由于世界正在以飛快的速度適用技術，遠遠超過經濟體的數字化能力增長的速度，企業，尤其是在許多國家生態系統占比很大的中小企業，尚未完全掌握和利用效能可跟蹤的優勢 ，更不用說跟上進步了。

雖然政府可能提供幫助，但大部分以資金幫助的形式幫助實體公司改善企業的智慧技能，不過很少有折中的選擇。

不應該鼓勵這樣的公司去開發他們自己的架構和分析工具，這要承擔沉重的層面，包括隱蔽投資等，這些公司應該有機會選擇更愉快更友好的、能提供相似功能的“跳板”平臺。

當前，大部分可負擔的“現成數據分析”工具都是只能為企業提供有限的功能。這意味著企業要使用很多不同的工具，并花費大量的時間來調整結果 - 諷刺的是，中小企業一般總是缺少時間和資源，因為他們要持續第專注于主要問題。另外數據安全也是當今現實世界面臨的挑戰， 在新聞上經常讀到有關企業被限制在自己的數據和基礎設施上。 因此，DATAVLT認識到利用區塊鏈技術的潛在優勢。 該平臺與這項技術的整合將能夠幫助企業家和企業主安全地管理、發展和維持他們的愿景。

有些平臺提供信息整合，但沒有進行關聯，DATAVLT認為，很多公司沒有解決市場中的問題，原因如下：

技術發展：之前數據分析意味著計算力的需求，因為它的處理量和強度。這種處理成本是一項難題，因為后端架構是很不容易負擔的。 即使是負擔得起，挑戰仍然在長期的資源和人才規劃中存在。

資金：傳統上來講，有這樣雄心的公司需要很沉重的投資，意味著很有可能會偏離原始的路線，被快速上市和盈利的投資者期望所替代。

人才：與現在相比，之前數據科學相關人才的數量太少。他們大部分人會被大公司雇用（不一定在數據科學領域），這些公司可以提供高于市場薪酬來滿足和管理其內部商業智能要求。

今天，隨著資金和技術進步以及產品的發展，已經有能力為任何市場的常規業 務提供強大的平臺，而不需要數據科學家。

DATAVLT的定位

從核心處來講，DATAVLT 的獨特定位是提供數據繼承并關聯分析工具和相關公司實體的能力，而且是可負擔的。這樣的工具由人工智能和機器學習能力所支持，進一步推動產生行為學習能力。

- 無單點故障

DATAVLT使用了區塊鏈技術，因此它沒有中心化系統的單點故障。

- 強化的安全性、可擴展性和穩定性

區塊鏈技術可以增強安全性，由可審計的數據流，這是不可篡改的。 該技術在處理流程效率方面有更好的穩定性和可擴展性。

DATAVLT 解讀

DATAVLT 的數據處理過程由人工智能所驅動，并具備機器自我學習能力。同時，大數據、數據分析與用戶的交互，確保了數據的安全與精準。

整體架構

流程處理示例

在DATAVLT生態系統里，使用者能獲取來自DATAVLT大數據的數據分析服務。使用者也能在系統中獲得消費者行為數據。這部分數據挖掘借助人工智能來完成的，它能成功地整合相關外來數據（如：谷歌分析，App Annie等。）與系統內的數據。

數據，處理與輸出

DATAVLT應用的基本數據包括一下所列：

● 企業／靜態數據（公司與組織所持有的資料）

● 外部數據（來自網絡與／或第三方提供的資料）

● 使用者消費數據，溝通與行為模式數據。

數據會經DATAVLT黑盒子算法進行分析，再透過人工智能分類、理清與拒絕非真實及模糊數據。為了確保數據不受外在因素的影響，數據會被分類裝進分布式賬本并分配至DATAVLT區塊鏈。學習模組將分析數據趨勢與行為，把數據與現有與歷史數據做配對。從配對的數據，系統將做預測分析，并提出改善建議或依照使用者的喜愛與要求做提醒。通過可被審核的軌跡這一結構化大數據，人工智能可以處理建構并提供更精準與可信任的資料分析資產。

人工智能學習隨著時間而進步，數據分析的品質日漸提升。比起奠基于有限資源與無結構數據的人工智能，這會促進更完整的策略決策的發生。

DATAVLT的目標和遠景是在持續演變數據渠道與系數的可能性組合，把數據解讀成相互關聯的算法，從驗證過的資料轉換成不同的垂直輸出。

數據處理總覽

黑盒算法處理總覽圖

? 數據的長度與深度

DATAVLT 利用多層分析體系結構，旨在集成和豐富不同來源的信息，可以用于分析結構化的和非結構化的多種數據源。

在接收到數據后，DATAVLT 將在基礎過濾器中進行核心分析，以發現諸如錯誤數據、缺失數據或重復數據等問題。然后將這些經過篩選的數據解析到跟蹤器和跟蹤模塊中，進入下一階段的精準度與完整性的提升。

跟蹤器 – 測量離散和分類數據等數據類型的“長度”，比如頻率，硬體設備，銷售，地點與基于模式的信息等，這部分數據通常為結構性數據。

跟蹤模塊 – 測量線性定性數據的“深度”，比如偏好、情緒、音調、反饋等，這部分數據通常為非結構性數據。

為了確保數據的質量與一致性，被清理過的數據的元數據標記數字指紋并發布到區塊鏈的存儲庫中。

? 輸出：更直觀的智能分析體驗

DATAVLT 的復雜性為滿足不同用戶、行業和應用程序的需求提供了可定制的參數。根據不同的用戶參數，可以從不同的內部及外部數據流采集數據，并按照用戶需求及時地提供數據，這些需求可以通過使用模式和數據消費行為來學習和確定。

DATAVLT代幣

DATAVLT 即將發行一個數據貨幣 （以縮寫 DVT 代稱）。DVT 允許使用傳統貨幣以及加密貨幣購買人工智能驅動的數據分析服務。其估值增長依賴于數據處理與交付的數據交易量。依照市場總體的數據分析需求成長趨勢判斷，其價值預計長期增加。

使用 DVT 購買 DATAVLT 服務的兩種方式：

1）DVT 即將合作的各主流交易平臺；

2）從 DATAVLT 的直接購買

不論通過何種途徑購買 DVT，其在我們的服務平臺上都具有相同的使用參數。