Projekty Big Data, które czemuś służą (Data for good)

Projekty Big Data, które czemuś służą (Data for good)

Ostatnio miałem okazję rozmawiać z koleżanką, z którą pracuję w jednym projekcie. Być może warto dodać, że jest to projekt medyczno-genetyczny, bo rozmowa zeszła na kwestie etyczne. Zadała niezwykle ważne pytanie: “Czy ludzie pracujący w IT, ale przede wszystkim w Big Data, zdają sobie sprawę z tego w jak ważnej branży pracują? Czy wy myślicie o jakiś aspektach etycznych swojej pracy?”. No cóż – ja myślę od zawsze, kwestia wiary i wychowania. Czy jednak każdy myśli? Zapraszam dzisiaj do innego artykułu niż zwykle. Zaczniemy lekko łatwo i przyjemnie, ale to dopiero początek nowych tematów na blogu RDF;-). Zapraszam serdecznie;-)

Waga Big Data we współczesnym świecie

Dziś Big Data stało się moim zdaniem rdzeniem współczesnego świata. A jeśli jeszcze się nie stało, to zdecydowanie i bezpowrotnie staje się nim. To dzięki Big Data świat idzie do przodu i to dzięki tej branży może się rozwijać.

Ma to jednak swoje mroczne strony. Wszechobecna inwigilacja, przewidywanie każdego aspektu naszego życia, wojna informacyjna (i dezinformacja) na niespotykaną nigdy wcześniej skalę. Uzależnienia całych pokoleń od elektroniki i mediów społecznościowych, oszustwa finansowe, wielkie manipulacje społeczno-polityczne. Mógłbym wymieniać w nieskończoność.

Czy oznacza to, że żyjemy w najbardziej mrocznych czasach w historii? Moim zdaniem nie, choć złe tematy są znacznie, znacznie bardziej “klikalne”. Dobro bardzo często jest ciche, jednak robi ogromną i trwałą robotę. Dzisiaj nieśmiało chciałbym tym artykułem rozpocząć tematykę etyki w Big Data. Zacznijmy od prostego i przyjemnego tematu – a konkretnie kilku przykładów dobrego wykorzystania inteligentnego przetwarzania dużych danych.

3 projekty, które wykorzystują duże dane dla słusznej sprawy

Cloudera co roku wyłania 3 organizacje w ramach swojego konkursu “Data for good”. Oczywiście są to organizacje związane z Clouderą (poprzez korzystanie z ich produktów). Nie zmienia to jednak postaci rzeczy, że mamy tu znakomite przykłady inteligentnego zastosowania obsługi dużych danych do poprawy czegoś w naszym świecie. Zapraszam na krótki opis każdej z organizacji.

Union Bank (Union Bank of Philippines)

Tło całej sprawy to oczywiście COVID, który doprowadził do ciężkiej sytuacji ogromnej rzeszy Filipińczyków. Bardzo wielu z nich musiało coś zrobić, aby przetrwać ciężki czas ledwo wiążąc koniec z końcem. Jednym z podstawowych pomysłów jest pożyczka. Problem? Ponad 70 milionów osób było tam pozbawionych konta bankowego, przez to bank nie miał możliwości prostego sprawdzenia zdolności kredytowej.

Bank Filipiński skorzystał z Cloudera Data Science Workbench. Utworzyli oni ukierunkowany na dane system, który bazując na algorytmach AI pozwolił na szybszą predykcję swoich klientów – ich potencjalnego ryzyka i przydzielanych punktów kredytowych.

W rezultacie wskaźnik akceptacji kredytu wzrósł do 54%. Wzrosły też zyski banku, a co istotniejsze – miliony Filipińczyków mogły przetrwać kryzys. Oczywiście, tak, można zauważyć, że pożyczka nie jest najszczęśliwszym sposobem na utrzymanie się na powierzchni. Można też zwrócić uwagę, że końcem końców chodziło po prostu o zysk.

 Tylko, że czasem kredyt to po prostu mniejsze zło. Jeśli zaś chodzi o zysk – cóż. Czy nie jest najlepszą sytuacja, w której zysk oparty jest o świadczenie naprawdę potrzebnych komuś usług?

Keck Medicine of USC

Druga organizacja która otrzymała wyróżnienie w “Data for good” to Keck Medicine of USC. Jest to przedsiębiorstwo medyczne Uniwersytetu Południowej Kalifornii. W tym przypadkiem tło jest chyba jeszcze “cięższe” niż poprzednio. Chodzi mianowicie o uzależnienia od opioidów. Według HHS, w 2019 roku ok 10.1 mln osób (w USA) nadużywało leków opioidowych. W 2018 roku natomiast opioidy były odpowiedzialne za 2/3 zgonów związanych z przedawkowaniem narkotyków.

W Keck Medicine od USC uznali, że spora część uzależnień może wynikać ze złych standardów (lub nie trzymania się dobrych praktyk) przypisywania środków przeciwbólowych przez lekarzy (najczęściej po operacjach lub w przypadku leczenia szczególnie przewlekłych, wyniszczających stanów).  W związku z tym utworzony został projekt mający na celu wgląd w praktyki lekarzy. Centralnym punktem był Data Lake, który eliminował potencjalne błędy manualnego zbierania danych. Dodatkowo pozwalał spojrzeć “z lotu ptaka” na dane z całej organizacji.

Dzięki zaawansowanej analityce, naukowcy i lekarze mogą wykrywać najbardziej ryzykowne sytuacje i podjąć odpowiednią reakcję, taką jak edukacja. Dzięki systemowi organizacja może lepiej zadbać o swoich pacjentów, unikając uzależnień zamiast w nie (przypadkowo) wpędzać.

National organisation for rare disorders (National Marrow Donor Program)

Tło to tym razem nowotwory krwi, takie jak białaczka, na które co 10 minut ktoś umiera (tak, wciąż nic wesołego). Wielu z tych ludzi mogłoby żyć, gdyby znaleźli się dawcy na przeszczep szpiku kostnego. Niestety, u 70% osób nie ma odpowiednich osób do przeszczepu wśród najbliższej rodziny.

National Organisation for rare disorders utworzyła National Marrow Donor Program, który ma na celu kojarzenie ze sobą osób potrzebujących i dawców. W ich bazach jest obecnie zarejestrowanych 44 miliony osób. Jak nietrudno się domyślić, sprawne przeszukiwanie bazy to robota dla Big Data. Organizacja razem z Clouderą utworzyła odpowiedni system, dzięki czemu możliwe jest przeszukiwanie milionów rekordów w minutę.

Warto dodać, że na ten moment program pomógł uratować życie ponad 6 600 biorcom szpiku. To absolutnie rewelacyjna wiadomość!

Podsumowanie

Dziś zdecydowanie inny artykuł niż przeważnie. Tak już jest, że Big Data jest medalem, który ma bardzo, bardzo wiele stron. Chciałbym pisać tu o możliwie wielu z nich. Mam nadzieję, że dzisiejszy opis trzech organizacji które robią z danymi coś bardzo, bardzo sensownego, zainspiruje do innego myślenia.

Zostaw komentarz, podaj artykuł dalej i… cóż, koniecznie dołącz do nas na LinkedIn oraz newsletterze. Zostańmy w kontakcie dłużej i razem budujmy polską społeczność Big Data!

 

Loading