Realizing the vision
Đối với một quốc gia đang đối mặt với sự yếu kém, nghèo đói và quản trị kém, tầm nhìn
về một hệ thống dữ liệu quốc gia tích hợp dường như không thể đạt được, đối với nhiều
chính phủ việc có được dữ liệu chất lượng cao là cả một thách thức.
Tuy nhiên, bất kỳ quốc gia nào cũng có thể thực hiện các bước hướng tới một hệ thống
dữ liệu quốc gia tích hợp. Sử dụng mô hình dữ liệu trưởng thành (the data maturity
model), giúp các quốc gia có thể thực hiện để tiến gần hơn đến hệ thống, tập trung vào
cách tích hợp trong hệ thống dữ liệu quốc gia với các bên tham gia khác nhau: cơ quan
chính phủ, dân sự xã hội, giới học thuật, khu vực tư nhân và các tổ chức quốc tế hay khu vực.
Việc tích hợp các bên không chỉ phụ thuộc vào mức độ hoàn thiện dữ liệu của một quốc
gia mà còn phụ thuộc vào các yếu tố khác theo ngữ cảnh cụ thể như điểm mạnh và điểm
yếu tương đối của các tổ chức và chủ thể hiện tại.
Mô hình dữ liệu trưởng thành (the data maturity model) được sử dụng như một khuôn
khổ tổ chức để giúp xác định điểm mạnh và điểm yếu của hệ thống dữ liệu hiện có và xác
định các bước tuần tự có thể được thực hiện để thiết lập một hệ thống dữ liệu quốc gia tích hợp.
Mô hình phân biệt ba giai đoạn.
Ở mức độ thấp, các quốc gia nên ưu tiên thiết lập các nguyên tắc cơ bản của hệ thống dữ
liệu quốc gia. Một khi các nguyên tắc cơ bản đã có, các quốc gia nên tìm cách bắt đầu sử
dụng dữ liệu. Ở các cấp độ hoàn thiện dữ liệu nâng cao, mục tiêu là tối ưu hóa hệ thống
Note: Figure cho thấy các cấp độ trong mô hình dữ liệu trưởng thành cho một hệ thống
dữ liệu quốc gia giả định. Vòng trong cùng là giai đoạn đầu tiên của sự trưởng thành, giai
đoạn thứ hai là giai đoạn giữa, v.v. Màu tối hơn cho biết các bước đã hoàn thành; màu
sáng hơn cho biết các bước không được hoàn thành. Vì vậy, đối với mỗi bên tham gia,
các giai đoạn có thể tối hoặc sáng. Bằng cách này, thông tin xác thực minh họa rằng các
quốc gia có thể đang ở các giai đoạn hoàn thiện dữ liệu khác nhau tại cùng một thời điểm
và điều đó một số bên có thể đầy đủ hơn so với các bên khác
Trên thực tế, những sai lệch so với các bước này có thể xảy ra khi các quốc gia điều chỉnh
chúng cho phù hợp với hoàn cảnh và yêu cầu cụ thể của họ. Các bước ban đầu có thể sẽ
cần được xem xét lại, tinh chỉnh và điều chỉnh ở các giai đoạn sau. Trong một số trường
hợp, các quốc gia có thể thay đổi trình tự các bước. Bất kể thời hạn dữ liệu hiện tại của
một quốc gia đứng ở đâu, việc xây dựng một hệ thống dữ liệu quốc gia tích hợp sẽ không
thể diễn ra trong một sớm một chiều. Đó là một quá trình dài hạn gồm các bước, sàng lọc và cải tiến liên tục
Integrating government (Hợp nhất chính phủ)
Các cơ quan chính phủ đóng vai trò trung tâm trong hệ thống dữ liệu quốc gia với tư cách
là đơn vị cung cấp chính của dữ liệu công khai. Để đóng góp và duy trì một hệ thống dữ
liệu quốc gia mạnh mẽ, các đơn vị này phải đáp ứng một số mục tiêu. Họ phải giải quyết
những thiếu sót về mức độ phù hợp, chất lượng và khả năng sử dụng của dữ liệu công
khai. Họ cần đảm bảo sự phối hợp hiệu quả của các đơn vị cung cấp và trao đổi dữ liệu
cũng như khả năng tương tác của dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Và họ phải cung cấp
dữ liệu và khả năng truy cập được cho các bên liên quan trên toàn hệ thống để thúc đẩy
việc sử dụng, tái sử dụng và định vị lại (xem hình 9.3).
Các bước để tích hợp khu vực công vào hệ thống dữ liệu quốc gia
Establishing fundamentals Thiết lập các nguyên tắc cơ bản:
• Các chính sách: Nhận thức được tầm quan trọng của hệ thống dữ liệu quốc gia được
tích hợp trong một tài liệu chiến lược cấp cao.
• Luật pháp và quy định: Đưa ra các quy định bảo vệ dữ liệu mạnh mẽ.
• Nguồn nhân lực và kinh phí: Tăng cường năng lực kỹ thuật và tài chính của các NSO.
• Thể chế: Tạo ra các đơn vị kỹ thuật trong các bộ để tăng cường hành chính
dữ liệu và dữ liệu tọa độ
• Khuyến khích: Đảm bảo rằng các nhà khoa học dữ liệu và thống kê trong khu vực công
được trả thù lao thích hợp.
Initiating data flows bắt đầu flow dữ liệu
• Nhu cầu dữ liệu: Thiết lập văn hóa sử dụng dữ liệu trong các bộ và giữa các nhà hoạch
định chính sách và lập pháp.
• Khuyến khích: Ưu tiên dữ liệu mở để phát triển và sử dụng các tiêu chuẩn chung trong
suốt vòng đời dữ liệu.
• Chính sách cơ sở hạ tầng: Thiết lập một nền tảng kỹ thuật số tích hợp, an toàn để lưu trữ
và cung cấp quyền truy cập vào dữ liệu có mục đích công khai đã được xác định.
Optimizing the system Tối ưu hóa hệ thống
• Các tổ chức: Phụ trách một đơn vị chính phủ hiện tại hoặc mới chịu trách nhiệm giám
sát và báo cáo việc thực hiện chiến lược dữ liệu quốc gia.
• Khuyến khích: Trao quyền cho NSO đóng vai trò tích cực trong hệ thống dữ liệu quốc gia.
• Chính sách: Xác định các nhiệm vụ thể chế rõ ràng cho các cơ quan chính phủ khác nhau.
Data strategy formulation - Xây dựng chiến lược dữ liệu. Việc xây dựng chiến lược dữ
liệu quốc gia phải là một quá trình hợp tác, minh bạch và bao gồm các bên liên quan từ
chính phủ, xã hội dân sự, học viện và khu vực tư nhân để khuyến khích mua vào trên diện
rộng. Để giải quyết những thiếu sót trong dữ liệu công, chiến lược dữ liệu quốc gia cần
phản ánh các ưu tiên được thảo luận trong các chương trước: bảo vệ dữ liệu mạnh mẽ,
cam kết chính trị đối với sự độc lập của đơn vị sản xuất dữ liệu, … Quá trình này cũng
cần thiết lập một khuôn khổ chung về trách nhiệm giải trình và giám sát độc lập hệ thống
dữ liệu quốc gia. Ví dụ, ở Colombia, Kế hoạch Phát triển Quốc gia 2014–18 được sử
dụng như một phương tiện để chính thức giao Cục Hành chính Thống kê Quốc gia
(DANE) của mình vai trò điều phối và điều hành hệ thống thống kê quốc gia.
Data protection regulations - Quy định bảo vệ dữ liệu. Đưa ra dữ liệu mạnh mẽ và các
quy định bảo vệ quyền riêng tư là ưu tiên hàng đầu trong việc thiết lập một hệ thống dữ
liệu quốc gia tích hợp. Các quy định này cần được hỗ trợ bởi sự giám sát độc lập về việc
tuân thủ chúng, một chức năng mà cơ quan bảo vệ dữ liệu có thể cung cấp (xem chương
8). Một ví dụ về sự giám sát độc lập là Văn phòng Ủy viên Thông tin của Vương quốc
Anh, một cơ quan không thuộc cấp có nhiệm vụ duy trì “quyền thông tin vì lợi ích công
cộng”. Báo cáo trực tiếp với Nghị viện, văn phòng này giám sát Đạo luật Bảo vệ Dữ liệu,
Đạo luật Tự do Thông tin, Các Quy định về Quyền riêng tư và Truyền thông Điện tử
(PECR), Các Quy định về Thông tin Môi trường, Các Quy định của INSPIRE và các quy
định về Tái sử dụng Thông tin Khu vực Công (RPSI).
NSO capacity - Năng lực NSO (national statistical office – văn phòng thống kê quốc gia)
. Vì NSO thực hiện chức năng cốt lõi là tạo ra số liệu thống kê chính thức, nên điều cơ
bản là văn phòng phải được tích hợp vào hệ thống dữ liệu quốc gia. Điều này đòi hỏi phải
tăng cường năng lực kỹ thuật và tài chính của các NSO để lấp đầy khoảng trống dữ liệu
và tạo ra số liệu thống kê chính thức chất lượng cao (xem chương 2).
Technical data units - Các đơn vị dữ liệu kỹ thuật. Việc tạo và bố trí nhân sự cho các đơn
vị kỹ thuật dành riêng cho việc cung cấp và quản lý dữ liệu tổng hợp là rất quan trọng đối
với sự tham gia của các bộ vào hệ thống dữ liệu quốc gia. Dữ liệu quản lý phải dựa trên
các tiêu chuẩn chung được quảng bá trên toàn bộ hệ thống dữ liệu quốc gia để sản xuất,
xử lý, quản lý và bảo vệ chúng. Ngoài ra, việc đảm bảo tính liên thông và khả năng truy
cập của dữ liệu hành chính phải là ưu tiên của các hệ thống dữ liệu hành chính. Ví dụ:
Argentina kết nối các sổ đăng ký dữ liệu thông qua nền tảng khả năng tương tác dữ liệu
cho khu vực công (INTEROPER.AR). Các đơn vị thống kê ở các Bộ cần tập trung vào
việc biên mục và lưu trữ các bộ dữ liệu, bao gồm cả các bộ dữ liệu hiện có. Điều này sẽ
đòi hỏi phải liên tục hiện đại hóa cơ sở hạ tầng công nghệ và dữ liệu để sản xuất, quản lý,
trao đổi an toàn và lưu trữ dữ liệu an toàn.
Remuneration of data scientists - Thù lao của các nhà khoa học dữ liệu. Để đảm bảo sự
tích hợp chức năng của các tổ chức chính phủ trong hệ thống dữ liệu quốc gia, công chức
cần có các động lực và khả năng để sản xuất, bảo vệ và sử dụng dữ liệu. Để đạt được mục
tiêu này, các chính phủ có thể theo đuổi cải cách dịch vụ dân sự để đảm bảo rằng các nhà
khoa học dữ liệu và thống kê trong khu vực công được trả thù lao thích đáng. Lương ít
cạnh tranh và ít cơ hội nghề nghiệp là một rào cản thường được trích dẫn đối với hiệu
suất thể chế cao hơn và năng lực của các nhà sản xuất dữ liệu, chẳng hạn như ở El Salvador, Guatemala và Peru.
Culture of data use - Văn hóa sử dụng dữ liệu. Để bắt đầu các flow dữ liệu, điều quan
trọng là phải thiết lập văn hóa sử dụng dữ liệu trong các bộ và giữa các nhà hoạch định
chính sách và lập pháp. Việc thể chế hóa các phương thức quản lý sử dụng nhiều dữ liệu
có thể khởi động quá trình này (xem chương 2). Nỗ lực này cần được đi kèm với đầu tư
liên tục vào kiến thức dữ liệu của các nhà hoạch định chính sách và lập pháp. Các đơn vị
kỹ thuật phải được yêu cầu cung cấp định kỳ các sản phẩm tri thức dựa trên dữ liệu quản
trị và phổ biến theo lịch phát hành công khai. Các sản phẩm như vậy phải trở thành một
phần không thể thiếu trong các nỗ lực giám sát, đánh giá và sự tham gia của người dân.
Common standards - Các tiêu chuẩn chung. Truy cập mở vào dữ liệu nhằm mục đích
công là trọng tâm để nhận ra những lợi ích rộng rãi của việc sử dụng, tái sử dụng và tái
định vị dữ liệu rộng rãi. Về mặt chính trị, điều quan trọng là các chính phủ phải ưu tiên
dữ liệu mở để phát triển và sử dụng các tiêu chuẩn chung trong suốt vòng đời của dữ liệu.
Để thực hiện chức năng này, mỗi đơn vị phải nhận được nguồn nhân lực và tài chính cần
thiết và phải sử dụng các tiêu chuẩn chung cho việc sản xuất, quản lý, đảm bảo chất
lượng và khả năng tương tác của dữ liệu mục đích công cộng.
Integrated digital platforms - Các nền tảng kỹ thuật số tích hợp. Về mặt kỹ thuật, việc
thiết lập một nền tảng kỹ thuật số tích hợp, an toàn để lưu trữ và cung cấp quyền truy cập
vào dữ liệu có ý định công khai được xác định bởi các nhà sản xuất từ khắp khu vực công
có thể bắt đầu các luồng dữ liệu và thúc đẩy nhu cầu thêm về dữ liệu. Việc tạo ra một nền
tảng thống nhất cần có điều kiện để đưa ra các tiêu chuẩn chung về công nghệ, luật pháp
và thể chế để bảo vệ thông tin bí mật và nhạy cảm. Một ví dụ là Dữ liệu mở Philippines
(ODPH). ODPH được ra mắt vào tháng 1 năm 2014 như một phần của sáng kiến Đối tác
Chính phủ Mở đa phương, bao gồm Brazil, Indonesia, Mexico, Na Uy, Nam Phi, Vương quốc Anh và Hoa Kỳ.
Data strategy oversight unit - Đơn vị giám sát chiến lược dữ liệu. Chiến lược dữ liệu
quốc gia là chìa khóa để tối ưu hóa hệ thống dữ liệu quốc gia. Trọng tâm của quá trình
này là yêu cầu một đơn vị chính phủ hiện tại hoặc mới giám sát và báo cáo về việc thực
hiện chiến lược dữ liệu quốc gia. Đơn vị sẽ đóng vai trò điều phối và tích hợp quan trọng
trong việc tối ưu hóa luồng dữ liệu giữa các bên tham gia trong hệ thống dữ liệu quốc gia.
Vai trò này sẽ bao gồm hoạt động như một liên lạc viên với các nhóm sản xuất dữ liệu kỹ
thuật ở các bộ và NSO để hỗ trợ việc phát triển và sử dụng các tiêu chuẩn chung cho các
hoạt động trong vòng đời dữ liệu. Đặc biệt quan trọng là đảm bảo một cách tiếp cận
chung và mạnh mẽ để bảo vệ dữ liệu cá nhân và thông tin nhạy cảm trên toàn hệ thống.
NSO empowerment - Trao quyền cho NSO. Bất kể NSO có quản lý đơn vị giám sát hay
không, khi hệ thống dữ liệu hoàn thiện, NSO cần được trao quyền để đảm nhận vai trò
tích cực (xem chương 2). Ví dụ ở Estonia, mặc dù NSO không giám sát hệ thống dữ liệu
quốc gia, nhưng nó đã được nâng lên thành cơ quan dữ liệu quốc gia - “một trung tâm
xuất sắc về quản lý và nghiên cứu dữ liệu khu vực công, sẽ hỗ trợ việc đưa ra các quyết
định dựa trên dữ liệu trên toàn quốc, tích hợp quản trị và phân tích dữ liệu. ” Theo
khuyến nghị này, các NSO có thể đảm nhận vai trò lớn hơn theo nhiều cách, bao gồm tiến
hành đào tạo kiến thức về dữ liệu cho các bên liên quan trong chính phủ, truyền thông,
học viện và khu vực tư nhân, cải tiến các phương pháp sản xuất, xử lý, quản lý, xác định
danh tính và phổ biến bộ dữ liệu mục đích công cộng. Hoặc các NSO có thể cung cấp sự
đảm bảo chất lượng độc lập cho các sản phẩm dữ liệu hành chính và số liệu thống kê
chính thức liên quan được tạo ra bên ngoài NSO.
Institutional mandates - Các nhiệm vụ thể chế. Các chiến lược dữ liệu quốc gia cần được
xem xét lại định kỳ khi hệ thống dữ liệu quốc gia trưởng thành do nhu cầu dữ liệu ngày
càng tăng và cải tiến công nghệ. Quá trình xây dựng chiến lược dữ liệu quốc gia là cơ hội
để xác định các nhiệm vụ thể chế rõ ràng cho NSO, các bộ và các cơ quan chính phủ
chuyên môn về sản xuất, đảm bảo chất lượng, trao đổi và bảo vệ dữ liệu có mục đích
công cộng. Việc xác định các nhiệm vụ thể chế rõ ràng cũng giúp xác định các lợi thế so
sánh và những đóng góp mong đợi của mỗi tổ chức và đơn giản hóa nhiệm vụ đảm bảo
nguồn lực tài chính và nhân lực tương xứng với nhiệm vụ của mỗi tổ chức.
Integrating civil society and individuals Tích hợp xã hội dân sự và cá nhân
Xã hội dân sự và các cá nhân cần được trao quyền để tham gia vào hệ thống dữ liệu quốc
gia với tư cách là người sử dụng dữ liệu và với tư cách là nhà sản xuất dữ liệu theo quyền
riêng của họ, cho dù do công dân tạo ra hay do CSO thu thập (hình 9.4).
Chức năng chính của các tổ chức xã hội dân sự, các tổ chức phi chính phủ quốc gia và
quốc tế, cá nhân công dân, nhà báo và giới truyền thông là buộc chính phủ và khu vực tư
nhân phải chịu trách nhiệm. Nhưng hệ thống dữ liệu quốc gia cũng có thể thu được lợi
ích từ việc kết hợp một cách có hệ thống dữ liệu đã được tổng hợp hóa để những người tham gia khác sử dụng.
Nỗ lực này đòi hỏi sự hợp tác và các thỏa thuận quản trị chung giữa chính phủ và xã hội
dân sự. Do tầm quan trọng của chức năng giải trình của xã hội dân sự, các thỏa thuận
quản trị này phải được thiết lập để củng cố tính độc lập vô điều kiện của các nhà sản xuất
và sử dụng dữ liệu xã hội dân sự.
Các bước tích hợp xã hội dân sự vào hệ thống dữ liệu quốc gia Establishing fundamentals
• Luật và quy định: Luật của viện bảo vệ quyền của mọi người trong việc sản xuất, sử
dụng và phổ biến dữ liệu.
• Khuyến khích: Tạo cơ quan giám sát xã hội dân sự để giám sát việc tuân thủ các quy tắc của hệ thống.
• Kinh phí: Đảm bảo rằng dân dụng và nguồn lực để sản xuất và sử dụng dữ liệu. Initiating data flows
• Nguồn nhân lực: Nâng cao hiểu biết về dữ liệu thông qua các dự án chung, đào tạo, biệt
phái và thông qua hệ thống giáo dục.
• Chính sách cơ sở hạ tầng: Đảm bảo áp dụng các tiêu chuẩn chung để cải thiện dữ liệu
chất lượng và khả năng tương tác.
• Sự tin cậy: Thúc đẩy sự tin tưởng thông qua việc thành lập một đơn vị kiểm tra chất
lượng khoa học độc lập. Optimizing the system
• Các thể chế: Thể chế hóa sự hợp tác để sử dụng có hệ thống các dữ liệu đã được tập hợp
hóa trong quá trình ra quyết định.
• Khuyến khích: Bao gồm xã hội dân sự trong việc lập kế hoạch, các quyết định cấp cao
và thiết lập chiến lược cho hệ thống dữ liệu quốc gia.
Để xã hội dân sự và các cá nhân trở thành một phần không thể thiếu của hệ thống dữ liệu
quốc gia, một số điều kiện tiên quyết phải được đáp ứng.
Legal rights to data production - Quyền hợp pháp đối với sản xuất dữ liệu. Luật pháp và
khuôn khổ quy định là cần thiết để bảo vệ quyền của mọi người trong việc sản xuất, sử
dụng và phổ biến dữ liệu. Các luật cần được sửa đổi để hỗ trợ vai trò của các cá nhân
cũng như chức năng giải trình của họ đối với hệ thống dữ liệu. Đồng thời, luật pháp và
khuôn khổ quy định cần bảo vệ dữ liệu và thông tin nhạy cảm về người dân một cách
đáng tin cậy để họ tin tưởng có thể tham gia một cách an toàn vào hệ thống dữ liệu quốc
gia. Việc thiết lập các cơ quan giám sát xã hội dân sự để giám sát sự tuân thủ của khu vực
công và tư nhân đối với các quy tắc và quy định của hệ thống dữ liệu có thể hoạt động
như các biện pháp bảo vệ bổ sung cho tính độc lập và bảo vệ dữ liệu.
Funding and resources - Kinh phí và nguồn lực. Xã hội dân sự cũng cần có đủ kinh phí
và nguồn lực để sản xuất và sử dụng dữ liệu. Các cuộc phỏng vấn với đại diện của các tổ
chức phi chính phủ ở Argentina, Kenya và Nepal cho thấy việc thiếu kinh phí có thể hạn
chế dữ liệu do công dân tạo ra. Cả các nhà tài trợ quốc tế và các nhà tài trợ quốc gia có
thể cải thiện nguồn tài trợ bằng cách bao gồm các ngân sách cụ thể để sản xuất dữ liệu
công dân cùng với kinh phí cho việc thu thập dữ liệu của tổ chức. Có thể hỗ trợ phần
mềm nguồn mở để thu thập dữ liệu, chẳng hạn như ODK, cũng như phần mềm miễn phí
để thu thập dữ liệu, chẳng hạn như Giải pháp khảo sát và CSPro,. Các CSO cũng cần hỗ
trợ kỹ thuật trong việc áp dụng và vận hành các tài nguyên và phần mềm đó để đảm bảo
họ có khả năng tạo ra dữ liệu chất lượng cao.
Data literacy - Kiến thức về dữ liệu. Tình trạng thiếu hiểu biết về dữ liệu trong xã hội dân
sự là một rào cản lớn đối với nhu cầu về dữ liệu chất lượng cao, dễ tiếp cận và nó hạn chế
vai trò trách nhiệm giải trình mà xã hội dân sự có thể thực hiện. Nó cũng dẫn đến mức độ
tin tưởng thấp vào dữ liệu do công dân tạo ra bởi những người tham gia khác, do đó, cản
trở các luồng dữ liệu từ xã hội dân sự đến hệ thống dữ liệu quốc gia. Cải thiện kiến thức
về dữ liệu thông qua quan hệ đối tác dự án, đào tạo và biệt phái có thể giúp giải quyết
những lỗ hổng kỹ năng và thâm hụt lòng tin này. Ví dụ, Cục Thống kê và Bộ Giáo dục
Ugandan đã hỗ trợ CSO Twaweza trong việc khảo sát và thiết kế mẫu cho một cuộc khảo
sát về tính toán và khả năng đọc viết. Sau đó, Twaweza đã độc lập thực hiện việc thu thập
và xử lý dữ liệu, nâng cao chất lượng và sự tin tưởng vào dữ liệu được thu thập. Dữ liệu
sau đó đã được Bộ Giáo dục sử dụng.
Common standard - Các tiêu chuẩn chung. Các luồng dữ liệu giữa xã hội dân sự và các tổ
chức khác cũng có thể được thúc đẩy bằng cách áp dụng các tiêu chuẩn chung nhằm cải
thiện chất lượng dữ liệu và khả năng tương tác. Các nỗ lực thúc đẩy việc áp dụng các tiêu
chuẩn này cần được tăng cường bằng các nỗ lực nhằm tăng cường năng lực phân tích để
đảm bảo thực hiện đúng các tiêu chuẩn này.
Quality control unit - Đơn vị kiểm tra chất lượng. Để dữ liệu do công dân tạo ra có thể
được sử dụng lại — chẳng hạn như để cung cấp thông tin cho các quyết định chính sách
— chất lượng và tính đại diện của chúng cần phải được đảm bảo. Để đạt được mục tiêu
này, các cơ quan chính phủ và các tổ chức xã hội dân sự có liên quan có thể cùng nhau
thành lập một đơn vị kiểm soát chất lượng khoa học độc lập để đánh giá tính hợp lý về
phương pháp luận và tính đại diện của dữ liệu được tổng hợp để có thể sử dụng trong các
cổng dữ liệu quốc gia. Sự hợp tác chặt chẽ hơn và việc áp dụng các tiêu chuẩn chung
không có nghĩa là xã hội dân sự không còn đóng vai trò quan trọng của mình trong việc
buộc các bên khác phải chịu trách nhiệm bằng cách thách thức dữ liệu, quan điểm hoặc
ưu tiên của họ. Sự nghiêm ngặt về phương pháp luận và các tiêu chuẩn chung trên thực tế
có thể trao quyền cho xã hội dân sự đóng vai trò trách nhiệm giải trình bằng cách tăng độ
tin cậy và khả năng tương tác của dữ liệu do người dân tạo
Institutionalized collaboration - Sự hợp tác được thể chế hóa. Để tối ưu hóa các flow dữ
liệu, mối quan hệ giữa xã hội dân sự và các bên tham gia khác nên phát triển từ giai đoạn
hợp tác đột xuất sang hợp tác được thể chế hóa để sản xuất và sử dụng dữ liệu. Từ quan
điểm của chính phủ, điều này có nghĩa là việc sản xuất và sử dụng dữ liệu công dân theo
mặc định được tích hợp vào các quy trình hành chính và hoạch định chính sách. Một ví
dụ là khuôn khổ do Bộ Kế hoạch, Giám sát và Đánh giá của Nam Phi phát triển về cách
đưa hoạt động giám sát dựa vào người dân vào các hệ thống lập kế hoạch, ngân sách và
đánh giá. Sự hợp tác được thể chế hóa cho phép chính phủ tận dụng các quan điểm độc
đáo, chuyên môn địa phương và động lực của xã hội dân sự, trong khi xã hội dân sự có
thể tác động đến các chính sách và dịch vụ, làm nổi bật các vấn đề có thể không được chú
ý hoặc bị bỏ qua. Với sự hợp tác được thể chế hóa, xã hội dân sự có thể có một vai trò
được chỉ định là thu thập dữ liệu mà nếu không sẽ quá tốn kém hoặc khó thu thập, chẳng
hạn như số lượng động vật hoang dã. Sự hợp tác được thể chế hóa về dữ liệu cũng sẽ là
động lực cho việc dựa vào dữ liệu để hoạch định chính sách một cách rộng rãi hơn, và do
đó sẽ thúc đẩy nhu cầu về dữ liệu.
Joint planning and strategy setting - Lập kế hoạch và thiết lập chiến lược chung. Cuối
cùng, các chính phủ nên thực hiện các bước để đưa xã hội dân sự vào lập kế hoạch, các
quyết định cấp cao và thiết lập chiến lược cho hệ thống dữ liệu quốc gia. Tại Chile, nơi
sự tham gia của xã hội dân sự được quy định bởi Luật quốc gia về các hiệp hội và sự
tham gia của công dân trong quản lý công,