[Applausi]
il mio Marge era nel mezzo di un
censimento nazionale il suo primo in 30
anni improvvisamente la tecnologia avanzata
spina dorsale dell’intero censimento completamente
fallito qualsiasi ipotesi
questa tecnologia ha maturato il paese
a corto di matite un’emergenza
appalti internazionali di 170.000
le matite sono state create da un’intera forza lavoro
assunto solo per poter affinare
matite abbastanza veloci in modo che il censimento
potrebbe essere completato in tempo e quando il
i dati del censimento arrivarono finalmente nel
il paese è stato per un grande shock ma mio
aveva precedentemente pensato alla sua popolazione
con 60 milioni di persone quando i dati
è venuto in risultarono c’erano solo 51
milioni di persone in Myanmar il governo
era stata la pianificazione tutte le tasche ogni
intervento per 9 milioni di persone 15
per cento della sua popolazione che ha appena fatto
non esiste suona come una storia dal
all’inizio del 1900 proprio dopo tutto oggi noi
vivi nel mondo di un grande senza precedenti
dati il mondo di Facebook Twitter
Google questo era l’anno 2014 2014 il
lo stesso anno la Germania usa i big data per
vincere la Coppa del Mondo FIFA è pazzesco come
i big data sono usati oggi per risolverne alcuni
tipi di problemi e non altri come a
studente universitario a Singapore ho internato
a Goldman Sachs, dove ho visto come
i dati in tempo reale sono stati utilizzati ogni secondo a
rendere entrambi importanti e non così importanti
decisioni nel mondo finanziario ma
qualunque altra cosa valesse la salute
cura dati sull’ambiente di criminalità educativa
semplicemente non è usato allo stesso modo e così
Ho fondato la mia co-fondatrice Warren e io
poliziotti sociali per potenziare i nostri leader mondiali
con le informazioni di cui hanno bisogno in
tempo reale per fare qualcuna di più
decisioni complesse che affliggono il nostro mondo abbiamo
trasferirsi in India dopo esserci diplomati e
ho passato un intero a cui stai facendo piloti
prova e capisci
era così facile usare dati e calcio
ma non nelle decisioni che contano noi
trovato che il collo di bottiglia unico più grande
era il dato stesso nella maggior parte dei posti in
i dati del mondo in via di sviluppo sono ancora
registrati su registri come questi la maggior parte di
questi dati non arriveranno mai a
formato digitale anche se questi dati lo fanno
fare un in un formato digitale
è spesso pensato in questo modo
linguaggio locale non strutturato impossibile
estrarre e anche se i dati in qualche modo
lo fa in un formato consumabile è
spesso memorizzato in sily disconnesso
sistemi che non parlano mai a nessuno
altro per esempio il distretto di Nagpur
solo in Maharashtra ha 32 diversi
sistemi di dati sanitari e solo quando si
pensa che non può peggiorare lo fa
la prima volta che ne abbiniamo due
set di dati a livello di villaggio in India
immagina questo tavolo con i nomi dei villaggi
tavolo con i nomi dei villaggi unire i due
le tabelle sembrano davvero semplici, giusto
un 15 % corrisponde perché perché in a
paese come l’ India sarebbe un set di dati
chiama Mumbai Mumbai l’altra di Bombay
set di dati sarebbe ortografia pomper ora con OB
l’altra pompona con abbinamenti di appeal
questi set di dati sono completi
incubo era come una ricerca per a
soluzione ad alcuni di questi problemi
una piattaforma di data intelligence su social
Cox è nato crediamo che se potessimo
in qualche modo riunire tutti questi dati
imposta e mostralo ai decisori
in un modo intuitivo facile lo farebbe
aiutarli a rendere più precisi i dati
le decisioni ora bene come organizzazione
il nostro obiettivo è quello di potenziare i leader e
responsabili delle decisioni dietro ciascuno di questi
decisioni di ciascuno di questi punti di dati sono
persone che potremmo in qualche modo
a volte non conosco mai persone come Sunita
Sunita è un 35 anni madre vecchia
vai a cucinare per i suoi bambini la mattina e
notte sua attrezzatura questo questo è un Chula
legna da ardere tradizionale usata in molti
parti dell’India rurale che cucinano su un Chula
è uguale a fumare 400 sigarette e
altro ma l’ unica alternativa per
Sunita è di lasciare il suo remoto tribale
villaggio passeggiata a 20 km a
Il centro di gas GPL più vicino preleva un chilo di 14 chili
la bombola del gas la mise sulla sua testa e camminò
torna a casa sua è stato, al fine di
assicurare che Sunita e milioni di donne
come lei ottenere un facile accesso alla pulizia
combustibile da cucina che il Ministero di
Petrolio e le tre compagnie petrolifere di
L’India ha deciso di aprire i prossimi 10.000
Centri GPL per identificare dove questi GPL
i centri dovrebbero essere aperti hanno collaborato
con noi ora dobbiamo considerare diversi
cose da un lato questi centri GPL
erano gestiti da un piccolo imprenditore
e quindi avevano bisogno di essere redditizi e
sostenibile d’altra parte di cui avevamo bisogno
per garantire che ognuno dei 1.2
miliardi di persone che vivono in India
accesso a un centro GPL entro 10
chilometri delle loro case ora di solito
questa decisione richiederebbe più di due anni
coinvolgere migliaia di ufficiali sul campo e
mani su mappe come queste che volevamo
trasformare il modo in cui è stata presa questa decisione
attraverso una piattaforma di dati Intelligence noi
iniziato mettendo insieme i dati
con cui abbiamo già collaborato
le compagnie petrolifere e tirato insieme
dati da dati interni dispersi
sistemi di vendita e redditività
e la domanda di offerta un numero di consumatori
ma i dati di mercato tipici interesserebbero solo
sulla redditività che non metterebbe mai
un centro IP G vicino alla casa di Sunita e così via
mappammo ognuno dell’India seicento
e quaranta mila villaggi ogni punto
lo schermo è un villaggio in India noi
progetto insieme a seicento
fonti di dati esterne sulla popolazione
come
penetrazione di GPL infrastruttura e giusta
quando pensavamo di avere tutti i dati
avevamo bisogno di capire che non eravamo noi
in realtà non conoscevo le posizioni esatte
dei centri GPL esistenti e così via
all’interno di un migliaio al mese diciassette
i distributori di tutta l’ India hanno scaricato il nostro
L’app per Android ha inviato la propria posizione
coordina e mappa ogni centro GPL in
il paese e con quello abbiamo finalmente avuto
tutti i dati di cui avevamo bisogno ma
non era abbastanza ora in realtà abbiamo dovuto
fai in modo che questi set di dati parlino l’un l’altro
questo è dove l’intelligenza di a
piattaforma avviata in modo che sappia che Palm
Bay cambia nome in Mumbai nel 1995 e
la pompona è spesso spiritosa, lo sai
pumper ora da molte persone che usano tutto
questi algoritmi intelligenti eravamo
finalmente in grado di portare tutti questi dati
insieme e fare un discorso a vicenda
e ora l’ultimo passo facciamo veramente
aprire i loro centri di Figi sto zoom in
il distretto è sotto scorta uno di 640 in
L’India quella che Sunita vive in questi
sono tutti i centri di distribuzione GPL in
il distretto questi sono tutti i villaggi
a Sondergaard ora alcuni di questi
i villaggi hanno già accesso al GPL
centri questi sono quelli che abbiamo bisogno
per fornire accesso a ora dove è il
ideale centro GPL idealmente un posto che è
accessibile centralmente un mercato che
Sunita già viaggia ad esso dovrebbe avere
forse una banca o un bancomat buona elettricità
buone infrastrutture una buona strada così
il camion potrebbe facilmente entrare e uscire
era tutti questi fattori che il nostro
algoritmo utilizzato per calcolare volumi di
dati e individuare la finale esatta
sedi per aprire i centri GPL e così via
come un centro è stato commissionato nel
guru del villaggio India a soli quattro chilometri
lontano dalla casa Sunita
questa è una foto Sunita quando ha ottenuto un
TV in casa sua per la prima volta lei
non ha più bisogno di usare un gioielliere
negli ultimi tre anni ai poliziotti sociali
abbiamo avuto la possibilità di sfruttare i nostri dati
piattaforma di intelligence e trasformare il
da dove le organizzazioni prendono le decisioni
incudine piani strategici in tempo reale
correzioni di corso oggi Unione
Il ministro sta usando una piattaforma per tracciare a
programma nazionale ogni giorno ogni mattina
sul suo tablet è una società di FMCG
dare la priorità a 2.000 località di
200.000 per gestire una campagna di gelati a
fondazione filantropica si rivolge a un
investimento di otto milioni di dollari in
agricoltura e collezionisti distrettuali
in tutta l’India sostenuta dal Tata
i trust si rivolgono ai benefici del governo
ai cittadini che ne hanno più bisogno
immagina un mondo un mondo dove possiamo
catturare criminali sulla scena del crimine
non il tuo dopo un mondo dove potremmo
prevedere se un bambino sta per uscire
di scuola prima ancora che lei lo sappia a
mondo in cui possiamo reindirizzare le auto in tempo reale
tempo per prevenire la congestione del traffico
che tutti odiamo così tanto un mondo dove
possiamo sradicare una malattia mentre si rompe
fuori non migliaia di morti dopo a
mondo in cui i dati non sono solo abituati
prevedere in modo errato il prossimo presidente
ma dove usiamo i dati per migliorare veramente
le vite di miliardi di persone ringraziano
tu
[Applausi]
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anni improvvisamente la tecnologia avanzata
spina dorsale dell’intero censimento completamente
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questa tecnologia ha maturato il paese
a corto di matite un’emergenza
appalti internazionali di 170.000
le matite sono state create da un’intera forza lavoro
assunto solo per poter affinare
matite abbastanza veloci in modo che il censimento
potrebbe essere completato in tempo e quando il
i dati del censimento arrivarono finalmente nel
il paese è stato per un grande shock ma mio
aveva precedentemente pensato alla sua popolazione
con 60 milioni di persone quando i dati
è venuto in risultarono c’erano solo 51
milioni di persone in Myanmar il governo
era stata la pianificazione tutte le tasche ogni
intervento per 9 milioni di persone 15
per cento della sua popolazione che ha appena fatto
non esiste suona come una storia dal
all’inizio del 1900 proprio dopo tutto oggi noi
vivi nel mondo di un grande senza precedenti
dati il mondo di Facebook Twitter
Google questo era l’anno 2014 2014 il
lo stesso anno la Germania usa i big data per
vincere la Coppa del Mondo FIFA è pazzesco come
i big data sono usati oggi per risolverne alcuni
tipi di problemi e non altri come a
studente universitario a Singapore ho internato
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i dati in tempo reale sono stati utilizzati ogni secondo a
rendere entrambi importanti e non così importanti
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qualunque altra cosa valesse la salute
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semplicemente non è usato allo stesso modo e così
Ho fondato la mia co-fondatrice Warren e io
poliziotti sociali per potenziare i nostri leader mondiali
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ma non nelle decisioni che contano noi
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questi dati non arriveranno mai a
formato digitale anche se questi dati lo fanno
fare un in un formato digitale
è spesso pensato in questo modo
linguaggio locale non strutturato impossibile
estrarre e anche se i dati in qualche modo
lo fa in un formato consumabile è
spesso memorizzato in sily disconnesso
sistemi che non parlano mai a nessuno
altro per esempio il distretto di Nagpur
solo in Maharashtra ha 32 diversi
sistemi di dati sanitari e solo quando si
pensa che non può peggiorare lo fa
la prima volta che ne abbiniamo due
set di dati a livello di villaggio in India
immagina questo tavolo con i nomi dei villaggi
tavolo con i nomi dei villaggi unire i due
le tabelle sembrano davvero semplici, giusto
un 15 % corrisponde perché perché in a
paese come l’ India sarebbe un set di dati
chiama Mumbai Mumbai l’altra di Bombay
set di dati sarebbe ortografia pomper ora con OB
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questi set di dati sono completi
incubo era come una ricerca per a
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il nostro obiettivo è quello di potenziare i leader e
responsabili delle decisioni dietro ciascuno di questi
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persone che potremmo in qualche modo
a volte non conosco mai persone come Sunita
Sunita è un 35 anni madre vecchia
vai a cucinare per i suoi bambini la mattina e
notte sua attrezzatura questo questo è un Chula
legna da ardere tradizionale usata in molti
parti dell’India rurale che cucinano su un Chula
è uguale a fumare 400 sigarette e
altro ma l’ unica alternativa per
Sunita è di lasciare il suo remoto tribale
villaggio passeggiata a 20 km a
Il centro di gas GPL più vicino preleva un chilo di 14 chili
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come lei ottenere un facile accesso alla pulizia
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Petrolio e le tre compagnie petrolifere di
L’India ha deciso di aprire i prossimi 10.000
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e quindi avevano bisogno di essere redditizi e
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trasformare il modo in cui è stata presa questa decisione
attraverso una piattaforma di dati Intelligence noi
iniziato mettendo insieme i dati
con cui abbiamo già collaborato
le compagnie petrolifere e tirato insieme
dati da dati interni dispersi
sistemi di vendita e redditività
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ma i dati di mercato tipici interesserebbero solo
sulla redditività che non metterebbe mai
un centro IP G vicino alla casa di Sunita e così via
mappammo ognuno dell’India seicento
e quaranta mila villaggi ogni punto
lo schermo è un villaggio in India noi
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come
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Bay cambia nome in Mumbai nel 1995 e
la pompona è spesso spiritosa, lo sai
pumper ora da molte persone che usano tutto
questi algoritmi intelligenti eravamo
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L’India quella che Sunita vive in questi
sono tutti i centri di distribuzione GPL in
il distretto questi sono tutti i villaggi
a Sondergaard ora alcuni di questi
i villaggi hanno già accesso al GPL
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accessibile centralmente un mercato che
Sunita già viaggia ad esso dovrebbe avere
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lontano dalla casa Sunita
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da dove le organizzazioni prendono le decisioni
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200.000 per gestire una campagna di gelati a
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agricoltura e collezionisti distrettuali
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catturare criminali sulla scena del crimine
non il tuo dopo un mondo dove potremmo
prevedere se un bambino sta per uscire
di scuola prima ancora che lei lo sappia a
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mondo in cui i dati non sono solo abituati
prevedere in modo errato il prossimo presidente
ma dove usiamo i dati per migliorare veramente
le vite di miliardi di persone ringraziano
tu
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