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

मुझे 25-27 मार्च से साओ पाउलो, ब्राजील में गार्टनर डेटा और एनालिटिक्स समिट में भाग लेने का अवसर मिला। सम्मेलन ने उद्योग के नेताओं, विशेषज्ञों और पेशेवरों को एक साथ लाया ताकि वे डेटा और एनालिटिक्स 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 वार्ताओं में भाग लिया, उनमें से एक एडुआर्डो कैंटरो गोंकाल्वेस 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।

अपनी प्रस्तुति के दौरान, गोंकाल्वेस ने मेर्काडो लिव्रे की डेटा और एआई को पूरे संगठन में लोकतांत्रिक बनाने की अपनी उल्लेखनीय यात्रा को साझा किया, साथ ही साथ एक मजबूत डेटा-संचालित संस्कृति को बढ़ावा दिया। जब एआई दुनिया भर के उद्योगों को बदल रहा है, मेर्काडो लिव्रे का अनुभव उन संगठनों के लिए मूल्यवान सबक प्रदान करता है जो एआई और डेटा-संचालित संस्कृति की शक्ति का दोहन करना चाहते हैं।

इस लेख में, हम गोंकाल्वेस की प्रस्तुति से मुख्य बिंदुओं का अन्वेषण करेंगे, जिसमें कंपनी के डेटा लोकतंत्रीकरण के दृष्टिकोण, गैर-तकनीकी उपयोगकर्ताओं को कम-कोड एआई टूल्स से सशक्त बनाने और संगठन भर में एक डेटा-संचालित मानसिकता को प्रोत्साहित करने पर ध्यान केंद्रित किया जाएगा।

मेर्काडो लिव्रे की डेटा लोकतंत्रीकरण यात्रा

मेर्काडो लिव्रे की डेटा लोकतंत्रीकरण की यात्रा एक परिवर्तनकारी प्रक्रिया रही है जिसने कंपनी के डेटा और एआई के दृष्टिकोण को बदल दिया है। गोंकाल्वेस ने एक केंद्रीकृत डेटा वातावरण से एक विकेंद्रीकृत तक संक्रमण के महत्व पर जोर दिया, जिससे संगठन भर में टीमें डेटा और एआई के लिए पहुंच और शक्ति प्राप्त कर सकें।

इस संक्रमण का एक प्रमुख पहलू इन-हाउस डेटा टूल्स का विकास था। अपने स्वयं के समाधान बनाकर, मेर्काडो लिव्रे ने अपनी विशिष्ट आवश्यकताओं के लिए अनुकूलित समाधान प्रदान किए और अपने मौजूदा प्रणालियों के साथ सहज एकीकरण सुनिश्चित किया। 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 का एक महत्वपूर्ण मील का पत्थर डेटा वैज्ञानिकों और व्यवसाय उपयोगकर्ताओं दोनों के लिए मशीन लर्निंग टूल्स की शुरुआत थी। गोंकाल्वेस ने गैर-तकनीकी उपयोगकर्ताओं को एआई और एमएल की शक्ति का दोहन करने में सक्षम बनाने के महत्व पर प्रकाश डाला, डेटा विज्ञान टीमों पर बहुत अधिक निर्भरता के बिना। कम-कोड टूल्स और直觀 इंटरफेस प्रदान करके, मेर्काडो लिव्रे ने व्यवसाय उपयोगकर्ताओं को एआई और एमएल के साथ प्रयोग करने और विभिन्न विभागों में नवाचार और दक्षता को बढ़ावा देने में सक्षम बनाया है।

डेटा और एआई के लोकतंत्रीकरण ने मेर्काडो लिव्रे के संचालन और संस्कृति पर एक गहरा प्रभाव डाला है। इसने एक अधिक सहयोगी और डेटा-संचालित वातावरण को बढ़ावा दिया है, जहां टीमें आसानी से डेटा तक पहुंच सकती हैं और विश्लेषण कर सकती हैं ताकि अपनी रणनीतियों और निर्णय लेने की प्रक्रियाओं को सूचित कर सकें। यह परिवर्तन न केवल परिचालन कुशलता में सुधार लाया 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 आकर्षण उनके गैर-तकनीकी उपयोगकर्ताओं को कम-कोड एआई टूल्स से सशक्त बनाने पर केंद्रित है। अपनी प्रस्तुति के दौरान, गोंकाल्वेस ने डेटा विज्ञान टीमों पर बहुत अधिक निर्भरता के 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 उपयोगकर्ताओं के लिए एक एकल वेब पोर्टल है जहां वे सभी डेटा-संबंधित टूल्स, जैसे कि क्वेरी बिल्डर, डैशबोर्ड और मशीन लर्निंग टूल्स तक पहुंच सकते हैं। यह केंद्रीकृत प्लेटफ़ॉर्म गैर-तकनीकी उपयोगकर्ताओं के लिए एआई और एमएल क्षमताओं का लाभ उठाना आसान बनाता है बिना व्यापक प्रोग्रामिंग ज्ञान के।

गोंकाल्वेस 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। पूर्व-निर्मित मॉडल और直觀 इंटरफेस 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 लोकतांत्रिक बनाता है बल्कि एआई पहलों में योगदान देने के लिए संगठन के भीतर अधिक लोगों को सक्षम करके नवाचार को तेज़ करता है।

गैर-तकनीकी उपयोगकर्ताओं को कम-कोड एआई टूल्स से सशक्त बनाने का प्रभाव मेर्काडो लिव्रे के लिए महत्वपूर्ण रहा है। गोंकाल्वेस 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 है।

मेर्काडो लिव्रे की इस क्षेत्र में सफलता अन्य संगठनों के लिए एक मूल्यवान मामला अध्ययन प्रदान करती है जो एआई 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 नवाचार की संस्कृति को बढ़ावा दे सकती हैं।

एक डेटा-संचालित संस्कृति को बढ़ावा देना

मेर्काडो लिव्रे ने डेटा और एआई टूल्स को लोकतांत्रिक बनाने के अलावा, संगठन भर में एक डेटा-संचालित संस्कृति को बढ़ावा देने के महत्व को भी पहचाना। गोंकाल्वेस ने कई प्रमुख पहलों पर प्रकाश डाला जो कंपनी ने डेटा-संचालित निर्णय लेने की मानसिकता को प्रोत्साहित करने के लिए की हैं।

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-संचालित 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 इंडेक्स 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 इंडेक्स की नियमित 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-संचालित संस्कृति को गुणा कर सकते थे। ये चैंपियंस डेटा-संचालित सर्वोत्तम प्रथाओं को बढ़ावा देने और अपने सहयोगियों को डेटा और एआई टूल्स का प्रभावी ढंग से उपयोग करने में मदद करने के लिए वकील और मेंटर के रूप में कार्य करते हैं। डेटा चैंपियंस के एक नेटवर्क को सशक्त बनाकर, मेर्काडो लिव्रे अपनी डेटा संस्कृति प्रयासों को स्केल करने और कंपनी भर में अपनाया जाने को बढ़ावा देने में सक्षम रहा है।

मेर्काडो लिव्रे के अनुभव से सीखे गए सबक

मेर्काडो लिव्रे की डेटा और एआई को लोकतांत्रिक बनाने की यात्रा उन संगठनों के लिए मूल्यवान सबक प्रदान करती है जो इसी तरह के मार्ग पर चलना चाहते हैं। गोंकाल्वेस की प्रस्तुति से एक प्रमुख सबक डेटा-संचालित संस्कृति को बढ़ावा देने में कार्यकारी प्रायोजन के महत्व को रेखांकित करता है। 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-संचालित 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 की एचआर के साथ साझेदारी ने उन्हें अपने डेटा संस्कृति प्रयासों को स्केल करने और इसे अपने कर्मचारियों के विकास और विकास का एक मूलभूत हिस्सा बनाने में मदद की है।

अंत में, गोंकाल्वेस ने डेटा-संचालित पहलों को लगातार मापने और उन पर पुनरावृत्ति करने के महत्व पर जोर दिया। कर्मचारियों से प्रतिक्रिया लेने और मुख्य मेट्रिक्स जैसे डेटा ड्रिवन इंडेक्स को ट्रैक करने से, संगठन डेटा और एआई पहलों को अनुकूलित करने और व्यावसायिक उद्देश्यों के साथ संरेखित करने के लिए क्षेत्रों की पहचान कर सकते हैं। यह पुनरावृत्ति दृष्टिकोण सुनिश्चित करता है कि डेटा और एआई पहलों का अर्थपूर्ण प्रभाव पड़ता है।

जैसे ही संगठन एआई युग की चुनौतियों और अवसरों का सामना करते हैं, मेर्काडो लिव्रे का अनुभव डेटा और एआई को लोकतांत्रिक बनाने और एक डेटा-संचालित संस्कृति को बढ़ावा देने में एक मूल्यवान मामला अध्ययन प्रदान करता है। सभी स्तरों पर कर्मचारियों को इन टूल्स का लाभ उठाने और डेटा-संचालित निर्णय लेने की मानसिकता को प्रोत्साहित करके, कंपनियां अपने आप को हमारे एआई-संचालित दुनिया में सफलता के लिए तैयार कर सकती हैं।