对话RackSpace亚太区CTO Alan Perkins：开发者应该把非技术人员服务好

Alan Perkins是RackSpace亚太区的CTO。在2004之前的近二十年时间，Alan Perkins从事过会计工作、市场工作、管理工作，并没有做过开发。2004年后，他走上了CIO的道路，并在2013年初加盟技术型公司RackSpace，担任其亚太区CTO一职。

在Perkins看来，技术与业务是什么关系？开发者与市场、销售等业务人员又是什么关系？在2013年9月的Cloud Connect大会上，InfoQ编辑跟Perkins进行了沟通，了解他对技术价值的观点。

InfoQ：从一线技术人员的角度，你认为传统公司和互联网公司对IT的态度有哪些根本性的不同？最近有没有觉得传统公司正在开始把IT当做自己业务成功的关键之一？

Perkins：一般而言，我看到的传统公司都把IT视为成本，而非投资。大数据和整个IT（包括云计算）工具对业务的支持正在与日俱增，企业越来越多的需要将IT视为自己业务战略的一部分，而不仅仅是一个附属。我们看到越来越多的市场专员比IT部门的人员做出更多的IT预算，因为IT部门往往只关注到基础架构一层，而漏掉了上面业务的需求。所以，业务和IT正在越来越紧密的结合到一起。

在有些公司，IT被视为需要绕过的路障，市场人员和其他业务人员会想办法找到新的方式以避免跟IT人员打交道。的确，IT工具变得更加简单，我们已经将IT抽象出来，变成普通人也可以使用以促进业务的工具。越来越多的业务人员开始使用各种IT工具来执行非IT类的工作，比如进行客户分析，了解客户决策的原因，如何避免客户流失，如何吸引新客户，如何鼓励老客户将自己的朋友发展成为新客户等等。

同时，大数据对于提升业务的效率起到了很大的作用。比如，航空公司使用大数据分析飞机引擎的状态。物流公司UPS只不过给所有的卡车装上传感器，通过分析这些卡车的使用情况并进行协调优化，就节省了1.47亿公里的传输路程，从而节省了3800万升汽油。

InfoQ：对于大数据应用，搭建Hadoop这样的基础平台只是第一步，我们还需要更多的考虑定制化体验，以及整体用户体验方面的事情，包括数据如何收集，数据如何呈现。我们该从哪里开始？

Perkins：有意思的问题。我认为第一步还是要尝试把云计算用起来，这个用好了，我们才有条件尝试更多事情。

我的上一份工作是CIO，当时我设计了一个数据库架构，想要测试一下它的运行效果。我需要11台机器来进行测试。在以前，这11台机器需要我申请15000美元的预算，之后还要等待三个星期这些机器才能到位并部署好，之后我才能展开测试。这意味着我必须对我的测试很有信心，我才敢于提出这批预算请求，而这只不过是一个很简单的测试。但有云平台的情况下，我的11台机子只需要半小时就能就位。用三小时完成测试后，我就把这些机子关掉，搞定，总成本不到5美元。这意味着企业会更加愿意尝试新的想法，对新想法进行更多的测试。

另一方面就是，工具必须要足够简单，要让不懂技术的人也能把工具用起来。最近的新兴职位——数据科学家将成为技术与非技术之间的桥梁。不过在我看来，到了一定阶段，我们连数据科学家也不需要了。成功的开发者能够为非技术用户打造简单的用户体验。

InfoQ：在你看来，数据科学家应该是一群什么样的人？

Perkins：数据科学家需要掌握跨领域的技能。首先他需要了解数据结构，他需要能够设计传统的关系数据库，也需要了解Hadoop和NoSQL，了解如何将业务目标妥善的与NoSQL结合。然后，他需要对业务有很好的了解——有时候，业务人员自己都不知道自己需要什么，但是数据科学家需要能够看到。

我常常认为业务人员并不知道他们手上有多少可能性。比如微博，我们能做的不仅是去关注指定的某人，同时还可以筛选出在过去四天内用过某个内容标签、被关注与关注比例超过二比一的人进行关注——这批人相当于是在这一领域有一定影响力的用户。

我一直认为，能够把非技术人员服务好的开发者将是成功的开发者，能够让非技术人员用好大数据的公司将是成功的公司。

InfoQ：很多公司，尤其在中国的很多公司，他们决定建设自己的私有云，而不是利用一些已经搭建好的公共云平台。你认为长期来说，这种状态是否会转变？

Perkins：长期来说，我认为我们会忘记公共云和私有云有什么区别。我们要做的只是理解云计算的核心概念，然后挑选合适自己的去用就好了。我们将会越来越少的关注技术，技术会变得透明。

回想一下彩色电视刚刚进入市场的那个时候，每个人都惊叹于它是彩色的，很多人甚至会把色差调整的非常高，以至于画面看起来都是橘红色的。随着时间推移，彩电变成了常态，大家也就意识不到彩电有什么特别的。现在的3D电视也是这样。技术终归会透明化，我们会更多的专注于产出，而非技术本身。

我认为大部分企业总归会有一部分业务跑在自家服务器上，另一部分跑在公共平台上，就好像人们用电，并不会在乎电是哪里来的。虽然现在有隐私问题、安全问题需要解决，但我认为这些问题将逐渐在策略上被解决掉，而无法在技术上根除。技术问题总是会存在的。

使用OpenStack这样的技术搭建私有云有一个好处，就是他们可以比较容易的发展到一个比较大的规模，而且也可以比较容易的跟公共云对接，因为公共云的底层也使用OpenStack。

InfoQ：你说到要让开发者能够更好的为非技术人员服务，我们应该如何培养这样的人才？

Perkins：刚才简单说了一下数据科学家需要的技能，谈到了我们需要更好的工具。不过还有一点我还没说，就是我认为我们需要从小孩子开始培养人才。

越南就有一些很有意思的实践。现在，越南的小孩子们从七、八岁开始就学习编程。第一年先学习用简单的loop循环画六边形，第二年开始学习在loop循环里面嵌套loop循环，画出螺旋状的图形等等。到他们长大到15、16岁的时候，这些小孩子已经可以通过Google的准入考试了，而很多美国的研究生都还无法通过这个考试。这是一个很有意思的尝试。

我认为我们应该教会小孩子们使用HTML，JSON，然后是JavaScript，然后是Python或者Ruby。这意味着下一代们将有更高的起点，也会有更高的成就。

我在我的博客上写过一篇文章，专门论述社会的左脑和右脑这个话题。擅长科学思考的人，左脑比较发达；擅长艺术创作的人，右脑比较发达。右脑型人才主要去做业务管理、市场、销售这样的工作，左脑型人才就去编程、运维。

问题在于，左脑和右脑之间互相无法沟通，这限制了社会的发展。程序员们知道如何去实现，但是不知道他要实现的东西是否重要。商业人员明确的知道自己需要什么，但是并不知道有没有相应的技术可以实现自己的想法。所以，我们需要培养非技术人员的技术思维，培养技术人员的业务能力。这样才有可能更好的挖掘数据的潜力。

就我个人的经验而言，我一开始是做会计的，后来才进入技术圈。这一背景使我具备了对业务提供建议的能力，很多建议是业务人员并没有想到过的。企业要做好，我觉得必须具备这样的能力。其实对人类而言也是一样的，左右脑之间建立更强的联系、达成平衡，就能够获得更强的能力。

普通用户不要怕跟IT团队打交道。不要IT团队给什么自己用什么，而应该多跟IT人员沟通自己的需求。我建议在普通用户和IT团队之间建立更好的沟通。

InfoQ：最后一个问题，大数据应用将如何改变我们进行产品设计的方式？

Perkins：首先，大数据能够让我们更好的理解一个产品的生命周期。我们在产品当中嵌入的传感器会提供这些数据——这可能是很简单的、嵌入到食品包装袋上的RFID芯片，也可能是比较复杂的、嵌入到椅子里面的加速测量仪。比如，我们吃完了一袋零食，包装袋扔到垃圾桶里，那么垃圾桶会读取包装袋上的芯片，告诉我们下次购物的时候需要补充这种食物。

有些产品的销售方式可能会完全改变。比如商用飞机现在有租用服务，即飞机的所有权仍然归制造商所有，航空公司在需要临时添加航班的时候采取租用的方式，而不是整机购买。这样能够减少航空公司因购买飞机的大量现金支出而造成的风险。

工厂制造产品的过程当中，质量管理也将受到影响。通过分析流水线上不同阶段半成品的质量，比较差异度和次品率，我们会得出一个“出次品间隔时长的平均数”，并了解不同的举措会对这个数值造成怎样的影响。比如说，我们给工人们提出一项鼓励措施，表示达到多少的产量会提供奖励，结果我们发现工人们的生产率提高了10%，但是次品率提高了15%。这时候，也许我们引入了一个会影响产品质量的流程。

大数据对产品设计的影响还体现在产品包装、产品传输、产品标价、产品市场宣传等各个方面，因为我们知道了用户的使用模式。比如，天气对用户购买这种产品的几率产生了怎样的影响。

有些产品的需求跟天气情况密切相关，因此，准确的天气预报对于计划库存和生产有相当大的影响。大数据可以帮助人们识别哪些产品是对天气敏感的，敏感到什么程度。

另外，对于用户已经在使用的产品，试图捕捉数据的过程也会影响到产品的设计。比如我们常见的闹钟。如果用户经常坐飞机旅行，那么闹钟可以从航空公司获取数据，如果航班延误，那么闹钟可以自动顺延响铃的时间。

还有汽车。软件可以从汽车的GPS数据判断用户是否要回家，从而提前开启空调，等等。这甚至会进一步影响到我们如何规划城市建设。

诸如此类，大数据对产品设计的影响是方方面面的。