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

Çeviri: Meltem Sendag Gözden geçirme: güney örnek

June 2010.

Haziran 2010.

I landed for the first time in Rome, Italy.

Roma, İtalya'ya ilk defa ayak bastım.

I wasn't there to sightsee.

Turist olarak gelmemiştim.

I was there to solve world hunger.

Dünyadaki açlığa çözüm bulmak için oradaydım.

(Laughter)

(Kahkahalar)

That's right.

Evet, doğru duydunuz.

I was a 25-year-old PhD student

25 yaşında bir doktora öğrencisiydim,

armed with a prototype tool developed back at my university,

üniversitemde geliştirilmiş bir prototip aracını kuşanmış gelmiştim

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

ve Dünya Gıda Programı'nın açlık sorununu çözmesine yardım edecektim.

So I strode into the headquarters building

Merkez ofis binasını uzun adımlarla yürüdüm,

and my eyes scanned the row of UN flags,

gözlerimle Birleşmiş Milletler sıra bayraklarını taradım

and I smiled as I thought to myself,

ve kendi kendime düşünüp gülümsedim:

"The engineer is here."

"Mühendis burada."

(Laughter)

(Kahkahalar)

Give me your data.

Bana verileri gösterin.

I'm going to optimize everything.

Her şeyi optimize edeceğim.

(Laughter)

(Kahkahalar)

Tell me the food that you've purchased,

Satın aldığınız gıda miktarını söyleyin,

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

nereye gideceğini, ne zaman orada olması gerektiğini,

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

ben de size en kısa, en hızlı en ucuz, en iyi

best set of routes to take for the food.

rotaları sıralayayım.

We're going to save money,

Paradan tasarruf edeceğiz,

we're going to avoid delays and disruptions,

gecikmeleri ve bozulmaları önleyeceğiz

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

ve asıl önemli olan, hayat kurtaracağız.

You're welcome.

Bir şey değil.

(Laughter)

(Kahkahalar)

I thought it was going to take 12 months,

12 ay süreceğini düşündüm,

OK, maybe even 13.

tamam, belki 13.

This is not quite how it panned out.

Tam olarak böyle sonuçlanmadı.

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

Projeye başladıktan sadece birkaç ay sonra Fransız patronum

bana dedi ki,

"You know, Mallory,

"Mallory, bu iyi bir fikir,

it's a good idea,

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

ancak senin algoritmaların için ihtiyacın olan veri burada yok.

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

Bu doğru bir fikir ancak yanlış bir zamanda

and the right idea at the wrong time

ve yanlış bir zamanda gelen doğru bir fikir,

is the wrong idea."

yanlış bir fikirdir."

(Laughter)

(Kahkahalar)

Project over.

Projenin sonu.

I was crushed.

İçim ezilmişti.

When I look back now

Geriye dönüp baktığımda

on that first summer in Rome

Roma'daki bu ilk yazıma

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

ve son 6 yıl içerisinde ne kadar çok şeyin değiştiğine,

it is an absolute transformation.

bunun acayip bir dönüşüm olduğunu görüyorum.

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

İnsani çalışmalarda veri kullanma çağının başlangıcı.

It's exciting. It's inspiring.

Çok heyecanlı. Çok ilham verici.

But we're not there yet.

Ancak henüz orada değiliz.

And brace yourself, executives,

Kendinizi hazırlayın, yöneticiler,

because I'm going to be putting companies

çünkü şirketleri sorumluluk almaya

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

ve yapabileceklerine inandığım rolü oynamaya çağıracağım.

My experiences back in Rome prove

Roma'daki tecrübelerim kanıtlıyor ki,

using data you can save lives.

verileri kullanarak hayat kurtarabiliriz.

OK, not that first attempt,

Tamam, bunu öyle hemen anlayamadık

but eventually we got there.

ancak zamanla kavrayabildik.

Let me paint the picture for you.

Size anlatmama izin verin.

Imagine that you have to plan breakfast, lunch and dinner

Düşünün ki, bir kahvaltı, bir öğle ve bir de akşam yemeği

for 500,000 people,

planlamak durumundasınız 500.000 kişi için

and you only have a certain budget to do it,

ve bunun için belirli bir bütçeniz var,

say 6.5 million dollars per month.

diyelim ki ayda 6,5 milyon dolar.

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

Ne yapmanız gerekir? Bunu planlamanın en iyi yolu nedir?

Should you buy rice, wheat, chickpea, oil?

Pirinç, buğday, bezelye, yağ, ne almalısınız?

How much?

Ne kadar?

It sounds simple. It's not.

Kolay gibi görünüyor ama değil.

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

30 adet alabileceğiniz gıda ürünü var ve siz 5 tanesini seçmek durumundasınız.

That's already over 140,000 different combinations.

Bu, 140.000 farklı kombinasyon eder.

Then for each food that you pick,

Sonra, her gıda maddesi için,

you need to decide how much you'll buy,

ne kadar alacağınıza karar vermeniz lazım,

where you're going to get it from,

nereden alacağınıza,

where you're going to store it,

bunları nerede depolayacağınıza,

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

getirmenin ne kadar süreceğine.

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

Tüm farklı nakliyat güzergâhlarına bir bakmak lazım.

Bu da 900 milyondan fazla opsiyon demektir.

And that's already over 900 million options.

If you considered each option for a single second,

Her bir opsiyonu incelemek için bir saniye ayırsanız,

that would take you over 28 years to get through.

bitirmeniz 28 yılınızı alacaktır.

900 million options.

900 milyon opsiyon.

So we created a tool that allowed decisionmakers

Biz de bu kararları verecek olan kişilerin

to weed through all 900 million options

bu 900 milyon opsiyonun üzerinden sadece birkaç gün içerisinde

in just a matter of days.

geçebilmesini sağlayan bir araç yarattık.

It turned out to be incredibly successful.

İnanılmaz derecede başarılı oldu.

In an operation in Iraq,

Irak'ta bir operasyonda,

we saved 17 percent of the costs,

masraflardan %17 tasarruf ettik,

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

bu da fazladan 80.000 kişiyi besleyebilmemiz anlamına geliyordu.

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

Bunların hepsi veri kullanımı ve kompleks sistemleri modelleme

sayesinde oldu.

But we didn't do it alone.

Ancak bunların hiçbirini tek başımıza yapmadık.

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

Roma'da çalıştığım birimdeki insanlar, eşi bulunmaz türdendi.

They believed in collaboration.

İşbirliğine inanıyorlardı.

They brought in the academic world.

Akademi dünyasını işin içine kattılar.

They brought in companies.

Şirketleri getirdiler.

Dünyadaki büyük sorunlarlara çözüm üretmek istiyorsak, açlık gibi,

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

we need everybody to the table.

herkesin masaya oturmasına ihtiyacımız var.

İnsani kuruluşların veri uzmanlarının yolu göstermeleri gerekiyor

We need the data people from humanitarian organizations

leading the way,

ve uygun türde katılımı organize etmeleri gerekli,

and orchestrating just the right types of engagements

with academics, with governments.

akademisyenlerle, devletlerle.

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

Uygun şekilde kullanamadığımız sadece bir grup var.

Did you guess it? Companies.

Hangisi olduğunu tahmin edebildiniz mi? Şirketler.

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

Dünya sorunlarını çözmede şirketlere önemli bir rol düşüyor.

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

2 senedir özel sektörde çalışıyorum.

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

Şirketlerin neler yapabileceklerini gördüm ve neleri yapmadıklarını

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

ve bence bu aradaki boşluğu doldurabilmek için 3 yol var:

by donating data, by donating decision scientists

Veri bağışı yapmak, veri bilimcileri bağışlamak

and by donating technology to gather new sources of data.

ve yeni veri kaynakları toplayacak teknoloji bağışı yapmak.

This is data philanthropy,

Buna veri filantropisi deniyor,

and it's the future of corporate social responsibility.

kurumsal sosyal sorumluluğun geleceği bu şekilde olacak.

Bonus, it also makes good business sense.

Ayrıca, iş bakımından da mantıklı.

Companies today, they collect mountains of data,

Şirketler günümüzde, çok fazla veri topluyorlar,

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

yani yapabilecekleri ilk şey bu veriyi bağışlamak.

Some companies are already doing it.

Bazı şirketler bunu yapıyor bile.

Take, for example, a major telecom company.

Mesela, büyük bir telekomünikasyon şirketi.

They opened up their data in Senegal and the Ivory Coast

Senegal ve Fildişi Sahili'nde verilerini açtılar

and researchers discovered

ve araştırmacılar buldu ki,

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

cep telefonu vericilerine gelen sinyallerin akışına baktığımızda,

you can see where people are traveling.

insanların nereye seyahat ettiğini görebiliyoruz.

And that can tell you things like

Bu da bize, sıtma gibi hastalıkların nereye doğru yayılabileceğini gösterebilir

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

ve bu sayede bazı tahminler yapabiliriz.

Or take for example an innovative satellite company.

Veya mesela yenilikçi bir uydu firması.

They opened up their data and donated it,

Bize verisini açtı ve bağışladı,

and with that data you could track

bu veri ile su kıtlığının gıda üretimini

how droughts are impacting food production.

nasıl etkilediğini izleyebiliyorduk.

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

Bu sayede bir kriz olmadan önce yardım fonlaması başlatabiliriz.

This is a great start.

Bu harika bir başlangıç.

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

Şirket verilerinin içerisinde işimize yarayabilecek önemli şeyler var.

And yes, you need to be very careful.

Ve evet, çok dikkatli olmak durumundayız.

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

Gizlilik konusuna saygı göstermeliyiz, mesela veriyi anonim hâle getirerek.

But even if the floodgates opened up,

Ancak, tüm kapılar açılsa bile,

and even if all companies donated their data

tüm şirketler veri bağışı yapsalar da,

to academics, to NGOs, to humanitarian organizations,

akademiye, STK'lara, insani yardım kuruluşlarına,

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

yine de bu veri, tüm potansiyeliyle insani amaçlar için

for humanitarian goals.

kullanılmaya hazır değil.

Why?

Neden?

To unlock insights in data, you need decision scientists.

Çünkü verinin içerisinden işimize yarayabilecek şeyleri alabilmek için

Decision scientists are people like me.

benim gibi veri bilimcilerine ihtiyaç var.

They take the data, they clean it up,

Karar bilimcileri veriyi alır, temizler,

transform it and put it into a useful algorithm

dönüştürür ve sorunu en iyi çözebilecek

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

yararlı bir algoritmanın içerisinde kullanır.

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

İnsani yardım dünyasında çok az veri bilimcisi var.

Most of them work for companies.

Birçoğu şirketler için çalışıyor.

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

O yüzden bu, şirketlerin yapması gereken ikinci şey,

In addition to donating their data,

veri bağışı yapmaya ek olarak,

they need to donate their decision scientists.

kendi veri bilimcilerini bağışlamalılar.

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

Şimdi şirketler diyecek ki, "Ah, veri bilimcilerimizi bizden almayın.

We need every spare second of their time."

Onların her saniyesine ihtiyacımız var."

But there's a way.

Ancak bir yol var.

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

Bir şirket veri bilimcisinin zamanının belirli bir kısmını bağışlayacaksa,

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

o belirli kısmı geniş bir zamana yaymak aslında daha mantıklı,

over a long period, say for example five years.

mesela 5 senelik bir zamana.

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

Böylece her ay başına birkaç saat düşer,

which a company would hardly miss,

şirket için çok zor olmaz

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

ve bu sayede çok faydalı bir şey çıkar: Uzun dönemli ortaklıklar.

Long-term partnerships allow you to build relationships,

Uzun dönemli ortaklıklar, ilişkiler oluşturabilmeyi sağlar,

to get to know the data, to really understand it

veriyi tanımayı, gerçekten anlamayı

and to start to understand the needs and challenges

ve insani kuruluşun ihtiyaçları ile karşılaştığı zorlukları

that the humanitarian organization is facing.

anlamayı sağlar.

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

Roma'da, Dünya Gıda Programı'nda, bunu yapmak beş yılımızı aldı,

five years.

beş yıl.

That first three years, OK, that was just what we couldn't solve for.

İlk üç sene tamam, bu zamanı çözüm üretmekle geçirdik

Then there was two years after that of refining and implementing the tool,

Ondan iki sene sonra geliştirdiğimiz aracın incelik ayarlarını yapmak,

like in the operations in Iraq and other countries.

mesela Irak'taki veya diğer ülkelerdeki operasyonlar için.

I don't think that's an unrealistic timeline

Bence bu gerçekçi olmayan bir zaman çizelgesi değil,

when it comes to using data to make operational changes.

operasyonel değişiklikler yapmak için veri kullanmakta.

It's an investment. It requires patience.

Bu bir yatırım. Sabır gerektiriyor.

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

Ancak üretilebilecek çözümlerin başarısı inkâr edilemez.

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

Bizim örneğimizde, on binlerce daha fazla insanın beslenebilmesi söz konusuydu.

So we have donating data, we have donating decision scientists,

O hâlde, veri bağışını ve veri bilimcileri bağış yapmayı konuştuk.

Şirketlerin yardım edebileceği üçüncü bir yol daha var:

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

donating technology to capture new sources of data.

Yeni data kaynakları bulabilmek için teknoloji bağışı yapmak.

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

Verisine sahip olmadığımız pek çok şey var.

Right now, Syrian refugees are flooding into Greece,

Şu anda, Suriyeli mülteciler akın akın Yunanistan'a geliyorlar

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

ve Birleşmiş Milletler mülteci biriminin işi başından aşkın.

The current system for tracking people is paper and pencil,

İnsanları takip etmekte şu an kullanılan sistem, kalem ve kâğıt

and what that means is

ve bu şu demek oluyor:

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

Bir anne ve beş çocuğu kampa geldiğinde,

headquarters is essentially blind to this moment.

bundan yetkililerin haberi olmuyor.

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

Birkaç hafta içerisinde bu değişecek,

thanks to private sector collaboration.

özel sektör işbirliği sayesinde.

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

Yardım paketi takip teknolojisi üzerine kurulu yeni bir sistem olacak,

from the logistics company that I work for.

çalıştığım lojistik şirketi sayesinde.

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

Bu yeni sistemle, veri takibi yapabileceğiz.

so you know exactly the moment

Yani anne ve çocuklarının tam olarak

when that mother and her children walk into the camp.

kampa girdiği zamanı bileceğiz.

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

Ve daha da fazlası, bu ay ve sonrasında

this month and the next.

yardım alabilecek mi bileceğiz.

Information visibility drives efficiency.

Bilgi görünürlüğü verimliliği getiriyor.

For companies, using technology to gather important data,

Şirketler için önemli veriyi çekmek için teknoloji kullanmak

it's like bread and butter.

olmazsa olmaz.

They've been doing it for years,

Bunu senelerdir yapıyorlar,

and it's led to major operational efficiency improvements.

bu sayede operasyonel verimliliklerinde büyük gelişmeler oldu.

Just try to imagine your favorite beverage company

Mesela en sevdiğiniz içecek şirketini düşünün,

trying to plan their inventory

stok planlaması yaptıklarını

and not knowing how many bottles were on the shelves.

ve raflarda kaç şişe olduğunu bilmediklerini.

It's absurd.

Bu absürt.

Data drives better decisions.

Veri daha iyi karar verebilmeyi sağlar.

Now, if you're representing a company,

Şimdi, eğer bir şirketi temsil ediyorsanız

and you're pragmatic and not just idealistic,

ve sadece idealist değil, aynı zamanda pragmatik iseniz,

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

kendinize diyebilirsiniz ki, "Tamam, bu süper, Mallory,

but why should I want to be involved?"

ama neden ben buna katılmak isteyeyim?"

Well for one thing, beyond the good PR,

Bir kere, iyi PR etkisi dışında,

humanitarian aid is a 24-billion-dollar sector,

insani yardım sektörü, 24 milyar dolarlık bir sektör

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

ve 5 milyardan fazla insan sizin gelişmekte olan dünyadaki

that live in the developing world.

müşterileriniz olabilir.

Further, companies that are engaging in data philanthropy,

Dahası, veri bağışında bulunan şirketler,

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

verilerin içerisinde gizli kalmış işlerine yarayabilecek yeni şeyler bulabiliyorlar.

Take, for example, a credit card company

Mesela, bir kredi kartı şirketi

that's opened up a center

yeni bir yer açtı,

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

akademisyenler, STK'lar ve hükûmet yetkilileri için bir mekân,

all working together.

burada hep beraber çalışıyorlar.

They're looking at information in credit card swipes

Geçirilen kredi kartı bilgilerine bakıyorlar

and using that to find insights about how households in India

ve bulunması zor olan bazı hane halkı bilgilerine erişim sağlıyorlar,

live, work, earn and spend.

Hindistan'da, aileler nasıl yaşıyor, çalışıyor, kazanıyor ve harcıyor.

For the humanitarian world, this provides information

İnsani yardım dünyası için bu veri

about how you might bring people out of poverty.

insanları fakirlikten nasıl kurtarabileceğinizle ilgili bilgi sağlar.

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

Şirketler için ise, müşterileri ve

and potential customers in India.

potansiyel müşterileri ile ilgili bilgi sağlar.

It's a win all around.

Bu herkes için kazançlı.

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

Şimdi, benim veri filantropisine -- veri bağışı, veri bilimcisi bağışı

donating data, donating decision scientists and donating technology --

ve teknoloji bağışı-- ilgi duymamın sebebi

it's what it means for young professionals like me

bunun benim gibi şirketlerde çalışmayı seçen genç profesyoneller için

who are choosing to work at companies.

anlamlı olması.

Studies show that the next generation of the workforce

Araştırmalar gösteriyor ki, yeni nesil iş gücü

care about having their work make a bigger impact.

işlerinin daha büyük bir anlamı olmasını umursuyor.

We want to make a difference,

Fark yaratmak istiyoruz,

and so through data philanthropy,

veri filantropisi ile,

companies can actually help engage and retain their decision scientists.

şirketler veri bilimcilerinin ilgisini çekebilir ve ellerinde tutabilirler.

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

Çok revaçta olan bir meslek için bu nokta önemli.

Data philanthropy makes good business sense,

Veri filantropisi iş anlamında da mantıklı

and it also can help revolutionize the humanitarian world.

ve insani yardım dünyasında bir devrim yaratabilir.

If we coordinated the planning and logistics

Planlama ve lojistiği insani yardım operasyonunun

across all of the major facets of a humanitarian operation,

tüm alanlarında koordine edersek,

we could feed, clothe and shelter hundreds of thousands more people,

yüz binlerce daha fazla insanı doyurabilir ve giydirebiliriz.

and companies need to step up and play the role that I know they can

Şirketler de elini taşın altına koymalı ve bu devrimi gerçekleştirebilmek için

in bringing about this revolution.

üzerine düşeni yapmalı.

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

"Düşündürücü şey" lafını duymuşsunuzdur.

Well, this is literally thought for food.

Bu gerçekten besini düşündürücü.

It finally is the right idea at the right time.

Ve sonunda, doğru zamanda, doğru fikir.

(Laughter)

(Kahkahalar)

Très magnifique.

Très magnifique. (Fransızca: çok güzel)

Thank you.

Teşekkürler.

(Applause)

(Alkış)