Blockchain, według Marii Weinberger z Janextera, to jakość sporej ilości. Jest to zgodne z ideą, że blockchain zajmuje się przede wszystkim weryfikacją danych, podczas gdy data science i big data zajmują się wyciąganiem wniosków z ogromnych zbiorów danych.
Blockchain wprowadził zupełnie nową metodę zarządzania i obsługi danych, przesuwając punkt ciężkości z modelu scentralizowanego, w którym wszystkie dane muszą być skonsolidowane, na zdecentralizowany, w którym dane mogą być oceniane na samych krawędziach konkretnych komputerów.
Oprócz tego, że dane generowane za pomocą technologii blockchain są niezmienne i mają określoną strukturę, są również walidowane. Ze względu na fakt, że blockchain weryfikuje autentyczność danych poprzez swoje połączone łańcuchy, dane generowane przez blockchains można również wykorzystać do usprawnienia big data w zakresie integralności danych.
5 Blockchain Przypadki użycia w Big Data
W minimum pięciu odrębnych punktach zastosowań dane z blockchaina mogą być przydatne dla analityków danych w ogóle.
Integralność danych jest najwyższym priorytetem
Dane, które są zapisywane na blockchainie muszą najpierw przejść przez proces weryfikacji, który gwarantuje wysoką jakość danych. Dzięki temu dane są wiarygodne i godne zaufania. Fakt, że wszystkie działania i czynności, które faktycznie występują na publicznym blockchainie, można śledzić z powrotem do ich pierwotnego źródła, dodatkowo przyczynia się do jego przejrzystości.
W ciągu poprzedniego roku firma Lenovo zademonstrowała wykorzystanie technologii blockchain, która mogła zidentyfikować fałszywe formularze i dokumenty. Technologia znana jako blockchain została wykorzystana przez tytanów branży PC do weryfikacji autentyczności fizycznych papierów, które zawierały podpisy cyfrowe.
Za przetwarzanie podpisów cyfrowych odpowiadają komputery, a ważność papieru sprawdzana jest za pomocą zapisu przechowywanego na blockchainie.
W większości przypadków integralność danych jest zabezpieczona, gdy szczegółowe informacje o pochodzeniu i transakcjach dotyczących bloku danych są zapisywane w blockchainie i natychmiast potwierdzane (lub walidowane) przed podjęciem działań. Zapewnia to, że dane nigdy nie mogą być zmienione lub uszkodzone w jakikolwiek sposób.
Ochrona przed destrukcyjnymi zachowaniami
Ze względu na fakt, że blockchain opiera się na metodzie konsensusu w celu połączenia z przejęciem, jest matematycznie niemożliwe, aby jedna jednostka zagroziła sieci danych. Jeśli węzeł (lub jednostka) w sieci zaczyna zachowywać się w sposób nieprawidłowy, łatwo jest go zidentyfikować i usunąć z sieci.
Ze względu na to, jak rozproszona jest sieć, prawie trudno jest kobiecie stworzyć wystarczające możliwości obliczeniowe, aby zmienić zadania analityczne i wpuścić do systemu niepożądane dane.
Większość węzłów na blockchainie musi dojść do porozumienia, aby zmodyfikować zasady rządzące blockchainem. Nie będzie możliwe, aby pojedynczy czarny aktor osiągnął ten cel w pojedynkę.
Analiza predykcyjna jest łatwiejsza niż się wydaje
Podobnie jak inne typy danych, dane blockchain mogą być badane w celu poznania wzorców i prognozowania, co stanie się dalej. Co więcej, blockchain dostarcza zorganizowanych informacji zebranych od ludzi lub urządzeń.
Jeśli chodzi o wydarzenia społeczne związane z biznesem, takie jak preferencje konsumentów, wartość życiowa, wskaźniki dynamiki i wskaźniki rezygnacji, naukowcy zajmujący się danymi opierają się na ogromnych zbiorach danych, aby dokonać dokładnych prognoz. Nie tylko nastroje społeczne i wskaźniki inwestycyjne mogą być prognozowane przez boty handlowe, takie jak bitcoinowi milionerzy przy prawidłowej analizie danych, ale także niemal każde zdarzenie.
Zdecentralizowana charakterystyka blockchaina, jak również ogromne ilości dostępnej mocy obliczeniowej sprawiają, że naukowcy zajmujący się danymi w nawet najmniejszych przedsiębiorstwach mogą podejmować znaczące projekty analizy predykcyjnej. Naukowcy zajmujący się danymi mogą teraz badać konsekwencje społeczne w skalach wcześniej niemożliwych, wykorzystując możliwości przetwarzania tysięcy komputerów połączonych w sieci blockchain za pośrednictwem usługi w chmurze.
Analiza danych rzeczywistych
Transakcje, które mają miejsce ponad granicami międzynarodowymi, mogą teraz odbywać się w czasie rzeczywistym dzięki technologii blockchain, która została wykazana przez wiele systemów finansowych i płatniczych. Technologia Blockchain jest obecnie badana przez wiele banków i startupów fintech ze względu na fakt, że umożliwia szybkie - w rzeczywistości w czasie rzeczywistym - rozwiązywanie znacznych ilości pomimo istnienia granic geograficznych.
W podobny sposób firmy, które wymagają analizy danych w czasie rzeczywistym na dużą skalę, mogą osiągnąć ten cel, wykorzystując system, który jest wyposażony w technologię blockchain.
Banki i inne organizacje, dzięki technologii blockchain, są w stanie monitorować zmiany w danych w czasie, co umożliwia im podejmowanie błyskawicznych decyzji dotyczących tego, czy należy utrudniać nieuczciwe transakcje lub śledzić nietypowe zachowania.
Łatwość udostępniania danych i Managing
W tym sensie wyniki badań danych mogą być rejestrowane i przechowywane w rozproszonej księdze zwanej blockchain. W tym podejściu zespoły projektowe mogą zapewnić, że nie powtarzają analizy danych, która została już wykonana przez inne organizacje lub niewłaściwie ponownie wykorzystują dane, które zostały już wykorzystane.
Również wykorzystanie platformy blockchain może pomóc naukowcom danych w monetyzacji ich pracy, najprawdopodobniej poprzez. handel wyników analiz, które są przechowywane w sieci.
Wniosek
Jak wspomniano, blockchain jest wciąż we wczesnej fazie rozwoju, pomimo szerokiej uwagi, jaką ostatnio zyskał. Oczekuje się, że bardziej konkretne przypadki użycia, w tym nauka o danych, zostaną opracowane i zbadane w miarę rozwoju technologii i pojawiania się wokół niej innowacji.
Niemniej jednak wyrażono pewne obawy dotyczące jego potencjalnego wpływu na naukę o danych, a dokładniej na big data, która wymaga zarządzania niezwykle masywnymi zbiorami danych. Dużym zmartwieniem jest wysoki koszt wdrożenia rozwiązań blockchain w tym obszarze. Wynika to z wysokich kosztów przechowywania danych na blockchainie w porównaniu do bardziej konwencjonalnych metod. W porównaniu z ogromnymi ilościami danych pozyskiwanych w czasie rzeczywistym w przypadku big data, a także innych zadań związanych z przetwarzaniem informacji, bloki zajmują się zarządzanymi ilościami informacji.
Jak widzieliśmy, blockchain ma ogromny potencjał, aby zrewolucjonizować sposób, w jaki utrzymujemy i wykorzystujemy dane. Fascynujące będzie obserwowanie, jak technologia rozwija się, aby rozwiązać te problemy i jak zakłóca obszar nauki o danych.
