Slučajevi korištenja blockchaina i velikih podataka: izazovi i mogućnosti s blockchainom i znanošću o podacima?

Blockchain i Big Data su među vodećim tehnologijama u razvoju koje su dovele do revolucije u nekoliko industrija, radikalno mijenjajući način poslovanja i organizacija. Moglo bi se pretpostaviti da se te tehnologije međusobno isključuju – svaka kova jedinstvene putove i primjenjuje se neovisno jedna o drugoj.

No, to će biti nesposobno.

Blockchain – baš kao i znanost o podacima – postupno mijenja način rada nekoliko industrija. I dok se znanost o podacima usredotočuje na iskorištavanje podataka za pravilnu administraciju, blockchain osigurava povjerenje podataka održavanjem decentralizirane knjige.

Pitanje je, Postoji li mjesto gdje se ta dva pojma presreću?

Što će se postići istodobnom primjenom ove dvije tehnologije?

Jednostavno rečeno, kako blockchain može poremetiti znanost o podacima?

Da biste odgovorili na ova pitanja, bilo bi korisno bolje razumjeti Blockchain i Data Science odvojeno.

Što je Blockchain?

Blockchain je u osnovi knjiga od nepovjerenja koja bilježi ekonomske transakcije tako da se njima ne može manipulirati. Tehnologija je postala istaknuta kao rezultat interesa za bitcoin i kriptovalute općenito, ali je od tada pronašla relevantnost u bilježenju ne samo transakcija kriptovalutama, nego ičega vrijednog. Poznavajući mogućnosti ove nove tehnologije, programeri i tehnološki entuzijasti krenuli su u osmišljavanje slučaja upotrebe nakon primjene za blockchain.

Velika potražnja za programere blokčeina

Potražnja za blockchain programerima narasla je u posljednjih nekoliko godina baš kao i projekti koji rade na različitim aplikacijama blockchaina. Izvješća sa slobodnih platformi poput UpWorka zadržala su vještine blockchaina kao najtraženije vještine. Na sličan način, stručnjaci iz drugih područja, poput pravnih studija, imaju veliku prednost ako imaju blockchain vještinu – ili barem razumiju tehnologiju.

Što je Data Science?

Znanost o podacima nastoji izvući znanje i uvide iz strukturiranih i nestrukturiranih podataka. Ovo polje obuhvaća statistiku, analizu podataka, strojno učenje i druge napredne metode koje se koriste za razumijevanje i analizu stvarnih procesa pomoću podataka.

Ekonomski govoreći, podaci se često opisuju kao novo ulje, razlog zašto vodeće tvrtke, uključujući slavne GAFA -e (Google, Amazon, Facebook i Apple), kontroliraju hrpu podataka. Neke uobičajene primjene znanosti o podacima vidljive su u protokolima internetskih strojeva, digitalnim oglasima i uslugama preporučivača. Analiza podataka, ključni aspekt znanosti o podacima, smatra se relevantnom u zdravstvenoj industriji za praćenje liječenja pacijenata i protoka opreme; u putovanju igrama na sreću radi poboljšanja korisničkog iskustva; za upravljanje energijom, kao i mnoge druge sektore.

Velika potražnja za znanstvenicima podataka

Postoji i naizgled nezasitna potražnja za znanstvenicima koji mogu pružiti više uvida u podatke i pomoći u rješavanju više problema. To je još izraženije kada se uzmu u obzir veliki podaci, napredni aspekt znanosti o podacima koji se bavi iznimno velikim količinama podataka koji se ne mogu obraditi tradicionalnim metodama obrade podataka.

Odnos između Blockchaina i Data Science -a

Za razliku od područja poput Fintecha, zdravstva i opskrbnog lanca gdje je blockchain sada vrlo poznat, tehnologija nije detaljno istražena u aspektima znanosti o podacima. Nekima je odnos između pojmova nejasan, ako ne i nepostojeći.

Za početak, i blockchain i znanost o podacima bave se podacima – znanost podataka analizira podatke radi uvida u radnje, dok blockchain bilježi i provjerava podatke. Oboje koriste algoritme stvorene za upravljanje interakcijama s različitim segmentima podataka. Uobičajena tema koju ćete uskoro primijetiti je ova, „Znanost o podacima za predviđanje; blockchain za integritet podataka. ”

Utjecaj blockchaina na podatke

Znanost o podacima, baš kao i svaki tehnološki napredak, ima svoje izazove i ograničenja koja će, kada se riješe, osloboditi njezine pune sposobnosti. Neki veliki izazovi znanosti o podacima uključuju nedostupne podatke, pitanja privatnosti i prljave podatke.

Kontrola prljavih podataka (ili pogrešnih informacija) jedno je od područja koje blockchain tehnologija može nimalo pozitivno utjecati na polje znanosti o podacima. Prema istraživanju iz 16.000 stručnjaka za podatke iz 2017., uključivanje prljavih podataka poput dupliciranih ili netočnih podataka identificirano je kao najveći izazov znanosti o podacima. Kroz decentralizirani algoritam konsenzusa i kriptografiju, blockchain provjerava podatke čineći ih gotovo nemogućim za manipulaciju zbog ogromne količine računalne snage koja će biti potrebna.

Opet kroz svoj decentralizirani sustav, blockchain tehnologija osigurava sigurnost i privatnost podataka. Većina podataka pohranjena je na centraliziranim poslužiteljima koji su često meta cyber napadača; nekoliko izvješća o hakiranjima i narušavanju sigurnosti pokazuje opseg prijetnje. Blockchain, s druge strane, vraća kontrolu nad podacima pojedincima koji generiraju podatke, pa je kibernetičkim kriminalcima težak pristup i pristup podacima u velikoj mjeri.

Kako Blockchain može pomoći velikim podacima?

Ako je količina velika, kaže Maria Weinberger iz Janextera, blockchain je kvaliteta. Ovo slijedi shvaćanje da je blockchain fokusiran na provjeru valjanosti podataka, dok znanost o podacima ili veliki podaci uključuju predviđanja iz velikih količina podataka.

Blockchain je donio potpuno novi način upravljanja i rada s podacima – ne više u središnjoj perspektivi gdje se svi podaci trebaju objediniti, već na decentraliziran način na koji se podaci mogu analizirati s rubova pojedinačnih uređaja. Blockchain se integrira s drugim naprednim tehnologijama, poput rješenja u oblaku, umjetne inteligencije (AI) i Interneta stvari (IoT).

Nadalje, potvrđeni podaci generirani pomoću blockchain tehnologije dolaze strukturirani i potpuni plus činjenica da su nepromjenjivi kao što smo ranije spomenuli. Još jedno važno područje u kojem podaci generirani blockchainom postaju poticaj za velike podatke je integritet podataka budući da blockchain utvrđuje podrijetlo podataka putem svojih povezanih lanaca.

5 slučajeva korištenja blokčeina u velikim podacima

Postoji najmanje pet specifičnih načina na koje blockchain podaci mogu pomoći znanstvenicima u općenito.

  • Osiguranje povjerenja (integritet podataka)

Podaci zabilježeni na blockchainu pouzdani su jer su morali proći postupak provjere koji osigurava njihovu kvalitetu. Također osigurava transparentnost jer se mogu pratiti aktivnosti i transakcije koje se odvijaju na blockchain mreži.

Prošle je godine Lenovo predstavio ovaj slučaj uporabe blockchain tehnologije za otkrivanje lažnih dokumenata i obrazaca. PC divovi koristili su blockchain tehnologiju za provjeru fizičkih dokumenata kodiranih digitalnim potpisima. Računala obrađuju digitalne potpise, a autentičnost dokumenta provjerava se kroz blockchain zapis.

U većini slučajeva integritet podataka je osiguran kada se detalji o podrijetlu i interakcijama u vezi s podatkovnim blokom pohrane u blockchain i automatski provjere (ili potvrde) prije nego što se na njih može djelovati.

  • Sprječavanje zlonamjernih aktivnosti

Budući da blockchain koristi algoritam konsenzusa za provjeru transakcija, nemoguće je da jedna jedinica predstavlja prijetnju podatkovnoj mreži. Čvor (ili jedinica) koji počinje djelovati abnormalno može se lako identificirati i izbrisati iz mreže.

Budući da je mreža tako distribuirana, gotovo je nemoguće da jedna strana generira dovoljnu računalnu snagu za promjenu kriterija provjere valjanosti i dopuštanje neželjenih podataka u sustavu. Da bi se promijenila pravila blockchaina, većina čvorova mora se udružiti kako bi se stvorio konsenzus. To neće biti moguće postići ni za jednog lošeg glumca.

  • Predviđanja (prediktivna analiza)

Blockchain podaci, baš kao i druge vrste podataka, mogu se analizirati kako bi se otkrili vrijedni uvidi u ponašanje, trendove i kao takvi se mogu koristiti za predviđanje budućih ishoda. Štoviše, blockchain pruža strukturirane podatke prikupljene od pojedinaca ili pojedinačnih uređaja.

U prediktivnoj analizi, znanstvenici podataka temelje se na velikim skupovima podataka kako bi s dobrom točnošću utvrdili ishod društvenih događaja poput preferencija kupaca, vrijednosti za cijeli životni vijek korisnika, dinamičke cijene i stope odljeva u odnosu na tvrtke. To, međutim, nije ograničeno na poslovne uvide jer se gotovo svaki događaj može predvidjeti pravilnom analizom podataka bilo da se radi o društvenim osjećajima ili pokazateljima ulaganja.

Zbog distribuirane prirode blockchaina i ogromne računalne moći koja je dostupna preko njega, znanstvenici u području podataka čak i u manjim organizacijama mogu poduzeti opsežne zadatke predviđanja analize. Ti znanstvenici mogu koristiti računalnu snagu nekoliko tisuća računala povezanih na blockchain mreži kao uslugu zasnovanu na oblaku za analizu društvenih ishoda u razmjerima koji inače ne bi bili mogući.

  • Analiza podataka u stvarnom vremenu

Kao što je izloženo u financijskim i platnim sustavima, blockchain omogućuje prekogranične transakcije u stvarnom vremenu. Nekoliko banaka i inovatori u fintech tehnologiji sada istražuju blockchain jer omogućuje brzo, zapravo, u stvarnom vremenu podmirivanje velikih iznosa, bez obzira na geografske prepreke.

Na isti način, organizacije koje zahtijevaju analizu podataka u stvarnom vremenu u velikom opsegu mogu se pozvati na postizanje sustava omogućenog blockchainom. Uz blockchain, banke i druge organizacije mogu promatrati promjene podataka u stvarnom vremenu što omogućuje brzo donošenje odluka – bilo da se radi o blokiranju sumnjive transakcije ili praćenju nenormalnih aktivnosti.

  • Upravljajte dijeljenjem podataka

S tim u vezi, podaci dobiveni iz studija podataka mogu se pohraniti u blockchain mrežu. Na taj način projektni timovi ne ponavljaju analizu podataka koju su već proveli drugi timovi niti pogrešno ponovno koriste podatke koji su već korišteni. Također, blockchain platforma može pomoći znanstvenicima u podacima da monetiziraju svoj rad, vjerojatno rezultatima analize trgovanja pohranjenima na platformi.

Zaključak

Blockchain je, kako je napomenuto, u početnoj fazi iako se možda ne čini tako zbog hipa koji je tehnologija dobila u kratkom razdoblju. Očekivalo bi se da će sa sazrijevanjem tehnologije i sve više inovacija oko nje biti identificirani i istraživani konkretniji slučajevi uporabe – znanost o podacima jedno je područje koje će imati koristi od toga.

S tim u vezi, postavljeno je nekoliko izazova u vezi s njezinim utjecajem na znanost o podacima, posebno u velikim podacima koji zahtijevaju iznimno veliku količinu podataka za obradu. Jedna zabrinutost je da će primjenu blockchaina u tom pogledu biti jako skupo nastaviti. To je zato što je pohrana podataka na blockchainu skupa u usporedbi s tradicionalnim načinima. Blokovi se bave relativno malim količinama podataka u usporedbi s velikom količinom podataka prikupljenih u sekundi za velike podatke i druge zadatke analize podataka.

Način na koji se blockchain razvija kako bi riješio ovu zabrinutost i nastavio s ometanjem prostora znanosti o podacima bit će posebno zanimljiv jer, kao što smo vidjeli, tehnologija ima ogroman potencijal da promijeni način na koji upravljamo i koristimo podatke.