu như:
- Di tích, thiết chế
văn hóa;
- Lễ hội, sự kiện;
- Lượng khách du lịch;
- Hoạt động thể thao;
- Kinh tế ban đêm.
Tham chiếu dữ liệu chủ:
địa điểm, đơn vị tổ chức.
đ) Dữ liệu Khoa học -
Công nghệ - Đổi mới sáng tạo
Phạm vi quản lý nghiệp
vụ: quản lý nhiệm vụ khoa học công nghệ, hệ sinh thái đổi mới sáng tạo, gồm các
tập dữ liệu tiêu biểu như:
- Đề tài, nhiệm vụ khoa
học;
- Sáng chế, giải pháp
hữu ích;
- Khởi nghiệp
(Startup), doanh nghiệp công nghệ;
- Chuyển giao công
nghệ;
- Khu công nghệ cao.
Tham chiếu dữ liệu chủ:
tổ chức, cá nhân.
e) Dữ liệu Nông nghiệp
- nông thôn
Phạm vi quản lý nghiệp
vụ: quản lý các hoạt động thuộc lĩnh vực nông nghiệp, nông thôn, gồm các tập dữ
liệu tiêu biểu như:
- Trồng trọt và bảo vệ
thực vật;
- Chăn nuôi và thú y;
- Thủy sản;
- Thủy lợi và đê điều;
- Rừng và lâm nghiệp đô
thị;
- Nông thôn mới.
Tham chiếu dữ liệu chủ:
địa bàn hành chính, vị trí địa lý.
3.3.5.3. Nhóm dữ liệu
chuyên ngành quản lý nhà nước đặc thù
a) Dữ liệu Quản lý trật
tự xây dựng
Phạm vi quản lý nghiệp
vụ: Quản lý hoạt động xây dựng theo quy hoạch, giấy phép, thanh tra, kiểm tra
trật tự xây dựng, phát hiện, xử lý vi phạm trật tự xây dựng, theo dõi khắc
phục, cưỡng chế, hậu kiểm sau xử lý, gồm các tập dữ liệu tiêu biểu như:
- Hồ sơ thanh tra, kiểm
tra trật tự xây dựng;
- Thông tin vi phạm
trật tự xây dựng (xây sai phép, không phép, sai quy hoạch);
- Quyết định xử phạt vi
phạm hành chính;
- Biện pháp khắc phục
hậu quả, cưỡng chế;
- Tình trạng thực hiện
kết luận thanh tra;
- Thống kê, báo cáo vi
phạm theo địa bàn, thời gian.
Tham chiếu dữ liệu chủ:
thửa đất, công trình xây dựng, tổ chức, cá nhân vi phạm, đơn vị hành chính, cơ
quan quản lý, cán bộ xử lý.
b) Dữ liệu Quản lý thị
trường - Bình ổn giá
Phạm vi quản lý nghiệp
vụ: quản lý, giám sát hoạt động thị trường, kiểm tra, kiếm soát giá cả, nguồn
cung hàng hóa, phòng chống buôn lậu, gian lận thương mại, thực hiện chương
trình bình ổn thị trường, gồm các tập dữ liệu tiêu biểu như:
- Thông tin giá cả các
mặt hàng thiết yếu theo thời gian, địa bàn;
- Kết quả kiểm tra,
kiểm soát thị trường;
- Vụ việc gian lận
thương mại, hàng giả, hàng kém chất lượng;
- Hồ sơ xử phạt vi phạm
trong hoạt động thương mại;
- Dữ liệu cung - cầu,
dự trữ hàng hóa;
- Chương trình bình ổn
giá, danh sách doanh nghiệp tham gia.
Tham chiếu dữ liệu chủ:
doanh nghiệp, hộ kinh doanh, địa bàn hành chính, danh mục hàng hóa, dịch vụ, cơ
quan quản lý nhà nước.
c) Dữ liệu Tư pháp - Hộ
tịch - Thi hành án
Phạm vi quản lý nghiệp
vụ: quản lý đăng ký hộ tịch, công chứng, chứng thực, quản lý và tổ chức thi
hành án, hỗ trợ hoạt động tư pháp phục vụ người dân, doanh nghiệp, gồm các tập
dữ liệu tiêu biểu như:
- Đăng ký khai sinh,
khai tử, kết hôn, thay đổi hộ tịch;
- Hồ sơ công chứng,
chứng thực;
- Hồ sơ thi hành án dân
sự;
- Tiến độ, kết quả thi
hành án;
- Thống kê, báo cáo
hoạt động tư pháp theo địa bàn;
- Tiếp nhận và giải
quyết yêu cầu tư pháp của người dân.
Tham chiếu dữ liệu chủ:
dân cư, tổ chức, cá nhân, đơn vị hành chính, cơ quan tư pháp, cán bộ nghiệp vụ.
3.3.6. Dữ liệu phục vụ
người dân, doanh nghiệp
Phạm vi: Phục vụ cung
cấp dịch vụ công, giải quyết thủ tục hành chính, tương tác giữa chính quyền với
người dân, doanh nghiệp. Đây là lớp dữ liệu tiếp xúc trực tiếp, phản ánh chất
lượng phục vụ của chính quyền.
Bao gồm các nhóm dữ
liệu tiêu biểu:
- Loại chủ thể thực
hiện thủ tục hành chính;
- Doanh nghiệp, hộ kinh
doanh;
- Ngành nghề kinh
doanh;
- Thủ tục hành chính;
- Dịch vụ công trực
tuyến;
- Loại hồ sơ thủ tục
hành chính;
- Trạng thái xử lý hồ
sơ;
- Kết quả giải quyết
thủ tục hành chính;
- Nhóm đối tượng ưu
tiên, yếu thế;
- Yêu cầu, phản ánh,
kiến nghị;
- Phí, lệ phí, phương
thức thanh toán;
3.4.Dữ
liệu mở
Danh mục dữ liệu mở của
Thành phố được xây dựng trên cơ sở các nguyên tắc sau:
- Dữ liệu mở là các dữ
liệu được cơ quan nhà nước cung cấp công khai, cho phép tổ chức, cá nhân tự do
truy cập, khai thác, sử dụng lại theo quy định pháp luật;
- Dữ liệu mở được lựa
chọn từ dữ liệu chuyên ngành, dữ liệu thống kê và một phần dữ liệu chủ đã được
tổng hợp, ẩn danh, không bao gồm dữ liệu mật, dữ liệu cá nhân, dữ liệu nhạy
cảm;
- Việc công bố dữ liệu
mở bảo đảm các tiêu chí: giá trị sử dụng cao, dễ khai thác, dễ tái sử dụng, cập
nhật định kỳ;
- Danh mục dữ liệu mở
được phát triển từng bước, gắn với lộ trình phát triển Chính quyền số, Kinh tế
số, Xã hội số của Thành phố.
Dữ liệu mở sẽ được công
bố trên Cổng dữ liệu Thành phố tại địa chỉ http://data.hochiminhcity.gov.vn để
các cá nhân, tổ chức tự do khai thác, sử dụng.
Dữ liệu mở của Thành
phố được cấu trúc theo các nhóm sau:
3.4.1. Dữ liệu về thể
chế, chính sách
Phạm vi: Công bố các
thông tin nền tảng về thể chế, chính sách, định hướng phát triển của Thành phố
ở mức công khai.
Bao gồm các tập dữ liệu
mở tiêu biểu:
- Danh mục văn bản quy
phạm pháp luật áp dụng trên địa bàn Thành phố;
- Danh mục văn bản chỉ
đạo, điều hành của Hội đồng nhân dân, Ủy ban nhân dân Thành phố;
- Chiến lược, quy
hoạch, chương trình, đề án phát triển đã được phê duyệt;
- Chỉ tiêu, mục tiêu
phát triển kinh tế - xã hội theo giai đoạn.
3.4.2. Dữ liệu phục vụ
an ninh, quốc phòng, đối ngoại, trật tự an toàn xã hội
Phạm vi: Công bố dữ
liệu tổng hợp, thống kê, không nhạy cảm, phục vụ nâng cao nhận thức cộng đồng
và minh bạch thông tin.
Bao gồm các tập dữ liệu
mở tiêu biểu:
- Thống kê tình hình
trật tự an toàn xã hội theo địa bàn, thời gian;
- Thông tin tuyên
truyền về phòng cháy, chữa cháy, cứu nạn cứu hộ;
- Thống kê sự cố, tai
nạn đô thị (không bao gồm dữ liệu cá nhân);
- Danh mục sự kiện
chính trị - đối ngoại - lễ tân đối ngoại của Thành phố;
- Thông tin hợp tác,
kết nghĩa, quan hệ đối ngoại địa phương (ở mức công khai).
3.4.3. Dữ liệu phục vụ
quản trị nguồn lực nội bộ
Phạm vi: Công bố dữ
liệu tổng hợp, minh bạch hóa hoạt động quản trị bộ máy, tài chính - ngân sách ở
mức cho phép.
Bao gồm các tập dữ liệu
mở tiêu biểu:
- Danh mục cơ quan nhà
nước, đơn vị sự nghiệp công lập;
- Thông tin tổ chức bộ
máy hành chính;
- Thống kê biên chế,
nhân sự (ở mức tổng hợp);
- Thông tin ngân sách,
đầu tư công đã công khai;
- Danh mục dự án đầu tư
công;
- Danh mục hệ thống
thông tin, nền tảng số dùng chung.
3.4.4. Dữ liệu phục vụ
công tác quản lý, chỉ đạo điều hành, xây dựng chính sách
Phạm vi: Công bố các dữ
liệu thống kê, chỉ số tổng hợp phục vụ giám sát, đánh giá và ra quyết định.
Bao gồm các tập dữ liệu
mở tiêu biểu:
- Chỉ tiêu kinh tế - xã
hội của Thành phố;
- Báo cáo thống kê định
kỳ, chuyên đề;
- Chỉ số cải cách hành
chính;
- Chỉ số hài lòng của
người dân, doanh nghiệp;
- KPI, chỉ số đánh giá
điều hành (ở mức tổng hợp);
- Thống kê kết quả thực
hiện nhiệm vụ, chương trình công tác.
3.4.5. Dữ liệu phục vụ
hoạt động chuyên ngành/ địa phương
Phạm vi: Công bố dữ
liệu chuyên ngành đã được tổng hợp, ẩn danh, phục vụ nghiên cứu, phát triển
kinh tế - xã hội.
a) Dữ liệu mở phục vụ
điều hành đô thị
- Thông tin mạng lưới
giao thông;
- Tuyến, trạm vận tải
công cộng;
- Thống kê ùn tắc giao
thông theo khu vực, thời gian;
- Dữ liệu bãi đỗ xe
công cộng;
- Chỉ số chất lượng
không khí (AQI);
- Chất lượng nước mặt;
- Điểm ngập, triều
cường;
- Thu gom, xử lý rác
thải;
- Quy hoạch sử dụng đất
đã được phê duyệt;
- Thông tin dự án phát
triển đô thị;
- Không gian công cộng,
cây xanh.
b) Dữ liệu mở phục vụ
phát triển kinh tế - xã hội
- Thống kê doanh nghiệp
theo ngành, quy mô;
- Đầu tư trong nước và
nước ngoài;
- Lao động, việc làm,
thất nghiệp;
- Giáo dục - đào tạo
(cơ sở, quy mô, chỉ số tổng hợp);
- Y tế - sức khỏe cộng
đồng (ở mức không cá nhân);
- Thông tin khu công
nghiệp, khu chế xuất. c) Dữ liệu mở về văn hóa - xã hội
- Di tích, điểm tham
quan;
- Sự kiện văn hóa, lễ
hội;
- Thống kê khách du
lịch;
- Cơ sở thể dục thể
thao;
- Chỉ số phát triển văn
hóa - xã hội.
3.4.6. Dữ liệu phục vụ
người dân, doanh nghiệp
Phạm vi: Công bố dữ
liệu phục vụ tiếp cận dịch vụ công, minh bạch quy trình giải quyết thủ tục hành
chính.
Bao gồm các tập dữ liệu
mở tiêu biểu:
- Danh mục thủ tục hành
chính;
- Danh mục dịch vụ công
trực tuyến;
- Quy trình, thời gian
giải quyết hồ sơ;
- Thống kê hồ sơ tiếp
nhận, giải quyết theo lĩnh vực;
- Danh mục phí, lệ phí;
- Thống kê mức độ hài
lòng của người dân, doanh nghiệp;
- Thống kê phản ánh,
kiến nghị (ở mức tổng hợp).
4. Mô hình tích hợp và
điều phối dữ liệu
4.1.Mô hình tích hợp và
điều phối dữ liệu
Thiết lập cơ chế lưu
thông dữ liệu thông suốt, xác định rõ dòng chảy của dữ liệu từ nơi tạo lập đến
nơi sử dụng thông qua các nền tảng trung gian, đảm bảo tính cập nhật, chính xác
và an toàn.
Các thành phần cơ bản
để tích hợp điều phối bao gồm Nền tảng tích hợp, chia sẻ dữ liệu Thành phố
(LGSP/LDOP), kết nối với Cơ quan điều phối dữ liệu quốc gia (Trung tâm dữ liệu
quốc gia) thông qua Nền tảng chia sẻ, điều phối dữ liệu quốc gia (NDOP).

Hình
8. Quy trình tích hợp và điều phối dữ liệu
a) Đơn vị chuyên ngành:
các
sở, ban, ngành, Ủy ban nhân dân các phường, xã, đặc khu, các đơn vị được giao
chủ trì việc thu thập, tạo lập, quản lý, duy trì, cập nhật dữ liệu.
|
Bước
|
Thành
phần
|
Mô
tả
|
|
A01
|
Xác định đối tượng
nghiệp vụ, thông tin cần quản lý
|
Xác định rõ các loại
dữ liệu cần thu thập và quản lý.
|
|
A02
|
Thiết kế dữ liệu
|
Xây dựng cấu trúc dữ
liệu, xác định các thực thể, mô hình hóa quan hệ, kiểu dữ liệu và định nghĩa
rõ các trường thông tin cần thiết.
|
|
A03
|
Tạo lập dữ liệu
|
Tạo, thu thập hoặc
tổng hợp dữ liệu từ các hệ thống, biểu mẫu, hoặc nguồn tài liệu chuyên ngành
khác.
|
|
A04
|
Chuẩn hóa dữ liệu
|
Tổ chức và cấu trúc
dữ liệu trong cơ sở dữ liệu để loại bỏ dữ liệu trùng lặp, bảo đảm tính nhất
quán, tính toàn vẹn và giảm thiểu sai sót của dữ liệu.
|
|
A05
|
Cập nhật dữ liệu
|
Cập nhật dữ liệu theo
quy trình nghiệp vụ định kỳ hoặc theo nhu cầu phát sinh như cập nhật thông
tin dân cư sau đăng ký, bổ sung thông tin,…
|
|
A06
|
Lưu trữ dữ liệu (cơ
sở dữ liệu chuyên ngành)
|
Sau khi dữ liệu đã
được tạo lập, chuẩn hóa và cập nhật từ các quy trình nghiệp vụ, đơn vị quản
lý chuyên ngành sẽ thực hiện lưu trữ dữ liệu vào Cơ sở dữ liệu chuyên ngành.
|
|
A07
|
Cung cấp dữ liệu
|
Cung cấp dữ liệu cho
hệ thống dùng chung (cơ sở dữ liệu dùng chung), chủ động đẩy dữ liệu.
|
|
A08
|
Chia sẻ dữ liệu
|
Cho phép các đơn vị
khác truy vấn hoặc chia sẻ dữ liệu theo đúng quyền, phạm vi được cho phép.
|
|
A09
|
Lưu trữ lịch sử
|
Sau khi dữ liệu đã
được sử dụng hoặc cập nhật, thực hiện lưu trữ dữ liệu lịch sử bảo đảm khả
năng truy xuất, tra cứu, đối soát hoặc phục vụ kiểm tra, rà soát về sau.
|
|
A10
|
Hủy dữ liệu
|
Huỷ dữ liệu khi hết
hạn lưu trữ hoặc không còn giá trị cần lưu trữ (theo quy định), không cho
phép khôi phục và cần lưu lại lịch sử huỷ dữ liệu.
|
|
A11
|
Sử dụng dữ liệu
|
Dữ liệu được dùng
phục vụ để tra cứu, phân tích, quản lý, báo cáo theo nghiệp vụ từng chuyên
ngành, hỗ trợ ra quyết định và các chính sách.
|
b) Các đơn vị quản lý
dữ liệu dùng chung: là
các đơn vị được giao quản lý dữ liệu dùng chung của Thành phố
|
Bước
|
Thành
phần
|
Mô
tả
|
|
B01
|
Xác định đối tượng nghiệp vụ, thông tin cần quản lý
|
Phân tích các nghiệp
vụ quản lý thuộc phạm vi của các sở, ban, ngành để xác định đâu là dữ liệu có
khả năng sử dụng chung hoặc cần tổng hợp.
Xác định phạm vi dữ
liệu dùng chung từ nhiều đơn vị chuyên ngành khác nhau.
|
|
B02
|
Thiết kế dữ liệu
|
Xây dựng mô hình dữ
liệu tổng hợp, liên ngành.
Thiết kế kiến trúc,
định dạng chuẩn, danh mục mã để chuẩn hóa dữ liệu đầu vào từ nhiều nguồn.
Bảo đảm dữ liệu đáp
ứng các chuẩn tích hợp quốc gia.
|
|
B03
|
Phân loại dữ liệu
|
Phân loại dữ liệu
theo các nhóm:
Mức độ bảo mật: Dữ
liệu thường, dữ liệu mật.
Mức độ chia sẻ: Dữ
liệu mở, dữ liệu nội bộ.
|
|
B04
|
Đăng ký dữ liệu
|
Thực hiện đăng ký các
tập dữ liệu, danh mục dữ liệu dùng chung (Kết quả của B02 và B03) với Trung
tâm điều phối dữ liệu.
Đầy đủ đặc tả kỹ
thuật, mô tả nghiệp vụ và các tài liệu liên quan.
|
|
B05
|
Chuẩn hóa dữ liệu
|
Tổ chức và cấu trúc
dữ liệu trong cơ sở dữ liệu để loại bỏ dữ liệu trùng lặp, bảo đảm tính nhất quán,
tính toàn vẹn và giảm thiểu sai sót của dữ liệu.
|
|
B06
|
Tạo lập dữ liệu
|
Tổ chức xây dựng dữ
liệu tổng hợp, tạo lập trực tiếp, nhập biểu mẫu, thu thập bằng phần mềm, hoặc
tiếp nhận từ hệ thống khác.
|
|
B07
|
Cập nhật dữ liệu
|
Cập nhật dữ liệu theo
quy trình nghiệp vụ định kỳ hoặc theo nhu cầu phát sinh như cập nhật thông
tin dân cư sau đăng ký, bổ sung thông tin,…
|
|
B08
|
Lưu trữ dữ liệu (cơ
sở dữ liệu dùng chung)
|
Lưu trữ toàn bộ dữ
liệu đã chuẩn hóa vào cơ sở dữ liệu dùng chung, có khả năng phục vụ: Tra cứu,
quản lý, thống kê, phân tích, phân phối, chia sẻ.
|
|
B09
|
Tích hợp dữ liệu ngành
|
Nhận dữ liệu từ nhiều
cơ sở dữ liệu chuyên ngành (A07) để lưu vào cơ sở dữ liệu dùng chung.
|
|
B10
|
Tích hợp dữ liệu
|
Nhận dữ liệu từ Cơ sở
dữ liệu tổng hợp lưu vào cơ sở dữ liệu dùng chung.
|
|
B11
|
Chia sẻ dữ liệu
|
Chia sẻ dữ liệu với
LGSP/ LDOP (C06) để cung cấp dữ liệu ra bên ngoài theo quyền truy cập và phạm
vi dữ liệu được xác định: các cơ quan khác, tổ chức, doanh nghiệp, người dân.
|
|
B12
|
Chia sẻ, phân phối DL nội ngành
|
Chia sẻ dữ liệu với
HTTT của ngành, lĩnh vực theo quyền truy cập được xác định và phạm vi dữ liệu
của chuyên ngành tương ứng.
|
|
B13
|
Phân phối dữ liệu
|
Phân phối, đẩy các dữ
liệu cần thiết sang Cơ sở dữ liệu tổng hợp.
|
|
B14
|
Lưu trữ lịch sử
|
Sau khi dữ liệu đã
được sử dụng hoặc cập nhật, thực hiện lưu trữ dữ liệu lịch sử bảo đảm khả
năng truy xuất, tra cứu, đối soát hoặc phục vụ kiểm tra, rà soát về sau.
|
|
B15
|
Hủy dữ liệu
|
Huỷ dữ liệu khi hết
hạn lưu trữ hoặc không còn giá trị cần lưu trữ (Theo quy định), không cho
phép khôi phục, lưu lại lịch sử huỷ tài liệu.
|
c) Trung tâm điều phối
dữ liệu Thành phố: Trung
tâm Chuyển đổi số Thành phố là đơn vị được giao vận hành Nền tảng tích hợp,
chia sẻ dữ liệu Thành phố (LGSP/LDOP).
|
Bước
|
Thành
phần
|
Mô
tả
|
|
C01
|
Đăng ký thông tin từ
điển dữ liệu
|
Thiết lập từ điển dữ
liệu dùng chung bao gồm: các danh mục chuẩn, định nghĩa thuật ngữ, định dạng
dữ liệu, mã, phân loại…
Mỗi cơ quan (ở Mục A
và B) phải đồng bộ và tham chiếu từ điển dữ liệu này khi thiết kế, chia sẻ,
tích hợp dữ liệu.
|
|
C02
|
Phê duyệt và công bố
danh mục dữ liệu quốc gia
|
Rà soát, kiểm duyệt
và công bố danh mục dữ liệu dùng chung, dữ liệu mở, dữ liệu trọng yếu.
Cung cấp thông tin
như: tên tập dữ liệu, đơn vị sở hữu, phạm vi sử dụng, hình thức chia sẻ.
|
|
C03
|
Đăng ký thông tin đặc
tả dịch vụ dữ liệu
|
Đăng ký, chuẩn hóa
thông tin kỹ thuật về dịch vụ chia sẻ dữ liệu. Các thông tin cơ bản:
- Điểm truy cập.
- Chuẩn thông điệp dữ
liệu.
- Phương thức phân
phối dữ liệu.
- Phương thức chia sẻ
dữ liệu.
|
|
C04
|
Lưu trữ dữ liệu (Cơ
sở dữ liệu tổng hợp)
|
Tiếp nhận, lưu trữ
tập trung các loại dữ liệu dùng chung từ các đơn vị mục B (cơ sở dữ liệu dùng
chung) và các dữ liệu khác.
|
|
C05
|
Phân phối dữ liệu
|
Phân phối dữ liệu từ
Cơ sở dữ liệu tổng hợp đến cơ sở dữ liệu dùng chung và các đơn vị sử dụng
(Mục D) thông qua nền tảng LGSP/LDOP.
Dữ liệu được lọc,
đúng theo phân quyền, mục đích sử dụng, tính chất dữ liệu, phân loại dữ liệu.
|
|
C06
|
Chia sẻ dữ liệu
|
Cho phép các đơn vị
sử dụng dữ liệu (Mục D) tra cứu, kết nối, tải về dữ liệu phục vụ nhu cầu.
Việc chia sẻ phải có
kiểm soát quyền truy cập, nhật ký sử dụng, phạm vi tính chất dữ liệu và hạn
chế theo quy định bảo mật.
|
|
C07
|
Tích hợp dữ liệu
|
Nhận dữ liệu được
phân phối từ cơ sở dữ liệu dùng chung để lưu trữ vào Cơ sở dữ liệu tổng hợp
phục vụ phân phối và chia sẻ (C05 và C06).
|
|
C08
|
Lưu trữ siêu dữ liệu
kiểm toán
|
Lưu trữ thông tin dữ
liệu, nhật ký sử dụng, lịch sử truy cập, lịch sử chia sẻ để phục vụ kiểm tra,
giám sát và bảo đảm tuân thủ.
|
d) Đơn vị sử dụng dữ
liệu: Các
cơ quan, tổ chức, cá nhân có nhu cầu khai thác dữ liệu từ Kho dữ liệu dùng
chung của Thành phố.
|
Bước
|
Thành
phần
|
Mô
tả
|
|
D01
|
Đăng ký nhu cầu sử
dụng dữ liệu
|
Đơn vị sử dụng xác
định nhu cầu sử dụng dữ liệu và đăng ký trên cổng dữ liệu.
|
|
D02
|
Đăng ký sử dụng dịch
vụ dữ liệu
|
Đơn vị sử dụng gửi đề
xuất sử dụng dịch vụ qua Cổng dữ liệu: cần cung cấp, chỉ rõ mục đích sử dụng,
phạm vi khai thác và cam kết (nếu cần).
|
|
D03
|
Sử dụng dịch vụ dữ
liệu
|
Cơ quan sử dụng có
thể sử dụng dịch vụ dữ liệu trên LGSP/LDOP và tra cứu trên từ điển dữ liệu
dùng chung.
|
|
D04
|
Ngừng sử dụng dịch vụ
dữ liệu
|
Cơ quan sử dụng dịch
vụ dữ liệu kết thúc sử dụng dịch vụ dữ liệu.
|
đ) Cơ quan điều phối dữ
liệu quốc gia
|
Bước
|
Thành
phần
|
Mô
tả
|
|
E01
|
Nền tảng chia sẻ,
điều phối dữ liệu quốc gia (NDOP)
|
Thực hiện kết nối đến
Nền tảng chia sẻ, điều phối dữ liệu quốc gia (NDOP).
|
4.2.Các phương thức
chia sẻ dữ liệu
Thành phố áp dụng 02 mô
hình chia sẻ dữ liệu cơ bản như sau:
- Chia sẻ dữ liệu chủ
động:
+ Cơ chế: đơn vị chủ
quản dữ liệu chủ động đóng gói và đẩy dữ liệu về Kho dữ liệu dùng chung của
Thành phố ngay khi có sự thay đổi (thêm mới, cập nhật, xóa) tại hệ thống nguồn.
+ Áp dụng cho dữ liệu
chủ (Master data), dữ liệu danh mục dùng chung và các dữ liệu nghiệp vụ lõi cần
tính đồng bộ cao (dân cư, doanh nghiệp, đất đai…).
- Chia sẻ dữ liệu theo
yêu cầu:
+ Cơ chế: đơn vị sử
dụng gửi yêu cầu truy vấn thông qua API hoặc Cổng dữ liệu; hệ thống sẽ trả về
kết quả tương ứng. Bên chủ quản giữ quyền kiểm soát và ghi nhật ký truy cập.
+ Áp dụng cho tra cứu
thông tin chuyên ngành, xác thực thông tin phục vụ giải quyết thủ tục hành
chính hoặc các báo cáo thống kê không thường xuyên.
5. Danh mục dữ liệu chi
tiết
Danh mục dữ liệu chi
tiết của Thành phố là tập hợp các dữ liệu dùng chung đã được chuẩn hóa và thống
nhất, áp dụng xuyên suốt trong hoạt động của các cơ quan nhà nước trên địa bàn.
Danh mục này được xây dựng căn cứ và bám sát theo Danh mục dữ liệu dùng chung
quốc gia (phiên bản 1.0) tại Phụ lục Quyết định số 2439/QĐ- TTg; đồng thời, các
dữ liệu phát sinh mới từ các Bộ, ngành sẽ được cập nhật định kỳ theo nguyên tắc
kế thừa nguyên trạng nhằm đảm bảo tính đồng bộ tuyệt đối với hệ thống cơ sở dữ
liệu quốc gia.
Với vai trò là nền tảng
bảo đảm sự thống nhất thông tin và là cơ sở tham chiếu cốt lõi cho dữ liệu
chuyên ngành cũng như dữ liệu mở, danh mục này phục vụ trực tiếp cho công tác
quản lý, điều hành, cung cấp dịch vụ công và thúc đẩy kết nối, liên thông, chia
sẻ dữ liệu trên phạm vi toàn Thành phố. Nội dung chi tiết của danh mục được thể
hiện cụ thể tại Phụ lục Danh mục dữ liệu chi tiết (kèm theo).
6. Kiến trúc an toàn dữ
liệu

Hình
9. Kiến trúc an toàn dữ liệu
Quản lý An toàn bảo mật
dữ liệu: Hệ thống dữ liệu của Thành phố phải tuân thủ mô hình Khung an toàn dữ
liệu 8 lớp sau đây:
- Lớp 1 - Dữ liệu gốc:
Là tầng nền tảng của toàn bộ hệ thống thông tin. Mọi tập dữ liệu phải được gắn
mã định danh duy nhất và siêu dữ liệu chuẩn hóa.
- Lớp 2 - Phân loại và
gán nhãn: Bắt buộc phân loại dữ liệu theo quy định về Bảo vệ bí mật nhà nước
(Không mật, Mật, Tối mật, Tuyệt mật), theo quy định về Bảo vệ dữ liệu cá
nhân (Dữ liệu cá nhân cơ bản, Dữ liệu cá nhân nhạy cảm, Dữ liệu cá nhân khác)
và gán nhãn tự động. Nhãn này là cơ sở để hệ thống tự động áp dụng các chính
sách bảo mật tương ứng.
- Lớp 3 - Quản lý truy
cập và mã hóa dữ liệu:
+ Phân quyền: Cấp quyền
truy cập dựa trên vai trò, vị trí việc làm, bảo đảm người dùng chỉ được truy
cập đúng phạm vi chức năng, nhiệm vụ và phạm vi dữ liệu được giao.
+ Xác thực đa yếu tố:
Bắt buộc áp dụng đối với: (1) Tài khoản quản trị hệ thống (Admin); (2) Người
dùng truy cập dữ liệu nhạy cảm cấp độ 4 trở lên (dữ liệu dân cư, hồ sơ sức
khỏe, tài chính, dữ liệu điều hành chiến lược) hoặc dữ liệu có ảnh hưởng trực
tiếp đến an toàn xã hội và vận hành quốc gia, Thành phố.
+ Mã hóa: Thực hiện mã
hóa dữ liệu tại 3 trạng thái: khi truyền tải (đường truyền), khi lưu trữ (trong
ổ cứng) và khi sao lưu. Công nghệ mã hóa sử dụng các tiêu chuẩn và thuật toán
hiện đại như TLS 1.3 cho mã hóa đường truyền và AES-256 cho mã hóa lưu trữ, bảo
đảm an toàn dữ liệu trong suốt vòng đời khai thác và sử dụng.
+ Quản lý khóa: Tổ chức
quản lý, lưu trữ và phân quyền sử dụng khóa mã hóa độc lập; Phân vùng quản lý
khóa mã hóa riêng biệt cho từng sở, ban, ngành để tránh rủi ro tập trung.
- Lớp 4 - Che giấu dữ
liệu, tính toán an toàn và truy vết:
+ Che giấu dữ liệu: Chỉ
hiển thị thông tin tối thiểu cần thiết cho cán bộ xử lý (Ví dụ: Che bớt số điện
thoại, số CCCD). Bắt buộc áp dụng với dữ liệu cá nhân cấp độ 3 trở lên.
+ Token hóa: Khi chia
sẻ dữ liệu để huấn luyện AI hoặc phân tích Big Data, phải tách rời định danh cá
nhân khỏi nội dung gốc.
+ Truy vết: Hệ thống
phải ghi lại được lịch sử hình thành và thay đổicủa dữ liệu.
- Lớp 5 - Giám sát và
đánh giá theo mô hình “5 Yếu tố an toàn”:
+ Người dùng an toàn:
Định danh, xác thực rõ ràng.
+ Mục đích an toàn: Chỉ
khai thác khi có văn bản/thẩm quyền phê duyệt.
+ Dữ liệu phù hợp: Chỉ
cung cấp dữ liệu đúng phạm vi cho phép.
+ Môi trường an toàn:
Hạ tầng vật lý và mạng được kiểm soát, cách ly môi trường thử nghiệm (Test) và
sản xuất (Production).
+ Đầu ra an toàn: Kết
quả báo cáo không được tiết lộ thông tin cá nhân/bí mật.
- Lớp 6 - Kiểm soát
pháp lý và quản lý vòng đời dữ liệu:
+ Ban hành quy định về
vòng đời dữ liệu, bảo đảm dữ liệu được kiểm soát chặt chẽ từ khâu tạo lập, lưu
trữ, khai thác/chia sẻ, đến lưu trữ lịch sử hoặc hủy bỏ.
+ Rà soát và xóa định
kỳ các dữ liệu rác, dữ liệu hết hạn lưu trữ.
+ Việc chia sẻ dữ liệu
giữa các đơn vị phải thông qua “Biên bản thỏa thuận chia sẻ dữ liệu” quy định
rõ trách nhiệm pháp lý.
- Lớp 7 - Công cụ kỹ
thuật bắt buộc: Nghiên cứu hoàn thiện các nền tảng, công cụ kỹ thuật, đảm bảo
các yêu cầu như sau:
+ Metadata and Lineage
Tools: Quản lý siêu dữ liệu và truy vết nguồn gốc.
+ SIEM (Security
Information and Event Management): Giám sát sự kiện bảo mật, tích hợp với SOC
của Thành phố.
+ DLP (Data Loss
Prevention): Ngăn chặn copy dữ liệu ra USB, gửi email trái phép (bắt buộc với
dữ liệu nhạy cảm/bí mật nhà nước).
+ DAM (Database
Activity Monitoring): Giám sát mọi câu lệnh truy vấn vào CSDL quan trọng.
+ Compliance Dashboard:
Bảng điều khiển hiển thị mức độ tuân thủ an toàn thông tin của từng sở, ban,
ngành.
- Lớp 8 - Báo cáo và
đánh giá an toàn dữ liệu định kỳ: Các đơn vị hực hiện chế độ báo cáo định kỳ về
Sở Khoa học và Công nghệ, Công an Thành phố, Trung tâm Chuyển đổi số Thành phố
và báo cáo ngay lập tức khi có sự cố cấp độ III trở lên. Các chỉ số báo cáo bao
gồm:
+ Tỷ lệ dữ liệu được mã
hóa;
+ Số lượng truy cập
trái phép bị ngăn chặn;
+ Tốc độ phản ứng sự cố
trung bình;
+ Tính toàn vẹn của
nhật ký truy cập (Logs).
IV. KHUNG QUẢN TRỊ VÀ
QUẢN LÝ DỮ LIỆU
1. Mục tiêu
Thiết lập hệ thống dữ
liệu thống nhất: Xây dựng cơ chế quản trị và hạ tầng kỹ thuật đồng bộ, kết nối
xuyên suốt từ Thành phố đến cơ sở; giải quyết triệt để tình trạng phân mảnh,
thiếu đồng bộ giữa các đơn vị để đảm bảo dữ liệu luôn đúng, đủ, sạch, sống và
sẵn sàng chia sẻ, liên thông.
Khai thác dữ liệu như
tài sản số: Chuyển đổi tư duy quản lý sang khai thác giá trị dữ liệu để phục vụ
chỉ đạo điều hành thông qua dữ liệu số và cung cấp dịch vụ dữ liệu, dữ liệu mở
phục vụ người dân, doanh nghiệp thúc đẩy kinh tế số.
2. Mô hình tổ chức quản
trị, quản lý dữ liệu Thành phố

Hình
10. Mô hình tổ chức quản trị, quản lý dữ liệu Thành phố
Mô hình quản trị, quản
lý dữ liệu Thành phố gồm các lớp sau:
2.1. Lớp quản lý nhà
nước về dữ liệu
a) Chiến lược dữ liệu
Thành phố:
- Chiến lược dữ liệu
Thành phố là căn cứ pháp lý và định hướng chủ đạo để chỉ đạo toàn bộ các hoạt
động: xây dựng, phát triển, bảo vệ, quản trị, xử lý và sử dụng dữ liệu số trên
địa bàn.
- Chiến lược xác định
rõ các mục tiêu về xây dựng và phát triển dữ liệu số trong phạm vi Thành phố,
nhằm phục vụ phát triển kinh tế - xã hội, thúc đẩy chuyển đổi số và phát triển
kinh tế số tại địa phương, gắn liền với việc bảo đảm quốc phòng, an ninh và
trật tự an toàn xã hội.
b) Pháp lý, quy chế và
chính sách dữ liệu:
Xây dựng và hoàn thiện khung pháp lý là điều kiện tiên quyết để dữ liệu thực sự
trở thành tài nguyên số phục vụ phát triển kinh tế - xã hội của Thành phố. Mục
tiêu là thiết lập cơ chế quản trị tập trung, thống nhất, tạo ra nền tảng cốt
lõi thúc đẩy quá trình chuyển đổi số tại địa phương.
- Quy chế quản lý, kết
nối, chia sẻ dữ liệu số của Thành phố quy định về các hoạt động quản lý, kết
nối và chia sẻ dữ liệu số giữa các cơ quan thuộc hệ thống chính trị Thành phố,
bao gồm: xây dựng, quản lý, quản trị dữ liệu số và chia sẻ dữ liệu số, cung cấp
dữ liệu mở; quyền và trách nhiệm của cơ quan, tổ chức, cá nhân có liên quan đến
hoạt động quản lý, kết nối, chia sẻ dữ liệu số.
- Hợp tác quốc tế và
kết nối mở rộng: Xây dựng chính sách thúc đẩy kết nối các hệ thống dữ liệu của Thành
phố với các mạng lưới dữ liệu quốc tế và các hệ thống quốc gia. Tạo hành lang
pháp lý thuận lợi để thu hút đầu tư nước ngoài vào hạ tầng dữ liệu và các lĩnh
vực công nghệ dữ liệu cao (AI, Big Data) tại Thành phố, hỗ trợ hội nhập kinh tế
toàn cầu.
- Bảo đảm dữ liệu phục
vụ chuyển đổi số, chính quyền số và kinh tế số:
+ Phục vụ Chính quyền:
Ưu tiên khai thác dữ liệu để phục vụ hoạt động chỉ đạo, điều hành của Ủy ban
nhân dân Thành phố và các sở, ban, ngành, Ủy ban nhân dân các phường, xã, đặc
khu (thông qua Trung tâm giám sát, điều hành đô thị thông minh).
+ Phục vụ phát triển
kinh tế - xã hội: Cung cấp các dịch vụ phân tích dữ liệu vĩ mô để hỗ trợ hoạch
định chính sách phát triển kinh tế - xã hội chính xác.
+ Phát triển kinh tế
số: Xây dựng chính sách khuyến khích doanh nghiệp, cộng đồng khởi nghiệp đổi
mới sáng tạo, phát triển các ứng dụng/dịch vụ mới dựa trên nguồn tài nguyên dữ
liệu mở của Thành phố.
2.2. Lớp quản trị dữ
liệu
2.2.1. Tổ chức bộ máy

Hình
11. Mô hình tổ chức bộ máy quản trị dữ liệu
Mô hình tổ chức bộ máy
quản trị dữ liệu của Thành phố bao gồm:
- Ban Chỉ đạo về dữ
liệu Thành phố chỉ đạo chung việc phát triển dữ liệu tại Thành phố Hồ Chí Minh.
- Sở Khoa học và Công
nghệ chủ trì triển khai, điều phối, giám sát việc tuân thủ Khung kiến trúc dữ
liệu, Khung quản trị, quản lý dữ liệu Thành phố; tham mưu ban hành các chính
sách, chiến lược, quy chế, quy định, tiêu chuẩn phục vụ công tác phát triển dữ
liệu số của Thành phố.
- Công an Thành phố là
đầu mối phối hợp với các đơn vị tham mưu triển khai các nội dung về dữ liệu do
Bộ Công an triển khai.
- Các bộ phận chức
năng: Được tổ chức thành 05 bộ phận chuyên trách, bao gồm: (1) Bộ phận Tuân
thủ; (2) Bộ phận Quản trị; (3) Bộ phận Kỹ thuật; (4) Bộ phận Tạo lập; (5) Bộ
phận Đổi mới sáng tạo.
(1) Bộ phận Tuân thủ:
- Nhiệm vụ trọng tâm:
Giám sát, quản lý, kiểm tra việc tuân thủ các quy định pháp luật về dữ liệu tại
các cơ quan nhà nước.
- Đơn vị chủ trì: Sở
Khoa học và Công nghệ
- Đơn vị phối hợp: Công
an Thành phố, Sở Tư pháp, Trung tâm Chuyển đổi số Thành phố và các đơn vị liên
quan.
(2) Bộ phận Quản trị dữ
liệu:
- Nhiệm vụ trọng tâm:
Tham mưu ban hành các chính sách, chiến lược, quy chế, quy định, tiêu chuẩn
phục vụ công tác phát triển dữ liệu số của Thành phố.
- Đơn vị chủ trì: Sở
Khoa học và Công nghệ
- Đơn vị phối hợp: Công
an Thành phố, Trung tâm Chuyển đổi số Thành phố và các đơn vị liên quan.
(3) Bộ phận Kỹ thuật dữ
liệu:
- Nhiệm vụ trọng tâm:
vận hành các nền tảng, hạ tầng kỹ thuật phục vụ việc quản lý, thu thập, thiết
lập lưu trữ, tích hợp, chia sẻ, khai thác dữ liệu số của Thành phố.
- Đơn vị chủ trì: Trung
tâm Chuyển đổi số Thành phố
- Đơn vị phối hợp: Sở
Khoa học và Công nghệ, Công an Thành phố và các đơn vị liên quan.
(4) Bộ phận Tạo lập dữ
liệu:
- Nhiệm vụ trọng tâm:
Tạo lập, cập nhật, chuẩn hóa dữ liệu, chịu trách nhiệm về độ chính xác và tính
đầy đủ của dữ liệu.
- Đơn vị chủ trì: Các
sở, ban, ngành, Ủy ban nhân dân các phường, xã, đặc khu và các cơ quan, đơn vị
liên quan tham gia tạo lập, chuẩn hóa dữ liệu
- Đơn vị phối hợp: Sở
Khoa học và Công nghệ, Công an Thành phố, Trung tâm Chuyển đổi số Thành phố.
(5) Bộ phận Đổi mới
sáng tạo:
- Nhiệm vụ trọng tâm:
Nghiên cứu, tổ chức triển khai các sản phẩm, dịch vụ mới về dữ liệu.
- Đơn vị chủ trì: Sở
Khoa học và Công nghệ.
- Đơn vị phối hợp: Các
sở, ban, ngành, Ủy ban nhân dân các phường, xã, đặc khu, Viện nghiên cứu, các
Trường Đại học, Cộng đồng doanh nghiệp công nghệ số, Vườn ươm khởi nghiệp.
2.2.2. Xây dựng các quy
định, quy trình và tiêu chuẩn
Xây dựng và hoàn thiện
hành lang pháp lý - kỹ thuật đồng bộ, làm cơ sở để chuẩn hóa hoạt động quản lý,
kết nối và chia sẻ dữ liệu số trên toàn Thành phố, bao gồm 03 nhóm như sau:
a) Nhóm 1: Quy chế pháp
lý về quản lý và khai thác dữ liệu
Xây dựng Quy chế quản
lý, tích hợp, chia sẻ dữ liệu số Thành phố, trong đó quy định:
- Quyền và trách nhiệm
của cơ quan, tổ chức, cá nhân có liên quan đến hoạt động quản lý, kết nối, chia
sẻ dữ liệu số.
- Quy định về chia sẻ
dữ liệu.
- Quy định về dữ liệu
mở.
b) Nhóm 2: Bộ tiêu
chuẩn kỹ thuật dữ liệu
- Tiêu chuẩn kiến trúc
dữ liệu: Quy định các nguyên tắc thiết kế cơ sở dữ liệu, mô hình dữ liệu mức
logic và vật lý.
- Tiêu chuẩn từ điển dữ
liệu: Quy tắc đặt tên trường, định dạng kiểu dữ liệu, bảng mã và mô tả siêu dữ
liệu (Metadata).
- Tiêu chuẩn kết nối và
tích hợp: Quy định các chuẩn giao tiếp (API RESTful, SOAP), định dạng gói tin
(JSON, XML), giao thức xác thực và bảo mật đường truyền.
- Tiêu chuẩn đóng gói:
Bắt buộc tuân thủ tiêu chuẩn đóng gói dữ liệu theo Nghị định số 278/2025/NĐ-CP
ngày 22 tháng 10 năm 2025 của Chính phủ Quy định về kết nối, chia sẻ dữ liệu
bắt buộc giữa các cơ quan thuộc hệ thống chính trị.
- Tiêu chuẩn mở: Đối
với bản sao số, bắt buộc dùng chuẩn CityGML hoặc IndoorGML để tích hợp 3D.
- Bộ chỉ số đánh giá
chất lượng dữ liệu (Data Quality KPIs): Quy định các tiêu chí định lượng để đo
lường tính đầy đủ, chính xác, kịp thời và nhất quán của dữ liệu.
c) Nhóm 3: Quy trình
quản trị và vận hành dữ liệu
- Quy trình quản lý
vòng đời dữ liệu (Tạo lập, Lưu trữ, Khai thác/Chia sẻ, đến Lưu trữ lịch sử hoặc
Hủy bỏ dữ liệu).
- Quy trình kiểm soát
và làm sạch dữ liệu.
- Quy trình cập nhật dữ
liệu chủ.
- Quy trình ứng cứu sự
cố và sao lưu.
2.2.3. Giám sát hoạt
động liên quan đến dữ liệu
Thiết lập cơ chế giám
sát toàn diện nhằm đảm bảo mọi hoạt động thu thập, xử lý và khai thác dữ liệu
của Thành phố đều có thể theo dõi, kiểm soát, đảm bảo tuân thủ các quy định
pháp luật.
a) Nguyên tắc giám sát
- Liên tục và thời gian
thực: Hoạt động giám sát phải được thực hiện liên tục.
- Minh bạch và truy
vết: Mọi hành vi tác động vào dữ liệu (xem, thêm, sửa, xóa, chia sẻ) bắt buộc
phải được theo dõi và ghi vào nhật ký hệ thống.
- Cảnh báo chủ động: Hệ
thống phải có khả năng tự phát hiện rủi ro và gửi cảnh báo trước khi sự cố xảy
ra.
- Tuân thủ pháp lý: Đảm
bảo sự phù hợp với Khung kiến trúc dữ liệu Thành phố và các quy định về bảo vệ
dữ liệu cá nhân.
b) Phạm vi và nội dung
giám sát:
- Nhóm giám sát nền
tảng và kiến trúc:
+ Giám sát kiến trúc dữ
liệu: Theo dõi sự tuân thủ các chuẩn thiết kế, mô hình dữ liệu khi xây dựng hệ
thống mới.
+ Giám sát nền tảng dữ
liệu: Theo dõi sức khỏe, hiệu năng của hạ tầng máy chủ, đường truyền, khả năng
lưu trữ.
+ Giám sát từ điển dữ
liệu: Theo dõi việc cập nhật, chuẩn hóa các siêu dữ liệu (metadata).
+ Giám sát dữ liệu chủ
và danh mục dùng chung: Đảm bảo tính nhất quán của các bảng mã dùng chung trên
toàn hệ thống.
- Nhóm giám sát vận
hành và chất lượng:
+ Giám sát chất lượng
dữ liệu: Đo lường các chỉ số (đúng, đủ, sạch, sống) của dữ liệu đầu vào và dữ
liệu lưu trữ.
+ Giám sát kho dữ liệu
và phân tích: Theo dõi các luồng xử lý (ETL), việc tổng hợp chỉ tiêu báo cáo.
+ Giám sát dự án CNTT:
Kiểm soát tiến độ, chất lượng dữ liệu bàn giao của các dự án CNTT.
+ Giám sát đo lường
hiệu quả (KPI, KQI): Theo dõi mức độ trưởng thành dữ liệu của các cơ quan.
- Nhóm giám sát an toàn
và khai thác:
+ Giám sát quyền riêng
tư và bảo mật: Phát hiện các truy cập trái phép vào dữ liệu nhạy cảm, dữ liệu
cá nhân.
+ Giám sát chia sẻ,
liên thông: Theo dõi việc chia sẻ, liên thông qua Nền tảng tích hợp, chia sẻ dữ
liệu của Thành phố.
+ Giám sát khai thác
giá trị: Đánh giá hiệu quả sử dụng dữ liệu (Số lượt truy cập, số ứng dụng phát
triển từ dữ liệu mở).
+ Giám sát dịch vụ dữ
liệu: Đo lường cam kết chất lượng dịch vụ (SLA) đối với các API cung cấp ra
ngoài.
c) Cơ chế giám sát
- Giám sát tập trung:
+ Thiết lập hệ thống
giám sát dữ liệu tập trung của Thành phố (kết nối với Trung tâm SOC/NOC).
+ Hệ thống này đóng vai
trò là trung tâm, thu thập nhật ký truy cập từ tất cả các sở, ban, ngành về một
kho nhật ký chung của Thành phố.
- Giám sát tự động: Áp
dụng công nghệ AI/Big Data để phân tích hành vi người dùng.
- Giám sát phân tán:
Các sở, ban, ngành, Ủy ban nhân dân các phường, xã, đặc khu có trách nhiệm vận
hành hệ thống giám sát nội bộ của mình. Thực hiện giám sát định kỳ hoặc theo
thời gian thực.
d) Phân công trách
nhiệm giám sát
- Sở Khoa học và Công
nghệ:
+ Giám sát việc tuân
thủ khung kiến trúc.
+ Giám sát việc tuân
thủ quy trình, quy định.
- Trung tâm Chuyển đổi
số Thành phố:
+ Là đầu mối tổ chức
giám sát kỹ thuật toàn mạng lưới dữ liệu Thành phố.
+ Giám sát về kỹ thuật
trong quá trình kết nối, chia sẻ.
- Cơ quan chủ quản dữ
liệu (sở, ban, ngành, Ủy ban nhân dân các phường, xã, đặc khu,…)
+ Chịu trách nhiệm tổ
chức giám sát dữ liệu tại đơn vị mình.
+ Phải lưu trữ nhật ký
truy cập tối thiểu 12 tháng (hoặc theo quy định) để phục vụ công tác thanh tra,
kiểm tra khi cần thiết.
+ Đảm bảo tính toàn vẹn
của nhật ký truy cập.
- Cá nhân/Tổ chức sử
dụng dữ liệu:
+ Chịu trách nhiệm pháp
lý về mọi hành vi sử dụng dữ liệu của mình.
+ Phải tuân thủ các yêu
cầu về khai báo mục đích sử dụng và chấp nhận sự giám sát, truy vết của hệ
thống.
2.2.4. Xây dựng văn hóa
dữ liệu
Xây dựng văn hóa dữ
liệu là quá trình thay đổi tư duy và phương thức làm việc, chuyển dịch từ việc
ra quyết định dựa trên kinh nghiệm, cảm tính sang ra quyết định dựa trên dữ
liệu số. Mục tiêu là hình thành môi trường mà ở đó dữ liệu số được coi là tài
sản chung, được chia sẻ và khai thác tối đa giá trị.
a) Nguyên tắc cốt lõi
của văn hóa dữ liệu:
- Tư duy Nói bằng dữ
liệu: Mọi báo cáo, đề xuất, kế hoạch trình lên Lãnh đạo phải đi kèm với số liệu
dẫn chứng cụ thể, tin cậy. Loại bỏ dần các báo cáo định tính chung chung.
- Tư duy Mặc định chia
sẻ: Thay đổi tư duy dữ liệu là tài sản riêng của từng đơn vị sang tư duy dữ
liệu là tài sản chung của Thành phố. Việc chia sẻ dữ liệu là trách nhiệm bắt
buộc trong khuôn khổ tuân thủ quy định của pháp luật.
- Minh bạch và trách
nhiệm giải trình: Dữ liệu phải được công khai minh bạch (trừ dữ liệu mật) theo
quy định của pháp luật để người dân giám sát. Cán bộ quản lý dữ liệu phải chịu
trách nhiệm giải trình nếu dữ liệu sai lệch hoặc chậm cập nhật.
b) Các giải pháp xây
dựng văn hóa dữ liệu
- Thay đổi từ Lãnh đạo:
Lãnh đạo Thành phố và các cấp cam kết sử dụng các biểu đồ số (Dashboard) trong
các cuộc họp giao ban; hạn chế sử dụng báo cáo giấy thủ công.
- Phổ cập kỹ năng dữ
liệu:
+ Thực hiện đào tạo kỹ
năng phân tích, khai thác dữ liệu không chỉ cho cán bộ phụ trách CNTT mà cho cả
cán bộ nghiệp vụ và lãnh đạo quản lý.
+ Trang bị kỹ năng đọc
hiểu biểu đồ, kỹ năng sử dụng các công cụ phân tích cơ bản (Excel nâng cao, BI
Tools) để cán bộ có thể tự phục vụ nhu cầu công việc.
- Truyền thông và
khuyến khích đổi mới:
+ Tổ chức các phong
trào thi đua, cuộc thi sáng kiến để khuyến khích cán bộ tìm ra các vấn đề hoặc
giải pháp mới từ nguồn dữ liệu hiện có.
+ Vinh danh, khen
thưởng các đơn vị thực hiện tốt việc chia sẻ dữ liệu và có các sản phẩm dữ liệu
chất lượng cao.
- Tuân thủ khung quản
trị: Đưa việc tuân thủ các quy định về nhập liệu, làm sạch và chia sẻ dữ liệu
vào tiêu chí đánh giá thi đua, xếp loại hoàn thành nhiệm vụ (KPI) của đơn vị và
thủ trưởng đơn vị.
2.3. Lớp quản lý dữ
liệu
2.3.1. Quản lý chất
lượng dữ liệu
Đảm bảo dữ liệu trong
các cơ quan nhà nước của Thành phố có độ tin cậy cao, phục vụ chính xác cho
công tác chỉ đạo điều hành và giải quyết thủ tục hành chính. Dữ liệu phải đảm
bảo “Đúng - Đủ - Sạch - Sống”.
- Tính chính xác: Dữ
liệu phải phản ánh đúng thực tế.
- Tính đầy đủ: Các
trường thông tin bắt buộc không được để trống.
- Tính nhất quán: Dữ
liệu không mâu thuẫn giữa các hệ thống và không trùng lặp.
- Tính kịp thời: Dữ
liệu phải được cập nhật ngay khi có sự thay đổi.
- Tính hợp lệ: Dữ liệu
phải tuân thủ đúng định dạng và miền giá trị quy định trong Từ điển dữ liệu.
- Tính duy nhất: Không
tồn tại các bản ghi trùng lặp cho cùng một thực thể.
2.3.2. Quản lý giám sát
và đo lường dữ liệu (KPI, KQI)
a) Việc giám sát, đo
lường dữ liệu được
thực hiện thông qua bộ chỉ số kép: KPI (Hiệu suất vận hành) và KQI (Chất lượng
dữ liệu):
- KPI - Key Performance
Indicator (chỉ số hiệu suất): KPI là các chỉ số dùng để đo lường mức độ hoàn
thành mục tiêu, hiệu quả thực hiện và tuân thủ quy trình trong hoạt động quản
trị dữ liệu. KPI giúp theo dõi, kiểm soát và cải thiện hiệu quả thực thi của hệ
thống quản trị dữ liệu theo mục tiêu đã đề ra. KPI tập trung vào “chúng ta có
làm đúng, đủ và đúng tiến độ hay không”, phản ánh năng lực vận hành của tổ chức
thông qua các khía cạnh như:
+ Mức độ tuân thủ quy
trình, tiêu chuẩn và quy định về quản trị dữ liệu.
+ Hiệu quả xử lý sự cố,
thời gian phản hồi và khắc phục.
+ Tỷ lệ hoàn thành kế
hoạch, mức độ tự động hóa quy trình.
+ Hiệu suất vận hành
của các hệ thống và bộ máy quản trị dữ liệu.
- KQI - Key Quality
Indicator (chỉ số chất lượng): KQI là các chỉ số dùng để đánh giá chất lượng
đầu ra và giá trị thực tế của dữ liệu và hoạt động quản trị dữ liệu. KQI là các
chỉ số dùng để đánh giá chất lượng đầu ra và giá trị thực tế của dữ liệu và
hoạt động quản trị dữ liệu. KQI tập trung vào “kết quả cuối cùng có tốt đến mức
nào”, phản ánh mức độ đáp ứng yêu cầu sử dụng và tạo giá trị của dữ liệu, bao
gồm:
+ Độ chính xác, đầy đủ,
nhất quán và kịp thời của dữ liệu.
+ Mức độ tin cậy và khả
năng sử dụng của dữ liệu trong điều hành, ra quyết định và cung cấp các dịch
vụ.
+ Mức độ hài lòng của
người dùng dữ liệu (cơ quan, đơn vị, người dân, doanh nghiệp).
+ Khả năng hỗ trợ phân
tích, dự báo và khai thác dữ liệu.
b) Bộ chỉ số đánh giá
chi tiết: Hệ
thống đánh giá được chia thành 03 nhóm năng lực cốt lõi. Mỗi chỉ số được chấm
điểm từ 0 đến 5.
(i) Nhóm năng lực thiết
lập nền tảng quản trị dữ liệu
|
Loại chỉ số
|
Chỉ
số (KPI/KQI)
|
Mô
tả
|
Tiêu
chí chấm điểm (0-5)
|
|
KPI
|
Tỷ lệ áp dụng chính thức khung quản trị dữ liệu (%)
|
Phần trăm các bộ phận/ đơn vị áp dụng khung quản trị đã được ban hành và công nhận
|
0: 0% không có khung.
|
|
1: <10% có khung
nhưng chưa phê duyệt hoặc chưa áp dụng.
|
|
2: 10-29% áp dụng,
chưa phổ biến rộng.
|
|
3: 30-69% áp dụng, có
cập nhật hàng năm.
|
|
4: 70-99% áp dụng,
đánh giá hiệu quả định kỳ.
|
|
5: 100% áp dụng, tự
động cập nhật, báo cáo liên tục.
|
|
KPI
|
Tỷ lệ dữ liệu/tập dữ liệu có vai trò rõ ràng (%)
|
Phần trăm dữ liệu được chỉ định các vai trò trong mô hình tổ chức, quản lý, vận hành,
phân công trách
nhiệm rõ
ràng
|
0: 0% không xác định
vai trò.
|
|
1: <10% rời rạc
hoặc chưa chính thức.
|
|
2: 10-29%, có nhưng
chưa đồng bộ.
|
|
3: 30-69%, đa số dữ
liệu lớn đã xác định, có đào tạo.
|
|
4: 70-99%, có ma trận
trách nhiệm và cập nhật định kỳ.
|
|
5: 100%, tích hợp hệ
thống, kiểm tra hiệu quả định kỳ.
|
|
KPI
|
Tỷ lệ chính sách và tiêu chuẩn dữ liệu được cập nhật (%)
|
Phần trăm chính sách, tiêu chuẩn quản trị dữ liệu được ban hành, duy trì và tuân
thủ
|
0: Không có chính
sách nào.
|
|
1: <10% có chính
sách/thủ tục chưa bắt buộc.
|
|
2: 10-29% chính sách
nhưng hiệu quả thấp, chưa được tuân thủ.
|
|
3: Hơn 30-69%, có cập
nhật định kỳ, phổ biến.
|
|
4: 70-99%, giám sát
tuân thủ, báo cáo.
|
|
5: 100%, tự động cập
nhật, tuân thủ toàn tổ chức.
|
|
KQI
|
Tỷ lệ cập nhật, đánh giá hiệu quả định kỳ (%)
|
Tỷ lệ các chính sách được rà soát, đánh giá và cập nhật
hiệu quả theo định
kỳ (quý,
năm)
|
0: <10% không theo
dõi.
|
|
1: 10-30% thủ công,
chưa chuẩn.
|
|
2: 30-50% một phần tự
động.
|
|
3: 50-70% có
dashboard, báo cáo định kỳ.
|
|
4: 70-99% đánh giá
thường xuyên.
|
|
5: 100% tự động, cảnh
báo và cải tiến liên tục.
|
|
KQI
|
Tỷ lệ báo cáo kiểm soát quyền truy cập audit đúng hạn (%)
|
Phần trăm báo cáo truy cập và kiểm soát quyền được phê duyệt và hoàn thành đầy đủ, đúng hạn
|
0: <10% báo cáo
đúng hạn.
|
|
1: 10-30% báo cáo cơ
bản.
|
|
2: 30-50% có báo cáo.
|
|
3: 50-70% báo cáo
đều, có dashboard.
|
|
4: 70-99% báo cáo tự
động.
|
|
5: 100% liên tục,
cảnh báo kịp thời.
|
|
KQI
|
Tỷ lệ phản hồi, xử lý sự cố liên quan đến quản trị dữ liệu (%)
|
Phần trăm sự cố, phản hồi liên quan đến quản trị dữ liệu được xử lý kịp thời (trong
vòng 30 ngày)
|
0: <10% xử lý kịp.
|
|
1: 10-30% xử lý.
|
|
2: 30-50% xử lý.
|
|
3: 50-70% xử lý kịp.
|
|
4: 70-99% xử lý
nhanh.
|
|
5: 100% xử lý triệt
để, báo cáo minh bạch.
|
(ii) Nhóm năng lực kiểm
soát chất lượng và tuân thủ
|
Loại
chỉ số
|
Chỉ
số (KPI/KQI)
|
Mô
tả
|
Tiêu
chí chấm điểm (0-5)
|
|
KPI
|
Tỷ lệ dữ liệu có kiểm soát chất lượng tự động
(%)
|
Phần trăm dữ liệu được kiểm soát chất lượng qua
các giải
pháp tự
động hóa
|
0: Không kiểm soát tự
động
|
|
1: <10% kiểm soát
thủ công ít hiệu quả.
|
|
2: 10-29% có rule
kiểm tra cơ bản.
|
|
3: 30-69% kiểm soát
đồng bộ, dashboard review.
|
|
4: 70-99% theo dõi tự
động xử lý lỗi.
|
|
5: 100%, quy trình tự
cải tiến, báo cáo realtime.
|
|
KPI
|
Tỷ lệ dữ liệu có nguồn gốc (lineage) rõ ràng, hỗ trợ kiểm soát, theo dõi (audit) (%)
|
Phần trăm dữ liệu có mô tả nguồn gốc (lineage) chính xác, có công cụ hỗ trợ kiểm soát, theo dõi
(audit)
|
0: Không có nguồn gốc
(lineage).
|
|
1: <10%, chỉ thủ
công, thiếu công cụ.
|
|
2: 10-29%, mô tả tay,
không dùng công cụ trực quan (visual).
|
|
3: 30-69%, công cụ hỗ
trợ, kiểm soát, theo dõi (audit) ít nhất 1 lần/năm.
|
|
4: 70-99% có nguồn
gốc (lineage), kiểm soát, theo dõi (audit) tự phục vụ.
|
|
5: 100%, nguồn gốc
(lineage) đầy đủ, dashboard trực quan, hỗ trợ kiểm soát, theo dõi (audit)
liên tục.
|
|
KPI
|
Tỷ lệ dữ liệu có siêu dữ liệu (metadata) đầy đủ, cập nhật định kỳ (%)
|
Phần trăm dữ liệu có metadata đầy đủ, được cập nhật định kỳ và chính xác
|
0: Không có metadata.
|
|
1: <10% metadata
thủ công.
|
|
2: 10-29% metadata sơ
khai, chưa chuẩn.
|
|
3: 30-69% quản lý tập
trung, cập nhật 1-2 lần/năm.
|
|
4: 70-99% metadata tự
động cập nhật, kết nối pipeline.
|
|
5: 100% metadata đồng
bộ tự động, cảnh báo lỗi tự động.
|
|
KQI
|
Tỷ lệ yêu cầu truy vết nguồn gốc
(lineage)
đáp ứng
thỏa thuận dịch vụ
(SLA)
(%)
|
Phần trăm yêu cầu
truy vết lineage được hoàn thành kịp thời, theo đúng thỏa thuận dịch vụ (SLA)
|
0: <10% yêu cầu.
|
|
1: 10-30% đáp ứng.
|
|
2: 30-50% đáp ứng.
|
|
3: 50-70% đáp ứng.
|
|
4: 70-99% đáp ứng.
|
|
5: 100% đáp ứng SLA,
tự động hóa báo cáo.
|
|
KQI
|
Tỷ lệ cảnh báo lỗi dữ liệu được
xử lý đúng hạn (%)
|
Phần trăm cảnh báo
lỗi dữ liệu được phát hiện tự động và giải quyết kịp thời
|
0: <10% xử lý.
|
|
1: 10-30% xử lý.
|
|
2: 30-50% xử lý.
|
|
3: 50-70% xử lý.
|
|
4: 70-99% xử lý.
|
|
5: 100% xử lý ngay,
có báo cáo rõ ràng.
|
|
KQI
|
Tỷ lệ metadata dữ liệu được duy trì và cập nhật định
kỳ (%)
|
Phần trăm bản ghi
metadata được duy trì, cập nhật đầy đủ, đúng kỳ
|
0: <10% metadata.
|
|
1: 10-30% cập nhật.
|
|
2: 30-50% cập nhật.
|
|
3: 50-70% cập nhật.
|
|
4: 70-99% cập nhật tự
động.
|
|
5: 100% đồng bộ tự
động, cảnh báo lỗi tự động.
|
(iii)Nhóm năng lực công
nghệ và tự động hóa
|
Loại chỉ số
|
Chỉ
số (KPI/KQI)
|
Mô
tả
|
Tiêu
chí chấm điểm (0-5)
|
|
KPI
|
Có nền tảng
|
Mức độ sử
|
0: Không có nền tảng.
|
|
công nghệ hỗ
|
dụng nền tảng
|
1: Có nhưng ít được
dùng, hỗ trợ yếu.
|
|
trợ quản trị dữ liệu
|
công nghệ quản trị
metadata,
|
|
|
chất lượng dữ liệu,
nguồn gốc dữ liệu
|
2: Công cụ phân tán,
sử dụng hạn chế.
|
|
|
|
3: Nền tảng đa năng,
hỗ trợ tích hợp nhiều domain.
|
|
|
|
4: Tối ưu hóa, tự
động cảnh báo, dashboard.
|
|
|
|
5: Nền tảng AI hỗ trợ
tự động đo lường, dự báo, phân tích.
|
|
KPI
|
Tỷ lệ nghiệp
|
Phần trăm
|
0: 0% thủ công toàn
bộ.
|
|
vụ quản trị dữ liệu
vận hành
|
nghiệp vụ quản trị dữ
liệu được
|
1: <10% tự động.
|
|
tự động (%)
|
thực hiện tự động,
giảm phụ
|
2: 10-29% tự động.
|
|
|
thuộc thủ công
|
3: 30-69% tự động.
|
|
|
|
4: 70-99% tự động.
|
|
|
|
5: 100% tự động hóa
đầy đủ, tích hợp sâu.
|
|
KQI
|
Số lần xảy ra sự cố hệ thống quản trị gây mất truy cập (> 1h)
|
Số lần mất truy cập
hoặc gián đoạn thao tác nghiêm trọng ảnh hưởng đến công tác quản trị
|
0: >5 lần.
|
|
1: 3-5 lần.
|
|
2: 2 lần.
|
|
3: 1 lần.
|
|
4: 0 lần nhưng có
cảnh báo.
|
|
5: 0 lần, tự động
phục hồi, không ảnh hưởng nghiệp vụ.
|
|
KQI
|
Tỷ lệ quy trình quản trị dữ
liệu được
tự động
hóa (%)
|
Phần trăm các quy
trình quản trị, vận hành, báo cáo được thực hiện tự động, tự giám sát
|
0: 0% tự động.
|
|
1: 10-30% tự động.
|
|
2: 30-50% tự động.
|
|
3: 50-70% tự động.
|
|
4: 70-99% tự động.
|
|
5: 100% tự động và
tối ưu liên tục.
|
c) Phương pháp đánh giá
và xếp hạng trưởng thành
- Công thức tính điểm:
+ Bước 1: Chấm điểm
(0-5) cho từng chỉ số KPI/KQI thành phần.
+ Bước 2: Tính điểm
trung bình của từng nhóm năng lực.
+ Bước 3: Tính Điểm
tổng thể (Overall Score) = Trung bình cộng của 3 nhóm năng lực.
- Xếp hạng mức độ
trưởng thành (Data Maturity Level): Kết quả đo lường là căn cứ để xếp hạng các
đơn vị theo 5 cấp độ:
|
Điểm
trung bình
|
Mức
xếp loại
|
|
0.0
- 0.99
|
Không
có năng lực
|
|
1.0
- 1.99
|
Không
ổn định
|
|
2.0
- 2.99
|
Đang
phát triển
|
|
3.0
- 3.99
|
Đã
xác định, có quy trình
|
|
4.0
- 4.49
|
Quản
lý hiệu quả
|
|
4.5
- 5.0
|
Tối
ưu, tự động hóa
|
2.3.3. Quản lý quyền riêng tư
và an toàn bảo mật dữ liệu
a) Quản lý quyền riêng
tư dữ liệu
- Nghĩa vụ của đơn vị
thu thập dữ liệu:
+ Thu thập tối thiểu:
Chỉ yêu cầu người dân, doanh nghiệp cung cấp dữ liệu tối thiểu cần thiết. Tuyệt
đối không yêu cầu cung cấp lại dữ liệu nếu đã có thể khai thác từ Kho dữ liệu
dùng chung hoặc các CSDL Quốc gia sẵn có.
+ Cam kết bảo vệ: Mọi
dữ liệu cá nhân trong hệ thống (bao gồm cả dữ liệu nhận từ đơn vị khác) phải
được bảo vệ khỏi mất mát, rò rỉ hoặc truy cập trái phép bằng các biện pháp kỹ thuật
(mã hóa, tường lửa...) và biện pháp tổ chức (quy chế, cam kết bảo mật).
+ Xử lý đúng mục đích:
Dữ liệu thu thập cho mục đích nào chỉ được xử lý cho mục đích đó. Không được tự
ý sử dụng cho mục đích khác nếu chưa có cơ sở pháp lý hoặc sự đồng thuận.
- Minh bạch và quyền
của công dân:
+ Công bố quyền riêng
tư: trên trang thông tin điện tử và ứng dụng của Thành phố phải công bố rõ: mục
đích thu thập dữ liệu; dữ liệu nào là bắt buộc/tùy chọn; cách thức thu thập, xử
lý, lưu trữ và hủy dữ liệu; danh sách các đơn vị nhận dữ liệu và liệu dữ liệu
có được chuyển ra nước ngoài; hệ quả nếu không cung cấp dữ liệu.
+ Bảo đảm quyền chủ
thể: thông báo về quyền của chủ thể dữ liệu, bao gồm: quyền được thông tin;
quyền truy cập dữ liệu của mình; quyền yêu cầu chỉnh sửa, cập nhật dữ liệu;
quyền được thông báo khi có sự cố lộ lọt dữ liệu.
- Nghĩa vụ của đơn vị
xử lý dữ liệu: cam kết bảo vệ tất cả dữ liệu nhận được; chỉ xử lý theo chỉ đạo
từ đơn vị có thẩm quyền.
b) Quản lý an toàn bảo
mật dữ liệu
Hệ thống dữ liệu của
Thành phố phải tuân thủ Kiến trúc an toàn dữ liệu (xem chi tiết ở Chương V,
mục 6. Kiến trúc an toàn dữ liệu) gồm 8 lớp sau:
- Lớp 1 - Dữ liệu gốc.
- Lớp 2 - Phân loại và
gán nhãn dữ liệu.
- Lớp 3 - Quản lý truy
cập và mã hóa dữ liệu.
- Lớp 4 - Che giấu dữ
liệu, tính toán an toàn và truy vết.
- Lớp 5 - Giám sát và
đánh giá theo mô hình “5 Yếu tố an toàn”.
- Lớp 6 - Kiểm soát
pháp lý và quản lý vòng đời dữ liệu.
- Lớp 7 - Công cụ kỹ
thuật bắt buộc.
- Lớp 8 - Báo cáo và
đánh giá an toàn dữ liệu định kỳ.
2.3.4. Quản lý nền tảng
dữ liệu
Nền tảng dữ liệu là hạ
tầng kỹ thuật cốt lõi, bảo đảm tính sẵn sàng, khả năng mở rộng linh hoạt và
hiệu năng xử lý cao để phục vụ các chức năng nghiệp vụ, phân tích và chia sẻ dữ
liệu của Thành phố.
a) Quản lý Luồng tích
hợp dữ liệu: Hệ
thống phải hỗ trợ đa dạng phương thức tích hợp để thu thập dữ liệu từ mọi nguồn
phân tán về kho tập trung:
- Các phương thức tích
hợp:
+ Tích hợp dữ liệu theo
lô: áp dụng cho dữ liệu lịch sử, dữ liệu báo cáo định kỳ từ các hệ thống nghiệp
vụ hiện có.
+ Tích hợp dữ liệu theo
thời gian thực hoặc gần thời gian thực: áp dụng cho dữ liệu cần phản hồi tức
thì (như dữ liệu camera giao thông, cảm biến IoT, giao dịch hành chính công,…)
thông qua cơ chế đồng bộ.
+ Tích hợp dữ liệu qua
API, Cổng chia sẻ dữ liệu: áp dụng cho các nguồn dữ liệu bên ngoài, dữ liệu từ
doanh nghiệp hoặc các hệ thống đã được đóng gói chuẩn.
- Quy trình kiểm soát
đầu vào: Mọi dữ liệu trước khi vào nền tảng phải đi qua cổng kiểm soát với quy
trình bắt buộc:
+ Xác thực nguồn: Chỉ
chấp nhận dữ liệu từ các nguồn tin cậy đã đăng ký.
+ Kiểm tra kỹ thuật:
Kiểm tra định dạng, cấu trúc file, mã hóa font chữ.
+ Khử trùng lặp: Loại
bỏ các bản ghi trùng lặp ngay tại cổng vào.
+ Gán nhãn: Tự động gắn
siêu dữ liệu (nguồn gốc, thời gian thu thập) để phục vụ truy vết sau này.
b) Nguyên tắc tổ chức
và phân lớp lưu trữ:
Để tối ưu hóa chi phí phần cứng và hiệu năng truy xuất, dữ liệu được tổ chức
lưu trữ theo mô hình phân lớp xử lý và phân tầng truy cập:
- Phân loại theo quy
trình xử lý:
+ Lớp Thô: Lưu trữ nguyên
vẹn dữ liệu gốc lấy từ nguồn (chưa qua xử lý) để phục vụ tra cứu nguyên bản khi
cần.
+ Lớp Xử lý: Dữ liệu đã
được làm sạch cơ bản, loại bỏ ký tự lạ, chuẩn hóa định dạng ngày tháng/số liệu.
+ Lớp Chuẩn hóa: Dữ
liệu đã được khớp nối, tích hợp theo mô hình dữ liệu chung.
+ Lớp Phân tích: Dữ
liệu đã được tổng hợp, tính toán sẵn các chỉ số KPI để phục vụ Dashboard cho
Lãnh đạo.
- Phân tầng theo tần
suất truy cập:
+ Vùng Nóng: Dữ liệu
giao dịch hiện hành, dữ liệu thời gian thực, báo cáo nóng.
+ Vùng Ấm: Dữ liệu báo
cáo tháng/quý, dữ liệu tra cứu nghiệp vụ thông thường.
+ Vùng Lạnh: Dữ liệu lịch
sử lâu đời (trên 5-10 năm), dữ liệu lưu trữ phục vụ thanh tra, kiểm tra.
Cần thiết lập quy định
về di chuyển dữ liệu giữa các tầng, có cơ chế tự động hóa và nhật ký theo dõi
(audit log).
c) Chuẩn hóa dữ liệu
- Dữ liệu phải được
chuẩn hóa theo mô hình thống nhất, bao gồm định nghĩa, kiểu dữ liệu, đơn vị đo
lường, mã hóa, định danh chủ thể và các siêu dữ liệu.
- Các bảng dữ liệu sau
chuẩn hóa cần bảo đảm không dư thừa, không mâu thuẫn và có khả năng tích hợp
xuyên hệ thống.
- Việc chuẩn hóa phải
tuân thủ danh mục dùng chung quốc gia và các tiêu chuẩn do Thành phố ban hành.
d) Tự động hóa đảm bảo
chất lượng trên nền tảng dữ liệu
Các công cụ và quy
trình kiểm soát chất lượng dữ liệu phải được thiết lập tự động. Cơ chế tự động
phát hiện và cảnh báo lỗi dữ liệu cần được tích hợp vào pipeline xử lý, cho
phép khôi phục (rollback) hoặc cách ly (quarantine) dữ liệu sai lệch.
Hệ thống tự động phải
hỗ trợ phân tích nguyên nhân sai lệch (root cause analysis) và đề xuất phương
án cải thiện chất lượng. Kết quả kiểm tra chất lượng phải được ghi nhận, theo
dõi và báo cáo định kỳ đến các đơn vị quản lý dữ liệu và cơ quan giám sát.
2.3.5. Quản lý dữ liệu
chủ và dữ liệu danh mục dùng chung
a) Quản lý dữ liệu chủ
- Sở Khoa học và Công
nghệ chủ trì tham mưu Ủy ban nhân dân Thành phố ban hành Danh mục Dữ liệu chủ,
dựa trên mô hình dữ liệu hiện có và hướng dẫn của Trung ương.
- Tổ chức rà soát hệ
thống hiện tại và xác định các hệ thống tạo, đọc, cập nhật hoặc xóa dữ liệu
chủ. Theo đó, phân công vai trò sở hữu và giám sát dữ liệu chủ tương ứng cho
các bên liên quan.
- Xây dựng quy trình
tạo mới, cập nhật và xóa/lưu trữ dữ liệu chủ.
- Dữ liệu chủ phải được
định nghĩa dưới dạng thuộc tính siêu dữ liệu trong Từ điển nghiệp vụ.
- Các đơn vị chủ sở hữu
có trách nhiệm định kỳ rà soát và cập nhật dữ liệu theo tình trạng sử dụng thực
tế trong quy trình nghiệp vụ.
- Thực hiện quản lý
phiên bản để bảo đảm khả năng truy vết các thay đổi đối với dữ liệu chủ.
b) Quản lý dữ liệu danh
mục dùng chung
- Sở Khoa học và Công
nghệ chủ trì tham mưu Ủy ban nhân dân Thành phố ban hành Dữ liệu danh mục dùng
chung, dựa trên mô hình dữ liệu hiện có và hướng dẫn của Trung ương.
- Tổ chức rà soát hệ
thống hiện tại và xác định các hệ đọc dữ liệu danh mục dùng chung. Theo đó,
phân công vai trò sở hữu và giám sát cho các bên liên quan phù hợp để quản lý
dữ liệu tham chiếu.
- Xây dựng quy trình
tạo mới, cập nhật và xóa/lưu trữ dữ liệu danh mục dùng chung.
- Dữ liệu danh mục dùng
chung phải được bổ sung dưới dạng siêu dữ liệu trong Từ điển nghiệp vụ.
- Các đơn vị chủ sở hữu
có trách nhiệm định kỳ rà soát và cập nhật dữ liệu theo tình trạng sử dụng thực
tế trong quy trình nghiệp vụ.
- Thực hiện quản lý
phiên bản để bảo đảm khả năng truy vết các thay đổi đối với dữ liệu danh mục
dùng chung.
2.3.6. Kiến trúc và quy
hoạch dữ liệu
a) Quy hoạch dữ liệu: Thực hiện quy hoạch
dữ liệu toàn Thành phố theo mô hình phân cấp 3 tầng, xác định rõ dữ liệu nào
dùng chung, dữ liệu nào riêng biệt:
(i)Tầng 1: Dữ liệu dùng chung
cấp Thành phố
- Là các dữ liệu cốt
lõi, có nhu cầu khai thác cao, không thuộc sở hữu riêng của đơn vị nào.
- Bao gồm:
+ Dữ liệu chủ: người
dân, doanh nghiệp, cán bộ công chức, đất đai, thủ tục hành chính…
+ Dữ liệu danh mục dùng
chung: Các bảng mã chuẩn (địa chính, dân tộc, chức vụ…)
(ii) Tầng 2: Dữ liệu chuyên ngành là
dữ liệu phục vụ nghiệp vụ của sở, ban, ngành
(iii)Tầng 3: Dữ liệu cơ sở cấp xã
là dữ liệu phát sinh tại cấp cơ sở, phục vụ quản lý dân cư và trật tự đô thị
tại địa bàn.
b) Thiết kế và quản lý
kiến trúc dữ liệu:
- Tài liệu kiến trúc
phải mô tả đầy đủ các thành phần tối thiểu: Danh mục nguồn dữ liệu; Quy trình
nghiệp vụ gắn với dữ liệu; Mô hình luồng dữ liệu; Hệ thống hạ tầng phục vụ lưu
trữ, xử lý và cung cấp dữ liệu.
- Kiến trúc dữ liệu
phải được cập nhật khi có thay đổi trong cấu trúc dữ liệu; có thay đổi về
phương thức tích hợp hoặc chia sẻ dữ liệu; có thay đổi về nguồn dữ liệu hoặc hệ
thống lưu trữ.
- Kiến trúc dữ liệu
phải được lưu trữ tập trung tại kho lưu trữ dữ liệu do đơn vị đầu mối quản trị
dữ liệu quản lý, đồng thời thiết lập phân quyền truy cập phù hợp cho các nhóm
đối tượng liên quan theo quy định về an toàn, bảo mật thông tin.
- Tất cả các thay đổi
đối với kiến trúc dữ liệu phải được theo dõi, kiểm soát và ghi nhận theo cơ chế
quản lý phiên bản, bảo đảm khả năng truy vết, phục hồi và kiểm toán khi cần
thiết.
2.3.7. Từ điển dữ liệu
Chi tiết Từ điển dữ
liệu tham chiếu tại Mục 3. Từ điển dữ liệu.
2.3.8. Quản lý các dự
án công nghệ thông tin
a) Quản lý danh mục ứng
dụng
- Thực hiện thống kê
toàn bộ các phần mềm, ứng dụng, cổng thông tin đang vận hành tại tất cả các sở,
ban, ngành và Ủy ban nhân dân các phường, xã, đặc khu. Mỗi ứng dụng phải được
quản lý với hồ sơ định danh ứng dụng, bao gồn:
+ Thông tin cơ bản
(tên, đơn vị chủ quản, đơn vị phát triển, năm đưa vào sử dụng,…)
+ Thông tin dữ liệu
(nguồn dữ liệu, tình trạng kết nối, chia sẻ dữ liệu,…)
- Định kỳ hàng năm,
thực hiện đánh giá từng ứng dụng để quyết định phương án sử dụng:
+ Ứng dụng còn tốt, dữ
liệu ổn định: Tiếp tục vận hành.
+ Ứng dụng quan trọng
nhưng công nghệ cũ hoặc dữ liệu rác: nâng cấp, làm sạch dữ liệu.
+ Có nhiều đơn vị dùng
phần mềm quản lý văn bản khác nhau phục vụ cho những nhu cầu tương tự nhau: Hợp
nhất về một hệ thống dùng chung của Thành phố.
+ Ứng dụng không còn sử
dụng, hoặc dữ liệu sai lệch quá nhiều: Loại bỏ hệ thống, lưu trữ dữ liệu lịch
sử và tắt hệ thống.
- Mọi ứng dụng đang vận
hành trong danh mục quản lý của Thành phố phải có khả năng kết nối và chia sẻ
dữ liệu. Các ứng dụng đóng kín, không hỗ trợ trích xuất dữ liệu tự động cần có
có lộ trình thay thế.
(2) Quản lý dự án CNTT
và dữ liệu
- Nguyên tắc tuân thủ
kiến trúc: Mọi dự án đầu tư mới phải được thẩm định sự phù hợp với Khung kiến
trúc số Thành phố, Khung kiến trúc dữ liệu Thành phố.
- Quản trị rủi ro và
thay đổi:
+ Kiểm soát thay đổi:
Bất kỳ thay đổi nào về cấu trúc dữ liệu trong dự án phải được đánh giá tác động
tới các ứng dụng khác đang kết nối.
+ Rủi ro dữ liệu: Dự án
phải có nội dung chuyển đổi, làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu từ hệ thống cũ sang
hệ thống mới.
2.3.9. Điều phối, chia
sẻ liên thông dữ liệu
a) Cơ chế điều phối và
kết nối liên thông
- Tại cấp Thành phố:
Mọi kết nối giữa các cơ quan nhà nước của Thành phố và kết giữa Thành phố và
Trung ương đều phải đi qua Nền tảng tích hợp, chia sẻ dữ liệu của Thành phố
(LGSP/LDOP).
- Kết nối với Quốc gia:
Đảm bảo kết nối thông suốt, hai chiều giữa Nền tảng tích hợp, chia sẻ dữ liệu
của Thành phố với Nền tảng tích hợp, chia sẻ dữ liệu quốc gia (NDXP) và Nền
tảng chia sẻ, điều phối dữ liệu quốc gia (NDOP).
- Chuẩn hóa giao thức:
+ Áp dụng thống nhất
các tiêu chuẩn kỹ thuật mở (RESTful API, JSON/XML) cho toàn bộ các điểm kết
nối.
+ Loại bỏ dần các kết
nối trực tiếp vào cơ sở dữ liệu (Direct DB Connetion) thiếu an toàn; chuyển đổi
sang cơ chế cung cấp dịch vụ dữ liêu (Data Services).
b) Quy định về quyền
truy cập và chia sẻ
- Dữ liệu hình thành
trong hoạt động của các cơ quan thuộc hệ thống chính trị Thành phố là tài sản
chung của Thành phố, không phải tài sản riêng của đơn vị. Các đơn vị có nghĩa
vụ chia sẻ dữ liệu gốc cho các đơn vị khác khi có nhu cầu hợp pháp phục vụ công
vụ, trừ các dữ liệu thuộc phạm vi bí mật nhà nước.
- Việc chia sẻ dữ liệu
cá nhân, dữ liệu nhạy cảm phải có đồng thuận của chủ thể dữ liệu, trừ các
trường hợp pháp luật có quy định khác.
c) Giám sát và xử lý vi
phạm
- Các hoạt động chia
sẻ, liên thông dữ liệu phải được giám sát tập trung, tự động, ghi nhận đầy đủ
lịch sử truy cập, sử dụng và chia sẻ.
- Các hành vi lợi dụng
việc chia sẻ, liên thông để truy cập trái phép, làm sai lệch, rò rỉ, mua bán,
sử dụng sai mục đích dữ liệu đều bị xử lý theo quy định của pháp luật.
2.3.10. Quản lý kho dữ
liệu và phân tích dữ liệu
Kho dữ liệu là nền tảng
lưu trữ dữ liệu chuyên biệt, được thiết kế để tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn
khác nhau theo mô hình phân tích, phục vụ việc tổng hợp, báo cáo và ra quyết
định.
a) Vai trò của Kho dữ
liệu Thành phố
- Kho dữ liệu đóng vai
trò là trung tâm tích hợp, chuẩn hóa và lưu trữ dữ liệu phục vụ cho các công cụ
phân tích nghiệp vụ.
- Hệ thống khai thác dữ
liệu từ kho dữ liệu hoặc các kho dữ liệu chuyên biệt (data mart) để tạo ra báo
cáo, bảng điều khiển (dashboard), mô hình phân tích xu hướng, dự báo và ra
quyết định.
- Các chỉ tiêu, cấu
trúc báo cáo và logic nghiệp vụ được thiết lập trong hệ thống khai thác dữ liệu
phải gắn kết chặt chẽ với mô hình dữ liệu kho bảo đảm tính nhất quán, toàn vẹn
và khả năng truy vết nguồn dữ liệu
b) Quy trình tổng hợp
và xử lý dữ liệu: Việc
tích hợp dữ liệu về Kho dữ liệu Thành phố phải tuân thủ quy trình chặt chẽ:
- Trích xuất: Tự động
quét và lấy dữ liệu mới từ các CSDL chuyên ngành theo lịch trình (Scheduled)
hoặc theo sự kiện (Event-based).
- Chuyển đổi: Thực hiện
làm sạch dữ liệu (loại bỏ trùng lặp, sửa lỗi chính tả), chuẩn hóa mã danh mục
(mapping về mã chuẩn của Thành phố) và tính toán các chỉ tiêu tổng hợp.
- Nạp: Lưu trữ dữ liệu
sạch vào Kho dữ liệu và các Data Mart tương ứng.
- Kiểm soát luồng dữ
liệu: Mọi bước xử lý phải được ghi nhật ký để đảm bảo khả năng truy vết.
c) Tổ chức các kho dữ
liệu chuyên biệt: Thành
phố tổ chức các kho dữ liệu chuyên biệt (Data Mart) theo các miền dữ liệu
(Domain-based) trọng yếu sau:
- Data Mart kinh tế -
xã hội: Tổng hợp các chỉ tiêu về GRDP, thu chi ngân sách,
đầu tư công, chỉ số giá
tiêu dùng (CPI).
- Data Mart hành chính
công: Tổng hợp dữ liệu về hồ sơ thủ tục hành chính, đánh giá mức độ hài lòng
của người dân (SIPAS), chỉ số cải cách hành chính (PAR Index).
- Data Mart đô thị
thông minh: Lưu trữ dữ liệu từ cảm biến giao thông, quan trắc môi trường, an
ninh trật tự, phục vụ IOC và các đơn vị quản lý hạ tầng.
- Data Mart y tế và
giáo dục: Tổng hợp hồ sơ sức khỏe điện tử, dữ liệu phòng chống dịch bệnh, dữ
liệu học sinh, trường lớp và chất lượng giáo dục.
- Data Mart đất đai và
quy hoạch: Tích hợp dữ liệu không gian (GIS), bản đồ quy hoạch, hiện trạng sử
dụng đất và thông tin xây dựng.
d) Yêu cầu kỹ thuật và
vận hành
Kho dữ liệu và các kho
dữ liệu chuyên biệt (data mar)t phải bảo đảm tính mở rộng, hiệu suất cao và khả
năng xử lý khối lượng lớn dữ liệu. Phải có cơ chế kiểm soát chất lượng dữ liệu
đầu vào, dữ liệu xử lý trung gian và dữ liệu kết quả sau tổng hợp chỉ tiêu. Các
hệ thống phân tích phải hỗ trợ truy cập theo phân quyền, ghi nhận lịch sử truy
cập và có công cụ kiểm soát truy vết dữ liệu từ báo cáo đến nguồn gốc ban đầu
(data lineage).
2.3.11. Khai thác giá
trị của dữ liệu
Việc khai thác dữ liệu
chuyển dịch từ tư duy quản lý, lưu trữ sang tư duy tạo lập giá trị, xem dữ liệu
là nguồn tài nguyên mới để phát triển kinh tế số, xã hội số và nâng cao hiệu
quả quản trị.
a) Dữ liệu mở (Open
Data)
- Các cơ quan nhà nước
có trách nhiệm công bố dữ liệu mở theo Danh mục dữ liệu mở đã được Ủy ban nhân
dân Thành phố phê duyệt để người dân, doanh nghiệp và xã hội được tự do khai
thác, sử dụng và tái sử dụng.
- Dữ liệu phải được
cung cấp trọn vẹn, sử dụng các định dạng máy có thể đọc được như CSV, JSON,
XML... kèm theo bộ siêu dữ liệu (metadata) mô tả rõ ràng cấu trúc và ngữ nghĩa.
- Dữ liệu mở phải được
cập nhật định kỳ hoặc theo thời gian thực ngay khi có sự thay đổi tại nguồn,
đảm bảo giá trị sử dụng cao nhất.
- Kênh và hình thức
cung cấp:
+ Cổng dữ liệu Thành
phố.
+ Dịch vụ dữ liệu (Data
APIs): Cung cấp các giao diện lập trình ứng dụng (API) cho phép cộng đồng lập
trình viên và doanh nghiệp khởi nghiệp kết nối, khai thác dữ liệu theo thời gian
thực để phát triển các ứng dụng mới.
b) Dịch vụ chia sẻ và
phân tích dữ liệu
Ngoài dữ liệu mở, Thành
phố triển khai các hình thức khai thác dữ liệu chuyên sâu phục vụ công tác chỉ
đạo điều hành và nhu cầu đặc thù:
- Dịch vụ phân tích và
trực quan hóa: Cung cấp các công cụ khai thác dữ liệu, biểu đồ hóa (Dashboard)
phục vụ Lãnh đạo các cấp ra quyết định dựa trên dữ liệu.
- Chia sẻ dữ liệu có
điều kiện: Đối với các dữ liệu không thuộc phạm vi công khai rộng rãi nhưng cần
thiết cho hoạt động của các tổ chức cụ thể (nghiên cứu khoa học, hợp tác công -
tư), việc chia sẻ được thực hiện thông qua cơ chế cấp phép truy cập có giới
hạn, có cam kết bảo mật và tuân thủ mục đích sử dụng.
c) Phát triển thị
trường dữ liệu:
Từng bước xây dựng cơ
chế để dữ liệu trở thành hàng hóa đặc biệt, tạo nguồn thu hợp pháp cho ngân
sách nhà nước, cụ thể:
- Xác định sản phẩm dữ
liệu: Tổ chức rà soát, đánh giá và lập danh mục các gói dữ liệu đã qua xử lý,
làm sạch, tổng hợp có giá trị thương mại cao (ví dụ: dữ liệu quy hoạch chi
tiết, dữ liệu thống kê chuyên sâu về giao thông, thị trường...) để đưa vào khai
thác dịch vụ.
- Cơ chế tài chính: Xây
dựng khung pháp lý thí điểm về phí, lệ phí khai thác dữ liệu hoặc cơ chế hợp
tác công - tư (PPP) trong việc xử lý và kinh doanh dữ liệu. Việc thu phí phải
bảo đảm công khai, minh bạch và tuân thủ quy định của pháp luật.
- Quản lý thị trường:
Nhà nước đóng vai trò kiến tạo và điều tiết thị trường dữ liệu, bảo đảm môi
trường cạnh tranh lành mạnh, ngăn chặn các hành vi độc quyền dữ liệu hoặc mua
bán dữ liệu trái phép (đặc biệt là dữ liệu cá nhân).
2.3.12. Quản lý dịch vụ
dữ liệu
- Dịch vụ dữ liệu là
tập hợp các năng lực, công cụ và nền tảng kỹ thuật cho phép cung cấp, khai
thác, sử dụng dữ liệu một cách hiệu quả, bảo đảm khả năng truy cập, tiêu thụ,
phân tích và khai thác dữ liệu theo nhiều hình thức khác nhau, phục vụ yêu cầu
quản trị, vận hành và ra quyết định.
- Các thành phần cấu
thành dịch vụ dữ liệu bao gồm:
+ Lớp tiêu thụ dữ liệu:
Xây dựng lớp mô hình ngữ nghĩa để phiên dịch các trường dữ liệu kỹ thuật thành
ngôn ngữ nghiệp vụ dễ hiểu (Ví dụ: Chuyển mã Ma_PhuongXa=01 thành Phường Sài
Gòn), giúp người dùng nghiệp vụ có thể tự khai thác mà không cần kỹ năng lập
trình.
+ Dịch vụ phân tích
nghiệp vụ (BI): Cung cấp các công cụ trực quan hóa dữ liệu, tạo lập các biểu
đồ, bản đồ số và báo cáo động (Dashboard) phục vụ Trung tâm điều hành (IOC) và
Lãnh đạo các cấp.
+ Kênh tiêu thụ dữ
liệu: Các điểm chạm để người dùng tiếp cận dữ liệu, bao gồm: Cổng thông tin
điện tử, Ứng dụng di động (Mobile App), Cổng Dịch vụ công và các hệ thống
nghiệp vụ chuyên ngành.
+ Giao diện lập trình dữ
liệu (Data API): Cung cấp các chuẩn kết nối (RESTful/SOAP API) an toàn để các
phần mềm, ứng dụng có thể trao đổi dữ liệu tự động với nhau.
+ Dịch vụ tìm kiếm dữ
liệu: Cung cấp công cụ tìm kiếm thông minh (tương tự Google) trong nội bộ Kho
dữ liệu, cho phép tra cứu nhanh hồ sơ, văn bản, thông tin phi cấu trúc.
+ Kênh truyền dữ liệu
thời gian thực: Hạ tầng tiếp nhận và xử lý các luồng dữ liệu liên tục tốc độ
cao từ các thiết bị IoT, camera giao thông, cảm biến môi trường để phục vụ cảnh
báo tức thời.
- Yêu cầu quản lý và
vận hành
+ Quy trình quản lý
chặt chẽ: Dịch vụ dữ liệu phải được quản lý từ khâu khởi tạo, cấp phát đến thu
hồi dịch vụ. Mọi hoạt động truy cập phải chịu sự kiểm soát nghiêm ngặt về phân
quyền và định danh.
+ Chất lượng và hiệu
năng: Các giao diện cung cấp (API, Dashboard, Search...) phải bảo đảm tính sẵn
sàng cao (High Availability), hiệu suất phản hồi nhanh và tính toàn vẹn của dữ
liệu trong quá trình truyền tải.
+ Hệ thống cung cấp
dịch vụ dữ liệu hỗ trợ phân quyền truy cập theo vai trò, ghi nhật ký hoạt động
và tuân thủ quy định pháp luật liên quan.
- Trách nhiệm tổ chức
thực hiện
+ Duy trì hạ tầng kỹ
thuật: Đơn vị vận hành có trách nhiệm bảo đảm hạ tầng máy chủ, đường truyền
luôn ổn định, an toàn; có phương án mở rộng tài nguyên linh hoạt ngay khi nhu
cầu khai thác dữ liệu tăng cao đột biến.
+ Cập nhật mô hình và
danh mục: Định kỳ rà soát, cập nhật mô hình dữ liệu và danh mục dịch vụ để đảm
bảo tính nhất quán, mới nhất và khả năng liên thông giữa các hệ thống cũ và
mới.
+ Hỗ trợ người dùng:
Thiết lập kênh tiếp nhận yêu cầu để hướng dẫn các đơn vị, kịp thời xử lý các sự
cố, ghi nhận phản hồi để cải tiến chất lượng dịch vụ.
2.4. Lớp vận hành dữ
liệu
2.4.1. Vận hành vòng đời
dữ liệu
- Quản lý vòng đời dữ
liệu là việc áp dụng các chính sách, quy trình và công cụ để quản lý luồng
thông tin xuyên suốt từ lúc khởi tạo đến khi tiêu hủy, đảm bảo dữ liệu luôn hữu
ích, an toàn và tối ưu chi phí.
- Nguyên tắc quản lý:
+ Quản lý tập trung và
xuyên suốt: Vòng đời dữ liệu không được quản lý cắt khúc mà phải được kiểm soát
liền mạch trên một nền tảng thống nhất. Mọi dữ liệu hình thành từ các hệ thống
nghiệp vụ đều phải được định danh và theo dõi trạng thái từ khi sinh ra đến khi
lưu trữ, khai thác/chia sẻ và cuối cùng là lưu trữ lịch sử/hủy bỏ.
+ Tuân thủ an toàn và
pháp lý: Toàn bộ các khâu trong vòng đời dữ liệu bắt buộc phải tuân thủ nghiêm
ngặt các quy định về an toàn an ninh mạng và bảo vệ dữ liệu cá nhân. Dữ liệu
nhạy cảm phải được bảo vệ ngay từ khâu thu thập, mã hóa khi lưu trữ và xóa sạch
vĩnh viễn khi hết hạn.
+ Tối ưu hóa giá trị:
Dữ liệu không chỉ được cất giữ mà phải được làm giàu. Trong vòng đời hoạt động,
dữ liệu phải liên tục được chuẩn hóa, làm sạch, phân tích và chia sẻ để phục vụ
chỉ đạo điều hành và phát triển dịch vụ số, tránh tình trạng dữ liệu không được
sử dụng.
+ Trách nhiệm giải
trình: Xác lập rõ trách nhiệm của từng cơ quan, đơn vị và cá nhân trong việc
đảm bảo tính chính xác, đầy đủ và toàn vẹn của dữ liệu. Đơn vị nào sinh ra dữ
liệu phải chịu trách nhiệm về chất lượng dữ liệu đó trong suốt vòng đời.
- Các giai đoạn vận
hành vòng đời cụ thể:
+ Thu thập và tạo lập:
Kiểm soát chặt chẽ đầu vào, đảm bảo dữ liệu được thu thập đúng mục đích, có cấu
trúc chuẩn và được gán nhãn phân loại ngay lập tức.
+ Lưu trữ và duy trì:
Dữ liệu được lưu trữ tại các vùng (Nóng/Ấm/Lạnh) phù hợp với tần suất khai
thác. Thực hiện sao lưu định kỳ và duy trì tính toàn vẹn.
+ Khai thác và chia sẻ:
Dữ liệu được đưa vào phân tích, tổng hợp báo cáo hoặc chia sẻ qua API. Giai
đoạn này áp dụng kiểm soát quyền truy cập nghiêm ngặt.
+ Lưu trữ lịch sử: Các
dữ liệu ít sử dụng nhưng cần giữ lại để đối chiếu, thanh tra (theo quy định của
Luật Lưu trữ) sẽ được chuyển sang môi trường lưu trữ chi phí thấp (Tape/Cold
Storage) và nén lại.
+ Hủy bỏ: Khi dữ liệu
hết hạn lưu trữ hoặc hết giá trị sử dụng, thực hiện quy trình hủy an toàn để
đảm bảo không thể khôi phục, giải phóng tài nguyên hệ thống.
- Cơ chế Giám sát và
kiểm soát:
+ Phân quyền: Thiết lập
ma trận phân quyền chi tiết đến từng trường dữ liệu cho từng vai trò (Ai được
xem, ai được sửa, ai được xóa).
+ Ghi nhật ký: Hệ thống
tự động ghi lại toàn bộ lịch sử tác động lên dữ liệu trong suốt vòng đời (Ai đã
tạo? Ai đã sửa lần cuối? Ai đã phê duyệt lệnh hủy?) để phục vụ thanh tra, kiểm
toán.
2.4.2. Hạ tầng kỹ thuật
quản trị dữ liệu
Hạ tầng kỹ thuật quản
trị dữ liệu là nền tảng cốt lõi, bao gồm hệ thống máy chủ, lưu trữ, mạng và các
giải pháp công nghệ phần mềm giúp duy trì sự hoạt động liên tục, ổn định và an
toàn cho toàn bộ hệ sinh thái dữ liệu của Thành phố.
a) Bảo đảm vận hành và
duy trì sự ổn định
- Giám sát hoạt động
24/7:
+ Thiết lập Trung tâm
giám sát hạ tầng (NOC) kết hợp với giám sát an toàn (SOC) để theo dõi trạng
thái hoạt động của toàn bộ hệ thống máy chủ, đường truyền và các dịch vụ dữ
liệu theo thời gian thực.
+ Áp dụng cơ chế cảnh
báo sớm để phát hiện các dấu hiệu quá tải, nghẽn mạng hoặc lỗi phần cứng trước
khi sự cố thực sự xảy ra.
- Bảo đảm tính sẵn sàng
cao (High Availability - HA):
+ Hệ thống hạ tầng phải
được thiết kế theo mô hình dự phòng ở mọi cấp độ: nguồn điện, đường truyền
mạng, máy chủ và thiết bị lưu trữ.
+ Triển khai giải pháp
cân bằng tải (Load Balancing) và cụm máy chủ để đảm bảo dịch vụ dữ liệu không
bị gián đoạn ngay cả khi có một thiết bị phần cứng gặp sự cố.
+ Thiết lập quy trình
Khôi phục sau thảm họa với điểm khôi phục (RPO) và thời gian khôi phục (RTO)
thấp nhất, bảo đảm an toàn dữ liệu trước các rủi ro thiên tai hoặc tấn công
mạng diện rộng.
b) Quản lý và cấp phát
tài nguyên linh hoạt
- Ảo hóa và điện toán
đám mây (Cloudification): Chuyển đổi hạ tầng vật lý sang mô hình ảo hóa hoặc
điện toán đám mây riêng (Private Cloud) của Thành phố.
- Cấp phát động và tự
động mở rộng (Auto-scaling):
+ Áp dụng cơ chế cấp
phát tài nguyên theo nhu cầu thực tế.
+ Thiết lập hạn ngạch
tài nguyên cho từng đơn vị để đảm bảo công bằng và kiểm soát chi phí.
c) An toàn và bảo mật
hạ tầng
Tập trung bảo vệ lớp
vật lý và lớp mạng:
- An ninh vật lý: Kiểm
soát ra vào tại Trung tâm dữ liệu (Data Center), đảm bảo các tiêu chuẩn về môi
trường (nhiệt độ, độ ẩm, phòng cháy chữa cháy).
- An ninh mạng: Phân
vùng mạng rõ ràng giữa các khu vực: Vùng công cộng (DMZ), Vùng ứng dụng và Vùng
dữ liệu (Secure Zone). Triển khai hệ thống tường lửa thế hệ mới (NGFW) và thiết
bị chống tấn công từ chối dịch vụ (DDoS) để bảo vệ hạ tầng.
d) Tăng cường công nghệ
hỗ trợ quản trị dữ liệu
Đầu tư và áp dụng các
công nghệ tiên tiến để tự động hóa công tác quản trị:
- Công nghệ Quản lý
Siêu dữ liệu: Tự động quét và thu thập thông tin về cấu trúc dữ liệu từ các hệ
thống nguồn, giúp duy trì bản đồ dữ liệu luôn cập nhật mà không cần con người
nhập liệu thủ công.
- Công nghệ Phân tích
nguồn gốc: Sử dụng thuật toán để tự động vẽ lại đường đi của dữ liệu, giúp truy
vết lỗi nhanh chóng.
- Công nghệ Ảo hóa dữ
liệu: Cho phép khai thác, tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau mà không
cần phải sao chép hay di chuyển dữ liệu vật lý, giúp giảm chi phí lưu trữ và
tăng tốc độ cung cấp.
3. Từ điển dữ liệu dùng
chung
3.1. Mục đích
Từ điển dữ liệu dùng chung
là công cụ chuẩn hóa dữ liệu thống nhất, làm cơ sở để tích hợp, chia sẻ dữ liệu
giữa các cơ quan nhà nước thuộc Thành phố và kết nối với các hệ thống quốc gia.
3.2. Nguyên tắc
- Nguyên tắc kế thừa:
Bắt buộc áp dụng nguyên trạng các thuật ngữ, định nghĩa, danh mục mã đã được
quy định trong từ điển dữ liệu quốc gia. Không định nghĩa lại các khái niệm đã
được Chính phủ ban hành (như: con người, doanh nghiệp, đơn vị hành chính...).
- Nguyên tắc mở rộng:
Đối với các dữ liệu đặc thù của địa phương chưa có trong Từ điển quốc gia, các
cơ quan chuyên môn có trách nhiệm xây dựng bổ sung nhưng phải tuân thủ cấu trúc
kỹ thuật.
- Nguyên tắc nhất quán:
Từ điển dữ liệu dùng chung phải được áp dụng xuyên suốt trong tất cả các hệ
thống thông tin, CSDL của Thành phố để đảm bảo khả năng liên thông.
3.3. Hệ thống từ điển
dữ liệu

Hình
12. Sơ đồ tổng quát Hệ thống Từ điển dữ liệu của Thành phố
Hệ thống Từ điển dữ
liệu của Thành phố gồm các lớp sau:
3.3.1. Lớp nội dung
- Bộ từ vựng cốt lõi:
tập hợp thuật ngữ cơ bản dùng chung và xuyên suốt trong nhiều ngành, hệ thống
và cấp quản lý khác nhau (dữ liệu chủ, dữ liệu danh mục dùng chung và các dữ
liệu dùng chung liên ngành khác), bảo đảm tính phổ cập (tính chung), khả năng
tái sử dụng.
- Từ vựng theo lĩnh
vực: thuật ngữ chuyên biệt cho từng ngành (y tế, giáo dục, tài chính,...),
tương thích với bộ từ vựng cốt lõi để bảo đảm tính nhất quán.
- Cấu trúc dữ liệu: tổ
chức theo thực thể (entity) và mối quan hệ (relationship) giữa các thực thể, hỗ
trợ mô tả rõ ràng kèm định dạng kỹ thuật để dễ liên kết.
- Hệ thống phân loại từ
vựng (taxonomy): xây dựng danh mục phân loại theo ngành, chủ đề, loại thực thể,
mức độ nhạy cảm,… để hỗ trợ tìm kiếm, khám phá dữ liệu (data discovery) và quản
lý dữ liệu.
- Khả năng tương tác
quốc tế: bảo đảm trao đổi và liên thông dữ liệu xuyên biên giới thông qua cơ
chế ánh xạ (data mapping) tới các chuẩn quốc tế phù hợp.
3.3.2. Lớp quản trị
a) Quy trình quản lý
vòng đời từ vựng:
- Khởi tạo/Đề xuất: các
cơ quan, đơn vị có thể đề xuất từ vựng mới hoặc thay đổi thuật ngữ đã có.
- Xây dựng/Rà soát sơ
bộ: Sở Khoa học và Công nghệ chủ trì, phối hợp với Công an Thành phố, Trung tâm
Chuyển đổi số Thành phố và các đơn vị có liên quan rà soát hồ sơ đề xuất, rà
soát trùng lặp, ảnh hưởng.
- Tham vấn/Lấy ý kiến:
đối với từ vựng có phạm vi sử dụng liên ngành hoặc tác động lớn, thực hiện tham
vấn với các bên liên quan để đánh giá ý nghĩa, tính liên ngành.
- Phê duyệt/Đăng ký: từ
vựng được phê duyệt chính thức và được đăng ký công khai trên Hệ thống Từ điển
dữ liệu dùng chung.
b) Cơ chế phiên bản
hóa: quản
lý các thay đổi, bảo đảm tính nhất quán và tránh gây gián đoạn cho các hệ thống
hiện hành khi cập nhật:
- Phiên bản Chính
(Major Release): được phát hành theo chu kỳ 3 năm, bao gồm cập nhật toàn diện
cả Bộ Từ vựng cốt lõi và kiến trúc kỹ thuật của Hệ thống từ điển;
- Phiên bản Phụ (Minor
Release): có thể được phát hành 12 tháng (không cùng năm với phiên bản chính),
các phiên bản này chỉ cập nhật nội dung liên quan đến các lĩnh vực chuyên ngành
(Domains) và các bảng mã;
- Quản lý thay đổi: các
thay đổi được ghi lại chi tiết trong nhật ký phiên bản, các phiên bản cũ được
duy trì trong một khoảng thời gian xác định để hỗ trợ các hệ thống chưa kịp cập
nhật.
3.3.3. Lớp công cụ và
hỗ trợ
Thành phố nghiên cứu
triển khai các công cụ số hỗ trợ quản lý và phát triển từ vựng.
3.4. Cấu trúc và tiêu
chuẩn kỹ thuật
Mỗi thuật ngữ trong Từ
điển dữ liệu dùng chung được mô tả theo hai nhóm chính: định nghĩa nghiệp vụ
(để hiểu và dùng đúng) và định nghĩa kỹ thuật (để hệ thống tương tác). Các
thành phần chính bao gồm:
3.4.1. Nhóm định nghĩa
nghiệp vụ:
(1) Mã định danh duy
nhất (ID): mã nhận diện duy nhất, không thay đổi. (2) Tên nghiệp vụ: tên gọi
tiếng Việt rõ ràng, dễ hiểu.
(3) Định nghĩa nghiệp
vụ: mô tả chi tiết ý nghĩa, khái niệm.
(4) Ngữ cảnh sử dụng:
chỉ rõ nghiệp vụ hoặc quy trình nào sử dụng dữ liệu này.
(5) Nhóm dữ liệu/Phân
loại: thuộc lĩnh vực nào (Y tế, Đất đai,...).
(6) Mối quan hệ: là
thuộc tính của đối tượng nào (VD: “số Căn cước công dân” là thuộc tính của
“Công dân”).
(7) Đơn vị tạo lập: đơn
vị chịu trách nhiệm tạo ra dữ liệu.
(8) Đơn vị sở hữu: cơ
quan có thẩm quyền pháp lý đối với dữ liệu.
(9) Ngôn ngữ: Tiếng
Việt (mặc định) và Tiếng Anh (nếu có).
(10) Phiên bản/Trạng
thái: (VD: Ver 1.0 - Đang sử dụng).
(11) Tài liệu tham
chiếu: văn bản pháp luật quy định về dữ liệu này.
(12) Từ đồng nghĩa: các
tên gọi khác (nếu có).
(13) Thuật ngữ liên
quan: các dữ liệu có liên quan về mặt ngữ nghĩa.
(14) Danh sách thuộc
tính nghiệp vụ: các thành phần con.
3.4.2. Nhóm định nghĩa
kỹ thuật:
(1) Tên trường kỹ
thuật: tên kỹ thuật dùng trong hệ thống, thường theo quy ước đặt tên, hỗ trợ
tích hợp vào hệ thống kỹ thuật, đảm bảo tương thích với các hệ thống quốc tế
(viết liền không dấu, VD: ngay_sinh).
(2) Kiểu dữ liệu: kiểu
dữ liệu cơ bản (String, Integer, Date, Boolean....)
(3) Độ dài/Định dạng:
số ký tự tối đa, format (VD: YYYY-MM-DD).
(4) Kiểu dữ liệu mô
hình: kiểu dữ liệu trong mô hình RDF/OWL (RDFS: Literal, xsd: string, xsd:date,
owl:Class) hỗ trợ dữ liệu liên kết (linked data) và truy vấn ngữ nghĩa.
(5) Quan hệ với trường
khác: mối quan hệ với các trường khác (hasAddress, isPartOf, linkedTo), đảm bảo
liên kết ngữ nghĩa.
(6) Chi tiết thuộc
tính: đối với các thuật ngữ là thực thể hoặc đối tượng, danh sách các thuộc
tính kỹ thuật định nghĩa chúng, bao gồm loại dữ liệu, độ dài, định dạng,… đảm
bảo xử lý dữ liệu đồng nhất.
(7) Danh sách giá trị:
các giá trị cho phép (VD: 1=Nam, 2=Nữ). (8) Quy tắc chuẩn hóa: quy tắc nhập
liệu (VD: Viết hoa toàn bộ). (9) API truy cập: đường dẫn dịch vụ dữ liệu (nếu
có).
(10) Tương thích chuẩn
quốc tế: ánh xạ với các chuẩn như Schema.org (nếu cần).
(11) Quy tắc kiểm tra:
ràng buộc tính hợp lệ (VD: Không được để trống).
3.5.
Quy trình xây dựng và cập nhật
Bước 1. Phân tích
Các sở chuyên ngành:
- Đánh giá nhu cầu dữ
liệu dùng chung
- Rà soát tài liệu,
biểu mẫu, quy trình nghiệp vụ và hệ thống công nghệ thông tin hiện có.
- Thu thập danh sách
thuật ngữ, trường dữ liệu từ các cơ sở dữ liệu chuyên ngành.
- Gom nhóm các thuật
ngữ tương tự nhưng khác tên, xác định từ vựng cần chuẩn hóa hoặc mở rộng so với
quốc gia.
Kết quả đầu ra: danh
sách từ vựng thô (bao gồm thuật ngữ, mô tả, ngữ cảnh sử dụng).
Bước 2. Chuẩn hóa
Các sở chuyên ngành:
- Chuẩn hóa tên, định
nghĩa, loại bỏ từ đồng nghĩa hoặc gây nhầm lẫn.
- Phân loại từ vựng: từ
vựng cốt lõi (dùng chung, ví dụ: thông tin cá nhân), từ vựng chuyên ngành (y
tế, giáo dục, tài chính...).
- Gắn thuật ngữ với ngữ
cảnh nghiệp vụ và cơ quan chịu trách nhiệm.
- Ánh xạ với các chuẩn
quốc tế chuyên ngành (nếu có)
Kết quả đầu ra: danh
mục từ vựng chuẩn hóa, có định nghĩa và phân loại rõ ràng.
Bước 3. Mô hình hóa
Các sở chuyên ngành
(Trung tâm Chuyển đổi số Thành phố hỗ trợ):
- Thiết kế cấu trúc kỹ
thuật: tên, mô tả, kiểu dữ liệu, định dạng, mã hóa,…
- Thiết lập quan hệ
phân cấp.
- Mô hình hóa bằng
chuẩn kỹ thuật.
Kết quả đầu ra: mô hình
từ vựng có cấu trúc thống nhất.
Bước 4. Xác thực
Sở Khoa học và Công
nghệ chủ trì, phối hợp với Công an Thành phố, Trung tâm Chuyển đổi số Thành phố
và các đơn vị có liên quan rà soát, tổng hợp trình Ủy ban nhân dân Thành phố
phê duyệt.
Bước 5. Công bố
Ủy ban nhân dân Thành
phố phê duyệt danh mục và mô hình từ vựng; Trung tâm Chuyển đổi số Thành phố
công bố lên Cổng dữ liệu Thành phố.
Bước 6. Quản trị
Định kỳ rà soát, cập
nhật khi có thay đổi về quy định pháp luật hoặc nghiệp vụ.