Gartner 数据与分析峰会圣保罗：Mercado Livre 的人工智能和数据民主化在巴西

我有机会参加了 Gartner 数据与分析峰会 在巴西圣保罗，从 3 月 25 日至 27 日举行。该会议汇集了行业领袖、专家和从业者讨论数据和分析的最新趋势、策略和最佳实践。巴西在人工智能领域的日益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人工智能的采用和创新上。

我参加的其中一场有趣的演讲由 Eduardo Cantero Gonçalves 发表，他是 Mercado Livre (MercadoLibre) 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，它已经在拉丁美洲市场确立了自己作为主导者的地位。凭借在 18 个国家开展业务，包括巴西、阿根廷、墨西哥和哥伦比亚等主要经济体，Mercado Livre 建立了一个庞大的在线商务和支付生态系统。该公司的强大市场存在和广泛的用户基础使其成为该地区的领导者。

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

在本文中，我们将探讨 Gonçalves 演讲的主要内容，重点关注该公司的数据民主化方法、赋予非技术用户低代码人工智能工具的能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 的数据民主化之旅是一种转型过程，它重塑了该公司对数据和人工智能的方法。Gonçalves 强调了从集中式数据环境转向分散式数据环境的重要性，使整个组织的团队能够访问和利用数据进行决策和创新。

这一转型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 能够根据其特定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，还在团队之间培养了所有权和协作的意识。

Mercado Livre 数据民主化之旅中最重要的里程碑之一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人工智能和机器学习的力量而无需过度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 已经使业务用户能够尝试人工智能和机器学习，从而在各个部门推动创新和效率。

数据和人工智能的民主化对 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，团队可以轻松访问和分析数据以告知他们的策略和决策过程。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。

赋予非技术用户低代码人工智能工具的能力

Mercado Livre 数据民主化之旅的一个关键亮点是其专注于赋予非技术用户低代码人工智能工具的能力。在他的演讲中，Gonçalves 强调了使业务用户能够在不依赖数据科学团队的情况下尝试人工智能和机器学习的重要性。

为了实现这一目标，Mercado Livre 开发了一个名为“Data Switch”的内部工具，它作为用户访问所有数据相关工具的单一 Web 门户，包括查询生成器、仪表板和机器学习工具。这个集中平台使非技术用户更容易利用人工智能和机器学习能力，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人工智能驱动的解决方案。这种方法不仅民主化了人工智能，还通过允许组织内更多的人为人工智能计划做出贡献来加速创新。

赋予非技术用户低代码人工智能工具的能力对 Mercado Livre 产生了重大影响。Gonçalves 注意到，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增加。

Mercado Livre 在这一领域的成功为其他希望民主化人工智能和赋予其劳动力的组织提供了宝贵的案例研究。通过投资低代码人工智能工具并提供必要的培训和支持，公司可以解锁其非技术用户的潜力并培养创新文化。

培养数据驱动文化

除了民主化数据和人工智能工具外，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拥抱数据和人工智能驱动决策的思维方式所采取的几项关键举措。

一个值得注意的步骤是创建一个专门的数据文化部门。这个团队的任务是促进数据素养，提供培训，并支持整个组织的数据驱动计划。

为了衡量其数据文化工作的成功，Mercado Livre 开发了一个“数据驱动指数”，用于跟踪用户与数据工具的互动。这个指数提供了员工采用和利用数据的日常工作的量化衡量标准。通过定期监测这个指数，公司可以确定需要改进的领域并相应地调整其策略。

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，他们可以帮助在整个组织中推广数据驱动文化。这些冠军担任倡导者和导师，推广最佳实践，并协助同事有效地利用数据和人工智能工具。通过赋予一批冠军，Mercado Livre 能够扩大其数据文化工作并在公司范围内推动采用。

从 Mercado Livre 的经验中吸取的教训

Mercado Livre 民主化数据和人工智能的经验为其他组织提供了宝贵的教训，希望踏上类似的道路。Gonçalves 演讲中的一个关键要点是高层领导在促进数据驱动文化方面的重要性。拥有强大的高层支持和倡导对于推动组织变革和确保数据和人工智能计划获得必要的资源和优先级至关重要。

另一个重要的经验教训是与人力资源合作将数据驱动文化融入员工入职和发展计划的价值。通过使数据素养和人工智能技能成为员工培训的核心组成部分，组织可以确保其劳动力能够有效地利用这些工具。Mercado Livre 与人力资源的合作帮助他们扩大了数据文化工作，并使其成为员工成长和发展的基本组成部分。

最后，Gonçalves 强调了持续衡量和迭代数据驱动计划的重要性。通过跟踪关键指标（如数据驱动指数）并定期从员工那里获取反馈，组织可以确定需要改进的领域，并做出数据驱动的决策来优化其策略。这种迭代方法确保数据和人工智能计划保持与业务目标的对齐，并推动有意义的影响。

当组织在人工智能时代面临挑战和机遇时，Mercado Livre 的经验为民主化数据和人工智能以及培养数据驱动文化提供了宝贵的案例研究。通过赋予各级员工利用这些工具的能力并培养一种拥抱数据驱动决策的思维方式，公司可以为在人工智能驱动的世界中取得成功做好准备。