Blockchain，根据Janexter的Maria Weinberger的说法，是一个可观数量的质量。这与区块链主要关注数据验证，而数据科学和大数据则关注从海量数据集中得出推论的观点相一致。
Blockchain引入了一种全新的数据管理和操作方法，将重点从必须整合所有数据的集中式模式转移到分散式模式，即在特定计算机的最边缘可以对数据进行评估。
除了不可改变和具有确定的结构外，使用区块链技术产生的数据也得到了验证。由于区块链通过其相互连接的链来验证数据的真实性，因此由区块链产生的数据 区块链 也可用于改善大数据在数据完整性方面的问题。
5 Blockchain 大数据的使用案例
在至少五个不同的应用点上，区块链数据可以为一般的数据分析师所利用。
数据完整性是重中之重
记录在区块链上的数据必须首先经过一个验证过程，这保证了数据的高质量。这使得数据可靠和值得信赖。在公共区块链上实际发生的所有活动和活动都可以追溯到其原始来源，这进一步促进了其透明度。
在上一年的过程中，联想展示了区块链技术的使用，可以识别欺诈性的表格和文件。被称为区块链的技术被个人电脑行业的行业巨头利用来验证包含数字签名的实物文件的真实性。
计算机负责处理数字签名，并使用存储在区块链上的记录来检查纸张的有效性。
在大多数情况下，当涉及数据块的来源和交易的具体情况被保存在区块链上，并在采取行动之前立即确认（或验证）时，数据的完整性得到了保障。这确保了数据不会以任何方式被改变或破坏。
防止破坏性行为的发生
由于区块链依靠协商一致的方法来连接获取，从数学上来说，一个单位不可能危及数据网络。如果网络中的一个节点（或单位）开始以不正常的方式行事，很容易识别它并将其从网络中移除。
由于网络是如何分布的，女方几乎很难创造出足够的计算能力来改变分析任务，让不良数据进入系统。
区块链上的大多数节点需要达成协议，以便修改区块链的规则。单一的反派行为者不可能独自实现这一目标。
预测性分析做起来比说起来更容易
与其他数据类型类似，区块链数据可以被研究，以了解模式并预测接下来会发生什么。此外，区块链提供了从人或设备收集的有组织的信息。
当涉及到与商业相关的社会事件，如消费者偏好、终身价值、动态率和流失率时，数据科学家依靠大量的数据集来进行准确预测。不仅可以通过交易机器人预测社会情绪和投资指标，如 比特币百万富翁 有了正确的数据分析，也有了几乎所有的事件。
区块链的去中心化特征以及大量可用的计算能力，使得即使是最小的企业的数据科学家也有可能承担重大的预测分析项目。数据科学家现在可以通过利用区块链网络中通过云服务连接的数千台计算机的处理能力，以以前不可能的规模研究社会后果。
实际数据分析
由于区块链技术，发生在国际边界的交易现在可以实时进行，许多金融和支付系统已经显示了这一点。Blockchain技术目前正被一些银行和金融科技初创公司调查，因为它能够快速--事实上是实时--解决重大数量的问题，尽管存在地理边界。
以类似的方式，需要大规模实时数据分析的企业可能通过利用区块链技术启用的系统来实现这一目标。
由于区块链技术，银行和其他组织能够监测数据随时间的变化，使他们对是否阻挠欺诈性交易或监视异常行为做出快速判断是可行的。
数据共享和Managing的便利性
在这个意义上，数据调查的结果可能被记录并保存在一个叫做区块链的分布式账本中。在这种方法中，项目团队可以确保他们不重复其他组织已经完成的数据分析，或不适当地重复使用已经使用过的数据。
另外，使用区块链平台可以帮助数据科学家将他们的工作货币化，很可能通过 交易 在网络上保存的分析结果。
总结
如前所述，区块链仍处于早期阶段，尽管它最近受到广泛关注。随着技术的发展和围绕它的创新，更多具体的用例，包括数据科学，有望得到开发和探索。
尽管如此，人们对其对数据科学的潜在影响表示了某些担忧，更具体地说，是对大数据的担忧，因为大数据需要管理极其庞大的数据集。在这个领域实施区块链解决方案的高成本是一个主要的担忧。这是由于与更传统的方法相比，在区块链上存储数据的成本很高。当与大数据以及其他信息处理工作实时获取的大量数据相比，区块链处理的是可管理的信息量。
正如我们所看到的，区块链有巨大的潜力来彻底改变我们维护和使用数据的方式。观察该技术如何发展以解决这些问题，以及它如何颠覆数据科学领域，将是令人着迷的。
