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

Translator: ha ng Reviewer: Linndy V

June 2010.

Tháng sáu, 2010

Lần đầu tiên tôi đặt chân đến Rome, Ý

I landed for the first time in Rome, Italy.

I wasn't there to sightsee.

Tôi không đến để ngắm cảnh

I was there to solve world hunger.

Tôi đến để giải quyết nạn đói của thế giới.

(Cười)

(Laughter)

That's right.

Đúng vậy.

I was a 25-year-old PhD student

Tôi là một nghiên cứu sinh 25 tuổi

armed with a prototype tool developed back at my university,

với vũ khí là công cụ thử nghiệm được phát triển tại trường tôi,

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

tôi sẽ giúp Chương trình Lương thực Thế giới giải quyết nạn đói

So I strode into the headquarters building

Vì thế tôi sải bước đến tòa nhà trụ sở

and my eyes scanned the row of UN flags,

và liếc mắt qua hàng cờ của Liên hợp quốc

and I smiled as I thought to myself,

và tôi mỉm cười khi thầm nghĩ

"The engineer is here."

"Đây chính là kĩ sư".

(Laughter)

(Cười)

Give me your data.

Đưa tôi dữ liệu của bạn

I'm going to optimize everything.

Tôi sẽ tối ưu hóa mọi thứ

(Laughter)

(Cười)

Tell me the food that you've purchased,

Cho tôi biết loại thức ăn bạn đã mua

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

địa điểm và thời gian bạn muốn

và tôi sẽ cho bạn biết cách để lấy thức ăn

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

best set of routes to take for the food.

tốt nhất, rẻ nhất và nhanh nhất

We're going to save money,

Chúng ta sẽ tiết kiệm được tiền,

we're going to avoid delays and disruptions,

sẽ tránh được sự trì trệ và gián đoạn,

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

và điều quan trọng là chúng ta sẽ cứu được nhiều người.

Không có chi.

You're welcome.

(Laughter)

(Cười).

Tôi đã nghĩ điều này sẽ mất khoảng 12 tháng,

I thought it was going to take 12 months,

Thậm chí có thể 13.

OK, maybe even 13.

This is not quite how it panned out.

Đây không phải là cách nó thành công

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

Sau vài tháng làm dự án, sếp người Pháp của tôi nói với tôi rắng,

"You know, Mallory,

"Cô biết không, Mallory",

it's a good idea,

"Đây là một ý tưởng tốt",

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

nhưng dữ liệu mà cô cần cho những thuật toán của cô lại không có sẵn.

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

Ý tưởng thì đúng nhưng không đúng lúc,

and the right idea at the wrong time

mà ý tưởng đúng vào không đúng thời điểm

là một ý tưởng sai lầm".

is the wrong idea."

(Laughter)

(Cười)

Project over.

Dự án kết thúc.

Tôi đã rất đau khổ.

I was crushed.

Giờ đây khi tôi nhớ lại

When I look back now

on that first summer in Rome

mùa hè đầu tiên của mình ở Rome,

tôi thấy có nhiều thứ thay đổi trong vòng sáu năm qua,

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

it is an absolute transformation.

và đó là một sự biến đổi hoàn toàn.

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

Đã đến lúc đưa dữ liệu vào thế giới nhân đạo.

Điều đó thật thú vị. Thật có cảm hứng.

It's exciting. It's inspiring.

But we're not there yet.

Nhưng ta vẫn chưa xong.

And brace yourself, executives,

Và hãy chuẩn bị, các giám đốc

because I'm going to be putting companies

vì tôi sẽ đưa các công ty

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

lên ghế nóng để hành động và đóng vai mà tôi biết họ có thể

My experiences back in Rome prove

Những trải nghiệm của tôi tại Rome

using data you can save lives.

chứng minh sử dụng dữ liệu là cứu người.

OK, not that first attempt,

Vâng, không phải ở lần thử đầu tiên,

but eventually we got there.

nhưng cuối cùng chúng ta cũng thành công.

Let me paint the picture for you.

Để tôi cho các bạn thấy tình huống sau.

Imagine that you have to plan breakfast, lunch and dinner

Hãy tưởng tượng bạn phải chuẩn bị bữa sáng, trưa và tối

cho 500.000 người

for 500,000 people,

and you only have a certain budget to do it,

và bạn chỉ có một số tiền để làm việc đó,

say 6.5 million dollars per month.

6,5 triệu đô một tháng chẳng hạn.

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

Vâng, bạn sẽ làm gì? Cách tốt nhất để giải quyết là gì?

Should you buy rice, wheat, chickpea, oil?

Bạn có nên mua gạo, lúa mì, đậu gà, dầu ăn không?

How much?

Tốn bao nhiêu tiền?

Nghe có vẻ đơn giản nhưng thực tế thì không.

It sounds simple. It's not.

Bạn có khoảng 30 loại thức ăn và bạn phải chọn 5 loại trong số đó.

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

That's already over 140,000 different combinations.

Đó đã là hơn 140.000 sự kết hợp khác nhau.

Then for each food that you pick,

Sau đó với mỗi loại thực phẩm mà bạn chọn,

you need to decide how much you'll buy,

bạn cần cân nhắc về số lượng,

where you're going to get it from,

chỗ mua,

where you're going to store it,

chỗ dự trữ,

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

thời gian để đến đó,

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

Bạn cũng cần phải tìm hiểu về đường xá và phương tiện để đến đó.

Và cũng đã có hơn 900 triệu sự lựa chọn.

And that's already over 900 million options.

Nếu bạn cân nhắc từng phương án trong vòng 1 giây,

If you considered each option for a single second,

that would take you over 28 years to get through.

bạn sẽ mất hơn 28 năm để xem xét hết

900 million options.

tất cả 900 triệu chọn lựa.

Nên chúng tôi làm công cụ giúp người quyết định

So we created a tool that allowed decisionmakers

to weed through all 900 million options

có thể lướt qua tất cả 900 triệu lựa chọn

in just a matter of days.

chỉ trong vài ngày.

It turned out to be incredibly successful.

Điều này trở nên thành công ngoài mong đợi

In an operation in Iraq,

Khi thực hiện ở Iraq,

we saved 17 percent of the costs,

chúng tôi đã tiết kiệm được 17% chi phí

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

và điều này có nghĩa là bạn có thể cung cấp thức ăn cho 80.000 người nữa.

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

Tất cả là nhờ việc sử dụng dữ liệu và các hệ thống phức tạp

But we didn't do it alone.

Nhưng chúng tôi không đơn độc.

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

Đơn vị mà chúng tôi hợp tác ở Rome rất đặc biệt.

They believed in collaboration.

Họ tin tưởng vào sự cộng tác.

They brought in the academic world.

Họ mời những nhà khoa học.

Họ mời những công ty.

They brought in companies.

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

Và nếu ta thực sự muốn thay đổi lớn trong vấn đề lớn như nạn đói toàn cầu,

we need everybody to the table.

Chúng ta cần thảo luận với mọi người.

Chúng ta cần những người tìm dữ liệu từ các tổ chức nhân đạo

We need the data people from humanitarian organizations

dẫn đường,

leading the way,

and orchestrating just the right types of engagements

và dàn xếp những sự hợp tác phù hợp

with academics, with governments.

với các nhà khoa học, chính phủ.

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

Và có một nhóm mà đáng lẽ ra nên đóng vai trò làm đòn bảy.

Did you guess it? Companies.

Bạn có đoán được đó là ai không? Công ty.

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

Những công ty đóng vai trò chính trong việc giải quyết những vấn đề lớn.

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

Tôi đã tham gia khu vực tư nhân khoảng 2 năm

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

Tôi đã thấy những gì công ty có thể làm và những gì họ không làm,

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

và tôi nghĩ có 3 cách mà chúng ta có thể bù đắp, đó là:

by donating data, by donating decision scientists

quyên góp dữ liệu, những nhà khoa học quyết định

and by donating technology to gather new sources of data.

và công nghệ để thu thập những dữ liệu mới.

This is data philanthropy,

Đây là quyên góp dữ liệu,

and it's the future of corporate social responsibility.

là trách nhiệm xã hội của doanh nghiệp trong tương lai.

Hơn nữa, nó cũng giúp các doanh nghiệp thành công hơn.

Bonus, it also makes good business sense.

Companies today, they collect mountains of data,

Ngày nay, những công ty thu thập rất nhiều dữ liệu,

nên điều đầu tiên họ có thể làm là quyên góp dữ liệu đó.

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

Some companies are already doing it.

Một số công ty đã và đang làm điều đó.

Ví dụ như, một công ty viễn thông lớn.

Take, for example, a major telecom company.

They opened up their data in Senegal and the Ivory Coast

Họ chia sẻ dữ liệu của họ ở Sê nê gan và Bờ biển Ngà.

and researchers discovered

và các nhà nghiên cứu phát hiện ra rằng

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

nếu bạn quan sát dãy ping được gửi đến những tháp viễn thông

you can see where people are traveling.

bạn có thể biết nơi mọi người thăm quan.

And that can tell you things like

Và bạn cũng có thể biết được

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

nơi bùng phát dịch sốt rét và bạn có thể tiến hành các dự báo.

Hay lấy ví dụ như một công ty vệ tinh tân tiến.

Or take for example an innovative satellite company.

They opened up their data and donated it,

Với dữ liệu do họ chia sẻ và quyên góp,

bạn có thể theo dõi được

and with that data you could track

how droughts are impacting food production.

ảnh hưởng hạn hán đến sản xuất lương thực.

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

Do đó bạn có thể tiến hành các biện pháp cứu trợ trước khi quá muộn.

This is a great start.

Đây là một khởi đầu tốt.

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

Dữ liệu của các công ty cũng có chứa những tài liệu mật.

And yes, you need to be very careful.

Vì thế, bạn phải cẩn thận.

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

Bạn phải tôn trọng việc bảo mật thông tin, ví dụ như ẩn thông tin dữ liệu.

But even if the floodgates opened up,

Nhưng ngay cả khi lượng dữ liệu quá nhiều,

and even if all companies donated their data

và tất cả cả công ty đều quyên góp dữ liệu của họ

to academics, to NGOs, to humanitarian organizations,

cho nhà khoa học, tổ chức phi chính phủ, các tổ chức nhân đạo,

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

chúng ta cũng không thể khai thác toàn bộ lợi ích của dữ liệu

for humanitarian goals.

cho mục đích nhân đạo.

Why?

Tại sao lại thế?

To unlock insights in data, you need decision scientists.

Để khai thác triệt để dữ liệu, bạn cần các nhà khoa học quyết định.

Decision scientists are people like me.

Những người như tôi.

They take the data, they clean it up,

Họ tiếp nhận dữ liệu, sắp xếp,

transform it and put it into a useful algorithm

biến đổi thành những thuật toán hữu dụng

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

đó là giải pháp nhanh nhất đáp ứng nhu cầu của doanh nghiệp.

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

Chỉ có một vài nhà khoa học làm việc cho các tổ chức nhân đạo,

Most of them work for companies.

đa phần họ làm cho các công ty.

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

Và đó cũng là điều thứ hai mà các công ty cần làm.

Ngoài việc đóng góp dữ liệu ra,

In addition to donating their data,

they need to donate their decision scientists.

họ cần cung cấp các nhà khoa học của họ.

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

Các công ty sẽ phản ứng ngay: "Đừng hòng lấy đi các nhà khoa học của tôi"

We need every spare second of their time."

Tôi cần từng phút giây quý giá của họ".

But there's a way.

Nhưng có một giải pháp.

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

Nếu một công ty quyên góp thời gian của một nhà khoa học,

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

thì khoảng thời gian đó sẽ được nhân lên

over a long period, say for example five years.

trong dài hạn, khoảng 5 năm chẳng hạn.

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

Tuy chỉ là vài tiếng mỗi tháng, một khoảng thời gian rất ngắn

which a company would hardly miss,

không ảnh hưởng lắm đến công ty,

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

nhưng điều quan trọng hơn là: việc hợp tác lâu dài.

Long-term partnerships allow you to build relationships,

Việc hợp tác này giúp bạn xây dựng các mối quan hệ,

to get to know the data, to really understand it

tìm hiểu và nghiên cứu nguồn dữ liệu,

and to start to understand the needs and challenges

biết được nhu cầu và thách thức

that the humanitarian organization is facing.

mà các tổ chức nhân đạo đang gặp phải.

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

Chúng tôi đã mất 5 năm tại Rome để triển khai ý tưởng này,

five years.

5 năm.

3 năm đầu thật là vất vả, dự án vẫn chưa có tiến triển gì cả.

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,

Phải mất 2 năm sau đó, sau khi tinh chỉnh và triển khai công cụ,

like in the operations in Iraq and other countries.

như khi tiến hành ở Iraq và các quốc gia khác.

I don't think that's an unrealistic timeline

Tôi không nghĩ đó là mốc thời gian vô nghĩa.

when it comes to using data to make operational changes.

khi chúng ta dùng dữ liệu để thay đổi cách thức hoạt động.

It's an investment. It requires patience.

Đó là một khoản đầu tư đòi hỏi sự nhẫn nại

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

Nhưng các kết quả cho thấy một sự thật không thể chối cãi.

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

Ý tưởng này có thể cung cấp thức ăn cho hàng chục ngàn người nữa.

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

Nên khi chúng tôi có được dữ liệu và các nhà khoa học,

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

sẽ có cách thứ ba mà các công ty có thể trợ giúp:

donating technology to capture new sources of data.

cung cấp công nghệ để thu thập những nguồn dữ liệu mới.

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

Bạn thấy đấy, có nhiều điều chúng ta không hề có dữ liệu.

Right now, Syrian refugees are flooding into Greece,

Như việc dòng người tị nạn từ Syri đang tràn vào Hi Lạp,

và ủy ban tị nạn của LHQ không thể giải quyết được.

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

Hệ thống quản lí dân số hiện tại chỉ là giấy và bút

The current system for tracking people is paper and pencil,

và điều đó có nghĩa là

and what that means is

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

khi một bà mẹ và 5 đứa con bước vào trại,

headquarters is essentially blind to this moment.

thì cơ bản là trụ sở không thấy được khoảnh khắc này.

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

Tất cả mọi thứ sẽ thay đổi trong vài tuần tới,

thanks to private sector collaboration.

nhờ sự hợp tác trong khu vực tư nhân.

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

Sẽ có một hệ thống mới được trang bị công nghệ quản lí dựa trên nguồn dữ liệu

from the logistics company that I work for.

từ công ty logistics nơi tôi đang làm việc.

Với hệ thống mới này, bạn có thể dò nguồn dữ liệu

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

so you know exactly the moment

biết chính xác được thời điểm

when that mother and her children walk into the camp.

khi người mẹ đó và những đứa con tiến vào trại.

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

Ngoài ra, bạn cũng biết được cô ấy có được nhận tiếp tế

tháng này và sau đó không.

this month and the next.

Information visibility drives efficiency.

Thông tin minh bạch làm tính hiệu quả.

For companies, using technology to gather important data,

Đối với các công ty, sử dụng công nghệ để thu thập dữ liệu quan trọng

it's like bread and butter.

như một phần tất yếu.

They've been doing it for years,

Họ đã tiến hành nhiều năm qua,

and it's led to major operational efficiency improvements.

do đó đã có những cải tiến về tính hiệu quả hoạt động.

Hình dung công ty nước giải khát ưa thích của bạn

Just try to imagine your favorite beverage company

trying to plan their inventory

đang cố gắng kiểm kê hàng hóa

and not knowing how many bottles were on the shelves.

và không biết là có bao nhiêu chai ở trên kệ.

It's absurd.

Điều đó thật ngớ ngẩn.

Data drives better decisions.

Dữ liệu giúp ra quyết định đúng.

Now, if you're representing a company,

Nếu bạn đang đại diện cho một công ty

and you're pragmatic and not just idealistic,

và bạn là người thực tế, không viển vông,

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

bạn sẽ tự nhủ: "Phải, điều này thật tuyệt, Mallory à,

but why should I want to be involved?"

nhưng tại sao tôi lại muốn tham gia?"

Vâng có một lý do là, ngoài việc PR tốt,

Well for one thing, beyond the good PR,

humanitarian aid is a 24-billion-dollar sector,

viện trợ nhân đạo là một lĩnh vực trị giá 24 tỷ đô,

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

có hơn 5 tỷ người và có thể khách hàng tiếp theo của bạn,

that live in the developing world.

sống ở những nước đang phát triển.

Further, companies that are engaging in data philanthropy,

Hơn nữa, những công ty đang tham gia quyên góp dữ liệu,

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

họ có thể khai thác triệt để nguồn dữ liệu đó.

Take, for example, a credit card company

ví dụ như, một công ty thẻ tín dụng

that's opened up a center

đã mở cửa một trung tâm

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

như một điểm đến cho các nhà khoa học, các tổ chức và chính phủ

all working together.

cùng nhau hợp tác.

Họ quan sát thông tin từ những lần quẹt thẻ tín dụng

They're looking at information in credit card swipes

and using that to find insights about how households in India

và sử dụng để nghiên cứu cách mà các hộ dân ở Ấn Độ

live, work, earn and spend.

sống, làm việc, kiếm và tiêu tiền.

For the humanitarian world, this provides information

Đối với thế giới nhân đạo, điều này cung cấp thông tin

about how you might bring people out of poverty.

về cách bạn giúp mọi người thoát khỏi nghèo đói

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

Nhưng đối với các công ty, họ sẽ nhận được thông tin chi tiết

về các khách hàng tiềm năng ở Ấn Độ.

and potential customers in India.

It's a win all around.

Vậy là ai cũng có lợi.

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

Còn đối với tôi, điều tôi thấy hứng thú với việc quyên góp dữ liệu,

donating data, donating decision scientists and donating technology --

các nhà khoa học quyết định và công nghệ

là ý nghĩa của nó đối với những người trẻ như tôi,

it's what it means for young professionals like me

who are choosing to work at companies.

những người muốn làm ở các công ty.

Studies show that the next generation of the workforce

Các nghiên cứu cho thấy lực lượng lao động ở thế hệ trẻ

care about having their work make a bigger impact.

quan tâm nhiều hơn về tầm ảnh hưởng công việc họ làm.

We want to make a difference,

Chúng tôi muốn tạo nên sự khác biệt,

and so through data philanthropy,

và thông qua việc quyên góp dữ liệu,

companies can actually help engage and retain their decision scientists.

các công ty có thể tăng khả năng giữ chân các nhà khoa học quyết định.

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

Và đó là điều quan trọng đối với công việc có nhu cầu cao.

Data philanthropy makes good business sense,

Quyên góp dữ liệu cũng giúp doanh nghiệp của bạn thành công hơn,

and it also can help revolutionize the humanitarian world.

và cũng góp phần cách mạng hóa thế giới nhân đạo.

If we coordinated the planning and logistics

Nếu chúng ta phối hợp kế hoạch và logistics

across all of the major facets of a humanitarian operation,

trên tất cả các phương diện của hoạt động nhân đạo,

chúng ta có thể cung cấp thức ăn, quần áo, chỗ ở cho hàng trăm người nữa,

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

và các công ty cần hành động và đóng vai trò mà tôi biết họ có thể

in bringing about this revolution.

trong việc kiến tạo cuộc cách mạng này.

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

Các bạn có lẽ cũng đã nghe câu "đáng để suy nghĩ".

Well, this is literally thought for food.

Vâng, đúng hơn thì là suy nghĩ tạo nên thức ăn.

It finally is the right idea at the right time.

Cuối cùng đó cũng là một ý tưởng đúng vào đúng thời điểm.

(Laughter)

(Cười)

Très magnifique.

Tuyệt vời.

Thank you.

Cám ơn.

(Applause)

(Vỗ tay)