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1号店CTO韩军:软件定义一切,人工智能是未来

发表于2014-12-22 11:28| 次阅读| 来源CSDN| 0 条评论| 作者周建丁

摘要:1号店的“智慧软件”能做哪些事情?它是如何炼成的?CSDN记者独家采访了1号店首席技术官兼技术部副总裁韩军,挖出了1号店在智慧软件、大数据和人工智能等领域的实践经验,供读者参考。

作为一名技术人员,我们对满天飞的“软件定义xx”概念早已没有新鲜感。但你可曾想到,当你享受通过某个电商渠道采购所需物品的便利时,背后很可能是“软件定义价格”?这家电商就是1号店,这个会定价的系统,是其“智慧软件”体系的一部分,蕴含了大数据的技术和人工智能的思想。

1号店的“智慧软件”能做哪些事情?它是如何炼成的?在今年的“TOP100全球软件案例研究峰会”期间,CSDN记者独家采访了1号店首席技术官兼技术部副总裁韩军,挖出了1号店在智慧软件、大数据和人工智能等领域的实践经验,供读者参考。

智慧软件=数据+商务规则+业务流程+算法

稍微了解韩军的人都知道,他是1号店的1号员工、技术领军人物,1号店在2008年从京东、当当的夹缝中起步发展到今天,他以技术推动商业变革的努力功不可没。所以,虽然都是在说SDx(软件定义一切),韩军对这个概念的理解似乎比硬件/基础软件厂商要高出一个层次。厂商们只看到了通过软件来重构IT基础设施的趋势和必要,韩军则认为,软件是(IT系统)和业务结合的载体,是一家商业公司运营的平台。换言之,所有的商业都在软件之中,技术人员不仅要懂技术,更要懂业务。

关于智慧软件,韩军是如此定义的:智慧软件=数据+商务规则+业务流程+算法。

  • 数据:不只是一个模块的数据,而是多节点和多入口的数据采集,汇集成连接的、整体的商务大数据。
  • 商务规则:沉淀商务规则,系统实现复杂的商业逻辑运算。因为软件要解决商业问题,所以必须要有商业规则。
  • 业务流程:将各业务模块流程化和制度化,通过系统整合提升运营效率。
  • 算法:输入商业中各变量参数,结合商务规则,测算出最佳结果,推荐给用户。算法能够解决很多共性的问题。

可以看到,这个智慧软件的公式,实质上是将大数据应用于整个企业的商业流程。韩军强调:数据是连接的数据,要具有统一的格式,首先需要一个统一的数据平台。

1号店智慧软件的成长轨迹

智慧软件的概念是伴随着1号店业务的发展逐渐形成的,它的萌芽早于大数据概念的流行。出于1号店对技术驱动商务的渴求,早在2011年初,1号店就着手改变数据仓库分散的局面,筹划构建Integrate Data Warehouse,这也成为1号店当前统一大数据平台的前身。

此外,1号店还做了一个PIS价格智能系统,该系统不仅包括1号店商品的进价、销售价格、销量,也纳入了同行网站所售商品的信息及其售价变化(全网72个竞争对手共1700多万商品的价格变化),还有行业数据,借助数据的处理,不仅能够为1号店提供智能的价格推荐,还能高速1号店要向客户推荐哪些商品——如果某些商品呈现出在同类网站畅销的趋势,那就推荐它们。需要注意,这里看的是销量曲线,而不是绝对数值,以此实现更快速的市场反应速度。

Gartner分析师听到这样的描述,惊呼这就是大数据的理念。这坚定了1号店进行智慧改革的决心和信心,进而在实践中形成了前述的公式。数据是根本,不用多说。而针对销售、推荐、价格等不同场景,还需要很多的不同算法来实现。价格的设置当然也是需要符合1号店的商业逻辑,同时,不同的价格在达到什么程度,需要不同的人批示,不同的处理流程是不一样的。比如MDP商品计划系统,经过分析以后采取不同的策略,自营/商超/SBY不同的策略有不同的含义。当不同策略包括促销、库存的管理、网站运营都放在这个体系以后,会告诉你备多少货,什么时候备货。

据韩军介绍,PIS系统强大之处能够随着数据的变化实时、动态地推荐不同的价格,目前1号店80%的商品价格就是完全由这套系统来设置的,做到实时响应市场的变化,同时降低人工失误;而另外的20%,采用的是系统推荐+人工审核的方式。这并不是价格战,而是根据行情和用户的接受程度给出最合理的价格推荐,实现1号店、供应商、用户的多方共赢,也就是商业利益和用户体验的平衡。事实上,1号店的销量和平均毛利都因为PIS获得了20%的增长。

与PIS同行的,就是1号店的个性化推荐系统,推荐依据包括用户偏好和商品畅销程度,这也是目前电商网站的标配了,但实现的程度各有高下。1号店的个性化推荐包括首页精准化、搜索精准化、广告精准化、购物流程精准化等。以搜索精准化为例,平台通过对用户以往购物品牌、价位、品类、店铺、地域等数据分析,为用户展现出更加精确的搜索结果。韩军表示,1号店的个性化推荐效果,目前占到了公司整体营收的10%。

在这些系统中,1号店采用了Spark、Stream Computing等技术,灵活借助开源的力量,但韩军表示,1号店更多的是站在技术使用者的角度来考察各种技术,没有必要,不会刻意去开发一套自己的SDK。


大数据的核心与难点

都说大数据的4V之中最重要的是价值,韩军认为,价值就是要回归到业务场景中来,并且要真正地应用起来,需要对数据进行严格的统一定义,建立完整的管理模型。所以,首先要有一个统一的大数据平台,再通过数据应用平台对其他系统或者对第三方进行服务。

对于实现大数据价值的难点,韩军认为最难的是连接——这里指的是双向适时的互动连接,在获取信息的也推送更多的信息,以获得更好的互动。“当数据连接的时候,它产生的价值是最大的。当然这同时不能触碰法律底线或者侵犯他人隐私。”他认为,1号店在这方面也还有很大的提升空间。

韩军解释说,再优秀的新闻网站、社交网站或者电商网站,其数据都只是一部分,连接在一起才能真正拼出完整的人形图,如果没有连接,谁都不敢说完全理解用户,这是大数据目前最大的问题。连接成本如何做到最低,也是一个很大的问题,这包括一些技术上的因素,比如带宽与数据吞吐量的矛盾。

日前成立的北京大数据交易服务平台,证实了这种连接的需求。不过,大数据产业的发展,还需要有关部门能够出台数据分享框架或者法律文件来解决。

CTO的管理经验

当系统复杂、团队膨胀,如何做到敏捷开发是每一位CTO必做的功课。研发团队从1个人建立起1000多号人的研发团队,同时开发65个小项目,1号店的管理要如何进行?韩军分享说,1号店开发了一个Trident智慧型大数据统一工作平台,基于大数据进行处理,把所有跟开发相关的系统都整合起来,把CMIS、LDAP、SVN等都通过这个系统进行整合,将流程和最佳实践系统化。所有不同的整合从业务开始,从有一个想法开始就进入这个体系,到最后上线,全部在一个闭环里实现,业务方、产品经理、项目经理、开发负责人、开发和测试看到的数据是实时和统一的。

韩军介绍,Trident包含了如下七大模块:

  • 配置管理信息系统(CMIS)
  • 运维发布系统(Jenkins)
  • 缺陷问题管理系统(Mantis)
  • 测试用例管理系统(ATMS)
  • 账号和权限管理系统(LDAP)
  • 代码版本管理系统(SVN)
  • 代码开发工具(Eclipse)

系统也是自动化的,比如自动测试、自动上线。根据当前进度和历史数据进行预测,对项目管理来讲可以实时看到项目的进度和风险点在哪里。系统自动分配需求和项目优先级,对开发人员的好处是马上知道下一个任务是什么,自己怎么样来安排。对业务来讲,这个项目什么时候到什么阶段,也可以一目了然。

系统还提供了内部千人千面的个性化试图和决策报表,对于公司管理层关注的是重要产品和项目分析、IT资源预测和使用分析等等。对于业务部门关心的是需求受理进展和SLA、项目风险预警,对于一线技术人员关心的是日常工作分配、执行情况,风险和问题。

Trident对研发的优势可以概括为三点:数据全面且透明,融入敏捷开发模式和最佳实践,系统化的监控预警和资源优化算法。目前,该系统为1号店提高了30%的研发效率——在整合自动测试实现上线的自动化之前,这个数字还只是20%。

采用这套系统,1号店奉行用一年多时间摸索出来的Scrum敏捷开发模式,同时支持少部分更敏捷的看板模式,其他传统的模式可能不太适合。韩军还表示,未来会大力推广看板,但一些不适合看板的团队(如支付)也不会强推。看板的难点在于质量控制,1号店目前已经成立了一个看板的专家小组,对看板数据的问题进行分析总结,然后再去实施。

谈到面临的挑战,韩军表示,智能软件的推动还是有一些阻力。现在很多具体的管理人员和开发人员对这个理解还是不够深,同时1号店也还是一个学习的过程,但总体来说他还是非常乐观。

人工智能:智慧软件的未来

人工智能与大数据应用的结合已经相当紧密,以至于很多人戏称不谈人工智能都不好意思谈大数据,Google、微软、IBM、百度、腾讯、京东等多家科技公司极力宣扬自己探索人工智能领域的最新进展,当然,也有言论担心一些科幻片的故事情节成为现实——人工智能最后会造成机器统治人类的局面。韩军看来不是人工智能的狂热粉丝, 当记者提到这四个字,他才接着说,PIS其实可看做是一个人工智能,在构建的时候,很大程度上受到了IBM Watson的启示。当然,完全人工智能的系统和PIS区别很大,PIS重要的是利用人工智能的思想来设计。机器学习技术在系统中的作用主要是反馈人工决策或者运营策略,更新系统规则。

韩军解释说,用算法来解决共性问题,要有智能的方法。未来的人工智能就是很多算法的集合和很多算法的智能化。他认为,未来的系统是全自动化的系统,人工智能是软件的未来。

“我们不是去做一个人工智能的系统,而是用这个思想来进行开发。还有数据、商业规则、业务流程、算法,使得系统越来越接近用户的真实需求,在用户采取行动之前,帮助用户决策或者代替用户决策。另外系统的反馈速度也可以接近用户的需求。”

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