1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Hướng tới chuyển đối số toàn diện ngành nông nghiệp ứng dụng quản lý và phân tích thông tin thị trường nông sản tại bộ nông nghiệp và phát triển nông thôn

5 5 0

Đang tải... (xem toàn văn)

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 5
Dung lượng 765,05 KB

Các công cụ chuyển đổi và chỉnh sửa cho tài liệu này

Nội dung

HƯỚNG TỚI CHUYỂN ĐỐI số TOÀN DIỆN NGÀNH NỐNG NGHIỆP - ÚNG DỤNG QUẢN LÝ VÀ PHÂN TÍCH THÔNG TIN THỊ TRƯỜNG NỐNG SẢN TẠI Bộ NÔNG NGHIỆP VÀ PHÁT TRIỂN NÔNG THÔN Chu Diễm Hằng1, Đỗ Minh Phươ

Trang 1

HƯỚNG TỚI CHUYỂN ĐỐI số TOÀN DIỆN NGÀNH NỐNG NGHIỆP - ÚNG DỤNG

QUẢN LÝ VÀ PHÂN TÍCH THÔNG TIN THỊ TRƯỜNG NỐNG SẢN

TẠI Bộ NÔNG NGHIỆP VÀ PHÁT TRIỂN NÔNG THÔN

Chu Diễm Hằng1, Đỗ Minh Phương1 2

1 Phòng Quản lý cồng thông tin Điện tử, Trung tâm

Tin học và Thống kê, Bộ Nông nghiệp và PTNT

2 Phòng Phần mềm và Cơ sở dữ liệu, Trung tâm Tin

học và Thống kê, Bộ Nông nghiệp và PTNT

‘Email: hangchu1923@gmail.com

TÓM TẮT

Công tác giám sát ngành hàng nông sản, dự báo tình hình biến động giá thị trường và kịp thời đưa ra những khuyến cáo cần thiết cho các hoạt động xúc tiến thương mại đòi hỏi thông tin phải được cập nhật nhanh, chính xác và liên tục Hướng tới chuyến đổi sổ toàn diện ngành nông nghiệp, hệ thống thông tin thị trường nông sản tại Bộ Nông nghiệp và Phát triển nông thôn (MARD) đã được phát triển lên thành Hệ thống phân tích dữ nệu thông minh (BI) giúp các chuyên gia phân tích và nhà quản lý nhanh chóng có được thông tin cập nhật, đồng thời đưa ra những nhận định nhanh, chính xác về tình hình thị trường Hệ thõng ứng dụng công nghệ điện toán đám mây trong lưu trữ và trao đổi dữ liệu Bên cạnh đó, phương pháp biểu diễn số liệu bằng hình ảnh trực quan, kết hợp tìm kiẽm thông minh đã giúp các nhà phân tích và dự báo tại MARD đưa ra nhiều khuyến cáo kịp thời, chất lượng cho các hoạt động điều tiết sàn xuất và xúc tiến thương mại ngành hàng nông sán.

Từ khóa: Chuyển đối số, dữ liệu ngành hàng, giá thị trường, cơ sở dữ liệu.

1 GIỚI THIỆU

Thời gian qua, Bộ Nông nghiệp và Phát

triển nông thôn đã phối họp cùng các địa

phương chủ động triển khai nhiều giải pháp

nhằm nâng cao giá trị sản phẩm, đẩy mạnh việc

tiêu thụ nông sản trong nước và xuất khẩu ra

nước ngoài Một trong những giải pháp quan

trọng là thúc đẩy các hoạt động xúc tiến thương

mại, xây dựng thương hiệu nông sản, đẩy mạnh

liên kết chuỗi để hỗ trợ các doanh nghiệp, hợp

tác xã tìm kiếm, mở rộng thị trường [1] Để hỗ

trợ cho các hoạt động này, hệ thống thông tin

tình hình sản xuất, tiêu thụ sản phẩm, thị trường

và biến động giá sản phẩm đã được thiết lập và

thu thập dữ liệu hàng ngày, cập nhật liên tục và

quản lý một cách khoa học Kết hợp với hệ

thống dữ liệu theo dõi mùa vụ sản xuất của các

mặt hàng chính, hệ thống thông tin giá thị trường

đã được đưa vào phân tích giúp các hoạt động

xúc tiến thương mại được triển khai đúng địa

điểm, thời điểm, tạo hiệu quả cao trong việc tiêu

thụ nông sản, giúp người sản xuất tiêu thụ các

sản phẩm đã làm ra

Hướng tới mục tiêu hiện đại hóa ngành nông nghiệp và phát triển nông thôn, chuyển đổi số là một trong những tiêu chí quan trọng trong lĩnh vực quản lý thông tin mà các cơ quan quản lý và chuyên môn trực thuộc Bộ Nông nghiệp và Phát triển nông thôn (MARD) đang gấp rút thực hiện [2], Phương pháp quản lý thông tin truyền thống, đặc biệt với mảng thông tin thị trường đã được nâng cấp từ các cơ sở

dữ liệu số xây dựng trước đây sang các hệ

thống phân tích dữ liệu thông mình (Business Intelligence - BI) Các cơ sở dữ liệu truyền thống hiện có tại MARD đang đóng vai trò chính trong việc cập nhật, quản lý và chia sẻ dữ liệu dưới dạng bảng số liệu gốc Tính nàng này đòi hỏi các nhà phân tích dữ liệu và ra quyết định phải truy cập vào và tải dữ liệu về, sau đó tiến hành phân tích thông tin bằng những hệ thống phần mềm chuyên dụng như Excel, SPSS, stata Công việc này đòi hỏi các kỹ thuật viên phải có kiến thức chuyên sâu về phân tích dữ liệu cũng như yêu cầu khá nhiều thời gian cho công đoạn thu thập, trích xuất và chọn lựa dữ liệu cho từng phép phân tích trên mỗi ngành hàng nông sản

Hệ thống phân tích dữ liệu thông minh - BI

cho phép các nhà quản lý có thể truy vấn dữ liệu một cách mạnh mẽ hơn [3], nâng cao khả nàng trực quan hóa dữ liệu dưới dạng biểu đồ, con số thống kê, thể hiện đường xu hướng,

Trang 2

giúp theo dõi diễn biến giá thị trường của nhiều

mặt hàng nông sản trong một khoảng thời gian

tùy chọn chỉ với một nhấp chuột Các công cụ

trực quan hóa thông tin cũng đưa ra hàng loạt

phân tích thống kê về các mặt hàng, hỗ trợ việc

ra quyết định có những định hướng dự báo

trong tương lai

Business Intelligence tuy không phải là một

khái niệm mới nhưng hệ thống quản lý và phân

tích thông tin thông minh về thị trường ngành

hàng nông sản tại Bộ Nông nghiệp và Phát

triển nông thôn là một trong những sản phẩm

tiên phong của quá trình chuyển đổi số, hướng

tới tự động hóa và chuyên nghiệp hóa quản lý

thông tin của ngành nông nghiệp

2 Dữ LIỆU PHƯUNG PHÁP NGHIÊN cứu 2.1 Phương pháp thu thập dữ liệu

Hiện tại, dữ liệu về giá các mặt hàng nông sản được thu thập trực tiếp tại các địa phương trên toàn quốc với các mức giá bán buôn, bán

lẻ, giá tại ruộng, giá cổng trại, giá thu mua, điều hành bởi các cộng tác viên của MARD theo định kỳ hàng ngày Trước đây, các cộng tác viên sau khi thu thập giá nông sản do mình phụ trách sẽ gửi tin nhắn SMS về cho số điện thoại của cán bộ quản lý chung, sau đó những thông tin này được tổng hợp lại thành bảng giá nông sản theo ngày và lưu trữ dưới dạng bảng tính Excel

Việc chuyển đổi phương thức truyền tin

được thể hiện bằng cách thay đổi từ tin nhắn

SMS sang sử dụng biểu mẫu (Form) nhập liệu

trên nền tảng đám mây Google Các cộng tác

viên sẽ nhập tên nông sản và mức giá thu

thập được vào biểu mẫu trên máy tinh hoặc

thiết bị di động, sau đó gửi về máy chủ Như

vậy, cán bộ quản lý sẽ không mất thời gian

tổng hợp lại thông tin từ tất cả các cộng tác viên trên toàn quốc

Bên cạnh đó, các biểu mẫu cũng được xây dựng cùng những module tự kiểm tra chất lượng dữ liệu, tự sửa lỗi và cảnh báo người gửi nếu có nghi ngờ về chất lượng thông tin Nhờ

đó thông tin sau khi gửi về máy chủ gần như được kiểm soát chất lượng hoàn toàn

Trang 3

2.2 Kết nối dữ liệu

Biểu mẫu nhập liệu trên nền tảng đám mây

của Google được kết nối thẳng tới hệ thống cơ

sờ dữ liệu ngành hàng nông sản lưu trữ tại máy

chủ của MARD thông qua các câu lệnh giao

tiếp (API) mà Googe đã cung cấp Những dữ

liệu mới sẽ được ghi nối tiếp vào cơ sở dữ liệu

hiện có một cách tự động mỗi khi một cộng tác

viên gửi thông tin về máy chù

Hệ thống máy chủ tại MARD nằm trong hạ

tầng công nghệ thông tin phục vụ tất cả các cơ

quan trực thuộc MARD cùng các viện nghiên

cứu, trung tâm và một số công ty thuộc Bộ Hệ

thống này hoạt động không gián đoạn với công

suất cao, đảm bảo thông tin thông suốt, phục

vụ các hoạt động của Bộ

2.3 Xử lý số liệu

2.3.1 Làm sạch và cập nhật cơ sở dữ liệu

Dữ liệu được làm sạch ngay từ khâu thu

thập thông tin của các cộng tác viên Những

module kiểm tra cho phép loại trừ các biến

ngoại lai trong miền dữ liệu thu thập Sau khi

thu thập về và chuyển đến máy chủ, dữ liệu tổng hợp được tiếp tục kiểm tra và làm sạch với các tiêu chí như loại trừ bản ghi trùng lặp, kiểm tra các ô dữ liệu trống hay biên độ dao động của dữ liệu xung quanh giá trị trung bình Quá trình kiểm tra có thể yêu cầu sự can thiệp và rà soát trực tiếp bời nhóm chuyên gia dữ liệu của

hệ thống

Dữ liệu dạng bảng hàng - cột sau đó được chuyển đổi sang dạng thức cơ sở dữ liệu hàng ngang nhằm nâng cao khả năng truy vấn theo thời gian, địa điểm, mặt hàng và nhiều tiêu chí khác Một cấu trúc cơ sở dữ liệu định dạng hàng ngang luôn là sự lựa chọn hàng đầu giúp

cơ sở dữ liệu trở nên linh động và đảm bảo phần mềm quản lý không phải chỉnh sửa khi hệ thống dữ liệu có biến động về mặt cấu trúc trong tương lai

Quá trình cập nhật cơ sở dữ liệu thực hiện các thao tác chuyển đổi dữ liệu (Transform), loại trừ các bản ghi trùng lặp (De-duplicate) và cập nhật thêm vào các bản ghi mới (Update) Thao tác này được thực hiện hoàn toàn tự động do các module của hệ thống tiến hành

Hình 2. Trực quan dữ liệu và xác định xu hướng biến động của các mặt hàng

2.3.2 Phân tích thống kê và dự báo xu hướng

Các phép phân tích thống kê được thực

hiện trực tuyến mỗi khi người dùng hệ thống

thay đổi tiêu chí duyệt dữ liệu Một số hàm

thống kê tiêu biểu như xếp hạng chỉ số, tính giá

trị trung bình, tính tổng, biên độ dao động, giá trị cực đại, giá trị cực tiểu được những module có sẵn trong hệ thống cung cấp cho người dùng thông tin một cách tức thời Nhờ

đó, việc theo dõi đặc điểm của chuỗi thông tin giá sản phẩm theo thời gian diễn ra khá thuận

Trang 4

lợi, không đòi hỏi người dùng phải kết xuất dữ

liệu ra ngoài và tính toán

Hàm tương quan và xác định xu hướng dữ

liệu được tích hợp trong hệ thống giúp người

dùng có thể theo dõi xu hướng biến động giá

của một hay nhiều sản phẩm trong một quãng

thời gian tự lựa chọn Biểu đồ xu hướng được

vẽ tức thời mỗi khi người dùng thay đổi tiêu chí

hiển thị dữ liệu trên hệ thống

Trực quan hóa dữ liệu

Hệ thống cung cấp tính năng trực quan hóa dữ liệu một cách mạnh mẽ với nhiều dạng biểu đồ khác nhau như biểu đồ cột, hàng, đường, biểu đồ tròn, bản đồ Việc biểu đạt dữ liệu bằng hình ảnh giúp các nhà phân tích có thể dễ dàng theo dõi biến động của một hoặc nhiều mặt hàng nông sản mà không gặp khó khăn như theo dõi trên bảng dữ liệu

Hình 3. Công cụ theo dõi biến động giá theo thời gian của các mặt hàng

2.4 Lưu trữ và chia sẻ

Hệ thống lưu trữ toàn bộ cơ sở dữ liệu trên

máy chủ của MARD, đồng thời, giao diện người

dùng cũng hoạt động trên nền tảng đám mây

với công cụ Google Data studio (GDS) GDS

được bảo mật mạnh mẽ bởi Google, sau khi

kết nối với dữ liệu trên máy chủ của MARD sẽ

nhanh chóng đưa ra các báo cáo với hình ảnh

trực quan và số liệu phân tích trên màn hình

của người dùng Khi dữ liệu được các cộng tác

viên cập nhật, hệ thống ngay lập tức đưa ra các

phân tích và hình ảnh trực quan theo thời gian

thực Nhờ đó các nhà phân tích có thể nhanh

chóng cập nhật được thông tin và theo dõi xu

thế biến động của giá cả trên thị trường

Với tính năng chia sẻ trên đám mây thông

qua tài khoản người dùng, dữ liệu được lưu trữ

trên máy chủ của MARD, hệ thống cho phép

các chuyên gia, nhà phân tích có thể làm việc ở

mọi nơi, mọi lúc, thông qua trình duyệt Internet

(Chrome hoặc Edge) Điểu này mang lại tính tiện lợi rất cao, đồng thời tăng khả năng bảo mật và đồng bộ hóa thông tin cho tất cả người dùng trong hệ thống

3 KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN

Hệ thống quản lý và phân tích thông tin thị trường nông sản hoạt động trên nền tảng đám mây thông qua kết nối Internet cho phép nhiều người dùng có thể đàng nhập và sử dụng thông tin từ xa Quá trinh đồng bộ hóa thông tin từ khâu thu thập dữ liệu tới tạo báo cáo trực tuyến giúp giảm thời gian xử lý dữ liệu và đặc biệt, đối với các nhà phân tích, giảm được việc phải

sử dụng các phần mềm của bên thứ ba (Excel, stata, SPSS) để phân tích dữ liệu

ứng dụng Phân tích dữ liệu thông minh BI

nổi bật ở tính năng trực quan hóa dữ liệu bằng hình ảnh và chỉ số thống kê mang đến cho các

Trang 5

nhà phân tích những cơ hội tìm ra xu hướng

biến động giá thị trường cũng như kết nối quan

hệ giữa các mặt hàng khác nhau, những khu

vực khác nhau, từ đó có thể đưa ra các nhận

định mang tính khách quan và có tính logic cao

Phương pháp xây dựng hệ thống phân tích

dữ liệu thông minh đã và đang được ứng dụng

rộng rãi trong các doanh nghiệp hàng đầu trên

thế giới cũng như trong nước, giúp các nhà

quản lý nhanh chóng thấy được đặc điểm của

dữ liệu, theo dõi biến động của chúng theo thời

gian và không gian, kết nối các nhóm thông tin

với nhau để tìm ra quy luật chung, và hơn nữa,

tạo khả năng truy vấn dữ liệu vô cùng dễ dàng

Việc ứng dụng hệ thống BI trong công tác giám sát, dự báo thị trường tại MARD đã góp phần giúp các nhà phân tích xây dựng được

hệ thống báo cáo, bản tin thị trường nhanh hơn, chính xác hơn, góp phần không nhỏ vào

sự hiệu quả của các hoạt động điều phối sản xuất và xúc tiến thương mại, tiêu thụ và giải cứu nông sản trong thời gian gần đây Đây cũng là một trong những điểm mới trong công tác quản lý thông tin trên lộ trình chuyển đổi số toàn diện của ngành nông nghiệp và phát triển nông thôn

Hệ thống được đặt tại địa chỉ: http://web- gis.mard.gov.vn/gia

TÀI LIỆU THAM KHẢO

1 Công văn số 970/TTg-KGVX của Thủ tướng Chính

phủ: V/v thành lập "Tổ công tác đặc biệt" phòng,

chống dịch COVID-19 chinhphu

vn/cpp/files/vbpq/2021/07/970 signed.pdf

https://datafiles

2 Lệ Vàn Hữu Toàn (2020), Chuyển đổi số thay

đổi ngành nông nghiệp như thế nào? Tạp chí

TT&TT số 11 +12 tháng 9/2020.

3 Rina Fitriana, Eriyatno, Taufik Djatna (2011),

Progress in Business Intelligence System research : A literature Review. International Journal of Basic & Applied Sciences IJBAS- IJENS Vol: 11 No: 03.

SUMMARY Toward comprehensive digital transformation in agriculture-establishing

an information management and analytical system for agro commodities

at the Ministry of Agriculture and Rural Development

Chu Diem Hang1, Do Minh Phuong 2

1 Portal Management Division, Center for Informatics and Statistics,

Ministry of Agriculture and Rural Development

2 Software and Database Division, Center for Informatics and Statistics,

Ministry of Agriculture and Rural Development

Monitoring agricultural commodities, forecasting price fluctuations and promptly making necessary recommendations for trade promotion activities requires market information to be timely and accurately updated Towards a comprehensive digital transformation of the agricultural sector, the agricultural commodity information system at the Ministry of Agriculture and Rural Development (MARD) has been developed as a business intelligence system (BI) that helps analysts and managers quickly update market information and make timely judgments based on market situation The system has applied cloud computing technology in data storage and sharing In addition, the method of data representation by graphical visualization objects, combining with smart search has helped analysts and forecasters at MARD to make timely and quality recommendations for product regulation activities as well as trade promotion of agricultural commodities.

Từ khóa:Digital transformation, commodity data, market price, database.

Người phản biện: TS Mai Hạnh Nguyên

Email: mainguyen_tnmt@yahoo.com.vn

Ngày nhận bài: 20/4/2022

Ngày thông qua phản biện: 10/6/2022

Ngày duyệt đăng: 14/6/2022

Ngày đăng: 08/11/2022, 15:18

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

🧩 Sản phẩm bạn có thể quan tâm

w