ブロックチェーンとデータサイエンス: 違いと比較

ブロックチェーンとデータ サイエンスは、最も有望な新技術の XNUMX つであり、複数のセクターを変革し、企業や組織の運営方法を根本的に変える可能性を秘めています。

これらのイノベーションは相互に互換性がなく、一方が独自の方向性を示し、他方とは独立して使用されていると考えることができます。 

主要な取り組み

1. ブロックチェーンはトランザクションを記録するための分散化された安全なテクノロジーであり、データ サイエンスには大規模なデータセットの分析と解釈が含まれます。
2. ブロックチェーン技術はビットコインのような暗号通貨を支えていますが、データ サイエンスはさまざまな業界で意思決定と予測分析に使用されています。
3. ブロックチェーンは暗号化と分散システムに焦点を当てており、データサイエンスはプログラミング、統計、機械学習に重点を置いています。

ブロックチェーン vs データサイエンス 

ブロックチェーン は、ビジネス ネットワーク内で透過的な情報共有を可能にするデータベース メカニズムです。 データの記録と検証に重点を置いています。 データサイエンス ビジネスにとって有意義な洞察を引き出すためのデータの研究です。 問題解決のために、データから貴重な洞察を引き出すことに重点を置いています。

ブロックチェーン 分散型で不変の仮想化されたデータ レコードであり、インターネット全体でトランザクションとデジタル マテリアルを追跡するために使用されます。

資産とは、自動車から家屋、不動産、その他の直接的または間接的な商品 (ブランディング、私的知識、商標、特許など) まで、あらゆるものです。

その結果、実質的な仮想資産は、ブロックチェーン ネットワークでの取引と監視に適しています。 

データ サイエンスは、整理されたデータと整理されていないデータの両方から知識と情報を取得することを目的としています。

この分野では、統計、データ処理、機械学習、およびその他の高度な技術を利用して、データを使用して実際のプロセスを理解し、評価します。

データ サイエンス アプリケーションの例としては、インターネット エンジン プロトコル、デジタル広告、レコメンデーション システムなどがあります。 

比較表

比較のパラメータ	ブロックチェーン	データサイエンス
定義	データを記録して検証します。	データを分析します。
目的	デジタル情報を不変に記録および配布できるようにする。	データからビジネスに焦点を当てた洞察を抽出する手段を構築すること。
目的	データの整合性	データ予測
アプリケーション	リアルタイムトランザクション。	詳細なデータ分析を提供します。
福利厚生	相互ユーザーの合意による安全性、速度など	効率の向上、データの質の向上など
あなたが使用します	デジタル ウォレット、医療業界での患者データの安全な保存、マイクロペイメントなどで使用されます。	機械学習を使用した予測因果分析モデルまたは予測モデルの構築。

Blockchainとは何ですか？ 

ブロックチェーンは、中央サーバーを使用せずに結合された複数のノードで構成される分散台帳です。 ブロックチェーン技術は、名前が示すように、相互接続されたブロックのチェーンの概念に基づいています。 

ブロックチェーンは中央集権的な機関によって規制されていないため、ブロックチェーン ネットワークを介した支払いの機能は、他のどの手法よりも大幅にスムーズになります。 ブロックチェーンで支払いを実行するために、ユーザーはサードパーティの承認を必要としません。 

ブロックチェーンシステムには不変の分散型台帳技術が使われています。 その結果、データがレジスタに記録されると、それを変更することはできません。

さらに、そのデータは変更できず、ユーザーは情報を元に戻すことができるため、ブロックチェーンは信じられないほどの信頼性を提供します。 

ユーザーがブロックチェーン ネットワークで転送を開始すると、トランザクションは最初にブロックにカプセル化されます。

ブロックの形成に続いて、意図されたトランザクションは、ノードと呼ばれるコンピューターで構成されるピア ツー ピア ネットワークを介して確認され、トランザクションが正当化されます。  

さらに、トランザクションが承認されるたびに、レジスタ内の他のブロックと結合されて、一意のデータ ブロックが導入されます。 確認済みの支払いには、暗号通貨、契約、文書、およびその他の関連データが含まれる場合があります。  

データの大部分は中央サーバーに格納されており、サイバー攻撃者の標的になることがよくあります。 ハッキングやプライバシー侵害の多数の事件が懸念を示しています。

一方で、ブロックチェーンはデータ コントロールを作成者に戻すため、泥棒が広範囲にデータにアクセスして変更することを困難にします。 

データサイエンスとは 

データは、経済用語で「新しい石油」と呼ばれることがあります。そのため、有名な Amazon、Facebook、Google などの大企業は、大量のデータを管理しています。  

データ サイエンスは、パーソナライズされたヘルスケアのアドバイスからリアルタイムの輸送ルートの最適化まで、ほぼすべてのビジネスに適用されます。 ブロックチェーンのようなデータ サイエンスは、さまざまな分野で高給の仕事の可能性を提供します。  

ビッグデータの出現により、組織は現在、膨大な量のデータを保管している可能性があります。 データ サイエンスは、生データから隠れたデータ パターンを明らかにすることで、組織がより適切な判断と予測を行うのに役立ちます。

すべては、過去の傾向から、これまで発見されていなかったさまざまなデータの視点を示すデータの洞察を得ることに帰着します。 

データ サイエンスは、消費者が将来のクレジット カードまたはローンの支払いを予定どおりに完了する可能性を判断するために、因果関係を予測する高度な分析を作成するために使用されます。

たとえば、処方的分析では、このテクノロジーを使用して、自動運転車などの動的要因を使用してモデルを適応させる方法を判断できるモデルを開発できます。 

データサイエンスは、ビジネスが情報に基づいた迅速な意思決定を行えるようにすることで効率を高め、収益性を高めます。

記録/知識の正確性を高めると同時に、クライアントの好みや傾向に基づいて改善された製品やサービスの提供を支援します。 

データ サイエンスは、データの品質を向上させ、クライアントの傾向や好みに基づいて、必要なサービスや商品の提供を支援するよう努めています。 

ブロックチェーンとデータサイエンスの主な違い 

1. ブロックチェーンは、データを検証するとともにデータを記録し、データサイエンスはデータを分析して実用的な洞察を得ます。 
2. ブロックチェーンは、利用可能なデジタル情報を記録、検証、配布できるようにすることを目的としています。 ただし、データ サイエンスは、データからビジネスに焦点を当てた洞察を得ることを目的としています。 
3. ブロックチェーンの目的はデータの整合性を維持することであり、データサイエンスの目的は正確なデータ予測です  
4. ブロックチェーンはリアルタイムの送金を可能にしますが、データ サイエンスは詳細なデータ分析を可能にします。 
5. ブロックチェーン トランザクションは、相互の顧客の同意を得て実行され、セキュリティ、速度、およびアクセシビリティを提供します。一方、データ サイエンスは、組織の効率の向上、データおよび情報の品質の向上などに役立ちます。 
6. ブロックチェーンは、デジタルウォレット、マイクロペイメントなどで使用されています。一方、データサイエンスは、予測因果分析モデルまたは機械学習の助けを借りた予測モデルで利用されています。 

参考文献 

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 

最終更新日 : 13 年 2023 月 XNUMX 日