ABOUT THE SPEAKER
Mallory Freeman - Data activist
UPS's advanced analytics manager Mallory Freeman researches how to do the most good with data.

Why you should listen

Dr. Mallory Freeman is the Lead Data Scientist in the UPS Advanced Technology Group, working on research and development projects for UPS’s smart logistics network. She serves on the advisory board of Neighborhood Nexus, supporting data-driven insights for the greater Atlanta region.

Freeman earned her Ph.D. in industrial engineering from the Georgia Institute of Technology in 2014. Her thesis explored how to measure and improve humanitarian operations in practical ways -- with a special focus on the use of algorithms. While she was in graduate school, she helped lead supply chain optimization projects for the UN World Food Programme. 

Freeman earned her Master's in operations research from MIT and her Bachelor's in industrial and systems engineering from Virginia Tech. In her spare time, she enjoys cooking, travelling and volunteering her data skills.

More profile about the speaker
Mallory Freeman | Speaker | TED.com
TED@UPS

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

Mallory Soldner: De gegevens van je bedrijf kunnen honger de wereld uithelpen.

Filmed:
1,090,373 views

Misschien heeft je bedrijf ooit al eens geld gedoneerd om humanitaire problemen te helpen oplossen. Maar je kon eigenlijk iets nuttigers aanbieden: je informatie. Mallory Soldner toont ons hoe bedrijven uit de privésector kunnen bijdragen tot echte vooruitgang bij grote problemen -- van de vluchtelingencrisis tot de honger in de wereld -- door niet-aangeboorde informatie en besluitanalisten te doneren. Wat kan jouw bedrijf bijdragen?
- Data activist
UPS's advanced analytics manager Mallory Freeman researches how to do the most good with data. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:12
JuneJuni 2010.
0
880
1760
In juni 2010
00:15
I landedgeland for the first time
in RomeRome, ItalyItalië.
1
3760
2880
was ik voor het eerst in Rome, in Italië.
00:19
I wasn'twas niet there to sightseebezienswaardigheden.
2
7800
1896
Ik wou de stad niet bezichtigen;
00:21
I was there to solveoplossen worldwereld- hungerhonger.
3
9720
3120
ik wou honger de wereld uit helpen.
(Gelach)
00:25
(LaughterGelach)
4
13160
2096
Echt waar.
00:27
That's right.
5
15280
1216
Ik was een 25-jarige doctoraatsstudent,
00:28
I was a 25-year-old-jaar oud PhDPhD studentstudent
6
16520
2096
gewapend met een werktuigprototype,
ontwikkeld aan mijn universiteit.
00:30
armedgewapend with a prototypeprototype toolgereedschap
developedontwikkelde back at my universityUniversiteit,
7
18640
3096
00:33
and I was going to help
the WorldWereld FoodVoedsel ProgrammeProgramma fixrepareren hungerhonger.
8
21760
3080
Daarmee zou ik het 'World Food Programme'
helpen honger uit te roeien.
00:37
So I strodeStrode into the headquartershoofdkwartier buildinggebouw
9
25840
2736
Dus schreed ik het hoofdkwartier binnen
00:40
and my eyesogen scannedgescand the rowrij of UNVERENIGDE NATIES flagsvlaggen,
10
28600
2816
en liet mijn ogen glijden
langs de VN-vlaggen.
00:43
and I smiledglimlachte as I thought to myselfmezelf,
11
31440
1960
Ik glimlachte en dacht bij mezelf:
00:46
"The engineeringenieur is here."
12
34840
1616
"De ingenieur is aangekomen."
00:48
(LaughterGelach)
13
36480
2216
(Gelach)
00:50
Give me your datagegevens.
14
38720
1776
"Geef me jullie cijfers.
00:52
I'm going to optimizeoptimaliseren everything.
15
40520
2176
Ik zal alles optimaliseren."
00:54
(LaughterGelach)
16
42720
1736
(Gelach)
"Waar is het voedsel
dat jullie gekocht hebben?
00:56
Tell me the foodeten that you've purchasedgekocht,
17
44480
1896
00:58
tell me where it's going
and when it needsbehoefte aan to be there,
18
46400
2616
Waar moet het heen
en wanneer moet het aankomen?
En dan geef ik jullie de kortste,
snelste, goedkoopste en beste routes.
01:01
and I'm going to tell you
the shortestkortste, fastestsnelst, cheapestgoedkoopste,
19
49040
2736
01:03
bestbeste setreeks of routesroutes to take for the foodeten.
20
51800
1936
01:05
We're going to savebesparen moneygeld,
21
53760
1496
We zullen geld besparen,
01:07
we're going to avoidvermijden
delaysvertragingen and disruptionsstoringen,
22
55280
2096
we zullen vertragingen
en verstoringen mijden.
01:09
and bottombodem linelijn,
we're going to savebesparen liveslevens.
23
57400
2736
En zo gaan we levens redden.
01:12
You're welcomeWelkom.
24
60160
1216
Graag gedaan."
01:13
(LaughterGelach)
25
61400
1696
(Gelach)
Ik dacht dat het twaalf maanden zou duren.
01:15
I thought it was going to take 12 monthsmaanden,
26
63120
1976
Oké, misschien zelfs dertien.
01:17
OK, maybe even 13.
27
65120
1560
01:19
This is not quiteheel how it pannedlaten draaien out.
28
67800
2280
Maar zo is het niet helemaal gegaan.
01:23
Just a couplepaar of monthsmaanden into the projectproject,
my FrenchFrans bossbaas, he told me,
29
71600
3776
Na enkele maanden
vertelde mijn Franse baas me:
01:27
"You know, MalloryMallory,
30
75400
1816
"Weet je, Mallory,
01:29
it's a good ideaidee,
31
77240
1656
het idee is goed,
01:30
but the datagegevens you need
for your algorithmsalgoritmen is not there.
32
78920
3336
maar ik mis de gegevens
voor je algoritmen.
01:34
It's the right ideaidee but at the wrongfout time,
33
82280
2536
Het idee is goed,
maar de timing is verkeerd.
01:36
and the right ideaidee at the wrongfout time
34
84840
2296
En het juiste idee op het verkeerde moment
01:39
is the wrongfout ideaidee."
35
87160
1376
is een verkeerd idee."
01:40
(LaughterGelach)
36
88560
1320
(Gelach)
01:42
ProjectProject over.
37
90960
1280
Project afgelopen.
01:45
I was crushedverpletterd.
38
93120
1200
Ik was er kapot van.
01:49
When I look back now
39
97000
1456
Als ik er nu op terugkijk,
01:50
on that first summerzomer in RomeRome
40
98480
1656
op die eerste zomer in Rome,
01:52
and I see how much has changedveranderd
over the pastverleden sixzes yearsjaar,
41
100160
2656
en ik zie hoeveel veranderd is
in de afgelopen zes jaar,
01:54
it is an absoluteabsoluut transformationtransformatie.
42
102840
2240
dan is het een complete
omwenteling geweest.
01:57
It's a comingkomt eraan of ageleeftijd for bringingbrengen datagegevens
into the humanitarianhumanitaire worldwereld-.
43
105640
3400
Men weet eindelijk data te gebruiken
in de wereld van de hulpverlening.
02:02
It's excitingopwindend. It's inspiringinspirerende.
44
110160
2656
Het is spannend.
Het is inspirerend.
02:04
But we're not there yetnog.
45
112840
1200
Maar we zijn er nog niet.
02:07
And braceBrace yourselfjezelf, executivesleidinggevenden,
46
115320
2296
En hou jullie vast, kaderleden,
02:09
because I'm going to be puttingzetten companiesbedrijven
47
117640
1976
want ik ga bedrijven op de rooster leggen
02:11
on the hotwarm seatstoel to stepstap up
and playspelen the rolerol that I know they can.
48
119640
3120
om ze de rol te doen spelen
die ze volgens mij kunnen spelen.
02:17
My experienceservaringen back in RomeRome provebewijzen
49
125520
2816
Mijn ervaringen in Rome hebben bewezen
dat het gebruik van gegevens
mensenlevens kan redden.
02:20
usinggebruik makend van datagegevens you can savebesparen liveslevens.
50
128360
2080
02:23
OK, not that first attemptpoging,
51
131440
2456
Misschien dan niet met die eerste poging,
02:25
but eventuallytenslotte we got there.
52
133920
2576
maar we zijn er uiteindelijk toch geraakt.
02:28
Let me paintverf the pictureafbeelding for you.
53
136520
1736
Laat het me even schetsen.
02:30
ImagineStel je voor that you have to planplan
breakfastontbijt, lunchlunch and dinneravondeten
54
138280
2736
Stel je voor dat je dagelijks 3 maaltijden
moet organiseren voor 500 000 mensen.
02:33
for 500,000 people,
55
141040
1616
02:34
and you only have
a certainzeker budgetbegroting to do it,
56
142680
2136
En dat met een beperkt budget.
02:36
say 6.5 millionmiljoen dollarsdollars perper monthmaand.
57
144840
2240
Laten we zeggen
6,5 miljoen dollar per maand.
02:40
Well, what should you do?
What's the bestbeste way to handlehandvat it?
58
148920
2762
Wat zou dan de beste manier zijn
om dat aan te pakken?
02:44
Should you buykopen ricerijst, wheattarwe, chickpeakikkererwten, oilolie-?
59
152280
2760
Moet je rijst kopen?
Of tarwe, kikkererwten, olie?
02:47
How much?
60
155760
1216
En hoeveel?
02:49
It soundsklanken simpleeenvoudig. It's not.
61
157000
2136
Het klinkt simpel, maar dat is het niet.
02:51
You have 30 possiblemogelijk foodslevensmiddelen,
and you have to pickplukken fivevijf of them.
62
159160
3216
Je moet vijf voedingswaren kiezen
uit een gamma van 30 producten.
Dat zijn al 140 000 mogelijke combinaties.
02:54
That's alreadynu al over 140,000
differentverschillend combinationscombinaties.
63
162400
3416
02:57
Then for eachelk foodeten that you pickplukken,
64
165840
1696
En voor ieder product dat je kiest,
02:59
you need to decidebesluiten how much you'llje zult buykopen,
65
167560
1976
moet je beslissen hoeveel je ervan koopt,
03:01
where you're going to get it from,
66
169560
1696
waar je het gaat kopen,
03:03
where you're going to storeop te slaan it,
67
171280
1480
waar je het gaat opslaan,
03:05
how long it's going to take to get there.
68
173760
1976
hoelang het zal duren
om het te leveren,
rekening houdend
met alle mogelijke transportroutes.
03:07
You need to look at all of the differentverschillend
transportationvervoer routesroutes as well.
69
175760
3336
Dan heb je al meer dan
900 miljoen mogelijkheden.
03:11
And that's alreadynu al
over 900 millionmiljoen optionsopties.
70
179120
2080
03:14
If you consideredbeschouwd eachelk optionkeuze
for a singlesingle secondtweede,
71
182120
2376
Als je één seconde nadenkt
over iedere optie,
dan heb je 28 jaar nodig
om ze allemaal te overlopen.
03:16
that would take you
over 28 yearsjaar to get throughdoor.
72
184520
2336
900 miljoen opties.
03:18
900 millionmiljoen optionsopties.
73
186880
1520
Dus ontwikkelden we een werktuig
dat beleidsvormers in staat stelt
03:21
So we createdaangemaakt a toolgereedschap
that allowedtoegestaan decisionmakersbesluitvormers
74
189160
2456
03:23
to weedonkruid throughdoor all 900 millionmiljoen optionsopties
75
191640
2616
om alle 900 miljoen opties te overlopen
in slechts enkele dagen.
03:26
in just a matterer toe doen of daysdagen.
76
194280
1360
03:28
It turnedgedraaid out to be incrediblyongelooflijk successfulgeslaagd.
77
196560
2240
Het werd een geweldig succes.
03:31
In an operationoperatie in IraqIrak,
78
199400
1256
Tijdens een operatie in Irak
konden we 17% van de kosten besparen.
03:32
we savedgered 17 percentprocent of the costskosten,
79
200680
2536
03:35
and this meantbedoelde that you had the abilityvermogen
to feedeten geven an additionalextra 80,000 people.
80
203240
4136
Dat betekende dat er zo'n 80 000 mensen
meer konden gevoed worden.
03:39
It's all thanksbedankt to the use of datagegevens
and modelingmodellering complexcomplex systemssystemen.
81
207400
4400
Allemaal dankzij het gebruik
van gegevens en complexe modellen.
03:44
But we didn't do it alonealleen.
82
212800
1280
Maar we werkten niet alleen.
03:46
The uniteenheid that I workedwerkte with in RomeRome,
they were uniqueuniek.
83
214840
2736
Ik mocht met een unieke afdeling
samenwerken in Rome.
03:49
They believedgeloofde in collaborationsamenwerking.
84
217600
1736
Ze geloofden in samenwerking.
03:51
They broughtbracht in the academicacademische worldwereld-.
85
219360
1696
Ze schakelden de hulp in van
de academische wereld en van bedrijven.
03:53
They broughtbracht in companiesbedrijven.
86
221080
1280
03:55
And if we really want to make biggroot changesveranderingen
in biggroot problemsproblemen like worldwereld- hungerhonger,
87
223200
3616
Als je een grote vooruitgang wil boeken
in grote problemen zoals hongersnood,
03:58
we need everybodyiedereen to the tabletafel.
88
226840
2560
dan moet iedereen mee aan tafel zitten.
04:02
We need the datagegevens people
from humanitarianhumanitaire organizationsorganisaties
89
230040
2936
De gegevensverzamelaars
van de ngo's moeten voorop gaan.
04:05
leadingleidend the way,
90
233000
1256
04:06
and orchestratingorkestreren
just the right typestypes of engagementsengagementen
91
234280
2576
En ze moeten de banden onderhouden
met de academici en de overheden.
04:08
with academicsacademici, with governmentsoverheden.
92
236880
1696
04:10
And there's one groupgroep that's not beingwezen
leveragedleveraged in the way that it should be.
93
238600
3696
Maar één groep heeft hun gewicht
nog niet in de schaal geworpen.
Kun je raden wie?
De bedrijven.
04:14
Did you guessraden it? CompaniesBedrijven.
94
242320
2096
Bedrijven kunnen een grote rol spelen
in het oplossen van grote wereldproblemen.
04:16
CompaniesBedrijven have a majorgroot rolerol to playspelen
in fixingvaststelling the biggroot problemsproblemen in our worldwereld-.
95
244440
3600
04:20
I've been in the privateprivaat sectorsector
for two yearsjaar now.
96
248880
2416
Ik werk al twee jaar in de privésector.
04:23
I've seengezien what companiesbedrijven can do,
and I've seengezien what companiesbedrijven aren'tzijn niet doing,
97
251320
3576
Ik heb gezien wat bedrijven kunnen doen,
maar ook wat ze niet doen.
04:26
and I think there's threedrie mainhoofd waysmanieren
that we can fillvullen that gapkloof:
98
254920
3376
En ik denk dat er drie manieren zijn
om deze kloof te overbruggen.
04:30
by donatingdoneren datagegevens,
by donatingdoneren decisionbesluit scientistswetenschappers
99
258320
3096
Door gegevens te doneren,
door besluitanalisten te doneren
04:33
and by donatingdoneren technologytechnologie
to gatherverzamelen newnieuwe sourcesbronnen of datagegevens.
100
261440
3480
en door technologie te doneren
die nieuwe gegevens verzamelen.
04:37
This is datagegevens philanthropyfilantropie,
101
265920
1576
Dat heet gegevensfilantropie.
04:39
and it's the futuretoekomst of corporatezakelijke
socialsociaal responsibilityverantwoordelijkheid.
102
267520
2840
Het is de toekomst van
sociaal verantwoord ondernemen.
04:43
BonusBonus, it alsoook makesmerken good businessbedrijf sensezin.
103
271160
2600
En het is ook commercieel interessant.
04:46
CompaniesBedrijven todayvandaag,
they collectverzamelen mountainsbergen of datagegevens,
104
274920
3216
Bedrijven verzamelen tegenwoordig
een heleboel gegevens.
04:50
so the first thing they can do
is startbegin donatingdoneren that datagegevens.
105
278160
2762
Dus kunnen ze ook eens
deze gegevens doneren.
04:52
Some companiesbedrijven are alreadynu al doing it.
106
280946
2190
Sommige bedrijven doen dit al.
04:55
Take, for examplevoorbeeld,
a majorgroot telecomTelecom companybedrijf.
107
283160
2416
Neem nu een groot telecombedrijf.
04:57
They openedgeopend up theirhun datagegevens
in SenegalSenegal and the IvoryIvoor CoastKust
108
285600
2776
Ze stelden hun gegevens open
in Senegal en de Ivoorkust
05:00
and researchersonderzoekers discoveredontdekt
109
288400
1976
en wetenschappers ontdekten
dat de gsm-signalen weergeven
hoe mensen zich verplaatsen.
05:02
that if you look at the patternspatronen
in the pingspings to the cellcel phonetelefoon towerstorens,
110
290400
3334
05:05
you can see where people are travelingop reis.
111
293758
1938
05:07
And that can tell you things like
112
295720
2176
En hieruit kan je voorspellen
hoe malaria zich kan verspreiden.
05:09
where malariamalaria- mightmacht spreadverspreiding,
and you can make predictionsvoorspellingen with it.
113
297920
3096
Daar kun je voorspellingen mee maken.
05:13
Or take for examplevoorbeeld
an innovativeinnovatief satellitesatelliet companybedrijf.
114
301040
2896
Of neem nu een innovatieve
satellietproducent.
05:15
They openedgeopend up theirhun datagegevens and donatedgedoneerd it,
115
303960
2016
Ze deelden hun gegevens met ons,
05:18
and with that datagegevens you could trackspoor
116
306000
1656
en hiermee konden we onderzoeken hoe
droogte de voedselproductie beïnvloedde.
05:19
how droughtsdroogte are impactinginvloed
foodeten productionproductie.
117
307680
2040
05:22
With that you can actuallywerkelijk triggerin gang zetten
aidsteun fundingfinanciering before a crisiscrisis can happengebeuren.
118
310920
3680
Zo kan je ontwikkelingshulp inschakelen
vóór er crisissen plaatsvinden.
05:27
This is a great startbegin.
119
315560
1280
Dat is een goed begin.
05:29
There's importantbelangrijk insightsinzichten
just lockedopgesloten away in companybedrijf datagegevens.
120
317840
2880
Er schuilen belangrijke inzichten
in de gegevens van bedrijven.
05:34
And yes, you need to be very carefulvoorzichtig.
121
322480
1816
Maar je moet zeer voorzichtig zijn.
05:36
You need to respecteerbied privacyprivacy concernszorgen,
for examplevoorbeeld by anonymizingHoezo the datagegevens.
122
324320
3576
Je moet de privacy respecteren,
door bijvoorbeeld de gegevens te coderen.
05:39
But even if the floodgatessluizen openedgeopend up,
123
327920
2776
Maar zelfs al openden we al deze sluizen
05:42
and even if all companiesbedrijven
donatedgedoneerd theirhun datagegevens
124
330720
2536
en doneerden alle bedrijven
al hun gegevens
05:45
to academicsacademici, to NGOsNGO 's,
to humanitarianhumanitaire organizationsorganisaties,
125
333280
3256
aan academici, ngo's
en humanitaire organisaties,
05:48
it wouldn'tzou het niet be enoughgenoeg
to harnessharnas that fullvol impactbotsing of datagegevens
126
336560
2976
dan zou dat nog niet volstaan
om ze te kunnen benutten
05:51
for humanitarianhumanitaire goalsdoelen.
127
339560
1520
voor humanitaire doeleinden.
05:54
Why?
128
342320
1456
Waarom niet?
05:55
To unlockontgrendelen insightsinzichten in datagegevens,
you need decisionbesluit scientistswetenschappers.
129
343800
3240
Om inzicht te krijgen in deze gegevens
heb je besluitanalisten nodig.
05:59
DecisionBesluit scientistswetenschappers are people like me.
130
347760
2576
Dat zijn mensen zoals ik.
Zij nemen gegevens, poetsen ze op,
06:02
They take the datagegevens, they cleanschoon it up,
131
350360
1816
en zetten ze om
in een bruikbaar algoritme
06:04
transformtransformeren it and put it
into a usefulnuttig algorithmalgoritme
132
352200
2256
06:06
that's the bestbeste choicekeuze
to addressadres the businessbedrijf need at handhand-.
133
354480
2840
dat het best geschikt is
om een bepaald probleem op te lossen.
06:09
In the worldwereld- of humanitarianhumanitaire aidsteun,
there are very fewweinig decisionbesluit scientistswetenschappers.
134
357800
3696
Er zijn er zo niet veel
in de wereld van de hulpverlening.
06:13
MostDe meeste of them work for companiesbedrijven.
135
361520
1640
De meesten werken in de bedrijfswereld.
06:16
So that's the secondtweede thing
that companiesbedrijven need to do.
136
364480
2496
Dat is het tweede
wat bedrijven moeten doen.
Ze moeten hun gegevens delen,
maar ook hun besluitanalisten.
06:19
In additiontoevoeging to donatingdoneren theirhun datagegevens,
137
367000
1696
06:20
they need to donatedoneren
theirhun decisionbesluit scientistswetenschappers.
138
368720
2160
06:23
Now, companiesbedrijven will say, "AhAh! Don't take
our decisionbesluit scientistswetenschappers from us.
139
371520
5736
Bedrijven zullen er niet happig op zijn
dat we hun besluitanalisten afpakken,
06:29
We need everyelk spareReserve secondtweede of theirhun time."
140
377280
2040
ze hebben iedere seconde
van hun tijd nodig.
06:32
But there's a way.
141
380360
1200
Maar er bestaat een oplossing.
06:35
If a companybedrijf was going to donatedoneren
a blockblok of a decisionbesluit scientist'swetenschapper time,
142
383200
3416
Als een bedrijf wat van de tijd
van hun besluitanalisten zou doneren,
06:38
it would actuallywerkelijk make more sensezin
to spreadverspreiding out that blockblok of time
143
386640
3136
dan zou het logischer zijn
dat men die tijd zou spreiden
over 'n langere periode,
bijvoorbeeld vijf jaar.
06:41
over a long periodperiode,
say for examplevoorbeeld fivevijf yearsjaar.
144
389800
2200
06:44
This mightmacht only amountbedrag
to a couplepaar of hoursuur perper monthmaand,
145
392600
3056
Dat kost misschien maar
enkele uren per maand.
06:47
whichwelke a companybedrijf would hardlynauwelijks missmissen,
146
395680
2056
Het bedrijf zou dit amper missen.
06:49
but what it enablesstelt is really importantbelangrijk:
long-termlangetermijn partnershipspartnerschappen.
147
397760
3480
Maar het creëert wel
langdurige samenwerkingen.
06:54
Long-termOp lange termijn partnershipspartnerschappen
allowtoestaan you to buildbouwen relationshipsrelaties,
148
402920
2816
Door langdurige samenwerking
kan je relaties uitbouwen,
06:57
to get to know the datagegevens,
to really understandbegrijpen it
149
405760
2656
gegevens door en door
analyseren en begrijpen,
07:00
and to startbegin to understandbegrijpen
the needsbehoefte aan and challengesuitdagingen
150
408440
2416
en de behoeften en problemen begrijpen
07:02
that the humanitarianhumanitaire
organizationorganisatie is facinggeconfronteerd.
151
410880
2160
waarmee een ngo wordt geconfronteerd.
07:06
In RomeRome, at the WorldWereld FoodVoedsel ProgrammeProgramma,
this tooknam us fivevijf yearsjaar to do,
152
414345
3191
Het World Food Programme
in Rome had hier vijf jaar voor nodig.
07:09
fivevijf yearsjaar.
153
417560
1456
Vijf jaar.
07:11
That first threedrie yearsjaar, OK,
that was just what we couldn'tkon het niet solveoplossen for.
154
419040
3336
De eerste drie jaren konden we
gewoon geen vooruitgang boeken.
07:14
Then there was two yearsjaar after that
of refiningraffinage and implementingimplementeren the toolgereedschap,
155
422400
3496
Maar de twee jaren daarop hebben we
ons werktuig verfijnd en toegepast,
07:17
like in the operationsactiviteiten in IraqIrak
and other countrieslanden.
156
425920
2800
zoals in operaties in Irak
en op andere plaatsen.
07:21
I don't think that's
an unrealisticonrealistisch timelinetijdlijn
157
429520
2096
Dat is volgens mij
geen onhaalbare planning,
07:23
when it comeskomt to usinggebruik makend van datagegevens
to make operationaloperationele changesveranderingen.
158
431640
2736
als je hiermee
wezenlijke veranderingen kunt doorvoeren.
07:26
It's an investmentinvestering. It requiresvereist patiencegeduld.
159
434400
2400
Het is een investering.
Je moet er geduldig voor zijn.
07:29
But the typestypes of resultsuitslagen
that can be producedgeproduceerd are undeniableonmiskenbaar.
160
437760
3496
Maar je kunt er zeer goede
resultaten mee boeken.
07:33
In our casegeval, it was the abilityvermogen
to feedeten geven tenstientallen of thousandsduizenden more people.
161
441280
3560
In ons geval konden we
duizenden mensen meer helpen.
07:39
So we have donatingdoneren datagegevens,
we have donatingdoneren decisionbesluit scientistswetenschappers,
162
447440
4336
We hebben al gegevens
en besluitanalisten gedeeld.
07:43
and there's actuallywerkelijk a thirdderde way
that companiesbedrijven can help:
163
451800
2696
Maar bedrijven kunnen
op nog een derde manier helpen.
07:46
donatingdoneren technologytechnologie
to capturevangst newnieuwe sourcesbronnen of datagegevens.
164
454520
2976
Technologie doneren
en nieuwe gegevensbronnen ontdekken.
07:49
You see, there's a lot of things
we just don't have datagegevens on.
165
457520
2840
Over veel factoren hebben we
nu nog geen informatie.
07:52
Right now, SyrianSyrische refugeesvluchtelingen
are floodingoverstroming into GreeceGriekenland,
166
460960
2720
Griekenland wordt overspoeld
door Syrische vluchtelingen.
07:57
and the UNVERENIGDE NATIES refugeevluchteling agencyagentschap,
they have theirhun handshanden fullvol.
167
465120
2560
En de vluchtelingenorganisatie van de VN
hebben nu al hun handen vol.
08:01
The currentactueel systemsysteem for trackingbijhouden people
is paperpapier and pencilpotlood,
168
469000
3056
Gegevens worden nu nog bijgehouden
met papier en potlood.
08:04
and what that meansmiddelen is
169
472080
1256
Wanneer een moeder in een kamp
aankomt met haar vijf kinderen,
08:05
that when a mothermoeder and her fivevijf childrenkinderen
walklopen into the campkamp,
170
473360
2856
heeft het hoofdkwartier hier
totaal geen weet van.
08:08
headquartershoofdkwartier is essentiallyin wezen
blindBlind to this momentmoment.
171
476240
2656
08:10
That's all going to changeverandering
in the nextvolgende fewweinig weeksweken,
172
478920
2336
Dankzij de samenwerking met de privésector
zal dit veranderen in de volgende weken.
08:13
thanksbedankt to privateprivaat sectorsector collaborationsamenwerking.
173
481280
1880
08:15
There's going to be a newnieuwe systemsysteem basedgebaseerde
on donatedgedoneerd packagepakket trackingbijhouden technologytechnologie
174
483840
3656
Er zal een systeem gelanceerd worden
op basis van nieuwe traceertechnologie
van het transportbedrijf waarvoor ik werk.
08:19
from the logisticslogistiek companybedrijf
that I work for.
175
487520
2040
08:22
With this newnieuwe systemsysteem,
there will be a datagegevens trailspoor,
176
490120
2336
Dat nieuwe systeem
kan dan de gegevens traceren,
zodat je altijd weet wanneer die moeder
en haar kinderen het kamp bereiken.
08:24
so you know exactlyprecies the momentmoment
177
492480
1456
08:25
when that mothermoeder and her childrenkinderen
walklopen into the campkamp.
178
493960
2496
En je weet altijd of er genoeg voorraad is
voor de komende maanden.
08:28
And even more, you know
if she's going to have suppliesbenodigdheden
179
496480
2616
08:31
this monthmaand and the nextvolgende.
180
499120
1256
08:32
InformationInformatie visibilityzichtbaarheid drivesdrives efficiencyrendement.
181
500400
3016
Transparante informatie
leidt tot efficiëntie.
08:35
For companiesbedrijven, usinggebruik makend van technologytechnologie
to gatherverzamelen importantbelangrijk datagegevens,
182
503440
3256
Het gebruik van technologie
om informatie te verzamelen
08:38
it's like breadbrood and butterboter.
183
506720
1456
is kinderspel voor bedrijven.
08:40
They'veZe hebben been doing it for yearsjaar,
184
508200
1576
Ze doen dit al jaren.
08:41
and it's led to majorgroot
operationaloperationele efficiencyrendement improvementsverbeteringen.
185
509800
3256
Het leidt tot grote verbeteringen
in de efficiëntie van een bedrijf.
08:45
Just try to imaginestel je voor
your favoritefavoriete beveragedrank companybedrijf
186
513080
2360
Stel dat je favoriete frisdrankmerk
08:48
tryingproberen to planplan theirhun inventoryinventaris
187
516280
1576
zijn inventaris wil opstellen,
maar ze weten niet hoeveel flessen
er op de plank staan.
08:49
and not knowingwetende how manyveel bottlesflessen
were on the shelvesplanken.
188
517880
2496
08:52
It's absurdabsurd.
189
520400
1216
Dat is absurd.
08:53
DataGegevens drivesdrives better decisionsbeslissingen.
190
521640
1560
Informatie zorgt voor betere beslissingen.
08:57
Now, if you're representingvertegenwoordigen a companybedrijf,
191
525800
2536
Als je een bedrijf moet leiden, en je bent
pragmatisch en niet enkel idealistisch,
09:00
and you're pragmaticpragmatische
and not just idealisticidealistisch,
192
528360
3136
dan denk je misschien wel
dat dit allemaal fantastisch klinkt,
09:03
you mightmacht be sayinggezegde to yourselfjezelf,
"OK, this is all great, MalloryMallory,
193
531520
3056
maar waarom zou je willen meedoen?
09:06
but why should I want to be involvedbetrokken?"
194
534600
1840
09:09
Well for one thing, beyondvoorbij the good PRPR,
195
537000
2816
Naast het feit dat het goed is voor je pr,
09:11
humanitarianhumanitaire aidsteun
is a 24-billion-dollar-miljard-dollar sectorsector,
196
539840
2776
gaat er zo'n 24 miljard dollar om
in de humanitaire hulpsector.
09:14
and there's over fivevijf billionmiljard people,
maybe your nextvolgende customersklanten,
197
542640
3056
En je hebt wel zo'n vijf miljard
potentiële klanten
in de ontwikkelingslanden.
09:17
that liveleven in the developingontwikkelen worldwereld-.
198
545720
1816
09:19
FurtherVerder, companiesbedrijven that are engaginginnemend
in datagegevens philanthropyfilantropie,
199
547560
3096
Daarnaast ontdekken bedrijven
die hun gegevens delen
09:22
they're findingbevinding newnieuwe insightsinzichten
lockedopgesloten away in theirhun datagegevens.
200
550680
2976
nieuwe inzichten verstopt in hun gegevens.
09:25
Take, for examplevoorbeeld, a creditcredit cardkaart companybedrijf
201
553680
2256
Neem nu bijvoorbeeld
een kredietkaartbedrijf
09:27
that's openedgeopend up a centercentrum
202
555960
1336
dat academici, ngo's en overheden
samenbrengt, die dan samenwerken.
09:29
that functionsfuncties as a hubnaaf for academicsacademici,
for NGOsNGO 's and governmentsoverheden,
203
557320
3376
09:32
all workingwerkend togethersamen.
204
560720
1240
09:35
They're looking at informationinformatie
in creditcredit cardkaart swipesJat
205
563040
2736
Ze onderzoeken informatie
uit kredietkaartgegevens
09:37
and usinggebruik makend van that to find insightsinzichten
about how householdshuishoudens in IndiaIndia
206
565800
2976
en daarmee proberen ze uit te zoeken
hoe Indische gezinnen leven en werken.
09:40
liveleven, work, earnverdienen and spendbesteden.
207
568800
1720
09:43
For the humanitarianhumanitaire worldwereld-,
this providesbiedt informationinformatie
208
571680
2576
Op deze manier kan de humanitaire
hulpverlening mensen uit de armoede halen
09:46
about how you mightmacht
bringbrengen people out of povertyarmoede.
209
574280
2656
09:48
But for companiesbedrijven, it's providinghet verstrekken van
insightsinzichten about your customersklanten
210
576960
3016
en kunnen bedrijven info
verzamelen over hun klanten
09:52
and potentialpotentieel customersklanten in IndiaIndia.
211
580000
2040
en hun potentiële klanten in India.
09:54
It's a winwinnen all around.
212
582760
1800
Het is een win-winsituatie.
09:57
Now, for me, what I find
excitingopwindend about datagegevens philanthropyfilantropie --
213
585960
3776
Ik vind gegevensfilantropie echt geweldig:
10:01
donatingdoneren datagegevens, donatingdoneren decisionbesluit
scientistswetenschappers and donatingdoneren technologytechnologie --
214
589760
4336
het delen van gegevens,
besluitanalisten en technologie.
10:06
it's what it meansmiddelen
for youngjong professionalsprofessionals like me
215
594120
2376
Dat betekent veel voor jonge professionals
als ik, die voor bedrijven willen werken.
10:08
who are choosingkiezen to work at companiesbedrijven.
216
596520
1840
10:10
StudiesStudies showtonen that
the nextvolgende generationgeneratie of the workforcepersoneelsbestand
217
598800
2656
Het is bewezen dat
de volgende generatie werknemers
10:13
carezorg about havingmet theirhun work
make a biggergroter impactbotsing.
218
601480
2560
wil dat hun werk een grotere impact heeft.
10:16
We want to make a differenceverschil,
219
604920
2456
We willen een verschil maken.
10:19
and so throughdoor datagegevens philanthropyfilantropie,
220
607400
2416
Dankzij gegevensuitwisseling
10:21
companiesbedrijven can actuallywerkelijk help engagebezighouden
and retainbehouden theirhun decisionbesluit scientistswetenschappers.
221
609840
3936
kunnen bedrijven besluitanalisten
steunen en behouden.
10:25
And that's a biggroot dealtransactie for a professionberoep
that's in highhoog demandvraag naar.
222
613800
2880
En dat is zeer belangrijk
voor een beroep dat zo gegeerd is.
10:29
DataGegevens philanthropyfilantropie
makesmerken good businessbedrijf sensezin,
223
617840
3120
Gegevensfilantropie is ook
commercieel zeer interessant.
10:34
and it alsoook can help
revolutionizerevolutie the humanitarianhumanitaire worldwereld-.
224
622200
3280
En het kan de hulpverlening
ook revolutionair verbeteren.
10:39
If we coordinatedgecoördineerd
the planningplanning and logisticslogistiek
225
627600
2096
Als we de planning en het transport
van de hulpverlening beter coördineren,
10:41
acrossaan de overkant all of the majorgroot facetsfacetten
of a humanitarianhumanitaire operationoperatie,
226
629720
3376
10:45
we could feedeten geven, clothekleden and shelterschuilplaats
hundredshonderden of thousandsduizenden more people,
227
633120
3600
kunnen we honderdduizenden mensen meer
voorzien van kleding, voedsel en onderdak.
10:49
and companiesbedrijven need to stepstap up
and playspelen the rolerol that I know they can
228
637440
4256
Bedrijven moeten de rol spelen
die ze volgens mij kunnen spelen
10:53
in bringingbrengen about this revolutionrevolutie.
229
641720
1880
in het tot stand brengen
van deze revolutie.
Jullie kennen wel het gezegde
'voedsel voor de gedachtengang'.
10:56
You've probablywaarschijnlijk heardgehoord of the sayinggezegde
"foodeten for thought."
230
644720
2936
10:59
Well, this is literallyletterlijk thought for foodeten.
231
647680
2240
Dit is letterlijk
'gedachtengang voor voedsel'.
11:03
It finallyTenslotte is the right ideaidee
at the right time.
232
651560
4136
Het is eindelijk het juiste idee
op het juiste moment.
11:07
(LaughterGelach)
233
655720
1216
(Gelach)
11:08
TrTrès magnifiqueMagnifique.
234
656960
1576
Très magnifique.
11:10
Thank you.
235
658560
1216
Dankjewel.
11:11
(ApplauseApplaus)
236
659800
2851
(Applaus)
Translated by Dries Van der Smissen
Reviewed by Marleen Laschet

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Mallory Freeman - Data activist
UPS's advanced analytics manager Mallory Freeman researches how to do the most good with data.

Why you should listen

Dr. Mallory Freeman is the Lead Data Scientist in the UPS Advanced Technology Group, working on research and development projects for UPS’s smart logistics network. She serves on the advisory board of Neighborhood Nexus, supporting data-driven insights for the greater Atlanta region.

Freeman earned her Ph.D. in industrial engineering from the Georgia Institute of Technology in 2014. Her thesis explored how to measure and improve humanitarian operations in practical ways -- with a special focus on the use of algorithms. While she was in graduate school, she helped lead supply chain optimization projects for the UN World Food Programme. 

Freeman earned her Master's in operations research from MIT and her Bachelor's in industrial and systems engineering from Virginia Tech. In her spare time, she enjoys cooking, travelling and volunteering her data skills.

More profile about the speaker
Mallory Freeman | Speaker | TED.com