Dữ liệu địa giới hành chính Việt Nam vừa trải qua đợt sắp xếp lại lớn nhất hai thập kỷ. Trong 12 tháng qua, hệ thống đơn vị hành chính Việt Nam đã trải qua biến động lớn nhất trong hai thập kỷ. 11.162 xã/phường mới được sắp xếp lại từ con số gấp đôi cũ, đồng nghĩa với một thực tế ít ai để ý: hàng triệu địa chỉ trong CSDL khách hàng, hợp đồng và hệ thống KYC của doanh nghiệp Việt đang lệch chuẩn. Khi địa chỉ lệch, hồ sơ tín dụng bị từ chối nhầm, đơn hàng giao sai địa, đội ngũ phân vùng kinh doanh bị rối.

Bài viết này điểm danh 5 sai lầm phổ biến nhất về dữ liệu địa giới hành chính mà chúng tôi quan sát được khi làm việc với nhiều đội B2B tại Việt Nam, và cách họ đã giải quyết.

Sai lầm 1: Dùng địa chỉ “đông cứng” trong CSDL

Hầu hết hệ thống lưu địa chỉ khách hàng dưới dạng chuỗi văn bản tự do: “Số 12, đường ABC, phường X, quận Y, TP. Hà Nội”. Khi phường X được sáp nhập thành phường Z, chuỗi cũ vẫn nằm yên trong CSDL, không ai cập nhật, không ai biết nó đã sai. Khi không có lớp dữ liệu địa giới hành chính chuẩn, lỗi này tích tụ âm thầm.

Hậu quả: ba tháng sau, khi đội compliance chạy báo cáo theo địa giới hành chính mới, một phần đáng kể hồ sơ khách hàng “không khớp địa bàn”. Đội ops phải làm sạch lại bằng tay, tốn vài tuần.

Cách khắc phục: thay vì lưu chuỗi văn bản, lưu kèm commune_id và effective_date (ngày mã đơn vị hành chính có hiệu lực). Khi địa giới đổi, một job ETL chạy đêm sẽ ánh xạ commune_id cũ sang mới mà không cần đụng đến chuỗi địa chỉ gốc. Cách này giúp lớp dữ liệu địa giới hành chính của bạn bền vững qua mọi đợt sáp nhập.

Sai lầm 2: Phụ thuộc vào nguồn dữ liệu địa giới hành chính miễn phí ngắt quãng

Nhiều đội data Việt Nam đang dùng file Excel xã/phường từ một website cộng đồng, hoặc tự scrape Wikipedia. Hai vấn đề: cập nhật chậm hoặc không cập nhật (bản Excel mới nhất bạn tải có thể đã 18 tháng tuổi), và không có lịch sử (không truy ngược được “ngày 12/06/2014, địa chỉ này thuộc xã nào?”).

Cách khắc phục: chuyển sang nhà cung cấp có cam kết SLA về tần suất cập nhật và có dữ liệu lịch sử ít nhất 10 năm. DataCore Cadastral Services có 20 năm dữ liệu địa giới hành chính (2005 đến nay), cập nhật hàng ngày từ văn bản chính thức.

Sai lầm 3: Không truy vấn dữ liệu địa giới hành chính theo thời điểm

Đây là lỗi mà các đội credit, bảo hiểm và pháp chế thường gặp nhất. Tình huống điển hình: khách hàng mở tài khoản năm 2017 với địa chỉ phường A, quận B. Năm 2025, phường A được sáp nhập sang quận C. Khi audit đối chiếu hợp đồng cũ với CSDL hiện tại, hệ thống báo “địa chỉ không tồn tại”. Đội compliance phải mất 2 tuần để xác định rằng địa chỉ đó đã từng hợp lệ vào thời điểm ký hợp đồng. Mọi audit nội bộ đều dừng lại ở đây nếu thiếu dữ liệu địa giới hành chính theo từng thời điểm.

Vấn đề không phải dữ liệu sai. Vấn đề là hệ thống không trả lời được câu hỏi: “Vào ngày X, địa chỉ này thuộc đơn vị hành chính nào?”

Cách khắc phục: chọn API hỗ trợ truy vấn theo as_of_date. Cadastral Services trả về snapshot tại bất kỳ ngày nào trong 20 năm qua, cực hữu ích cho audit, due diligence và tranh chấp hợp đồng.

Sai lầm 4: Coi địa chỉ là chuỗi văn bản, không phải đối tượng địa lý

Rất nhiều đội B2B Việt Nam vẫn coi địa chỉ khách hàng là chuỗi văn bản, không gắn ID chuẩn, không đính kèm GeoJSON, không bao giờ vẽ lên bản đồ. Hậu quả: mọi phân tích cần lý luận không gian (định tuyến giao hàng, thiết kế vùng bán hàng, quy hoạch mạng chi nhánh) đều bắt đầu lại từ đầu.

Cách khắc phục: coi mỗi địa chỉ là một đối tượng địa lý gắn ba lớp, commune_id chuẩn từ nhà cung cấp dữ liệu địa giới hành chính, đường biên dạng GeoJSON, và toạ độ trọng tâm lat và lng. Có ba lớp này, mọi hệ thống bên trên có một nguồn sự thật địa lý duy nhất.

Sai lầm 5: Coi dữ liệu địa giới hành chính là chi phí thay vì hạ tầng

Đây là sai lầm vô hình nhất, nhưng tốn kém nhất. Khi ban lãnh đạo cắt budget mua dữ liệu vì không thấy ROI rõ ràng, đội data buộc phải đi đường vòng: scrape thủ công vào Excel mỗi tháng, mua dữ liệu lẻ tẻ từ broker không cam kết, hoặc tự build scraper rồi không ai bảo trì.

Sau 6 tháng, chi phí ẩn (thời gian engineer, hỗ trợ kỹ thuật, lỗi sản xuất) có thể gấp nhiều lần so với chi phí đăng ký một nhà cung cấp dữ liệu chuyên nghiệp ngay từ đầu. Đây là lý do dữ liệu địa giới hành chính nên được coi là hạ tầng, không phải chi phí.

Cách khắc phục: tách dữ liệu nền (địa giới hành chính, định danh khách hàng, ID địa lý) ra khỏi danh mục chi phí marketing và đặt vào danh mục hạ tầng, cùng nhóm với cloud, monitoring, bảo mật. Đây là khoản chi cần đoán định được để mọi đội bên trên có thể vận hành.

Tổng kết: dữ liệu địa giới hành chính là hạ tầng

Năm sai lầm này không phải vấn đề kỹ thuật, chúng là vấn đề về thói quen. Hệ thống dữ liệu B2B Việt Nam đã sống tốt đủ trong 10 năm qua, nhưng đợt sáp nhập tỉnh xã 2025 đang đẩy mọi đội đến điểm phải nâng cấp dữ liệu địa giới hành chính.

Trong bài viết tiếp theo, chúng tôi sẽ chia sẻ chi tiết hơn về các tiêu chí đánh giá khi lựa chọn nhà cung cấp dữ liệu địa giới hành chính.

Trải nghiệm DataCore Cadastral Services miễn phí

Trải nghiệm DataCore Cadastral Services, 20 năm dữ liệu địa giới hành chính, 10 truy vấn mỗi ngày miễn phí. Đọc thêm các bài viết và case study tại DataCore News. Bối cảnh sáp nhập đơn vị hành chính có thể đọc thêm tại Wikipedia.

Có câu hỏi? Phản hồi bài viết này hoặc nhắn cho team DataCore tại contact@datacore.vn.