ブロックチェーンがデータサイエンスを変える5つの方法

ブロックチェーンがデータサイエンスを変えている5つの方法。 この記事では、データサイエンスとブロックチェーンを見て、現場で技術が必要な5つの理由を取り上げます。
まず、データサイエンスの概要を簡単に説明しましょう。 データサイエンスは「ビッグデータ」に関連する分野です。 ビッグデータは、異なるパターンや傾向を明らかにするために計算的に分析することができる大規模なデータセットを指します。
データサイエンスは、非常に複雑な可能性のある大量のデータに基づいて関連情報を提供することを目的としています。 多くの場合、解析的に複雑な問題を解決するために選ばれたデータ推論、アルゴリズム開発、技術の学際的な組み合わせ。
情報に完全に関連する分野では、ブロックチェーンは地域の重要なツールであることが証明されます。
1）ブロックチェーンはデータをトレースできます
ブロックチェーンはデータと情報をほぼ独占的に扱います。つまり、データを追跡することもできます。
たとえば、Ford Motor CompanyやWWFオーストラリアなどのグローバル産業は、最近、ブロックチェーン技術のテストパイロットを実装してサプライチェーンを追跡しています。
そうすることで、企業は、サプライチェーンのプロセスが倫理的および法的な両方であることを保証するために、プロセス全体を監視することができます。
基本的に、ブロックチェーンはサプライチェーンデータをトレースしています。 これはデータサイエンスの分野にも適用できます。
ブロックチェーンはデータの整合性を維持できることを知っているので、データ科学者はブロックチェーンを使用してデータを収集することができます。
この技術を使用することで、データが改ざんされていない知識を簡単に安心し、確実に追跡する能力を持つことができます。
また、関連する署名を持つユーザーだけが機密情報にアクセスできるように、署名を配置することもできます。 この利点は、データ漏洩やハッキングを防ぐのに役立つことです。
2）ブロックチェーンはデータ共有を合理化できます
私たちはデジタル化された世界に住んでいるかもしれませんが、これは書類が消えたという意味ではありません。 多くの企業や企業は、バックアップ目的のために、またはハッキングされる可能性のあるネットワーク上にデータを保存するよりも安全であるため、依然として情報の記録を紙で保管しています。
この情報がすべて分散型のプライベートブロックチェーンに移動された場合、データは十分に保護されます。 また、手動プロセスも削減できるため、企業の時間を大幅に節約できます。
その中核となるブロックチェーンはデータを共有するためのツールです。 データがブロックチェーン上にあれば、情報を要求/必要とする人に安全に送信することができます。
紙の文書を共有することは面倒なプロセスですが、ブロックチェーンを使用すると、データの共有を合理化できます。 特に、ブロックチェーン上にある情報は誰でもそれを見ることができるわけではありません。
暗号化では、他のユーザーは暗号が送信された場所を見ることができますが、識別情報は使用されません。 これは暗号化の製品です。 正しい暗号化を使用すると、データサイエンティストが情報を安全に共有できます。
3) データをリアルタイムで更新可能
これはおそらく、データサイエンティストにブロックチェーンを使用する最大の利点です。
ブロックチェーンネットワークは世界中で分散してサポートされています。つまり、常に稼働しています。
これは、データや情報をリアルタイムで更新できることを意味します。これは、データ科学者にとって非常に魅力的な品質です。
同様に、複数の人が一度にブロックチェーン上で作業を行うことができます。つまり、データは常に更新できます。
4）地方分権化はより多くの信頼を提供する
多くの場合、一元化された企業の大きな懸念事項は、単一障害点を提供することです。 彼らはいつでもハッキングされ、セキュリティのレベルに依存して、大量のデータ漏洩が発生する可能性があります。
ネットワークがグローバルにサポートされている場合、この単一障害点は削除されます。
暗号侵害の1つの側面は、「信頼できない」社会を作り出すことでした。これは、ブロックチェーンが暗号プロセスにどのように不可欠になったかです。
ネットワーク内の誰もがチェーンのコピーを持っており、それを自由に見ることができるので、情報が正しいことを知っています。 その結果、信頼は不要になったため取り除かれます。
5）ブロックチェーンを使用してデータを検証する
暗号化通貨では、データマイナーはブロックチェーンに追加される情報ブロックのシーケンス処理を行います。 これらのブロックの内部にはトランザクションがあります。 ブロックを追加する前に、データマイナーは複雑な数学的アルゴリズムパズルを解きます。 ある意味では、彼らはデジタル口座の役割を果たし、取引情報を検証します。
データサイエンスの範囲では、情報がブロックチェーンに追加されるたびに、レコードをクロスチェックして、エントリポイントで分析することができます。 これにより、ブロックチェーンに追加されるデータが正当であり、完全性はそのまま検証されます。
ブロックチェーンはデータサイエンスを強化します
ブロックチェーン技術がデータサイエンスにもたらす利点を見ることができるはずです。
ブロックチェーンは、経験とワークフローを強化するように設計されています。 これは、主にそれがデータサイエンスの分野にどのように影響するかです。
これは、データ共有プロセスを合理化し、整合性を維持し、検査中のデータをトレースすることができます。
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