गार्टनर डेटा एंड एनालिटिक्स समिट साओ पाउलो: मेर्काडो लिव्रे का ब्राजील में एआई और डेटा लोकतंत्रीकरण

मुझे गार्टनर डेटा एंड एनालिटिक्स समिट में भाग लेने का अवसर मिला, जो साओ पाउलो, ब्राजील में 25-27 मार्च से आयोजित किया गया था। इस सम्मेलन ने उद्योग के नेताओं, विशेषज्ञों और पрак्टिशनर्स को एक साथ लाया ताकि वे डेटा और विश्लेषण में नवीनतम रुझानों, रणनीतियों और सर्वोत्तम प्रथाओं पर चर्चा कर सकें। ब्राजील का एआई परिदृश्य में बढ़ता महत्व पूरे आयोजन में स्पष्ट था, जिसमें कई प्रस्तुतियों और चर्चाओं ने एआई अपनाने और नवाचार पर ध्यान केंद्रित किया।

मैंने जिन रोचक बातचीत में भाग लिया, उनमें से एक एडुआर्डो कैंटरो गोंसाल्वेस द्वारा दी गई थी, जो मेर्काडो लिव्रे (मेर्काडोलिब्रे) में एक वरिष्ठ डेटा एनालिटिक्स प्रबंधक हैं। मेर्काडो लिव्रे एक प्रमुख ई-कॉमर्स और फिनटेक कंपनी है जिसने लैटिन अमेरिकी बाजार में एक प्रमुख खिलाड़ी के रूप में खुद को स्थापित किया है। 18 देशों में संचालन के साथ, जिनमें ब्राजील, अर्जेंटीना, मेक्सिको और कोलम्बिया जैसी प्रमुख अर्थव्यवस्थाएं शामिल हैं, मेर्काडो लिव्रे ने एक विशाल ऑनलाइन वाणिज्य और भुगतान पारिस्थितिकी तंत्र बनाया है। कंपनी की मजबूत बाजार उपस्थिति और व्यापक उपयोगकर्ता आधार ने इसे क्षेत्र में एक नेता के रूप में स्थापित किया है।

गोंसाल्वेस ने अपनी प्रस्तुति में मेर्काडो लिव्रे की डेटा और एआई को संगठन भर में लोकतंत्रीकरण करने की जबकि एक मजबूत डेटा-चालित संस्कृति को बढ़ावा देने की उनकी उल्लेखनीय यात्रा साझा की। जैसा कि एआई दुनिया भर के उद्योगों को बदलना जारी रखता है, मेर्काडो लिव्रे का अनुभव उन संगठनों के लिए मूल्यवान सबक प्रदान करता है जो एआई की शक्ति को हार्नेस करना और एक डेटा-चालित संस्कृति बनाना चाहते हैं।

इस लेख में, हम गोंसाल्वेस की प्रस्तुति से प्रमुख बातों का अन्वेषण करेंगे, जिसमें कंपनी के डेटा लोकतंत्रीकरण दृष्टिकोण, गैर-तकनीकी उपयोगकर्ताओं को कम-कोड एआई टूल्स से सशक्त बनाना और संगठन भर में एक डेटा-चालित मानसिकता को प्रोत्साहित करना शामिल है।

मेर्काडो लिव्रे का डेटा लोकतंत्रीकरण यात्रा

मेर्काडो लिव्रे का डेटा लोकतंत्रीकरण की ओर एक यात्रा एक परिवर्तनकारी प्रक्रिया रही है जिसने कंपनी के डेटा और एआई के दृष्टिकोण को फिर से परिभाषित किया है। गोंसाल्वेस ने एक केंद्रीकृत डेटा वातावरण से एक विकेंद्रीकृत एक में संक्रमण के महत्व पर जोर दिया, जिससे संगठन भर में टीमें निर्णय लेने और नवाचार के लिए डेटा तक पहुंच और उपयोग कर सकें।

इस संक्रमण का एक प्रमुख पहलू इन-हाउस डेटा टूल्स का विकास था। अपने स्वयं के समाधानों को बनाकर, मेर्काडो लिव्रे अपनी विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुरूप समाधान प्रदान करने में सक्षम था और सुनिश्चित किया कि वे अपने मौजूदा प्रणालियों के साथ सहजता से एकीकृत हों। इस दृष्टिकोण ने न केवल अधिक लचीलापन प्रदान किया बल्कि टीमों के बीच एक स्वामित्व और सहयोग की भावना को भी बढ़ावा दिया।

मेर्काडो लिव्रे की डेटा लोकतंत्रीकरण यात्रा में सबसे महत्वपूर्ण मील का पत्थर डेटा वैज्ञानिकों और व्यवसाय उपयोगकर्ताओं दोनों के लिए डिज़ाइन किए गए मशीन लर्निंग टूल्स की शुरुआत थी। गोंसाल्वेस ने डेटा विज्ञान टीमों पर बहुत अधिक निर्भर किए बिना एआई और एमएल की शक्ति को हार्नेस करने में गैर-तकनीकी उपयोगकर्ताओं को सशक्त बनाने के महत्व पर प्रकाश डाला। कम-कोड टूल्स और सहज ज्ञान युक्त इंटरफेस प्रदान करके, मेर्काडो लिव्रे ने व्यवसाय उपयोगकर्ताओं को एआई और एमएल के साथ प्रयोग करने में सक्षम बनाया, जिससे विभिन्न विभागों में नवाचार और दक्षता में वृद्धि हुई।

डेटा और एआई के लोकतंत्रीकरण ने मेर्काडो लिव्रे के संचालन और संस्कृति पर एक गहरा प्रभाव डाला है। यह एक अधिक सहयोगी और डेटा-चालित वातावरण को बढ़ावा देता है, जहां टीमें आसानी से डेटा तक पहुंच और विश्लेषण कर सकती हैं ताकि अपनी रणनीतियों और निर्णय लेने की प्रक्रियाओं को सूचित कर सकें। इस बदलाव ने न केवल संचालन की दक्षता में सुधार किया है बल्कि विकास और नवाचार के नए अवसरों को भी खोला है।

गैर-तकनीकी उपयोगकर्ताओं को कम-कोड एआई टूल्स से सशक्त बनाना

मेर्काडो लिव्रे की डेटा लोकतंत्रीकरण यात्रा का एक प्रमुख पहलू गैर-तकनीकी उपयोगकर्ताओं को कम-कोड एआई टूल्स से सशक्त बनाने पर केंद्रित है। अपनी प्रस्तुति के दौरान, गोंसाल्वेस ने डेटा विज्ञान टीमों पर बहुत अधिक निर्भर किए बिना व्यवसाय उपयोगकर्ताओं को एआई और मशीन लर्निंग के साथ प्रयोग करने में सक्षम बनाने के महत्व पर जोर दिया।

इसे प्राप्त करने के लिए, मेर्काडो लिव्रे ने एक इन-हाउस टूल विकसित किया जिसे “डेटा स्विच” कहा जाता है, जो एक एकल वेब पोर्टल के रूप में कार्य करता है जहां उपयोगकर्ता सभी डेटा-संबंधित टूल्स, जिनमें क्वेरी बिल्डर, डैशबोर्ड और मशीन लर्निंग टूल्स शामिल हैं, तक पहुंच सकते हैं। यह केंद्रीकृत प्लेटफ़ॉर्म गैर-तकनीकी उपयोगकर्ताओं को व्यापक प्रोग्रामिंग ज्ञान की आवश्यकता के बिना एआई और एमएल क्षमताओं का लाभ उठाने में सक्षम बनाता है।

गोंसाल्वेस ने विशेष रूप से उल्लेख किया कि मेर्काडो लिव्रे ने गैर-तकनीकी उपयोगकर्ताओं को स्वतंत्र रूप से प्रयोग चलाने की अनुमति देने के लिए कम-कोड मशीन लर्निंग टूल्स पेश किए। सहज ज्ञान युक्त इंटरफेस और पूर्व-निर्मित मॉडल प्रदान करके, ये टूल्स डोमेन विशेषज्ञों को एआई-संचालित समाधानों में अपने ज्ञान और अंतर्दृष्टि को लागू करने में सक्षम बनाते हैं। यह दृष्टिकोण न केवल एआई को लोकतंत्रीकरण करता है बल्कि एआई पहलों में योगदान देने वाले संगठन के भीतर अधिक लोगों को सक्षम करके नवाचार को तेज़ करता है।

कम-कोड एआई टूल्स के साथ गैर-तकनीकी उपयोगकर्ताओं को सशक्त बनाने का मेर्काडो लिव्रे पर एक महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ा है। गोंसाल्वेस ने उल्लेख किया कि कंपनी ने इन टूल्स की शुरुआत के बाद सक्रिय उपयोगकर्ताओं, डेटा स्टोरेज, ईटीएल नौकरियों और डैशबोर्ड में एक महत्वपूर्ण वृद्धि देखी।

मेर्काडो लिव्रे की इस क्षेत्र में सफलता अन्य संगठनों के लिए एक मूल्यवान अध्ययन के रूप में कार्य करती है जो एआई को लोकतंत्रीकरण करना और अपने कार्यबल को सशक्त बनाना चाहते हैं। कम-कोड एआई टूल्स में निवेश करके और आवश्यक प्रशिक्षण और समर्थन प्रदान करके, कंपनियां अपने गैर-तकनीकी उपयोगकर्ताओं की क्षमता को अनलॉक कर सकती हैं और एक नवाचार संस्कृति को बढ़ावा दे सकती हैं।

एक डेटा-चालित संस्कृति को बढ़ावा देना

डेटा और एआई टूल्स को लोकतंत्रीकरण करने के अलावा, मेर्काडो लिव्रे ने संगठन भर में एक डेटा-चालित संस्कृति को बढ़ावा देने के महत्व को पहचाना। गोंसाल्वेस ने कई प्रमुख पहलों पर प्रकाश डाला जिन्हें कंपनी ने डेटा-चालित निर्णय लेने की मानसिकता को अपनाने वाली संस्कृति को प्रोत्साहित करने के लिए किया था।

एक उल्लेखनीय कदम डेटा संस्कृति के लिए एक समर्पित क्षेत्र का निर्माण था। इस टीम को डेटा साक्षरता को बढ़ावा देने, प्रशिक्षण प्रदान करने और संगठन भर में डेटा-चालित पहलों का समर्थन करने का काम सौंपा गया था।

अपने डेटा संस्कृति प्रयासों की सफलता को मापने के लिए, मेर्काडो लिव्रे ने एक “डेटा ड्रिवन इंडेक्स” विकसित किया जो डेटा टूल्स के साथ उपयोगकर्ता जुड़ाव को ट्रैक करता है। यह सूचक यह मापने के लिए एक मात्रात्मक उपाय प्रदान करता है कि कर्मचारी अपने दैनिक कार्य में डेटा को कितनी अच्छी तरह अपना रहे हैं। इस सूचक की नियमित रूप से निगरानी करके, कंपनी सुधार के क्षेत्रों की पहचान कर सकती है और अपनी रणनीतियों को समायोजित कर सकती है।

एक अन्य प्रमुख पहल “डेटा चैंपियंस” कार्यक्रम था, जिसका उद्देश्य उन उन्नत उपयोगकर्ताओं को प्रशिक्षित करना था जो संगठन भर में डेटा-चालित संस्कृति को गुणा करने में मदद कर सकते थे। ये चैंपियंस डेटा-चालित संस्कृति को बढ़ावा देने और अपने सहयोगियों को प्रभावी ढंग से डेटा और एआई टूल्स का उपयोग करने में मदद करने के लिए अधिवक्ता और मेंटर के रूप में कार्य करते हैं। डेटा चैंपियंस का एक नेटवर्क सशक्त करके, मेर्काडो लिव्रे अपने डेटा संस्कृति प्रयासों को स्केल करने और कंपनी भर में अपनाया जाने को बढ़ावा देने में सक्षम था।

मेर्काडो लिव्रे के अनुभव से सीखे गए सबक

मेर्काडो लिव्रे का डेटा और एआई को लोकतंत्रीकरण करने का अनुभव उन संगठनों के लिए मूल्यवान सबक प्रदान करता है जो एक समान पथ पर चलना चाहते हैं। गोंसाल्वेस की प्रस्तुति से एक प्रमुख बात यह थी कि डेटा-चालित संस्कृति को बढ़ावा देने में कार्यकारी प्रायोजन का महत्व। नेतृत्व से मजबूत समर्थन और समर्थन होना संगठनात्मक परिवर्तन को बढ़ावा देने और यह सुनिश्चित करने के लिए महत्वपूर्ण है कि डेटा और एआई पहलों को आवश्यक संसाधन और प्राथमिकता दी जाए।

एक अन्य महत्वपूर्ण सबक यह है कि डेटा-चालित संस्कृति को कर्मचारी ऑनबोर्डिंग और विकास कार्यक्रमों में एकीकृत करने के लिए एचआर के साथ सहयोग करने का मूल्य। डेटा साक्षरता और एआई कौशल को कर्मचारी प्रशिक्षण का एक मूलभूत हिस्सा बनाकर, संगठन सुनिश्चित कर सकते हैं कि उनका कार्यबल इन टूल्स का प्रभावी ढंग से उपयोग करने के लिए अच्छी तरह से सुसज्जित है। मेर्काडो लिव्रे का एचआर के साथ साझेदारी करने से उन्हें अपने डेटा संस्कृति प्रयासों को स्केल करने और इसे अपने कर्मचारियों के विकास और विकास का एक मूलभूत हिस्सा बनाने में मदद मिली।

अंत में, गोंसाल्वेस ने डेटा-चालित पहलों पर निरंतर माप और पुनरावृत्ति के महत्व पर जोर दिया। मुख्य मेट्रिक्स जैसे डेटा ड्रिवन इंडेक्स को ट्रैक करके और नियमित रूप से कर्मचारियों से प्रतिक्रिया मांगकर, संगठन उन क्षेत्रों की पहचान कर सकते हैं जहां सुधार की आवश्यकता है और अपनी रणनीतियों को अनुकूलित करने के लिए डेटा-संचालित निर्णय ले सकते हैं। यह पुनरावृत्ति दृष्टिकोण सुनिश्चित करता है कि डेटा और एआई पहल व्यवसायिक उद्देश्यों के साथ संरेखित रहती हैं और महत्वपूर्ण प्रभाव डालती हैं।

जैसा कि संगठन एआई युग की चुनौतियों और अवसरों का सामना करते हैं, मेर्काडो लिव्रे का अनुभव डेटा और एआई को लोकतंत्रीकरण करने और एक डेटा-चालित संस्कृति को बढ़ावा देने में एक मूल्यवान अध्ययन के रूप में कार्य करता है। अपने सभी स्तरों पर कर्मचारियों को इन टूल्स का लाभ उठाने और डेटा-चालित निर्णय लेने वाली मानसिकता को प्रोत्साहित करके, कंपनियां एआई-संचालित दुनिया में सफलता के लिए खुद को स्थापित कर सकती हैं।