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コンテンツは Nina Dar によって提供されます。エピソード、グラフィック、ポッドキャストの説明を含むすべてのポッドキャスト コンテンツは、Nina Dar またはそのポッドキャスト プラットフォーム パートナーによって直接アップロードされ、提供されます。誰かがあなたの著作物をあなたの許可なく使用していると思われる場合は、ここで概説されているプロセスに従うことができますhttps://ja.player.fm/legal
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Can we be Sustainable with or without Data?

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Welcome to season 2 of The Change Troubleshooter, the sustainability season.

In today’s episode, Can We Be Sustainable With or Without Data? Nina is joined by

Federico Pettinella, Anders Praestholm and Alan Walker, three guys who work in data technology.

Every time we write an email, take a photo, download something from the web or send a message on Whatsapp, we are creating data. The amount of that data is massiveand growing quickly.

Business and industry create even more data than individuals and it all has to be stored somewhere. This accumulation and storage of data is not free, it comes at a cost, and not just a financial cost – the cost to the environment is considerable as stored data requires massive amounts of energy to keep all those computers running.

Our ability to analyse data is essential to good decision making, it’s how we know we have climate change issues but creating and storing too much data make decision making difficult. How do we find the right balance of quality of data, over quantity?
This episode is also available as a video. Click here to watch it.

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50 つのエピソード

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Every time we write an email, take a photo, download something from the web or send a message on Whatsapp, we are creating data. The amount of that data is massiveand growing quickly.

Business and industry create even more data than individuals and it all has to be stored somewhere. This accumulation and storage of data is not free, it comes at a cost, and not just a financial cost – the cost to the environment is considerable as stored data requires massive amounts of energy to keep all those computers running.

Our ability to analyse data is essential to good decision making, it’s how we know we have climate change issues but creating and storing too much data make decision making difficult. How do we find the right balance of quality of data, over quantity?
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