Xây dựng từ điển dữ liệu liên kết mở dùng làm nền tảng cho chuyển đổi số chính phủ ở Việt Nam

THÔNG TIN VÀ TƯ LIỆU - 6/20206
1. CƠ SỞ HẠ TẦNG DỮ LIỆU MỞ TRONG CHUYỂN 
ĐỔI SỐ
Dữ liệu là nguồn nguyên liệu chính để tạo 
ra tri thức trong kỷ nguyên của chuyển đổi số. 
Xây dựng hệ sinh thái dữ liệu mở là một trong 
các chiến lược quan trọng của chuyển đổi số 
tại mỗi quốc gia trên thế giới [3]. Đi cùng với 
hạ tầng thiết bị về công nghệ thông tin, cơ sở 
hạ tầng về dữ liệu cũng đóng vai trò thiết yếu 
để thúc đẩy phát triển kinh tế - xã hội. 
Tính mở của cơ sở hạ tầng dữ liệu được 
thể hiện ở mức độ sẵn sàng chia sẻ và tái 
sử dụng của các loại dữ liệu trên môi trường 
không gian mạng. Trước đây, dữ liệu thường 
chỉ được xây dựng cho mục đích sử dụng 
cục bộ trong một tổ chức. Ngay cả trong khu 
vực công, các cơ sở dữ liệu (CSDL) được 
tạo ra bởi các cơ quan nhà nước khác nhau 
cũng không được kết nối liên thông, chia sẻ 
với nhau. Chính vì vậy, nó tạo ra sự phân 
mảnh dữ liệu, thiếu tính đồng bộ, nhất quán 
về thông tin quản lý giữa các cơ quan trên 
phạm vi cả nước. Ngoài ra, cách tiếp cận 
xây dựng dữ liệu không đồng bộ như trên 
cũng tạo ra sự lãng phí nguồn lực của xã hội 
khi cùng một dữ liệu có thể được thu thập 
xử lý trong nhiều dự án khác nhau hoặc cần 
phải chuyển đổi, tích hợp nếu muốn được 
tái sử dụng. Xây dựng một hạ tầng dữ liệu 
mở, có sự đồng bộ trong việc kết nối liên 
thông, chia sẻ dữ liệu giữa các tổ chức sẽ là 
một giải pháp căn bản của chuyển đổi số để 
hình thành một hệ sinh thái phát triển dựa 
trên dữ liệu.
Bộ quy tắc FAIR (Findable-Accessible-
Interoperable-Reusable) [6] hiện đang được 
sử dụng như là các tiêu chí phổ quát dùng 
để đánh giá chất lượng của các nguồn dữ 
liệu dùng trong chuyển đổi số. Nó đưa ra 
các yêu cầu dữ liệu phải có để có thể dễ 
dàng tìm thấy, truy cập, tương hợp và tái sử 
dụng bởi cả con người và máy tính, cụ thể 
như sau: 
● Khả năng tìm thấy (Findable): F1 - sử 
dụng định danh toàn cầu và vĩnh viễn cho 
dữ liệu và siêu dữ liệu; F2 - dữ liệu phải 
được mô tả đầy đủ với các thuộc tính siêu 
dữ liệu; F3 - siêu dữ liệu phải chứa tham 
XÂY DỰNG TỪ ĐIỂN DỮ LIỆU LIÊN KẾT MỞ DÙNG LÀM NỀN TẢNG 
CHO CHUYỂN ĐỔI SỐ CHÍNH PHỦ Ở VIỆT NAM
TS Tạ Tuấn Anh
Công ty cổ phần Phát triển nguồn mở và Dịch vụ FDS
● Tóm tắt: Từ điển dữ liệu là tri thức dùng chung để phục vụ việc kết nối chia sẻ dữ liệu giữa các 
hệ thống thông tin. Mô hình dữ liệu liên kết mở hiện đang là xu hướng phát triển hiện đại dùng trong 
thiết kế và xây dựng các cơ sở dữ liệu có quy mô toàn cầu. Bài báo trình bày các nguyên tắc cơ bản 
và phương pháp phát triển một từ điển dữ liệu liên kết mở tạo ra sự liên thông về ngữ nghĩa cho một 
cơ sở hạ tầng dữ liệu mở được áp dụng vào quá trình chuyển đổi số chính phủ ở Việt Nam.
● Từ khóa: Hạ tầng dữ liệu mở; dữ liệu liên kết; liên thông dữ liệu; chính phủ điện tử.
DEVELOPING AN OPEN LINKED DATA VOCABULARY AS A FOUNDATION FOR DIGITAL GOVERNMENT 
TRANSFORMATION IN VIETNAM
● Abstract: A data vocabulary is defined as a semantic schema for data interoperability between 
information systems. Open linked data is using as the semantic model for designing and developing 
new databases on a global scale. This paper presents the principle and method of building an open 
linked data vocabulary to create semantic interoperability for an open data infrastructure, which 
would be deployed for digital government transformation in Vietnam.
● Keywords: Open data infrastructure; linked data; data interoperability; e-goverment.
NGHIÊN CỨU - TRAO ĐỔI
THÔNG TIN VÀ TƯ LIỆU - 6/2020 7
chiếu tường minh tới định danh duy nhất 
của dữ liệu mà nó mô tả; F4 - dữ liệu và 
siêu dữ liệu được đăng ký và đánh chỉ mục 
trong một kho tìm kiếm.
● Khả năng truy cập (Accessible): A1 - có 
thể truy xuất dữ liệu và siêu dữ liệu thông 
qua một giao thức tiêu chuẩn; A2 - siêu dữ 
liệu vẫn phải có khả năng truy cập được 
ngay cả khi dữ liệu không còn tồn tại nữa.
● Khả năng tương hợp (Interoperable): 
I1 - sử dụng ngôn ngữ máy hiểu để biểu 
diễn dữ liệu và siêu dữ liệu; I2 - khai thác 
các từ điển thuật ngữ dùng chung tuân thủ 
bộ nguyên tắc FAIR; I3 - có thể chứa tham 
chiếu tới các bộ dữ liệu khác.
● Khả năng tái sử dụng (Reusable): 
R1 - xuất bản dữ liệu và siêu dữ liệu đi kèm 
với giấy phép truy cập mở; R2 - có mô tả chi 
tiết về nguồn cung cấp dữ liệu; R3 - thỏa 
mãn các tiêu chuẩn ngành của lĩnh vực áp 
dụng.
Theo đề xuất của Tim Berners-Lee, có 
thể thực hiện triển khai hạ tầng dữ liệu mở 
theo 5 bước đáp ứng các tiêu chí của bộ quy 
tắc FAIR như sau:
● Bước 1 - Cấp phép mở (Open License): 
chia sẻ dữ liệu (dưới định dạng bất kỳ kể 
cả dùng pdf hoặc html) để có thể truy cập 
được trên internet và được cấp giấy phép 
truy cập mở.
● Bước 2 - Máy đọc được (Machine 
Readable): dữ liệu được chia sẻ dưới định 
dạng mà máy có thể đọc và xử lý được nội 
dung của nó mang theo.
● Bước 3 - Định dạng mở (Open Format): 
dữ liệu được chia sẻ dưới các định dạng 
theo tiêu chuẩn mở (không bị phụ thuộc v ... ch hợp khai thác dữ liệu 
từ nhiều nguồn, lĩnh vực khác nhau để phục 
vụ nhu cầu công việc, cụ thể như sau: 
NGHIÊN CỨU - TRAO ĐỔI
THÔNG TIN VÀ TƯ LIỆU - 6/2020 9
NGHIÊN CỨU - TRAO ĐỔI
- Không có một mô hình dữ liệu thống 
nhất ở mức logic và vật lý cho các nguồn 
dữ liệu khác nhau. Người dùng sẽ phải xây 
dựng các ánh xạ dữ liệu khi cần tích hợp từ 
nhiều nguồn;
- Sử dụng nhiều loại từ vựng, ngôn ngữ 
khác nhau (Ví dụ: tiếng Việt, tiếng Anh) trong 
mô tả dữ liệu. Người dùng sẽ gặp nhiều trở 
ngại trong việc tiếp cận và hiểu dữ liệu;
 - Thiếu sự nhất quán trong việc sử dụng 
các dữ liệu tham chiếu dùng chung. Người 
dùng sẽ phải thực hiện chuyển đổi, làm 
sạch dữ liệu về sử dụng cùng một bộ mã 
danh mục thống nhất;
- Dữ liệu từ nhiều nguồn không cùng sử 
dụng một mã định danh cho hai đối tượng 
dữ liệu giống nhau. Do đó, người dùng phải 
xây dựng các thuật toán phân tích dữ liệu để 
phát hiện ra sự trùng lặp của các đối tượng 
trên các CSDL khác nhau.
Chuyển đổi số có thể giúp khắc phục được 
các hạn chế nêu trên bằng phương pháp 
chuẩn hóa dữ liệu theo mô hình liên kết (linked 
data). Đây là mô hình dựa trên cấu trúc đồ 
thị RDF (Resource Description Framework) 
được sử dụng làm nền tảng dữ liệu của web 
ngữ nghĩa. Tất cả các từ vựng được dùng 
để định nghĩa các lớp, thuộc tính mô tả đối 
tượng dữ liệu đều phải được định danh duy 
nhất bằng URI để tránh được sự nhập nhằng 
về mặt ngữ nghĩa của dữ liệu. Bản thân đối 
tượng dữ liệu cũng được định danh duy nhất 
bằng URI nên tránh được sự trùng lặp khi trao 
đổi thông tin giữa các hệ thống. Chuẩn hóa 
dữ liệu để hướng tới cấp độ mở thứ 5 cũng sẽ 
là cách tiếp cận để tích hợp các nguồn dữ liệu 
đang sẵn có bằng cách thực hiện chuyển đổi 
dữ liệu theo cấu trúc của lược đồ cũ sang lược 
đồ dữ liệu liên kết.
Tại Việt Nam, các nguồn CSDL sẵn sàng 
để chia sẻ hiện có chưa nhiều. Do đó, chúng 
ta có lợi thế đi sau là có thể xây dựng mới 
các CSDL đáp ứng ngay chuẩn mô hình dữ 
liệu liên kết. Khi đó, chúng ta sẽ tiết kiệm 
được rất nhiều chi phí để thực hiện chuyển 
đổi, tích hợp các hệ thống nhằm đáp ứng đạt 
chuẩn cấp độ 5 của hạ tầng dữ liệu mở. Đây 
là xu thế không thể đảo ngược của tiến trình 
chuyển đổi số đang diễn ra tại tất cả các 
nước trong đó có Việt Nam.
Xây dựng từ điển dữ liệu liên kết mở là 
quá trình thiết kế các từ vựng được định 
danh bằng URI và được dùng để mô hình 
hóa lược đồ ngữ nghĩa của dữ liệu. Lược đồ 
này được xây dựng dựa theo mô hình của 
ontology. Do đó, nó tạo ra sự thống nhất về 
mô hình dữ liệu ở mức logic được chia sẻ 
dùng chung giữa các CSDL. Tuy nhiên, từng 
CSDL có thể lựa chọn mô hình dữ liệu ở mức 
vật lý khác nhau để thực thi việc lưu trữ. Từ 
đó, định dạng dữ liệu dùng trong các gói tin 
trao đổi giữa các hệ thống thông tin cũng 
có thể sử dụng nhiều chuẩn biểu diễn khác 
nhau của mô hình dữ liệu liên kết, ví dụ như: 
RDF/XML, JSON-LD, RDFa, Turtle.
3. PHƯƠNG PHÁP XÂY DỰNG TỪ ĐIỂN DỮ LIỆU 
LIÊN KẾT MỞ 
Trong kiến trúc thông tin, từ điển dữ liệu 
có vai trò như là một lớp nền tảng bảo đảm 
tính sẵn sàng của việc chia sẻ dữ liệu [4]. 
Từ lâu, chúng ta đã biết sử dụng danh mục 
các từ vựng có kiểm soát để tham chiếu 
trong các CSDL. Dữ liệu danh mục có thể 
là danh sách các từ khóa (therausus) hoặc 
bảng phân loại (taxonomy) được thống nhất 
dùng chung để quản lý thông tin trên các 
hệ thống khác nhau. Tiếp theo, từ điển dữ 
liệu được dùng để định nghĩa thống nhất 
các từ vựng cho phép mô tả siêu dữ liệu 
(metadata). Ví dụ như, bộ từ vựng Dublin 
Core bao gồm các trường thuộc tính cơ bản 
để mô tả thông tin chỉ mục của các tư liệu. 
Hiện nay, có rất nhiều bộ từ vựng dùng cho 
siêu dữ liệu được xây dựng để dùng trong 
các ngành, lĩnh vực khác nhau.
Ngoài ra, từ điển dữ liệu còn là công cụ 
dùng để đăng ký cấu trúc của lược đồ dữ 
liệu. Trong mô hình dữ liệu liên kết cấu trúc 
này được thể hiện bằng các từ vựng có định 
danh bằng URI. Có 3 dạng từ vựng cần phải 
định nghĩa trong mô hình dữ liệu liên kết là: 
- Từ vựng lớp dữ liệu định nghĩa các kiểu 
đối tượng, ví dụ như: con người, tổ chức, địa 
điểm,...; 
THÔNG TIN VÀ TƯ LIỆU - 6/202010
- Từ vựng thuộc tính dữ liệu định nghĩa 
các trường thông tin mô tả đối tượng, ví dụ 
như: tên gọi, năm sinh,...; 
- Từ vựng thể hiện các giá trị phản ánh 
đối tượng cụ thể, ví dụ như: “nam”, “nữ” là 
các giá trị thể hiện nằm trong lớp dữ liệu mô 
tả về giới tính con người.
Mô hình dữ liệu liên kết đã được đưa vào 
thực tiễn áp dụng trong các máy tìm kiếm 
trên internet. Các trang web thông tin, ngoài 
dữ liệu dùng để hiển thị dưới dạng HTML, có 
thể nhúng thêm dữ liệu có cấu trúc để mô tả 
ngữ nghĩa cho nội dung của nó. Định dạng 
sử dụng cho loại dữ liệu có cấu trúc này 
có thể là JSON-LD, RDFa hoặc Microdata. 
Nguồn dữ liệu có cấu trúc này giúp máy tìm 
kiếm có thể hiểu rõ và chính xác hơn thông 
tin có trên web. Từ đó, các kết quả tìm kiếm 
cũng sẽ được hiển thị với các thông tin có 
cấu trúc hơn chứ không còn dừng ở mức độ 
tìm kiếm các từ khóa.
Hình 2. Ví dụ tìm kiếm trên Google có kết quả được hiển thị với thông tin có cấu trúc
Ví dụ, khi gõ từ khóa “banana bread” trên 
trang tìm kiếm của Google thì kết quả nhận 
được sẽ là một bảng thông tin tổng hợp hiển 
thị ở phía bên phải của trang để mô tả về 
món bánh mỳ chuối. Đây là thông tin hoàn 
toàn có cấu trúc thể hiện được các giá trị, 
thành phần dinh dưỡng của thực phẩm. 
Danh sách kết quả tìm kiếm lúc này sẽ là 
các trang web nói về công thức nấu ăn của 
bánh mì chuối. Các kết quả được hiển thị 
theo một cấu trúc đặc biệt thể hiện cho món 
ăn gồm hình ảnh, đánh giá xếp hạng, lượng 
calo. Tất cả những thông tin này đã được 
máy tìm kiếm trích rút tự động từ dữ liệu có 
cấu trúc được nhúng kèm trong trang web.
Sử dụng dữ liệu liên kết sẽ làm cho các 
máy tìm kiếm trở nên thông minh hơn và 
có thể thực hiện chức năng của “trợ lý ảo” 
hỗ trợ hỏi đáp với người dùng. Ví dụ, nếu 
bạn gõ từ khóa “banana bread recipe” thì sẽ 
nhận ngay được kết quả là công thức hướng 
dẫn thực hiện món ăn bánh mỳ chuối hiển 
thị ngay trên công cụ tìm kiếm mà không 
cần phải truy cập vào để xem chi tiết nội 
dung của trang web. Đây chính là một tính 
năng quan trọng nhằm hướng tới xây dựng 
một thế giới web có ngữ nghĩa.
Để các máy tìm kiếm có thể hiểu được 
ngữ nghĩa dữ liệu có cấu trúc trong các trang 
web thì cần phải sử dụng một từ điển dữ liệu 
mở thống nhất khi xuất bản các nội dung. 
Do đó, các nhà cung cấp dịch vụ lớn về tìm 
kiếm trên internet, bao gồm: Google, Bing, 
Yahoo, Yandex, đã hợp tác cùng phát triển 
dự án schema.org. Mục tiêu của dự án là 
thiết lập bộ các từ vựng theo mô hình dữ liệu 
liên kết được sử dụng để mô tả các nội dung 
xuất bản trên web. Cách tiếp cận trong dự 
án là xây dựng một bộ từ vựng mới hoàn 
toàn từ các kiểu dữ liệu cơ bản nhất (vd., 
Text, Number, Date,...) cho đến các kiểu đối 
tượng thông tin thường xuất hiện trên web 
NGHIÊN CỨU - TRAO ĐỔI
THÔNG TIN VÀ TƯ LIỆU - 6/2020 11
(vd., Person, Organization, Place,...). Tổng 
cộng hiện nay, bộ từ vựng schema.org đã 
có tất cả 818 kiểu dữ liệu, 1326 thuộc tính, 
và 289 giá trị kiểu danh mục [7].
Để thiết lập chuẩn dữ liệu trao đổi trong 
phát triển chính phủ mở, dự án Popolo [8] 
lại đi theo cách tiếp cận sử dụng kế thừa 
từ vựng (URI) đã được tiêu chuẩn hóa ở 
nhiều dự án khác nhau trên internet. Dự án 
chỉ định nghĩa các từ vựng có ý nghĩa sử 
dụng mới mà không tìm thấy được sự tương 
đương từ các bộ từ vựng sẵn có. Sau đây là 
một số ví dụ về các bộ từ vựng thông dụng 
đã được tái sử dụng trong dự án, như: FOAF 
dùng để mô hình hóa thông tin các cá nhân 
và tổ chức; SKOS mô hình hóa các dữ liệu 
danh mục dùng chung; GeoNames mô hình 
hóa dữ liệu địa lý; DCMI Metadata mô hình 
hóa siêu dữ liệu; ... Tất cả các bộ từ vựng 
kế thừa đều tuân thủ đúng định dạng của 
chuẩn mô hình dữ liệu liên kết.
Xây dựng cơ sở hạ tầng dữ liệu mở ở Việt 
Nam, nhất là trong khu vực công, sẽ có rất 
nhiều tính đặc thù về nghiệp vụ theo yêu 
cầu quản lý riêng. Chính vì vậy, việc tìm 
kiếm, tái sử dụng các bộ từ vựng chuẩn trên 
internet để có thể đáp ứng được yêu cầu 
trong thực tiễn sẽ gặp rất nhiều khó khăn. 
Cách tiếp cận khả thi nhất là chúng ta sẽ 
thiết kế một bộ từ vựng hoàn toàn mới để áp 
dụng cho việc chia sẻ dữ liệu mở giữa các 
tổ chức ở Việt Nam. Quá trình xây dựng từ 
điển này sẽ có sự tham khảo từ các bộ từ 
vựng sẵn có trên thế giới và tạo ra một ánh 
xạ tương đương hoặc gần giống giữa các 
khái niệm được sử dụng.
4. ỨNG DỤNG TỪ ĐIỂN DỮ LIỆU LIÊN KẾT MỞ 
TRONG PHÁT TRIỂN CHÍNH PHỦ ĐIỆN TỬ 
Chuyển đổi số trong phát triển chính 
phủ điện tử để hướng tới một chính phủ số 
là chiến lược ưu tiên hiện nay ở các nước. 
Chính phủ số sẽ lấy khách thể (công dân, 
doanh nghiệp) làm trung tâm cho các kiến 
tạo để hình thành nên các chính sách mới. 
Toàn bộ điều hành của chính phủ sẽ được 
dẫn dắt bởi dữ liệu. Do đó, việc xây dựng hạ 
tầng dữ liệu mở có tầm quan trọng rất lớn 
để dữ liệu có thể sẵn sàng được chia sẻ dựa 
trên sự thống nhất của một từ điển dữ liệu 
liên kết.
Phát triển từ điển dữ liệu mở dùng cho 
toàn bộ khối chính phủ sẽ bao trùm lên rất 
nhiều miền lĩnh vực nghiệp vụ. Đây là công 
việc đòi hỏi các kỹ năng thiết kế kiến trúc 
dữ liệu, đồng thời sử dụng nhiều tri thức sâu 
về các lĩnh vực chuyên ngành. Trong quá 
trình xây dựng từ điển, cần quan tâm tham 
khảo vận dụng các lược đồ dữ liệu mở đang 
được phổ biến áp dụng trên thế giới. Ví dụ, 
theo tài liệu [1], tổng hợp thông tin về một số 
tiêu chuẩn dữ liệu mở được dùng trong các 
ngành, lĩnh vực như sau:
- Kế toán và chống tham nhũng: dữ liệu 
của tổ chức minh bạch các tài trợ quốc tế 
(iatistandard.org), dữ liệu đấu thầu và hợp 
đồng (open-contracting.org).
- Tài chính công: cổng dữ liệu ngân 
sách và chi tiêu công (openspending.org), 
chuẩn dữ liệu liên kết mở tài chính công 
(openbudgets.eu).
- Đăng ký doanh nghiệp: tích hợp dữ liệu 
về thông tin doanh nghiệp (opencorporates.
com), thông tin sở hữu doanh nghiệp 
(openownership.org).
- Tài trợ và hỗ trợ nhân đạo: chuẩn dữ liệu 
của tổ chức minh bạch các tài trợ quốc tế 
(iatistandard.org), chuẩn trao đổi thông tin 
nhân đạo (hxlstandard.org).
- Môi trường: dữ liệu giám sát chất lượng 
không khí (openaq.org), dữ liệu giám sát 
chất lượng nguồn nước (gemstat.org), chuẩn 
dữ liệu cho đa dạng sinh học (tdwg.org). 
- Tài nguyên: chuẩn dữ liệu của tổ chức 
minh bạch công nghiệp khai khoáng (eiti.org).
- Thông tin địa lý: dữ liệu mở bản đồ 
(openstreetmap.org), các chuẩn dữ liệu mở 
của tổ chức OGC (ogc.org).
- Đất đai: dữ liệu bản đồ đất đai (soilgrids.
org), dữ liệu chuyển nhượng đất đai 
(openlandcontracts.org), dữ liệu mở đất đai 
của New ZeaLand (data.linz.govt.nz).
- Nông nghiệp: bộ từ vựng GACS Core 
(agrisemantics.org), cổng đăng ký từ điển dữ 
liệu nông nghiệp mở (agroportal.lirmm.fr).
- Giao thông vận tải: chuẩn dữ liệu quản lý 
NGHIÊN CỨU - TRAO ĐỔI
THÔNG TIN VÀ TƯ LIỆU - 6/202012
giao thông vận tải của châu Âu (transmodel-
cen.eu), chuẩn dữ liệu biểu đồ vận tải công 
cộng của Google (gtfs.org). 
Cần lưu ý rằng, khái niệm mở được dùng 
đối với từ điển dữ liệu có nội hàm ý nghĩa là 
chuẩn mở dùng để chia sẻ dữ liệu. Không 
phải tất cả dữ liệu được chia sẻ theo chuẩn 
mở có nghĩa mặc định sẽ là dữ liệu mở. Theo 
Luật Sở hữu trí tuệ, chỉ có thể có dữ liệu mở 
khi nó được phân phối cùng với một giấy cấp 
phép truy cập mở (ví dụ: Common Creative 
Attribution 4.0). Dữ liệu khi được chia sẻ 
đồng thời phải tuân thủ đầy đủ các quy định 
của Luật Công nghệ thông tin, Luật An toàn 
thông tin, trong đó có việc phải bảo vệ các 
dữ liệu cá nhân. Các thông tin liên quan đến 
danh tính và bí mật cá nhân của người khác 
sẽ chỉ được phép cung cấp cho bên thứ ba 
khi có quy định khác của pháp luật hoặc có 
sự đồng ý của người đó. 
Việc triển khai xây dựng từ điển dữ liệu 
liên kết mở dùng cho phát triển chính phủ 
điện tử sẽ mang lại lợi ích, giá trị thực tiễn. 
Thứ nhất, nó sẽ giúp hoàn thiện khung 
kiến trúc và kiến trúc chính phủ điện tử tại 
các bộ, ngành và địa phương. Khung kiến 
trúc chính phủ điện tử phiên bản 2.0 đã xây 
dựng một mô hình dữ liệu tham chiếu để áp 
dụng. Mô hình dữ liệu này hiện đang dừng 
ở đặc tả mức khái niệm. Từ điển dữ liệu liên 
kết mở sẽ thực hiện chi tiết hóa để hình 
thành mô hình dữ liệu tham chiếu ở mức 
logic. Qua đó tạo ra được một sự thống nhất 
về ngữ nghĩa dùng cho cơ sở hạ tầng dữ 
liệu của toàn bộ hệ thống chính phủ điện tử 
trong cả nước.
Thứ hai, từ điển dữ liệu liên kết mở có thể 
được dùng như là một cơ sở kỹ thuật để thực 
thi các chính sách về kết nối, chia sẻ dữ liệu 
của chính phủ. Nó bảo đảm tính phù hợp với 
các quy định của nhà nước, ví dụ như thông 
tư số 13/2017/TT-BTTTT quy định các yêu 
cầu kỹ thuật về kết nối các hệ thống thông 
tin, cơ sở dữ liệu với cơ sở dữ liệu quốc gia. 
Đồng thời, đáp ứng được tính hội nhập, bắt 
kịp với xu hướng phát triển của các công 
nghệ hiện đại trên thế giới.
Thứ ba, lược đồ tri thức có trong từ điển dữ 
liệu giúp các nhà phát triển có định hướng 
đúng chuẩn công nghệ trong thiết kế xây 
dựng các hệ thống thông tin của chính phủ 
điện tử. Từ đó có thể rút ngắn thời gian triển 
khai, tiết kiệm được chi phí đầu tư không 
phải bổ sung nâng cấp hệ thống nhiều lần.
Thứ tư, cách tiếp cận xây dựng từ điển có 
tính tổng thể và hoàn toàn dựa trên nhu cầu 
bản địa. Qua đó phát huy được tất cả sức 
mạnh nội lực để phục vụ quá trình chuyển 
đổi số của chính phủ điện tử Việt Nam.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. Davies, T., Walker, S., Rubinstein, M., 
& Perini, F. (Eds.) (2019). “The State of 
Open Data: Histories and Horizons”, 
Cape Town and Ottawa: African Minds 
and International Development Research 
Centre, ISBN 978-1-928331-95-7.
2. Mai Anh. “Hệ sinh thái dữ liệu mở: Khởi đầu 
cho đô thị thông minh”. Báo Sài gòn Giải 
phóng Online, truy cập tại https://www.
sggp.org.vn/he-sinh-thai-du-lieu-mo-khoi-
dau-cho-do-thi-thong-minh-442882.html.
3. Tạ Tuấn Anh (2019). “Xây dựng hệ sinh 
thái dữ liệu mở cùng CMCN 4.0”, Kỉ yếu 
Hội thảo khoa học Xây dựng và khai thác 
tài nguyên giáo dục mở, Hà Nội, tháng 
10/2019.
4. Tạ Tuấn Anh (2019). “Chuyển đổi số 
ngành thông tin khoa học và công nghệ 
để hội nhập quốc tế”, Tạp chí Thông tin và 
Tư liệu, Số 6/2019, ISSN 1859-2929.
5. “The OECD Open, Useful and Re-
usable data (OURdata) Index: 2019”. 
Truy cập tại 
digital-government/ourdata-index-policy-
paper-2020.pdf.
6. Wilkinson, M. D. et al. (2016). “The FAIR 
Guiding Principles for scientific data 
management and stewardship”, Scientific 
Data. Vol 3.
7. https://schema.org/docs/schemas.html.
8. https://www.popoloproject.com,
(Ngày Tòa soạn nhận được bài: 10-4-
2020; Ngày phản biện đánh giá: 14-9-2020; 
Ngày chấp nhận đăng: 15-11-2020).
NGHIÊN CỨU - TRAO ĐỔI