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2019
07/19
15:55
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      大数据(Big data)和区块链等新兴技术被吹捧为下一件将彻底改变企业经营方式的大事。我们大多数人的印象是,这些技术是相互排斥的——每一种技术都有自己独特的路径,并且是单独使用的。然而,事实并非这样。

      当数据科学处理使用数据进行适当的管理时,区块链通过其分散的分类账确保了数据的安全性。

      这些技术具有巨大的未开发潜力,可以提高效率和生产力。问题是,这些技术是否可以结合到一起?当区块链和数据科学同时应用时,将会实现什么?为什么说区块链是数据科学的未来?

      在回答这些问题之前,让我们先单独研究一下这些技术,以便更好地理解它们。

      什么是区块链?

      区块链基本上是一个记录每笔交易的数字分类账。由于它是分散的,没有一个单一的权力机构,这意味着没有人能够操纵发生在这个分类账上的交易。存储在区块链数据结构中的信息不能被篡改,因为更改一个块意味着更改它后面的所有其他块。如果更改了一个过去的块,则会更改所有下面的块。因此,即使一个块中的更改也不可能不被注意到。

      随着人们对加密货币和比特币等数字货币的兴趣日益浓厚,区块链技术开始崭露头角。然而,今天,它不仅发现了记录加密货币交易的相关性,而且还发现了记录任何有价值东西的相关性。

      Upwork进行的一项研究发现,区块链技能是自由职业市场上最热门的商品之一。该报告还强调,区块链的招聘职位近年来呈指数级增长。

      区块链的应用远远超出了比特币等货币用例。区块链中的块可以容纳不同种类的信息,因此使区块链非常的通用。可以存储在区块链中的东西包括医疗记录、地契、汽车所有权等等。简而言之,区块链在任何情况下都是有价值的,在这种情况下,以透明、分散、安全和无篡改的方式记录东西都是必不可少的。区块链的更多用例如下:

      · 创建数字身份系统

      · 保存实体产品的记录

      · 开发各种金融工具

      · 使投票更加透明

      什么是数据科学?

      数据科学是当今技术发展的趋势产业之一。该领域在预测分析、诊断分析和描述分析等子领域有很多创新。

      数据科学的目标是从结构化和非结构化数据中提取见解和其他信息。数据科学领域包括机器学习、数据分析、统计和其他高级方法,这些方法用于了解使用数据的实际过程。

      Facebook、谷歌、苹果和亚马逊等企业巨头每天都在挖掘海量数据。数据科学的广阔领域刺激了对数据科学家的需求,他们的任务是从数据中获得意义,并帮助解决现实世界的问题。这一需求还来自大数据领域,这是数据科学的一个先进领域,处理的是传统数据处理技术无法处理的海量数据。

      区块链和数据科学——它们是相关的吗?

      区块链和数据科学之间的关系,如果有的话,还没有太多的研究。简单地看一下,这两种技术的中心都有数据。当区块链验证和记录数据时,数据科学专注于从数据中获得有意义的见解,以解决问题。这两种技术都使用算法来控制与不同数据段的交互。在crux中,数据科学用于预测,而区块链用于验证数据。

      区块链如何帮助大数据?

      可以说,如果大数据是指数据的数量,那么区块链就是指数据的质量。

      使用区块链,实现一种处理数据的新方法是可能的。它消除了将数据集中在一起的需要,并为一种分散式的结构铺平了道路,在这种结构中,数据分析可以直接从单个设备的边缘进行。此外,通过区块链生成的数据是经过验证的、结构化的和不可变的。区块链提供的数据保证了数据的完整性,增强了大数据。

      如今,随着数据变得更容易访问和更健壮,大多数企业都在寻求更深入、更先进的分析方法。目前,业务使用的数据大多是分散式的,需要几周或几个月的时间来整理。任何类型的人为错误都可能极大地影响数据的完整性,从而影响最终的分析。当数据存储在一个集中的位置时,它还面临着被破坏的风险。数据中心也有可能被篡改并向公众公布。每个人都想要需求,但要确保它是准确和安全的,这是一项艰巨的任务。为了执行数据分析和预测建模,数据科学需要一个功能强大的数据集。通过分散化的区块链,数据科学家可以增强他们管理数据的能力,并设置一个坚实的基础设施。

      你知道吗,最近一个由47家日本银行组成的财团与一家名为Ripple的区块链创业公司签约,使用区块链便利银行账户间的转账。此举背后的动机是在执行实时传输的同时大幅降低成本。如你所知,传统的实时转账在成本方面有点高,因为潜在的风险因素是巨大的。实时转账的问题之一是双重支出。这可以通过使用区块链技术加以控制。传统的实时传输成本高昂的原因之一是潜在的风险因素。双重支出(这是交易失败的一种形式,同一安全代币被使用两次)是实时传输的一个真正问题。

      除了银行业,许多行业也在考虑安全性的情况下采用了区块链。从零售、医疗到公共管理,各行各业的公司都已开始了他们的区块链之旅,以防止数据泄露和黑客攻击。区块链是数据科学的未来。

      区块链将如何增强数据科学

      使数据可追溯

      区块链促进了对等关系。例如,如果发布的帐户没有正确地解释任何方法,任何同行都可以检查整个过程并确定结果是如何获得的。

      有了账本透明的渠道,任何人都可以知道哪些数据是可靠的,如何存储,如何更新,从哪里来,以及如何正确使用。总之,区块链技术将使用户能够跟踪从入口到出口的数据。

      使实时分析成为可能

      实时数据分析是非常困难的。能够实时监控变化被认为是识别骗子最熟练的方法。然而,长期以来,实时分析是不可能的。今天,由于区块链的分布式特性,公司能够从一开始就检测数据库中的任何异常。

      实时查看数据变化的能力是电子表格中的一个特性。就像区块链也能让两个或更多的人同时处理同一种信息。

      保证数据质量

      区块链的数字分类账中的信息存储在不同的节点中,包括私有节点和公共节点。在添加到其他块之前,在入口点本身对信息进行交叉检查和分析。这个过程本身就是验证数据的一种方法。

      让数据共享更容易

      对于组织来说,如果有一个平稳而容易的数据流,就会有很多优势。纸质记录非常困难。当在其他地方需要其中的数据时,这种困难就更加复杂了。这些文件确实会到达另一个部门,但这可能需要很长时间,而且还可能面临在传输过程中丢失的风险。

      如今,大多数数据科学家对区块链非常着迷,因为它可以让两个人或更多的人同时实时访问数据。

      因此,当信息不受任何限制地流动时,管理过程就会变得精简。

      确保信任

      你必须意识到,当只有一个权威时,偏见往往是一个问题。过分信任一个人可能会被证明是危险的。由于信任问题,许多公司不允许任何第三方访问它们的数据。这使得信息共享几乎是不可能的。使用区块链技术,信任问题不会妨碍信息共享。组织能够通过共享他们所拥有的信息来有效地合作。

      提高了数据的完整性

      过去十年,各机构的主要工作重点是提高数据存储能力。在2017年底,这个问题得到了解决。现在,大多数组织关心的新问题是保护和验证数据的完整性。

      这主要是因为组织从不同的中心收集数据。甚至从政府办公室或内部获取的数据也可能容易出错。此外,社交媒体等其他数据来源也可能被证明是不准确的。

      如今,数据科学家正在使用区块链技术来确保数据的真实性,并跟踪数据链上的每一点。其大规模采用的原因之一是其不可变的安全性。通过区块链的分散式分类账,数据在每一步都通过多个签名得到保护。为了让任何人都能访问数据,必须提供准确的签名。这样做的结果是大大减少了数据入侵和泄漏的情况。

      以下是区块链的一些安全特性,对数据科学来说是无价的:

      交易编码

      区块链使用复杂的数学算法对发生在其分类账中的每笔交易进行加密。这些交易作为不可变和不可逆转的双方之间的数字合约而存在。

      数据湖

      数据科学家通常在数据湖中记录他们组织的细节。当区块链用于跟踪数据的起源时,它被记录在具有特定加密密钥的特定块中。这意味着,任何使用这些数据的人都拥有来自原始数据者的正确密钥,这意味着这些信息是准确的、高质量的和真实的。

      结论

      数据科学是一个不断发展的领域。随着区块链技术的集成,透明的记录保存和健壮的安全性将成为现实,因此,数据科学家将能够实现一些以前认为不可能实现的里程碑。虽然区块链是一项相对较新的技术,但一些已经在其上进行试验的公司的初步结果证明,它们可以有效地使用。

      目前,区块链还处于萌芽阶段;由于围绕它的大肆宣传,这一点并不十分明显。随着技术的成熟和更多的创新的发生,将会出现更多的具体用例,而数据科学将会是一个从中受益良多的领域。尽管如此,关于其在数据科学领域的影响,特别是在需要处理大量数据的大数据领域,还是有人提出了一些问题。一个主要的担忧是在这方面实现区块链应用程序将是昂贵的。这是因为与传统的数据存储方式相比,在区块链中存储数据的成本更高。相对较小的数据量可以存储在块中,这可能会造成一些障碍,因为大数据和数据分析任务每秒需要收集大量数据。

      区块链将如何演变,以解决这些问题,并继续颠覆数据科学领域,还有待观察。可以肯定的是,这项技术在改变数据处理和使用方式方面具有巨大的潜力。


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