Blockchain e scienza dei dati sono due delle nuove tecnologie più promettenti, con il potenziale per trasformare più settori e alterare radicalmente il modo in cui operano aziende e organizzazioni.
Si potrebbe pensare che queste innovazioni siano reciprocamente incompatibili, con una che traccia il proprio corso e viene utilizzata indipendentemente dalle altre.
Punti chiave
- Blockchain è una tecnologia decentralizzata e sicura per la registrazione delle transazioni, mentre la scienza dei dati comporta l'analisi e l'interpretazione di grandi set di dati.
- La tecnologia blockchain alimenta criptovalute come Bitcoin, mentre la scienza dei dati viene utilizzata in vari settori per il processo decisionale e l'analisi predittiva.
- Entrambi i campi richiedono competenze diverse, con la blockchain incentrata sulla crittografia e sui sistemi distribuiti e la scienza dei dati che enfatizza la programmazione, la statistica e l'apprendimento automatico.
Blockchain contro scienza dei dati
Blockchain è un meccanismo di database che consente la condivisione trasparente delle informazioni all'interno di una rete aziendale. Si concentra sulla registrazione e la convalida dei dati. Scienza dei dati è lo studio dei dati per estrarre intuizioni significative per il business. Si concentra sullo sviluppo di preziose informazioni dai dati per la risoluzione dei problemi.
Blockchain è un record di dati virtualizzato decentralizzato e immutabile che viene utilizzato per tenere traccia delle transazioni e del materiale digitale su Internet.
Un bene può essere qualsiasi cosa, da un'auto a una casa, da un immobile a qualsiasi altra merce diretta o indiretta, come branding, conoscenza privata, marchi e brevetti.
Di conseguenza, qualsiasi risorsa virtuale sostanziale è appropriata per il trading e la sorveglianza su una rete blockchain.
La scienza dei dati mira a recuperare conoscenze e informazioni da dati organizzati e non organizzati.
Statistiche, elaborazione dei dati, addestramento delle macchine e altre tecnologie sofisticate vengono utilizzate in questo settore per comprendere e valutare i processi effettivi che utilizzano i dati.
Alcuni esempi di applicazioni di data science includono il protocollo dei motori Internet, la pubblicità digitale e i sistemi di raccomandazione.
Tavola di comparazione
| Parametri di confronto | Blockchain | Science Data |
|---|---|---|
| Definizione | Registra e convalida i dati. | Analizza i dati. |
| Obiettivo | Consentire la registrazione e la distribuzione immutabile delle informazioni digitali. | Costruire i mezzi per estrarre dai dati informazioni incentrate sul business. |
| Scopo | Integrità dei dati | Previsione dei dati |
| Applicazioni | Transazioni in tempo reale. | Fornisce un'analisi approfondita dei dati. |
| Benefici | Consenso reciproco degli utenti sicurezza, velocità, ecc. | Migliora l'efficienza, migliora la qualità dei dati, ecc. |
| si utilizza | Utilizzato nei portafogli digitali, archivia in modo sicuro i dati dei pazienti nel settore sanitario, micropagamenti, ecc. | Creazione di modelli di analisi causale predittiva o modelli di previsione utilizzando l'apprendimento automatico. |
Che cosa è Blockchain?
Blockchain è un libro mastro distribuito composto da diversi nodi che sono accoppiati insieme senza l'uso di un server centrale. La tecnologia Blockchain, come suggerisce il nome, si basa sulla nozione di una catena di blocchi interconnessi.
Il funzionamento dei pagamenti su una rete blockchain diventa significativamente più agevole rispetto a qualsiasi altra tecnica poiché la blockchain non è regolata da alcun organismo centralizzato. Per eseguire pagamenti sulla blockchain, gli utenti non richiedono l'autorizzazione di terze parti.
La tecnologia di registro distribuito immutabile viene utilizzata nel sistema blockchain. Di conseguenza, una volta che i dati sono stati registrati nel registro, non possono essere modificati.
Inoltre, poiché i suoi dati sono immutabili e gli utenti possono seguire le informazioni fino alla loro origine, la blockchain offre un'incredibile affidabilità.
Quando un utente inizia un trasferimento su una rete blockchain, la transazione viene inizialmente incapsulata in un blocco.
Dopo la formazione di un blocco, la transazione prevista viene confermata attraverso una rete peer-to-peer, costituita da computer chiamati nodi, che legittimano quindi la transazione.
Inoltre, ogni volta che una transazione viene affermata, viene accoppiata con gli altri blocchi nel registro per introdurre un blocco di dati univoco. Criptovalute, accordi, documenti e qualsiasi altro dato rilevante possono essere inclusi in un pagamento verificato.
La maggior parte dei dati è ospitata su server centralizzati, spesso presi di mira da aggressori informatici; numerosi episodi di hack e violazioni della privacy dimostrano la preoccupazione.
D'altra parte, la blockchain restituisce il controllo dei dati alle persone che li hanno creati, rendendo difficile ai ladri l'accesso e la modifica dei dati su larga scala.
Che cos'è la scienza dei dati?
I dati sono a volte indicati come il "nuovo petrolio" in gergo economico, motivo per cui le grandi aziende come la rinomata Amazon, Facebook o Google hanno sotto il loro controllo quantità significative di dati.
La scienza dei dati ha applicazioni praticamente in ogni azienda, dalla consulenza sanitaria personalizzata all'ottimizzazione dei percorsi di trasporto in tempo reale. La scienza dei dati, come Blockchain, offre possibilità di lavoro ben retribuite in una varietà di campi.
Le organizzazioni possono ora archiviare grandi quantità di dati grazie all'emergere dei big data. Scoprendo modelli di dati nascosti dai dati grezzi, la scienza dei dati aiuta le organizzazioni a formulare giudizi e previsioni migliori.
Tutto si riduce all'ottenimento di approfondimenti sui dati da tendenze storiche che mostrano diversi punti di vista dei dati che prima non erano stati scoperti.
La scienza dei dati viene utilizzata per creare analisi avanzate causali predittive, per determinare la probabilità che i consumatori completino i pagamenti futuri della carta di credito o del prestito nei tempi previsti.
L'analisi prescrittiva, ad esempio, può impiegare la tecnologia per sviluppare modelli con la capacità di esprimere giudizi su come adattarli utilizzando fattori dinamici, come un'automobile a guida autonoma.
La scienza dei dati aiuta le aziende ad aumentare l'efficienza consentendo loro di prendere decisioni rapide e informate, con conseguente aumento della redditività.
Migliora l'accuratezza delle registrazioni/conoscenze, assistendo anche nella fornitura di prodotti e servizi migliorati in base alle preferenze e alle tendenze del cliente.
La scienza dei dati si impegna a migliorare la qualità dei dati e ad assistere nella fornitura dei servizi e dei beni desiderati in base alle tendenze e alle preferenze dei clienti.
Principali differenze tra Blockchain e Data Science
- Blockchain registra i dati e li convalida mentre la scienza dei dati analizza i dati per ottenere informazioni utili.
- Blockchain mira a consentire la registrazione, la convalida e la distribuzione delle informazioni digitali disponibili. Tuttavia, la scienza dei dati mira a ottenere informazioni incentrate sul business dai dati.
- Lo scopo della blockchain è mantenere l'integrità dei dati, mentre lo scopo della scienza dei dati è una previsione accurata dei dati
- Mentre la blockchain consente trasferimenti di denaro in tempo reale, la scienza dei dati consente un'analisi approfondita dei dati.
- Le transazioni blockchain vengono eseguite con il consenso reciproco del cliente e forniscono sicurezza, velocità e accessibilità, mentre la scienza dei dati aiuta le organizzazioni ad aumentare l'efficienza, migliorare la qualità dei dati e delle informazioni e così via.
- Blockchain viene utilizzato in portafogli digitali, micropagamenti, ecc. Nel frattempo, la scienza dei dati viene utilizzata in modelli di analisi causale predittiva o modelli di previsione con l'aiuto dell'apprendimento automatico.
Riferimenti
- 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
Ultimo aggiornamento: 13 luglio 2023
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Sandeep Bhandari ha conseguito una laurea in ingegneria informatica presso la Thapar University (2006). Ha 20 anni di esperienza nel campo della tecnologia. Ha un vivo interesse in vari campi tecnici, inclusi i sistemi di database, le reti di computer e la programmazione. Puoi leggere di più su di lui sul suo pagina bio.
