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

馬洛里.索德納: 你們公司的數據可以幫助世界解決饑餓問題

Filmed:
1,090,373 views

你們的公司可能曾經為了人道主義問題做出過金錢上的捐贈,但其實有一種更有價值的捐贈:你們的數據。馬洛里.索德納(Mallory・Soldner)向我們說明企業如何能夠透過捐獻數據和決策科學家,來真正地為世界性問題作出貢獻 -- 從難民危機到饑餓問題 -- 。你們的公司能貢獻什麽呢?
- 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
June六月 2010.
0
880
1760
2010年六月,
00:15
I landed登陸 for the first time
in Rome羅馬, Italy意大利.
1
3760
2880
我第一次前往意大利.羅馬。
00:19
I wasn't there to sightsee觀光.
2
7800
1896
我不是去觀光的,
00:21
I was there to solve解決 world世界 hunger飢餓.
3
9720
3120
我是去解決世界飢餓問題的。
00:25
(Laughter笑聲)
4
13160
2096
(笑聲)
00:27
That's right.
5
15280
1216
沒錯。
00:28
I was a 25-year-old-歲 PhD博士 student學生
6
16520
2096
我當時是一位25歲的博士生,
00:30
armed武裝 with a prototype原型 tool工具
developed發達 back at my university大學,
7
18640
3096
我帶著在大學期間開發的原型工具,
00:33
and I was going to help
the World世界 Food餐飲 Programme程序 fix固定 hunger飢餓.
8
21760
3080
準備幫助世界糧食計劃署
解決飢餓問題。
00:37
So I strode大步流星 into the headquarters司令部 building建造
9
25840
2736
我大步走進他們的總部大樓,
00:40
and my eyes眼睛 scanned掃描 the row of UN聯合國 flags,
10
28600
2816
映入眼簾的是一整排的聯合國國旗,
00:43
and I smiled笑笑 as I thought to myself,
11
31440
1960
我開心地對著自己說,
00:46
"The engineer工程師 is here."
12
34840
1616
「工程師來了!」
00:48
(Laughter笑聲)
13
36480
2216
(笑聲)
00:50
Give me your data數據.
14
38720
1776
"拿出你們的數據,
00:52
I'm going to optimize優化 everything.
15
40520
2176
我要優化所有資料。"
00:54
(Laughter笑聲)
16
42720
1736
(笑聲)
00:56
Tell me the food餐飲 that you've purchased購買,
17
44480
1896
"告訴我你們已經購買的食物,
00:58
tell me where it's going
and when it needs需求 to be there,
18
46400
2616
告訴我要送到哪裡、
什麼時候需要,
01:01
and I'm going to tell you
the shortest最短, fastest最快的, cheapest最便宜,
19
49040
2736
我就會告訴你們最短、最快、
01:03
best最好 set of routes路線 to take for the food餐飲.
20
51800
1936
最便宜的食物運送路徑。
01:05
We're going to save保存 money,
21
53760
1496
我們會節省很多錢,
01:07
we're going to avoid避免
delays延遲 and disruptions中斷,
22
55280
2096
我們可以避免延遲和中斷,
01:09
and bottom底部 line,
we're going to save保存 lives生活.
23
57400
2736
最後,我們還可以拯救世人。
01:12
You're welcome歡迎.
24
60160
1216
(謝謝)不用客氣!"
01:13
(Laughter笑聲)
25
61400
1696
(笑聲)
01:15
I thought it was going to take 12 months個月,
26
63120
1976
我在想這大概需要
12個月的時間來實現,
01:17
OK, maybe even 13.
27
65120
1560
好吧,可能要13個月。
01:19
This is not quite相當 how it panned的鍋 out.
28
67800
2280
但事情並沒有想像中的簡單。
01:23
Just a couple一對 of months個月 into the project項目,
my French法國 boss老闆, he told me,
29
71600
3776
當我加入這個專案幾個月之後,
我的法國老闆,他告訴我:
01:27
"You know, Mallory馬洛裡,
30
75400
1816
「馬洛里,妳知道嗎?
01:29
it's a good idea理念,
31
77240
1656
妳的點子是不錯啦!
01:30
but the data數據 you need
for your algorithms算法 is not there.
32
78920
3336
但要符合你演算法的數據並不存在。
01:34
It's the right idea理念 but at the wrong錯誤 time,
33
82280
2536
點子是對的,但時機不對,
01:36
and the right idea理念 at the wrong錯誤 time
34
84840
2296
而對的點子在錯誤的時機出現...
01:39
is the wrong錯誤 idea理念."
35
87160
1376
就是一個錯誤的點子!」
01:40
(Laughter笑聲)
36
88560
1320
(笑聲)
01:42
Project項目 over.
37
90960
1280
專案結束!
01:45
I was crushed.
38
93120
1200
我超傷心的。
01:49
When I look back now
39
97000
1456
現在當我回頭去看
01:50
on that first summer夏季 in Rome羅馬
40
98480
1656
從羅馬的第一個夏天到現在,
01:52
and I see how much has changed
over the past過去 six years年份,
41
100160
2656
我看到在這六年來,
01:54
it is an absolute絕對 transformation轉型.
42
102840
2240
真的是完全轉變了。
01:57
It's a coming未來 of age年齡 for bringing使 data數據
into the humanitarian人道主義 world世界.
43
105640
3400
把數據帶入人道世界的時代來臨了。
02:02
It's exciting扣人心弦. It's inspiring鼓舞人心.
44
110160
2656
這真是令人興奮、鼓舞人心的。
02:04
But we're not there yet然而.
45
112840
1200
但是我們還沒有達到。
02:07
And brace支撐 yourself你自己, executives高管,
46
115320
2296
現場的各位主管,請仔細聽好了,
02:09
because I'm going to be putting companies公司
47
117640
1976
我準備要把你們的公司推上火線,
02:11
on the hot seat座位 to step up
and play the role角色 that I know they can.
48
119640
3120
因為我知道你們辦得到。
02:17
My experiences經驗 back in Rome羅馬 prove證明
49
125520
2816
我在羅馬的經驗告訴我,
02:20
using運用 data數據 you can save保存 lives生活.
50
128360
2080
運用數據,你可以拯救生命。
02:23
OK, not that first attempt嘗試,
51
131440
2456
的確,不是一試就能成功,
02:25
but eventually終於 we got there.
52
133920
2576
但最終我們還是能辦到。
02:28
Let me paint塗料 the picture圖片 for you.
53
136520
1736
讓我來解釋一下。
02:30
Imagine想像 that you have to plan計劃
breakfast早餐, lunch午餐 and dinner晚餐
54
138280
2736
想像一下,
你準備要為50萬人準備早、中、晚餐
02:33
for 500,000 people,
55
141040
1616
02:34
and you only have
a certain某些 budget預算 to do it,
56
142680
2136
但你的預算有限,
02:36
say 6.5 million百萬 dollars美元 per month.
57
144840
2240
比如說,每個月650萬美元。
02:40
Well, what should you do?
What's the best最好 way to handle處理 it?
58
148920
2762
你要怎麼做?
最好的方式是甚麼?
02:44
Should you buy購買 rice白飯, wheat小麥, chickpea鷹嘴豆, oil?
59
152280
2760
你需要買米、小麥、鷹嘴豆和油嗎?
02:47
How much?
60
155760
1216
要買多少?
02:49
It sounds聲音 simple簡單. It's not.
61
157000
2136
聽起來很簡單,但做起來很難。
02:51
You have 30 possible可能 foods食品,
and you have to pick five of them.
62
159160
3216
你有30種可能的食物,
你必須從中挑選五種。
02:54
That's already已經 over 140,000
different不同 combinations組合.
63
162400
3416
那樣就會有超過14萬種
不同的食物組合。
02:57
Then for each food餐飲 that you pick,
64
165840
1696
你挑選的每樣食物,
02:59
you need to decide決定 how much you'll你會 buy購買,
65
167560
1976
你要決定準備買多少、
03:01
where you're going to get it from,
66
169560
1696
去哪買、
03:03
where you're going to store商店 it,
67
171280
1480
買來後要存放在哪、
03:05
how long it's going to take to get there.
68
173760
1976
運送到目的地要多久的時間。
03:07
You need to look at all of the different不同
transportation運輸 routes路線 as well.
69
175760
3336
你還需要查看
所有不同的運輸路線。
而這樣已經超過九億種選擇了。
03:11
And that's already已經
over 900 million百萬 options選項.
70
179120
2080
03:14
If you considered考慮 each option選項
for a single second第二,
71
182120
2376
如果你每個選項都需要思考一秒,
03:16
that would take you
over 28 years年份 to get through通過.
72
184520
2336
那你要花超過28年的時間
才能把它們全過一遍。
03:18
900 million百萬 options選項.
73
186880
1520
九億種選擇啊!
03:21
So we created創建 a tool工具
that allowed允許 decisionmakers決定者
74
189160
2456
所以我們創建了一個
03:23
to weed野草 through通過 all 900 million百萬 options選項
75
191640
2616
只要花幾天的時間,就可以讓決策者
03:26
in just a matter of days.
76
194280
1360
解決九億種選擇的工具。
03:28
It turned轉身 out to be incredibly令人難以置信 successful成功.
77
196560
2240
果然非常成功。
03:31
In an operation手術 in Iraq伊拉克,
78
199400
1256
在伊拉克的一次任務中,
03:32
we saved保存 17 percent百分 of the costs成本,
79
200680
2536
我們節省了17%的成本,
03:35
and this meant意味著 that you had the ability能力
to feed飼料 an additional額外 80,000 people.
80
203240
4136
也就是說,你還有能力
能餵飽另外的八萬人。
03:39
It's all thanks謝謝 to the use of data數據
and modeling造型 complex複雜 systems系統.
81
207400
4400
這一切都要感謝數據和
複雜的建模系統。
03:44
But we didn't do it alone單獨.
82
212800
1280
但這並不是我們獨自完成的。
03:46
The unit單元 that I worked工作 with in Rome羅馬,
they were unique獨特.
83
214840
2736
我們在羅馬合作的單位,
他們真的很棒。
03:49
They believed相信 in collaboration合作.
84
217600
1736
他們相信合作的力量。
03:51
They brought in the academic學術的 world世界.
85
219360
1696
他們把學術界帶入這個領域,
03:53
They brought in companies公司.
86
221080
1280
把企業帶入這個領域。
03:55
And if we really want to make big changes變化
in big problems問題 like world世界 hunger飢餓,
87
223200
3616
如果我們希望能在像世界飢餓
這種大問題上做出改變,
03:58
we need everybody每個人 to the table.
88
226840
2560
我們需要每一個社會成員的加入。
04:02
We need the data數據 people
from humanitarian人道主義 organizations組織
89
230040
2936
我們需要來自人道組織的數據人員
04:05
leading領導 the way,
90
233000
1256
引領道路,
04:06
and orchestrating策劃
just the right types類型 of engagements訂婚
91
234280
2576
並組織學術界及政府部門
04:08
with academics學者, with governments政府.
92
236880
1696
好好地參與合作。
04:10
And there's one group that's not being存在
leveraged槓桿 in the way that it should be.
93
238600
3696
還有一種群體沒有被充分利用。
04:14
Did you guess猜測 it? Companies公司.
94
242320
2096
猜猜是誰?公司企業。
04:16
Companies公司 have a major重大的 role角色 to play
in fixing定影 the big problems問題 in our world世界.
95
244440
3600
公司在解決世界的大問題方面
扮演了重要的角色。
04:20
I've been in the private私人的 sector扇形
for two years年份 now.
96
248880
2416
我在私人公司已經工作了兩年。
04:23
I've seen看到 what companies公司 can do,
and I've seen看到 what companies公司 aren't doing,
97
251320
3576
我見識到了企業的能力,
以及他們沒有充分做到的部分,
04:26
and I think there's three main主要 ways方法
that we can fill that gap間隙:
98
254920
3376
我認為有三個主要方式,
可以填補這個空缺:
04:30
by donating捐贈 data數據,
by donating捐贈 decision決定 scientists科學家們
99
258320
3096
藉由捐贈數據、決策科學家及科技
04:33
and by donating捐贈 technology技術
to gather收集 new sources來源 of data數據.
100
261440
3480
來收集新數據的技術。
04:37
This is data數據 philanthropy慈善事業,
101
265920
1576
這是數據慈善事業,
04:39
and it's the future未來 of corporate企業
social社會 responsibility責任.
102
267520
2840
是企業的未來社會責任。
04:43
Bonus獎金, it also makes品牌 good business商業 sense.
103
271160
2600
好處就是,對公司的形象有幫助。
04:46
Companies公司 today今天,
they collect蒐集 mountains of data數據,
104
274920
3216
如今的公司,收集了一大堆數據,
04:50
so the first thing they can do
is start開始 donating捐贈 that data數據.
105
278160
2762
所以他們可以做的第一件事
就是捐贈數據。
04:52
Some companies公司 are already已經 doing it.
106
280946
2190
有些公司已經在做了。
04:55
Take, for example,
a major重大的 telecom電信 company公司.
107
283160
2416
舉例,以某一家大型的電信公司為例。
04:57
They opened打開 up their data數據
in Senegal塞內加爾 and the Ivory象牙 Coast
108
285600
2776
他們開放了位於塞內加爾和
象牙海岸的數據,
05:00
and researchers研究人員 discovered發現
109
288400
1976
研究人員發現,
05:02
that if you look at the patterns模式
in the pings to the cell細胞 phone電話 towers,
110
290400
3334
如果你觀察手機傳送到
基地台的數據圖形,
05:05
you can see where people are traveling旅行.
111
293758
1938
你可以觀察到人們到哪裡活動,
05:07
And that can tell you things like
112
295720
2176
像這樣的數據能告訴你,
05:09
where malaria瘧疾 might威力 spread傳播,
and you can make predictions預測 with it.
113
297920
3096
瘧疾可能傳播的地方,
你可以用它做預測。
05:13
Or take for example
an innovative創新 satellite衛星 company公司.
114
301040
2896
或者拿另一個創新的衛星公司為例,
05:15
They opened打開 up their data數據 and donated捐贈 it,
115
303960
2016
他們開放並捐獻了數據,
05:18
and with that data數據 you could track跟踪
116
306000
1656
使用那些數據,你就能夠追蹤
05:19
how droughts乾旱 are impacting影響
food餐飲 production生產.
117
307680
2040
乾旱是如何影響糧食產量的。
05:22
With that you can actually其實 trigger觸發
aid援助 funding資金 before a crisis危機 can happen發生.
118
310920
3680
有了這些數據,你甚至可以
在危機發生之前就啟動援助資金。
05:27
This is a great start開始.
119
315560
1280
這是一個好的開始。
05:29
There's important重要 insights見解
just locked鎖定 away in company公司 data數據.
120
317840
2880
在公司的數據中,
禁錮著許多重要的信息。
05:34
And yes, you need to be very careful小心.
121
322480
1816
是的,你需要非常小心。
05:36
You need to respect尊重 privacy隱私 concerns關注,
for example by anonymizing匿名 the data數據.
122
324320
3576
您需要尊重隱私問題,
例如可以用匿名化數據解決。
05:39
But even if the floodgates開閘 opened打開 up,
123
327920
2776
但即使所有的管道資料都開放了,
05:42
and even if all companies公司
donated捐贈 their data數據
124
330720
2536
即使所有的公司
都捐贈出他們的數據
05:45
to academics學者, to NGOs非政府組織,
to humanitarian人道主義 organizations組織,
125
333280
3256
給學術界、非政府組織、人道組織,
05:48
it wouldn't不會 be enough足夠
to harness馬俱 that full充分 impact碰撞 of data數據
126
336560
2976
光有這些資料,仍無法達到
05:51
for humanitarian人道主義 goals目標.
127
339560
1520
人道主義的目標。
05:54
Why?
128
342320
1456
為什麼?
05:55
To unlock開鎖 insights見解 in data數據,
you need decision決定 scientists科學家們.
129
343800
3240
要解開數據中的信息,
你仍需要決策科學家。
05:59
Decision決策 scientists科學家們 are people like me.
130
347760
2576
像我這樣的決策科學家。
06:02
They take the data數據, they clean清潔 it up,
131
350360
1816
他們拿到數據,會稍作整理,
06:04
transform轉變 it and put it
into a useful有用 algorithm算法
132
352200
2256
把資料轉換後,帶入有用的演算法裡。
06:06
that's the best最好 choice選擇
to address地址 the business商業 need at hand.
133
354480
2840
這才是解決問題的最佳選擇。
06:09
In the world世界 of humanitarian人道主義 aid援助,
there are very few少數 decision決定 scientists科學家們.
134
357800
3696
但在人道援助的領域裡,
決策科學家很罕見。
06:13
Most of them work for companies公司.
135
361520
1640
他們大多數都為私人企業工作。
06:16
So that's the second第二 thing
that companies公司 need to do.
136
364480
2496
所以,公司要做第二件事,
06:19
In addition加成 to donating捐贈 their data數據,
137
367000
1696
公司除了捐贈他們的數據以外,
06:20
they need to donate
their decision決定 scientists科學家們.
138
368720
2160
他們還需要捐贈他們的決策科學家。
06:23
Now, companies公司 will say, "Ah! Don't take
our decision決定 scientists科學家們 from us.
139
371520
5736
但公司會說,
「啊!別帶走我們的決策科學家,
06:29
We need every一切 spare備用 second第二 of their time."
140
377280
2040
我們分分秒秒都很需要他們。」
06:32
But there's a way.
141
380360
1200
但是有一個辦法,
06:35
If a company公司 was going to donate
a block of a decision決定 scientist's科學家們 time,
142
383200
3416
如果說一家公司決定貢獻出
它的決策科學家的部分時間,
06:38
it would actually其實 make more sense
to spread傳播 out that block of time
143
386640
3136
那我們就把這些時間分散到長期使用,
這樣才行得通,
06:41
over a long period,
say for example five years年份.
144
389800
2200
比如說,五年的時間。
06:44
This might威力 only amount
to a couple一對 of hours小時 per month,
145
392600
3056
這樣分配之後,每個月
可能就只需要幾個小時,
06:47
which哪一個 a company公司 would hardly幾乎不 miss小姐,
146
395680
2056
對於一家公司來說不足掛齒,
06:49
but what it enables使 is really important重要:
long-term長期 partnerships夥伴關係.
147
397760
3480
但產生的效果是很重大的:
長期的夥伴關係。
06:54
Long-term長期 partnerships夥伴關係
allow允許 you to build建立 relationships關係,
148
402920
2816
長期的夥伴關係能促進建立友誼,
06:57
to get to know the data數據,
to really understand理解 it
149
405760
2656
對資料更理解,
07:00
and to start開始 to understand理解
the needs需求 and challenges挑戰
150
408440
2416
而且可以更深入地了解到
07:02
that the humanitarian人道主義
organization組織 is facing面對.
151
410880
2160
人道組織的需求及
目前所面臨到的問題。
07:06
In Rome羅馬, at the World世界 Food餐飲 Programme程序,
this took us five years年份 to do,
152
414345
3191
在羅馬,我們在世界糧食計劃署,
花費了五年時間,五年。
07:09
five years年份.
153
417560
1456
07:11
That first three years年份, OK,
that was just what we couldn't不能 solve解決 for.
154
419040
3336
前三年,沒錯,我們在
討論解決不了的問題。
07:14
Then there was two years年份 after that
of refining精製 and implementing實施 the tool工具,
155
422400
3496
然後我們又花了兩年時間
去更新,完善 我們的工具。
07:17
like in the operations操作 in Iraq伊拉克
and other countries國家.
156
425920
2800
就像我們在伊拉克
和其他國家的行動一樣。
07:21
I don't think that's
an unrealistic不切實際 timeline時間線
157
429520
2096
當涉及到使用數據進行操作修改的時候,
07:23
when it comes to using運用 data數據
to make operational操作 changes變化.
158
431640
2736
我不認為這樣的時間安排會有甚麼不妥。
07:26
It's an investment投資. It requires要求 patience忍耐.
159
434400
2400
這是一項投資,我們要有耐心。
07:29
But the types類型 of results結果
that can be produced生成 are undeniable不可否認.
160
437760
3496
但產生的效果是不可否認的。
07:33
In our case案件, it was the ability能力
to feed飼料 tens of thousands數千 more people.
161
441280
3560
以我們的個案而言,
它是可以養活好幾萬人的。
07:39
So we have donating捐贈 data數據,
we have donating捐贈 decision決定 scientists科學家們,
162
447440
4336
所以我們需要捐獻數據,
我們需要捐獻決策科學家,
07:43
and there's actually其實 a third第三 way
that companies公司 can help:
163
451800
2696
實際上公司還有
第三種方法可以提供協助:
07:46
donating捐贈 technology技術
to capture捕獲 new sources來源 of data數據.
164
454520
2976
透過捐贈技術來取得數據的新來源。
07:49
You see, there's a lot of things
we just don't have data數據 on.
165
457520
2840
你看,還有很多地方,我們都沒有數據。
07:52
Right now, Syrian敘利亞的 refugees難民
are flooding洪水 into Greece希臘,
166
460960
2720
目前,敘利亞難民正湧入希臘,
07:57
and the UN聯合國 refugee難民 agency機構,
they have their hands full充分.
167
465120
2560
而聯合國的難民機構,
他們也忙得不可開交。
08:01
The current當前 system系統 for tracking追踪 people
is paper and pencil鉛筆,
168
469000
3056
目前的難民跟進系統
是用紙和筆來作業,
08:04
and what that means手段 is
169
472080
1256
意思就是,
08:05
that when a mother母親 and her five children孩子
walk步行 into the camp,
170
473360
2856
當一個母親帶著她的五個孩子
走進難名營時,
08:08
headquarters司令部 is essentially實質上
blind to this moment時刻.
171
476240
2656
總部基本上根本看不到。
08:10
That's all going to change更改
in the next下一個 few少數 weeks,
172
478920
2336
在未來幾周中,
這一切都將會改變,
08:13
thanks謝謝 to private私人的 sector扇形 collaboration合作.
173
481280
1880
這要感謝私人機構的合作。
08:15
There's going to be a new system系統 based基於
on donated捐贈 package tracking追踪 technology技術
174
483840
3656
我合作的物流公司,
即將捐贈一套全新的追蹤科技系統。
08:19
from the logistics後勤 company公司
that I work for.
175
487520
2040
08:22
With this new system系統,
there will be a data數據 trail落後,
176
490120
2336
有了這個新系統,數據就能被追踪,
08:24
so you know exactly究竟 the moment時刻
177
492480
1456
所以當一位母親
帶著她的孩子走進難民營時,
08:25
when that mother母親 and her children孩子
walk步行 into the camp.
178
493960
2496
你就會知道這件事。
08:28
And even more, you know
if she's going to have supplies耗材
179
496480
2616
甚至,你還可以知道
這個月及下個月
她是否能得到支援。
08:31
this month and the next下一個.
180
499120
1256
08:32
Information信息 visibility能見度 drives驅動器 efficiency效率.
181
500400
3016
數據的能見度驅動了效率。
08:35
For companies公司, using運用 technology技術
to gather收集 important重要 data數據,
182
503440
3256
對公司而言,利用技術收集重要數據,
08:38
it's like bread麵包 and butter牛油.
183
506720
1456
就像做奶油麵包一樣(簡單)。
08:40
They've他們已經 been doing it for years年份,
184
508200
1576
他們多年來都在從事這件事,
08:41
and it's led to major重大的
operational操作 efficiency效率 improvements改進.
185
509800
3256
並帶來了卓越的效率提升。
08:45
Just try to imagine想像
your favorite喜愛 beverage飲料 company公司
186
513080
2360
試想一下,你最喜歡的飲料公司,
08:48
trying to plan計劃 their inventory庫存
187
516280
1576
將要計劃下一批生產
08:49
and not knowing會心 how many許多 bottles瓶子
were on the shelves貨架.
188
517880
2496
卻對正在貨架上的
飲料數量毫不知情,
08:52
It's absurd荒誕.
189
520400
1216
這是很荒謬的。
08:53
Data數據 drives驅動器 better decisions決定.
190
521640
1560
數據驅使我們做出更好的決策。
08:57
Now, if you're representing代表 a company公司,
191
525800
2536
現在,如果您代表一個公司,
09:00
and you're pragmatic務實
and not just idealistic理想主義,
192
528360
3136
你很務實,不是那種只會空想的人,
09:03
you might威力 be saying to yourself你自己,
"OK, this is all great, Mallory馬洛裡,
193
531520
3056
你可能會說,
「沒錯,是很偉大,馬洛里
09:06
but why should I want to be involved參與?"
194
534600
1840
但為什麼我要參與?」
09:09
Well for one thing, beyond the good PRPR,
195
537000
2816
其實,就一件事,提升公司形象,
09:11
humanitarian人道主義 aid援助
is a 24-billion-dollar-billion美元 sector扇形,
196
539840
2776
人道援助是一個240億美元的公營事業,
09:14
and there's over five billion十億 people,
maybe your next下一個 customers顧客,
197
542640
3056
有超過50億人口住在發展中國家,
09:17
that live生活 in the developing發展 world世界.
198
545720
1816
很有可能你的下一個客戶就是他們。
09:19
Further進一步, companies公司 that are engaging
in data數據 philanthropy慈善事業,
199
547560
3096
此外,從事數據慈善事業的那些公司,
09:22
they're finding發現 new insights見解
locked鎖定 away in their data數據.
200
550680
2976
他們正在挖掘
禁錮在數據當中的新信息。
09:25
Take, for example, a credit信用 card company公司
201
553680
2256
例如,以某家信用卡公司為例,
09:27
that's opened打開 up a center中央
202
555960
1336
他們建立了一個數據中心樞紐,
09:29
that functions功能 as a hub樞紐 for academics學者,
for NGOs非政府組織 and governments政府,
203
557320
3376
將學術界、非政府組織和政府
09:32
all working加工 together一起.
204
560720
1240
組織起來一起工作。
09:35
They're looking at information信息
in credit信用 card swipes刷卡
205
563040
2736
他們透過刷卡紀錄,
09:37
and using運用 that to find insights見解
about how households in India印度
206
565800
2976
觀察到一般的印度家庭
09:40
live生活, work, earn and spend.
207
568800
1720
他們如何生活、工作、賺錢和消費。
09:43
For the humanitarian人道主義 world世界,
this provides提供 information信息
208
571680
2576
對人道組織而言,這裡面隱含著
09:46
about how you might威力
bring帶來 people out of poverty貧窮.
209
574280
2656
如何使人們擺脫貧困的資訊。
09:48
But for companies公司, it's providing提供
insights見解 about your customers顧客
210
576960
3016
但對公司來說,
這就是向他們提供了
09:52
and potential潛在 customers顧客 in India印度.
211
580000
2040
在印度的用戶和潛在用戶信息。
09:54
It's a win贏得 all around.
212
582760
1800
這是一個三贏的局面。
09:57
Now, for me, what I find
exciting扣人心弦 about data數據 philanthropy慈善事業 --
213
585960
3776
而對我而言,我發現
數據慈善事業是令人振奮的 --
10:01
donating捐贈 data數據, donating捐贈 decision決定
scientists科學家們 and donating捐贈 technology技術 --
214
589760
4336
數據捐贈、決策科學家捐贈及科技捐贈--
10:06
it's what it means手段
for young年輕 professionals專業人士 like me
215
594120
2376
對我這樣年輕的專家而言,
10:08
who are choosing選擇 to work at companies公司.
216
596520
1840
這就是我們選擇待在公司的原因。
10:10
Studies學習 show顯示 that
the next下一個 generation of the workforce勞動力
217
598800
2656
研究表明,下一世代的勞動人口關心的是
10:13
care關心 about having their work
make a bigger impact碰撞.
218
601480
2560
他們的工作能不能為世界帶來影響。
10:16
We want to make a difference區別,
219
604920
2456
我們想要改變,
10:19
and so through通過 data數據 philanthropy慈善事業,
220
607400
2416
所以透過數據慈善事業,
10:21
companies公司 can actually其實 help engage從事
and retain保留 their decision決定 scientists科學家們.
221
609840
3936
公司更容易留得住
他們的決策科學家
10:25
And that's a big deal合同 for a profession職業
that's in high demand需求.
222
613800
2880
特別是對於這種高需求
的職業來說尤其重要。
10:29
Data數據 philanthropy慈善事業
makes品牌 good business商業 sense,
223
617840
3120
數據慈善事業
能創造良好的商業形象,
10:34
and it also can help
revolutionize革命化 the humanitarian人道主義 world世界.
224
622200
3280
它同時也能夠為人道主義事業
做出巨大變革。
10:39
If we coordinated協調
the planning規劃 and logistics後勤
225
627600
2096
如果我們可以協調規劃
10:41
across橫過 all of the major重大的 facets
of a humanitarian人道主義 operation手術,
226
629720
3376
並支援所有人道主義各方面的後勤,
10:45
we could feed飼料, clothe覆上 and shelter庇護
hundreds數以百計 of thousands數千 more people,
227
633120
3600
我們就可以為成千上萬的人提供
食物、衣服和住所,
10:49
and companies公司 need to step up
and play the role角色 that I know they can
228
637440
4256
為了這場改革,
公司需要站出來扮演其中的角色,
10:53
in bringing使 about this revolution革命.
229
641720
1880
因為我知道你們辦的到。
10:56
You've probably大概 heard聽說 of the saying
"food餐飲 for thought."
230
644720
2936
各位也許聽過這個短語「值得思考的食物」。
(英文意思是:值得深思的問題)
10:59
Well, this is literally按照字面 thought for food餐飲.
231
647680
2240
而字面意思就是「想想食物」(要如何分配)
11:03
It finally最後 is the right idea理念
at the right time.
232
651560
4136
我終於在對的時間找到對的方法了!
11:07
(Laughter笑聲)
233
655720
1216
(笑聲)
11:08
TrTRès magnifique無限精彩.
234
656960
1576
(法語)太棒了!
11:10
Thank you.
235
658560
1216
謝謝。
11:11
(Applause掌聲)
236
659800
2851
(掌聲)
Translated by Yi-Fan Yu
Reviewed by Amy Fann

▲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