大数据和区块链完整指南

感觉就像每一天,我们都在为越来越多的区块链技术用例绊绊。越来越多的行业发现,要么区块链将其带入一个新的水平,要么最终可能成为其最大的威胁。大数据是发现与区块链共生关系的众多领域之一。在本指南中,我们将探讨这种关系。在继续之前,让我们了解区块链和大数据的含义.

大数据和区块链完整指南

什么是区块链?

之前,我们已经在此站点上谈论过很多区块链基础知识。因此,为了给您一个简洁的描述,用最简单的术语来说,区块链是一组带时间戳的不可变数据记录,这些记录由不属于任何单个实体的计算机集群管理。这些数据块(即块)中的每个数据块均使用加密原理(即链)进行保护并相互绑定.

区块链之所以如此受人赞赏的原因是:

  • 单个实体不拥有存储在区块链中的数据
  • 数据以加密方式存储在内部
  • 区块链是不可变的,因此没有人可以篡改区块链内部的数据
  • 区块链是透明的,因此人们可以跟踪数据

如您所见,对于为什么公司对合并区块链感兴趣的原因是有道理的。实际上,Juniper Research向一些大公司的员工请 >20,000名员工)是否正在考虑合并区块链。这是他们在调查中发现的:

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57%的人说“是”,而只有9%的人说“否”。实际上,有76%的员工表示对他们的公司而言,区块链可能“非常有用”或“非常有用”.

结果,金融,供应链,医疗保健等许多行业在区块链技术中发现了巨大的用例.

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好了,现在让我们来研究大数据.

什么是大数据?

根据 维基百科, “大数据是一个术语,用于表示对于传统数据处理应用程序软件而言无法适当处理的太大或太复杂的数据集。具有很多情况(行)的数据提供更大的统计能力,而具有更高复杂度(更多属性或列)的数据可能会导致更高的错误发现率.

那么,您如何表征大数据?为此,您使用了大数据的六个V:

  • 体积
  • 速度
  • 种类
  • 真实性
  • 价值
  • 变化性

大数据的六大优势

体积: 顾名思义,对于大数据,您必须处理大量数据。通常,此数据具有高容量,低密度和非结构化数据。在大多数情况下,公司处理TB级甚至PB级的数据,其中一些可能价值不明.

速度: 即使这些公司处理大量数据,也需要快速采取行动。速度是数据接收和作用的速率。一些行业需要实时或近实时场景,这需要高速度.

种类: 在大数据中,有大量可用数据。在使用传统数据类型之前,这并不是什么大问题。传统的数据类型可以很容易地构造并适合数据库。但是,大数据是高度非结构化的,或者最好是半结构化的。这就是为什么由于种类繁多,大数据通常需要大量额外的预处理的原因.

准确性: 根据字典,真实性是指“能够诚实或诚实”。由于大数据模型从多个来源收集大量的各种原始数据,因此很难知道数据的准确性。这很关键,因为不良数据可能导致错误的业务分析,并且可能会造成极大的问题。对于需要处理大量数据的公司,为了获得所需的准确性,他们需要将数据跟踪到其源以更正所有问题.

价值: 在当今时代,数据就是金钱。公司拥有的数据越多,其产生的价值就越大。要记住的一件事是,为了产生该值,必须对数据进行挖掘和处理。如前所述,并非所有收集到的数据都具有内在价值,不正确的数据可能会使分析操作提供的结果模糊不清。为了充分利用数据,组织必须使用数据清理技术.

变化性: 大数据在可变性中的第六个V。在大数据环境中,可变性具有多种定义。首先,可变性是指数据中发现的不一致数量。这些不一致可以通过各种异常值检测方法来发现。较小的可变性导致更有意义的分析。数据集具有高可变性的另一个原因是数据类型和源的绝对差异.

大数据用例

现在您已经了解了大数据的6个优势,下面让我们来看一下 一些用例. 如果使用得当,大数据可以在业务活动的多个领域提供帮助.

  • 增强的客户体验:客户就是一切。如果一家公司获得了更多的客户,那么他们将成长,而如果他们失去了客户,那么他们将要丧命,就是这么简单。大数据将帮助您从社交媒体,网络访问等各种来源收集客户数据,以帮助完善您的客户获取策略.

  • 机器学习模型:与区块链技术一起,机器学习是当前世界上最热门的话题。原因是它允许机器根据所馈送的数据创建工作模型。您会明白为什么在这种情况下准确的大数据可能会有用.
  • 产品开发:使用大数据,可以准确地获得客户的需求并事先预测他们的需求。该模型是通过对过去和当前产品的关键属性进行分类来构建的.
  • 欺诈预测:成功的公司不仅要面对一些孤立的黑客。可能会有专家团队试图将其撤下。大数据可以帮助这些公司确定模式以帮助预测欺诈.
  • 预测性维护:一旦确定某些指标和模式,就可以很容易地在缺陷发生之前预测缺陷的发生。大数据分析可以通过部署具有成本效益的维护帮助企业节省数百万美元.
  • 改善公司运营:大数据的最大用例之一在于改善公司的运营。使用大数据可以分析各种参数,例如客户反馈,退货和其他各种因素,以改善决策制定并更符合当前市场需求.
  • 提高创新能力:大数据可以帮助公司研究人,机构和其他各种实体之间的关系,从而创造见解。这些见解可以帮助公司创新和创建更新的产品或策略,以在竞争中获得优势.

大数据的好处

现在,我们已经研究了大数据的用例,下面让我们看看为什么首先要经历分析大数据的麻烦。让我们看一下大数据分析的好处.

  • 节省时间
  • 成本效益
  • 帮助产品开发
  • 帮助了解市场状况
  • 帮助进行情绪分析,以了解公司的在线声誉

大数据的最大挑战

可以想象,大数据实施面临多个挑战.

  • 顾名思义,大数据处理的是海量数据。即使有了现代的进步,问题的事实是,周围浮动的庞大数据量正呈指数增长。这样,以安全的方式保持所有数据的存储变得极其困难。
  • 由于数据量非常大,因此欺诈检测和数据清除是一项非常费力的工作。数据科学家花费大量时间来清理数据.
  • 紧跟大数据技术是一项持续的挑战,因为它具有令人难以置信的创新能力.

大数据和区块链:数量和质量

大数据与区块链之所以能够取得丰硕的关系,是因为区块链可以轻松掩盖大数据的缺陷。这种伙伴关系可以取得丰硕成果的原因有三个:

  • 安全:区块链的最大资产是它赋予存储在其中的数据的安全性。请记住,区块链内部的所有数据都是不可篡改的
  • 透明度:区块链的透明架构可以帮助您将数据追溯到其原始点.
  • 分权化:存储在区块链中的所有数据都不归一个实体所有。因此,如果该实体以任何方式受到破坏,就不会有数据被盗的机会.
  • 灵活性:区块链可以存储各种类型的数据.

如果考虑所有这些因素,我们可以得出的结论是,从区块链中流出的任何数据都是有价值的,它已经被清理并且是防欺诈的。这是许多公司正在寻找的潜在金矿.

因此,这将带给我们下一个问题.

能够实现这种关系的区块链技术的确切属性是什么?

  • 分权化
  • 透明度
  • 不变性

#1权力下放

在比特币和BitTorrent出现之前,我们已经习惯了集中式服务。这个想法很简单。您有一个集中的实体来存储所有数据,并且您只需要与此实体进行交互即可获取所需的任何信息.

集中式系统的另一个示例是银行。他们存储了您所有的钱,而您可以向某人付款的唯一方法是通过银行.

传统的客户端-服务器模型就是一个很好的例子:

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当您在google中搜索内容时,您会向服务器发送查询,然后服务器会向您提供相关信息。那是简单的客户端服务器.

现在,集中式系统已经好好对待我们很多年了,但是它们也存在一些漏洞.

  • 首先,由于它们是集中式的,因此所有数据都存储在一个位置。这使得它们很容易成为潜在黑客的攻击目标.
  • 如果集中式系统要进行软件升级,则它将停止整个系统
  • 如果集中式实体出于某种原因关闭了该怎么办?这样,任何人都将无法访问它拥有的信息
  • 最坏的情况是,如果此实体损坏和恶意怎么办?如果发生这种情况,那么区块链中的所有数据将被破坏.

所以,如果我们只是把这个集中的实体拿走?

在分散的系统中,信息不是由一个实体存储的。实际上,网络中的每个人都拥有信息.

在去中心化网络中,如果您想与朋友互动,则可以直接进行,而无需通过第三方。那是比特币背后的主要意识形态。您和只有您一个人来负责您的钱。您可以将钱汇给您想要的任何人,而无需通过银行.

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#2透明度

区块链技术中最有趣和最容易被误解的概念之一就是“透明度”。有人说区块链为您提供隐私,而有人说它是透明的。你为什么会这样认为?

好吧……一个人的身份通过复杂的加密技术被隐藏起来,仅由其公开地址表示。因此,如果您要查询某人的交易记录,则不会看到“ Bob发送了1个BTC”,而是:

“ 1MF1bhsFLkBzzz9vpFYEmvwT2TbyCt7NZJ发送了1个BTC”.

以下以太坊交易快照将向您展示我们的意思:

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因此,尽管此人的真实身份是安全的,但您仍然会看到通过其公共地址进行的所有交易。这种透明度水平在金融系统内是前所未有的。它增加了一些最大的机构所需要的额外且非常需要的责任级别.

纯粹从加密货币的角度来讲,如果您知道这些大公司之一的公开地址,则可以将其放入浏览器中,查看他们从事的所有交易。这迫使他们说实话,他们以前从未处理过的东西.

但是,这不是最佳用例。我们非常确定,其中大多数公司不会使用加密货币进行交易,即使这样做,他们也不会使用加密货币进行所有交易。但是,如果将区块链技术集成在一起……在他们的供应链中说呢??

您会明白为什么这样的事情对金融行业会非常有帮助?

#3不变性

就区块链而言,不变性意味着一旦将某种东西输入到区块链中,就不能对其进行篡改。.

您能想象这对金融机构会有多大的价值?

想象一下,如果人们知道自己不能“处理账本”并在公司帐户中四处乱搞,那么可以扼杀多少盗用案.

区块链获得此属性的原因是由于加密哈希函数.

简而言之,哈希表示获取任意长度的输入字符串并给出固定长度的输出。在像比特币这样的加密货币的上下文中,交易被当作输入并通过散列算法(比特币使用SHA-256)运行,该算法给出固定长度的输出.

让我们看看哈希过程如何工作。我们将投入某些投入。在本练习中,我们将使用SHA-256(安全哈希算法256).

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如您所见,对于SHA-256,无论您输入的大小是多少,输出始终具有固定的256位长度。当您处理大量数据和事务时,这变得至关重要。因此,基本上,您不必记住输入的数据可能非常庞大,而只需记住哈希值并保持跟踪即可.

加密哈希函数是一类特殊的哈希函数,具有各种特性,使其非常适合加密。密码哈希函数必须具有某些属性才能被认为是安全的。您可以在我们的哈希指南中详细了解这些内容.

我们今天只希望您关注一处物业。它被称为“雪崩效应”。

那是什么意思?

即使您在输入中进行了很小的更改,也会反映在哈希中的更改将是巨大的。让我们使用SHA-256进行测试:

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你看到了吗?

即使您只是更改了输入的第一个字母的大小写,也请查看影响输出哈希值的程度。现在,让我们回到上一个讨论区块链架构的观点。我们说的是:

区块链是一个链表,包含数据和指向其上一个块的哈希指针,从而创建了链。什么是哈希指针?哈希指针与指针相似,但是它不仅包含前一个块的地址,还包含前一个块内数据的哈希.

这一小小的调整就是使区块链如此惊人地可靠和开拓性的原因。实际上,这就是为什么从区块链提取的数据100%可靠的原因。您肯定知道没有人首先篡改过数据.

大数据和区块链项目示例

让我们看一下结合大数据和区块链的两个项目.

Storj

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Storj是一个开源的分散式文件存储解决方案。他们使用加密,分片和哈希表来帮助将文件存储在分散的对等网络上。 Storj具有一组分布式存储节点,这些节点利用其社区成员(称为“农民”)中的备用硬盘空间.

Storj使用其本机令牌STORJ为其内部系统提供动力。用户的想法是使用令牌向这些农民付款,以利用他们的存储和带宽。将有5亿个STORJ令牌的上限,它们将使用工作量证明共识机制.

Omnilytics

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Omnilytics将区块链与大数据分析相结合。他们将人工智能和机器学习与市场营销,审计和趋势预测结合使用.

Omnilytics平台协调器处理用户对数据的请求,并将数据获取任务转发到数据获取节点。然后,数据验证节点将验证获取的数据,然后由数据锐化节点将其标准化。在此过程结束时,系统会将数据发送给相关用户。整个系统由OMN令牌提供支持.

结论

大数据和区块链技术可以联合起来,彻底改变我们处理和分析数据的方式。在当今时代,数据就是金钱。为了在获取更多高质量数据的竞争中脱颖而出,我们可能会看到越来越多的公司尝试深入研究这种强大的合作伙伴关系.

Mike Owergreen Administrator
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