Blockchain är enligt Maria Weinberger från Janexter kvaliteten på en betydande kvantitet. Detta ligger i linje med idén att blockkedjor i första hand handlar om verifiering av data, medan datavetenskap och big data handlar om att dra slutsatser från massiva datamängder.
Blockchain har infört en helt ny metod för datahantering och drift, som flyttar fokus från en centraliserad modell där alla data måste konsolideras till en decentraliserad modell där data kan utvärderas vid specifika datorer.
Förutom att data som genereras med hjälp av blockkedjeteknik är oföränderliga och har en definierad struktur, är de också validerade. Eftersom blockkedjan verifierar uppgifternas äkthet genom sina sammankopplade kedjor kan de uppgifter som genereras med hjälp av blockkedjor kan också användas för att förbättra big data när det gäller dataintegritet.
5 Blockchain Användningsfall inom Big Data
Blockkedjedata kan vara till nytta för dataanalytiker i allmänhet på minst fem olika tillämpningsområden.
Dataintegritet är högsta prioritet
De uppgifter som registreras i en blockkedja måste först genomgå en verifieringsprocess som garanterar att uppgifterna håller hög kvalitet. Detta gör uppgifterna tillförlitliga och pålitliga. Det faktum att all verksamhet och alla aktiviteter som faktiskt sker på den offentliga blockkedjan kan följas tillbaka till sin ursprungliga källa bidrar ytterligare till dess öppenhet.
Under föregående år visade Lenovo att man använder blockkedjeteknik för att identifiera falska blanketter och dokument. Den teknik som kallas blockkedja användes av branschtitanerna inom PC-branschen för att verifiera äktheten hos fysiska papper som innehöll digitala signaturer.
Datorerna ansvarar för behandlingen av digitala signaturer, och papperets giltighet kontrolleras med hjälp av ett register som lagras i en blockkedja.
I de flesta fall säkras dataintegriteten när specifika uppgifter om ursprunget och transaktionerna för ett datablock sparas i blockkedjan och omedelbart bekräftas (eller valideras) innan de används. Detta garanterar att data aldrig kan ändras eller korrumperas på något sätt.
Skydd mot destruktivt beteende
Eftersom blockchain bygger på en konsensusmetod för att ansluta till förvärvet är det matematiskt omöjligt för en enhet att äventyra datanätverket. Om en nod (eller enhet) i nätverket börjar bete sig oregelbundet är det enkelt att identifiera den och ta bort den från nätverket.
På grund av hur distribuerat nätverket är är det nästan svårt för en kvinnlig part att skapa tillräcklig beräkningskapacitet för att ändra analysuppgifterna och släppa in oönskade uppgifter i systemet.
En majoritet av noderna i blockkedjan måste komma överens om att ändra de regler som styr blockkedjan. Det kommer inte att vara möjligt för en enskild skurkaktör att uppnå detta mål på egen hand.
Prediktiv analys är enklare än vad som sägs
I likhet med andra datatyper kan blockkedjedata studeras för att ta reda på mönster och förutse vad som kommer att hända härnäst. Dessutom levererar blockkedjan organiserad information som samlats in från människor eller enheter.
När det gäller affärsrelaterade sociala händelser som konsumentpreferenser, livstidsvärde, dynamiska priser och churnpriser förlitar sig datavetare på enorma datamängder för att kunna göra korrekta förutsägelser. Det är inte bara sociala känslor och investeringsindikatorer som kan förutsägas genom handelsrobotar som t.ex. bitcoin miljonärer med rätt dataanalys, men också nästan varje händelse.
Blockkedjans decentraliserade egenskaper och den stora mängden tillgänglig beräkningskraft gör det möjligt för datavetare i även de minsta företagen att ta sig an betydande projekt för prediktiv analys. Datavetare kan nu undersöka sociala konsekvenser i skalor som tidigare varit omöjliga genom att utnyttja bearbetningskapaciteten hos tusentals datorer som är anslutna i ett blockkedjenätverk via en molntjänst.
Analys av faktiska uppgifter
Transaktioner som sker över internationella gränser kan nu ske i realtid tack vare blockkedjetekniken, som många finans- och betalningssystem har visat upp. Blockchain-tekniken undersöks för närvarande av ett antal banker och fintech-startups på grund av att den möjliggör snabb - faktiskt i realtid - lösning av betydande mängder trots att det finns geografiska gränser.
På samma sätt kan företag som behöver analysera data i realtid i stor skala uppnå detta mål genom att använda ett system som är utrustat med blockkedjeteknik.
Tack vare blockkedjetekniken kan banker och andra organisationer övervaka förändringar i data över tid, vilket gör det möjligt för dem att göra snabba bedömningar om huruvida de ska hindra bedrägliga transaktioner eller hålla koll på avvikande beteenden.
Lätt att dela data och Managing
I denna mening kan resultaten av datautredningar registreras och sparas i en distribuerad huvudbok som kallas blockkedja. Med detta tillvägagångssätt kan projektgrupper se till att de inte upprepar dataanalyser som redan har gjorts av andra organisationer eller olämpligt återanvänder data som redan har använts.
Användningen av en blockkedjeplattform kan också hjälpa datavetare att tjäna pengar på sitt arbete, troligen genom handel resultat av de analyser som finns i nätverket.
Slutsats
Som nämnts är blockkedjan fortfarande i ett tidigt skede, trots den stora uppmärksamhet som den har fått på senare tid. Mer specifika användningsområden, inklusive datavetenskap, förväntas utvecklas och utforskas i takt med att tekniken utvecklas och innovationer sker kring den.
Vissa farhågor har dock uttryckts om dess potentiella inflytande på datavetenskap, och mer specifikt på stora datamängder, som kräver hantering av extremt stora datamängder. Den höga kostnaden för att genomföra blockkedjelösningar på detta område är ett stort bekymmer. Detta beror på den höga kostnaden för att lagra data på en blockkedja jämfört med mer konventionella metoder. Jämfört med de enorma datamängder som förvärvas i realtid för big data samt andra informationsbehandlingsjobb hanterar blockkedjor hanterbara informationsmängder.
Som vi har sett har blockchain en enorm potential att revolutionera hur vi förvaltar och använder data. Det kommer att bli fascinerande att följa hur tekniken utvecklas för att lösa dessa problem och hur den stör datavetenskapsområdet.
