Blockchainは、ジャネクスターのマリア・ワインバーガーによれば、「まとまった量の質」である。これは、ブロックチェーンがデータの検証に主眼を置くのに対し、データサイエンスやビッグデータは膨大なデータセットから推論することに主眼を置くという考え方に沿うものです。
Blockchainは、すべてのデータを集約する中央集権型から、特定のコンピューターの末端でデータを評価する分散型へと、まったく新しいデータ管理・運用方法を導入しています。
ブロックチェーン技術を使用して生成されたデータは、不変であること、定義された構造を持つことに加えて、検証も行われます。ブロックチェーンは、相互に接続されたチェーンを通じてデータの真正性を検証するため、生成されたデータには ブロックチェーン は、データインテグリティの分野でもビッグデータの改善に活用することができます。
5 Blockchain ビッグデータにおけるユースケース
ブロックチェーンのデータは、最低でも5つの明確な適用ポイントで、一般的なデータ分析者に役立つことができます。
データの完全性は最優先事項
ブロックチェーンに記録されるデータは、まず検証プロセスを経る必要があり、データの高い品質が保証されます。そのため、データの信頼性が高く、信用できるものとなります。パブリックブロックチェーン上で実際に発生したすべての活動や動作は、その元のソースまで遡ることができることも、その透明性にさらに寄与しています。
前年度中にレノボは、不正な帳票や書類を特定できるブロックチェーン技術の活用を実証した。ブロックチェーンと呼ばれる技術は、PC業界の業界大手によって、デジタル署名が含まれる物理的な書類の真偽を確認するために活用されました。
電子署名の処理はコンピューターが担当し、ブロックチェーンに保存された記録を使って紙の有効性を確認する。
多くの場合、データの整合性は、データブロックの起源と取引に関する詳細がブロックチェーンに保存され、対処される前に直ちに確認（または検証）されたときに確保されます。これにより、データはいかなる方法でも変更されたり破損したりすることはありません。
破壊的な行動から守るために
ブロックチェーンが取得との接続にコンセンサス方式に依存しているため、1つのユニットがデータネットワークを危険にさらすことは数学的に不可能である。ネットワーク内のノード（ユニット）が不規則な振る舞いを始めた場合、それを特定し、ネットワークから取り除くのは簡単です。
ネットワークが分散しているため、女性当事者が分析タスクを変更するのに十分な計算能力を作り出し、望ましくないデータをシステムに入れることはほぼ困難である。
ブロックチェーンを支配するルールを変更するためには、ブロックチェーン上のノードの過半数が合意に至る必要があります。一人の悪徳業者が単独でこの目的を達成することは不可能でしょう。
言うより簡単にできる予測分析
他のデータタイプと同様に、ブロックチェーンデータは、パターンを学び、次に何が起こるかを予測するために研究されるかもしれません。さらに、ブロックチェーンは、人やデバイスから収集した情報を整理して提供します。
消費者の好み、ライフタイムバリュー、ダイナミックレート、解約率など、ビジネスに関連するソーシャルイベントに関しては、データサイエンティストは膨大なデータセットに依存して正確な予測を行っています。社会的な感情や投資指標は、以下のような取引ボットで予測できるだけではありません。 ビットコインミリオネア 正しいデータ分析で、ほぼすべてのイベントも。
ブロックチェーンの分散型特性と利用可能な膨大な計算能力により、どんなに小さな企業でもデータサイエンティストが重要な予測分析プロジェクトを担当することが可能になります。データサイエンティストは、クラウドサービスを介してブロックチェーンネットワークで接続された数千台のコンピュータの処理能力を利用することで、これまで不可能だった規模の社会的影響を検証することができるようになりました。
実データ分析
国境を越えて行われる取引は、多くの金融・決済システムで示されているブロックチェーン技術によって、リアルタイムで行われるようになりました。Blockchain技術は、地理的な境界が存在するにもかかわらず、迅速な、実際にはリアルタイムの、重要な量の解決を可能にするという事実により、現在多くの銀行やフィンテック新興企業によって調査されています。
同様に、大規模でリアルタイムなデータ分析が必要な企業では、ブロックチェーン技術を活用したシステムを利用することで実現できるかもしれません。
銀行などでは、ブロックチェーン技術により、データの変化を時系列で把握することができ、不正取引の阻止や異常行動の監視を瞬時に判断することが可能になります。
データ共有とManagingの容易さ
その意味で、データ調査の結果をブロックチェーンと呼ばれる分散型台帳に記録・保管することが考えられる。このアプローチでは、プロジェクトチームは、他の組織ですでに行われたデータ分析を繰り返したり、すでに使用されたデータを不適切に再利用したりしないようにすることができる。
また、ブロックチェーンプラットフォームの使用は、データサイエンティストの仕事のマネタイズを支援する可能性があります。 トレーディング ネットワーク上に保持されている解析結果の
結論
前述のとおり、ブロックチェーンは、最近広く注目されているものの、まだ初期段階にあります。データサイエンスを含むより具体的なユースケースは、技術の発展やその周辺でのイノベーションの発生に伴い、開発・検討されることが期待されます。
しかし、データサイエンス、特に膨大なデータセットを管理する必要があるビッグデータへの潜在的な影響については、一定の懸念が表明されています。この分野では、ブロックチェーンソリューションの導入コストが高いことが大きな懸念材料となっています。これは、従来の方法と比較して、ブロックチェーンにデータを保存するためのコストが高いためです。ビッグデータだけでなく、他の情報処理業務でリアルタイムに取得される膨大なデータと比較すると、ブロックは管理可能な量の情報を扱います。
これまで見てきたように、ブロックチェーンは、データの保持・利用方法を大きく変える可能性を秘めています。これらの懸念を解決するためにこの技術がどのように発展し、データサイエンス分野をどのように破壊していくのか、興味深く観察することができます。
