Thương Mại Hóa Dữ Liệu Theo Pháp Luật Quốc Tế: Bài Học Kinh Nghiệm Cho Việt Nam

Nghiên cứu khoa học cấp trường: Thương mại hóa dữ liệu theo luật pháp quốc tế & bài học kinh nghiệm cho Việt Nam. Phân tích, quy định và gợi ý.

Chuyên ngành

Pháp Luật

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Đề Tài Nghiên Cứu Khoa Học

2024

277
11
0

Phí lưu trữ

55 Point

Mục lục chi tiết

DANH SÁCH THÀNH VIÊN THAM GIA ĐỀ TÀI

MỤC LỤC

1. CHƯƠNG 1: MỘT SỐ VẤN ĐỀ LÝ LUẬN VỀ THƯƠNG MẠI HÓA DỮ LIỆU

1.1. Khái niệm và đặc điểm của dữ liệu

1.2. Khái niệm và đặc điểm của thương mại hóa dữ liệu

1.2.1. Khái niệm về thương mại hóa dữ liệu

1.2.2. Đặc điểm của thương mại hóa dữ liệu

1.3. Hoạt động thương mại hóa dữ liệu trong chuỗi giá trị về dữ liệu

1.4. Đánh giá tổng thể thương mại hóa dữ liệu trong chuỗi giá trị về dữ liệu

1.5. Mối quan hệ giữa thương mại hóa dữ liệu và quyền riêng tư đối với dữ liệu

1.5.1. Thương mại hóa dữ liệu là mối đe dọa đối với quyền riêng tư

1.5.2. Quyền riêng tư tạo ra sự cản trở đối với hoạt động thương mại hóa dữ liệu

1.5.3. Quyền riêng tư có những tác động tích cực trở lại đối với hoạt động thương mại hóa dữ liệu

1.6. TIỂU KẾT CHƯƠNG 1

2. CHƯƠNG 2: THỰC TRẠNG QUY ĐỊNH PHÁP LUẬT VÀ THỰC TIỄN THỰC HIỆN CỦA MỘT SỐ QUỐC GIA TRÊN THẾ GIỚI VỀ THƯƠNG MẠI HÓA DỮ LIỆU

2.1. Thực trạng quy định pháp luật và thực tiễn thực hiện của Liên minh Châu Âu về thương mại hóa dữ liệu

2.1.1. Thực trạng quy định pháp luật Liên minh Châu Âu về thương mại hóa dữ liệu

2.1.2. Thực tiễn thực hiện pháp luật của Liên minh Châu Âu về thương mại hóa dữ liệu

2.2. Thực trạng quy định pháp luật và thực tiễn thực hiện của Hoa Kỳ về thương mại hóa dữ liệu

2.2.1. Thực trạng quy định pháp luật Hoa Kỳ về thương mại hóa dữ liệu

2.2.2. Thực tiễn thực hiện pháp luật của Hoa Kỳ về thương mại hóa dữ liệu

2.3. Thực trạng quy định pháp luật và thực tiễn thực hiện của Trung Quốc về thương mại hóa dữ liệu

2.3.1. Thực trạng quy định pháp luật Trung Quốc về thương mại hóa dữ liệu

2.3.2. Thực tiễn thực hiện pháp luật của Trung Quốc về thương mại hóa dữ liệu

2.4. TIỂU KẾT CHƯƠNG 2

3. CHƯƠNG 3: BÀI HỌC KINH NGHIỆM CHO VIỆT NAM VÀ MỘT SỐ KIẾN NGHỊ HOÀN THIỆN PHÁP LUẬT CŨNG NHƯ GIẢI PHÁP NÂNG CAO HIỆU QUẢ THỰC HIỆN PHÁP LUẬT VỀ THƯƠNG MẠI HÓA

3.1. Thực trạng quy định pháp luật Việt Nam về thương mại hóa dữ liệu và thực tiễn thực hiện tại Việt Nam

3.1.1. Thực trạng quy định pháp luật Việt Nam về thương mại hóa dữ liệu

3.1.2. Thực tiễn thực hiện pháp luật về thương mại hóa dữ liệu tại Việt Nam

3.2. Kiến nghị hoàn thiện pháp luật Việt Nam về thương mại hóa dữ liệu và một số giải pháp nâng cao hiệu quả thực hiện pháp luật

3.2.1. Kiến nghị hoàn thiện pháp luật Việt Nam về thương mại hóa dữ liệu

3.2.2. Một số giải pháp nhằm nâng cao hiệu quả thực hiện pháp luật về thương mại hóa dữ liệu

3.3. TIỂU KẾT CHƯƠNG 3

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHẦN II: BÁO CÁO CHUYÊN ĐỀ

1. CHUYÊN ĐỀ 1: MỘT SỐ VẤN ĐỀ LÝ LUẬN VỀ THƯƠNG MẠI HÓA

2. CHUYÊN ĐỀ 2: THỰC TRẠNG QUY ĐỊNH PHÁP LUẬT VÀ THỰC TIỄN THỰC HIỆN CỦA MỘT SỐ QUỐC GIA TRÊN THẾ GIỚI VỀ THƯƠNG MẠI HÓA

3. CHUYÊN ĐỀ 3: BÀI HỌC KINH NGHIỆM CHO VIỆT NAM VÀ MỘT SỐ KIẾN NGHỊ HOÀN THIỆN PHÁP LUẬT VỀ THƯƠNG MẠI HÓA

PHẦN I: BÁO CÁO TỔNG HỢP

LỜI MỞ ĐẦU

1. Tính cấp thiết của việc nghiên cứu đề tài

2. Tình hình nghiên cứu đề tài

2.1. Các công trình nghiên cứu khoa học trong nước

2.1.1. Luận án, luận văn

2.1.2. Đề tài khoa học

2.1.3. Bài tập chí

Tóm tắt

I. Tổng Quan Thương Mại Hóa Dữ Liệu Kinh Nghiệm Quốc Tế

Thương mại hóa dữ liệu đang trở thành một xu hướng tất yếu trong kỷ nguyên số, nơi dữ liệu lớn (Big Data) đóng vai trò then chốt trong sự phát triển kinh tế. Câu nói nổi tiếng của Clive Humby năm 2006, "Dữ liệu là một loại dầu mỏ mới," đã minh chứng cho giá trị vô giá của dữ liệu trong thế kỷ 21. Các doanh nghiệp ở mọi quy mô đều nhận ra sức mạnh của phân tích dữ liệu để cải thiện trải nghiệm khách hàng, xác định cơ hội kinh doanh mới, tăng trưởng doanh thu và tối ưu hóa quy trình. Tuy nhiên, việc khai thác và quản lý dữ liệu một cách hợp lý và đầy đủ là vô cùng quan trọng. Nghiên cứu này đi sâu vào bản chất và điều chỉnh các quan hệ xung quanh việc khai thác thương mại đối với nguồn tài nguyên quý giá này. Việc nghiên cứu về thương mại hóa dữ liệu là một thách thức không nhỏ, đặc biệt là tại Việt Nam. Thương mại hóa dữ liệu vốn là một vấn đề toàn cầu nhưng lại biểu hiện ra ở các mức độ khác nhau tùy thuộc vào năng lực phát triển của mỗi khu vực, mỗi quốc gia. Ở các quốc gia phát triển như Hoa Kỳ hay Liên minh châu Âu, khá nhiều các nghiên cứu đã được tiến hành trong quá trình quan sát về thực tiễn của việc thương mại hóa dữ liệu của rất nhiều các doanh nghiệp khác nhau. Cần nhìn nhận rằng bản chất việc thương mại hóa dữ liệu và bảo vệ quyền đối với các dữ liệu đó luôn là hai mặt tồn tại song song khi nhắc đến vấn đề pháp lý về dữ liệu.

1.1. Khái Niệm và Tầm Quan Trọng của Thương Mại Hóa Dữ Liệu

Thương mại hóa dữ liệu (Data monetization) là quá trình biến dữ liệu thành tài sản có giá trị kinh tế, tạo ra doanh thu hoặc tiết kiệm chi phí cho doanh nghiệp. Các doanh nghiệp có thể kiếm tiền từ dữ liệu bằng cách bán dữ liệu thô, cung cấp dịch vụ phân tích dữ liệu, hoặc sử dụng dữ liệu để cải thiện sản phẩm và dịch vụ của chính họ. Theo một số góc nhìn tác giá có tham khảo từ những nguồn khác, “thương mại hóa” là “quá trình biến một sản phẩm, dịch vụ, hoặc bất cứ thứ gì có giá trị thành một mặt hàng có thể bán được trên thị trường. Mục tiêu chính là tạo ra lợi nhuận” hoặc “quá trình đưa sản phẩm hoặc dịch vụ từ giai đoạn sản xuất đến khách hàng cuối cùng, thông qua các hoạt động marketing và quảng cáo. Nó giúp các doanh nghiệp tăng doanh số bán hàng và thu hút khách hàng mới”. Nhiều ví dụ cho thấy các công ty đã thành công trong việc thương mại hóa dữ liệu, ví dụ như Facebook, Google, Amazon,... Thương mại hóa dữ liệu sẽ là cơ sở để cung cấp dữ liệu cho hoạt động của các doanh nghiệp Việt Nam trong giai đoạn chuyển đổi số, tạo điều kiện thuận lợi cho nền kinh tế nói chung để đẩy nhanh quá trình này.

1.2. Vì Sao Cần Nghiên Cứu Thương Mại Hóa Dữ Liệu

Nghiên cứu về thương mại hóa dữ liệu là cần thiết để hiểu rõ các khía cạnh pháp lý, kinh tế và xã hội liên quan đến việc khai thác dữ liệu. Việc này giúp các nhà hoạch định chính sách xây dựng khung pháp lý phù hợp, bảo vệ quyền riêng tư của người dùng, đồng thời khuyến khích sáng tạođổi mới. Nghiên cứu này cũng cung cấp thông tin hữu ích cho các doanh nghiệp muốn tận dụng tiềm năng của dữ liệu để tăng trưởng và cạnh tranh. Tuy nhiên cần phải thấy rằng việc nghiên cứu về thương mại hóa dữ liệu là một thách thức không nhỏ, đặc biệt là tại Việt Nam. Thương mại hóa dữ liệu vốn là một vấn đề toàn cầu nhưng lại biểu hiện ra ở các mức độ khác nhau tùy thuộc vào năng lực phát triển của mỗi khu vực, mỗi quốc gia.

II. Thách Thức Quyền Riêng Tư và Pháp Luật về Dữ Liệu

Thương mại hóa dữ liệu đặt ra nhiều thách thức lớn, đặc biệt là về quyền riêng tư và các quy định pháp lý. Bảo mật dữ liệu cá nhân trở thành một vấn đề quan trọng hàng đầu khi dữ liệu được thu thập, xử lý và chia sẻ rộng rãi. GDPR, CCPA, và POPIA là những ví dụ điển hình về các quy định pháp lý nghiêm ngặt nhằm bảo vệ quyền riêng tư của người dùng. Việc tuân thủ các quy định này đòi hỏi các doanh nghiệp phải có các biện pháp an ninh dữ liệu mạnh mẽ và minh bạch về cách họ thu thập và sử dụng dữ liệu. Ngoài ra, cũng cần phải cân bằng giữa việc bảo vệ quyền riêng tư và khuyến khích đổi mớisáng tạo trong lĩnh vực dữ liệu.

2.1. Ảnh Hưởng của GDPR và Các Luật Bảo Vệ Dữ Liệu

Các quy định như GDPR của Liên minh Châu Âu có ảnh hưởng sâu rộng đến cách các doanh nghiệp thu thập, xử lý và sử dụng dữ liệu cá nhân. Các doanh nghiệp phải có sự đồng ý rõ ràng từ người dùng trước khi thu thập dữ liệu, cung cấp thông tin minh bạch về cách dữ liệu được sử dụng, và đảm bảo rằng dữ liệu được bảo vệ an toàn. Các văn bản pháp lý quan trọng như GDPR (Quy định chung về bảo vệ dữ liệu) đưa ra những yêu cầu khắt khe về quản lý, bảo vệ dữ liệu. Việc tuân thủ những quy định này đòi hỏi sự đầu tư đáng kể vào hạ tầng và quy trình.

2.2. Cân Bằng Quyền Riêng Tư và Khai Thác Giá Trị Dữ Liệu

Một trong những thách thức lớn nhất là tìm ra sự cân bằng giữa việc bảo vệ quyền riêng tư của người dùng và khai thác giá trị kinh tế của dữ liệu. Việc hạn chế quá mức việc thu thập và sử dụng dữ liệu có thể cản trở đổi mớisáng tạo, trong khi việc lơ là quyền riêng tư có thể dẫn đến những hậu quả nghiêm trọng cho người dùng và uy tín của doanh nghiệp. Cần xây dựng các cơ chế minh bạch và có trách nhiệm để đảm bảo rằng dữ liệu được sử dụng một cách có đạo đức và tôn trọng quyền riêng tư.

III. Kinh Nghiệm Quốc Tế Các Mô Hình Thương Mại Hóa Dữ Liệu

Các quốc gia khác nhau có những cách tiếp cận khác nhau đối với thương mại hóa dữ liệu. Liên minh Châu Âu tập trung vào bảo vệ quyền riêng tư và kiểm soát dữ liệu cá nhân, trong khi Hoa Kỳ có xu hướng tự do hơn trong việc khai thác dữ liệu cho mục đích thương mại. Trung Quốc đang xây dựng một hệ thống quản lý dữ liệu phức tạp, kết hợp giữa kiểm soát nhà nước và khuyến khích phát triển kinh tế dựa trên dữ liệu. Nghiên cứu kinh nghiệm quốc tế giúp Việt Nam rút ra những bài học quý giá để xây dựng khung pháp lý và chính sách phù hợp.

3.1. Mô Hình Liên Minh Châu Âu Bảo Vệ Quyền Riêng Tư Hàng Đầu

Liên minh Châu Âu nổi tiếng với GDPR, một trong những quy định bảo vệ dữ liệu cá nhân nghiêm ngặt nhất trên thế giới. GDPR đặt ra những yêu cầu khắt khe về sự đồng ý, tính minh bạch, và quyền được quên, đảm bảo rằng người dùng có quyền kiểm soát dữ liệu của mình. Tuy nhiên, GDPR cũng tạo ra những thách thức cho các doanh nghiệp muốn khai thác dữ liệu cho mục đích thương mại.

3.2. Mô Hình Hoa Kỳ Ưu Tiên Tự Do Khai Thác Dữ Liệu

Hoa Kỳ có một cách tiếp cận tự do hơn đối với thương mại hóa dữ liệu, với ít quy định hạn chế hơn so với Liên minh Châu Âu. Tuy nhiên, cũng có những lo ngại ngày càng tăng về quyền riêng tư và sự lạm dụng dữ liệu, dẫn đến việc ban hành một số luật bảo vệ dữ liệu ở cấp tiểu bang như CCPA của California.

3.3. Mô Hình Trung Quốc Kiểm Soát Nhà Nước và Phát Triển Kinh Tế

Trung Quốc đang xây dựng một hệ thống quản lý dữ liệu phức tạp, kết hợp giữa kiểm soát nhà nước và khuyến khích phát triển kinh tế dựa trên dữ liệu. Chính phủ Trung Quốc có quyền truy cập vào một lượng lớn dữ liệu và sử dụng dữ liệu để theo dõi và kiểm soát xã hội. Tuy nhiên, Trung Quốc cũng đang khuyến khích các doanh nghiệp sử dụng dữ liệu để phát triển các sản phẩm và dịch vụ mới.

IV. Giải Pháp Xây Dựng Khung Pháp Lý và Chính Sách Phù Hợp

Để tận dụng tiềm năng của thương mại hóa dữ liệu một cách bền vững, Việt Nam cần xây dựng một khung pháp lý và chính sách phù hợp. Khung pháp lý này cần đảm bảo sự cân bằng giữa việc bảo vệ quyền riêng tư, khuyến khích đổi mớisáng tạo, và tạo điều kiện cho sự phát triển của thị trường dữ liệu. Chính sách cần tập trung vào việc nâng cao nhận thức về quyền riêng tư, thúc đẩy quản trị dữ liệu tốt, và hỗ trợ các doanh nghiệp ứng dụng AIMachine Learning để khai thác giá trị dữ liệu.

4.1. Hoàn Thiện Pháp Luật Việt Nam về Bảo Vệ Dữ Liệu Cá Nhân

Việt Nam cần hoàn thiện pháp luật về bảo vệ dữ liệu cá nhân, đảm bảo tuân thủ các tiêu chuẩn quốc tế và phù hợp với bối cảnh trong nước. Luật cần quy định rõ về quyền của người dùng, nghĩa vụ của doanh nghiệp, và các biện pháp xử lý vi phạm. Các quy định của pháp luật Việt Nam và thực tiễn và việc bảo vệ dữ liệu cá nhân, đồng thời đề xuất một số biện pháp nhằm bảo vệ dữ liệu cá nhân trong giai đoạn chuyển đổi số ở nước ta, góp phần tích cực vào việc bảo đảm cho hoạt động hội nhập.

4.2. Thúc Đẩy Quản Trị Dữ Liệu và An Ninh Mạng

Việt Nam cần thúc đẩy quản trị dữ liệu tốt trong các doanh nghiệp và tổ chức, đảm bảo rằng dữ liệu được quản lý một cách an toàn, minh bạch và có trách nhiệm. Cần tăng cường an ninh mạng để bảo vệ dữ liệu khỏi các cuộc tấn công và xâm nhập. Quy định của pháp luật các quốc gia trên thế giới về thương mại hóa dữ liệu.

4.3. Hỗ Trợ Doanh Nghiệp Ứng Dụng Công Nghệ Mới

Việt Nam cần hỗ trợ các doanh nghiệp ứng dụng AIMachine Learning để khai thác giá trị dữ liệu một cách hiệu quả. Cần tạo ra các chương trình đào tạo, hỗ trợ tài chính, và khuyến khích hợp tác giữa doanh nghiệp và các viện nghiên cứu. Hoàn thiện pháp luật Việt Nam về thương mại hóa dữ liệu và một số giải pháp nâng cao hiệu quả thực hiện pháp luật.

V. Ứng Dụng Thực Tiễn Các Lĩnh Vực Tiềm Năng ở Việt Nam

Thương mại hóa dữ liệu có tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực ở Việt Nam, bao gồm tài chính, y tế, bán lẻ, và giao thông vận tải. Trong lĩnh vực tài chính, dữ liệu có thể được sử dụng để đánh giá rủi ro tín dụng, phát hiện gian lận, và cá nhân hóa dịch vụ. Trong lĩnh vực y tế, dữ liệu có thể được sử dụng để cải thiện chẩn đoán, điều trị, và nghiên cứu y học. Trong lĩnh vực bán lẻ, dữ liệu có thể được sử dụng để cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm, tối ưu hóa chuỗi cung ứng, và dự đoán nhu cầu thị trường. Trong lĩnh vực giao thông vận tải, dữ liệu có thể được sử dụng để tối ưu hóa luồng giao thông, giảm thiểu ùn tắc, và cải thiện an toàn giao thông.

5.1. Thương Mại Hóa Dữ Liệu trong Lĩnh Vực Tài Chính Ngân Hàng

Các ngân hàng có thể sử dụng dữ liệu để cải thiện đánh giá rủi ro tín dụng, phát hiện gian lận, và cung cấp các dịch vụ tài chính cá nhân hóa. Phân tích dữ liệu giúp ngân hàng hiểu rõ hơn về khách hàng của họ, từ đó đưa ra các quyết định cho vay chính xác hơn và cung cấp các sản phẩm và dịch vụ phù hợp hơn.

5.2. Ứng Dụng Thương Mại Hóa Dữ Liệu trong Y Tế

Dữ liệu có thể được sử dụng để cải thiện chẩn đoán bệnh, phát triển các phương pháp điều trị hiệu quả hơn, và cá nhân hóa chăm sóc sức khỏe. Khai thác dữ liệu giúp các nhà nghiên cứu y học tìm ra các mẫu hình và xu hướng trong dữ liệu bệnh nhân, từ đó phát triển các phương pháp điều trị mới và hiệu quả hơn.

5.3. Bán Lẻ Tối Ưu Hóa Trải Nghiệm Khách Hàng

Các nhà bán lẻ có thể sử dụng dữ liệu để cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm, tối ưu hóa chuỗi cung ứng, và dự đoán nhu cầu thị trường. Data analytics giúp các nhà bán lẻ hiểu rõ hơn về hành vi mua sắm của khách hàng, từ đó cung cấp các sản phẩm và dịch vụ phù hợp hơn và tăng doanh số bán hàng.

VI. Kết Luận Tương Lai của Thương Mại Hóa Dữ Liệu ở Việt Nam

Thương mại hóa dữ liệu mang lại nhiều cơ hội lớn cho Việt Nam, nhưng cũng đặt ra nhiều thách thức. Việc xây dựng một khung pháp lý và chính sách phù hợp là rất quan trọng để đảm bảo rằng dữ liệu được khai thác một cách bền vững và có trách nhiệm. Việt Nam cần học hỏi kinh nghiệm từ các quốc gia khác, đồng thời phát triển các giải pháp phù hợp với bối cảnh trong nước. Với sự chuẩn bị kỹ lưỡng và tầm nhìn chiến lược, Việt Nam có thể tận dụng tiềm năng của dữ liệu để thúc đẩy tăng trưởng kinh tế và nâng cao chất lượng cuộc sống.

6.1. Tóm Tắt Các Bài Học Kinh Nghiệm Quan Trọng

Các bài học kinh nghiệm từ các quốc gia khác cho thấy rằng việc bảo vệ quyền riêng tư, thúc đẩy quản trị dữ liệu tốt, và hỗ trợ doanh nghiệp ứng dụng công nghệ mới là những yếu tố then chốt để thành công trong thương mại hóa dữ liệu.

6.2. Hướng Đi và Khuyến Nghị cho Việt Nam

Việt Nam cần tập trung vào việc hoàn thiện pháp luật về bảo vệ dữ liệu cá nhân, thúc đẩy quản trị dữ liệu tốt, hỗ trợ doanh nghiệp ứng dụng công nghệ mới, và tăng cường hợp tác quốc tế. Cần xây dựng cơ chế điều chỉnh cụ thể đối với hoạt động thương mại hóa dữ liệu, tham khảo và học hỏi các quy định quốc tế từ các quốc gia phát triển.

18/09/2025
De tai nghien cuu khoa hoc cap truong thuong mai hoa du lieu theo quy dinh cua phap luat mot so quoc gia tren the gioi va bai hoc kinh nghiem cho viet nam

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1. Một số van dé lý luận về thương mại hóa dit liệu Chương 2. Thực trạng quy định pháp luật và thực tiễn thực hiện của một số quốc gia trên thế giới về thương mại hóa đữ liệu Chương 3. Bài học kinh nghiệm cho Việt Nam và một số kiến nghị hoàn thiện pháp luật về thương mại hóa đữ liệu Is.

CHUONG 1 MOT SO VAN DE LY LUAN VE THUONG MAI HOA DU LIEU 1. Khái niệm va đặc điểm của dữ liệu 1. Khái niệm dit liệu Dữ liệu, với tầm quan trọng của chúng, hiện nay đã trở nên vô cùng phổ biến trong đời sống hàng ngày của mỗi con người. Chúng ta có xu hướng đề cập đến đữ liệu khi nhắc đến các thông tin, hình ảnh hay vật chất tồn tại xung quanh nhưng đôi khi chính bản thân chúng ta cũng không hiểu được cụ thé thé nào là đữ liệu đo đây là một thuật ngữ tương đối trừu tượng và được nghiên cứu ở rất nhiều các góc độ khác nhau.

Dưới góc độ ngôn ngữ, “dữ liệu” có thể được hiểu là “số liệu, tư liệu đã có, được dựa vào dé giải quyết một van đề ”! Như vậy, nếu nhìn ở khía cạnh ngôn ngữ học thì khi nói về đữ liệu là chúng ta sẽ đề cập đến các con số hay các loại vật chất nhất định được sử dụng bởi con người, với một mục tiêu nhất định là để giải quyết một vấn đề nào đó. Đưới góc độ tin hoc, “dt liệu” được hiểu là “chất liệu ban đâu của thông tin, thường là các giá trị của thông tin định lượng như giả bán của một mặt hàng, số nhà được xây dựng, số người trong một đơn vị, vv. Trong tin hoc, dit liệu được dùng như một cách biểu diễn hình thức hóa của thông tin vé các sự kiện, hiện tượng, thích ứng với yêu câu truyền đưa, thể hiện và xử lý bằng máy tính và hệ máy tính”. Từ góc độ nay, chúng ta có thé thấy rang đữ liệu được xem là cái cấu thành nên thông tin, là cách thể hiện ra bên ngoài của thông tin, được xử lý thông qua hệ thống máy tính dé truyền tải những nội dung nhất định.

Dưới góc độ các quy định pháp luật, bản than thuật ngữ “dữ liệu” cũng là thuật ngữ nhận được rất nhiều sự quan tâm ở nhiều quốc gia trên thế giới vì chỉ khi xây dựng được khái niệm về thuật ngữ này thì các nhà làm luật mới có thể đưa ra được các quy định liên quan đên các vân đê vê dữ liệu. ' Viện ngôn ngữ học (2003), Tit điển tiéng Việt, Nxb Hồng Đức, tr. 269 a Trung tâm biên soạn từ điên bach khoa Việt Nam, 7? điền bách khoa Việt Nam tập 1, tr. 691 16 Ở Việt Nam, theo quy định của khoản 5 Điều 4 Luật giao dịch điện tử 2005, “đữ liệu là thông tin dưới dạng ký hiệu, chữ viết, chữ số, hình ảnh, âm thanh hoặc dang tương fự”.

Tuy nhiên, trong Luật giao dịch điện tử 2023 tại khoản 6 Điều 3, khái niệm về dữ liệu đã được sửa đổi, theo đó “di liệu là ký hiệu, chữ viết, chữ số, hình ảnh, âm thanh hoặc dạng tương tự khác”. Như vậy có thể thấy rằng sự khác biệt lớn nhất giữa khái niệm đữ liệu trong hai văn bản nêu trên chỉ nằm ở một điểm duy nhất, đó là Luật giao dịch điện tử 2005 thì cho rằng dữ liệu là thông tin, trong khi đó Luật giao dịch điện tử 2023 thì không quy định dữ liệu là một loại thông tin nữa. Bên cạnh đó, khoản 1 Điều 2 của Nghị định số 13/2023/NĐ-CP ngày 17/4/2023 về bảo vệ đữ liệu cá nhân có quy định “dit liệu cá nhân là thông tin dưới dạng ký hiệu, chữ viết, chữ số, hình ảnh, âm thanh hoặc dạng tương tự trên môi trường điện tử gắn liền với một con người cụ thể hoặc giúp xác định một con người cu thé”. Đối với pháp luật của Liên minh Châu Au, theo Quy định 2022/868 của Nghị viện và Hội đồng Châu Âu về quản tri diy liệu Châu Âu và sửa đổi Quy định 2018/1724 (Đạo luật quản trị dữ liệu), tại Điều 2 (1), “di liệu là bat kỳ sự mô tả trên nên tảng số nào của các hành vi, sự việc hoặc thông tin và bat kỳ tập hợp các hành vi, sự việc hoặc thông tin, được thể hiện dưới dạng âm thanh, hình ảnh hoặc băng ghi âm ghi hình”.

Tại Hội nghị Liên minh Châu Phi năm 2012 về An ninh mang và Bảo vệ dtr liệu cá nhân, trong Điều 1, Hội nghị có đưa ra khai niệm về “dit liệu máy tính” (computerized data) là “bat kỳ sự mô ta nào vé sự việc, thông tin hoặc khái niệm trong một hình thức phù hợp dé xử lý trên hệ thong máy tính ”`. Dưới góc độ khoa học pháp lý, các tác giả cũng đã đưa ra một số khái niệm khác nhau về di liệu nói chung cũng như đữ liệu cá nhân. Trong luận văn thạc sỹ về “Bảo vệ dit liệu cá nhân — Một số vấn dé lý luận và thuc tiễn ” của tác giả Phạm Hoàng Thanh, tại trang 13, tác giả có dua ra quan 3 Xem thêm tại https://eur-lex.eu/legal- conien/EN/TXT/2uri=CELEX%3A32022R0868&aid=1698837984186, ngày truy cập 1/11/2023 * Xem thêm tai https://au.int/sites/default/files/treaties/29560-treaty-0048_- african union conventon on cyber securify and _personal đata protection_e.pdf, ngày truy cập 1/11/2023 Ly điểm cá nhân về dữ liệu cá nhân, đó là “2ổ hợp thông tin về một cá nhân cụ thể, được thu thập, xử ly, lưu trữ dưới dạng ký hiệu, chữ viết, chữ số, hình ảnh, âm thanh hoặc dạng tương tự ma có thể dung đề nhận dạng, xác định, định danh cá nhân đó trong các mối quan hệ xã hội”. Hay trong bài viết về “Một số vẫn đề về dự thảo Nghị định về bảo vệ đữ liệu cá nhân”, tác giả Vương Thanh Thúy có nhận định rang dữ liệu là “tap hợp các dit kiện và chỉ tiết như văn bản, số liệu, quan sát, biểu tượng hoặc đơn giản là mô tả về sự vật, sự kiện hoặc thực thể được thu thập nhằm rút ra các suy luận.

Nói cách khác, dữ liệu được xác định là các sự thực khách quan, can được xử lý để thu được thông tin > oN goai ra, hoc gid Bygrave trong công trình của mình cũng có đưa ra khái niệm về dữ liệu đó là “các dau hiệu, mau hình, đặc điểm hoặc biểu tượng có khả năng đại diện cho một thứ (một quá trình hoặc vật thể) từ thế giới vật chất và thông qua đó, có thể truyền đạt thông tin về thứ nay”. Như vậy, sau khi tham khảo rất nhiều góc nhìn về khái niệm dữ liệu ở nhiều khía cạnh khác nhau, chúng ta có thé rút ra được rằng hiện nay đang tồn tại hai quan điểm chính về đữ liệu, đó là đữ liệu có phái là một đạng thông tin hay không? Dé làm rõ được yếu tế này thì cần thiết phải nghiên cứu sâu hơn về nguồn gốc và ý nghĩa của dữ liệu và thông tin trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Thuật ngữ “thông tin” (information) ban đầu vốn có nguồn gốc từ tiếng Latin và Hy Lạp cô. Sau đó, từ information bằng tiếng anh bắt đầu xuất hiện lần đầu ké từ năm 1386, được liên kết giữa tiếng Latin và tiếng Pháp, bằng cách kết hợp “inform” (nghĩa là hình thành nên một khuôn mẫu cho trí óc) và “ation” (ám chi “action” — hành động).

Từ đó, “information” được hiểu là việc dao tạo, đưa vào khuôn mẫu cho trí óc”. Điều này cũng tương thích với ý nghĩa được ghi nhận trong Từ điển tiếng anh Oxford, theo đó “inform” nghĩa là hình thành (về Vương Thanh Thúy, Một số vấn đề về dự thảo Nghị định về bảo vệ dữ liệu cá nhân, Tạp chí Luật học số 7/2022, tr. "The body as data? Biobank regulation via the ‘Back Door’of data protection law.” Law, Innovation and Technology 2. DOI: https://doi.5235/175799610791935443, truy cập ngày 2/11/2023 7 Logan RK (2012) What Is Information?: Why Is it Relativistic and What Is its Relationship to Materiality, Meaning and Organization.

Information 3(1), 68-91, xem thêm tai https:/Avww.com/2078-2489/3/1/68 ngày truy cập 2/11/2023 18 trí óc, tính cách.) đặc biệt thông qua việc học hoặc hướng dẫn. Sự xuất hiện của khái niệm hiện đại về thông tin được cho là có mối liên hệ với sự phát triển về công nghệ thông tin, lý thuyết thông tin và khoa học, điều khiển học trong tác phẩm của các học giả Shannon và HartleyŸ, vốn tập trung vào kha năng truyền dẫn thông tin giữa các thiết bị. Lý thuyết toán học về thông tin có liên quan đến khả năng lưu trữ, giao tiếp đến và giữa các máy móc, phương thức định lượng thông tin như một thực thé toán học. Sự phát triển của lý thuyết thông tin này gắn liên với việc truyền dan các dấu hiệu và thông điệp, từ đó dẫn đến cách hiểu về thông tin như là các kién thức được giao tiếp, truyền dat.

Dữ liệu, về mặt từ ngữ, thường được hiểu một cách truyền thống đưới góc độ hoàn toàn thuộc về cau trúc, hay nói cách khác nó mang tính chất mô tả, đại diện. Vì thế, trong từ nguyên học, người ta nói đến dữ liệu (data) là nhắc đến từ mang tính chất số nhiều của “đữ kiện” (đatum), còn được hiểu theo nghĩa đen là “một cái được cho là” (that which is given)’. Tuy vậy, lý do tại sao lại có những cách hiểu rộng hơn đối với đữ liệu thì điều này xuất phát từ việc bản thân thuật ngữ “đữ liệu” có nguồn gốc chủ yếu từ lĩnh vực máy tính và công nghệ thông tin, từ đó người ta bắt đầu hiểu rằng đữ liệu được xem như thông tin ở đưới dạng số. Nói cách khác, mặc đù trước đó đữ liệu được hiểu đơn thuần là một thứ có thé được quan sắt, có thé được san xuất về mặt thực nghiệm và thực tế cũng như có tinh chất mô tả thì ké từ thé kỷ 20 với sự trỗi dậy của công nghệ máy tinh và lý thuyết thông tin, điều này càng cúng có thêm cho địa vị của dit liệu với ý nghĩa là một loại thông tin cụ thể!?, Về mối quan hệ giữa dữ liệu và thông tin, cần phải thừa nhận rằng đây là van dé còn gây khá nhiều tranh cãi.

Điều 4(1) của Quy định 2016/679 của Liên minh Châu Âu về bảo vệ dit liệu cá nhân (GDPR) có ghi nhận “di liệu cá nhân bao gom bat kỳ thông tin nào liên quan đến một con người tự nhiên được xác định Š Shannon CE (1948) The Mathematical Theory of Communication. Bell System Technical Journal 27(1), 623— 656; Hartley RVL (1928) Transmission of Information. Bell System Technical Journal 7(3), 535-563. ? Davies W (2015) The Happiness Industry.

Verso, London; New York. »ã Rosenberg D (2013) Data before the Fact. In: L Gitelman (ed) Raw Data Is an Oxymoron, tr. The MIT Press, Cambridge, MA; London, xem thêm tại hitps://doi.0003, ngày truy cập 2/11/2023.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ