加特纳数据与分析峰会圣保罗：Mercado Livre的AI和数据民主化在巴西

我有机会参加了从3月25日至27日在巴西圣保罗举行的加特纳数据与分析峰会。该会议汇集了行业领袖、专家和从业者，讨论了数据和分析的最新趋势、策略和最佳实践。巴西在AI领域日益增长的重要性在整个活动中都很明显，许多发人深思的演讲和讨论都集中在AI的采用和创新上。

我参加的其中一场有趣的演讲是由Eduardo Cantero Gonçalves进行的，他是Mercado Livre（MercadoLibre (MELI ) ）的高级数据分析经理。Mercado Livre是一家领先的电子商务和金融科技公司，在拉丁美洲市场已经确立了自己作为主导者的地位。凭借在18个国家（包括巴西、阿根廷、墨西哥和哥伦比亚等主要经济体）的业务，Mercado Livre已经建立了一个庞大的在线商务和支付生态系统。该公司在市场上的强大存在和庞大的用户群体使其在该地区处于领先地位。

在他的演讲中，Gonçalves分享了Mercado Livre在整个组织中民主化数据和AI的卓越之旅，同时也培养了强大的数据驱动文化。随着AI继续改变全球各个行业，Mercado Livre的经验为那些希望利用AI力量和建立数据驱动文化的组织提供了宝贵的教训。

本文将探讨Gonçalves演讲的主要收获，重点关注公司的数据民主化方法、使用低代码AI工具赋予非技术用户权力，以及在整个组织中培养数据驱动思维。

Mercado Livre的数据民主化之旅

Mercado Livre走向数据民主化的旅程是一种变革性的过程，它重塑了公司对数据和AI的方法。Gonçalves强调了从集中式数据环境转向去中心化环境的重要性，使整个组织的各个团队能够访问和利用数据进行决策和创新。

这一转变的一个关键方面是开发内部数据工具。通过创建自己的工具，Mercado Livre能够根据自己的具体需求量身定制解决方案，并确保与现有系统的无缝集成。这种方法不仅提供了更大的灵活性，还培养了团队之间的所有权和协作意识。

Mercado Livre数据民主化旅程中的一个最重要的里程碑是引入了为数据科学家和业务用户设计的机器学习工具。Gonçalves强调了赋予非技术用户利用AI和ML的力量而不依赖数据科学团队的重要性。通过提供低代码工具和直观的界面，Mercado Livre使业务用户能够尝试AI和ML，从而在各个部门推动创新和效率。

数据和AI的民主化对Mercado Livre的运营和文化产生了深远的影响。它培养了一个更加协作和数据驱动的环境，各个团队可以轻松访问和分析数据以告知他们的战略和决策过程。这种转变不仅提高了运营效率，还为增长和创新开辟了新的机会。

使用低代码AI工具赋予非技术用户权力

Mercado Livre数据民主化旅程中的一个关键亮点是他们专注于使用低代码AI工具赋予非技术用户权力。在他的演讲中，Gonçalves强调了使业务用户能够尝试AI和机器学习而不依赖数据科学团队的重要性。

为了实现这一目标，Mercado Livre开发了一个名为“Data Switch”的内部工具，它作为一个单一的Web门户，允许用户访问所有与数据相关的工具，包括查询构建器、仪表板和机器学习工具。这个集中化的平台使非技术用户更容易利用AI和ML能力而无需广泛的编程知识。

Gonçalves特别提到，Mercado Livre引入了低代码机器学习工具，以允许业务用户独立运行实验。通过提供直观的界面和预构建模型，这些工具使领域专家能够将他们的知识和见解应用于AI驱动的解决方案。这种方法不仅民主化了AI，还通过允许组织内更多人为AI倡议做出贡献来加速创新。

使用低代码AI工具赋予非技术用户权力的影响对Mercado Livre来说是显著的。Gonçalves指出，公司在引入这些工具后，活跃用户数量、数据存储、ETL作业和仪表板数量都有了显著的增加。

Mercado Livre在这一领域的成功为其他希望民主化AI和赋予非技术用户权力的组织提供了一个有价值的案例研究。通过投资低代码AI工具并提供必要的培训和支持，公司可以解锁非技术用户的潜力并培养创新文化。

培养数据驱动文化

除了民主化数据和AI工具外，Mercado Livre还认识到在整个组织中培养数据驱动文化的重要性。Gonçalves强调了公司为培养一种思维方式而采取的几项关键举措，这种思维方式以数据和AI驱动的决策为导向。

其中一个值得注意的步骤是创建一个专门的数据文化部门。这个团队的任务是推广数据素养，提供培训，并在整个组织中支持数据驱动的倡议。

为了衡量他们的数据文化努力的成功，Mercado Livre开发了一个“数据驱动指数”，它跟踪用户与数据工具的互动情况。这个指数提供了一个量化的衡量标准，表明员工在多大程度上采用和利用数据来指导他们的日常工作。通过定期监测这个指数，公司可以识别需要改进的领域，并相应地调整他们的策略。

另一个关键举措是“数据冠军”计划，该计划旨在培训高级用户，他们可以将数据驱动的文化在整个组织中推广。这些冠军担任倡导者和导师，推广最佳实践，并帮助他们的同事有效地利用数据和AI工具。通过赋予一批冠军权力，Mercado Livre能够扩大其数据文化努力，并在整个公司推动采用。

从Mercado Livre的经验中吸取的教训

Mercado Livre在民主化数据和AI方面的经验为其他希望走这条路的组织提供了宝贵的教训。Gonçalves演讲中的一个关键收获是，在促进数据驱动文化方面，高层领导的支持的重要性。拥有强大的领导层支持和倡导对于推动组织变革和确保数据和AI倡议获得必要的资源和优先级至关重要。

另一个重要的教训是与人力资源部门合作，将数据驱动的文化融入员工入职和发展计划的价值。通过使数据素养和AI技能成为员工培训的核心部分，组织可以确保其员工能够有效地利用这些工具。Mercado Livre与人力资源部门的合作帮助他们扩大了数据文化努力，并使其成为员工成长和发展的基本方面。

最后，Gonçalves强调了持续衡量和迭代数据驱动的倡议的重要性。通过跟踪关键指标（如数据驱动指数）并定期从员工那里收集反馈，组织可以识别需要改进的领域，并做出数据驱动的决策来优化他们的策略。这种迭代方法确保数据和AI倡议与业务目标保持一致，并产生有意义的影响。

当组织在AI时代面临挑战和机遇时，Mercado Livre的经验为民主化数据和AI以及培养数据驱动文化提供了一个有价值的案例研究。通过赋予所有层级的员工利用这些工具的权力并培养一种以数据驱动的决策为导向的思维方式，公司可以在我们的AI驱动的世界中为自己铺平成功的道路。