Alibaba: Budovanie maloobchodného ekosystému na vede o údajoch, strojovom učení a cloude

Video: Omnikanál bol odhalený za menej ako 5 minút

Vojna v maloobchode je už dávno technologická. Spoločnosť Amazon je nositeľom tohto prechodu, pričom najprv dláždi cestu tým, že podniká online a potom cloud a ponúka ešte pokročilejšie služby pre výpočty a ukladanie tretím stranám prostredníctvom Amazon Web Services (AWS).

Amazon môže byť nesporným lídrom z hľadiska podielu na trhu v maloobchode a cloudovej ponuky, ale to neznamená, že konkurencia len sleduje. Alibaba, ktorú niektorí považujú za čínsky náprotivok Amazonu, je inšpirovaná úspechom Amazonu. Jej stratégia v maloobchode aj v cloude je však diverzifikovaná, pričom obe sa zbiehajú v jednom ústrednom bode: veda o údajoch a strojové učenie (ML).

Wanli Min, vedec AI a dolovania údajov v Alibaba Cloud, je kľúčovou postavou pri navrhovaní a implementácii stratégie Alibaba. ZDNet mal možnosť hovoriť s Minom o maloobchode v cloude ao cloude, ako aj o vede o údajoch, dátových kanáloch a ML.

Alibaba nie je v USA v skutočnosti domácou menou, keďže tamojšiemu e-maloobchodnému trhu dominujú Amazon a Walmart s ďalšími v prenasledovaní. Nedávne expanzie Amazonu a následná požiadavka Walmartu na jeho spolupracovníkov presunúť svoje aplikácie mimo AWS antagonizmus medzi nimi vyvrcholil.

Alibaba je však v Číne obrovská a Čína je obrovská. To robí z Alibaby silu, s ktorou treba počítať. O to viac, že ​​tam stále existuje priestor na rast, a to tak z hľadiska maloobchodu, ako aj z hľadiska cloudu. To nezostalo nepovšimnuté globálnymi hráčmi, ktorí sa ponáhľali do Číny, aby si pripísali kúsok tohto koláča, ale je jasné, že Alibaba tam má výhodu domáceho ihriska.

To je však obojstranné, pretože Alibaba sa tiež snaží expandovať za hranice svojho domáceho trhu. Okrem Ázie sa Alibaba rozširuje aj na Blízky východ, do USA a Európy. To priviedlo Mina do Paríža, aby preskúmal partnerstvá a obhajoval, ako sa Alibaba Cloud zúčastnil Technológia Viva, francúzska odpoveď na CeBIT.

Rekordné IPO spoločnosti Alibaba v roku 2014 sa zhodovalo s spustenie Alibaba Cloud. Alibaba hľadala inšpiráciu v Amazone, avšak jej cloudová stratégia je diverzifikovaná, čo odráža jej celkovú stratégiu. Alibaba funguje ako ekosystém maloobchodníkov, ktorý pozostáva z toho, čo nazýva hospodárstva.

To znamená, že Alibaba chce byť niečo ako poskytovateľ služieb pre svojich maloobchodných zákazníkov, a nie vlastniť celý balík ako Amazon alebo Walmart. A teraz chce Alibaba využiť svoj cloud, dáta a odborné znalosti, aby sa stala spoločnosťou študent digitálnej transformácie (DT) pre svojich ekosystémových partnerov.

""Cloud je už akceptovaný, ale otázka znie -- čo ďalej?" hovorí Min. „Čo môžete robiť s tým výpočtovým výkonom? Našou odpoveďou je dátová inteligencia, ktorá poskytuje prehľady použiteľné v reálnom čase. Spájame náš cloud, naše údaje a naše odborné znalosti, aby sme uľahčili DT prostredníctvom vedy o údajoch."

Vertikálne, vertikálne, vertikálne -- hodnota, hodnota, hodnota -- mozgy, mozgy, mozgy

Min odkazuje na nedávne uvedenie Alibaby „Brains“: Doménové spravodajské riešenia Alibaba pre oblasti ako zdravotná starostlivosť, doprava a výroba. To je v ostrom kontraste s AWS, ktorý ponúka všeobecnú infraštruktúru a nástroje a umožňuje klientom vytvárať aplikácie navyše.

Min vysvetlil, že dôvodom bolo diverzifikovať od AWS tým, že ponúkne ponuku s pridanou hodnotou namiesto toho, aby sme sa ich snažili dohnať. „Presvedčiť klientov, aby prešli do cloudu, je jednoduché. Ale musíme ich presvedčiť, aby išli do Alibaba Cloud, a tam sme urobili inú voľbu: vertikála, vertikála, vertikála, hodnota, hodnota, hodnota.“

To môže znieť ako rozumná stratégia pre Alibaba, ale nie je ľahké ju vykonať.

Po prvé, ako môžete získať odborné znalosti pre toľko domén na jednom mieste? V oblastiach, ako je výroba a doprava, Alibaba využila odborné znalosti tým, že našla a najala tých správnych ľudí. Min však hovorí, že to nemôžu urobiť pre každú doménu, takže cieľom je vybudovať strategické partnerstvá.

„Vyvíjame niečo funkčné, napríklad verziu 1.0, niečo, s čím môžu naši partneri začať, a potom s nimi pracujeme na vytváraní verzií 2.0, 3.0 a tak ďalej,“ vysvetľuje Min. Je tu len jeden problém: ako bude „niečo funkčné“ konkurovať špecializovaným riešeniam, ktoré už vyvinulo množstvo domén?

"Mali sme pochybnosti," priznáva Min. "To znamená ísť proti konkurentom špecializovaným na ich oblasť." Výhody cloudu, ktoré Alibaba môžu poskytnúť, ako napríklad elasticita a škálovanie naprieč geografickými oblasťami, sú do značnej miery samozrejmosťou aj pre tieto riešenia. Spustenie v cloude (AWS, Microsoft, Google atď.) ako SaaS znamená, že to nie je príliš rozlišovací faktor.

Tak prečo ísť do Alibaby? Vždy je tu ekosystémový aspekt a Minova odpoveď v tomto smere so zameraním na vedu o údajoch: „Môžeme podporiť klientov, ktorí idú na neprebádané územie. Naše mozgy vás môžu podporiť a nebudete bojovať sami - budete mať na svojej strane armádu dátových vedcov."

Ty a aká dátová veda armáda?

Tamojšie čísla hovoria jasnou rečou. Alibaba má ~ 50 000 zamestnancova 20 000 z nich je technických. Min je vedúcim viacfunkčného tímu 300 ľudí vrátane približne 50 dátových vedcov, 200 dátových inžinierov a 50 obchodných expertov. Nedostatok zručností v oblasti dátovej vedy pociťuje aj Čína, ale Min hovorí, že sa im podarilo získať ľudí z miest ako Japonsko, Európa a USA.

Ako teda všetci títo ľudia pracujú a čo ich zamestnáva? Min hovorí, že keď pristupujú k novej doméne alebo problému, robia to prieskumným spôsobom, ale vždy s myslením orientovaným na podnikanie. Napríklad doprava a logistika boli vybrané pre svoj potenciál vplyvu. Dokonca aj jednociferné zlepšenie pre partnerov Alibaba môže viesť k obrovským úsporám.

"Sú tam rôzne fázy," hovorí Min. „Spočiatku nikto nevie, koľko môžeme urobiť. Skúmame realizovateľnosť a hranice -- kde by bolo možné prelomiť súčasné bariéry. Potom sa pokúsime zrýchliť, nájsť lepšie prístupy a pozývame našich partnerov k spoločnej inovácii.“

Znie to úzko, ale aj pracovne a časovo náročné. Uvažuje Alibaba o automatizácii časti tohto procesu alebo o použití nejakého rámca? „Náš prístup je poloautomatický. Neverím v plne automatizovanú vedu o údajoch,“ hovorí Min. „Je tam obrovské riziko: môžete prísť s niečím, čo v reálnom svete nedáva zmysel.

Ak napríklad robíte prieskumnú prácu vo fyzike, musíte sa uistiť, že vaše výsledky sú v súlade s fyzikálnymi zákonmi. V podnikaní musia byť vaše výsledky v súlade s obchodnými procesmi. V opačnom prípade môžete skončiť s výsledkami, ktoré vyzerajú dobre na papieri, ale nedávajú zmysel."

Existuje celý rad falošné korelácie príklady, ktoré tam uvádza Min. Ale nie je to zvýšenie produktivity, ktoré pochádza z? automatizáciu úloh, ako je vyskúšanie množstva modelov ML a vlastnosti lákavé? A čo robí Alibaba, aby zabezpečila, že výsledky ML majú zmysel v reálnom svete?

"Robíme zdravotné kontroly," hovorí Min. „A to robia odborníci na danú problematiku, nie dátoví vedci. Nechcem, aby sa do toho zapojili dátoví vedci, chcem, aby to robili ľudia s kritickým pohľadom. Nepoznajú techniky, ale poznajú doménu a vedia vám povedať, či niečo dáva zmysel alebo nie.

Áno, je možné, že sa tam dostanete Go-like situácie, kde algoritmus môže poskytnúť výsledky, ktoré nedávajú zmysel, pretože ste si nemysleli, že niečo je možné, ale o tomto nehovoríme. Hovoríme o kontrole, či sú vaše ťahy takpovediac v šachovnici. Ak sú výsledky v súlade s pravidlami, v poriadku, inak máte problém. Vidím to často, preto na tom trvám."

Čierne skrinky a dátové kanály

A čo problém čiernej skrinky s ML? Aj keď používanie ML môže poskytnúť skvelé výsledky, vysvetliť, ako boli tieto výsledky odvodené, nie je vždy jednoduché. "To je obrovská obava," hovorí Min. „Predpovedanie je skvelé, ale v konečnom dôsledku je to všetko o praktických poznatkoch. Naši klienti chcú vedieť, ako sa zlepšiť, ktorý faktor zmeniť a prečo. Preto musíme mať vysvetliteľné modely. Nemám rád masívne dátové spravodajstvo bez toho, aby som tomu venoval pozornosť, a často nám to hovoria aj naši klienti.“

Min to rieši tak, že postaví dva modely – rýchly a vysvetliteľný. „Na rýchle získanie výsledkov používame model čiernej skrinky. Potom sa pokúsime použiť tradičný model s vysvetliteľnou štruktúrou na aproximáciu našich výsledkov. Pokiaľ máme vysvetliteľný model, ktorý dokáže aproximovať výsledky s nekonečne malým rozdielom, je to dosť dobré. Radšej by som si vybral vysvetliteľný model.

Veľmi často máme problém vysvetliť zákazníkom výsledky. Ak použijeme približný model, je oveľa jednoduchšie predať: toto je negatívny vplyv, toto je pozitívny vplyv... toto sa zhoduje so skúsenosťami odborníka zo sveta. Možno to nedokážu kvantifikovať, ale môžu sa týkať pozitívnych a negatívnych vplyvov."

Min hovorí, že vytvárajú také modely, ktoré vyzerajú ako sekvenčná kroková regresia, aby sa pokúsili napodobniť a priblížiť model čiernej skrinky. Ale je to vždy možné urobiť, keď máte funkcie v tisícoch? A aké ťažké to je? Pre Min: „na ich spustenie potrebujete výpočtový výkon, ale ich zostavenie je najťažšia časť.

Každý nový produkt chvíľu trvá, keďže ide o proces pokus-omyl. Je dokonca ťažké definovať problém: musíme počítať so všetkými vstupmi, zistiť, aký druh výstupu by sme mali očakávať a tak ďalej. Musíme problém rozložiť na množstvo menších problémov, a to si vyžaduje technické aj obchodné znalosti.

Napríklad môj tím raz prišiel s tým, čo považovali za skvelé riešenie určitého problému. Ale pri bližšom pohľade toto riešenie silne záviselo od parametra, ktorý bol zraniteľný, pretože jeho hodnota pochádzala zo senzora, ktorý nebol 100 percent spoľahlivý. Takže tento model nebol použiteľný. Čo sa stane, ak táto hodnota chýba alebo je nesprávna?"

Nakoniec, aký druh architektúry a infraštruktúry používa Alibaba pre svoj dátový kanál? Jeho potrubie je klasickej architektúry Lambda s vrstvou streamovania a dávkovou vrstvou. V skutočnosti je to dosť komplikované, keďže Alibaba používa Flink aj Storm na spracovanie dát v reálnom čase a v oboch prípadoch má svoje vlastné forky, s ktorými pracuje.

Min hovorí, že dôvod súvisí s dedičstvom. To je tiež dôvod, prečo spoločnosť nemá okamžité plány na vyrovnanie svojej architektúry na čisto streamingovú Kappa, pretože musí podporovať existujúcich partnerov, ktorí používajú Storm.

Min zdôrazňuje, že partnerstvá sú kľúčom k stratégii expanzie spoločnosti Alibaba, takže v tomto svetle to dáva zmysel. Min tiež tvrdí, že riešenia „Brain“ sú testované a spoľahlivé a budú konkurencieschopné voči bodovým riešeniam. Zostáva zistiť, ako sa táto stratégia vypláca spoločnosti Alibaba a akú veľkú trakciu môže získať.

AKTUALIZÁCIA - 10. júla 2017: Na žiadosť oddelenia PR spoločnosti Alibaba bol počet zamestnancov v spoločnosti Alibaba a Wanli Min's Title zmenené z 37 000 na 50 000 a z hlavného vedca údajov Alibaba na vedca AI a dolovania údajov v Alibaba Cloud resp.