1
00:00:00,000 --> 00:00:02,000
Waktu berlalu.

2
00:00:02,000 --> 00:00:04,000
Ini sebenarnya hampir 20 tahun yang lalu

3
00:00:04,000 --> 00:00:08,000
ketika saya ingin membingkai ulang cara kita menggunakan informasi,

4
00:00:08,000 --> 00:00:11,000
cara kita bekerja sama -- saya menemukan World Wide Web.

5
00:00:11,000 --> 00:00:14,000
Sekarang, 20 tahun, di TED,

6
00:00:14,000 --> 00:00:18,000
Saya ingin meminta bantuan Anda dalam pembingkaian kembali yang baru.

7
00:00:19,000 --> 00:00:23,000
Jadi, kembali ke tahun 1989,

8
00:00:23,000 --> 00:00:26,000
Saya menulis sebuah catatan yang menyarankan sistem hiperteks global.

9
00:00:26,000 --> 00:00:29,000
Tidak ada seorang pun yang melakukan apapun dengan itu, kebanyakan.

10
00:00:29,000 --> 00:00:33,000
Tapi, 18 bulan kemudian -- ini adalah bagaimana inovasi terjadi --

11
00:00:33,000 --> 00:00:37,000
18 bulan kemudian, bos saya mengatakan bahwa saya bisa melakukannya pada waktu senggang,

12
00:00:37,000 --> 00:00:39,000
sebagai semacam proyek iseng,

13
00:00:39,000 --> 00:00:41,000
berkreasi dari sebuah komputer baru yang kami punya.

14
00:00:41,000 --> 00:00:44,000
Dan dia memberi saya waktu untuk merancang kodenya.

15
00:00:44,000 --> 00:00:49,000
Jadi saya pada dasarnya merancang HTML harus terlihat seperti apa,

16
00:00:49,000 --> 00:00:52,000
protokol hiperteks -- HTTP --

17
00:00:52,000 --> 00:00:55,000
gagasan tentang URL -- nama-nama ini untuk hal-hal

18
00:00:55,000 --> 00:00:57,000
yang dimulai dengan HTTP.

19
00:00:57,000 --> 00:00:59,000
Saya menulis kode dan meletakkannya di sana.

20
00:00:59,000 --> 00:01:01,000
Mengapa saya melakukannya?

21
00:01:01,000 --> 00:01:03,000
Yah, itu pada dasarnya frustrasi.

22
00:01:03,000 --> 00:01:07,000
Saya frustrasi -- saya bekerja sebagai insinyur perangkat lunak

23
00:01:07,000 --> 00:01:09,000
di laboratorium yang sangat besar, sangat menarik ini,

24
00:01:09,000 --> 00:01:11,000
banyak orang yang datang dari seluruh dunia.

25
00:01:11,000 --> 00:01:14,000
Mereka membawa segala macam komputer yang berbeda dengan mereka.

26
00:01:14,000 --> 00:01:17,000
Mereka memiliki segala macam format data yang berbeda.

27
00:01:17,000 --> 00:01:19,000
Segala macam, semua jenis sistem dokumentasi.

28
00:01:19,000 --> 00:01:22,000
Sehingga, dalam semua keragaman itu,

29
00:01:22,000 --> 00:01:24,000
jika saya ingin mengetahui bagaimana untuk membangun sesuatu

30
00:01:24,000 --> 00:01:26,000
sebagian dari ini dan sebagian dari ini,

31
00:01:26,000 --> 00:01:30,000
semua yang saya lihat, saya harus terhubung ke beberapa mesin baru,

32
00:01:30,000 --> 00:01:32,000
Saya harus belajar untuk menjalankan beberapa program baru,

33
00:01:32,000 --> 00:01:37,000
Saya akan menemukan informasi yang saya inginkan dalam beberapa format data baru.

34
00:01:37,000 --> 00:01:39,000
Dan ini tidak semuanya kompatibel.

35
00:01:39,000 --> 00:01:41,000
Itu hanya membuat sangat frustasi.

36
00:01:41,000 --> 00:01:43,000
Frustrasi itu adalah semua potensi ini yang terbuka.

37
00:01:43,000 --> 00:01:46,000
Bahkan, pada semua disk ini ada dokumen.

38
00:01:46,000 --> 00:01:49,000
Jadi, jika Anda hanya membayangkan semuanya

39
00:01:49,000 --> 00:01:54,000
menjadi bagian dari beberapa sistem dokumentasi virtual, yang besar di langit,

40
00:01:54,000 --> 00:01:56,000
katakanlah di Internet,

41
00:01:56,000 --> 00:01:58,000
maka hidup akan jauh lebih mudah.

42
00:01:58,000 --> 00:02:02,000
Nah, sekali Anda sudah punya ide seperti itu yang seperti di bawah kulit Anda

43
00:02:02,000 --> 00:02:04,000
dan bahkan jika orang tidak membaca catatan Anda --

44
00:02:04,000 --> 00:02:07,000
sebenarnya dia membacanya, itu ditemukan setelah dia meninggal, salinannya.

45
00:02:07,000 --> 00:02:10,000
Dia telah menulis, "Samar-samar, tapi menarik," dengan pensil, di sudut.

46
00:02:10,000 --> 00:02:12,000
(Tertawa)

47
00:02:12,000 --> 00:02:16,000
Tapi secara umum itu sulit -- itu benar-benar sulit untuk dijelaskan

48
00:02:16,000 --> 00:02:18,000
seperti apakah web itu.

49
00:02:18,000 --> 00:02:20,000
Sulit untuk menjelaskan kepada orang sekarang yang dulu itu sulit.

50
00:02:20,000 --> 00:02:23,000
Tapi kemudian -- Oke, saat TED dimulai, tidak ada web

51
00:02:23,000 --> 00:02:26,000
sehingga hal-hal seperti klik tidak memiliki arti yang sama.

52
00:02:26,000 --> 00:02:28,000
Saya dapat menunjukkan seseorang sepotong hiperteks,

53
00:02:28,000 --> 00:02:30,000
halaman yang telah mendapat tautan,

54
00:02:30,000 --> 00:02:34,000
dan kita klik pada tautan dan muncullah -- akan ada halaman hiperteks lain.

55
00:02:34,000 --> 00:02:36,000
Tidak mengesankan.

56
00:02:36,000 --> 00:02:39,000
Kau tahu, kita telah melihat bahwa -- kita punya hal-hal dalam hiperteks pada CD-ROM.

57
00:02:39,000 --> 00:02:42,000
Apa yang sulit adalah untuk membayangkannya

58
00:02:42,000 --> 00:02:46,000
Jadi, bayangkan bahwa tautan tersebut bisa mengarah

59
00:02:46,000 --> 00:02:48,000
ke hampir semua dokumen yang Anda bisa bayangkan.

60
00:02:49,000 --> 00:02:53,000
Baiklah, itu adalah lompatan yang sangat sulit bagi orang untuk dibuat.

61
00:02:53,000 --> 00:02:55,000
Yah, beberapa orang berhasil melakukannya.

62
00:02:55,000 --> 00:02:58,000
Meskipun ya, sulit untuk dijelaskan, tapi ada gerakan secara cepat.

63
00:02:59,000 --> 00:03:03,000
Dan itulah yang telah membuatnya menjadi yang paling menyenangkan.

64
00:03:03,000 --> 00:03:05,000
Yang telah menjadi hal yang paling menarik,

65
00:03:05,000 --> 00:03:07,000
bukan teknologinya, bukan hal yang orang lakukan dengan hal itu,

66
00:03:07,000 --> 00:03:09,000
tetapi sebenarnya komunitas, semangat dari semua orang

67
00:03:09,000 --> 00:03:11,000
berkumpul bersama, mengirim surel.

68
00:03:11,000 --> 00:03:13,000
Itulah bagaimana rasanya.

69
00:03:13,000 --> 00:03:16,000
Apakah Anda tahu? Ini lucu, tapi sekarang ini semacam seperti itu lagi.

70
00:03:16,000 --> 00:03:18,000
Saya bertanya semua orang, lebih atau kurang, untuk menempatkan dokumen mereka --

71
00:03:18,000 --> 00:03:21,000
Saya berkata, "Bisakah Anda meletakkan dokumen Anda di web?"

72
00:03:21,000 --> 00:03:24,000
Dan, Anda lakukan.

73
00:03:24,000 --> 00:03:25,000
Terima kasih.

74
00:03:25,000 --> 00:03:27,000
Sudah populer, bukan?

75
00:03:27,000 --> 00:03:29,000
Maksud saya, telah cukup menarik

76
00:03:29,000 --> 00:03:31,000
karena kami telah menemukan bahwa hal yang terjadi dengan web

77
00:03:31,000 --> 00:03:33,000
benar-benar seeperti semangat besar bagi kami.

78
00:03:33,000 --> 00:03:35,000
Mereka jauh lebih dari yang kita bayangkan tadinya

79
00:03:35,000 --> 00:03:37,000
ketika kita membuat situs web awal

80
00:03:37,000 --> 00:03:39,000
yang kita mulai.

81
00:03:39,000 --> 00:03:42,000
Sekarang, saya ingin Anda untuk menempatkan data Anda di web.

82
00:03:42,000 --> 00:03:46,000
Ternyata masih ada potensi yang terbuka lebar.

83
00:03:46,000 --> 00:03:48,000
Masih ada frustrasi tinggi

84
00:03:48,000 --> 00:03:52,000
yang orang punya karena kita tidak punya data di web sebagai data.

85
00:03:52,000 --> 00:03:54,000
Apa yang Anda maksud data? Apa perbedaannya -- dokumen, data?

86
00:03:54,000 --> 00:03:57,000
Dokumen yang Anda baca, oke?

87
00:03:57,000 --> 00:04:00,000
Lebih atau kurang, Anda membacanya, Anda dapat mengikuti tautan dari mereka, dan hanya itu.

88
00:04:00,000 --> 00:04:02,000
Data -- Anda dapat melakukan segala macam hal dengan komputer.

89
00:04:02,000 --> 00:04:08,000
Siapa yang di sini atau sebaliknya telah melihat pembicaraan Hans Rosling?

90
00:04:08,000 --> 00:04:12,000
Salah seorang yang hebat -- ya banyak orang telah melihatnya --

91
00:04:12,000 --> 00:04:14,000
salah satu ceramah TED terhebat.

92
00:04:14,000 --> 00:04:16,000
Hans membuat presentasi ini

93
00:04:16,000 --> 00:04:21,000
dimana ia menunjukkan, untuk negara-negara yang berbeda, dalam berbagai warna yang berbeda --

94
00:04:21,000 --> 00:04:24,000
dia menunjukkan tingkat pendapatan pada satu sumbu

95
00:04:24,000 --> 00:04:27,000
dan ia menunjukkan kematian bayi, dan ia menganimasikannya melewati waktu.

96
00:04:27,000 --> 00:04:31,000
Jadi, dia mengambil data ini dan membuat presentasi

97
00:04:31,000 --> 00:04:34,000
yang menghapuskan banyak mitos yang orang tahu

98
00:04:34,000 --> 00:04:38,000
tentang ekonomi di negara berkembang.

99
00:04:38,000 --> 00:04:40,000
Dia memasang salindra kurang lebih seperti ini.

100
00:04:40,000 --> 00:04:42,000
Itu menampung semua data

101
00:04:42,000 --> 00:04:45,000
Oke, data itu coklat dan berbentuk kotak dan membosankan,

102
00:04:45,000 --> 00:04:47,000
dan itulah bagaimana kita berpikir tentang itu, bukan?

103
00:04:47,000 --> 00:04:50,000
Karena data tidak dapat Anda gunakan secara alami dengan sendirinya

104
00:04:50,000 --> 00:04:54,000
Namun pada kenyataannya, data mengendalikan sejumlah besar dari apa yang terjadi dalam hidup kita

105
00:04:54,000 --> 00:04:57,000
dan itu terjadi karena seseorang mengambil data tersebut dan melakukan sesuatu dengan itu.

106
00:04:57,000 --> 00:04:59,000
Dalam hal ini, Hans telah mengumpulkan data bersama-sama

107
00:04:59,000 --> 00:05:04,000
dia telah menemukan dari semua jenis situs PBB dan lainnya.

108
00:05:04,000 --> 00:05:06,000
Dia telah mengumpulkan semuanya,

109
00:05:06,000 --> 00:05:09,000
digabungkan menjadi sesuatu yang lebih menarik daripada aslinya

110
00:05:09,000 --> 00:05:14,000
dan kemudian dia memasukkannya ke dalam perangkat lunak ini,

111
00:05:14,000 --> 00:05:16,000
yang saya pikir anaknya yang mengembangkan itu, awalnya,

112
00:05:16,000 --> 00:05:19,000
dan menghasilkan presentasi yang indah ini.

113
00:05:19,000 --> 00:05:21,000
Dan Hans membuat kesimpulan

114
00:05:21,000 --> 00:05:25,000
yang mengatakan, "Lihat, benar-benar penting untuk memiliki banyak data."

115
00:05:25,000 --> 00:05:28,000
Dan saya senang melihat itu di pesta tadi malam

116
00:05:28,000 --> 00:05:32,000
bahwa ia masih berkata, sangat terpaksa, "Benar-benar penting untuk memiliki banyak data."

117
00:05:32,000 --> 00:05:34,000
Jadi saya ingin kita sekarang untuk berpikir tentang

118
00:05:34,000 --> 00:05:38,000
bukan hanya dua lembar data yang berhubungan, atau enam seperti yang ia lakukan,

119
00:05:38,000 --> 00:05:43,000
tapi saya ingin untuk berpikir tentang dunia dimana setiap orang telah menempatkan data pada web

120
00:05:43,000 --> 00:05:45,000
dan hampir semua yang anda bisa bayangkan ada di web.

121
00:05:45,000 --> 00:05:47,000
dan kemudian memanggil data terkait.

122
00:05:47,000 --> 00:05:49,000
Teknologi ini adalah data terkait, dan itu sangat sederhana.

123
00:05:49,000 --> 00:05:53,000
Jika Anda ingin menempatkan sesuatu di web ada tiga aturan:

124
00:05:53,000 --> 00:05:56,000
Hal pertama adalah bahwa nama tersebut HTTP --

125
00:05:56,000 --> 00:05:58,000
hal-hal yang dimulai dengan "http:" --

126
00:05:58,000 --> 00:06:02,000
kita menggunakannya bukan hanya untuk dokumen untuk saat ini,

127
00:06:02,000 --> 00:06:04,000
kita menggunakannya untuk hal-hal tentang dokumen itu.

128
00:06:04,000 --> 00:06:06,000
Kita menggunakannya untuk orang-orang, kita menggunakannya untuk tempat,

129
00:06:06,000 --> 00:06:10,000
kita menggunakannya untuk produk Anda, kita menggunakannya untuk acara.

130
00:06:10,000 --> 00:06:14,000
Segala macam hal konseptual, sekarang memiliki nama yang dimulai dengan HTTP.

131
00:06:14,000 --> 00:06:19,000
Aturan kedua, jika saya mengambil salah satu dari nama HTTP dan saya mencarinya

132
00:06:19,000 --> 00:06:21,000
dan saya melakukan hal web dengan itu dan saya ambil datanya

133
00:06:21,000 --> 00:06:23,000
menggunakan protokol HTTP dari web,

134
00:06:23,000 --> 00:06:26,000
saya akan mengambil kembali beberapa data dalam format standar

135
00:06:26,000 --> 00:06:31,000
yang merupakan jenis data yang berguna bahwa seseorang mungkin ingin tahu

136
00:06:31,000 --> 00:06:33,000
tentang hal itu, tentang acara itu.

137
00:06:33,000 --> 00:06:35,000
Siapa yang ada pada acara tersebut? Apapun tentang orang itu,

138
00:06:35,000 --> 00:06:37,000
dimana mereka lahir, hal-hal seperti itu.

139
00:06:37,000 --> 00:06:39,000
Jadi, aturan kedua adalah saya mendapatkan informasi yang penting kembali.

140
00:06:39,000 --> 00:06:43,000
Aturan ketiga adalah bahwa ketika saya mengambil kembali informasi yang

141
00:06:43,000 --> 00:06:46,000
bukan hanya mengetahui tinggi dan berat badan seseorang dan saat mereka lahir,

142
00:06:46,000 --> 00:06:48,000
itu ada hubungannya.

143
00:06:48,000 --> 00:06:50,000
Data adalah hubungan.

144
00:06:50,000 --> 00:06:52,000
Menariknya, data adalah hubungan.

145
00:06:52,000 --> 00:06:56,000
Orang ini lahir di Berlin, Berlin adalah Jerman.

146
00:06:56,000 --> 00:06:59,000
Dan saat itu ada hubungannya, setiap kali mengungkapkan hubungan

147
00:06:59,000 --> 00:07:02,000
maka hal lain yang berhubungan dengan itu

148
00:07:02,000 --> 00:07:06,000
diberikan salah satu dari nama-nama yang dimulai HTTP.

149
00:07:06,000 --> 00:07:08,000
Jadi, saya dapat melanjutkan dan mencari hal tersebut.

150
00:07:08,000 --> 00:07:11,000
Jadi saya mencari seseorang -- saya bisa mencari kota tempat mereka lahir

151
00:07:11,000 --> 00:07:14,000
Saya dapat melihat wilayah itu berada, dan kota di dalamnya,

152
00:07:14,000 --> 00:07:17,000
dan penduduknya, dan seterusnya.

153
00:07:17,000 --> 00:07:19,000
Jadi saya dapat menelusuri hal ini.

154
00:07:19,000 --> 00:07:21,000
Jadi itu saja, sungguh.

155
00:07:21,000 --> 00:07:23,000
Itulah data terkait.

156
00:07:23,000 --> 00:07:26,000
Saya menulis sebuah artikel berjudul "Data Terkait" beberapa tahun yang lalu

157
00:07:26,000 --> 00:07:30,000
dan segera setelah itu, sesuatu mulai terjadi.

158
00:07:30,000 --> 00:07:34,000
Gagasan tentang data terkait adalah bahwa kita mendapatkan banyak dan banyak dan banyak

159
00:07:34,000 --> 00:07:36,000
kotak ini yang Hans punya,

160
00:07:36,000 --> 00:07:38,000
dan kita mendapatkan banyak dan banyak dan banyak hal bertumbuh.

161
00:07:38,000 --> 00:07:41,000
Ini bukan hanya tentang kebanyakan semua tanaman lain.

162
00:07:41,000 --> 00:07:43,000
Ini bukan hanya memasok akar tanaman,

163
00:07:43,000 --> 00:07:46,000
tetapi untuk masing-masing tanaman, apa pun itu --

164
00:07:46,000 --> 00:07:49,000
presentasi, analisis, seseorang mencari pola dalam data --

165
00:07:49,000 --> 00:07:52,000
mereka bisa melihat pada semua data

166
00:07:52,000 --> 00:07:54,000
dan mereka mendapatkannya terhubung bersama-sama,

167
00:07:54,000 --> 00:07:56,000
Dan hal yang sangat penting tentang data

168
00:07:56,000 --> 00:07:58,000
adalah hal-hal yang Anda miliki untuk menghubungkannya bersama-sama, semakin kuat.

169
00:07:58,000 --> 00:08:00,000
Jadi, data terkait.

170
00:08:00,000 --> 00:08:02,000
Popularitas ke arah sana.

171
00:08:02,000 --> 00:08:06,000
Dan, segera Chris Bizer di Universitas Freie di Berlin

172
00:08:06,000 --> 00:08:08,000
merupakan salah satu orang pertama yang menempatkan hal-hal menarik tersebut,

173
00:08:08,000 --> 00:08:10,000
ia melihat bahwa Wikipedia --

174
00:08:10,000 --> 00:08:13,000
Anda tahu Wikipedia, ensiklopedia daring

175
00:08:13,000 --> 00:08:15,000
dengan banyak dan banyak dokumen yang menarik di dalamnya.

176
00:08:15,000 --> 00:08:19,000
Nah, dalam dokumen-dokumen tersebut, ada persegi-persegi kecil, kotak-kotak kecil.

177
00:08:19,000 --> 00:08:22,000
Dan dalam kebanyakan kotak informasi, ada data.

178
00:08:22,000 --> 00:08:26,000
Jadi dia menulis sebuah program untuk mengambil data, mengekstraksi dari Wikipedia,

179
00:08:26,000 --> 00:08:28,000
dan memasukkannya ke dalam gumpalan data terkait

180
00:08:28,000 --> 00:08:31,000
di web, yang ia sebut DBpedia.

181
00:08:31,000 --> 00:08:35,000
DBpedia diwakili oleh gumpalan biru di tengah-tengah slide ini

182
00:08:35,000 --> 00:08:37,000
dan jika Anda benar-benar pergi dan mencari Berlin,

183
00:08:37,000 --> 00:08:39,000
Anda akan menemukan bahwa ada gumpalan data lainnya

184
00:08:39,000 --> 00:08:42,000
yang juga memiliki hal tentang Berlin, dan mereka terhubung bersama-sama.

185
00:08:42,000 --> 00:08:45,000
Jadi jika Anda menarik data dari dbpedia tentang Berlin,

186
00:08:45,000 --> 00:08:47,000
Anda akan berakhir sampai hal-hal lainnya juga.

187
00:08:47,000 --> 00:08:50,000
Dan hal yang menarik adalah itu mulai tumbuh.

188
00:08:50,000 --> 00:08:52,000
Ini hanya tentang hal yang mendasar, oke?

189
00:08:52,000 --> 00:08:55,000
Mari kita berpikir sedikit tentang data.

190
00:08:55,000 --> 00:08:58,000
Data yang berasal pada kenyataannya dalam banyak dan banyak bentuk yang berbeda

191
00:08:58,000 --> 00:09:01,000
Pikirkan tentang keragaman web, itu adalah hal yang benar-benar penting

192
00:09:01,000 --> 00:09:04,000
bahwa web memungkinkan Anda untuk menempatkan semua jenis data di sana.

193
00:09:04,000 --> 00:09:06,000
Jadi dengan data. Saya bisa berbicara tentang semua jenis data.

194
00:09:07,000 --> 00:09:11,000
Kita bisa bicara tentang data pemerintah, data perusahaan yang sangat penting,

195
00:09:11,000 --> 00:09:14,000
ada data ilmiah, ada data pribadi,

196
00:09:14,000 --> 00:09:16,000
ada data cuaca, ada tentang kejadian,

197
00:09:16,000 --> 00:09:20,000
ada data tentang pembicaraan, dan ada berita dan segala macam hal.

198
00:09:20,000 --> 00:09:23,000
Saya hanya akan menyebutkan beberapa dari hal tersebut

199
00:09:23,000 --> 00:09:25,000
sehingga Anda mendapatkan ide dari keragaman tersebut,

200
00:09:25,000 --> 00:09:29,000
sehingga Anda juga melihat berapa banyak potensi yang terbuka.

201
00:09:29,000 --> 00:09:31,000
Mari kita mulai dengan data pemerintah.

202
00:09:31,000 --> 00:09:33,000
Barack Obama mengatakan, dalam pidato,

203
00:09:33,000 --> 00:09:38,000
bahwa ia -- data pemerintah Amerika akan tersedia di Internet

204
00:09:38,000 --> 00:09:40,000
dalam format yang dapat diakses.

205
00:09:40,000 --> 00:09:42,000
Dan saya berharap bahwa mereka akan memasangnya sebagai data terkait.

206
00:09:42,000 --> 00:09:44,000
Itu penting. Mengapa penting?

207
00:09:44,000 --> 00:09:47,000
Tidak hanya untuk transparansi, ya transparansi dalam pemerintahan itu penting,

208
00:09:47,000 --> 00:09:50,000
tetapi data tersebut -- ini adalah data dari semua departemen pemerintah

209
00:09:50,000 --> 00:09:55,000
Pikirkan tentang berapa banyak data tentang bagaimana hidup kalau tinggal di Amerika.

210
00:09:55,000 --> 00:09:57,000
Itu sebenarnya berguna. Itu bernilai.

211
00:09:57,000 --> 00:09:59,000
Saya dapat menggunakannya di perusahaan saya.

212
00:09:59,000 --> 00:10:01,000
Saya bisa menggunakannya sebagai anak untuk mengerjakan PR.

213
00:10:01,000 --> 00:10:04,000
Jadi kita sedang berbicara tentang membuat dunia agar berjalan lebih baik

214
00:10:04,000 --> 00:10:06,000
dengan membuat data ini tersedia.

215
00:10:06,000 --> 00:10:10,000
Bahkan jika Anda bertanggung jawab -- jika Anda tahu tentang beberapa data

216
00:10:10,000 --> 00:10:12,000
di sebuah departemen pemerintah, seringkali Anda menemukan bahwa

217
00:10:12,000 --> 00:10:15,000
orang-orang ini, mereka sangat tergoda untuk menjaganya --

218
00:10:15,000 --> 00:10:18,000
Hans menyebutnya memeluk basis data.

219
00:10:18,000 --> 00:10:20,000
Anda memeluk basis data Anda, Anda tidak ingin membiarkannya pergi

220
00:10:20,000 --> 00:10:22,000
sampai Anda membuat situs web yang indah untuk itu.

221
00:10:22,000 --> 00:10:24,000
Nah, saya ingin menunjukkan bahwa daripada --

222
00:10:24,000 --> 00:10:26,000
ya, membuat website yang indah,

223
00:10:26,000 --> 00:10:28,000
siapakah saya untuk mengatakan tidak membuat situs web yang indah?

224
00:10:28,000 --> 00:10:31,000
Membuat website yang indah, tapi pertama

225
00:10:31,000 --> 00:10:34,000
berikan kita data murni,

226
00:10:34,000 --> 00:10:36,000
kita ingin data.

227
00:10:36,000 --> 00:10:38,000
Kita ingin data murni.

228
00:10:38,000 --> 00:10:41,000
OK, kita harus meminta data mentah sekarang.

229
00:10:41,000 --> 00:10:43,000
Dan saya akan meminta Anda untuk melatih itu, oke?

230
00:10:43,000 --> 00:10:44,000
Katakanlah "mentah."

231
00:10:44,000 --> 00:10:45,000
Audiens: Mentah.

232
00:10:45,000 --> 00:10:46,000
Tim Berners-Lee: Dapatkah Anda mengatakan "data"?

233
00:10:46,000 --> 00:10:47,000
Audiens: Data.

234
00:10:47,000 --> 00:10:48,000
TBL: Dapatkah Anda mengatakan "sekarang"?

235
00:10:48,000 --> 00:10:49,000
Audiens: Sekarang!

236
00:10:49,000 --> 00:10:51,000
Tbl: Baiklah, data mentah sekarang!

237
00:10:51,000 --> 00:10:53,000
Audiens: Data mentah sekarang!

238
00:10:53,000 --> 00:10:57,000
Latih itu. Itu penting karena Anda tidak tahu berapa jumlah alasan

239
00:10:57,000 --> 00:10:59,000
orang datang dengan untuk bergantung pada data mereka

240
00:10:59,000 --> 00:11:03,000
dan tidak memberikannya kepada Anda, meskipun Anda sudah membayar untuk itu sebagai pembayar pajak.

241
00:11:03,000 --> 00:11:05,000
Dan itu bukan hanya Amerika. Itu di seluruh dunia.

242
00:11:05,000 --> 00:11:08,000
Dan itu tidak hanya pemerintah, tentu saja -- itu perusahaan juga.

243
00:11:08,000 --> 00:11:11,000
Jadi saya hanya akan menyebutkan beberapa pikiran lain pada data.

244
00:11:11,000 --> 00:11:16,000
Di sini kita di TED, dan sepanjang waktu kita sangat sadar

245
00:11:16,000 --> 00:11:21,000
tantangan besar yang manusia miliki sekarang --

246
00:11:21,000 --> 00:11:24,000
menyembuhkan kanker, memahami otak untuk penderita Alzheimer,

247
00:11:24,000 --> 00:11:27,000
mengerti akan ekonomi untuk membuatnya sedikit lebih stabil,

248
00:11:27,000 --> 00:11:29,000
memahami bagaimana dunia bekerja.

249
00:11:29,000 --> 00:11:31,000
Orang-orang yang akan memecahkan hal tersebut -- para ilmuwan --

250
00:11:31,000 --> 00:11:33,000
mereka telah ide-ide yang setengah terbentuk di dalam kepala mereka,

251
00:11:33,000 --> 00:11:36,000
mereka mencoba untuk mengkomunikasikannya melalui web.

252
00:11:36,000 --> 00:11:39,000
Tapi banyak pernyataan pengetahuan umat manusia saat ini

253
00:11:39,000 --> 00:11:42,000
ada pada basis data, seringkali duduk di komputer mereka,

254
00:11:42,000 --> 00:11:45,000
dan sebenarnya, saat ini tidak dibagi.

255
00:11:45,000 --> 00:11:48,000
Kenyataannya, saya hanya akan pergi ke satu area --

256
00:11:48,000 --> 00:11:50,000
jika Anda melihat penderita Alzheimer, misalnya,

257
00:11:50,000 --> 00:11:53,000
penemuan obat -- ada banyak seluruh data terkait yang baru saja keluar

258
00:11:53,000 --> 00:11:55,000
karena para ilmuwan di bidang tersebut menyadari

259
00:11:55,000 --> 00:11:58,000
ini adalah cara yang bagus untuk keluar dari lingkup mereka,

260
00:11:58,000 --> 00:12:02,000
karena mereka memiliki data genomik mereka dalam satu basis data

261
00:12:02,000 --> 00:12:05,000
dalam satu bangunan, dan juga mereka memiliki data protein mereka.

262
00:12:05,000 --> 00:12:08,000
Sekarang, mereka menempel pada hal tersebut -- data terkait --

263
00:12:08,000 --> 00:12:11,000
dan sekarang mereka dapat meminta beberapa pertanyaan, yang Anda mungkin tidak akan tanya,

264
00:12:11,000 --> 00:12:13,000
Saya tidak akan bertanya -- mereka akan.

265
00:12:13,000 --> 00:12:15,000
Protein apa yang terlibat dalam transduksi sinyal

266
00:12:15,000 --> 00:12:17,000
dan juga terkait dengan neuron piramida?

267
00:12:17,000 --> 00:12:20,000
Nah, Anda mengambil seluruhnya dan Anda memasukkannya ke dalam Google.

268
00:12:20,000 --> 00:12:23,000
Tentu saja, tidak ada halaman di web yang telah menjawab pertanyaan itu

269
00:12:23,000 --> 00:12:25,000
karena tidak ada yang mengajukan pertanyaan itu sebelumnya.

270
00:12:25,000 --> 00:12:27,000
Anda mendapatkan 223.000 hasil --

271
00:12:27,000 --> 00:12:29,000
tidak ada hasil yang dapat Anda gunakan.

272
00:12:29,000 --> 00:12:32,000
Anda bertanya data terkait -- yang sekarang telah disatukan --

273
00:12:32,000 --> 00:12:36,000
32 hasil, yang masing-masing merupakan protein yang memiliki properti-properti tersebut

274
00:12:36,000 --> 00:12:38,000
dan Anda dapat lihat.

275
00:12:38,000 --> 00:12:41,000
Kekuatan untuk dapat mengajukan pertanyaan-pertanyaan tersebut, sebagai seorang ilmuwan --

276
00:12:41,000 --> 00:12:43,000
pertanyaan yang sebenarnya jembatan yang melewati berbagai disiplin ilmu -

277
00:12:43,000 --> 00:12:46,000
adalah benar-benar P-perubahan lengkap.

278
00:12:46,000 --> 00:12:48,000
Ini sangat sangat penting.

279
00:12:48,000 --> 00:12:50,000
Para ilmuwan benar-benar terhalang saat ini --

280
00:12:50,000 --> 00:12:55,000
kekuatan data yang dikumpulkan ilmuwan lain masih terkunci

281
00:12:55,000 --> 00:12:58,000
dan kita perlu membukanya sehingga kita bisa mengatasi masalah-masalah besar tersebut.

282
00:12:58,000 --> 00:13:02,000
Sekarang jika saya terus seperti ini, Anda akan berpikir bahwa semua data berasal dari lembaga-lembaga besar

283
00:13:02,000 --> 00:13:05,000
dan tidak ada hubungannya dengan Anda.

284
00:13:05,000 --> 00:13:07,000
Tapi, itu tidak benar.

285
00:13:07,000 --> 00:13:09,000
Kenyataannya, data tentang kehidupan kita.

286
00:13:09,000 --> 00:13:12,000
Anda hanya -- Anda masuk log ke situs jaringan sosial Anda,

287
00:13:12,000 --> 00:13:14,000
salah satu favorit Anda, Anda mengatakan, "Ini teman saya."

288
00:13:14,000 --> 00:13:17,000
Bing! Hubungan. Data.

289
00:13:17,000 --> 00:13:20,000
Anda mengatakan, "Foto ini, ini tentang -- ini menggambarkan orang ini."

290
00:13:20,000 --> 00:13:23,000
Bing! Itu data. Data, data, data.

291
00:13:23,000 --> 00:13:25,000
Setiap kali Anda melakukan hal-hal di situs jejaring sosial,

292
00:13:25,000 --> 00:13:29,000
situs jejaring sosial mengambil data dan menggunakannya -- menujukan-ulang itu --

293
00:13:29,000 --> 00:13:33,000
dan menggunakannya untuk membuat hidup orang lain lebih menarik di situs.

294
00:13:33,000 --> 00:13:35,000
Tapi, ketika Anda pergi ke situs data terkait lain --

295
00:13:35,000 --> 00:13:38,000
dan katakanlah tentang perjalanan,

296
00:13:38,000 --> 00:13:41,000
dan anda berkata, "Saya ingin mengirim foto ini ke semua orang dalam kelompok itu,"

297
00:13:41,000 --> 00:13:43,000
Anda tidak bisa menembus dindingnya.

298
00:13:43,000 --> 00:13:45,000
The Economist menulis sebuah artikel tentang itu, dan banyak orang telah menulis blog tentang itu -

299
00:13:45,000 --> 00:13:46,000
luar biasa frustrasi.

300
00:13:46,000 --> 00:13:48,000
Cara untuk memecah lingkup tersebut adalah untuk mendapatkan antar-operabilitas

301
00:13:48,000 --> 00:13:50,000
antara situs jejaring sosial.

302
00:13:50,000 --> 00:13:52,000
Kita perlu melakukan itu dengan data terkait.

303
00:13:52,000 --> 00:13:55,000
Salah satu jenis data terakhir yang saya akan bicarakan, mungkin itu yang paling menarik.

304
00:13:55,000 --> 00:13:58,000
Sebelum saya datang ke sini, saya mencarinya di OpenStreetMap

305
00:13:58,000 --> 00:14:00,000
OpenStreetMap adalah peta, tapi juga Wiki.

306
00:14:00,000 --> 00:14:03,000
Perbesar dan persegi itu adalah teater -- dimana kita berada sekarang --

307
00:14:03,000 --> 00:14:05,000
The Terrace Theater. Itu tidak ada namanya.

308
00:14:05,000 --> 00:14:07,000
Jadi saya bisa masuk ke mode sunting, saya bisa pilih teater,

309
00:14:07,000 --> 00:14:12,000
Saya bisa menambahkan di bagian bawah nama, dan saya bisa simpan kembali.

310
00:14:12,000 --> 00:14:15,000
Dan sekarang jika Anda kembali ke OpenStreetMap.org,

311
00:14:15,000 --> 00:14:18,000
dan Anda menemukan tempat ini, Anda akan menemukan bahwa The Terrace Theater tersebut punya nama.

312
00:14:18,000 --> 00:14:20,000
Saya melakukan itu. Saya!

313
00:14:20,000 --> 00:14:22,000
Saya melakukan itu untuk peta. Saya hanya melakukan itu!

314
00:14:22,000 --> 00:14:24,000
Saya menempatkannya di sana. Hei, kau tahu apa?

315
00:14:24,000 --> 00:14:27,000
Jika saya -- peta jalan tersebut adalah tentang semua orang yang melakukan bagian mereka

316
00:14:27,000 --> 00:14:30,000
dan menciptakan sumber daya yang luar biasa

317
00:14:30,000 --> 00:14:33,000
karena semua orang melakukan bagian mereka.

318
00:14:33,000 --> 00:14:36,000
Dan itulah apa yang dimaksud data terkait.

319
00:14:36,000 --> 00:14:39,000
Ini tentang orang melakukan sedikit bagian mereka

320
00:14:39,000 --> 00:14:42,000
untuk menghasilkan sedikit, dan semuanya terhubung.

321
00:14:42,000 --> 00:14:45,000
Itulah bagaimana data terkait bekerja.

322
00:14:45,000 --> 00:14:49,000
Anda melakukan bagian Anda. Semua orang juga.

323
00:14:49,000 --> 00:14:53,000
Anda mungkin tidak memiliki banyak data yang Anda yang diri Anda miliki untuk ditempatkan di sana

324
00:14:53,000 --> 00:14:56,000
tapi Anda tahu untuk meminta itu.

325
00:14:56,000 --> 00:14:58,000
Dan kita telah melatihnya.

326
00:14:58,000 --> 00:15:02,000
Jadi, data terkait -- itu besar.

327
00:15:02,000 --> 00:15:05,000
Saya hanya katakan kepada Anda jumlah yang sangat kecil dari banyak hal.

328
00:15:05,000 --> 00:15:07,000
Ada data dalam setiap aspek kehidupan kita,

329
00:15:07,000 --> 00:15:10,000
setiap aspek dari pekerjaan dan kesenangan,

330
00:15:10,000 --> 00:15:13,000
dan itu bukan hanya tentang jumlah tempat dimana data berasal,

331
00:15:13,000 --> 00:15:16,000
ini tentang menghubungkannya bersama-sama.

332
00:15:16,000 --> 00:15:19,000
Dan ketika Anda menghubungkan data bersama-sama, Anda mendapatkan kekuatan

333
00:15:19,000 --> 00:15:22,000
dengan cara yang tidak terjadi hanya dengan web, dengan dokumen.

334
00:15:22,000 --> 00:15:26,000
Anda mendapatkan kekuatan yang benar-benar besar.

335
00:15:26,000 --> 00:15:29,000
Jadi, kita pada tahap sekarang

336
00:15:29,000 --> 00:15:33,000
dimana kita harus melakukan ini -- orang-orang yang berpikir itu adalah ide yang bagus.

337
00:15:33,000 --> 00:15:36,000
Dan semua orang -- dan saya pikir ada banyak orang di TED yang melakukan sesuatu karena --

338
00:15:36,000 --> 00:15:38,000
meskipun tidak ada pengembalian langsung atas investasi

339
00:15:38,000 --> 00:15:41,000
karena hanya akan benar-benar terbayar ketika orang lain telah melakukannya --

340
00:15:41,000 --> 00:15:45,000
mereka akan melakukannya karena mereka salah seorang yang hanya melakukan hal-hal

341
00:15:45,000 --> 00:15:48,000
yang akan jadi baik jika orang lain melakukannya.

342
00:15:48,000 --> 00:15:50,000
Oke, jadi itu disebut data terkait.

343
00:15:50,000 --> 00:15:52,000
Saya ingin Anda membuatnya.

344
00:15:52,000 --> 00:15:54,000
Saya ingin Anda meminta itu.

345
00:15:54,000 --> 00:15:56,000
Dan saya pikir itu ide yang layak disebar.

346
00:15:56,000 --> 00:15:57,000
Terima kasih.

347
00:15:57,000 --> 00:16:00,000
(Tepuk tangan)