大數據（Big data）和區塊鏈等新興技術被吹捧為下一件將徹底改變企業經營方式的大事。我們大多數人的印象是，這些技術是相互排斥的——每一種技術都有自己獨特的路徑，并且是單獨使用的。然而，事實并非這樣。

當數據科學處理使用數據進行適當的管理時，區塊鏈通過其分散的分類賬確保了數據的安全性。

這些技術具有巨大的未開發潛力，可以提高效率和生產力。問題是，這些技術是否可以結合到一起？當區塊鏈和數據科學同時應用時，將會實現什么？為什么說區塊鏈是數據科學的未來？

在回答這些問題之前，讓我們先單獨研究一下這些技術，以便更好地理解它們。

什么是區塊鏈？

區塊鏈基本上是一個記錄每筆交易的數字分類賬。由于它是分散的，沒有一個單一的權力機構，這意味著沒有人能夠操縱發生在這個分類賬上的交易。存儲在區塊鏈數據結構中的信息不能被篡改，因為更改一個塊意味著更改它后面的所有其他塊。如果更改了一個過去的塊，則會更改所有下面的塊。因此，即使一個塊中的更改也不可能不被注意到。

隨著人們對加密貨幣和比特幣等數字貨幣的興趣日益濃厚，區塊鏈技術開始嶄露頭角。然而，今天，它不僅發現了記錄加密貨幣交易的相關性，而且還發現了記錄任何有價值東西的相關性。

Upwork進行的一項研究發現，區塊鏈技能是自由職業市場上最熱門的商品之一。該報告還強調，區塊鏈的招聘職位近年來呈指數級增長。

區塊鏈的應用遠遠超出了比特幣等貨幣用例。區塊鏈中的塊可以容納不同種類的信息，因此使區塊鏈非常的通用。可以存儲在區塊鏈中的東西包括醫療記錄、地契、汽車所有權等等。簡而言之，區塊鏈在任何情況下都是有價值的，在這種情況下，以透明、分散、安全和無篡改的方式記錄東西都是必不可少的。區塊鏈的更多用例如下：

· 創建數字身份系統

· 保存實體產品的記錄

· 開發各種金融工具

· 使投票更加透明

什么是數據科學？

數據科學是當今技術發展的趨勢產業之一。該領域在預測分析、診斷分析和描述分析等子領域有很多創新。

數據科學的目標是從結構化和非結構化數據中提取見解和其他信息。數據科學領域包括機器學習、數據分析、統計和其他高級方法，這些方法用于了解使用數據的實際過程。

Facebook、谷歌、蘋果和亞馬遜等企業巨頭每天都在挖掘海量數據。數據科學的廣闊領域刺激了對數據科學家的需求，他們的任務是從數據中獲得意義，并幫助解決現實世界的問題。這一需求還來自大數據領域，這是數據科學的一個先進領域，處理的是傳統數據處理技術無法處理的海量數據。

區塊鏈和數據科學——它們是相關的嗎？

區塊鏈和數據科學之間的關系，如果有的話，還沒有太多的研究。簡單地看一下，這兩種技術的中心都有數據。當區塊鏈驗證和記錄數據時，數據科學專注于從數據中獲得有意義的見解，以解決問題。這兩種技術都使用算法來控制與不同數據段的交互。在crux中，數據科學用于預測，而區塊鏈用于驗證數據。

區塊鏈如何幫助大數據？

可以說，如果大數據是指數據的數量，那么區塊鏈就是指數據的質量。

使用區塊鏈，實現一種處理數據的新方法是可能的。它消除了將數據集中在一起的需要，并為一種分散式的結構鋪平了道路，在這種結構中，數據分析可以直接從單個設備的邊緣進行。此外，通過區塊鏈生成的數據是經過驗證的、結構化的和不可變的。區塊鏈提供的數據保證了數據的完整性，增強了大數據。

如今，隨著數據變得更容易訪問和更健壯，大多數企業都在尋求更深入、更先進的分析方法。目前，業務使用的數據大多是分散式的，需要幾周或幾個月的時間來整理。任何類型的人為錯誤都可能極大地影響數據的完整性，從而影響最終的分析。當數據存儲在一個集中的位置時，它還面臨著被破壞的風險。數據中心也有可能被篡改并向公眾公布。每個人都想要需求，但要確保它是準確和安全的，這是一項艱巨的任務。為了執行數據分析和預測建模，數據科學需要一個功能強大的數據集。通過分散化的區塊鏈，數據科學家可以增強他們管理數據的能力，并設置一個堅實的基礎設施。

你知道嗎，最近一個由47家日本銀行組成的財團與一家名為Ripple的區塊鏈創業公司簽約，使用區塊鏈便利銀行賬戶間的轉賬。此舉背后的動機是在執行實時傳輸的同時大幅降低成本。如你所知，傳統的實時轉賬在成本方面有點高，因為潛在的風險因素是巨大的。實時轉賬的問題之一是雙重支出。這可以通過使用區塊鏈技術加以控制。傳統的實時傳輸成本高昂的原因之一是潛在的風險因素。雙重支出（這是交易失敗的一種形式，同一安全代幣被使用兩次）是實時傳輸的一個真正問題。

除了銀行業，許多行業也在考慮安全性的情況下采用了區塊鏈。從零售、醫療到公共管理，各行各業的公司都已開始了他們的區塊鏈之旅，以防止數據泄露和黑客攻擊。區塊鏈是數據科學的未來。

區塊鏈將如何增強數據科學

使數據可追溯

區塊鏈促進了對等關系。例如，如果發布的帳戶沒有正確地解釋任何方法，任何同行都可以檢查整個過程并確定結果是如何獲得的。

有了賬本透明的渠道，任何人都可以知道哪些數據是可靠的，如何存儲，如何更新，從哪里來，以及如何正確使用。總之，區塊鏈技術將使用戶能夠跟蹤從入口到出口的數據。

使實時分析成為可能

實時數據分析是非常困難的。能夠實時監控變化被認為是識別騙子最熟練的方法。然而，長期以來，實時分析是不可能的。今天，由于區塊鏈的分布式特性，公司能夠從一開始就檢測數據庫中的任何異常。

實時查看數據變化的能力是電子表格中的一個特性。就像區塊鏈也能讓兩個或更多的人同時處理同一種信息。

保證數據質量

區塊鏈的數字分類賬中的信息存儲在不同的節點中，包括私有節點和公共節點。在添加到其他塊之前，在入口點本身對信息進行交叉檢查和分析。這個過程本身就是驗證數據的一種方法。

讓數據共享更容易

對于組織來說，如果有一個平穩而容易的數據流，就會有很多優勢。紙質記錄非常困難。當在其他地方需要其中的數據時，這種困難就更加復雜了。這些文件確實會到達另一個部門，但這可能需要很長時間，而且還可能面臨在傳輸過程中丟失的風險。

如今，大多數數據科學家對區塊鏈非常著迷，因為它可以讓兩個人或更多的人同時實時訪問數據。

因此，當信息不受任何限制地流動時，管理過程就會變得精簡。

確保信任

你必須意識到，當只有一個權威時，偏見往往是一個問題。過分信任一個人可能會被證明是危險的。由于信任問題，許多公司不允許任何第三方訪問它們的數據。這使得信息共享幾乎是不可能的。使用區塊鏈技術，信任問題不會妨礙信息共享。組織能夠通過共享他們所擁有的信息來有效地合作。

提高了數據的完整性

過去十年，各機構的主要工作重點是提高數據存儲能力。在2017年底，這個問題得到了解決。現在，大多數組織關心的新問題是保護和驗證數據的完整性。

這主要是因為組織從不同的中心收集數據。甚至從政府辦公室或內部獲取的數據也可能容易出錯。此外，社交媒體等其他數據來源也可能被證明是不準確的。

如今，數據科學家正在使用區塊鏈技術來確保數據的真實性，并跟蹤數據鏈上的每一點。其大規模采用的原因之一是其不可變的安全性。通過區塊鏈的分散式分類賬，數據在每一步都通過多個簽名得到保護。為了讓任何人都能訪問數據，必須提供準確的簽名。這樣做的結果是大大減少了數據入侵和泄漏的情況。

以下是區塊鏈的一些安全特性，對數據科學來說是無價的：

交易編碼

區塊鏈使用復雜的數學算法對發生在其分類賬中的每筆交易進行加密。這些交易作為不可變和不可逆轉的雙方之間的數字合約而存在。

數據湖

數據科學家通常在數據湖中記錄他們組織的細節。當區塊鏈用于跟蹤數據的起源時，它被記錄在具有特定加密密鑰的特定塊中。這意味著，任何使用這些數據的人都擁有來自原始數據者的正確密鑰，這意味著這些信息是準確的、高質量的和真實的。

結論

數據科學是一個不斷發展的領域。隨著區塊鏈技術的集成，透明的記錄保存和健壯的安全性將成為現實，因此，數據科學家將能夠實現一些以前認為不可能實現的里程碑。雖然區塊鏈是一項相對較新的技術，但一些已經在其上進行試驗的公司的初步結果證明，它們可以有效地使用。

目前，區塊鏈還處于萌芽階段;由于圍繞它的大肆宣傳，這一點并不十分明顯。隨著技術的成熟和更多的創新的發生，將會出現更多的具體用例，而數據科學將會是一個從中受益良多的領域。盡管如此，關于其在數據科學領域的影響，特別是在需要處理大量數據的大數據領域，還是有人提出了一些問題。一個主要的擔憂是在這方面實現區塊鏈應用程序將是昂貴的。這是因為與傳統的數據存儲方式相比，在區塊鏈中存儲數據的成本更高。相對較小的數據量可以存儲在塊中，這可能會造成一些障礙，因為大數據和數據分析任務每秒需要收集大量數據。

區塊鏈將如何演變，以解決這些問題，并繼續顛覆數據科學領域，還有待觀察。可以肯定的是，這項技術在改變數據處理和使用方式方面具有巨大的潛力。

來源： 區塊網