La tecnología Blockchain y Big Data se encuentran entre las principales tecnologías emergentes orientadas a revolucionar varias industrias. Cambiando radicalmente la forma en que funcionan las empresas y las organizaciones.

Se podría suponer que estas tecnologías son mutuamente exclusivas. Cada una de ellas forjando rutas únicas y aplicadas de manera independiente.

La cadena de bloques, al igual que data science, está transformando gradualmente la forma en que operan varias industrias .

Y mientras que data science se enfoca en aprovechar los datos para una administración adecuada. Blockchain garantiza la confianza de los datos al mantener un libro mayor descentralizado.

La pregunta es: ¿Hay un lugar donde estos dos conceptos se intercepten?¿Qué se logrará cuando estas dos tecnologías se apliquen simultáneamente?

 

En pocas palabras,¿Cómo puede Blockchain interrumpir data science?

Para responder a estas preguntas, será útil obtener una mejor comprensión de Blockchain y Data Science por separado.

 

¿Qué es Blockchain?

Blockchain es básicamente un libro mayor que registra transacciones económicas de modo que no puedan ser manipulados.

La tecnología llegó a ser prominente como resultado del interés en bitcoin y la criptomoneda en general. Pero desde entonces ha encontrado relevancia en el registro no solo de las transacciones de criptomoneda sino de cualquier cosa de valor.

Conociendo las capacidades de esta tecnología emergente. Los desarrolladores y entusiastas de la tecnología han trabajado en el diseño de casos de uso tras caso para blockchain.

Alta demanda de desarrolladores de blockchain

La demanda de desarrolladores de blockchain se ha incrementado en los últimos años solo Como proyectos trabajando en diferentes aplicaciones de blockchain. Los informes de plataformas freelance como UpWork han conservado las habilidades de blockchain como las habilidades más demandadas.

De manera similar, se dice que los profesionales en otras áreas como los estudios legales tienen una gran ventaja si tienen la habilidad de la cadena de bloques, o al menos tienen un conocimiento de la tecnología.

¿Qué es data science?

Data science busca extraer conocimiento y conocimientos a partir de datos estructurados y no estructurados. Este campo abarca estadísticas, análisis de datos, machine learning y otros métodos avanzados utilizados para comprender y analizar procesos reales utilizando datos.

Los datos a menudo se describen como el nuevo petróleo en el lenguaje económico. Por lo que las empresas líderes, incluidos los famosos GAFA (Google, Amazon, Facebook y Apple tienen el control de cargas de datos.

Algunas aplicaciones comunes de data science se ven en los protocolos de motores de Internet, anuncios digitales y servicios de recomendación. El análisis de datos, un aspecto clave de data science, se ha encontrado relevante en la industria de la salud para rastrear el tratamiento del paciente y el flujo de equipos; en viajes un juego para mejorar la experiencia del consumidor;

Alta demanda de data sciences

También existe una demanda aparentemente insaciable de científicos de datos que pueden proporcionar más información con datos y ayudar a resolver más problemas.

Esto es aún más pronunciado cuando se considera Big Data. Un aspecto avanzado de la ciencia de datos que trata con cantidades extremadamente grandes de datos que no pueden manejarse mediante los métodos tradicionales de procesamiento de datos.

La relación entre Blockchain y Data Science

A diferencia de las áreas Al igual que Fintech, la atención médica y la cadena de suministro donde blockchain es ahora muy familiar, la tecnología no se ha explorado ampliamente en aspectos de data science. Para algunos, la relación entre los conceptos no está clara si no existe.

Para empezar, tanto blockchain como data science se ocupan de los datos; data science analiza los datos en busca de información práctica, mientras que blockchain registra y valida los datos.

Ambos utilizan algoritmos creados para controlar las interacciones con diversos segmentos de datos. Un tema común que pronto notará es este, “data science para predicción; blockchain para la integridad de los datos. ”

El impacto de blockchain en los datos

Data science, al igual que cualquier avance tecnológico, tiene sus propios desafíos y limitaciones que, cuando se abordan, desencadenarán todas sus capacidades. Algunos desafíos importantes para data science incluyen datos inaccesibles, problemas de privacidad y datos sucios.

El control de datos sucios (o información errónea) es un área en la que la tecnología de la cadena de bloques puede impactar positivamente en el campo de data science en gran medida.

Según la encuesta de 2017 de 16,000 profesionales de datos, la inclusión de datos sucios como datos duplicados o incorrectos se identificó como el mayor desafío para data science.

A través del algoritmo de consenso descentralizado y la criptografía. Blockchain valida los datos, lo que hace que sea casi imposible manipularlos debido a la gran cantidad de poder de cómputo que se requerirá.

Nuevamente, a través de su sistema descentralizado, la tecnología blockchain garantiza la seguridad y privacidad de los datos. La mayoría de los datos se almacenan en servidores centralizados que a menudo son el objetivo de los atacantes cibernéticos.

Los diversos informes de hackeos e infracciones de seguridad muestran el alcance de la amenaza. Blockchain, por otro lado, restaura el control de los datos a los individuos que generan los datos. Lo que hace que sea una tarea cuesta arriba para que los ciberdelincuentes accedan y manipulen los datos a gran escala.

¿Cómo la tecnología Blockchain puede ayudar a Big Data?

Si es grande Es la cantidad, dice Maria Weinberger de Janexter, blockchain es la calidad. Esto se basa en el entendimiento de que blockchain se enfoca en validar datos. Mientras que data science o big data implica hacer predicciones a partir de grandes cantidades de datos.

Blockchain ha traído una nueva forma de administrar y operar con datos. Ya no desde una perspectiva central donde todos los datos deben reunirse. Pero de una manera descentralizada donde los datos pueden ser analizados fuera de los límites de los dispositivos individuales. Blockchain se integra con otras tecnologías avanzadas, como soluciones en la nube, inteligencia artificial (AI) e Internet of Things (IoT).

Además, los datos validados generados a través de la tecnología blockchain vienen estructurados y completos más el hecho de que es inmutable, como mencionamos anteriormente. . Otra área importante en la que los datos generados por blockchain se convierten en un impulso para big data es la integridad de los datos. Ya que blockchain determina el origen de los datos a través de sus cadenas vinculadas.

5 Casos de uso de blockchain en Big Data

Hay al menos cinco formas específicas de blockchain los datos pueden ayudar a los científicos de datos en general.

• Asegurar la confianza (integridad de los datos)

Los datos registrados en la cadena de bloques son confiables porque deben haber pasado por un proceso de verificación que garantice su calidad. También proporciona transparencia, ya que las actividades y transacciones que tienen lugar en la red de blockchain se pueden rastrear.

El año pasado, Lenovo presentó este caso de uso de la tecnología blockchain para detectar formularios y documentos fraudulentos. Los gigantes de PC utilizaron la tecnología blockchain para validar documentos físicos codificados con firmas digitales. Las firmas digitales son procesadas por las computadoras y la autenticidad del documento se verifica a través de un registro de blockchain.

La mayoría de las veces, la integridad de los datos se asegura cuando los detalles del origen y las interacciones relacionadas con un bloque de datos se almacenan en el blockchain y se verifican automáticamente ( o validado) antes de poder actuar.

• Prevención de actividades malintencionadas

Debido a que la tecnología blockchain utiliza un algoritmo de consenso para verificar las transacciones. Es imposible que una sola unidad represente una amenaza para la red de datos. Un nodo (o unidad) que comienza a actuar de manera anormal puede ser fácilmente identificado y eliminado de la red.

Debido a que la red está tan distribuida. Es casi imposible que una sola parte genere suficiente poder computacional para alterar los criterios de validación; y permitir datos no deseados en el sistema. Para alterar las reglas de la cadena de bloques. La mayoría de los nodos se deben agrupar para crear un consenso. Esto no será posible para un solo mal actor.

• Hacer predicciones (análisis predictivo)

Los datos de la cadena de bloques, al igual que otros tipos de datos. Se pueden analizar para revelar información valiosa sobre los comportamientos, tendencias y como tales; se puede utilizar para predecir resultados futuros. Además, la tecnología blockchain proporciona datos estructurados recopilados de individuos o dispositivos individuales.

En el análisis predictivo, los científicos de datos se basan en grandes conjuntos de datos para determinar con buena precisión el resultado de eventos sociales como las preferencias del cliente. El valor de la vida útil del cliente, la dinámica precios, y las tasas de abandono en lo que se refiere a las empresas. Sin embargo, esto no se limita a las ideas de negocios. Ya que casi cualquier evento se puede predecir con el análisis de datos correcto. Ya se trate de sentimientos sociales o marcadores de inversión.

Y debido a la naturaleza distribuida de la tecnología blockchain y la enorme potencia de cómputo disponible a través de él. Los científicos de datos, incluso en organizaciones más pequeñas. Pueden realizar extensas tareas de análisis predictivo. Estos científicos de datos pueden usar el poder computacional de varios miles de computadoras conectadas en una red de blockchain como un servicio basado en la nube para analizar los resultados sociales en una escala que de otra manera no habría sido posible.

• Análisis de datos en tiempo real

As ha sido exhibido en sistemas financieros y de pago, blockchain hace para transacciones transfronterizas en tiempo real. Varios bancos e innovadores de fintech ahora están explorando tecnología blockchain porque permite la liquidación de grandes sumas rápidamente. En realidad en tiempo real, independientemente de las barreras geográficas.

De la misma manera, las organizaciones que requieren un análisis en tiempo real de los datos en gran escala pueden llamar a un sistema de blockchain habilitado para lograr. Con tecnología blockchain, los bancos y otras organizaciones pueden observar cambios en los datos en tiempo real. Lo que hace posible tomar decisiones rápidas, ya sea para bloquear una transacción sospechosa o rastrear actividades anormales.

• Administrar el intercambio de datos

A este respecto, los datos Los estudios de datos de formularios obtenidos se pueden almacenar en una red de blockchain. De esta manera, los equipos de proyecto no repiten el análisis de datos ya realizado por otros equipos ni reutilizan erróneamente los datos que ya se han utilizado. Además, una plataforma de tecnología blockchain puede ayudar a los científicos de datos a monetizar su trabajo, probablemente al intercambiar los resultados de análisis almacenados en la plataforma.

Conclusión

La tecnología Blockchain, como se ha señalado, se encuentra en sus etapas iniciales. Aunque puede no parecer tan debida a El bombo que la tecnología ha recibido en poco tiempo. Uno podría esperar que a medida que la tecnología madure y haya más innovaciones a su alrededor. Se identificarán y explorarán más casos de uso concretos; la ciencia de la información es un área que se beneficiará de esto.

Dicho esto, se han planteado algunos desafíos. sobre su impacto en data science. Especialmente en big data, que requiere grandes cantidades de datos para ser manejados. Una preocupación es que la aplicación blockchain en este sentido será muy costosa de seguir. Esto se debe a que el almacenamiento de datos en una cadena de bloques es costoso en comparación con los medios tradicionales. Los bloques tratan con cantidades relativamente pequeñas de datos en comparación con los grandes volúmenes de datos recopilados por segundo para big data y otras tareas de análisis de datos.

La forma en que la tecnología blockchain evoluciona para abordar estas preocupaciones y procede a interrumpir el espacio de data science será particularmente interesante porque. Como hemos visto, la tecnología tiene un gran potencial para transformar la forma en que administramos y usamos los datos.