Hệ thống cấp nước đô thị đang chịu sức ép từ tốc độ đô thị hóa, biến đổi khí hậu và yêu cầu nâng cao chất lượng dịch vụ. Khi quá trình đô thị hóa Việt Nam đạt khoảng 45% nhưng tỷ lệ thất thoát nước toàn quốc vẫn trên dưới 15%, việc chuẩn hóa dữ liệu đang trở thành yêu cầu chủ chốt của ngành cấp nước…

Thu thập, chuẩn hóa dữ liệu, sử dụng công nghệ là hạt nhân quyết định thành công của quá trình thay đổi tư duy quản trị hiệu quả tài nguyên nước quốc gia.

Trình bày tham luận “Cơ sở dữ liệu - Nền tảng của hệ thống cấp nước thông minh ở Việt Nam” tại hội thảo “Thách thức và giải pháp quản trị tài nguyên nước bền vững ở Việt Nam” diễn ra mới đây, PGS.TS Nguyễn Hồng Tiến cho rằng câu chuyện bảo tồn, khai thác và phát triển của ngành nước Việt Nam hiện nay không chỉ là đầu tư thêm nhà máy, trạm bơm hay mở rộng mạng lưới đường ống. Bởi khi nhu cầu dùng nước tăng, doanh nghiệp cần kiểm soát toàn bộ quá trình từ khai thác nước thô, xử lý, truyền tải, phân phối đến tiêu thụ: nắm tình trạng vận hành, xác định chính xác vị trí sự cố, theo dõi chất lượng nước và dự báo nhu cầu.

DỮ LIỆU PHÂN TÁN LÀ ĐIỂM NGHẼN, CẦN CHUẨN CHUNG CHO NGÀNH NƯỚC

Theo đánh giá chung của Bộ Xây dựng, trong mô hình quản lý truyền thống, dữ liệu vận hành thường được lưu bằng hồ sơ giấy, thu thập theo chu kỳ hoặc dựa vào kinh nghiệm của cán bộ kỹ thuật. Sự cố phần lớn chỉ được phát hiện và xử lý sau khi đã xảy ra, trong khi thông tin giữa các bộ phận phân tán, khó cập nhật đồng bộ.

Để giải quyết thực trạng này, ông Tiến cho biết thời gian tới trọng tâm của hệ thống cấp nước hiện đại sẽ dịch chuyển sang quản trị dựa trên dữ liệu số hóa tập trung, thu thập tự động, liên tục theo thời gian thực, hỗ trợ dự báo và cảnh báo trước khi sự cố xảy ra. Dữ liệu khi đó không còn đơn thuần để lưu trữ, thống kê mà trở thành một dạng hạ tầng mềm của hệ thống.

Hệ thống cấp nước thông minh không chỉ gồm cảm biến IoT, đồng hồ thông minh, hệ thống điều khiển và thu thập dữ liệu SCADA hay ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Các công nghệ này chỉ phát huy hiệu quả khi dữ liệu đầu vào đầy đủ, chính xác, chuẩn hóa và có khả năng kết nối. Nếu mỗi đơn vị dùng một hệ thống dữ liệu riêng, việc tích hợp thông tin sẽ gặp nhiều hạn chế. Và đây là vấn đề Bộ Xây dựng hướng tới giải quyết bằng việc hoàn thiện khuôn khổ quản lý dữ liệu ngành cấp, thoát nước đô thị.

Thời gian vừa qua Bộ Xây dựng đã ban hành hai văn bản: Thông tư số 69/2026/TT-BXD về hệ thống thông tin, cơ sở dữ liệu cấp, thoát nước đô thị và Quyết định số 1852/QĐ-BXD của Bộ trưởng về từ điển dữ liệu cơ sở dữ liệu ngành. Hai văn bản này đã thể chế hóa và thống nhất các định nghĩa, khái niệm, cấu trúc dữ liệu vốn chưa được chuẩn hóa đồng bộ. Khi có quy định và từ điển dữ liệu chung, doanh nghiệp cấp nước có căn cứ rà soát, chuẩn hóa hệ thống thông tin đang dùng, đồng thời kết nối dữ liệu giữa các đơn vị và với hệ thống quản lý nhà nước.

"Khi dữ liệu nằm trong một nền tảng thống nhất, doanh nghiệp có thể theo dõi mối liên hệ giữa nguồn nước đầu vào, năng lực xử lý, tình trạng đường ống, áp lực mạng lưới và nhu cầu tại từng khu vực. Nếu dữ liệu vẫn nằm rải rác ở nhiều bộ phận, việc tổng hợp để điều hành sẽ mất nhiều thời gian và phụ thuộc xử lý thủ công”, ông Tiến lưu ý.

Yêu cầu đặt ra với cơ sở dữ liệu ngành nước là cần đầy đủ, chính xác, chuẩn hóa, tích hợp từ nhiều nguồn, bảo đảm an toàn thông tin và có cơ chế chia sẻ; nguyên tắc xây dựng hướng tới liên thông, cập nhật theo thời gian thực, bảo mật và khả năng mở rộng. Tuy nhiên, quy định chung mới tạo khuôn khổ triển khai, hiệu quả thực tế còn phụ thuộc năng lực đầu tư công nghệ, khả năng kết nối và mức độ thực hiện của từng doanh nghiệp.

TỪ GIẢM THẤT THOÁT ĐẾN DỰ BÁO NHU CẦU: GIÁ TRỊ CỦA DỮ LIỆU VỚI TỪNG CHỦ THỂ

Với cơ quan quản lý nhà nước, giá trị trực tiếp của số hóa được thể hiện trước hết ở việc giám sát hệ thống theo thời gian thực. Qua kết nối IoT và SCADA, dữ liệu về lưu lượng, áp lực, mực nước, chất lượng nước được tiếp nhận liên tục, giúp phát hiện sớm biến động bất thường so với cách thu thập theo chu kỳ, rút ngắn thời gian xác định sự cố và nâng cao độ tin cậy.

Đối với doanh nghiệp cấp nước, ông Tiến nêu năm nhóm ứng dụng của dữ liệu số gồm:

Thứ nhất, kiểm soát thất thoát, thất thu. Với dữ liệu kết hợp GIS, DMA, cảm biến áp lực và đồng hồ thông minh, doanh nghiệp xác định khu vực có tỷ lệ thất thoát cao, theo dõi xu hướng rò rỉ, phát hiện dấu hiệu dùng nước bất thường và điều chỉnh áp lực mạng lưới, từ đó nhận diện nguy cơ sớm hơn, thay vì chỉ xử lý khi đường ống vỡ hoặc khách hàng phản ánh mất nước, và tập trung sửa chữa vào khu vực ưu tiên.

Thứ hai, quản lý tài sản hạ tầng. Mỗi đường ống, van, bể chứa, máy bơm, đồng hồ nước có vòng đời khai thác, yêu cầu bảo trì và thay thế khác nhau. Khi được số hóa, dữ liệu tài sản gồm vị trí, tuổi thọ, lịch sử sửa chữa, tần suất hỏng hóc, kế hoạch bảo trì và giá trị còn lại, sẽ giúp doanh nghiệp bảo trì chủ động và lập kế hoạch đầu tư có trọng tâm.

Thứ ba, quản lý rủi ro và bảo đảm cấp nước an toàn. Hệ thống có thể tích hợp bản đồ rủi ro, hồ sơ sự cố, dữ liệu chất lượng nước, thông tin thiên tai và dữ liệu khách hàng để đánh giá xác suất, mức độ ảnh hưởng của sự cố và chọn phương án ứng phó (tham chiếu quy trình quản lý rủi ro theo ISO 31000).

Thứ tư, dự báo nhu cầu phục vụ đầu tư. Dữ liệu dân số, tốc độ phát triển đô thị, mức tiêu thụ nước, điều kiện khí hậu và tăng trưởng kinh tế là đầu vào để mô hình dự báo công suất cần thiết, khả năng thiếu nước và nguy cơ quá tải mạng lưới, thay vì chỉ dựa trên số liệu quá khứ.

Thứ năm, tối ưu điều hành. Khi dữ liệu được tích hợp, các mô hình trí tuệ nhân tạo và học máy sẽ hỗ trợ tối ưu hoạt động bơm, áp lực mạng lưới, lượng hóa chất sử dụng và tiêu thụ điện năng, đồng thời cảnh báo nguy cơ sự cố.

Về thực tiễn, ông Tiến cho rằng chuyển đổi số trong ngành nước không bắt đầu từ con số không. Trước đó, Tổng công ty Cấp nước Sài Gòn, Công ty Cấp nước Thừa Thiên Huế, các đơn vị cấp nước tại Hà Nội và một số địa phương đã xây dựng nền tảng số và cơ sở dữ liệu tập trung, trong đó GIS là hạt nhân tích hợp với SCADA, IoT và ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Việc kết nối các hệ thống này giúp tập hợp dữ liệu về mạng lưới, công trình, vận hành và khách hàng trên một nền tảng số.

Khuyến nghị doanh nghiệp không nên chỉ đầu tư thiết bị hoặc phần mềm riêng lẻ rồi coi là hoàn thành chuyển đổi số, ông Tiến chỉ rõ việc đầu tiên doanh nghiệp cần ưu tiên thực hiện là rà soát, chuẩn hóa dữ liệu hiện có theo quy định chung của Bộ Xây dựng. Tiếp đó, tích hợp dữ liệu từ các hệ thống khác nhau, bảo đảm kết nối và cập nhật, trên nền tảng đó mới phát triển ứng dụng quản lý, điều hành thông minh và khai thác trí tuệ nhân tạo. Định hướng phát triển gồm chuẩn hóa, tích hợp dữ liệu và nền tảng mở.

Ông Tiến khẳng định chuẩn hóa là bước khởi đầu có ý nghĩa quyết định, vì dữ liệu không thống nhất làm giảm khả năng liên thông và gây khó khăn khi mở rộng hệ thống. Đối với doanh nghiệp, quá trình này đòi hỏi rà soát lại cơ sở dữ liệu, đánh giá khả năng kết nối giữa các phần mềm và hệ thống đang vận hành, bảo đảm an toàn thông tin, đồng thời tính đến cơ chế chia sẻ dữ liệu liên thông.

Về phía quản lý nhà nước, nền tảng dữ liệu thống nhất hỗ trợ tổng hợp thông tin ngành, theo dõi tình hình cấp, thoát nước đô thị. Khi dữ liệu được chuẩn hóa và cập nhật thường xuyên, cơ quan quản lý tiếp cận thông tin đồng bộ hơn thay vì phụ thuộc vào báo cáo riêng lẻ của từng đơn vị.

Với người dân, ông Tiến cho rằng cải thiện trong giám sát, dự báo và điều hành có thể góp phần nâng độ tin cậy của dịch vụ, giảm nguy cơ gián đoạn. Lợi ích này gắn với năng lực triển khai thực tế của từng doanh nghiệp, không tự động có được chỉ nhờ ban hành quy định hoặc đầu tư công nghệ.

Có thể thấy, với Thông tư 69 và Quyết định 1852 của Bộ Xây dựng, ngành cấp, thoát nước đô thị có cơ sở chuẩn hóa dữ liệu trên phạm vi rộng hơn. Bước tiếp theo thuộc về doanh nghiệp: rà soát dữ liệu hiện có, tổ chức lại hệ thống theo chuẩn chung, tăng khả năng kết nối và từng bước đưa dữ liệu vào hoạt động điều hành.