這位數據小哥，是新加坡數據科學非盈利組織DataKind SG的領軍人物，來自加拿大的38歲陳修峰。
要問這幾年什麽技術很風行，一定會有人說是“大數據”。甭管幹啥，去趟超市、發個紅包……各種各樣的數據都會被一一記錄下來，成爲銀行、財團等商業機構的有力營銷手段。
可不要以爲數據科學（data science）只能爲科技公司和金融産業提供服務，它同樣可以用于整理並分析非盈利組織的“大數據”，以完善決策和運營方式，比方說，公益機構要組織募捐，選在什麽時候，又在哪裏進行……才能取得最佳募捐效果等，數據科學都可以神助力。只是~這些機構既“非盈利”，資金枯竭又人力短缺，哪有財力聘請聽起來就高大上的數據工程師？
偏有像前面所說陳小哥那樣，來自各個國家不同背景的1100多名數據分析師、編程師等，要利用所學，無償幫助這些社會機構提高工作效率。好有情懷的感覺，有木有？
在DataKind，像陳小哥這樣的高智商IT人才，比比皆是。每隔兩個月，機構就會舉行48小時的密集數據研究工作坊，爲非盈利組織提供運營方面的獨到見解。這頭腦風暴做得，也是夠猛！
講多一點DataKind，诙諧一點翻譯就是“善用數據”。這間在2011年于美國紐約設立的機構，如今在英國倫敦、愛爾蘭首府都柏林、印度“硅谷”班加羅爾及新加坡等科技人才集中的地方，都有分支機構。
全世界與DataKind有來往的機構，不勝枚舉。像新加坡的DataKind，就協助過紅十字會和地球一小時等機構分析數據。紅十字，就是幫他們判斷捐血活動在什麽時間、什麽地方進行，效果最佳；地球一小時，則是了解支持者的地理位置和感興趣的內容，以及如何發動“網絡大軍”，爲有關活動造勢……
▲2016地球一小時宣傳貼
要說DataKind SG做的事情，都挺有社會意義的。比方說，有個旨在遏制柬埔寨孩童人口交易的跨國慈善團體叫Riverkids，DataKind SG就配合他們創建新的資料庫，希望能更好地跟進高風險破碎家庭的情況，防止這些家庭的孩子，被人口販賣集團擄走，又深陷犯罪泥淖。
一位數據科學家Mallory Soldner，還在今年9月份的一個TED講座裏，著重介紹了大數據和複雜的電腦模型，是如何緩解全球饑餓問題的。
比方說有個任務，聯合國世界糧食計劃（WFP），要在30中食物中選5樣填飽50萬伊拉克難民的肚子，單這一個要求，就有超過14萬種可能性了。再加上怎麽購買這些糧食、怎麽包裝、怎麽運輸、怎麽分配……，選擇足有9億個。就算每個選項花一秒鍾研究，也得花28年時間。可是~只要通過建模專業技術，幾天內就能分析完所有數據，不但節省了17%的成本，還可以多餵飽8萬人，真神奇！
真要感謝新加坡DataKind的這些志願者們，願意施展科技才能，在社會領域同樣大放異彩。據說陳小哥和他一衆幫手的下個目標，就是要把DataKind打造成公私互往交流的平台，更多造福社會，好期待！