Your company's data could help end world hunger | Mallory Freeman

Traducător: Bianca-Ioanidia Mirea Corector: Oana Micheten

Iunie 2010.

June 2010.

I landed for the first time in Rome, Italy.

Am aterizat pentru prima oară în Roma, Italia.

I wasn't there to sightsee.

Nu pentru o vizită turistică.

I was there to solve world hunger.

Mă aflam acolo pentru a soluționa problema foametei în lume.

(Râsete)

(Laughter)

That's right.

Exact.

I was a 25-year-old PhD student

Eram o doctorandă de 25 de ani,

armed with a prototype tool developed back at my university,

înarmată cu un instrument prototip construit la universitate

and I was going to help the World Food Programme fix hunger.

și aveam să ajut Programul Alimentar Mondial să rezolve problema foametei.

So I strode into the headquarters building

Așa că am pășit ferm în clădire,

and my eyes scanned the row of UN flags,

ochii mei scrutând șirul de steaguri al Națiunilor Unite

and I smiled as I thought to myself,

și am zâmbit în timp ce îmi spuneam:

"The engineer is here."

„Aici este inginerul vostru.”

(Laughter)

(Râsete)

Give me your data.

Dați-mi datele voastre.

I'm going to optimize everything.

Voi eficientiza totul.

(Laughter)

(Râsete)

Tell me the food that you've purchased,

Spuneți-mi ce alimente ați cumpărat,

tell me where it's going and when it needs to be there,

spuneți-mi unde se duc și când trebuie să ajungă acolo,

iar eu o să vă spun cele mai scurte, rapide și ieftine

and I'm going to tell you the shortest, fastest, cheapest,

best set of routes to take for the food.

itinerarii de parcurs pentru alimente.

We're going to save money,

Vom economisi bani,

we're going to avoid delays and disruptions,

vom evita întârzieri și perturbări

and bottom line, we're going to save lives.

și, cel mai important, vom salva vieți.

Cu plăcere.

You're welcome.

(Laughter)

(Râsete)

Am crezut că va dura 12 luni,

I thought it was going to take 12 months,

bine, poate chiar 13.

OK, maybe even 13.

This is not quite how it panned out.

Nu a fost să fie chiar așa.

Just a couple of months into the project, my French boss, he told me,

La doar două luni de la debutul proiectului, șeful meu francez mi-a spus:

"You know, Mallory,

„Știi, Mallory,

it's a good idea,

este o idee bună,

but the data you need for your algorithms is not there.

dar datele de care ai nevoie pentru algoritmul tău nu sunt valabile.

It's the right idea but at the wrong time,

Este ideea potrivită, dar la momentul nepotrivit,

and the right idea at the wrong time

iar o idee potrivită la momentul nepotrivit

este o idee greșită.”

is the wrong idea."

(Laughter)

(Râsete)

Project over.

Proiect încheiat.

Am fost distrusă.

I was crushed.

Când mă uit acum înapoi

When I look back now

on that first summer in Rome

la acea primă vară în Roma

și văd câte s-au schimbat în ultimii șase ani,

and I see how much has changed over the past six years,

it is an absolute transformation.

este o transformare desăvârșită.

It's a coming of age for bringing data into the humanitarian world.

Am făcut un pas imens în utilizarea datelor în scop umanitar.

Este palpitant. Este stimulant.

It's exciting. It's inspiring.

But we're not there yet.

Dar mai e mult de muncă.

And brace yourself, executives,

Și pregătiți-vă, directorilor,

because I'm going to be putting companies

deoarece voi pune pe jar companii

on the hot seat to step up and play the role that I know they can.

pentru a se putea ridica la potențialul pe care eu știu că-l au.

My experiences back in Rome prove

Experiența mea în Roma demonstrează

using data you can save lives.

că folosirea datelor poate salva vieți.

OK, not that first attempt,

Bine, nu de la prima încercare,

but eventually we got there.

dar, în cele din urmă, am izbutit.

Let me paint the picture for you.

Dați-mi voie să vă explic.

Imagine that you have to plan breakfast, lunch and dinner

Imaginați-vă că aveți de planificat micul dejun, prânzul și cina

for 500,000 people,

pentru 500.000 de persoane

and you only have a certain budget to do it,

și aveți un anumit buget pentru a face asta.

say 6.5 million dollars per month.

Să spunem 6,5 milioane de dolari pe lună.

Well, what should you do? What's the best way to handle it?

Ce ar trebui să faceți? Cum e cel mai bine să procedați?

Should you buy rice, wheat, chickpea, oil?

Ar trebui să cumpărați orez, grâu, năut, ulei?

How much?

Cât de mult?

Sună simplu. Nu este.

It sounds simple. It's not.

Din 30 de feluri posibile de mâncare, va trebui să alegeți cinci.

You have 30 possible foods, and you have to pick five of them.

That's already over 140,000 different combinations.

Asta înseamnă deja peste 140.000 de combinații diferite.

Then for each food that you pick,

Apoi pentru fiecare aliment ales

you need to decide how much you'll buy,

trebuie să decideți cantitatea cumpărată,

where you're going to get it from,

de unde îl veți cumpăra,

where you're going to store it,

unde îl veți depozita,

how long it's going to take to get there.

cât va dura până va ajunge acolo.

You need to look at all of the different transportation routes as well.

Trebuie să verificați și toate rutele posibile de transport.

Avem deja peste 900 de milioane de opțiuni.

And that's already over 900 million options.

Dacă acordați fiecărei opțiuni o singură secundă,

If you considered each option for a single second,

that would take you over 28 years to get through.

vă va lua peste 28 de ani să le parcurgeți.

900 million options.

900 de milioane de posibilități.

Așa că am creat un instrument care să permită

So we created a tool that allowed decisionmakers

to weed through all 900 million options

parcurgerea tuturor celor 900 de milioane de opțiuni

in just a matter of days.

în doar câteva zile.

It turned out to be incredibly successful.

S-a dovedit a fi un succes incredibil.

In an operation in Iraq,

Într-o operațiune în Irak,

we saved 17 percent of the costs,

am economisit 17% din costuri,

and this meant that you had the ability to feed an additional 80,000 people.

asta însemnând că am putut hrăni 80.000 de persoane în plus.

It's all thanks to the use of data and modeling complex systems.

Totul se datorează folosirii datelor și modelării sistemelor complexe.

But we didn't do it alone.

Dar nu am reușit singuri.

The unit that I worked with in Rome, they were unique.

Echipa cu care am lucrat în Roma a fost nemaipomenită.

They believed in collaboration.

Au crezut în colaborare.

They brought in the academic world.

Au angrenat lumea academică.

Au implicat companii.

They brought in companies.

Și dacă ne dorim schimbări profunde în probleme mari precum foametea mondială,

And if we really want to make big changes in big problems like world hunger,

we need everybody to the table.

avem nevoie ca toată lumea să se implice.

E nevoie ca specialiștii în baze de date din organizații umanitare

We need the data people from humanitarian organizations

să ne deschidă calea

leading the way,

and orchestrating just the right types of engagements

și să pună bazele unor parteneriate potrivite

with academics, with governments.

cu academicieni, cu guverne.

And there's one group that's not being leveraged in the way that it should be.

Există un grup al cărui potențial nu-l exploatăm așa cum ar trebui.

Did you guess it? Companies.

L-ați ghicit? Companiile.

Companies have a major role to play in fixing the big problems in our world.

Companiile au un rol major în rezolvarea marilor problemelor mondiale.

I've been in the private sector for two years now.

Lucrez în sectorul privat de doi ani.

I've seen what companies can do, and I've seen what companies aren't doing,

Am văzut ceea ce pot face companiile, dar și ceea ce companiile nu fac

and I think there's three main ways that we can fill that gap:

și cred ca sunt trei căi principale în care putem umple acest gol:

by donating data, by donating decision scientists

prin donarea de date, prin donarea de experți în materie de decizii

and by donating technology to gather new sources of data.

și prin donarea tehnologiei de colectare a noi surse de date.

This is data philanthropy,

Aceasta este filantropia datelor

and it's the future of corporate social responsibility.

și este viitorul responsabilității sociale corporative.

Bonus: este și o afacere rentabilă.

Bonus, it also makes good business sense.

Companies today, they collect mountains of data,

Companiile din ziua de azi colectează o mulțime de date,

așa că ce ar putea să facă mai întâi e să doneze datele.

so the first thing they can do is start donating that data.

Some companies are already doing it.

Unele companii o fac deja.

Luați ca exemplu o companie majoră de telecomunicații.

Take, for example, a major telecom company.

They opened up their data in Senegal and the Ivory Coast

Și-a donat datele în Senegal și în Coasta de Fildeș,

and researchers discovered

iar cercetătorii au descoperit

that if you look at the patterns in the pings to the cell phone towers,

că dacă analizați traiectoria ping-urilor spre turnurile de telefonie mobilă,

you can see where people are traveling.

puteți vedea unde călătoresc oamenii.

And that can tell you things like

Iar asta vă poate spune lucruri cum ar fi:

where malaria might spread, and you can make predictions with it.

unde s-ar putea răspândi malaria, apoi puteți face previziuni.

Sau luați ca exemplu o companie inovatoare de sateliți.

Or take for example an innovative satellite company.

They opened up their data and donated it,

Și-au făcut publice datele și le-au donat,

iar cu acele date ați putea depista

and with that data you could track

how droughts are impacting food production.

impactul secetelor asupra producției alimentare.

With that you can actually trigger aid funding before a crisis can happen.

Astfel, ați putea chiar cere finanțare înainte de producerea crizei.

This is a great start.

Acesta e un început grozav.

There's important insights just locked away in company data.

Sunt informații importante de revelat în datele companiilor.

And yes, you need to be very careful.

Și da, trebuie să fiți foarte atenți.

You need to respect privacy concerns, for example by anonymizing the data.

Trebuie respectată confidențialitatea datelor prin anonimizarea acestora.

But even if the floodgates opened up,

Chiar dacă ni s-ar deschide porțile

and even if all companies donated their data

și chiar dacă toate companiile și-ar dona datele

to academics, to NGOs, to humanitarian organizations,

academicilor, ONG-urilor, organizațiilor umanitare,

it wouldn't be enough to harness that full impact of data

nu ar fi suficient pentru a exploata pe deplin potențialul datelor

for humanitarian goals.

în scopuri umanitare.

Why?

De ce?

To unlock insights in data, you need decision scientists.

Pentru a interpreta datele, e nevoie de experți în materie de decizii.

Decision scientists are people like me.

Experții în materie de decizii sunt oameni ca mine.

They take the data, they clean it up,

Ei iau datele, le șlefuiesc,

le transformă și le introduc într-un algoritm util.

transform it and put it into a useful algorithm

that's the best choice to address the business need at hand.

E cea mai bună soluție pentru a răspunde nevoilor de afaceri.

In the world of humanitarian aid, there are very few decision scientists.

În domeniul umanitar există foarte puțini experți în materie de decizii.

Most of them work for companies.

Majoritatea lucrează în companii.

So that's the second thing that companies need to do.

Acesta e al doilea lucru pe care companiile trebuie să-l facă.

Pe lângă donarea datelor,

In addition to donating their data,

they need to donate their decision scientists.

e nevoie să-și „doneze” experții în decizii.

Now, companies will say, "Ah! Don't take our decision scientists from us.

Companiile vor spune: „Ah! Nu ne luați experții în materie de decizii.

We need every spare second of their time."

Avem nevoie de fiecare secundă din timpul lor.”

But there's a way.

Dar există o cale.

If a company was going to donate a block of a decision scientist's time,

Dacă o companie ar dona o parte din timpul unui expert în decizii,

it would actually make more sense to spread out that block of time

ar fi mai recomandabil să fragmenteze acea bucată de timp

over a long period, say for example five years.

pe o perioadă mai lungă, de exemplu, cinci ani.

This might only amount to a couple of hours per month,

Asta ar însemna probabil doar două ore pe lună,

which a company would hardly miss,

cărora o companie abia le-ar simți lipsa,

but what it enables is really important: long-term partnerships.

dar ceea ce înlesnesc e foarte important: parteneriate pe termen lung.

Long-term partnerships allow you to build relationships,

Parteneriatele pe termen lung îți permit să construiești relații,

to get to know the data, to really understand it

să ajungi să cunoști datele, să le înțelegi cu adevărat

and to start to understand the needs and challenges

și să începi să înțelegi nevoile și provocările

that the humanitarian organization is facing.

cu care organizația umanitară se confruntă.

În Roma, la Programul Alimentar Mondial, ne-a luat 5 ani să facem asta.

In Rome, at the World Food Programme, this took us five years to do,

five years.

Cinci ani.

Acei primi trei ani, bine, au fost ani în care nu am găsit soluții.

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,

După aceea au urmat doi ani de șlefuire și implementare a instrumentului,

like in the operations in Iraq and other countries.

cum a fost în operațiunile din Irak și alte țări.

I don't think that's an unrealistic timeline

Nu cred că e un șir cronologic nerealist,

when it comes to using data to make operational changes.

fiind vorba de utilizarea datelor pentru eficientizări operaționale.

It's an investment. It requires patience.

Este o investiție. Este nevoie de răbdare.

But the types of results that can be produced are undeniable.

Dar rezultatele care pot fi generate sunt incontestabile.

In our case, it was the ability to feed tens of thousands more people.

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,

Avem, deci, donarea datelor, donarea de experți în materie de decizii

and there's actually a third way that companies can help:

și există chiar o a treia cale în care companiile pot ajuta:

donating technology to capture new sources of data.

donarea tehnologiei pentru a obține noi surse de date.

You see, there's a lot of things we just don't have data on.

Există o mulțime de lucruri despre care nu avem date.

Right now, Syrian refugees are flooding into Greece,

Chiar acum, refugiații sirieni inundă Grecia,

iar Agenția ONU pentru Refugiați este suprasolicitată.

and the UN refugee agency, they have their hands full.

Sistemul actual de monitorizare a persoanelor constă în hârtie și creion,

The current system for tracking people is paper and pencil,

and what that means is

însemnând

that when a mother and her five children walk into the camp,

că atunci când o mamă cu cinci copii intră în tabără,

headquarters is essentially blind to this moment.

practic, sediul nu o vede, nu consemnează acest moment.

That's all going to change in the next few weeks,

Toate acestea se vor schimba în următoarele săptămâni

thanks to private sector collaboration.

datorită colaborării cu sectorul privat.

There's going to be a new system based on donated package tracking technology

Va exista un nou sistem bazat pe tehnologia donată de urmărire a coletelor

from the logistics company that I work for.

de către compania de logistică la care lucrez.

Acest nou sistem va genera o pistă de date,

With this new system, there will be a data trail,

so you know exactly the moment

așa că vei ști exact momentul

when that mother and her children walk into the camp.

în care acea mamă și copiii ei au intrat în tabără.

And even more, you know if she's going to have supplies

Și chiar mai mult, vei ști dacă ea va avea provizii

luna aceasta și următoarea.

this month and the next.

Information visibility drives efficiency.

Vizibilitatea informațiilor generează eficiență.

For companies, using technology to gather important data,

Pentru companii, folosirea tehnologiei pentru a colecta date importante

it's like bread and butter.

e o rutină.

They've been doing it for years,

Ele fac lucrul ăsta de ani de zile,

and it's led to major operational efficiency improvements.

ceea ce a dus la îmbunătățiri majore în eficiența operațională.

Imaginați-vă firma voastră preferată de băuturi

Just try to imagine your favorite beverage company

trying to plan their inventory

încercând să își facă inventarul

and not knowing how many bottles were on the shelves.

și neșttind câte sticle au avut pe raft.

It's absurd.

Este absurd.

Data drives better decisions.

Datele generează decizii mai bune.

Now, if you're representing a company,

Acum, dacă reprezentați o companie

and you're pragmatic and not just idealistic,

și sunteți pragmatic, nu doar idealist,

you might be saying to yourself, "OK, this is all great, Mallory,

v-ați putea întreba: „Bine, Mallory, e nemaipomenit,

but why should I want to be involved?"

dar de ce mi-aș dori să mă implic?”

Ei bine, în afara unei bune strategii de imagine,

Well for one thing, beyond the good PR,

humanitarian aid is a 24-billion-dollar sector,

ajutorul umanitar este un sector de 24 miliarde de dolari,

and there's over five billion people, maybe your next customers,

existând peste 5 miliarde de persoane, printre care potențiali clienți

that live in the developing world.

din țări în curs de dezvoltare.

Further, companies that are engaging in data philanthropy,

În plus, companiile implicate în filantropia datelor

they're finding new insights locked away in their data.

găsesc noi amănunte stocate in datele lor.

Take, for example, a credit card company

Luați ca exemplu o companie de cărți de credit

that's opened up a center

care a deschis un centru

that functions as a hub for academics, for NGOs and governments,

care funcționează ca o platformă comună pentru academicieni, guverne și ONG-uri.

all working together.

toți lucrând laolaltă.

Analizează informațiile din plățile cu cartea de credit

They're looking at information in credit card swipes

and using that to find insights about how households in India

pentru a aprofunda felul în care familiile din India

live, work, earn and spend.

trăiesc, muncesc, câștigă și cheltuiesc.

For the humanitarian world, this provides information

Pentru lumea umanitară, acest lucru oferă informații

about how you might bring people out of poverty.

despre cum ai putea ajuta lumea să iasă din sărăcie.

But for companies, it's providing insights about your customers

Dar pentru companii, înseamnă informații despre clienții actuali

și clienții potențiali din India.

and potential customers in India.

It's a win all around.

Este un câștig pentru toată lumea.

Now, for me, what I find exciting about data philanthropy --

Acum, ceea ce găsesc interesant despre filantropia datelor --

donating data, donating decision scientists and donating technology --

donarea datelor, donarea de experți în decizii și donarea tehnologiei --

e valoarea acestora pentru tineri profesioniști ca mine

it's what it means for young professionals like me

who are choosing to work at companies.

care aleg să muncească pentru companii.

Studies show that the next generation of the workforce

Studiile arată că următoarea generație de salariați

care about having their work make a bigger impact.

dorește ca munca lor să aibă un impact mai mare.

We want to make a difference,

Toți dorim să aducem o schimbare în bine,

and so through data philanthropy,

iar prin filantropia datelor,

companies can actually help engage and retain their decision scientists.

companiile pot spori angajamentul și retenția experților în decizii.

And that's a big deal for a profession that's in high demand.

Iar asta e un lucru mare pentru o profesie la mare căutare.

Data philanthropy makes good business sense,

Filantropia datelor e o afacere rentabilă

and it also can help revolutionize the humanitarian world.

și poate ajuta la revoluționarea sectorului umanitar.

If we coordinated the planning and logistics

Dacă am coordona planificarea și logistica

across all of the major facets of a humanitarian operation,

tuturor aspectelor principale ale unei operațiuni umanitare,

am putea hrăni, îmbrăca și adăposti sute de mii de persoane în plus

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

iar companiile trebuie să se ridice la potențialul pe care eu știu că îl au

in bringing about this revolution.

în declanșarea acestei revoluții.

You've probably heard of the saying "food for thought."

Probabil ați auzit de expresia „hrană pentru minte”.

Well, this is literally thought for food.

Ei bine, asta e în mod literal gândit pentru hrană.

It finally is the right idea at the right time.

Este, în sfârșit, ideea potrivită la momentul potrivit.

(Laughter)

(Râsete)

Très magnifique.

Formidabil.

Thank you.

Vă mulțumesc.

(Applause)

(Aplauze)