Blockchain is volgens Maria Weinberger van Janexter de kwaliteit van een aanzienlijke hoeveelheid. Dit is in lijn met het idee dat blockchain zich vooral bezighoudt met dataverificatie, terwijl data science en big data zich bezighouden met het trekken van gevolgtrekkingen uit enorme datasets.
Blockchain heeft een geheel nieuwe methode van gegevensbeheer en -werking geïntroduceerd, waarbij de nadruk is verschoven van een gecentraliseerd model waarin alle gegevens moeten worden geconsolideerd naar een gedecentraliseerd model waarin gegevens kunnen worden geëvalueerd aan de randen van specifieke computers.
Behalve dat ze onveranderlijk zijn en een gedefinieerde structuur hebben, worden gegevens die met blockchaintechnologie worden gegenereerd ook gevalideerd. Doordat blockchain de authenticiteit van gegevens verifieert via zijn onderling verbonden ketens, worden de gegevens die door blockchains kan ook worden gebruikt om big data te verbeteren op het gebied van gegevensintegriteit.
5 Blockchain Use Cases in Big Data
Op minimaal vijf verschillende toepassingspunten kunnen blockchaingegevens van nut zijn voor gegevensanalisten in het algemeen.
Integriteit van gegevens is de hoogste prioriteit
De gegevens die op een blockchain worden vastgelegd, moeten eerst een verificatieproces doorlopen, wat de hoge kwaliteit van de gegevens garandeert. Dit maakt de gegevens betrouwbaar en te vertrouwen. Het feit dat alle activiteiten en werkzaamheden die daadwerkelijk op de publieke blockchain plaatsvinden, kunnen worden gevolgd tot aan hun oorspronkelijke bron, draagt verder bij aan de transparantie ervan.
In de loop van vorig jaar demonstreerde Lenovo het gebruik van blockchaintechnologie waarmee frauduleuze formulieren en documenten konden worden geïdentificeerd. De technologie die bekend staat als blockchain werd door de titanen in de pc-industrie gebruikt om de authenticiteit van fysieke papieren met digitale handtekeningen te verifiëren.
Computers zijn verantwoordelijk voor de verwerking van digitale handtekeningen, en de geldigheid ervan wordt gecontroleerd aan de hand van een record dat op een blockchain is opgeslagen.
In de meeste gevallen is de integriteit van de gegevens gewaarborgd wanneer specifieke gegevens over de oorsprong en de transacties van een gegevensblok op de blockchain worden opgeslagen en onmiddellijk worden bevestigd (of gevalideerd) voordat erop wordt gehandeld. Dit garandeert dat de gegevens nooit kunnen worden gewijzigd of beschadigd.
Bescherming tegen destructief gedrag
Omdat blockchain zich baseert op een consensusmethode om verbinding te maken met de acquisitie, is het mathematisch onmogelijk dat één eenheid het datanetwerk in gevaar brengt. Als een knooppunt (of eenheid) in het netwerk zich onregelmatig begint te gedragen, is het eenvoudig om het te identificeren en uit het netwerk te verwijderen.
Omdat het netwerk zo gedistribueerd is, is het bijna moeilijk voor een vrouwelijke partij om voldoende rekencapaciteit te creëren om de analytische taken te wijzigen en ongewenste gegevens in het systeem te laten.
Een meerderheid van de knooppunten op de blockchain moet tot een akkoord komen om de regels die de blockchain beheersen te wijzigen. Een enkele schurkachtige actor zal dit doel niet alleen kunnen bereiken.
Voorspellende analyse gemakkelijker gedaan dan gezegd
Net als andere soorten gegevens, kunnen blockchaingegevens worden bestudeerd om te leren over patronen en te voorspellen wat er verder zal gebeuren. Bovendien levert blockchain georganiseerde informatie die is verzameld van mensen of apparaten.
Als het gaat om bedrijfsgerelateerde sociale gebeurtenissen zoals consumentenvoorkeur, levenslange waarde, dynamische percentages en opzeggingspercentages, vertrouwen datawetenschappers op enorme datasets om nauwkeurige voorspellingen te doen. Niet alleen kunnen sociale sentimenten en investeringsindicatoren worden voorspeld via trading bots zoals bitcoin miljonairs met de juiste gegevensanalyse, maar ook bijna elke gebeurtenis.
De gedecentraliseerde kenmerken van blockchain en de enorme hoeveelheden beschikbare rekenkracht maken het voor datawetenschappers in zelfs de kleinste ondernemingen mogelijk om belangrijke voorspellende analyseprojecten op zich te nemen. Gegevenswetenschappers kunnen nu maatschappelijke gevolgen onderzoeken op schalen die voorheen onmogelijk waren door de verwerkingscapaciteit aan te boren van duizenden computers die via een clouddienst in een blockchainnetwerk zijn verbonden.
Analyse van feitelijke gegevens
Transacties die over internationale grenzen heen plaatsvinden, kunnen nu in real-time plaatsvinden dankzij blockchaintechnologie, die door veel financiële en betalingssystemen is aangetoond. Blockchain technologie wordt momenteel onderzocht door een aantal banken en fintech startups vanwege het feit dat het een snelle - in feite real-time - afwikkeling van aanzienlijke hoeveelheden mogelijk maakt ondanks het bestaan van geografische grenzen.
Op soortgelijke wijze kunnen bedrijven die op grote schaal real-time gegevensanalyse nodig hebben, dit doel bereiken door gebruik te maken van een systeem dat gebruik maakt van blockchaintechnologie.
Banken en andere organisaties kunnen dankzij blockchaintechnologie veranderingen in gegevens in de tijd volgen, waardoor ze snel kunnen oordelen of ze frauduleuze transacties al dan niet moeten tegenhouden of afwijkend gedrag in de gaten moeten houden.
Het gemak van gegevensdeling & Managing
In die zin zouden de resultaten van gegevensonderzoeken kunnen worden vastgelegd en bewaard in een gedistribueerd grootboek, een zogenaamde blockchain. Bij deze aanpak kunnen projectteams ervoor zorgen dat zij geen gegevensanalyses herhalen die al door andere organisaties zijn gedaan of gegevens die al zijn gebruikt, ongepast hergebruiken.
Ook kan het gebruik van een blockchainplatform gegevenswetenschappers helpen hun werk te gelde te maken, waarschijnlijk via de handel van analyseresultaten die op het netwerk worden bewaard.
Conclusie
Zoals gezegd bevindt blockchain zich nog in de beginfase, ondanks de wijdverbreide aandacht die het recentelijk heeft gekregen. Naarmate de technologie zich verder ontwikkelt en er innovaties plaatsvinden, zullen er naar verwachting meer specifieke use cases, waaronder data science, worden ontwikkeld en onderzocht.
Niettemin zijn er bepaalde zorgen geuit over de potentiële invloed ervan op data science, en meer bepaald op big data, die het beheer van extreem massieve datasets vereisen. De hoge kosten van de implementatie van blockchainoplossingen op dit gebied zijn een grote zorg. Dit komt door de hoge kosten van het opslaan van gegevens op een blockchain in vergelijking met meer conventionele methoden. In vergelijking met de enorme hoeveelheden gegevens die in real time worden verkregen voor big data en andere informatieverwerkende taken, behandelen blokken beheersbare hoeveelheden informatie.
Zoals we hebben gezien, heeft blockchain een enorm potentieel om een revolutie teweeg te brengen in de manier waarop we gegevens bijhouden en gebruiken. Het zal fascinerend zijn om te zien hoe de technologie zich ontwikkelt om deze problemen op te lossen en hoe zij het gebied van de gegevenswetenschap ontwricht.
