June 2010. I landed for the first time in Rome, Italy. I wasn't there to sightsee. I was there to solve world hunger.
Iunie 2010. Am aterizat pentru prima oară în Roma, Italia. Nu pentru o vizită turistică. Mă aflam acolo pentru a soluționa problema foametei în lume.
(Laughter)
(Râsete)
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."
Exact. Eram o doctorandă de 25 de ani, înarmată cu un instrument prototip construit la universitate și aveam să ajut Programul Alimentar Mondial să rezolve problema foametei. Așa că am pășit ferm în clădire, ochii mei scrutând șirul de steaguri al Națiunilor Unite și am zâmbit în timp ce îmi spuneam: „Aici este inginerul vostru.”
(Laughter)
(Râsete)
Give me your data. I'm going to optimize everything.
Dați-mi datele voastre. Voi eficientiza totul.
(Laughter)
(Râsete)
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.
Spuneți-mi ce alimente ați cumpărat, spuneți-mi unde se duc și când trebuie să ajungă acolo, iar eu o să vă spun cele mai scurte, rapide și ieftine itinerarii de parcurs pentru alimente. Vom economisi bani, vom evita întârzieri și perturbări și, cel mai important, vom salva vieți. Cu plăcere.
(Laughter)
(Râsete)
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."
Am crezut că va dura 12 luni, bine, poate chiar 13. Nu a fost să fie chiar așa. La doar două luni de la debutul proiectului, șeful meu francez mi-a spus: „Știi, Mallory, este o idee bună, dar datele de care ai nevoie pentru algoritmul tău nu sunt valabile. Este ideea potrivită, dar la momentul nepotrivit, iar o idee potrivită la momentul nepotrivit este o idee greșită.”
(Laughter)
(Râsete)
Project over. I was crushed.
Proiect încheiat. Am fost distrusă.
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.
Când mă uit acum înapoi la acea primă vară în Roma și văd câte s-au schimbat în ultimii șase ani, este o transformare desăvârșită. Am făcut un pas imens în utilizarea datelor în scop umanitar. Este palpitant. Este stimulant. Dar mai e mult de muncă. Și pregătiți-vă, directorilor, deoarece voi pune pe jar companii pentru a se putea ridica la potențialul pe care eu știu că-l au.
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.
Experiența mea în Roma demonstrează că folosirea datelor poate salva vieți. Bine, nu de la prima încercare, dar, în cele din urmă, am izbutit. Dați-mi voie să vă explic. Imaginați-vă că aveți de planificat micul dejun, prânzul și cina pentru 500.000 de persoane și aveți un anumit buget pentru a face asta. Să spunem 6,5 milioane de dolari pe lună. Ce ar trebui să faceți? Cum e cel mai bine să procedați? Ar trebui să cumpărați orez, grâu, năut, ulei? Cât de mult? Sună simplu. Nu este. Din 30 de feluri posibile de mâncare, va trebui să alegeți cinci. Asta înseamnă deja peste 140.000 de combinații diferite. Apoi pentru fiecare aliment ales trebuie să decideți cantitatea cumpărată, de unde îl veți cumpăra, unde îl veți depozita, cât va dura până va ajunge acolo. Trebuie să verificați și toate rutele posibile de transport. Avem deja peste 900 de milioane de opțiuni. Dacă acordați fiecărei opțiuni o singură secundă, vă va lua peste 28 de ani să le parcurgeți. 900 de milioane de posibilități.
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.
Așa că am creat un instrument care să permită parcurgerea tuturor celor 900 de milioane de opțiuni în doar câteva zile. S-a dovedit a fi un succes incredibil. Într-o operațiune în Irak, am economisit 17% din costuri, asta însemnând că am putut hrăni 80.000 de persoane în plus. Totul se datorează folosirii datelor și modelării sistemelor complexe.
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.
Dar nu am reușit singuri. Echipa cu care am lucrat în Roma a fost nemaipomenită. Au crezut în colaborare. Au angrenat lumea academică. Au implicat companii. Și dacă ne dorim schimbări profunde în probleme mari precum foametea mondială, avem nevoie ca toată lumea să se implice. E nevoie ca specialiștii în baze de date din organizații umanitare să ne deschidă calea și să pună bazele unor parteneriate potrivite cu academicieni, cu guverne. Există un grup al cărui potențial nu-l exploatăm așa cum ar trebui. L-ați ghicit? Companiile.
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.
Companiile au un rol major în rezolvarea marilor problemelor mondiale. Lucrez în sectorul privat de doi ani. Am văzut ceea ce pot face companiile, dar și ceea ce companiile nu fac și cred ca sunt trei căi principale în care putem umple acest gol: prin donarea de date, prin donarea de experți în materie de decizii și prin donarea tehnologiei de colectare a noi surse de date. Aceasta este filantropia datelor și este viitorul responsabilității sociale corporative. Bonus: este și o afacere rentabilă.
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.
Companiile din ziua de azi colectează o mulțime de date, așa că ce ar putea să facă mai întâi e să doneze datele. Unele companii o fac deja. Luați ca exemplu o companie majoră de telecomunicații. Și-a donat datele în Senegal și în Coasta de Fildeș, iar cercetătorii au descoperit că dacă analizați traiectoria ping-urilor spre turnurile de telefonie mobilă, puteți vedea unde călătoresc oamenii. Iar asta vă poate spune lucruri cum ar fi: unde s-ar putea răspândi malaria, apoi puteți face previziuni. Sau luați ca exemplu o companie inovatoare de sateliți. Și-au făcut publice datele și le-au donat, iar cu acele date ați putea depista impactul secetelor asupra producției alimentare. Astfel, ați putea chiar cere finanțare înainte de producerea crizei.
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.
Acesta e un început grozav. Sunt informații importante de revelat în datele companiilor. Și da, trebuie să fiți foarte atenți. Trebuie respectată confidențialitatea datelor prin anonimizarea acestora.
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.
Chiar dacă ni s-ar deschide porțile și chiar dacă toate companiile și-ar dona datele academicilor, ONG-urilor, organizațiilor umanitare, nu ar fi suficient pentru a exploata pe deplin potențialul datelor în scopuri umanitare. De ce? Pentru a interpreta datele, e nevoie de experți în materie de decizii. Experții în materie de decizii sunt oameni ca mine. Ei iau datele, le șlefuiesc, le transformă și le introduc într-un algoritm util. E cea mai bună soluție pentru a răspunde nevoilor de afaceri. În domeniul umanitar există foarte puțini experți în materie de decizii. Majoritatea lucrează în companii. Acesta e al doilea lucru pe care companiile trebuie să-l facă. Pe lângă donarea datelor, e nevoie să-și „doneze” experții în decizii.
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.
Companiile vor spune: „Ah! Nu ne luați experții în materie de decizii. Avem nevoie de fiecare secundă din timpul lor.” Dar există o cale. Dacă o companie ar dona o parte din timpul unui expert în decizii, ar fi mai recomandabil să fragmenteze acea bucată de timp pe o perioadă mai lungă, de exemplu, cinci ani. Asta ar însemna probabil doar două ore pe lună, cărora o companie abia le-ar simți lipsa, dar ceea ce înlesnesc e foarte important: parteneriate pe termen lung. Parteneriatele pe termen lung îți permit să construiești relații, să ajungi să cunoști datele, să le înțelegi cu adevărat și să începi să înțelegi nevoile și provocările cu care organizația umanitară se confruntă. În Roma, la Programul Alimentar Mondial, ne-a luat 5 ani să facem asta. Cinci ani. Acei primi trei ani, bine, au fost ani în care nu am găsit soluții. După aceea au urmat doi ani de șlefuire și implementare a instrumentului, cum a fost în operațiunile din Irak și alte țări. Nu cred că e un șir cronologic nerealist, fiind vorba de utilizarea datelor pentru eficientizări operaționale. Este o investiție. Este nevoie de răbdare. Dar rezultatele care pot fi generate sunt incontestabile. Aici mă refer la capacitatea de a hrăni zeci de mii de oameni în plus.
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.
Avem, deci, donarea datelor, donarea de experți în materie de decizii și există chiar o a treia cale în care companiile pot ajuta: donarea tehnologiei pentru a obține noi surse de date. Există o mulțime de lucruri despre care nu avem date. Chiar acum, refugiații sirieni inundă Grecia, iar Agenția ONU pentru Refugiați este suprasolicitată. Sistemul actual de monitorizare a persoanelor constă în hârtie și creion, însemnând că atunci când o mamă cu cinci copii intră în tabără, practic, sediul nu o vede, nu consemnează acest moment. Toate acestea se vor schimba în următoarele săptămâni datorită colaborării cu sectorul privat. Va exista un nou sistem bazat pe tehnologia donată de urmărire a coletelor de către compania de logistică la care lucrez. Acest nou sistem va genera o pistă de date, așa că vei ști exact momentul în care acea mamă și copiii ei au intrat în tabără. Și chiar mai mult, vei ști dacă ea va avea provizii luna aceasta și următoarea. Vizibilitatea informațiilor generează eficiență. Pentru companii, folosirea tehnologiei pentru a colecta date importante e o rutină. Ele fac lucrul ăsta de ani de zile, ceea ce a dus la îmbunătățiri majore în eficiența operațională. Imaginați-vă firma voastră preferată de băuturi încercând să își facă inventarul și neșttind câte sticle au avut pe raft. Este absurd. Datele generează decizii mai bune.
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.
Acum, dacă reprezentați o companie și sunteți pragmatic, nu doar idealist, v-ați putea întreba: „Bine, Mallory, e nemaipomenit, dar de ce mi-aș dori să mă implic?” Ei bine, în afara unei bune strategii de imagine, ajutorul umanitar este un sector de 24 miliarde de dolari, existând peste 5 miliarde de persoane, printre care potențiali clienți din țări în curs de dezvoltare. În plus, companiile implicate în filantropia datelor găsesc noi amănunte stocate in datele lor. Luați ca exemplu o companie de cărți de credit care a deschis un centru care funcționează ca o platformă comună pentru academicieni, guverne și ONG-uri. toți lucrând laolaltă. Analizează informațiile din plățile cu cartea de credit pentru a aprofunda felul în care familiile din India trăiesc, muncesc, câștigă și cheltuiesc. Pentru lumea umanitară, acest lucru oferă informații despre cum ai putea ajuta lumea să iasă din sărăcie. Dar pentru companii, înseamnă informații despre clienții actuali și clienții potențiali din India. Este un câștig pentru toată lumea. Acum, ceea ce găsesc interesant despre filantropia datelor -- donarea datelor, donarea de experți în decizii și donarea tehnologiei -- e valoarea acestora pentru tineri profesioniști ca mine care aleg să muncească pentru companii. Studiile arată că următoarea generație de salariați dorește ca munca lor să aibă un impact mai mare. Toți dorim să aducem o schimbare în bine, iar prin filantropia datelor, companiile pot spori angajamentul și retenția experților în decizii. Iar asta e un lucru mare pentru o profesie la mare căutare.
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.
Filantropia datelor e o afacere rentabilă și poate ajuta la revoluționarea sectorului umanitar. Dacă am coordona planificarea și logistica tuturor aspectelor principale ale unei operațiuni umanitare, am putea hrăni, îmbrăca și adăposti sute de mii de persoane în plus iar companiile trebuie să se ridice la potențialul pe care eu știu că îl au în declanșarea acestei revoluții.
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.
Probabil ați auzit de expresia „hrană pentru minte”. Ei bine, asta e în mod literal gândit pentru hrană. Este, în sfârșit, ideea potrivită la momentul potrivit.
(Laughter)
(Râsete)
Très magnifique.
Formidabil.
Thank you.
Vă mulțumesc.
(Applause)
(Aplauze)