Blockchain مقابل علوم البيانات: الفرق والمقارنة

تعد Blockchain وعلوم البيانات من أكثر التقنيات الجديدة الواعدة ، مع إمكانية تحويل قطاعات متعددة وتغيير طريقة عمل الشركات والمؤسسات بشكل أساسي.

يمكن للمرء أن يعتقد أن هذه الابتكارات غير متوافقة بشكل متبادل ، حيث يقوم أحدهم برسم مساره الخاص ويتم استخدامه بشكل مستقل عن الآخرين. 

الوجبات السريعة الرئيسية

1. Blockchain هي تقنية لامركزية وآمنة لتسجيل المعاملات ، بينما يتضمن علم البيانات تحليل وتفسير مجموعات البيانات الكبيرة.
2. تعمل تقنية Blockchain على تشغيل العملات المشفرة مثل Bitcoin ، بينما يتم استخدام علم البيانات في مختلف الصناعات لصنع القرار والتحليلات التنبؤية.
3. يتطلب كلا المجالين مجموعات مهارات مختلفة ، مع تركيز blockchain على التشفير والأنظمة الموزعة وعلوم البيانات التي تركز على البرمجة والإحصاءات والتعلم الآلي.

Blockchain مقابل علوم البيانات 

كتلة سلسلة هي آلية قاعدة بيانات تسمح بمشاركة المعلومات بشفافية داخل شبكة الأعمال. يركز على تسجيل البيانات والتحقق من صحتها. علم البيانات هي دراسة البيانات لاستخراج رؤى ذات مغزى للأعمال. يركز على تطوير رؤى قيمة من البيانات لحل المشكلات.

كتلة سلسلة هو سجل بيانات افتراضي لامركزي وغير متغير يستخدم لتتبع المعاملات والمواد الرقمية عبر الإنترنت.

يمكن أن يكون الأصل أي شيء من سيارة إلى منزل إلى عقار إلى أي سلع أخرى مباشرة أو غير مباشرة ، مثل العلامات التجارية والمعرفة الخاصة والعلامات التجارية وبراءات الاختراع.

نتيجة لذلك ، فإن أي أصل افتراضي كبير مناسب للتداول والمراقبة على شبكة blockchain. 

يهدف علم البيانات إلى استرداد المعرفة والمعلومات من البيانات المنظمة وغير المنظمة.

يتم استخدام الإحصائيات ومعالجة البيانات وتدريب الآلة والتقنيات المتطورة الأخرى في هذا القطاع لفهم وتقييم العمليات الفعلية باستخدام البيانات.

تتضمن بعض الأمثلة على تطبيقات علوم البيانات بروتوكول محركات الإنترنت والإعلانات الرقمية وأنظمة التوصية. 

جدول المقارنة

معلمات المقارنة	كتلة سلسلة	العلوم البيانات
تعريف	يسجل ويتحقق من صحة البيانات.	يحلل البيانات.
هدف	للسماح بتسجيل المعلومات الرقمية وتوزيعها بشكل ثابت.	لإنشاء وسائل لاستخراج الرؤى التي تركز على الأعمال من البيانات.
الهدف	تكامل البيانات	التنبؤ بالبيانات
التطبيقات	المعاملات في الوقت الحقيقي.	يوفر تحليل متعمق للبيانات.
المميزات	توافق آراء المستخدم المتبادل ، الأمان ، السرعة ، إلخ.	يعزز الكفاءة ويحسن جودة البيانات وما إلى ذلك.
استخدام	تُستخدم في المحافظ الرقمية ، وتخزن بيانات المرضى في صناعة الرعاية الصحية بشكل آمن ، والمدفوعات الصغيرة ، وما إلى ذلك.	بناء نماذج التحليلات السببية التنبؤية أو نماذج التنبؤ باستخدام التعلم الآلي.

ما هو Blockchain؟ 

Blockchain عبارة عن دفتر أستاذ موزع يتكون من عدة عقد مقترنة ببعضها البعض دون استخدام خادم مركزي. تعتمد تقنية Blockchain ، كما يوحي الاسم ، على فكرة سلسلة من الكتل المترابطة. 

يصبح عمل المدفوعات عبر شبكة blockchain أكثر سلاسة بشكل ملحوظ من أي تقنية أخرى لأن blockchain لا يتم تنظيمه من قبل أي هيئة مركزية. لإجراء مدفوعات على blockchain ، لا يحتاج المستخدمون إلى إذن من طرف ثالث. 

يتم استخدام تقنية دفتر الأستاذ الموزع غير القابل للتغيير في نظام blockchain. نتيجة لذلك ، بمجرد تسجيل البيانات في السجل ، لا يمكن تعديلها.

بالإضافة إلى ذلك ، نظرًا لأن بياناته غير قابلة للتغيير ويمكن للمستخدمين متابعة المعلومات حتى أصلها ، فإن blockchain يوفر موثوقية لا تصدق. 

عندما يبدأ المستخدم عملية نقل على شبكة blockchain ، يتم تغليف المعاملة مبدئيًا في كتلة.

بعد تشكيل الكتلة ، يتم تأكيد المعاملة المقصودة عبر شبكة نظير إلى نظير ، والتي تتكون من أجهزة كمبيوتر تسمى العقد ، والتي تقوم بعد ذلك بإضفاء الشرعية على المعاملة.  

بالإضافة إلى ذلك ، كلما تم تأكيد المعاملة ، يتم إقرانها بالكتل الأخرى في السجل لتقديم كتلة بيانات فريدة. قد يتم تضمين العملات المشفرة والاتفاقيات والمستندات وأي بيانات أخرى ذات صلة في دفعة تم التحقق منها.  

يتم وضع غالبية البيانات على خوادم مركزية ، والتي كثيرًا ما يستهدفها المهاجمون عبر الإنترنت ؛ تظهر العديد من حوادث الاختراق وانتهاكات الخصوصية القلق.

على الجانب الآخر ، تقوم blockchain بإعادة التحكم في البيانات إلى الأشخاص الذين قاموا بإنشائها ، مما يجعل من الصعب على اللصوص الوصول إلى البيانات وتغييرها على نطاق واسع. 

ما هو علم البيانات؟ 

يشار إلى البيانات أحيانًا باسم "النفط الجديد" في المصطلحات الاقتصادية ، ولهذا السبب تمتلك الشركات الكبرى مثل Amazon أو Facebook أو Google المشهورة كميات كبيرة من البيانات تحت سيطرتها.  

تمتلك Data Science تطبيقات في كل الأعمال تقريبًا ، بدءًا من نصائح الرعاية الصحية الشخصية وحتى تحسين مسار النقل في الوقت الفعلي. يوفر علم البيانات ، مثل Blockchain ، فرص عمل عالية الأجر في مجموعة متنوعة من المجالات.  

يمكن للمنظمات الآن تخزين كميات هائلة من البيانات بفضل ظهور البيانات الضخمة. من خلال الكشف عن أنماط البيانات المخفية من البيانات الأولية ، يساعد علم البيانات المؤسسات على إصدار أحكام وتوقعات أفضل.

يعود الأمر كله إلى الحصول على رؤى البيانات من الاتجاهات التاريخية التي تُظهر وجهات نظر مختلفة للبيانات التي لم يتم اكتشافها سابقًا. 

يتم استخدام علم البيانات لإنشاء تحليلات سببية تنبؤية متقدمة ، من أجل تحديد احتمالية استكمال المستهلكين لمدفوعات بطاقات الائتمان أو القروض المستقبلية في الموعد المحدد.

التحليلات الوصفية ، على سبيل المثال ، قد تستخدم التكنولوجيا لتطوير نماذج لديها القدرة على إصدار أحكام حول كيفية تكييفها باستخدام عوامل ديناميكية ، مثل السيارات ذاتية القيادة. 

يساعد علم البيانات الشركات في زيادة الكفاءة من خلال السماح لهم باتخاذ قرارات سريعة ومستنيرة ، مما يؤدي إلى زيادة الربحية.

إنه يعزز دقة السجلات / المعرفة بينما يساعد أيضًا في تقديم منتجات وخدمات محسنة بناءً على تفضيلات العميل وميوله. 

يسعى علم البيانات إلى تحسين جودة البيانات والمساعدة في تقديم الخدمات والسلع المرغوبة بناءً على اتجاهات العميل وتفضيلاته. 

الاختلافات الرئيسية بين Blockchain وعلوم البيانات 

1. يسجل Blockchain البيانات جنبًا إلى جنب مع التحقق من صحتها بينما يحلل علم البيانات البيانات للحصول على رؤى قابلة للتنفيذ. 
2. تهدف Blockchain إلى السماح بتسجيل المعلومات الرقمية المتاحة والتحقق من صحتها وتوزيعها بعد ذلك. ومع ذلك ، يهدف علم البيانات إلى الحصول على رؤى تركز على الأعمال من البيانات. 
3. الغرض من blockchain هو الحفاظ على سلامة البيانات وفي الوقت نفسه الغرض من علم البيانات هو التنبؤ الدقيق بالبيانات  
4. بينما يسمح blockchain بتحويل الأموال في الوقت الفعلي ، يسمح علم البيانات بتحليل متعمق للبيانات. 
5. يتم تنفيذ معاملات Blockchain بموافقة العميل المتبادلة وتوفر الأمان والسرعة وإمكانية الوصول ، بينما يساعد علم البيانات المؤسسات في زيادة الكفاءة وتحسين جودة البيانات والمعلومات وما إلى ذلك. 
6. يتم استخدام Blockchain في المحافظ الرقمية ، والمدفوعات الصغيرة ، وما إلى ذلك ، وفي الوقت نفسه ، يتم استخدام علم البيانات في نماذج التحليلات السببية التنبؤية أو نماذج التنبؤ بمساعدة التعلم الآلي. 

مراجع حسابات 

1. https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3390566.3391681 
2. https://www.researchgate.net/profile/Nadeem-Javaid/publication/335621124_Analyzing_and_Securing_Data_using_Data_Science_and_Blockchain_in_Smart_Networks/links/5d9add8992851c2f70f21acb/Analyzing-and-Securing-Data-using-Data-Science-and-Blockchain-in-Smart-Networks.pdf 

آخر تحديث: 13 يوليو 2023