Toàn cảnh Hội thảo
Thị trường thương mại điện tử ở nước ta ngày càng mở rộng, năm 2018 thương mại điện tử giữa doanh nghiệp với người tiêu dùng (B2C) tăng trên 30% so với năm 2017, đạt khoảng 7,8 tỷ USD (tương đương 180.960 tỷ đồng), bao gồm bán lẻ, dịch vụ du lịch, giải trí trực tuyến và các sản phẩm, dịch vụ số hóa khác. Nếu tốc độ tăng trưởng năm 2019 và 2020 tiếp tục ở mức 30% như năm 2018, thì quy mô thương mại điện tử B2C sẽ đạt 13 tỷ USD vào năm 2020 (tương đương 301.600 tỷ đồng); đến năm 2025 sẽ đạt 33 tỷ USD (tương đương 765.600 tỷ đồng), đứng thứ ba Đông Nam Á, sau Indonesia (100 tỷ USD), Thái Lan (43 tỷ USD). Như vậy, quy mô thị trường thương mại điện tử B2C của nước ta ngày càng được mở rộng sẽ là nguồn dữ liệu lớn rất quí để khai thác, sử dụng cho mục đích thống kê nhà nước nói chung và chỉ số giá tiêu dùng nói riêng.
Ngày 12/11/2019 tại Hà Nội, Tổng cục Thống kê (TCTK) tổ chức Hội thảo “Kết quả thu thập và tính toán chỉ số giá tiêu dùng từ nguồn dữ liệu lớn”. Chủ trì hội thảo ông Nguyễn Bích Lâm, Tổng cục trưởng TCTK. Tham dự hội thảo có bà Nguyễn Thị Hương, Phó Tổng cục trưởng TCTK; đại diện lãnh đạo, chuyên viên các đơn vị thuộc cơ quan TCTK; đại diện Bộ Tài chính và một số tổ chức quốc tế tại Việt Nam.
Phát biểu khai mạc hội thảo của ông Nguyễn Bích Lâm, Tổng cục trưởng TCTK đã chỉ ra: việc ứng dụng và khai thác nguồn dữ liệu lớn (bigdata) vào hoạt động thống kê nhà nước đang là xu hướng tất yếu trong hoạt động thống kê hiện đại. Đến nay, đã có khá nhiều nước triển khai các dự án nghiên cứu khai thác, sử dụng nguồn bigdata để sản xuất số liệu thống kê giá, di cư, du lịch…Nhận thức được những lợi ích to lớn và thách thức của việc khai thác, sử dụng nguồn bigdata để sản xuất số liệu thống kê nhà nước, từ cuối năm 2015, lãnh đạo Tổng cục Thống kê (TCTK) đã giao cho Viện Khoa học Thống kê (KHTK) được cho triển khai nghiên cứu nguồn bigdata để sản xuất số liệu thống kê nhà nước, trong đó có thử nghiệm thu thập thông tin về giá bán lẻ từ nguồn bigdata để biên soạn chỉ số giá tiêu dùng.
Hội thảo cũng được nghe ông Nguyễn Văn Đoàn, Viện trưởng Viện khoa học Thống kê (KHTK) trình bày những nội dung: (1) Tóm tắt quá trình nghiên cứu và kết quả đạt được; (2) Báo cáo chi tiết kết quả tính thử nghiệm chỉ số CPI. Theo đó, quá trình từ năm 2016, Viện KHTK đã tập trung nghiên cứu các khuyến nghị của cơ quan thống kê Liên hợp quốc, kinh nghiệm của cơ quan thống kê quốc gia Hàn Quốc, Anh…. Kết quả nghiên cứu đã được trình bày tại một số cuộc hội thảo khoa học trong nước và quốc tế; xuất bản Chuyên san “Big data và khả năng tiếp cận của Thống kê Việt Nam”. Năm 2017, tập trung nghiên cứu đặc trưng và cấu trúc các trang web cũng như các mặt hàng giao dịch trên các trang web bán hàng trực tuyến ở nước ta; nghiên cứu thiết kế phần mềm truy xuất và xử lý dữ liệu về giá bán lẻ hàng hóa và dịch vụ tiêu dùng từ các trang web bán hàng trực tuyến. Kết quả nghiên cứu đã xác định được 44/104 trang web bán hàng trực tuyến có thể khai thác được dữ liệu về giá bán lẻ hàng hóa, doanh thu dịch vụ tiêu dùng; thiết kế được phần mềm (ISS-Robot 1.0) chuyên truy xuất và xử lý dữ liệu từ các trang web bán hàng trực tuyến. Năm 2018, Viện đã sử dụng phần mềm ISS-Robot1.0 để trích xuất hàng ngày dữ liệu giá bán lẻ hàng hóa và doanh thu dịch vụ từ 44 trang web bán hành trực tuyến. Kết quả trích xuất được hơn 700 ngàn dòng dữ liệu và đã xử lý và phân loại được 418 mặt hàng cá thể, trong đó có 347 mặt hàng giống và tương đồng với các mặt hàng cá thể đại diện trong rổ hàng hóa điều tra giá tiêu dùng (chiếm 74%). Khó khăn lớn nhất trong quá trình trích xuất dữ liệu nói trên là phân loại mặt hàng cá thể vào các nhóm mặt hàng chi tiết từ cấp 5, cấp 4 theo rổ hàng hóa bán lẻ và doanh thu dịch vụ tiêu dùng theo Phương án điều tra giá truyền thống; Năm 2019, Viện KHTK tiếp tục nâng cấp phần mềm ISS-Robot1.0 lên phiên bản ISS-Robot1.1 (hoàn thiện modul trích xuất, xử lý dữ liệu; bổ sung modul tính CPI); tiến hành trích xuất, xử lý dữ liệu và tính thử nghiệm CPI.
Hiện nay, ISS-Robot1.1 tự động trích xuất hàng ngày được trên 281 ngàn dòng dữ liệu về giá bán lẻ hàng hóa và doanh thu dịch vụ tiêu dùng; xử lý, phân loại được trên 260 ngàn mặt hàng cá thể vào 189 nhóm hàng cấp 4 so với 654 mặt hàng đại diện trong rổ hàng hóa điều tra giá truyền thống (25/32 nhóm hàng cấp 2; 65/86 nhóm hàng cấp 3; 189/266 nhóm hàng nhóm hàng cấp 4). ISS-Robot1.1 tính ra chỉ số CPI định kỳ 10 ngày/tháng và CPI của cả tháng.
Kết quả tính thử nghiệm CPI từ nguồn dữ liệu lớn cho thấy có sự chệnh lệch về số liệu tính toán so với CPI tính từ nguồn dữ liệu điều tra giá truyền thống, tuy nhiên phản ánh khá phù hợp về xu hướng với CPI tính từ nguồn dữ liệu điều tra giá truyền thống. Kết quả nghiên cứu khẳng định việc khai thác, sử dụng nguồn bigdata để sản xuất số liệu thống kê nhà nước ở một số lĩnh vực là hoàn toàn có tính khả thi.Tuy nhiên, để khai thác, sử dụng có hiệu quả nguồn bigdata để bổ sung, thay thế nguồn dữ liệu truyền thống còn nhiều thách thức, đòi hỏi có sự quan tâm, chỉ đạo quyết liệt của lãnh đạo TCTK và sự tham gia tích cực, trách nhiệm của một số đơn vị liên quan.
Tại phần thảo luận, các đại biểu tham dự đã có nhiều ý kiến đóng góp tích cực về phương thức và kết quả của việc khai thác dữ liệu Bigdata nhằm có được nguồn dữ liệu chuẩn xác nhất, đảm bảo độ tin cậy phục vụ công tác thống kê.
Phát biểu kết thúc hội thảo, Tổng cục trưởng TCTK Nguyễn Bích Lâm đánh giá cao kết quả nghiên cứu của Viện KHTK và ghi nhận và giải đáp các kiến nghị của Viện đối với Tổng cục và đề nghị Viện KHTK phối hợp với các đơn vị thuộc Tổng cục tiếp tục hoàn thiện kết quả nghiên cứu và phát triển thêm nghiên cứu về Bigdata trong các lĩnh vực khác của thống kê để có thể đáp ứng đa dạng hơn nhu cầu của người sử dụng thông tin thống kê.