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AI的大数据转型过程

我们处在一个AI告诉发展的时代,所有人都在探讨机器学习,人工智能,所有人都在憧憬AI时代的美好前景,回到现实很多现有的系统必须要先大数据转型,才能AI转型,然而,现有系统的大数据转型并不是想象中那么容易,首先面对的是遗留系统技术改造的阵痛,团队大数据0基础,不得不一遍技术研究一遍开发,必须快速进入市场,不能慢慢进行技术研究。

作者: | 2018-01-17 10:51:02

    我们处在一个AI告诉发展的时代,所有人都在探讨机器学习,人工智能,所有人都在憧憬AI时代的美好前景,回到现实很多现有的系统必须要先大数据转型,才能AI转型,然而,现有系统的大数据转型并不是想象中那么容易,首先面对的是遗留系统技术改造的阵痛,团队大数据0基础,不得不一遍技术研究一遍开发,必须快速进入市场,不能慢慢进行技术研究。

以上是范钢在直播中对大家传达的意思。

范钢,航天信息首席架构师,《大话重构》作者,哈工大软件硕士,软件架构及重构的客座讲师。先后参与了数十个国内大型软件项目,涉及国家财政、军工、税收、医疗等领域的大数据建设、风险防控与人工智能研究。互联网及大数据转型的实践者与倡导者。

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范钢

范钢表示,目前的AI热是现实,但其实AI在一定程度上被过度炒作了,人工智能的竞争应该是不同维度、多维度的竞争。

当我们在谈AI落地的时候,前提应该是大数据的转型,一切都应该建立在大数据的基础之上。而目前我们面临的难题就是:如何将传统业务系统向大数据转型?

一、一边技术研究,一边设计开发,还要保证质量;

二、在传统业务系统上改造,既要平稳,还要快速;

在实践过程中,我们经常会面临以下状况:

1、快速地软件开发、快速解决了技术难题、快速实现了业务功能、却产生了一堆难于维护的代码;

2、在原有的基础上改造,代码臃肿,可读性差,技术不熟,软件BUG多,设计开发过程中的运行调试成本巨大;

3、制定了一个高远的目标,技术难度很大,持续时间长,等做好了,市场已经没有了;

范老师以增值税发票为例,为我们介绍了AI落地实践所应该考虑的一些事情。

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系统重做:抛弃原系统,重新搭建业务系统,很难准确识别原系统反腐的业务逻辑,不能有效替代原系统的功能。

演化式重构:是在原系统的基础上一步一步地改造,每做一步就可以运行并验证正确性,每做一步都能保持原功能的一致,将系统改造的长周期变为短周期,随时都可以获得可运行的软件并发布。 

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