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: Şirket verileriniz dünyadaki açlığın bitirilmesine yardımcı olabilir

Filmed:
1,090,373 views

Şirketiniz insani sorunları çözmek için para bağışı yapmış olabilir, ancak yapabileceği çok daha yararlı bir şey var: Veri bağışı. Mallory Soldner özel sektörün büyük sorunların çözümünde büyük bir ilerleme sağlanmasına --mülteci krizinden dünyadaki açlığa kadar-- kullanılmayan veri ve karar bilimcisi bağışlayarak nasıl katkıda bulunabileceğini anlatıyor. Sizin şirketiniz buna nasıl bir katkıda bulunabilir?
- 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
JuneHaziran 2010.
0
880
1760
Haziran 2010.
00:15
I landedindi for the first time
in RomeRoma, Italyİtalya.
1
3760
2880
Roma, İtalya'ya ilk defa ayak bastım.
00:19
I wasn'tdeğildi there to sightseeetrafı gezeyim.
2
7800
1896
Turist olarak gelmemiştim.
00:21
I was there to solveçözmek worldDünya hungeraçlık.
3
9720
3120
Dünyadaki açlığa çözüm bulmak
için oradaydım.
00:25
(LaughterKahkaha)
4
13160
2096
(Kahkahalar)
Evet, doğru duydunuz.
00:27
That's right.
5
15280
1216
00:28
I was a 25-year-old-yaşında PhDDoktora studentÖğrenci
6
16520
2096
25 yaşında bir doktora öğrencisiydim,
00:30
armedSilahlı with a prototypeprototip toolaraç
developedgelişmiş back at my universityÜniversite,
7
18640
3096
üniversitemde geliştirilmiş bir
prototip aracını kuşanmış gelmiştim
00:33
and I was going to help
the WorldDünya FoodGıda ProgrammeProgramı fixdüzeltmek hungeraçlık.
8
21760
3080
ve Dünya Gıda Programı'nın açlık
sorununu çözmesine yardım edecektim.
00:37
So I strodeyürüdü into the headquartersMerkez buildingbina
9
25840
2736
Merkez ofis binasını
uzun adımlarla yürüdüm,
00:40
and my eyesgözleri scannedtaranan the rowsıra of UNBM flagsBayraklar,
10
28600
2816
gözlerimle Birleşmiş Milletler
sıra bayraklarını taradım
00:43
and I smiledgülümsedi as I thought to myselfkendim,
11
31440
1960
ve kendi kendime düşünüp gülümsedim:
00:46
"The engineermühendis is here."
12
34840
1616
"Mühendis burada."
00:48
(LaughterKahkaha)
13
36480
2216
(Kahkahalar)
00:50
Give me your dataveri.
14
38720
1776
Bana verileri gösterin.
00:52
I'm going to optimizeoptimize everything.
15
40520
2176
Her şeyi optimize edeceğim.
00:54
(LaughterKahkaha)
16
42720
1736
(Kahkahalar)
00:56
Tell me the foodGıda that you've purchasedsatın alındı,
17
44480
1896
Satın aldığınız gıda miktarını söyleyin,
00:58
tell me where it's going
and when it needsihtiyaçlar to be there,
18
46400
2616
nereye gideceğini, ne zaman
orada olması gerektiğini,
01:01
and I'm going to tell you
the shortestEn kısa, fastestEn hızlı, cheapestEn ucuz,
19
49040
2736
ben de size en kısa, en hızlı
en ucuz, en iyi
01:03
besten iyi setset of routesrotalar to take for the foodGıda.
20
51800
1936
rotaları sıralayayım.
01:05
We're going to savekayıt etmek moneypara,
21
53760
1496
Paradan tasarruf edeceğiz,
01:07
we're going to avoidönlemek
delaysgecikmeler and disruptionskesintileri,
22
55280
2096
gecikmeleri ve bozulmaları önleyeceğiz
01:09
and bottomalt linehat,
we're going to savekayıt etmek liveshayatları.
23
57400
2736
ve asıl önemli olan, hayat kurtaracağız.
01:12
You're welcomeHoşgeldiniz.
24
60160
1216
Bir şey değil.
01:13
(LaughterKahkaha)
25
61400
1696
(Kahkahalar)
01:15
I thought it was going to take 12 monthsay,
26
63120
1976
12 ay süreceğini düşündüm,
01:17
OK, maybe even 13.
27
65120
1560
tamam, belki 13.
01:19
This is not quiteoldukça how it pannedpanned out.
28
67800
2280
Tam olarak böyle sonuçlanmadı.
01:23
Just a coupleçift of monthsay into the projectproje,
my FrenchFransızca bosspatron, he told me,
29
71600
3776
Projeye başladıktan sadece
birkaç ay sonra Fransız patronum
bana dedi ki,
01:27
"You know, MalloryMallory,
30
75400
1816
"Mallory, bu iyi bir fikir,
01:29
it's a good ideaFikir,
31
77240
1656
01:30
but the dataveri you need
for your algorithmsalgoritmalar is not there.
32
78920
3336
ancak senin algoritmaların için
ihtiyacın olan veri burada yok.
01:34
It's the right ideaFikir but at the wrongyanlış time,
33
82280
2536
Bu doğru bir fikir ancak
yanlış bir zamanda
01:36
and the right ideaFikir at the wrongyanlış time
34
84840
2296
ve yanlış bir zamanda gelen
doğru bir fikir,
01:39
is the wrongyanlış ideaFikir."
35
87160
1376
yanlış bir fikirdir."
01:40
(LaughterKahkaha)
36
88560
1320
(Kahkahalar)
01:42
ProjectProje over.
37
90960
1280
Projenin sonu.
01:45
I was crushedezilmiş.
38
93120
1200
İçim ezilmişti.
01:49
When I look back now
39
97000
1456
Geriye dönüp baktığımda
01:50
on that first summeryaz in RomeRoma
40
98480
1656
Roma'daki bu ilk yazıma
01:52
and I see how much has changeddeğişmiş
over the pastgeçmiş sixaltı yearsyıl,
41
100160
2656
ve son 6 yıl içerisinde
ne kadar çok şeyin değiştiğine,
01:54
it is an absolutekesin transformationdönüşüm.
42
102840
2240
bunun acayip bir dönüşüm
olduğunu görüyorum.
01:57
It's a cominggelecek of ageyaş for bringinggetiren dataveri
into the humanitarianinsancıl worldDünya.
43
105640
3400
İnsani çalışmalarda veri
kullanma çağının başlangıcı.
02:02
It's excitingheyecan verici. It's inspiringilham verici.
44
110160
2656
Çok heyecanlı. Çok ilham verici.
02:04
But we're not there yethenüz.
45
112840
1200
Ancak henüz orada değiliz.
02:07
And braceküme ayracı yourselfkendin, executivesYöneticiler,
46
115320
2296
Kendinizi hazırlayın, yöneticiler,
02:09
because I'm going to be puttingkoyarak companiesşirketler
47
117640
1976
çünkü şirketleri sorumluluk almaya
02:11
on the hotSıcak seatoturma yeri to stepadım up
and playoyun the rolerol that I know they can.
48
119640
3120
ve yapabileceklerine inandığım
rolü oynamaya çağıracağım.
02:17
My experiencesdeneyimler back in RomeRoma provekanıtlamak
49
125520
2816
Roma'daki tecrübelerim kanıtlıyor ki,
02:20
usingkullanma dataveri you can savekayıt etmek liveshayatları.
50
128360
2080
verileri kullanarak hayat kurtarabiliriz.
02:23
OK, not that first attemptgirişim,
51
131440
2456
Tamam, bunu öyle hemen anlayamadık
02:25
but eventuallysonunda we got there.
52
133920
2576
ancak zamanla kavrayabildik.
02:28
Let me paintboya the pictureresim for you.
53
136520
1736
Size anlatmama izin verin.
02:30
ImagineHayal that you have to planplan
breakfastkahvaltı, lunchöğle yemeği and dinnerakşam yemegi
54
138280
2736
Düşünün ki, bir kahvaltı, bir öğle
ve bir de akşam yemeği
02:33
for 500,000 people,
55
141040
1616
planlamak durumundasınız
500.000 kişi için
02:34
and you only have
a certainbelli budgetbütçe to do it,
56
142680
2136
ve bunun için belirli bir bütçeniz var,
02:36
say 6.5 millionmilyon dollarsdolar perbaşına monthay.
57
144840
2240
diyelim ki ayda 6,5 milyon dolar.
02:40
Well, what should you do?
What's the besten iyi way to handlesap it?
58
148920
2762
Ne yapmanız gerekir?
Bunu planlamanın en iyi yolu nedir?
02:44
Should you buysatın almak ricepirinç, wheatbuğday, chickpeaNohut, oilsıvı yağ?
59
152280
2760
Pirinç, buğday, bezelye, yağ,
ne almalısınız?
02:47
How much?
60
155760
1216
Ne kadar?
02:49
It soundssesleri simplebasit. It's not.
61
157000
2136
Kolay gibi görünüyor ama değil.
02:51
You have 30 possiblemümkün foodsgıdalar,
and you have to pickalmak fivebeş of them.
62
159160
3216
30 adet alabileceğiniz gıda ürünü var ve
siz 5 tanesini seçmek durumundasınız.
02:54
That's alreadyzaten over 140,000
differentfarklı combinationskombinasyonlar.
63
162400
3416
Bu, 140.000 farklı kombinasyon eder.
02:57
Then for eachher foodGıda that you pickalmak,
64
165840
1696
Sonra, her gıda maddesi için,
02:59
you need to decidekarar ver how much you'llEğer olacak buysatın almak,
65
167560
1976
ne kadar alacağınıza
karar vermeniz lazım,
03:01
where you're going to get it from,
66
169560
1696
nereden alacağınıza,
03:03
where you're going to storemağaza it,
67
171280
1480
bunları nerede depolayacağınıza,
03:05
how long it's going to take to get there.
68
173760
1976
getirmenin ne kadar süreceğine.
03:07
You need to look at all of the differentfarklı
transportationtaşımacılık routesrotalar as well.
69
175760
3336
Tüm farklı nakliyat güzergâhlarına
bir bakmak lazım.
Bu da 900 milyondan fazla
opsiyon demektir.
03:11
And that's alreadyzaten
over 900 millionmilyon optionsseçenekleri.
70
179120
2080
03:14
If you considereddüşünülen eachher optionseçenek
for a singletek secondikinci,
71
182120
2376
Her bir opsiyonu incelemek için
bir saniye ayırsanız,
03:16
that would take you
over 28 yearsyıl to get throughvasitasiyla.
72
184520
2336
bitirmeniz 28 yılınızı alacaktır.
03:18
900 millionmilyon optionsseçenekleri.
73
186880
1520
900 milyon opsiyon.
03:21
So we createdoluşturulan a toolaraç
that allowedizin decisionmakerskarar alıcılar
74
189160
2456
Biz de bu kararları verecek olan kişilerin
03:23
to weedot throughvasitasiyla all 900 millionmilyon optionsseçenekleri
75
191640
2616
bu 900 milyon opsiyonun üzerinden
sadece birkaç gün içerisinde
03:26
in just a mattermadde of daysgünler.
76
194280
1360
geçebilmesini sağlayan bir araç yarattık.
03:28
It turneddönük out to be incrediblyinanılmaz successfulbaşarılı.
77
196560
2240
İnanılmaz derecede başarılı oldu.
03:31
In an operationoperasyon in IraqIrak,
78
199400
1256
Irak'ta bir operasyonda,
03:32
we savedkaydedilmiş 17 percentyüzde of the costsmaliyetler,
79
200680
2536
masraflardan %17 tasarruf ettik,
03:35
and this meantdemek that you had the abilitykabiliyet
to feedbesleme an additionalek 80,000 people.
80
203240
4136
bu da fazladan 80.000 kişiyi
besleyebilmemiz anlamına geliyordu.
03:39
It's all thanksTeşekkürler to the use of dataveri
and modelingmodelleme complexkarmaşık systemssistemler.
81
207400
4400
Bunların hepsi veri kullanımı ve
kompleks sistemleri modelleme
sayesinde oldu.
Ancak bunların hiçbirini
tek başımıza yapmadık.
03:44
But we didn't do it aloneyalnız.
82
212800
1280
03:46
The unitbirim that I workedişlenmiş with in RomeRoma,
they were uniquebenzersiz.
83
214840
2736
Roma'da çalıştığım birimdeki insanlar,
eşi bulunmaz türdendi.
03:49
They believedinanılır in collaborationişbirliği.
84
217600
1736
İşbirliğine inanıyorlardı.
03:51
They broughtgetirdi in the academicakademik worldDünya.
85
219360
1696
Akademi dünyasını işin içine kattılar.
03:53
They broughtgetirdi in companiesşirketler.
86
221080
1280
Şirketleri getirdiler.
Dünyadaki büyük sorunlarlara
çözüm üretmek istiyorsak, açlık gibi,
03:55
And if we really want to make bigbüyük changesdeğişiklikler
in bigbüyük problemssorunlar like worldDünya hungeraçlık,
87
223200
3616
herkesin masaya oturmasına
ihtiyacımız var.
03:58
we need everybodyherkes to the tabletablo.
88
226840
2560
İnsani kuruluşların veri uzmanlarının
yolu göstermeleri gerekiyor
04:02
We need the dataveri people
from humanitarianinsancıl organizationsorganizasyonlar
89
230040
2936
04:05
leadingönemli the way,
90
233000
1256
ve uygun türde katılımı
organize etmeleri gerekli,
04:06
and orchestratingdüzenlediğini
just the right typestürleri of engagementsnişan
91
234280
2576
04:08
with academicsakademisyenler, with governmentshükümetler.
92
236880
1696
akademisyenlerle, devletlerle.
04:10
And there's one groupgrup that's not beingolmak
leveragedkaldıraçlı in the way that it should be.
93
238600
3696
Uygun şekilde kullanamadığımız
sadece bir grup var.
04:14
Did you guesstahmin it? CompaniesŞirketler.
94
242320
2096
Hangisi olduğunu
tahmin edebildiniz mi? Şirketler.
04:16
CompaniesŞirketler have a majormajör rolerol to playoyun
in fixingsabitleme the bigbüyük problemssorunlar in our worldDünya.
95
244440
3600
Dünya sorunlarını çözmede şirketlere
önemli bir rol düşüyor.
04:20
I've been in the privateözel sectorsektör
for two yearsyıl now.
96
248880
2416
2 senedir özel sektörde çalışıyorum.
04:23
I've seengörüldü what companiesşirketler can do,
and I've seengörüldü what companiesşirketler aren'tdeğil doing,
97
251320
3576
Şirketlerin neler yapabileceklerini gördüm
ve neleri yapmadıklarını
04:26
and I think there's threeüç mainana waysyolları
that we can filldoldurmak that gapboşluk:
98
254920
3376
ve bence bu aradaki boşluğu
doldurabilmek için 3 yol var:
04:30
by donatingbağış dataveri,
by donatingbağış decisionkarar scientistsBilim adamları
99
258320
3096
Veri bağışı yapmak,
veri bilimcileri bağışlamak
04:33
and by donatingbağış technologyteknoloji
to gathertoplamak newyeni sourceskaynaklar of dataveri.
100
261440
3480
ve yeni veri kaynakları
toplayacak teknoloji bağışı yapmak.
04:37
This is dataveri philanthropyhayırseverlik,
101
265920
1576
Buna veri filantropisi deniyor,
04:39
and it's the futuregelecek of corporatetüzel
socialsosyal responsibilitysorumluluk.
102
267520
2840
kurumsal sosyal sorumluluğun
geleceği bu şekilde olacak.
04:43
BonusBonus, it alsoAyrıca makesmarkaları good business senseduyu.
103
271160
2600
Ayrıca, iş bakımından da mantıklı.
04:46
CompaniesŞirketler todaybugün,
they collecttoplamak mountainsdağlar of dataveri,
104
274920
3216
Şirketler günümüzde,
çok fazla veri topluyorlar,
04:50
so the first thing they can do
is startbaşlama donatingbağış that dataveri.
105
278160
2762
yani yapabilecekleri ilk şey
bu veriyi bağışlamak.
04:52
Some companiesşirketler are alreadyzaten doing it.
106
280946
2190
Bazı şirketler bunu yapıyor bile.
04:55
Take, for exampleörnek,
a majormajör telecomTelekom companyşirket.
107
283160
2416
Mesela, büyük bir
telekomünikasyon şirketi.
04:57
They openedaçıldı up theironların dataveri
in SenegalSenegal and the IvoryFildişi CoastSahil
108
285600
2776
Senegal ve Fildişi Sahili'nde
verilerini açtılar
05:00
and researchersaraştırmacılar discoveredkeşfedilen
109
288400
1976
ve araştırmacılar buldu ki,
05:02
that if you look at the patternsdesenler
in the pingsping to the cellhücre phonetelefon towerskuleler,
110
290400
3334
cep telefonu vericilerine gelen
sinyallerin akışına baktığımızda,
05:05
you can see where people are travelingseyahat.
111
293758
1938
insanların nereye
seyahat ettiğini görebiliyoruz.
05:07
And that can tell you things like
112
295720
2176
Bu da bize, sıtma gibi hastalıkların
nereye doğru yayılabileceğini gösterebilir
05:09
where malariasıtma mightbelki spreadYAYILMIŞ,
and you can make predictionstahminler with it.
113
297920
3096
ve bu sayede bazı tahminler yapabiliriz.
05:13
Or take for exampleörnek
an innovativeyenilikçi satelliteuydu companyşirket.
114
301040
2896
Veya mesela yenilikçi bir uydu firması.
05:15
They openedaçıldı up theironların dataveri and donatedbağışladı it,
115
303960
2016
Bize verisini açtı ve bağışladı,
05:18
and with that dataveri you could trackiz
116
306000
1656
bu veri ile su kıtlığının gıda üretimini
05:19
how droughtskuraklık are impactingetkileyen
foodGıda productionüretim.
117
307680
2040
nasıl etkilediğini izleyebiliyorduk.
05:22
With that you can actuallyaslında triggertetik
aidyardım fundingfinansman before a crisiskriz can happenolmak.
118
310920
3680
Bu sayede bir kriz olmadan önce yardım
fonlaması başlatabiliriz.
05:27
This is a great startbaşlama.
119
315560
1280
Bu harika bir başlangıç.
05:29
There's importantönemli insightsanlayışlar
just lockedkilitli away in companyşirket dataveri.
120
317840
2880
Şirket verilerinin içerisinde işimize
yarayabilecek önemli şeyler var.
05:34
And yes, you need to be very carefuldikkatli.
121
322480
1816
Ve evet, çok dikkatli olmak
durumundayız.
05:36
You need to respectsaygı privacyGizlilik concernsendişeler,
for exampleörnek by anonymizingsağladığına the dataveri.
122
324320
3576
Gizlilik konusuna saygı göstermeliyiz,
mesela veriyi anonim hâle getirerek.
05:39
But even if the floodgatesbaraj kapakları openedaçıldı up,
123
327920
2776
Ancak, tüm kapılar açılsa bile,
05:42
and even if all companiesşirketler
donatedbağışladı theironların dataveri
124
330720
2536
tüm şirketler veri bağışı yapsalar da,
akademiye, STK'lara,
insani yardım kuruluşlarına,
05:45
to academicsakademisyenler, to NGOsSivil toplum örgütleri,
to humanitarianinsancıl organizationsorganizasyonlar,
125
333280
3256
05:48
it wouldn'tolmaz be enoughyeterli
to harnesskoşum that fulltam impactdarbe of dataveri
126
336560
2976
yine de bu veri, tüm potansiyeliyle
insani amaçlar için
05:51
for humanitarianinsancıl goalshedefleri.
127
339560
1520
kullanılmaya hazır değil.
05:54
Why?
128
342320
1456
Neden?
05:55
To unlockkilidini insightsanlayışlar in dataveri,
you need decisionkarar scientistsBilim adamları.
129
343800
3240
Çünkü verinin içerisinden işimize
yarayabilecek şeyleri alabilmek için
benim gibi veri bilimcilerine
ihtiyaç var.
05:59
DecisionKarar scientistsBilim adamları are people like me.
130
347760
2576
06:02
They take the dataveri, they cleantemiz it up,
131
350360
1816
Karar bilimcileri veriyi alır, temizler,
06:04
transformdönüştürmek it and put it
into a usefulişe yarar algorithmalgoritma
132
352200
2256
dönüştürür ve sorunu en iyi çözebilecek
06:06
that's the besten iyi choiceseçim
to addressadres the business need at handel.
133
354480
2840
yararlı bir algoritmanın
içerisinde kullanır.
06:09
In the worldDünya of humanitarianinsancıl aidyardım,
there are very fewaz decisionkarar scientistsBilim adamları.
134
357800
3696
İnsani yardım dünyasında
çok az veri bilimcisi var.
06:13
MostÇoğu of them work for companiesşirketler.
135
361520
1640
Birçoğu şirketler için çalışıyor.
06:16
So that's the secondikinci thing
that companiesşirketler need to do.
136
364480
2496
O yüzden bu, şirketlerin
yapması gereken ikinci şey,
06:19
In additionilave to donatingbağış theironların dataveri,
137
367000
1696
veri bağışı yapmaya ek olarak,
06:20
they need to donateBağış
theironların decisionkarar scientistsBilim adamları.
138
368720
2160
kendi veri bilimcilerini bağışlamalılar.
06:23
Now, companiesşirketler will say, "AhAh! Don't take
our decisionkarar scientistsBilim adamları from us.
139
371520
5736
Şimdi şirketler diyecek ki,
"Ah, veri bilimcilerimizi bizden almayın.
06:29
We need everyher spareyedek secondikinci of theironların time."
140
377280
2040
Onların her saniyesine ihtiyacımız var."
06:32
But there's a way.
141
380360
1200
Ancak bir yol var.
06:35
If a companyşirket was going to donateBağış
a blockblok of a decisionkarar scientist'sbilim adamının time,
142
383200
3416
Bir şirket veri bilimcisinin zamanının
belirli bir kısmını bağışlayacaksa,
06:38
it would actuallyaslında make more senseduyu
to spreadYAYILMIŞ out that blockblok of time
143
386640
3136
o belirli kısmı geniş bir zamana yaymak
aslında daha mantıklı,
06:41
over a long perioddönem,
say for exampleörnek fivebeş yearsyıl.
144
389800
2200
mesela 5 senelik bir zamana.
06:44
This mightbelki only amounttutar
to a coupleçift of hourssaatler perbaşına monthay,
145
392600
3056
Böylece her ay başına birkaç saat düşer,
06:47
whichhangi a companyşirket would hardlyzorlukla missbayan,
146
395680
2056
şirket için çok zor olmaz
06:49
but what it enablessağlayan is really importantönemli:
long-termuzun vadeli partnershipsortaklıklar.
147
397760
3480
ve bu sayede çok faydalı bir şey çıkar:
Uzun dönemli ortaklıklar.
06:54
Long-termUzun vadeli partnershipsortaklıklar
allowizin vermek you to buildinşa etmek relationshipsilişkiler,
148
402920
2816
Uzun dönemli ortaklıklar,
ilişkiler oluşturabilmeyi sağlar,
06:57
to get to know the dataveri,
to really understandanlama it
149
405760
2656
veriyi tanımayı, gerçekten anlamayı
07:00
and to startbaşlama to understandanlama
the needsihtiyaçlar and challengeszorluklar
150
408440
2416
ve insani kuruluşun ihtiyaçları ile
karşılaştığı zorlukları
07:02
that the humanitarianinsancıl
organizationorganizasyon is facingkarşı.
151
410880
2160
anlamayı sağlar.
07:06
In RomeRoma, at the WorldDünya FoodGıda ProgrammeProgramı,
this tookaldı us fivebeş yearsyıl to do,
152
414345
3191
Roma'da, Dünya Gıda Programı'nda,
bunu yapmak beş yılımızı aldı,
07:09
fivebeş yearsyıl.
153
417560
1456
beş yıl.
07:11
That first threeüç yearsyıl, OK,
that was just what we couldn'tcould solveçözmek for.
154
419040
3336
İlk üç sene tamam, bu zamanı
çözüm üretmekle geçirdik
07:14
Then there was two yearsyıl after that
of refiningrafine and implementinguygulanması the toolaraç,
155
422400
3496
Ondan iki sene sonra geliştirdiğimiz
aracın incelik ayarlarını yapmak,
07:17
like in the operationsoperasyonlar in IraqIrak
and other countriesülkeler.
156
425920
2800
mesela Irak'taki veya diğer ülkelerdeki
operasyonlar için.
07:21
I don't think that's
an unrealisticgerçekçi olmayan timelinezaman çizelgesi
157
429520
2096
Bence bu gerçekçi olmayan bir
zaman çizelgesi değil,
07:23
when it comesgeliyor to usingkullanma dataveri
to make operationalişletme changesdeğişiklikler.
158
431640
2736
operasyonel değişiklikler yapmak için
veri kullanmakta.
07:26
It's an investmentyatırım. It requiresgerektirir patiencesabır.
159
434400
2400
Bu bir yatırım. Sabır gerektiriyor.
07:29
But the typestürleri of resultsSonuçlar
that can be producedüretilmiş are undeniableinkar edilemez.
160
437760
3496
Ancak üretilebilecek çözümlerin
başarısı inkâr edilemez.
07:33
In our casedurum, it was the abilitykabiliyet
to feedbesleme tensonlarca of thousandsbinlerce more people.
161
441280
3560
Bizim örneğimizde, on binlerce daha fazla
insanın beslenebilmesi söz konusuydu.
07:39
So we have donatingbağış dataveri,
we have donatingbağış decisionkarar scientistsBilim adamları,
162
447440
4336
O hâlde, veri bağışını ve
veri bilimcileri bağış yapmayı konuştuk.
Şirketlerin yardım edebileceği
üçüncü bir yol daha var:
07:43
and there's actuallyaslında a thirdüçüncü way
that companiesşirketler can help:
163
451800
2696
07:46
donatingbağış technologyteknoloji
to captureele geçirmek newyeni sourceskaynaklar of dataveri.
164
454520
2976
Yeni data kaynakları bulabilmek için
teknoloji bağışı yapmak.
07:49
You see, there's a lot of things
we just don't have dataveri on.
165
457520
2840
Verisine sahip olmadığımız
pek çok şey var.
07:52
Right now, SyrianSuriye refugeesmülteciler
are floodingsu baskını into GreeceYunanistan,
166
460960
2720
Şu anda, Suriyeli mülteciler
akın akın Yunanistan'a geliyorlar
07:57
and the UNBM refugeemülteci agencyAjans,
they have theironların handseller fulltam.
167
465120
2560
ve Birleşmiş Milletler mülteci biriminin
işi başından aşkın.
08:01
The currentşimdiki systemsistem for trackingizleme people
is paperkâğıt and pencilkalem,
168
469000
3056
İnsanları takip etmekte şu an
kullanılan sistem, kalem ve kâğıt
08:04
and what that meansanlamına geliyor is
169
472080
1256
ve bu şu demek oluyor:
08:05
that when a motheranne and her fivebeş childrençocuklar
walkyürümek into the campkamp,
170
473360
2856
Bir anne ve beş çocuğu kampa geldiğinde,
08:08
headquartersMerkez is essentiallyesasen
blindkör to this momentan.
171
476240
2656
bundan yetkililerin haberi olmuyor.
08:10
That's all going to changedeğişiklik
in the nextSonraki fewaz weekshaftalar,
172
478920
2336
Birkaç hafta içerisinde bu değişecek,
08:13
thanksTeşekkürler to privateözel sectorsektör collaborationişbirliği.
173
481280
1880
özel sektör işbirliği sayesinde.
08:15
There's going to be a newyeni systemsistem basedmerkezli
on donatedbağışladı packagepaket trackingizleme technologyteknoloji
174
483840
3656
Yardım paketi takip teknolojisi üzerine
kurulu yeni bir sistem olacak,
08:19
from the logisticsLojistik companyşirket
that I work for.
175
487520
2040
çalıştığım lojistik şirketi sayesinde.
08:22
With this newyeni systemsistem,
there will be a dataveri trailiz,
176
490120
2336
Bu yeni sistemle, veri takibi
yapabileceğiz.
08:24
so you know exactlykesinlikle the momentan
177
492480
1456
Yani anne ve çocuklarının tam olarak
08:25
when that motheranne and her childrençocuklar
walkyürümek into the campkamp.
178
493960
2496
kampa girdiği zamanı bileceğiz.
Ve daha da fazlası, bu ay ve sonrasında
08:28
And even more, you know
if she's going to have suppliesgereçler
179
496480
2616
08:31
this monthay and the nextSonraki.
180
499120
1256
yardım alabilecek mi bileceğiz.
08:32
InformationBilgi visibilitygörünürlük drivessürücüler efficiencyverim.
181
500400
3016
Bilgi görünürlüğü verimliliği getiriyor.
08:35
For companiesşirketler, usingkullanma technologyteknoloji
to gathertoplamak importantönemli dataveri,
182
503440
3256
Şirketler için önemli veriyi çekmek
için teknoloji kullanmak
08:38
it's like breadekmek and buttertereyağı.
183
506720
1456
olmazsa olmaz.
08:40
They'veOnlar ettik been doing it for yearsyıl,
184
508200
1576
Bunu senelerdir yapıyorlar,
08:41
and it's led to majormajör
operationalişletme efficiencyverim improvementsiyileştirmeler.
185
509800
3256
bu sayede operasyonel verimliliklerinde
büyük gelişmeler oldu.
08:45
Just try to imaginehayal etmek
your favoritesevdiğim beverageİçecek companyşirket
186
513080
2360
Mesela en sevdiğiniz
içecek şirketini düşünün,
08:48
tryingçalışıyor to planplan theironların inventoryenvanter
187
516280
1576
stok planlaması yaptıklarını
08:49
and not knowingbilme how manyçok bottlesşişeler
were on the shelvesraflar.
188
517880
2496
ve raflarda kaç şişe olduğunu
bilmediklerini.
08:52
It's absurdsaçma.
189
520400
1216
Bu absürt.
08:53
DataVeri drivessürücüler better decisionskararlar.
190
521640
1560
Veri daha iyi karar verebilmeyi sağlar.
08:57
Now, if you're representingtemsil eden a companyşirket,
191
525800
2536
Şimdi, eğer bir şirketi temsil
ediyorsanız
09:00
and you're pragmaticpragmatik
and not just idealisticidealist,
192
528360
3136
ve sadece idealist değil,
aynı zamanda pragmatik iseniz,
09:03
you mightbelki be sayingsöz to yourselfkendin,
"OK, this is all great, MalloryMallory,
193
531520
3056
kendinize diyebilirsiniz ki,
"Tamam, bu süper, Mallory,
ama neden ben buna katılmak isteyeyim?"
09:06
but why should I want to be involvedilgili?"
194
534600
1840
09:09
Well for one thing, beyondötesinde the good PRPR,
195
537000
2816
Bir kere, iyi PR etkisi dışında,
09:11
humanitarianinsancıl aidyardım
is a 24-billion-dollar-milyar-dolar sectorsektör,
196
539840
2776
insani yardım sektörü,
24 milyar dolarlık bir sektör
09:14
and there's over fivebeş billionmilyar people,
maybe your nextSonraki customersmüşteriler,
197
542640
3056
ve 5 milyardan fazla insan
sizin gelişmekte olan dünyadaki
09:17
that livecanlı in the developinggelişen worldDünya.
198
545720
1816
müşterileriniz olabilir.
09:19
FurtherDaha fazla, companiesşirketler that are engagingçekici
in dataveri philanthropyhayırseverlik,
199
547560
3096
Dahası, veri bağışında bulunan şirketler,
verilerin içerisinde gizli kalmış işlerine
yarayabilecek yeni şeyler bulabiliyorlar.
09:22
they're findingbulgu newyeni insightsanlayışlar
lockedkilitli away in theironların dataveri.
200
550680
2976
09:25
Take, for exampleörnek, a creditkredi cardkart companyşirket
201
553680
2256
Mesela, bir kredi kartı şirketi
09:27
that's openedaçıldı up a centermerkez
202
555960
1336
yeni bir yer açtı,
09:29
that functionsfonksiyonlar as a hubmerkez for academicsakademisyenler,
for NGOsSivil toplum örgütleri and governmentshükümetler,
203
557320
3376
akademisyenler, STK'lar ve
hükûmet yetkilileri için bir mekân,
09:32
all workingçalışma togetherbirlikte.
204
560720
1240
burada hep beraber çalışıyorlar.
09:35
They're looking at informationbilgi
in creditkredi cardkart swipesucuz bira
205
563040
2736
Geçirilen kredi kartı
bilgilerine bakıyorlar
09:37
and usingkullanma that to find insightsanlayışlar
about how householdshane in IndiaHindistan
206
565800
2976
ve bulunması zor olan bazı hane halkı
bilgilerine erişim sağlıyorlar,
09:40
livecanlı, work, earnkazanmak and spendharcamak.
207
568800
1720
Hindistan'da, aileler nasıl yaşıyor,
çalışıyor, kazanıyor ve harcıyor.
09:43
For the humanitarianinsancıl worldDünya,
this providessağlar informationbilgi
208
571680
2576
İnsani yardım dünyası için bu veri
09:46
about how you mightbelki
bringgetirmek people out of povertyyoksulluk.
209
574280
2656
insanları fakirlikten nasıl
kurtarabileceğinizle ilgili bilgi sağlar.
09:48
But for companiesşirketler, it's providingsağlama
insightsanlayışlar about your customersmüşteriler
210
576960
3016
Şirketler için ise, müşterileri ve
09:52
and potentialpotansiyel customersmüşteriler in IndiaHindistan.
211
580000
2040
potansiyel müşterileri ile
ilgili bilgi sağlar.
09:54
It's a winkazanmak all around.
212
582760
1800
Bu herkes için kazançlı.
09:57
Now, for me, what I find
excitingheyecan verici about dataveri philanthropyhayırseverlik --
213
585960
3776
Şimdi, benim veri filantropisine --
veri bağışı, veri bilimcisi bağışı
10:01
donatingbağış dataveri, donatingbağış decisionkarar
scientistsBilim adamları and donatingbağış technologyteknoloji --
214
589760
4336
ve teknoloji bağışı-- ilgi duymamın sebebi
10:06
it's what it meansanlamına geliyor
for younggenç professionalsprofesyoneller like me
215
594120
2376
bunun benim gibi şirketlerde
çalışmayı seçen genç profesyoneller için
10:08
who are choosingSeçme to work at companiesşirketler.
216
596520
1840
anlamlı olması.
10:10
StudiesÇalışmalar showgöstermek that
the nextSonraki generationnesil of the workforceişgücü
217
598800
2656
Araştırmalar gösteriyor ki,
yeni nesil iş gücü
10:13
carebakım about havingsahip olan theironların work
make a biggerDaha büyük impactdarbe.
218
601480
2560
işlerinin daha büyük bir anlamı
olmasını umursuyor.
10:16
We want to make a differencefark,
219
604920
2456
Fark yaratmak istiyoruz,
10:19
and so throughvasitasiyla dataveri philanthropyhayırseverlik,
220
607400
2416
veri filantropisi ile,
10:21
companiesşirketler can actuallyaslında help engagetutmak
and retaintutmak theironların decisionkarar scientistsBilim adamları.
221
609840
3936
şirketler veri bilimcilerinin ilgisini
çekebilir ve ellerinde tutabilirler.
10:25
And that's a bigbüyük dealanlaştık mı for a professionmeslek
that's in highyüksek demandtalep.
222
613800
2880
Çok revaçta olan bir meslek
için bu nokta önemli.
10:29
DataVeri philanthropyhayırseverlik
makesmarkaları good business senseduyu,
223
617840
3120
Veri filantropisi iş anlamında da mantıklı
10:34
and it alsoAyrıca can help
revolutionizedevrim the humanitarianinsancıl worldDünya.
224
622200
3280
ve insani yardım dünyasında
bir devrim yaratabilir.
10:39
If we coordinatedkoordine
the planningplanlama and logisticsLojistik
225
627600
2096
Planlama ve lojistiği
insani yardım operasyonunun
10:41
acrosskarşısında all of the majormajör facetsesaslarını
of a humanitarianinsancıl operationoperasyon,
226
629720
3376
tüm alanlarında koordine edersek,
10:45
we could feedbesleme, clothegiydirin and shelterbarınak
hundredsyüzlerce of thousandsbinlerce more people,
227
633120
3600
yüz binlerce daha fazla insanı
doyurabilir ve giydirebiliriz.
10:49
and companiesşirketler need to stepadım up
and playoyun the rolerol that I know they can
228
637440
4256
Şirketler de elini taşın altına koymalı
ve bu devrimi gerçekleştirebilmek için
10:53
in bringinggetiren about this revolutiondevrim.
229
641720
1880
üzerine düşeni yapmalı.
10:56
You've probablymuhtemelen heardduymuş of the sayingsöz
"foodGıda for thought."
230
644720
2936
"Düşündürücü şey" lafını duymuşsunuzdur.
10:59
Well, this is literallyharfi harfine thought for foodGıda.
231
647680
2240
Bu gerçekten besini düşündürücü.
11:03
It finallyen sonunda is the right ideaFikir
at the right time.
232
651560
4136
Ve sonunda, doğru zamanda, doğru fikir.
11:07
(LaughterKahkaha)
233
655720
1216
(Kahkahalar)
11:08
TrTrès magnifiqueMagnifique.
234
656960
1576
Très magnifique.
(Fransızca: çok güzel)
11:10
Thank you.
235
658560
1216
Teşekkürler.
11:11
(ApplauseAlkış)
236
659800
2851
(Alkış)
Translated by meltem sendag
Reviewed by güney örnek

▲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