如何从大数据架构师转型行业人工智能产品经理?

2018-05-07 17:36 来源:网络整理
如何从大数据架构师转型行业人工智能产品经理?-人工智能

孟嘉,明略数据技术合伙人,大数据关系挖掘分析平台SCOPA的总架构师与负责人。2014年底加入明略数据,负责大数据关联分析平台SCOPA的研发与架构设计,经历了SCOPA产品从0到1的过程,见证一个新的产品如何一步步通过实际项目打开市场,并帮助公共安全和金融行业客户解决实际问题。

1我的程序员发展道路,为什么选择创业公司

我在明略数据经历了从研发人员,到架构师,技术经理,再到产品负责人的成长过程,也经历了从深入研究技术到理解行业,将技术应用到行业真正帮客户解决问题的过程。这个成长的过程让我很兴奋,我很想和大家分享一下。我认为首先应该找一份自己喜欢的工作,只有在做自己喜欢的事情,才会愿意投入精力,才能不断思考把事情做的高效。而在一个快速成长的创业公司能收获很多,因为在创业公司的平台上往往限制回更少,做的越多,机会就越多,收获也越多,能够跟着公司一起快速成长,这也是我这两年最深的体会之一。

很多同学都比较关心职业发展,或者通俗一点的说,选择一个什么样的职业能实现财富。我想为大家分享一下最近读的一本书,叫《黑客与画家》。这不是一本新书,它的作者是一位哈佛计算机博士,他在书中的很多观点或者预言都成为现实。他曾经在2001年写到苹果还没有失败,如果它能把iPod升级成手机,微软就有大麻烦了,而苹果公司的iPhone手机于2007年6月上市。

这本书中就提到了要致富,你需要两样东西:可测量性和可放大性。你的职位产生的业绩,应该是可测量的。此外,你还必须有可放大性,也就是说你做出的决定能够产生巨大的效应。所以如果你有一个令你感到安全的工作,你是不会致富的,因为没有危险,就几乎等于没有可放大性。

2大数据架构师的修炼

我认为这些年实际的项目经验积累对我的成长是非常重要的。从研究生阶段专注的应用服务器分布式集群方向,到后来工作中接触到的高并发、高吞吐的网络应用。在加入明略数据前,我已经参与过几个实际落地的大数据项目,也有过兼职创业的经历,这些都让我积累了软件设计和研发的经验。经验对于一个架构师很重要,架构试错的代价是很高的,作为架构师,既要见多识广,从整体掌握,了解系统全局,又要深入到关键的细节,思考如何突破系统的瓶颈。

大家知道在大数据领域里面可以利用的开源组件是很多的,比如计算框架有MR、Spark,流式计算可以用Storm、SparkStreaming、Heron,资源管理可以考虑YARN或Mesos,KV存储文档存储可以考虑HBase、Redis、Cassandra、MongoDB,SQL引擎可以使用Hive、Impala、Phoenix、SparkSQL等。

每一个组件都要深入理解简直是不可能任务。我也听说过有人说所谓大数据架构师的工作就是把一些开源组件组装成一个系统,我认为这种想法离架构师的实际工作偏差是很大的。架构就像盖楼房打地基,地基不稳,随着楼层的增高,迟早要出问题。架构师最先面对的是对系统需求的理解,这点非常重要,我认为在早期架构师一定要是和产品经理甚至客户沟通最多的人。

此外,架构师从一开始就要考虑的问题有很多,举几个大部分系统都会碰到的问题,系统将来如何扩展如何平滑升级,如何处理高并发,如何设计存储,如何对时间空间作出权衡。听上去好像无从下手,其实也没有那么困难,我通常思考的第一个问题是有没有自己做过的或者别人分享过的类似的成功架构案例。所以架构师的经验是很宝贵的。我在最初接触大数据技术的时候就经常参加现在的一些分享交流活动,去尽可能多听一听成功技术经验,现在回想起来对我的帮助很大。

另外,我觉得至关重要的一点是,架构师要非常了解业务,不断和产品经理沟通,作为toB产品的系统架构师,如果有机会也要不断接触最终用户,理解需求。

3为什么要去做ToB产品负责人

我觉得在这个市场上真正能深入行业的优秀的ToB产品经理是非常稀缺的,养成周期也是比较长的,他需要在这个行业中不断去接触客户,理解行业,进一步总结需求形成功能点。在ToB创业公司往往最缺的就是这种既懂技术又懂业务的复合型人才。如果对行业理解不透,对客户的需求理解不透,在产品上就会走弯路,这个代价是很大的,往往花了很大力气,用了很多资源开发了一个在技术上很领先的功能,但对客户却没有什么帮助。我也可以很坦诚的告诉大家像这样的坑我们是趟过的。

产品经理是对一个产品成败的第一负责人,我渴望看到我可以推动一个具有先进技术产品能够真正落地到一个行业,推动这个行业。所以这也是我从做技术到做产品的一个重要原因。从技术到产品并不意味着要放弃技术,恰恰相反,需要更加深入的从行业从场景方面了解技术,知道怎么用技术的提升产品。我在明略数据也继续做着我喜欢的架构师的工作,我也认为这对做产品负责人这个角色有很大帮助。

4知识工程与行业人工智能


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