非営利団体。データサイエンスの恩恵を受けられるのか？

非営利団体が恩恵を受けられるのは データサイエンス?が行った調査では すべてのアクション finds that 90% of nonprofits indicate that they’re collecting data, but “almost half say they aren’t fully aware of the ways data can (and does) impact their work”. This is not surprising, given the fact that most nonprofit bodies do not have a dedicated data analytics team. However, the wave of big data is now reaching NGOs and government bodies as well, who can use データサイエンス to make a bigger impact. Data analytics can help these organizations make sure that they’re putting their time, effort, money and energy into the right channels. Nonprofit organizations need  funds to fulfill their missions but also need to prove the results of their work in order to attract donors. Data science has immense potential in optimizing this cycle, and also helps organizations make well-informed, sound decisions. While not every organization can afford to hire full-time data analysts, some fill the resource gap by フリーランスの専門家を雇う.ここでは、非営利団体や慈善団体がデータサイエンスを活用する例をご紹介します。

1.マーケティングと資金調達

非営利団体は、資金調達を最適化するための統計モデルを開発するために利用できる膨大なデータセットを持っています。 アムネスティ・インターナショナル は、セグメンテーションと予測モデリングを利用して、適切なグループを特定し、ターゲットにすることで、より洗練されたマーケティング戦略を展開しています。データインサイトは、NGOが様々な要因に基づいて寄付者を特定し、分離するのに役立ち、それを利用してマーケティングや資金調達活動をより効果的に進めることができます。 また、データ分析は、慈善団体が特定のインセンティブを開発するのに役立つ関係性の発見にも役立ちます。 マクミラン・キャンサー・サポートは、データを調査した結果、寄付者のために何かを提供することができると考え、「世界最大のコーヒー」イニシアティブを導入しましたが、これにより、寄付者からの収入が飛躍的に増加しました。 15百万ポンドから20百万ポンド.

2.具体的な活動のモニタリングと実施

データサイエンスは、非営利団体が自らの活動のパフォーマンスを正確に測定し、より良い結果を得るためにプロセスを調整するのに役立ちます。また、データ分析とビジュアライゼーションは、危機の際にリアルタイムで追跡し、救援活動を最適化する上で大きな役割を果たします。米国のソフトウェア会社であるQlikは、データサイエンスツールを提供しており、企業はこれを使って洞察力やパターンを発見し、重要な意思決定プロセスに役立てることができます。過去には、非営利団体と協力して、データの力を社会的な目的のために活用するための支援を行ってきました。 救援活動 ネパールの地震の際には エボラ出血熱の拡大防止 西アフリカの

シカゴ大学ではプログラムを実施しています。 社会貢献のためのデータサイエンス, in which they train Fellows to work on data science projects that specifically focus on social impact. The Fellows work with government bodies and nonprofits to tackle issues related to education, ヘルスケア, public safety and the environment. One of their projects, in partnership with the Chicago Department of 公衆衛生, uses プレディクティブ・アナリティクス to help 鉛中毒を防ぐ 子どもたちの鉛系塗料は、1978年に禁止される前から使用されており、古い住宅に住む子どもたちは、依然として鉛にさらされる可能性があります。このモデルでは、さまざまな要因を考慮して、鉛系塗料が使われている可能性の高い住宅を特定し、暴露の危険性を軽減することができます。

3.資金の効率化

インドのアクシャヤ・パトラ財団が ビッグデータへの転換 は、全国の公立学校に中食制度を提供するための費用対効果の高い方法を模索していました。このスキームを提供するルートを最適化することで、金銭的リソースを効果的に使用することができました。データ分析による洞察に基づいて資金を配分することは、NGOが円滑に機能するために不可欠なリソースの最適な利用につながります。

データサイエンスが政府機関や大小の非営利団体にとって大きな可能性を秘めていることは明らかです。しかし、専門家へのアクセスは、これらの組織が直面する共通の問題です。プロセスはしばしば官僚的で、本格的なチームを雇用するには資金が不足しているかもしれません。そのため、多くの組織ではデータサイエンスの力が顕在化していないのです。Datakindのような組織は、データサイエンティストと社会組織をつなぐ役割を果たしていますが、サイエンティストはボランティアでサービスを提供しています。組織にとっての一つの解決策は オンデマンドでスペシャリストを確保 短期プロジェクトのためにこれにより、データアナリストの専門知識を利用しつつ、プロセスのコストを抑えることができます。このように、第三セクターがデータサイエンスの恩恵を受け、力をつけ、他の人に力を与えることができるようになるのです。