Giới thiệu dự án

  • Context & industry statistics

    • Nông thôn Việt Nam chiếm hơn 20 % GDP, 48 % lực lượng lao động và 68 % dân số. Tuy nhiên, năng suất nông nghiệp trung bình chỉ 2,5 tấn/ha, thấp hơn 30 % so với mức chuẩn quốc tế (FAO, 2022).
    • Chỉ 8,8 % xã trên toàn quốc đạt chuẩn Nông thôn mới (NTM) vào cuối 2014, trong đó Tuyên Quang có 785 xã (≈ 8,8 %).
  • Problem statement (specific pain points)

    1. Hạ tầng giao thông, thủy lợi, điện, internet chưa đáp ứng tiêu chuẩn NTM tại xã Lang Quán.
    2. Hạn chế trong lập kế hoạch và quản lý dữ liệu địa lý (GIS) gây khó khăn trong quyết định ưu tiên đầu tư.
    3. Thiếu công cụ phân tích nhanh (RRA, PRA) để thu thập, xử lý và truyền đạt kết quả tới người dân và nhà quản lý.
  • Project objectives (đánh số)

    1. Đánh giá thực trạng NTM ở Lang Quán dựa trên 19 tiêu chí quốc gia.
    2. Xây dựng mô hình Decision‑Support System (DSS) tích hợp GIS, phân tích thống kê và hiển thị web cho phép người dân và cán bộ truy cập dữ liệu thời gian thực.
    3. Đề xuất 3‑4 giải pháp kỹ thuật (mobile GIS, mô hình dự báo năng suất ARIMA, tối ưu hoá nguồn lực Linear Programming) có evidence thực tế.
  • Solution approach & justification

    • Data‑driven pipeline: thu thập dữ liệu đa nguồn → chuẩn hoá → phân tích thống kê (SPSS, Python‑pandas) → trực quan hoá GIS (QGIS, Leaflet).
    • Hybrid methodology: kết hợp PRA (Participatory Rural Appraisal) với SWOT và **Multi‑Criteria Decision## Giới thiệu dự án
  • Context & industry statistics

    • Nông thôn Việt Nam chiếm hơn 20 % GDP, 48 % lực lượng lao động và 68 % dân số. Tuy nhiên, năng suất nông nghiệp trung bình chỉ 2,5 tấn/ha, thấp hơn 30 % so với mức chuẩn quốc tế (FAO, 2022).
    • Chỉ 8,8 % xã trên toàn quốc đạt chuẩn Nông thôn mới (NTM) vào cuối 2014, trong đó Tuyên Quang có 785 xã (≈ 8,8 %).
  • Problem statement (specific pain points)

    1. Hạ tầng giao thông, thủy lợi, điện, internet chưa đáp ứng tiêu chuẩn NTM tại xã Lang Quán.
    2. Hạn chế trong lập kế hoạch và quản lý dữ liệu địa lý (GIS) gây khó khăn trong quyết định ưu tiên đầu tư.
    3. Thiếu công cụ phân tích nhanh (RRA, PRA) để thu thập, xử lý và truyền đạt kết quả tới người dân và nhà quản lý.
  • Project objectives (đánh số)

    1. Đánh giá thực trạng NTM ở Lang Quán dựa trên 19 tiêu chí quốc gia.
    2. Xây dựng mô hình Decision‑Support System (DSS) tích hợp GIS, phân tích thống kê và hiển thị web cho phép người dân và cán bộ truy cập dữ liệu thời gian thực.
    3. Đề xuất 3‑4 giải pháp kỹ thuật (mobile GIS, mô hình dự báo năng suất ARIMA, tối ưu hoá nguồn lực Linear Programming) có evidence thực tế.
  • Solution approach & justification

    • Data‑driven pipeline: thu thập dữ liệu đa nguồn → chuẩn hoá → phân tích thống kê (SPSS, Python‑pandas) → trực quan hoá GIS (QGIS, Leaflet).
    • Hybrid methodology: kết hợp PRA (Participatory Rural Appraisal) với SWOTMulti‑Criteria Decision Analysis (MCDA) để xác định ưu tiên đầu tư.
    • Scalable architecture: Docker + Kubernetes cho triển khai môi trường CI/CD; Terraform để quản lý hạ tầng cloud (AWS).
  • Expected outcomes & measurable metrics

    KPI Target (2025) Measurement
    Độ phủ mobile GIS trên dân cư ≥ 85 % Số lượt tải app / tổng hộ
    Độ chính xác dự báo năng suất (RMSE) ≤ 0.12 tấn/ha So sánh thực tế vs. ARIMA
    Tỷ lệ hoàn thành công trình giao thông chuẩn NTM 95 % Kiểm tra thực tế / tiêu chuẩn
    Thời gian phản hồi yêu cầu cải thiện ≤ 48 h Log hệ thống ticket
  • Scope & limitations

    • Scope: toàn bộ xã Lang Quán (21 xóm), dữ liệu 2012‑2015, các chỉ tiêu hạ tầng, kinh tế‑xã hội, môi trường.
    • Limitations: dữ liệu thời gian thực chưa đầy đủ (internet chưa phủ sóng toàn vùng), nguồn lực nhân sự hạn chế trong giai đoạn thử nghiệm.

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

  • **Current solutions analysisaasaaa