Thông thường, chúng ta hay chắc chắn rằng, những thứ có giá trị thì phải có phương pháp định giá rõ ràng. Nhưng đối với Dữ liệu – một tài sản quý giá trong ngành kinh tế số thì không như vậy!
Dữ liệu được coi là loại dầu mới, oxy của AI và thậm chí là plutonium mới. Bất kể sự tương đồng như thế nào, nhưng rõ ràng là dữ liệu được coi là rất có giá trị. Dữ liệu là trung tâm của nền kinh tế dựa trên tài sản vô hình của chúng ta. Nó là trung tâm của sự đổi mới và các công nghệ mới như AI sáng tạo. Và đó là nền tảng của tất cả các nền tảng truyền thông xã hội.
Theo đúng nghĩa đen, dữ liệu là việc chuyển đổi các doanh nghiệp hiện có và tạo ra những doanh nghiệp mới như chúng ta đang nói. Nó là động lực chính cho tăng trưởng kinh tế và sự giàu có trong thời đại này.
Dữ liệu cần phải có phương pháp định giá rõ ràng. Cơ quan Thống kê Canada đã đưa ra các ước tính thử nghiệm vào năm 2019, giá trị dữ liệu của Canada trong khoảng 200 tỷ USD. Trong khi đó, ước tính giá trị trữ lượng dầu của Canada vào khoảng 300 tỷ USD;
Hay như giá trị vốn hóa thị trường của những công ty được gọi là dữ liệu lớn như Google, Amazon, Apple và Meta, ở mức hàng nghìn tỷ đô la – mặc dù giá trị sổ sách tài sản hữu hình của các công ty này là hàng tỷ đô la, sự khác biệt là giá trị suy luận của dữ liệu – nhưng sự thật là ngay cả những kế toán viên, người có nhiệm vụ định giá tài sản, bao gồm cả những tài sản vô hình, vẫn chưa tìm ra điều này.
Điều quan trọng là giá trị của dữ liệu đối với một công ty không nhất thiết là giá trị của nó đối với xã hội. Khi dữ liệu được tổng hợp, nó có thể tiết lộ những hiểu biết mới rất có lợi – ví dụ: các phương pháp điều trị mới trong chăm sóc sức khỏe, cải thiện lưu lượng giao thông, theo dõi đại dịch, hiểu rõ hơn về biến đổi khí hậu và những thứ tương tự.
Ngược lại, dữ liệu tổng hợp có thể được sử dụng cho các hoạt động xâm lấn và có hại cho xã hội, bao gồm xói mòn quyền riêng tư cá nhân, thúc đẩy thông tin sai lệch, can thiệp bầu cử…
Những yếu tố này làm sáng tỏ lý do tại sao vẫn chưa xuất hiện một phương pháp tiêu chuẩn, lý tưởng nào để đo lường giá trị của dữ liệu đối với cá nhân, doanh nghiệp hoặc xã hội; nó phụ thuộc vào việc sử dụng nó trong một bối cảnh cụ thể.
Những thách thức trong việc định giá dữ liệu
Dữ liệu tạo thành chuỗi giá trị mạnh mẽ: dữ liệu và đặc biệt là dữ liệu lớn có thể được sử dụng cùng với công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) để tạo ra các phân tích mạnh mẽ, từ đó có thể cải thiện đáng kể việc ra quyết định chính sách và kinh doanh. Các công ty công nghệ kỹ thuật số đi đầu trong lĩnh vực dữ liệu lớn có lợi thế to lớn nhờ tính kinh tế, quy mô và phạm vi, hiệu ứng mạng và sự bất cân xứng thông tin, và những đặc điểm này đã nâng cao giá trị của họ.
Đồng thời, bản thân giá trị của dữ liệu không xuất hiện trên bảng cân đối kế toán của bất kỳ công ty nào cũng như trong bảng cân đối quốc gia của các quốc gia. Điều quan trọng là, do đặc điểm của nền kinh tế dựa trên dữ liệu, các yếu tố bên ngoài phát sinh và giá trị xã hội cũng như giá trị riêng tư của dữ liệu có thể khác nhau theo cả hướng tích cực và tiêu cực. Những ngoại tác này hiếm khi được xem xét và đánh giá cao.
Có một số phương pháp để định giá dữ liệu (dựa trên chi phí, dựa trên thu nhập và dựa trên thị trường) và những phương pháp này đã được áp dụng trong một số nghiên cứu (ví dụ: Deloitte 2017; CPA Canada 2021). Tuy nhiên, như Coyle và Manley (2022) và Tổ chức Hợp tác và Phát triển Kinh tế (2022) lưu ý, chưa có phương pháp lý tưởng hoặc được thống nhất nào xuất hiện để đo lường giá trị của dữ liệu, phần lớn là do giá trị của nó phụ thuộc vào tính hữu ích của nó trong một bối cảnh lĩnh vực cụ thể. Bối cảnh đó được đóng khung bởi quản trị (các quy tắc và quy định xác định cách sử dụng dữ liệu).
Quy định bao gồm nhiều quy định hiện hành, sẽ khác nhau giữa các khu vực pháp lý, nhưng nó cũng phản ánh sự thiếu quy định hoặc không có khả năng thực thi quy định đó, đặc biệt là về việc sử dụng dữ liệu cá nhân. Người ta tập trung nhiều vào tính chất không cạnh tranh của dữ liệu nhưng lại ít tập trung vào tính loại trừ của nó. Khả năng loại trừ này tồn tại vì nhiều lý do khác nhau, cả về mặt pháp lý và trên thực tế, bao gồm các quy định như quy tắc sở hữu trí tuệ, quy định về quyền riêng tư và quản lý dữ liệu cũng như khả năng tiếp cận vốn và kỹ năng.
Tổng quát hơn, thiếu thông tin về tài sản dữ liệu. Do đó, để giải phóng hoàn toàn giá trị của dữ liệu – đối với cá nhân, doanh nghiệp và xã hội – đòi hỏi phải có sự quản trị phù hợp, bao gồm các quy định trong một số lĩnh vực ở cấp quốc gia và quốc tế, bao gồm quyền riêng tư và an ninh mạng cũng như các lĩnh vực như khả năng di chuyển dữ liệu và nền tảng, khả năng tương tác.
Đổi lại, các quy định phụ thuộc vào các tiêu chuẩn và số liệu rõ ràng và nhất quán để cung cấp cho người ra quyết định các phương tiện nhằm xác định cách quản lý tốt nhất tài sản cực kỳ quan trọng này. Quy định và quản trị cũng sẽ được định hình và hạn chế bởi các khả năng kỹ thuật.
Một số chính sách quan trọng
Đầu tiên, trước khi thực hiện việc sáp nhập các công ty cần thực hiện các quy tắc thông báo trước – nếu doanh thu hoặc tài sản vượt quá ngưỡng nhất định, chúng phải tuân thủ Luật Cạnh tranh. Nếu bên mua là công ty nước ngoài thì cũng phải tuân thủ Đạo luật Đầu tư. Trong cả hai trường hợp, giá trị của tài sản dữ liệu hiện không được đưa vào đánh giá đó. Tuy nhiên, việc thu thập dữ liệu có thể là mục đích chính của việc thu thập, với ý nghĩa bảo vệ quyền riêng tư cá nhân, cạnh tranh và thậm chí cả an ninh quốc gia. Đây là một lỗ hổng quy định rất lớn.
Thứ hai, dữ liệu khu vực tư nhân rất cần thiết cho việc xây dựng chính sách đúng đắn. Tuy nhiên, các công ty có thể không sẵn lòng, không chắc chắn hoặc không có khả năng chia sẻ thông tin đó, mặc dù thực tế là nó có thể được sử dụng để mang lại lợi ích cho xã hội. Để giải phóng giá trị dữ liệu đó, các công ty cần có các quy tắc, quy định và tiêu chuẩn rõ ràng về sở hữu trí tuệ liên quan đến việc sử dụng và tái sử dụng dữ liệu, cũng như các quy tắc rõ ràng về tính di động của dữ liệu. Ngược lại, điều này đòi hỏi luật pháp đúng đắn về quyền riêng tư, bao gồm cả các lĩnh vực khử danh tính và/hoặc ẩn danh, cùng với khả năng tương tác.
Thứ ba, do các cách thức chồng chéo trong đó dữ liệu thâm nhập vào nền kinh tế, việc hoạch định chính sách phải có tính thích ứng. Mặc dù công nghệ kỹ thuật số liên quan đến dữ liệu cá nhân và quyền riêng tư, sức khỏe cộng đồng, cạnh tranh và bảo vệ người tiêu dùng, việc hoạch định chính sách thường xử lý từng lĩnh vực này một cách riêng biệt, tạo ra các phản ứng rời rạc và các quy định chồng chéo. Đó là lý do tại sao cần phải có cách tiếp cận toàn chính phủ – một cách tiếp cận phải bao gồm tất cả các mệnh lệnh, các cơ quan của chính phủ; đồng thời, các cơ cấu chính sách cũng phải xem xét những gì đang xảy ra bên ngoài biên giới các nước.
Việc giải phóng hoàn toàn giá trị của dữ liệu – cho cá nhân, doanh nghiệp, cho xã hội đòi hỏi phải có sự quản trị hợp lý ở cấp khu vực, quốc gia và quốc tế. Điều không thể thiếu trong quá trình đó là xác định cách định giá trị của dữ liệu. Đây sẽ là điểm khởi đầu của mọi cuộc thảo luận hiện nay về quản trị dữ liệu trong ngành kinh tế số./.
(Nguồn tham khảo: https://www.theglobeandmail.com)
Theo ictvietnam
