Täydellinen opas Big Data ja Blockchain

Tuntuu siltä, ​​että joka ikinen päivä kompastumme yhä useammissa blockchain-tekniikan käyttötapauksissa. Yhä useammat teollisuudenalat ovat saaneet selville, että joko blockchain vie heidät seuraavalle tasolle, tai siitä voi päätyä suurin uhka. Yksi monista aloista, jotka ovat löytäneet symbioottisen suhteen blockchainiin, on big data. Tässä oppaassa aiomme tutkia tätä suhdetta. Ennen kuin menemme pidemmälle, ymmärretään mitä blockchain ja big data tarkoittavat.

Täydellinen opas Big Data ja Blockchain

Mikä on Blockchain?

Olemme aiemmin puhuneet Blockchainin perusteista tällä sivustolla monta kertaa. Joten antamaan sinulle tiivis kuvaus, blockchain on yksinkertaisimmalla tavalla aikaleimattu sarja muuttumattomia tietueita, joita hallitsee sellaisten tietokoneiden klusteri, joita kukaan ei omista. Jokainen näistä tietolohkoista (ts. Lohko) on suojattu ja sidottu toisiinsa salauksen periaatteiden (eli ketjun) avulla.

Syy miksi blockchain on saanut niin paljon ihailua on, että:

  • Yksittäinen entiteetti ei omista lohkoketjuun tallennettuja tietoja
  • Tiedot tallennetaan kryptografisesti sisälle
  • Lohkoketju on muuttumaton, joten kukaan ei voi muuttaa tietoja, jotka ovat lohkoketjun sisällä
  • Lohkoketju on läpinäkyvä, joten tietoja voidaan seurata haluttaessa

Kuten näette, on järkevää, miksi yritykset ovat kiinnostuneita sisällyttämään blockchainin. Itse asiassa Juniper Research kysyi joidenkin suurten yritysten työntekijöiltä ( >20000 työntekijää) haluavatko he sisällyttää blockchainin. Tämän he selvittivät tutkimuksessa:

Täydellinen opas Big Data ja Blockchain

57% sanoi “kyllä” ja vain 9% “ei”. Itse asiassa 76% kyselyyn osallistuneista työntekijöistä sanoi, että blockchain voisi olla “erittäin hyödyllinen” tai “melko hyödyllinen” heidän yritykselleen.

Tämän seurauksena monet toimialat, kuten rahoitus, toimitusketju, terveydenhuolto, ovat löytäneet valtavia käyttötapauksia blockchain-tekniikassa.

Selvä, joten nyt tutkitaan big data.

Mikä on Big Data?

Mukaan Wikipedia, ”Suuret tiedot ovat termi, jota käytetään viittaamaan tietojoukoihin, jotka ovat liian suuria tai monimutkaisia, jotta perinteinen tietojenkäsittelysovellusohjelmisto pystyy käsittelemään niitä riittävästi. Tiedot, joissa on useita tapauksia (rivejä), tarjoavat suuremman tilastollisen tehon, kun taas monimutkaisemmat tiedot (enemmän määritteitä tai sarakkeita) voivat johtaa suurempaan väärän löydön määrään.

Joten miten luonnehdit big dataa? Tätä varten käytät jotain, jota kutsutaan suurten tietojen kuudeksi V: ksi:

  • Äänenvoimakkuus
  • Nopeus
  • Lajike
  • Todenmukaisuus
  • Arvo
  • Vaihtelevuus

Kuusi suurta dataa

Äänenvoimakkuus: Kuten termi viittaa, suurten tietojen kanssa on käsiteltävä paljon tietoja. Enimmäkseen näillä tiedoilla on suuria määriä, pienitiheyksisiä ja jäsentämättömiä tietoja. Suurimman osan ajasta yritykset käsittelevät teratavuja ja jopa petatavuja tietoja, joista osalla voi olla arvoa tuntematon.

Nopeus: Vaikka nämä yritykset käsittelevätkin valtavasti dataa, niiden on toimittava sen suhteen nopeasti. Nopeus on nopeus, jolla data vastaanotetaan ja siihen toimitaan. Joidenkin toimialojen on toimittava reaaliajassa tai lähes reaaliajassa, mikä vaatii suurta nopeutta.

Lajike: Suurissa tiedoissa on käytettävissä laaja valikoima tietoja. Tämä ei ollut aikaisemmin suuri ongelma perinteisten tietotyyppien kanssa. Perinteiset tietotyypit voitaisiin helposti jäsentää ja sovittaa tietokantoihin. Suuret tiedot ovat kuitenkin äärettömän strukturoimattomia tai parhaimmillaan puolirakenteisia. Siksi big data vaatii usein paljon enemmän esikäsittelyä pelkän monimuotoisuuden vuoksi.

Todenmukaisuus: Sanakirjan mukaan todenmukaisuus tarkoittaa “kykyä olla totta tai rehellinen”. Koska suuret tietomallit keräävät paljon erilaisia, raakoja tietoja useista lähteistä, voi olla äärimmäisen vaikeaa tietää, kuinka tarkkoja tiedot todella ovat. Tämä on ratkaisevan tärkeää, koska huonot tiedot voivat johtaa virheellisiin liiketoiminta-analyyseihin ja se voi, kuten luulet, olla erittäin ongelmallista. Yritysten, joiden on käsiteltävä niin paljon tietoja, saadakseen halutun tarkkuuden, heidän on löydettävä tiedot lähteeseensä korjaamaan kaikki ongelmat.

Arvo: Nykyisessä iässä data on rahaa. Mitä enemmän yrityksellä on tietoja, sitä enemmän arvoa se voi tuottaa. Yksi asia, joka on pidettävä mielessä, arvon tuottamiseksi tiedot on louhittava ja käsiteltävä. Kuten olemme aiemmin maininneet, kaikilla kerätyillä tiedoilla ei ole mitään luontaista arvoa, ja virheelliset tiedot voivat peittää analyysitoiminnon tuottamat tulokset. Saadakseen kaiken irti tiedoista organisaatioiden on käytettävä tietojen puhdistustekniikoita.

Vaihtelevuus: Kuudes V suurten tietojen vaihtelevuus. Vaihtelevuudella on useita määritelmiä big datan yhteydessä. Ensinnäkin vaihtelevuus viittaa tiedoissa havaittujen epäjohdonmukaisuuksien määrään. Nämä epäjohdonmukaisuudet voidaan havaita erilaisilla syrjäytymismenetelmillä. Pienempi vaihtelu johtaa merkityksellisempään analytiikkaan. Toinen syy, miksi tietojoukolla voi olla suuri vaihtelu, on pelkkä varianssi tietotyypeissä ja lähteissä.

Käytä suurten tietojen tapauksia

Katsotaan nyt, kun tiedät 6 V: n suuret tiedot jotkut käyttötapaukset. Oikein käytettynä big data voi auttaa monilla liiketoiminnan alueilla.

  • Parannettu asiakaskokemus: Asiakkaat ovat kaikkea. Jos yritys saa enemmän asiakkaita, ne kasvavat ja jos ne häviävät, he kuolevat, se on niin yksinkertaista. Suuret tiedot auttavat sinua keräämään asiakastietoja erilaisista lähteistä, kuten sosiaalisesta mediasta, verkkosivustokäynneistä jne.
  • Koneoppimismallit: Blockchain-tekniikan ohella koneoppiminen on toinen kuumin aihe tällä hetkellä maailmassa. Syynä on se, että se antaa koneiden luoda toimivia malleja syötettyjen tietojen perusteella. Voit nähdä, miksi tarkat suuret tiedot voivat olla hyödyllisiä tässä yhteydessä.
  • Tuotekehitys: Suurten tietojen avulla on mahdollista kerätä tarkalleen mitä asiakas haluaa ja ennustaa tarpeensa etukäteen. Malli on rakennettu luokittelemalla entisten ja nykyisten tuotteiden keskeiset määritteet.
  • Petosennuste: Menestyvät yritykset eivät ole vain muutamia eristettyjä hakkereita vastaan. Saattaa olla asiantuntijaryhmiä, jotka saattavat yrittää viedä heitä alas. Suuret tiedot voivat auttaa näitä yrityksiä tunnistamaan mallit petosten ennustamiseksi.
  • Ennakoiva huolto: Tunnistamalla tietyt indikaattorit ja mallit voidaan helposti ennustaa virheiden esiintyminen ennen niiden tapahtumista. Big data -analytiikka voi auttaa yrityksiä säästämään miljoonia dollareita ottamalla käyttöön kustannustehokasta ylläpitoa.
  • Yritystoiminnan parantaminen: Yksi suurimmista datan käyttötapauksista on yrityksen toiminnan parantaminen. Suurten tietojen avulla voidaan analysoida erilaisia ​​parametreja, kuten asiakaspalautetta, tuottoja ja monia muita tekijöitä päätöksenteon parantamiseksi ja vastaamaan paremmin nykyistä markkinakysyntää.
  • Paranna innovaatioita: Suuret tiedot voivat auttaa yrityksiä tutkimaan ihmisten, instituutioiden ja erilaisten muiden tahojen suhdetta luomaan oivalluksia. Nämä oivallukset voivat auttaa yrityksiä innovoimaan ja luomaan uudempia tuotteita tai strategioita kilpailuedun saavuttamiseksi.

Big Data -edut

Nyt kun olemme käyneet läpi big datan käyttötapaukset, tutkitaan, miksi meidän pitäisi ensin kokea vaikeuksia analysoida suuria tietoja. Tarkastellaan big data -analytiikan etuja.

  • Säästää aikaa
  • Kustannustehokas
  • Auttaa tuotekehityksessä
  • Auttaa ymmärtämään markkinaolosuhteita
  • Auttaa mielialan analysoinnissa ymmärtämään yrityksen mainetta verkossa

Suurten tietojen suurimmat haasteet

Kuten voitte kuvitella, big datan käyttöönotolla on useita haasteita.

  • Suuret tiedot, kuten nimestä voi päätellä, käsittelevät valtavaa datamäärää. Jopa nykyaikaisen kehityksen myötä asia on, että pelkkä ympärillä kelluva tietomäärä kasvaa jatkuvasti eksponentiaalisesti. Sellaisenaan on äärimmäisen vaikeaa pitää kaikki tiedot turvallisella tavalla
  • Koska tietojen määrä on niin suuri, petosten havaitseminen ja tietojen puhdistus on erittäin työvoimaa kannustava tehtävä. Datatieteilijät viettävät valtavan osan ajastaan ​​vain tietojen puhdistamiseen.
  • Isotietotekniikan seuraaminen on jatkuva haaste, koska se on uskomattoman innovatiivinen.

Big Data ja Blockchain: Määrä ja laatu

Syy miksi big data ja blockchain voivat olla erittäin hedelmällisiä, on se, että blockchain voi helposti peittää big data: n puutteet. On kolme syytä, miksi tämä kumppanuus voi olla hedelmällistä:

  • Turvallisuus: Blockchainin suurin etu on turvallisuus, jonka se antaa sen sisällä oleville tiedoille. Muista, että kaikki lohkoketjun sisällä olevat tiedot eivät ole muuttumattomia
  • Läpinäkyvyys: Lohkoketjun läpinäkyvä arkkitehtuuri voi auttaa sinua jäljittämään tietoja takaisin lähtöpaikkaansa.
  • Hajauttaminen: Kaikki tiedot, jotka on tallennettu lohkoketjuun, eivät ole yhden yksikön omistuksessa. Joten ei ole mahdollisuutta tietojen varastamiseen, jos kyseinen yksikkö vaarantuu millään tavalla.
  • Joustavuus: Lohkoketju voi tallentaa kaikenlaisia ​​tietoja.

Jos tarkastelet kaikkia näitä tekijöitä, johtopäätös, jonka voimme tehdä, on se, että kaikki lohkoketjusta tulevat tiedot ovat arvokkaita. Ne on jo puhdistettu ja ne ovat petollisia. Se on potentiaalinen kultakaivos, jota monet yritykset haluavat hyödyntää.

Joten tämä johtaa meidät seuraavaan kysymykseen.

Mitkä ovat blockchain-tekniikan ominaisuudet, jotka mahdollistavat tämän suhteen?

  • Hajauttaminen
  • Läpinäkyvyys
  • Muuttamattomuus

# 1 Hajauttaminen

Ennen kuin Bitcoin ja BitTorrent tulivat, olimme tottuneet enemmän keskitettyihin palveluihin. Idea on hyvin yksinkertainen. Sinulla on keskitetty yksikkö, joka on tallentanut kaikki tiedot, ja sinun on oltava vuorovaikutuksessa vain tämän yksikön kanssa saadaksesi tarvitsemasi tiedot.

Toinen esimerkki keskitetystä järjestelmästä on pankit. He tallentavat kaikki rahasi, ja ainoa tapa, jolla voit maksaa jollekin, on käydä läpi pankin.

Perinteinen asiakas-palvelin-malli on täydellinen esimerkki tästä:

Täydellinen opas Big Data ja Blockchain

Kun etsit jotain Googlessa, lähetät kyselyn palvelimelle, joka palaa sitten sinulle asiaankuuluvien tietojen kanssa. Se on yksinkertainen asiakas-palvelin.

Nyt keskitetyt järjestelmät ovat kohdelleet meitä hyvin monien vuosien ajan, mutta niillä on kuitenkin useita haavoittuvuuksia.

  • Ensinnäkin, koska ne on keskitetty, kaikki tiedot tallennetaan yhteen paikkaan. Tämä tekee niistä helppoja kohdepisteitä potentiaalisille hakkereille.
  • Jos keskitetty järjestelmä menisi läpi ohjelmistopäivityksen, se pysäyttäisi koko järjestelmän
  • Entä jos keskitetty yksikkö sulkeutuu jotenkin jostain syystä? Tällä tavoin kukaan ei pääse käsiksi hallussaan oleviin tietoihin
  • Pahimmassa tilanteessa, entä jos tämä taho vioittuu ja on pahantahtoinen? Jos näin tapahtuu, kaikki lohkoketjun sisällä olevat tiedot vaarantuvat.

Joten mitä tapahtuu, jos otamme vain tämän keskitetyn kokonaisuuden pois?

Hajautetussa järjestelmässä tietoja ei tallenna yksi ainoa yksikkö. Itse asiassa kaikki verkon henkilöt omistavat tiedot.

Hajautetussa verkossa, jos haluat olla vuorovaikutuksessa ystävän kanssa, voit tehdä sen suoraan käymättä kolmannen osapuolen kanssa. Se oli Bitcoinsin tärkein ideologia. Sinä ja vain sinä yksin olet vastuussa rahoistasi. Voit lähettää rahasi kenelle tahansa haluamallasi käymättä pankin läpi.

Täydellinen opas Big Data ja Blockchain

# 2 Läpinäkyvyys

Yksi blockchain-tekniikan mielenkiintoisimmista ja väärinymmärretyistä käsitteistä on ”läpinäkyvyys”. Jotkut sanovat, että blockchain antaa sinulle yksityisyyttä, kun taas jotkut sanovat, että se on läpinäkyvä. Miksi luulet niin tapahtuvan?

No … henkilön identiteetti on piilotettu monimutkaisen salauksen avulla ja sitä edustaa vain hänen julkinen puhe. Joten jos etsit henkilön tapahtumahistoriaa, et näe “Bob lähetti 1 BTC: tä”, vaan näet:

“1MF1bhsFLkBzzz9vpFYEmvwT2TbyCt7NZJ lähetti 1 BTC: n”.

Seuraava tilannekuva Ethereum-tapahtumista näyttää sinulle mitä tarkoitamme:

Täydellinen opas Big Data ja Blockchain

Joten vaikka henkilön todellinen henkilöllisyys on suojattu, näet silti kaikki tapahtumat, jotka hänen julkinen osoitteensa teki. Tällaista avoimuuden tasoa ei ole koskaan ennen ollut olemassa rahoitusjärjestelmässä. Se lisää, että ylimääräinen ja kaivattu vastuun taso, jota jotkut näistä suurimmista laitoksista vaativat.

Puhuen kryptovaluutan näkökulmasta, jos tiedät jonkin näistä suurista yrityksistä, voit yksinkertaisesti lisätä sen tutkimusmatkailijaan ja tarkastella kaikkia heidän tekemiäsi tapahtumia. Tämä pakottaa heidät olemaan rehellisiä, jotain, jota heidän ei ole koskaan tarvinnut käsitellä aiemmin.

Se ei kuitenkaan ole paras käyttötapa. Olemme melko varmoja siitä, että suurin osa näistä yrityksistä ei tee kauppaa kryptovaluutoilla, ja vaikka tekisivätkin, he eivät tee KAIKKIA liiketoimiaan kryptovaluutoilla. Entä jos blockchain-tekniikka integroitaisiin … sanotaan heidän toimitusketjussaan?

Voit nähdä, miksi tällainen voi olla erittäin hyödyllistä finanssialalle oikealle?

# 3 Muuttamattomuus

Muuttamattomuus tarkoittaa lohkoketjun yhteydessä, että kun jotain on syötetty lohkoketjuun, sitä ei voida muuttaa.

Voitteko kuvitella, kuinka arvokasta tämä on rahoituslaitoksille??

Kuvittele, kuinka monta kavallustapausta voidaan niputtaa alkuunsa, jos ihmiset tietävät, että he eivät voi “työskennellä kirjojen kanssa” ja käpertyä yrityksen kirjanpidon kanssa.

Syy miksi lohkoketju saa tämän ominaisuuden johtuu kryptografisista hajautusfunktioista.

Yksinkertaisesti sanottuna hajautus tarkoittaa minkä tahansa pituisen syötemerkkijonon ottamista ja kiinteän pituisen tuotoksen antamista. Kryptovaluuttojen, kuten bitcoin, yhteydessä tapahtumat otetaan syötteeksi ja suoritetaan hajautusalgoritmin (bitcoin käyttää SHA-256) kautta, joka antaa kiinteän pituisen tuotoksen.

Katsotaanpa, kuinka hajautusprosessi toimii. Aiomme laittaa tiettyjä panoksia. Tähän harjoitukseen aiomme käyttää SHA-256: ta (Secure Hashing Algorithm 256).

Täydellinen opas Big Data ja Blockchain

Kuten näette, SHA-256: n tapauksessa, riippumatta siitä, kuinka suuri tai pieni syötteesi on, lähdöllä on aina kiinteä 256-bittinen pituus. Tästä tulee kriittinen, kun olet tekemisissä valtavan määrän tietoja ja tapahtumia. Joten pohjimmiltaan sen sijaan, että muistaisit valtavia syötetietoja, voit vain muistaa hash ja seurata.

Salaushajautusfunktio on erityinen hajautusfunktioiden luokka, jolla on useita ominaisuuksia, mikä tekee siitä ihanteellisen salaukseen. On tiettyjä ominaisuuksia, jotka salauksen hajautusfunktiolla on oltava, jotta sitä voidaan pitää turvallisena. Voit lukea niistä yksityiskohtaisesti hajautusoppaassamme.

On vain yksi kiinteistö, johon haluamme sinun keskittyvän tänään. Sitä kutsutaan “lumivyöryvaikutukseksi”.

Mitä tuo tarkoittaa?

Vaikka teetkin pienen muutoksen syötteessäsi, hashissa näkyvät muutokset ovat valtavat. Testataan se SHA-256: lla:

Täydellinen opas Big Data ja Blockchain

Näetkö tuon?

Vaikka muutit juuri syötteen ensimmäisen aakkosen kirjainkokoa, katso kuinka paljon se on vaikuttanut lähtöhajautukseen. Palataan nyt edelliseen kohtaan, kun tarkastelimme blockchain-arkkitehtuuria. Se mitä sanoimme oli:

Lohkoketju on linkitetty luettelo, joka sisältää tietoja ja hash-osoittimen, joka osoittaa edelliseen lohkoonsa, mikä luo ketjun. Mikä on hajautusosoitin? Hajautusosoitin on samanlainen kuin osoitin, mutta sen sijaan, että se sisältäisi vain edellisen lohkon osoitteen, se sisältää myös edellisen lohkon sisällä olevan datan hajautuksen..

Tämä yksi pieni säätö tekee blokkiketjuista niin hämmästyttävän luotettavia ja uraauurtavia. Itse asiassa siksi blockchainista poimittu data on 100% luotettava. Tiedät varmasti, että kukaan ei ole ensin muuttanut tietoja.

Esimerkkejä Big Data- ja Blockchain-projekteista

Tarkastellaan kahta projektia, joissa yhdistyvät big data ja blockchain.

Storj

Täydellinen opas Big Data ja Blockchain

Storj on avoimen lähdekoodin hajautettu tiedostojen tallennusratkaisu. He käyttävät salausta, sirpoutumista ja hajautustaulukoita auttaakseen tallentamaan tiedostoja hajautettuun vertaisverkkoon. Storjilla on hajautettu tallennussolmujoukko, joka käyttää vapaata kiintolevytilaa yhteisön jäseniltä, ​​joita kutsutaan “maanviljelijöiksi”..

Storj käyttää natiivimerkkinsä STORJ: ta sisäisen järjestelmän polttoaineena. Ajatuksena on, että käyttäjät maksavat näille viljelijöille tunnuksella, jotta he voivat hyödyntää heidän tallennustaan ​​ja kaistanleveyttä. STORJ-rahakkeiden yläraja on 500 miljoonaa, ja ne käyttävät työn todistamiseen perustuvaa konsensusmekanismia.

Omnilytics

Täydellinen opas Big Data ja Blockchain

Omnilytics yhdistää lohkoketjun big data -analytiikkaan. He käyttävät tekoälyä ja koneoppimista markkinoinnin, auditoinnin ja trendiennustamisen yhteydessä.

Omnilytics-alustan koordinaattori käsittelee käyttäjien esittämät tietopyynnöt ja välittää tiedonhankintatehtävän tiedonhankintasolmuille. Tietojen validointisolmut validoivat sitten hankitut tiedot, jotka sitten normalisoidaan Data Sharper -solmuilla. Tämän prosessin lopussa järjestelmä lähettää tiedot kyseiselle käyttäjälle. OMN-tunnukset käyttävät koko järjestelmää.

Johtopäätös

Big data ja blockchain-tekniikka voivat yhdistää voimansa mullistamaan tapaa, jolla käsittelemme ja analysoimme tietoja. Tänä päivänä tiedot ovat rahaa. Päästäkseen tämän kilpailun kärkeen laadukkaampien tietojen hankkimiseksi, näemme todennäköisesti yhä useamman yrityksen yrittävän kaivaa tähän voimakkaaseen kumppanuuteen.

Mike Owergreen Administrator
Sorry! The Author has not filled his profile.
follow me
Like this post? Please share to your friends:
map