Đề tài “Hệ thống phân tích dữ liệu thông minh về chỉ số dịch vụ trực tuyến tỉnh Sóc Trăng” được đưa vào thực hiện từ tháng 12 năm 2023 với mục tiêu là nghiên cứu xây dựng hệ thống có chức năng cảnh báo kịp thời phát hiện dấu hiệu bất thường để đưa ra định hướng, quyết định và hành động phù hợp. Các thông tin được thể hiện theo từng lĩnh vực, đơn vị xử lý, giúp trực quan hóa tình hình xử lý công việc của người dân và doanh nghiệp. Hệ thống giúp lãnh đạo tỉnh và các đơn vị có thể tra cứu, giám sát, theo dõi chất lượng, tình hình xử lý dữ liệu, kịp thời ra quyết định điều hành nhằm nâng cao chất lượng phục vụ người dân, tổ chức, doanh nghiệp trên địa bàn tỉnh.

Qua hơn 01 năm triển khai thực hiện, đơn vị chủ trì và Chủ nhiệm đề tài đã hoàn thành xong các nội dung công việc: (1) Nghiên cứu cấu trúc cơ sở dữ liệu dùng để lưu trữ dữ liệu của dịch vụ hành chính công tỉnh Sóc Trăng; (2) Nghiên các loại thông tin cần thiết để phục vụ cho công tác thống kê, báo cáo liên quan đến bộ chỉ số dịch vụ công trực tuyến và thanh toán trực tuyến được nêu trong Quyết định 766/QĐ-TTg; (3) Xây dựng công cụ trích xuất dữ liệu từ cơ sở dữ liệu quan hệ liên quan đến các thuộc tính giá trị dùng để phân tích dữ liệu phục vụ công tác quản lý và điều hành; (4) Tổ chức khảo sát để thu thập các giá trị liên quan đến thuộc tính độc lập mà ảnh hưởng lớn đến kết quả phân tích; (5) Chuẩn hóa dữ liệu trích xuất từ cơ sở dữ liệu quan hệ, đặc biệt chú trọng đến dữ liệu dưới dạng văn bản, dữ liệu khuyết, và các loại dữ liệu liên quan đến thuộc tính độc lập; (6) Thu thập thông tin liên quan đến việc chỉ đạo điều hành theo thời gian thực của dịch vụ hành chính công. Trong đó chú trọng đến thông tin điều hành cho bộ chỉ số dịch vụ trực tuyến; (7) Xây dựng tập dữ liệu dùng để huấn luyện, đánh giá, và kiểm tra mô hình phân tích, dự đoán; (8) Xây dựng mô hình phân tích, dự đoán, và lựa chọn các tham số thích hợp; (9) Đánh giá và lựa chọn mô hình đạt hiệu quả tối ưu cho bài toán phân tích trên dữ liệu của bộ chỉ số dịch vụ công trực tuyến, và thanh toán trực tuyến; (10) Phân tích và diễn giải trực quan hóa dữ liệu: Giá trị dự đoán trong tương lai của bộ chỉ số dịch vụ công trực tuyến, và thanh toán trực tuyến. Các yếu tố ảnh hưởng đến điểm số không đạt của bộ chỉ số. Hành động nhằm cải thiện kết quả của bộ chỉ số. Những giá trị ổn định của hệ thống. Những giá trị bất thường của bộ chỉ số. Những giá trị tốt của bộ chỉ số; (11) Xây dựng ứng dụng để hiển thị dữ liệu phân tích và số liệu thống kê theo thời gian thực; (12) Triển khai ứng dụng thí điểm và thu thập các yêu cầu hiệu chỉnh từ lãnh đạo của tỉnh.

Nghiên cứu đã tiến hành thực nghiệm và so sánh các mô hình học sâu như LSTM, TCN và TiDE cho bài toán dự báo chuỗi thời gian trên tập dữ liệu của hệ thống thông tin giải quyết thủ tục hành chính tỉnh Sóc Trăng. Đồng thời, nghiên cứu ứng dụng mô hình học tổng hợp (Ensemble Learning) để gia tăng độ chính xác cho mô hình dự báo, với mục tiêu dự báo số lượng hồ sơ trực tuyến trên địa bàn tỉnh trong 30 ngày tiếp theo. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình học tổng hợp sử dụng phương pháp Stacking từ 3 mô hình học sâu đã đạt được đánh giá cao, cao hơn so với các mô hình độc lập hay mô hình kết hợp đôi khác.

Dựa trên kết quả này, đã thành công xây dựng và tích hợp mô hình dự báo số lượng hồ sơ trực tuyến phát sinh trên địa bàn tỉnh sử dụng các mô hình học sâu đã nghiên cứu vào hệ thống quản lý thông tin giải quyết thủ tục hành chính tỉnh Sóc Trăng. Hệ thống trực quan hóa mô hình này sẽ là công cụ đắc lực hỗ trợ lãnh đạo tỉnh Sóc Trăng trong quá trình ban hành các chính sách, chiến lược phù hợp nhằm nâng cao tỉ lệ dịch vụ công trực tuyến trên địa bàn tỉnh Sóc Trăng.

Theo đánh giá của Hội đồng, kết quả thực hiện đề tài đã đáp ứng được các mục tiêu đề ra. Hội đồng Khoa học và Công nghệ chuyên ngành đánh giá kết quả thực hiện đề tài “Đạt”.

Tác giả: Đặng Thị Kim Tuyến