Blockchain y la ciencia de datos son dos de las nuevas tecnologías más prometedoras, con el potencial de transformar múltiples sectores y alterar fundamentalmente la forma en que operan las empresas y las organizaciones.
Uno podría pensar que estas innovaciones son incompatibles entre sí, con una trazando su propio curso y siendo utilizada independientemente de las demás.
Puntos clave
- Blockchain es una tecnología descentralizada y segura para registrar transacciones, mientras que la ciencia de datos implica analizar e interpretar grandes conjuntos de datos.
- La tecnología Blockchain impulsa criptomonedas como Bitcoin, mientras que la ciencia de datos se utiliza en varias industrias para la toma de decisiones y el análisis predictivo.
- Ambos campos requieren diferentes conjuntos de habilidades, con blockchain enfocándose en criptografía y sistemas distribuidos y ciencia de datos enfatizando programación, estadísticas y aprendizaje automático.
Blockchain vs ciencia de datos
Servicios es un mecanismo de base de datos que permite compartir información de forma transparente dentro de una red empresarial. Se enfoca en registrar y validar datos. Ciencia de los datos es el estudio de datos para extraer información significativa para los negocios. Se enfoca en desarrollar información valiosa a partir de datos para la resolución de problemas.
Servicios es un registro de datos virtualizado descentralizado e invariable que se utiliza para realizar un seguimiento de las transacciones y el material digital a través de Internet.
Un activo puede ser cualquier cosa, desde un automóvil hasta una casa, bienes raíces y cualquier otro producto directo o indirecto, como marcas, conocimiento privado, marcas registradas y patentes.
Como resultado, cualquier activo virtual sustancial es apropiado para el comercio y la vigilancia en una red de cadena de bloques.
La ciencia de datos tiene como objetivo recuperar conocimiento e información de datos organizados y no organizados.
Las estadísticas, el procesamiento de datos, el entrenamiento de máquinas y otras tecnologías sofisticadas se utilizan en este sector para comprender y evaluar los procesos reales que utilizan datos.
Algunos ejemplos de aplicaciones de ciencia de datos incluyen el protocolo de motores de Internet, la publicidad digital y los sistemas de recomendación.
Tabla de comparación
| Parámetros de comparación | Servicios | Data science |
|---|---|---|
| Definición | Registra y valida datos. | Analiza datos. |
| Objetivo | Permitir que la información digital sea registrada y distribuida de manera inmutable. | Para construir los medios para extraer conocimientos centrados en el negocio de los datos. |
| Propósito | Integridad de datos | predicción de datos |
| Aplicaciones | Transacciones en tiempo real. | Proporciona un análisis de datos en profundidad. |
| Beneficios | Consenso mutuo de usuarios seguridad, velocidad, etc. | Mejora la eficiencia, mejora la calidad de los datos, etc. |
| Usos | Utilizado en billeteras digitales, almacenar datos de pacientes en la industria de la salud de forma segura, micropagos, etc. | Construcción de modelos de análisis causal predictivo o modelos de predicción utilizando aprendizaje automático. |
¿Cuál es Blockchain?
Blockchain es un libro mayor distribuido que se compone de varios nodos que se acoplan sin el uso de un servidor central. La tecnología Blockchain, como sugiere su nombre, se basa en la noción de una cadena de bloques interconectados.
El funcionamiento de los pagos a través de una red de cadena de bloques se vuelve significativamente más fluido que cualquier otra técnica, ya que la cadena de bloques no está regulada por ningún organismo centralizado. Para realizar pagos en blockchain, los usuarios no requieren autorización de terceros.
La tecnología de contabilidad distribuida inmutable se utiliza en el sistema blockchain. Como resultado, una vez que los datos se han registrado en el registro, no se pueden modificar.
Además, dado que sus datos no se pueden modificar y los usuarios pueden seguir la información hasta su origen, blockchain ofrece una confiabilidad increíble.
Cuando un usuario inicia una transferencia en una red blockchain, la transacción se encapsula inicialmente en un bloque.
Luego de la formación de un bloque, la transacción prevista se confirma a través de una red de igual a igual, que se compone de computadoras llamadas nodos, que luego legitiman la transacción.
Además, cada vez que se afirma una transacción, se acopla con los otros bloques en el registro para introducir un bloque de datos único. Se pueden incluir criptomonedas, acuerdos, documentos y cualquier otro dato relevante en un pago verificado.
La mayoría de los datos se alojan en servidores centralizados, que con frecuencia son el objetivo de los atacantes cibernéticos; numerosos incidentes de piratería informática y violaciones de la privacidad demuestran la preocupación.
Por otro lado, blockchain devuelve el control de datos a las personas que lo crearon, lo que dificulta que los ladrones accedan y cambien los datos a gran escala.
¿Qué es la ciencia de datos?
A veces se hace referencia a los datos como el “petróleo nuevo” en la jerga económica, razón por la cual las grandes corporaciones como las renombradas Amazon, Facebook o Google tienen cantidades significativas de datos bajo su control.
La ciencia de datos tiene aplicaciones en prácticamente todos los negocios, desde el asesoramiento sanitario personalizado hasta la optimización de rutas de transporte en tiempo real. La ciencia de datos, como Blockchain, ofrece posibilidades laborales bien remuneradas en una variedad de campos.
Las organizaciones ahora pueden almacenar grandes cantidades de datos gracias a la aparición de big data. Al descubrir patrones de datos ocultos a partir de datos sin procesar, la ciencia de datos ayuda a las organizaciones a hacer mejores juicios y pronósticos.
Todo se reduce a obtener información de datos de tendencias históricas que muestran diferentes puntos de vista de datos que no se habían descubierto anteriormente.
La ciencia de datos se utiliza para crear análisis predictivos causales avanzados, para determinar la probabilidad de que los consumidores completen pagos futuros de tarjetas de crédito o préstamos a tiempo.
El análisis prescriptivo, por ejemplo, puede emplear la tecnología para desarrollar modelos con la capacidad de emitir juicios sobre cómo adaptarlos utilizando factores dinámicos, como un automóvil autónomo.
La ciencia de datos ayuda a las empresas a aumentar la eficiencia al permitirles tomar decisiones rápidas e informadas, lo que resulta en una mayor rentabilidad.
Mejora la precisión de los registros/conocimientos al mismo tiempo que ayuda en la entrega de productos y servicios mejorados en función de las preferencias y tendencias del cliente.
La ciencia de datos se esfuerza por mejorar la calidad de los datos y ayudar en la entrega de los servicios y bienes deseados en función de las tendencias y preferencias de los clientes.
Principales diferencias entre blockchain y ciencia de datos
- Blockchain registra datos y los valida, mientras que la ciencia de datos analiza los datos para obtener información procesable.
- Blockchain tiene como objetivo permitir que la información digital disponible se registre, valide y luego distribuya. Sin embargo, la ciencia de datos tiene como objetivo obtener información centrada en el negocio a partir de los datos.
- El propósito de blockchain es mantener la integridad de los datos, mientras que el propósito de la ciencia de datos es la predicción precisa de datos.
- Mientras que blockchain permite transferencias de dinero en tiempo real, la ciencia de datos permite un análisis de datos en profundidad.
- Las transacciones de blockchain se realizan con el consentimiento recíproco del cliente y brindan seguridad, velocidad y accesibilidad, mientras que la ciencia de datos ayuda a las organizaciones a aumentar la eficiencia, mejorar la calidad de los datos y la información, etc.
- Blockchain se utiliza en billeteras digitales, micropagos, etc. Mientras tanto, la ciencia de datos se utiliza en modelos de análisis causal predictivo o modelos de predicción con la ayuda del aprendizaje automático.
Referencias
- 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
Última actualización: 13 julio, 2023
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Sandeep Bhandari tiene una Licenciatura en Ingeniería Informática de la Universidad de Thapar (2006). Tiene 20 años de experiencia en el campo de la tecnología. Tiene un gran interés en varios campos técnicos, incluidos los sistemas de bases de datos, las redes informáticas y la programación. Puedes leer más sobre él en su página de biografía.
