Cinq façons de blockchain change la science des données

Cinq façons blockchain change la science des données. Dans cet article, nous jetons un coup d'oeil à la science des données vs blockchain et couvrons cinq raisons pour lesquelles la technologie est nécessaire dans le domaine.
Pour commencer, couvrons rapidement ce qu'est la science des données. La science des données est un domaine lié aux « données volumineuses » Les mégadonnées sont des ensembles de données volumineux qui peuvent être analysés par calcul pour révéler des tendances et des tendances distinctes.
La science des données vise donc à fournir des informations pertinentes basées sur une grande quantité de données qui peuvent être assez complexes. Il s'agit souvent d'un mélange multidisciplinaire d'inférence de données, de développement d'algorithmes et de technologie choisi pour résoudre des problèmes analytiquement complexes.
Dans un domaine entièrement lié à l'information, blockchain pourrait s'avérer un outil pivot dans la région.
1) Blockchain peut tracer des données
Blockchain traite des données et des informations presque exclusivement, ce qui signifie qu'il peut également suivre les données.
Par exemple, des industries mondiales telles que Ford Motor Company et WWF Australia ont récemment mis en place des pilotes de test de la technologie blockchain pour retracer leurs chaînes d'approvisionnement.
Ce faisant, les entreprises sont en mesure de surveiller l'ensemble du processus afin de garantir que le processus de la chaîne d'approvisionnement soit à la fois éthique et juridique.
Fondamentalement, blockchain trace les données de la chaîne d'approvisionnement. Cela peut également s'appliquer au domaine de la science des données.
Puisque nous savons que blockchain peut maintenir l'intégrité des données, les scientifiques de données pourraient utiliser blockchain comme un outil pour collecter des données.
En utilisant la technologie, ils peuvent se reposer facilement dans la connaissance que les données ne sont pas falsifiées, et ils ont la capacité de les suivre pour être sûrs.
Des signatures pourraient également être mises en place afin que seules les personnes ayant les signatures pertinentes puissent avoir accès à des informations sensibles. Un avantage de ceci est qu'il aide à prévenir les fuites de données et les piratages.
2) Blockchain peut rationaliser le partage de données
Nous vivons peut-être dans un monde numérisé, mais cela ne signifie pas que la paperasse a été éliminée. De nombreuses entreprises et entreprises conservent encore des registres papier des informations à des fins de sauvegarde ou parce qu'il est plus sûr que de stocker les données sur un réseau qui peut être piraté.
Si toutes ces informations étaient déplacées vers une blockchain décentralisée et privée, les données seraient bien protégées. Il réduit également les processus manuels, ce qui peut être un énorme gain de temps pour les entreprises.
À sa base, blockchain est un outil de partage de données. Si les données étaient sur la blockchain, elles pourraient être envoyées en toute sécurité à quiconque demande/a besoin de l'information.
Le partage de documents papier peut être un processus fastidieux, mais avec blockchain, le partage de données peut être simplifié. D'autant plus que l'information sur la blockchain ne signifie pas que personne ne peut la voir.
En crypto-monnaie, tandis que d'autres utilisateurs peuvent voir où crypto a été envoyé, il n'y a aucune information d'identification utilisée. Ceci est un produit de cryptage. Avec le cryptage correct, les scientifiques des données pourraient partager leurs informations en toute sécurité.
3) Les données peuvent être mises à jour en temps réel
C'est peut-être le plus grand avantage de l'utilisation de blockchain pour les scientifiques de données.
Un réseau blockchain est pris en charge sur une base distribuée à travers le monde, ce qui signifie qu'il est toujours opérationnel.
Cela signifie que les données et les informations peuvent être mises à jour en temps réel - une qualité qui plairait massivement aux spécialistes des données.
De même, plusieurs personnes peuvent effectuer un travail sur une blockchain à la fois, ce qui signifie que les données peuvent être mises à jour à tout moment.
4) La décentralisation offre plus de confiance
Souvent, l'une des grandes préoccupations des entreprises centralisées est qu'elles n'offrent qu'un seul point d'échec. Ils peuvent être piratés à tout moment, et en fonction de leur niveau de sécurité, des fuites de données massives peuvent se produire.
Avec un réseau pris en charge globalement, ce point de défaillance unique est supprimé.
Un aspect de la crypto-monnaie était de créer une société « sans confiance », et c'est ainsi que la blockchain est devenue essentielle dans le processus de crypto.
Comme tous les membres du réseau ont une copie de la chaîne et peuvent la visualiser librement, ils savent que l'information est correcte. Par conséquent, la confiance est supprimée parce qu'elle n'est plus nécessaire.
5) Blockchain permet de vérifier les données
Dans les crypto-monnaies, les mineurs de données sont chargés de séquençage des blocs d'informations à ajouter à la blockchain. A l'intérieur de ces blocs se trouvent des transactions. Avant d'ajouter des blocs, les mineurs de données résolvent des énigmes complexes d'algorithmes mathématiques. En un sens, ils jouent le rôle d'un compte numérique et vérifient les informations de transaction.
Dans le domaine de la science des données, chaque fois que des informations sont ajoutées à la blockchain, les enregistrements peuvent être recoupés et analysés au point d'entrée. Cela aidera à s'assurer que les données ajoutées à la blockchain sont légitimes et vérifiées avec leur intégrité intacte.
Blockchain améliorera la science des données
Vous devriez maintenant être en mesure de voir les avantages que la technologie blockchain peut apporter à la science des données.
Blockchain est conçu pour améliorer l'expérience et le flux de travail. C'est principalement la façon dont elle aura un impact sur le domaine de la science des données.
Il peut rationaliser le processus de partage des données, aider à maintenir l'intégrité et retracer les données examinées.
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