ブロックチェーンとビッグデータのユースケース:ブロックチェーンとデータサイエンスの課題と機会?

ブロックチェーンとビッグデータは、いくつかの業界に革命をもたらし、企業や組織の運営方法を根本的に変えるための最先端のテクノロジーの1つです。これらのテクノロジーは相互に排他的であると考える人もいるかもしれません。それぞれが独自のパスを作成し、互いに独立して適用されます。.

しかし、それはマークから外れます.

ブロックチェーンは、データサイエンスと同じように、いくつかの業界の運営方法を徐々に変革しています。データサイエンスは適切な管理のためにデータを活用することに重点を置いていますが、ブロックチェーンは分散型の元帳を維持することでデータの信頼を保証します.

質問は, これらの2つの概念が傍受する場所はありますか?

これら2つのテクノロジーを同時に適用すると何が達成されるか?

簡単に言えば, ブロックチェーンがデータサイエンスをどのように混乱させることができるか?

これらの質問に答えるには、BlockchainとDataScienceを別々に理解することが役立ちます。.

ブロックチェーンとは?

ブロックチェーンは基本的に、操作できないように経済取引を記録する不信の元帳です。このテクノロジーは、ビットコインと暗号通貨全般への関心の結果として注目を集めましたが、それ以来、暗号通貨トランザクションだけでなく、価値のあるものすべてを記録することに関連性があることがわかりました。この新しいテクノロジーの機能を知っている開発者とテクノロジー愛好家は、ブロックチェーンのユースケースを次々と作り上げていきます。.

ブロックチェーン開発者への高い需要

ブロックチェーン開発者の需要は、ブロックチェーンのさまざまなアプリケーションに取り組んでいるプロジェクトと同じように、ここ数年で膨れ上がっています。 UpWorkのようなフリーランスプラットフォームからのレポートは、最も要求されるスキルとしてブロックチェーンスキルを保持しています。同様に、法務研究のような他の分野の専門家は、ブロックチェーンスキルを持っているか、少なくともテクノロジーを理解している場合に大きな利点があると言われています。.

データサイエンスとは?

データサイエンスは、構造化データと非構造化データから知識と洞察を抽出しようとしています。この分野には、統計、データ分析、機械学習、およびデータを使用して実際のプロセスを理解および分析するために使用されるその他の高度な方法が含まれます。.

データは、経済用語では新しいオイルとして説明されることがよくあります。これは、有名なGAFA(Google、Amazon、Facebook、Apple)などの主要企業が大量のデータを管理している理由です。データサイエンスのいくつかの一般的なアプリケーションは、インターネットエンジンプロトコル、デジタル広告、およびレコメンダーサービスで見られます。データサイエンスの重要な側面であるデータ分析は、患者の治療と機器の流れを追跡するために医療業界で関連していることがわかっています。旅行中、消費者体験を向上させるためのゲーム。エネルギー管理だけでなく、他の多くのセクターのために.

データサイエンティストに対する高い需要

また、データに関するより多くの洞察を提供し、より多くの問題の解決を支援できるデータサイエンティストには、一見飽くなき需要があります。これは、従来のデータ処理方法では処理できない非常に大量のデータを処理するデータサイエンスの高度な側面であるビッグデータを検討する場合にさらに顕著になります。.

ブロックチェーンとデータサイエンスの関係

ブロックチェーンが現在非常によく知られているフィンテック、ヘルスケア、サプライチェーンのような分野とは異なり、このテクノロジーはデータサイエンスの側面で広く探求されていません。一部の人にとっては、概念間の関係は存在しないとは言わないまでも不明確です.

手始めに、ブロックチェーンとデータサイエンスの両方がデータを扱います。データサイエンスは実用的な洞察を得るためにデータを分析し、ブロックチェーンはデータを記録して検証します。どちらも、さまざまなデータセグメントとの相互作用を管理するために作成されたアルゴリズムを利用しています。あなたがすぐに気付く共通のテーマはこれです, 「予測のためのデータサイエンス。データ整合性のためのブロックチェーン。」

データに対するブロックチェーンの影響

データサイエンスは、他の技術の進歩と同様に、独自の課題と制限があり、対処するとその全機能が解き放たれます。データサイエンスに対するいくつかの主要な課題には、アクセスできないデータ、プライバシーの問題、ダーティデータが含まれます.

ダーティデータ(または誤った情報)の制御は、ブロックチェーンテクノロジーがデータサイエンス分野に少なからずプラスの影響を与える可能性がある領域の1つです。 2017年に16,000人のデータ専門家を対象に行った調査によると、重複データや不正確なデータなどのダーティデータを含めることがデータサイエンスの最大の課題であると特定されました。分散型コンセンサスアルゴリズムと暗号化により、ブロックチェーンはデータを検証し、大量の計算能力が必要になるため、操作をほぼ不可能にします。.

再び分散型システムを通じて、ブロックチェーンテクノロジーはデータのセキュリティとプライバシーを保証します。ほとんどのデータは、サイバー攻撃者の標的となることが多い集中型サーバーに保存されます。ハッキングとセキュリティ違反に関するいくつかの報告は、脅威の範囲を示しています。一方、Blockchainは、データを生成する個人にデータの制御を復元するため、サイバー犯罪者が大規模にデータにアクセスして操作することは困難な作業になります。.

ブロックチェーンがビッグデータをどのように支援できるか?

JanexterのMariaWeinberger氏によると、量が大きい場合は、ブロックチェーンが品質です。これは、ブロックチェーンがデータの検証に焦点を合わせているのに対し、データサイエンスやビッグデータには大量のデータからの予測が含まれるという理解に基づいています。.

ブロックチェーンは、データを管理および操作するまったく新しい方法をもたらしました。すべてのデータをまとめる必要がある中心的な視点ではなく、個々のデバイスの端からデータを分析できる分散型の方法です。ブロックチェーンは、クラウドソリューション、人工知能(AI)、モノのインターネット(IoT)などの他の高度なテクノロジーと統合されます.

さらに、ブロックチェーンテクノロジーを介して生成された検証済みデータは、構造化されて完全であり、前述のように不変であるという事実もあります。ブロックチェーンで生成されたデータがビッグデータを後押しするもう1つの重要な領域は、データの整合性です。これは、ブロックチェーンがリンクされたチェーンを通じてデータの出所を確認するためです。.

ビッグデータにおける5つのブロックチェーンのユースケース

ブロックチェーンデータが一般的にデータサイエンティストを助けることができる少なくとも5つの特定の方法があります.

  • 信頼の確保(データの整合性)

ブロックチェーンに記録されたデータは、その品質を保証する検証プロセスを経ている必要があるため、信頼できます。また、ブロックチェーンネットワークで発生するアクティビティとトランザクションを追跡できるため、透明性も提供されます。.

昨年、Lenovoは、不正なドキュメントやフォームを検出するためのブロックチェーンテクノロジーのこのユースケースを紹介しました。 PCの巨人は、ブロックチェーンテクノロジーを使用して、デジタル署名でエンコードされた物理的なドキュメントを検証しました。デジタル署名はコンピューターによって処理され、ドキュメントの信頼性はブロックチェーンレコードを通じて検証されます.

ほとんどの場合、データブロックに関するオリジンとインタラクションの詳細がブロックチェーンに保存され、アクションが実行される前に自動的に検証(または検証)されると、データの整合性が保証されます。.

  • 悪意のある活動の防止

ブロックチェーンはコンセンサスアルゴリズムを使用してトランザクションを検証するため、単一のユニットがデータネットワークに脅威を与えることは不可能です。異常に動作し始めたノード(またはユニット)は、簡単に識別してネットワークから消去できます。.

ネットワークは非常に分散しているため、検証基準を変更してシステム内の不要なデータを許可するのに十分な計算能力を単一の当事者が生成することはほとんど不可能です。ブロックチェーンルールを変更するには、コンセンサスを作成するためにノードの大部分を一緒にプールする必要があります。これは、1人の悪役が達成することは不可能です.

  • 予測を行う(予測分析)

ブロックチェーンデータは、他のタイプのデータと同様に、分析して行動や傾向に関する貴重な洞察を明らかにすることができるため、将来の結果を予測するために使用できます。さらに、ブロックチェーンは、個人または個々のデバイスから収集された構造化データを提供します.

予測分析では、データサイエンティストは大量のデータに基づいて、顧客の好み、顧客の生涯価値、動的価格、ビジネスに関連する解約率などのソーシャルイベントの結果を正確に判断します。ただし、これはビジネスの洞察に限定されません。社会的感情であろうと投資マーカーであろうと、適切なデータ分析でほとんどすべてのイベントを予測できるからです。.

また、ブロックチェーンの分散性とそれを介して利用できる膨大な計算能力により、小規模な組織のデータサイエンティストでも、広範な予測分析タスクを実行できます。これらのデータサイエンティストは、ブロックチェーンネットワークに接続された数千台のコンピューターの計算能力をクラウドベースのサービスとして使用して、他の方法では不可能だった規模で社会的成果を分析できます。.

  • リアルタイムデータ分析

金融および決済システムで展示されているように、ブロックチェーンはリアルタイムの国境を越えた取引を可能にします。地理的な障壁に関係なく、巨額を迅速に(実際にはリアルタイムで)決済できるため、いくつかの銀行やフィンテックイノベーターは現在ブロックチェーンを模索しています。.

同様に、大規模なデータのリアルタイム分析を必要とする組織は、ブロックチェーン対応システムを要求して達成することができます。ブロックチェーンを使用すると、銀行やその他の組織はデータの変化をリアルタイムで観察できるため、疑わしいトランザクションをブロックするのか、異常なアクティビティを追跡するのかをすばやく判断できます。.

  • データ共有の管理

この点で、データ調査から得られたデータは、ブロックチェーンネットワークに保存できます。このように、プロジェクトチームは、他のチームがすでに実行したデータ分析を繰り返したり、すでに使用されているデータを誤って再利用したりすることはありません。また、ブロックチェーンプラットフォームは、おそらくプラットフォームに保存されている分析結果を取引することにより、データサイエンティストが作業を収益化するのに役立ちます.

結論

すでに述べたように、ブロックチェーンは初期段階にありますが、技術が短期間で得られたという誇大宣伝のために、そうではないように見えるかもしれません。テクノロジーが成熟し、その周りにイノベーションが増えるにつれて、より具体的なユースケースが特定され、調査されることが期待されます。データサイエンスは、これから恩恵を受ける1つの分野です。.

そうは言っても、データサイエンス、特に非常に大量のデータを処理する必要があるビッグデータへの影響について、いくつかの課題が提起されています。 1つの懸念は、この点でのブロックチェーンアプリケーションの追求には非常に費用がかかることです。これは、ブロックチェーン上のデータストレージが従来の手段に比べて高価であるためです。ブロックは、ビッグデータやその他のデータ分析タスクのために1秒あたりに収集される大量のデータと比較して、比較的少量のデータを処理します。.

この懸念に対処し、データサイエンスの分野を混乱させるためにブロックチェーンがどのように進化するかは、これまで見てきたように、テクノロジーがデータの管理と使用の方法を変革する大きな可能性を秘めているため、特に興味深いものになります。.