应用案例:联合国与Frog用大数据拯救尼泊尔
当年菲律宾被台风海燕横扫,短短几小时内造成愈10,000名的人员伤亡。美国红十字会地理空间高级工程师Dale Kunce曾要求获得数据为应急人员绘制出抢救地图路线,菲律宾政府匆匆忙忙扫描了40多页模糊不清的Excel表格给他,“甚至都不是由机器扫描的,纸张排列杂乱,数据有效性也几乎没有。”结果不得以找来几十个志愿者当场重新输入信息。
这种后院着火的事情一度屡见不鲜,直到去年联合国人道主义协调事务办公室与全球Frog设计公司共同搭建了HDX网站——旨在呼吁人道主义数据交换。这个网站界面清爽,数据分类整洁,可以帮助松散的人道主义组织联合在一起工作。这个网站在非洲埃博拉病毒疫情爆发事件中提供了诊所基本信息,死亡报告及疫情跟踪功能,目前则主要提供尼泊尔数据。
“就好像糖果粉碎传奇里的灾难信息共享一样,”Kunce说道,暗指前端信息的重要性,然后由大型的人道主义救援组织进行整合,从而为泊尔提供更快的救援行动。
HDX平台
HDX看起来貌不惊人。尼泊尔地震登陆页面是一个表格,显示当地的地震活动。拉下来就是已确认粗略的伤亡人数,然后就是一系列简单的文档, 比如人口,天气数据,河流分布和路况等。
不过,点击下鼠标,这些数据就可以被标准化下载——都是可编辑的文本形式取代僵硬的PDF。再点击下鼠标,被批准的组织可以上传数据以供分享。这种前所未有的能提供快速有效信息分享的平台就是HDX的目的,设计时也听取众多NGO的反馈意见。
如何使用
在HDX问世前,人道主义常常需要花费大量时间进行文件处理。支持小组的负责人Justine Mackinnon解释道:“我们为六个国际型组织提供信息,每个组织的文件格式都不一样,这简直是个噩梦。不过现在有了HDX, 所有文件都同格式输入,也方便大家分享。”
支持小组是由来自80个国家的2,000名应急人员组成,他们分析了数百万的尼泊尔数据后搭建了几个大型数据库,数据范围从紧急需求呼叫到汇报哪些应急人员已经到达尼泊尔,还有地震类型汇报。到这篇文章问世,HDX上关于尼泊尔的数据库将达到10个。
“这在尼泊尔真的是非常及时,”HDX的项目经理Sarah Telford说“这些数据改变了危机,目前最重要的就是地理空间数据,它可以指导哪里是道路,哪里是城镇,医院在哪里。如此我们才可以知道哪里被堵上了,哪里可以让直升飞机降落。”
救援组织Mapaction地震不久后就在HDX上下载了五份重要的文件,内容关于当地的河流和山脉。这些信息可用在PPT上要求协调政府,非政府组织及联合国的行动,同时也打印出来让志愿者在没有电力供应的情况下使用。
在红十字会,Kunce马上下载了尼泊尔的贫困人口数据进行分析,贫困人口地区往往更容易遭受自然灾害,而这些数据让红十字会更好的进行资源配置。
共通语言
那么什么是HDX的“共通语言”?仅仅是些非PDF的文件么?
答案当然不是这些。HDX有清晰简洁的前端,一种纯粹的功利主义及普遍的审美的结合——这被Telford称为该领域的“时代精神”。因为HDX, 各大国际性组织的交流和分享更为紧密。
“像我们这种很书生气的人真的很喜欢这种闪闪发光的东西,” Kunce说。“HDX就是闪闪发光的,我们都很喜欢。”最重要的是,HDX搭建数据平台的意义好像罗赛塔石碑一样——这是联合国为识别地方设施设计的代码,简称为P。不过P不像GPS那样精准定位,相反各种组织可能为同一个地方有不同的P代码,逻辑也各不相同,而且每次都不一样。也就是说,2015年的代码到了2017年就可能完全不适用。
为什么一直没有一个统一的代码标准呢?实际是有的,1999年以来,联合国已经制定发布了代码标识标准,并提供在线下载。但是Kunce说没有人用这些,他不得不四处挖掘数据供红十字会使用。但这些年随着HDX的普及,代码制定规则也随着普及标准化。为什么?他相信是HDX让大家知道了信息共享的重要性以及和联合国代码合作的迫切。
“其实这并不是技术问题,而是政治问题,”Kunce说。“从我的角度来看,我旁观看着HDX不断成长,为数据分析提供了平台,促进标准统一,也帮助不同政治背景的人解决问题,这是多好的技术平台啊。”
数据分析咨询请扫描二维码
《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列的技能和能力,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持业务决策。以下是数据分析师所需的主要 ...
2024-11-22需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21数据分析作为一个备受追捧的职业领域,吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言,在选择成为一名数据分析师时,行业选择至关 ...
2024-11-21