June 2010. I landed for the first time in Rome, Italy. I wasn't there to sightsee. I was there to solve world hunger.
2010년 6월에 처음으로 이탈리아 로마에 갔습니다. 관광하러 간 것이 아니었습니다. 세계 기아 문제를 해결하러 갔죠.
(Laughter)
(웃음)
That's right. I was a 25-year-old PhD student armed with a prototype tool developed back at my university, and I was going to help the World Food Programme fix hunger. So I strode into the headquarters building and my eyes scanned the row of UN flags, and I smiled as I thought to myself, "The engineer is here."
맞습니다. 25세 박사과정 학생으로 대학에서 개발한 시제품 도구로 무장하고 저는 세계 식량기구가 기아를 해결하도록 도울 참이었죠. 저는 본부로 당당히 들어갔고 제 눈은 유엔 깃발들을 훑어보며 혼자 생각하며 웃었습니다. "엔지니어가 여기 왔다."
(Laughter)
(웃음)
Give me your data. I'm going to optimize everything.
데이터를 주세요. 모든 것을 최적화 하겠습니다.
(Laughter)
(웃음)
Tell me the food that you've purchased, tell me where it's going and when it needs to be there, and I'm going to tell you the shortest, fastest, cheapest, best set of routes to take for the food. We're going to save money, we're going to avoid delays and disruptions, and bottom line, we're going to save lives. You're welcome.
구입한 식량을 말씀해 주세요. 식량이 어디로 가고 언제 필요한지 말해 주세요. 그럼 가장 짧고, 빠르고 저렴하게 식량을 조달할 최적의 루트를 알려드리죠. 자금을 절약할 수 있어요. 지연과 혼란을 피할 것입니다. 가장 중요한 것은 생명을 구할 겁니다. 뭐 이정도 가지고요.
(Laughter)
(웃음)
I thought it was going to take 12 months, OK, maybe even 13. This is not quite how it panned out. Just a couple of months into the project, my French boss, he told me, "You know, Mallory, it's a good idea, but the data you need for your algorithms is not there. It's the right idea but at the wrong time, and the right idea at the wrong time is the wrong idea."
저는 12개월 걸릴 거라 생각했어요. 어쩌면 13개월이요. 이게 잘 되지는 않았어요. 프로젝트를 시작한 지 두어 달 됐을 때 제 프랑스인 상사가 말하길 "말로리, 있잖아요. 좋은 생각이긴 한데 당신의 알고리즘에 필요한 데이터가 없어요. 생각은 맞는데 때가 잘못 된 거예요. 때를 잘못 만난 제대로 된 생각은 잘못된 생각이에요."
(Laughter)
(웃음)
Project over. I was crushed.
프로젝트가 종료됐죠. 저는 맥이 빠졌습니다.
When I look back now on that first summer in Rome and I see how much has changed over the past six years, it is an absolute transformation. It's a coming of age for bringing data into the humanitarian world. It's exciting. It's inspiring. But we're not there yet. And brace yourself, executives, because I'm going to be putting companies on the hot seat to step up and play the role that I know they can.
로마에서의 첫 여름을 지금 되돌아 보면 지난 6년간 얼마나 변했는지 알 수 있어요. 완전한 대변신입니다. 인도주의적 세계에 데이터를 쓰는 게 당연해졌습니다. 놀랍고, 고무적입니다. 하지만 아직 완전한 것은 아닙니다. 임원 여러분은 준비하세요 회사가 할 수 있는 역할을 하도록 제가 불편하게 만들 테니까요.
My experiences back in Rome prove using data you can save lives. OK, not that first attempt, but eventually we got there. Let me paint the picture for you. Imagine that you have to plan breakfast, lunch and dinner for 500,000 people, and you only have a certain budget to do it, say 6.5 million dollars per month. Well, what should you do? What's the best way to handle it? Should you buy rice, wheat, chickpea, oil? How much? It sounds simple. It's not. You have 30 possible foods, and you have to pick five of them. That's already over 140,000 different combinations. Then for each food that you pick, you need to decide how much you'll buy, where you're going to get it from, where you're going to store it, how long it's going to take to get there. You need to look at all of the different transportation routes as well. And that's already over 900 million options. If you considered each option for a single second, that would take you over 28 years to get through. 900 million options.
로마에서의 경험으로 볼 때 데이터를 가지고 생명을 살릴 수 있습니다. 그래요, 첫 시도만에 그렇게 된 건 아니지만 결국은 그렇게 됐어요. 전체 상황을 말씀드리겠습니다. 여러분이 삼시 세끼를 계획한다고 상상해 보세요. 50만 명 분을요. 그런데 자금이 정해져 있는 겁니다. 가령 매달 650만 달러라고 합시다. 어떻게 하시겠어요? 어떤 방법이 최선일까요? 쌀, 밀, 콩, 기름을 사시겠어요? 얼마만큼요? 간단해 보이지만 그렇지 않습니다. 가능한 음식이 30개인데 그 중에서 5개만 뽑아야 합니다. 벌써 14만 가지 조합이 나옵니다. 선별한 각 음식을 얼마나 구매할지 어디서 가져올지 어디에 저장할지 시간이 얼마나 걸릴지 정해야 합니다. 모든 다양한 수송 경로도 살펴봐야 합니다. 그럼 벌써 선택이 9억 가지가 넘습니다. 각 선택을 1초라고 한다면 모두 살펴보는데 28년이 걸릴 겁니다. 9억 개의 선택을요.
So we created a tool that allowed decisionmakers to weed through all 900 million options in just a matter of days. It turned out to be incredibly successful. In an operation in Iraq, we saved 17 percent of the costs, and this meant that you had the ability to feed an additional 80,000 people. It's all thanks to the use of data and modeling complex systems.
그래서 저희가 의사결정자들을 위해 9억 가지 선택을 걸러서 단 며칠 만에 살펴볼 도구를 만들었습니다. 대단히 성공적이었습니다. 이라크 미션에서는 비용을 17% 절감했는데 그것은 8만 명에게 추가로 식량 공급을 할 수 있는 양이었습니다. 이게 모두 데이터 사용과 복합 시스템 모형 덕분입니다.
But we didn't do it alone. The unit that I worked with in Rome, they were unique. They believed in collaboration. They brought in the academic world. They brought in companies. And if we really want to make big changes in big problems like world hunger, we need everybody to the table. We need the data people from humanitarian organizations leading the way, and orchestrating just the right types of engagements with academics, with governments. And there's one group that's not being leveraged in the way that it should be. Did you guess it? Companies.
저희들이 다 한 게 아니었습니다. 제가 로마에서 함께 일했던 팀이 훌륭했습니다. 그들은 협력을 믿었습니다. 학계를 끌어들였습니다. 기업들도 끌어들였죠. 세계 기아와 같은 거대한 문제에 큰 변화를 일으키려면 모든 사람이 함께 일해야 합니다. 구호단체의 데이터 관계자가 주도하여 학계와 정부가 함께 참여할 수 있는 적당한 일을 지휘해야 합니다. 해야 하는 만큼 관여하지 않는 단체 하나가 있습니다. 짐작하셨나요? 바로 기업입니다.
Companies have a major role to play in fixing the big problems in our world. I've been in the private sector for two years now. I've seen what companies can do, and I've seen what companies aren't doing, and I think there's three main ways that we can fill that gap: by donating data, by donating decision scientists and by donating technology to gather new sources of data. This is data philanthropy, and it's the future of corporate social responsibility. Bonus, it also makes good business sense.
기업들은 세계의 중대한 문제를 해결할 핵심 역할을 맡고 있죠. 저는 지금까지 2년간 민간 부문에 있었습니다. 기업이 할 수 있는 일을 알고 있고 기업이 하지 않는 일을 알고 있습니다. 그 간극을 메울 세 가지 방법이 있습니다. 데이터를 기증하고 의사결정 과학자를 내어주고 데이터의 새로운 소스를 모을 기술을 기부하는 겁니다. 이것이 데이터 자선사업이며 기업의 사회적 책임의 미래 모습입니다. 또한 사업적 측면에서도 이치에 맞습니다.
Companies today, they collect mountains of data, so the first thing they can do is start donating that data. Some companies are already doing it. Take, for example, a major telecom company. They opened up their data in Senegal and the Ivory Coast and researchers discovered that if you look at the patterns in the pings to the cell phone towers, you can see where people are traveling. And that can tell you things like where malaria might spread, and you can make predictions with it. Or take for example an innovative satellite company. They opened up their data and donated it, and with that data you could track how droughts are impacting food production. With that you can actually trigger aid funding before a crisis can happen.
오늘날의 기업은 엄청난 데이터를 수집합니다. 기업이 제일 먼저 할 수 있는 일은 그 데이터를 기증하는 겁니다. 어떤 기업들은 이미 하고 있습니다. 주요 통신 기업을 예로 들겠습니다. 그들은 세네갈과 아이보리 코스트에서 데이터를 개방하고 연구자들이 발견하기를 휴대폰 기지의 접속 패턴을 살펴보면 사람들이 어디를 여행하고 있는지 알 수 있어요 그것으로 알 수 있는 것은 가령 말라리아 전파경로를 알아서 미리 예측할 수 있습니다. 혁신적인 위성 회사를 예로 들어 볼게요. 데이터를 개방해서 기증했고 그 데이터로 가뭄이 식량 생산에 어떻게 영향을 주는지 추적할 수 있습니다. 그것으로 위기 발생 전에 구호자금을 모을 수 있습니다.
This is a great start. There's important insights just locked away in company data. And yes, you need to be very careful. You need to respect privacy concerns, for example by anonymizing the data.
굉장한 출발이죠. 기업 데이터에 묶인 중요한 내용들이 있습니다. 네, 아주 신중해야 합니다. 가령 데이터를 익명으로 해서 개인정보를 존중해야 합니다.
But even if the floodgates opened up, and even if all companies donated their data to academics, to NGOs, to humanitarian organizations, it wouldn't be enough to harness that full impact of data for humanitarian goals. Why? To unlock insights in data, you need decision scientists. Decision scientists are people like me. They take the data, they clean it up, transform it and put it into a useful algorithm that's the best choice to address the business need at hand. In the world of humanitarian aid, there are very few decision scientists. Most of them work for companies. So that's the second thing that companies need to do. In addition to donating their data, they need to donate their decision scientists.
정보의 문이 열린다고 해도 모든 기업이 데이터를 학계, NGO, 인권 단체에 기증한다고 해도 인도적 목표를 위해 데이터 최대 효과를 이용하기엔 충분치 않습니다. 왜 그럴까요? 데이터 속의 의미를 풀려면 의사결정 과학자가 있어야 합니다. 의사결정 과학자는 저 같은 사람이죠. 데이터를 가지고 마무리 하고 전환해서 유용한 알고리즘으로 만들어 사업 필요를 바로 채우는 데 최선의 선택이 되게 합니다. 인도적인 구호의 세계에선 의사결정 과학자가 거의 없습니다. 대부분은 기업에서 일합니다. 그래서 그것이 기업이 해야 할 두 번째 일입니다. 데이터를 기증할 뿐만 아니라 의사결정 과학자도 제공해야 합니다.
Now, companies will say, "Ah! Don't take our decision scientists from us. We need every spare second of their time." But there's a way. If a company was going to donate a block of a decision scientist's time, it would actually make more sense to spread out that block of time over a long period, say for example five years. This might only amount to a couple of hours per month, which a company would hardly miss, but what it enables is really important: long-term partnerships. Long-term partnerships allow you to build relationships, to get to know the data, to really understand it and to start to understand the needs and challenges that the humanitarian organization is facing. In Rome, at the World Food Programme, this took us five years to do, five years. That first three years, OK, that was just what we couldn't solve for. Then there was two years after that of refining and implementing the tool, like in the operations in Iraq and other countries. I don't think that's an unrealistic timeline when it comes to using data to make operational changes. It's an investment. It requires patience. But the types of results that can be produced are undeniable. In our case, it was the ability to feed tens of thousands more people.
아마 기업은 이렇게 말하겠죠. "의사결정 과학자를 데려가지 마세요! 우린 매 순간 그들이 필요합니다." 하지만 방법이 있습니다. 기업이 의사결정 과학자의 시간 단위를 기증하면 그 시간 단위를 펼쳐서 장기적으로 쓰는 게 실제로 더 합리적입니다. 가령 5년 정도에 걸쳐서요. 기업 입장에서는 거의 피해가 없는 한 달에 두어 시간 정도이지만 굉장히 중요한 일을 할 수 있습니다. 장기적인 협력관계죠. 장기적 협력관계는 관계를 형성시켜 주고 데이터를 알게 해주며 실제로 이해하게 해 줍니다. 그리고 인도적 단체가 당면한 필요와 문제를 이해하게 해 줍니다. 로마의 세계 식량 기구에서는 이 일이 5년 걸렸습니다. 5년이요. 처음 3년은 문제를 해결할 수 없었습니다. 다음 2년 동안 방법을 다듬고 실행했습니다. 이라크와 다른 나라에서의 미션에서와 같이요. 저는 비현실적인 시간계산이 아니라고 봅니다. 실행적인 변화를 위해 데이터를 사용하는 데요. 그건 투자이고, 인내심이 필요합니다. 만들어지는 결과의 형태는 부정할 수 없습니다. 저희 경우는, 수 만명에게 식량 공급을 더 할 수 있었습니다.
So we have donating data, we have donating decision scientists, and there's actually a third way that companies can help: donating technology to capture new sources of data. You see, there's a lot of things we just don't have data on. Right now, Syrian refugees are flooding into Greece, and the UN refugee agency, they have their hands full. The current system for tracking people is paper and pencil, and what that means is that when a mother and her five children walk into the camp, headquarters is essentially blind to this moment. That's all going to change in the next few weeks, thanks to private sector collaboration. There's going to be a new system based on donated package tracking technology from the logistics company that I work for. With this new system, there will be a data trail, so you know exactly the moment when that mother and her children walk into the camp. And even more, you know if she's going to have supplies this month and the next. Information visibility drives efficiency. For companies, using technology to gather important data, it's like bread and butter. They've been doing it for years, and it's led to major operational efficiency improvements. Just try to imagine your favorite beverage company trying to plan their inventory and not knowing how many bottles were on the shelves. It's absurd. Data drives better decisions.
저희는 데이터와 의사결정 과학자를 기증해 왔고 이제 기업이 도울 수 있는 세 번째 방법이 있습니다. 새로운 데이터 소스를 모을 기술을 기증하는 겁니다. 데이터가 없는 많은 것들이 있습니다. 당장 시리아 난민들이 그리스로 몰려들고 있는데 유엔 난민기구는 일손이 부족합니다. 사람들은 추적하는 현재 시스템은 종이와 연필입니다. 그게 무슨 뜻이냐면 엄마와 자녀 다섯 명이 난민 캠프에 와도 본부에서는 이 상황에 대해 전혀 모릅니다. 그런 상황이 몇 주 뒤면 바뀔 겁니다. 민간 부문에서 협력한 덕분입니다. 기증받은 추적 기술에 근거해서 새로운 시스템이 생길 겁니다. 제가 일하는 물류 회사에서 받았습니다. 새 시스템으로 데이터 흐름이 생겨서 바로 알게 됩니다. 엄마와 자녀들이 캠프에 들어오는 순간요. 게다가 그녀가 이달과 다음달에 구호물자를 받을 것인지도 알게 됩니다. 정보 가시성은 효율성을 올립니다. 기업 입장에서는 중요 데이터 수집을 위해 기술을 쓰는 건 뗄 수 없는 일입니다. 수 년간 기업들을 이런 일을 해왔고 주요 실행 효율성 향상을 가져왔습니다. 여러분이 제일 좋아하는 음료 회사가 재고 계획을 세우면서도 음료수 몇 병이 쌓여있는지 모른다고 생각해 보세요. 말도 안 되죠. 데이터는 더 나은 결정을 하게 합니다.
Now, if you're representing a company, and you're pragmatic and not just idealistic, you might be saying to yourself, "OK, this is all great, Mallory, but why should I want to be involved?" Well for one thing, beyond the good PR, humanitarian aid is a 24-billion-dollar sector, and there's over five billion people, maybe your next customers, that live in the developing world. Further, companies that are engaging in data philanthropy, they're finding new insights locked away in their data. Take, for example, a credit card company that's opened up a center that functions as a hub for academics, for NGOs and governments, all working together. They're looking at information in credit card swipes and using that to find insights about how households in India live, work, earn and spend. For the humanitarian world, this provides information about how you might bring people out of poverty. But for companies, it's providing insights about your customers and potential customers in India. It's a win all around. Now, for me, what I find exciting about data philanthropy -- donating data, donating decision scientists and donating technology -- it's what it means for young professionals like me who are choosing to work at companies. Studies show that the next generation of the workforce care about having their work make a bigger impact. We want to make a difference, and so through data philanthropy, companies can actually help engage and retain their decision scientists. And that's a big deal for a profession that's in high demand.
만약 여러분이 회사를 대표한다면 실용적이며 마냥 이상적이진 않다면 이런 생각을 하시겠죠, "그래요, 다 좋아요, 말로리 하지만 제가 왜 관여해야 하지요?" 한 가지는 훌륭한 홍보를 넘어서 인도주의적 구호는 240억 달러 규모이고 50억 명 이상이 여러분의 다음 고객일 수 있습니다. 개발도상국에 살고 있죠. 나아가서 데이터 자선사업에 참여하는 회사들은 데이터에서 벗어나 새로운 깨달음을 얻습니다. 중심에 개장한 신용카드 회사를 예로 들면 NGO나 정부, 학계의 중추역할을 하는 거죠. 모두 협력하는 겁니다. 그들은 신용카드 구매 정보를 보고 인도 가정의 생활, 일, 수입과 지출 형태의 의미를 찾으려고 합니다. 인도적 세계에서는 이것이 빈곤탈출 방법에 대한 정보를 줍니다. 하지만 기업에게는 고객들과 인도의 잠재적 고객들의 정보를 주죠. 모두에게 득이 되는 겁니다. 제가 발견한 데이터 자선사업이 흥분되는 점은 데이터, 의사결정 과학자와 기술을 기증하는 겁니다. 저같은 기업에서 일하려는 젊은 전문가들에게는 그런 의미입니다. 연구에서는 노동력의 다음 세대는 일로 더 큰 영향력을 끼치는 데 신경쓴다고 합니다. 우리는 변화를 만들고 싶고 데이터 자선사업을 통해서도 그렇습니다. 기업들은 실제로 참여하면서도 의사결정 과학자들을 유지할 수 있습니다. 고수요 직종에게는 중요한 일이죠.
Data philanthropy makes good business sense, and it also can help revolutionize the humanitarian world. If we coordinated the planning and logistics across all of the major facets of a humanitarian operation, we could feed, clothe and shelter hundreds of thousands more people, and companies need to step up and play the role that I know they can in bringing about this revolution.
데이터 자선사업은 사업적으로 합리적입니다. 인도적 세계를 대변혁하도록 도울 수 있고요. 우리가 계획과 운송을 구호 작전의 주요 방면을 통틀어 조정한다면 수 십만 명을 더 먹이고, 입히고 보호할 수 있습니다. 기업이 나서서 이런 혁명을 불러올 기구를 구성하고 역할을 해야합니다.
You've probably heard of the saying "food for thought." Well, this is literally thought for food. It finally is the right idea at the right time.
여러분은 "생각할 거리"란 말을 들어보셨을 겁니다. 이건 말 그대로 음식을 위한 생각입니다. 이것은 마침내 제 때의 제대로 된 아이디어입니다.
(Laughter)
(웃음)
Très magnifique.
아주 멋집니다.(프랑스어)
Thank you.
감사합니다.
(Applause)
(박수)