Blockchain und Data Science sind zwei der vielversprechendsten neuen Technologien mit dem Potenzial, mehrere Sektoren zu transformieren und die Arbeitsweise von Unternehmen und Organisationen grundlegend zu verändern.
Man könnte meinen, dass diese Innovationen nicht miteinander vereinbar sind, wobei die eine ihren eigenen Weg geht und unabhängig von den anderen genutzt wird.
Key Take Away
- Blockchain ist eine dezentrale und sichere Technologie zur Aufzeichnung von Transaktionen, während Data Science die Analyse und Interpretation großer Datensätze umfasst.
- Die Blockchain-Technologie treibt Kryptowährungen wie Bitcoin an, während Data Science in verschiedenen Branchen für die Entscheidungsfindung und prädiktive Analytik eingesetzt wird.
- Beide Bereiche erfordern unterschiedliche Fähigkeiten, wobei sich Blockchain auf Kryptographie und verteilte Systeme und Datenwissenschaft auf Programmierung, Statistik und maschinelles Lernen konzentriert.
Blockchain vs. Data Science
Blockchain ist ein Datenbankmechanismus, der einen transparenten Informationsaustausch innerhalb eines Unternehmensnetzwerks ermöglicht. Der Schwerpunkt liegt auf der Erfassung und Validierung von Daten. Datenwissenschaft ist die Untersuchung von Daten, um aussagekräftige Erkenntnisse für Unternehmen zu gewinnen. Der Schwerpunkt liegt auf der Gewinnung wertvoller Erkenntnisse aus Daten zur Problemlösung.
Blockchain ist ein dezentraler und unveränderlicher virtualisierter Datensatz, der zur Verfolgung von Transaktionen und digitalem Material im Internet verwendet wird.
Ein Vermögenswert kann alles sein, von einem Auto über ein Haus bis hin zu Immobilien und anderen direkten oder indirekten Gütern wie Marken, privatem Wissen, Marken und Patenten.
Infolgedessen ist jeder wesentliche virtuelle Vermögenswert für den Handel und die Überwachung in einem Blockchain-Netzwerk geeignet.
Data Science zielt darauf ab, Wissen und Informationen sowohl aus organisierten als auch aus unorganisierten Daten abzurufen.
Statistik, Datenverarbeitung, maschinelles Training und andere ausgeklügelte Technologien werden in diesem Sektor verwendet, um tatsächliche Prozesse unter Verwendung von Daten zu verstehen und zu bewerten.
Einige Beispiele für datenwissenschaftliche Anwendungen sind Internet-Engines-Protokolle, digitale Werbung und Empfehlungssysteme.
Vergleichstabelle
| Vergleichsparameter | Blockchain | Daten Wissenschaft |
|---|---|---|
| Definition | Erfasst und validiert Daten. | Es analysiert Daten. |
| Ziel | Damit digitale Informationen unveränderlich aufgezeichnet und verteilt werden können. | Um die Mittel zum Extrahieren von geschäftsorientierten Erkenntnissen aus Daten zu konstruieren. |
| Zweck | Datenintegrität | Datenvorhersage |
| Anwendungen | Echtzeit-Transaktionen. | Bietet eine eingehende Datenanalyse. |
| Benefits | Gegenseitiger Benutzerkonsens Sicherheit, Geschwindigkeit usw. | Steigert die Effizienz, verbessert die Datenqualität usw. |
| Verwendung | Wird in digitalen Geldbörsen verwendet, speichert Patientendaten in der Gesundheitsbranche sicher, Mikrozahlungen usw. | Erstellen von prädiktiven kausalen Analysemodellen oder Vorhersagemodellen mithilfe von maschinellem Lernen. |
Was ist Blockchain?
Blockchain ist ein verteiltes Hauptbuch, das aus mehreren Knoten besteht, die ohne die Verwendung eines zentralen Servers miteinander gekoppelt sind. Die Blockchain-Technologie basiert, wie der Name schon sagt, auf der Vorstellung einer Kette miteinander verbundener Blöcke.
Das Funktionieren von Auszahlungen über ein Blockchain-Netzwerk wird wesentlich reibungsloser als jede andere Technik, da Blockchain nicht von einer zentralen Stelle reguliert wird. Um Zahlungen auf der Blockchain durchzuführen, benötigen Benutzer keine Autorisierung durch Dritte.
Im Blockchain-System wird die unveränderliche Distributed-Ledger-Technologie verwendet. Als Ergebnis können Daten, sobald sie in das Register aufgezeichnet wurden, nicht modifiziert werden.
Da ihre Daten unveränderlich sind und Benutzer Informationen bis zu ihrem Ursprung zurückverfolgen können, bietet Blockchain eine unglaubliche Zuverlässigkeit.
Wenn ein Benutzer eine Übertragung in einem Blockchain-Netzwerk beginnt, wird die Transaktion zunächst in einem Block gekapselt.
Nach der Bildung eines Blocks wird die beabsichtigte Transaktion über ein Peer-to-Peer-Netzwerk bestätigt, das aus Computern besteht, die als Knoten bezeichnet werden und die Transaktion dann legitimieren.
Außerdem wird eine Transaktion immer dann, wenn sie bestätigt wird, mit den anderen Blöcken im Register gekoppelt, um einen eindeutigen Datenblock einzuführen. Kryptowährungen, Vereinbarungen, Dokumente und andere relevante Daten können in einer verifizierten Zahlung enthalten sein.
Der Großteil der Daten wird auf zentralisierten Servern gespeichert, die häufig das Ziel von Cyber-Angreifern sind; Zahlreiche Vorfälle von Hacks und Datenschutzverletzungen zeigen die Besorgnis.
Auf der anderen Seite gibt Blockchain die Datenkontrolle an die Personen zurück, die sie erstellt haben, was es Dieben erschwert, auf Daten in großem Umfang zuzugreifen und sie zu ändern.
Was ist Data Science?
Daten werden im Wirtschaftsjargon manchmal auch als das „neue Öl“ bezeichnet, weshalb Großkonzerne wie das renommierte Amazon, Facebook oder Google erhebliche Datenmengen unter ihrer Kontrolle haben.
Data Science hat Anwendungen in praktisch jedem Unternehmen, von der personalisierten Gesundheitsberatung bis zur Echtzeit-Transportroutenoptimierung. Data Science bietet wie Blockchain hochbezahlte Beschäftigungsmöglichkeiten in einer Vielzahl von Bereichen.
Unternehmen können jetzt dank des Aufkommens von Big Data riesige Datenmengen speichern. Durch das Aufdecken verborgener Datenmuster aus Rohdaten hilft Data Science Unternehmen dabei, bessere Urteile und Prognosen zu treffen.
Es kommt darauf an, Dateneinblicke aus historischen Trends zu gewinnen, die andere Datensichtweisen zeigen, die zuvor unentdeckt waren.
Data Science wird verwendet, um prädiktive kausale erweiterte Analysen zu erstellen, um die Wahrscheinlichkeit zu bestimmen, dass Verbraucher zukünftige Kreditkarten- oder Kreditzahlungen planmäßig abschließen.
Prescriptive Analytics zum Beispiel kann die Technologie einsetzen, um Modelle zu entwickeln, die in der Lage sind, anhand dynamischer Faktoren, wie beispielsweise eines selbstfahrenden Autos, zu beurteilen, wie sie angepasst werden können.
Data Science hilft Unternehmen bei der Steigerung der Effizienz, indem sie ihnen ermöglicht, schnelle und fundierte Entscheidungen zu treffen, was zu einer höheren Rentabilität führt.
Es verbessert die Genauigkeit von Aufzeichnungen/Wissen und unterstützt gleichzeitig die Bereitstellung verbesserter Produkte und Dienstleistungen auf der Grundlage von Kundenpräferenzen und -tendenzen.
Data Science ist bestrebt, die Datenqualität zu verbessern und die Bereitstellung gewünschter Dienstleistungen und Waren auf der Grundlage von Kundentrends und -präferenzen zu unterstützen.
Hauptunterschiede zwischen Blockchain und Data Science
- Blockchain zeichnet Daten auf und validiert sie, während Data Science Daten für umsetzbare Erkenntnisse analysiert.
- Blockchain zielt darauf ab, dass die verfügbaren digitalen Informationen erfasst, validiert und dann verteilt werden können. Data Science zielt jedoch darauf ab, geschäftsorientierte Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen.
- Der Zweck der Blockchain besteht darin, die Datenintegrität aufrechtzuerhalten, während der Zweck der Datenwissenschaft die genaue Datenvorhersage ist
- Während Blockchain Geldtransfers in Echtzeit ermöglicht, ermöglicht Data Science eine eingehende Datenanalyse.
- Blockchain-Transaktionen werden mit gegenseitiger Zustimmung des Kunden durchgeführt und bieten Sicherheit, Geschwindigkeit und Zugänglichkeit, während Data Science Unternehmen dabei unterstützt, die Effizienz zu steigern, die Daten- und Informationsqualität zu verbessern und so weiter.
- Blockchain wird in digitalen Geldbörsen, Mikrozahlungen usw. verwendet, während Data Science in prädiktiven kausalen Analysemodellen oder Vorhersagemodellen mit Hilfe von maschinellem Lernen verwendet wird.
Bibliographie
- https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3390566.3391681
- 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
Letzte Aktualisierung: 13. Juli 2023
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Sandeep Bhandari hat einen Bachelor of Engineering in Computers von der Thapar University (2006). Er verfügt über 20 Jahre Erfahrung im Technologiebereich. Er interessiert sich sehr für verschiedene technische Bereiche, darunter Datenbanksysteme, Computernetzwerke und Programmierung. Sie können mehr über ihn auf seinem lesen Bio-Seite.
