Blockchain en datawetenschap zijn twee van de meest veelbelovende nieuwe technologieën, met het potentieel om meerdere sectoren te transformeren en de manier waarop bedrijven en organisaties werken fundamenteel te veranderen.
Je zou kunnen denken dat deze innovaties onderling onverenigbaar zijn, waarbij de ene zijn eigen koers uitzet en onafhankelijk van de andere wordt gebruikt.
Key Takeaways
- Blockchain is een gedecentraliseerde en veilige technologie voor het vastleggen van transacties, terwijl datawetenschap het analyseren en interpreteren van grote datasets inhoudt.
- Blockchain-technologie drijft cryptocurrencies zoals Bitcoin aan, terwijl datawetenschap in verschillende industrieën wordt gebruikt voor besluitvorming en voorspellende analyses.
- Beide velden vereisen verschillende vaardigheden, waarbij blockchain zich richt op cryptografie en gedistribueerde systemen en datawetenschap met de nadruk op programmeren, statistiek en machine learning.
Blockchain versus gegevenswetenschap
Blockchain is een databasemechanisme dat het transparant delen van informatie binnen een bedrijfsnetwerk mogelijk maakt. Het richt zich op het vastleggen en valideren van gegevens. Gegevenswetenschap is de studie van gegevens om zinvolle inzichten voor het bedrijfsleven te extraheren. Het richt zich op het ontwikkelen van waardevolle inzichten uit data voor het oplossen van problemen.
Blockchain is een gedecentraliseerd en onveranderlijk gevirtualiseerd gegevensrecord dat wordt gebruikt om transacties en digitaal materiaal op internet bij te houden.
Een actief kan van alles zijn, van een auto tot een huis tot onroerend goed tot andere directe of indirecte goederen, zoals branding, privékennis, handelsmerken en patenten.
Als gevolg hiervan is elk substantieel virtueel activum geschikt voor handel en toezicht op een blockchain-netwerk.
Data science heeft tot doel kennis en informatie te halen uit zowel georganiseerde als ongeorganiseerde data.
Statistieken, gegevensverwerking, machinetraining en andere geavanceerde technologieën worden in deze sector gebruikt om feitelijke processen die gebruikmaken van gegevens te begrijpen en te evalueren.
Enkele voorbeelden van toepassingen op het gebied van datawetenschap zijn het protocol voor internetmotoren, digitale advertenties en aanbevelingssystemen.
Vergelijkingstabel
| Parameters van vergelijking: | Blockchain | data Science |
|---|---|---|
| Definitie | Registreert en valideert gegevens. | Het analyseert gegevens. |
| Streven | Zodat digitale informatie onveranderlijk kan worden vastgelegd en verspreid. | De middelen construeren om bedrijfsgerichte inzichten uit gegevens te halen. |
| Doel | Data-integriteit | Gegevens voorspelling |
| Toepassingen | Realtime transacties. | Biedt diepgaande data-analyse. |
| Voordelen | Wederzijdse gebruikersconsensus veiligheid, snelheid, etc. | Verbetert de efficiëntie, verbetert de kwaliteit van gegevens, enz. |
| u gebruikt | Gebruikt in digitale portefeuilles, bewaar patiëntgegevens in de gezondheidszorg veilig, microbetalingen, enz. | Het bouwen van voorspellende causale analysemodellen of voorspellingsmodellen met behulp van machine learning. |
Wat is Blockchain?
Blockchain is een gedistribueerd grootboek dat is opgebouwd uit verschillende knooppunten die aan elkaar zijn gekoppeld zonder het gebruik van een centrale server. Blockchain-technologie is, zoals de naam al doet vermoeden, gebaseerd op het idee van een keten van onderling verbonden blokken.
Het functioneren van uitbetalingen via een blockchain-netwerk wordt aanzienlijk soepeler dan bij welke andere techniek dan ook, aangezien blockchain niet wordt gereguleerd door een gecentraliseerde instantie. Om betalingen op de blockchain uit te voeren, hebben gebruikers geen toestemming van derden nodig.
In het blockchain-systeem wordt onveranderlijke gedistribueerde grootboektechnologie gebruikt. Als gevolg hiervan kunnen gegevens die eenmaal in het register zijn opgenomen, niet meer worden gewijzigd.
Omdat de gegevens onveranderlijk zijn en gebruikers informatie kunnen volgen tot aan de oorsprong, biedt blockchain bovendien een ongelooflijke betrouwbaarheid.
Wanneer een gebruiker een overdracht op een blockchain-netwerk start, wordt de transactie aanvankelijk ingekapseld in een blok.
Na de vorming van een blok wordt de beoogde transactie bevestigd via een peer-to-peer-netwerk, dat bestaat uit computers die knooppunten worden genoemd en die vervolgens de transactie legitimeren.
Bovendien wordt elke keer dat een transactie wordt bevestigd, deze gekoppeld aan de andere blokken in het register om een uniek gegevensblok te introduceren. Cryptocurrencies, overeenkomsten, documenten en andere relevante gegevens kunnen worden opgenomen in een geverifieerde betaling.
De meeste gegevens staan op gecentraliseerde servers, die vaak het doelwit zijn van cyberaanvallers; talrijke incidenten van hacks en privacyschendingen tonen de bezorgdheid aan.
Aan de andere kant geeft blockchain de gegevenscontrole terug aan de mensen die het hebben gemaakt, waardoor het voor dieven moeilijk wordt om op grote schaal toegang te krijgen tot gegevens en deze te wijzigen.
Wat is Data Science?
Gegevens worden in economisch jargon soms de 'nieuwe olie' genoemd. Daarom hebben grote bedrijven zoals het gerenommeerde Amazon, Facebook of Google aanzienlijke hoeveelheden gegevens onder hun controle.
Data Science heeft toepassingen in vrijwel elk bedrijf, van persoonlijk zorgadvies tot real-time optimalisatie van transportroutes. Data Science biedt, net als Blockchain, goedbetaalde banen op verschillende gebieden.
Organisaties kunnen nu enorme hoeveelheden gegevens opslaan dankzij de opkomst van big data. Door verborgen gegevenspatronen uit onbewerkte gegevens te halen, helpt datawetenschap organisaties om betere beoordelingen en prognoses te maken.
Het komt allemaal neer op het verkrijgen van data-inzichten uit historische trends die verschillende data-standpunten laten zien die voorheen onontdekt waren.
Datawetenschap wordt gebruikt om voorspellende causale geavanceerde analyses te maken, om te bepalen hoe waarschijnlijk het is dat consumenten toekomstige creditcard- of leningbetalingen op tijd voltooien.
Prescriptieve analyses kunnen de technologie bijvoorbeeld gebruiken om modellen te ontwikkelen met het vermogen om te oordelen over hoe ze kunnen worden aangepast met behulp van dynamische factoren, zoals een zelfrijdende auto.
Datawetenschap helpt bedrijven bij het verhogen van de efficiëntie door hen in staat te stellen snelle en weloverwogen beslissingen te nemen, wat resulteert in een hogere winstgevendheid.
Het verbetert de nauwkeurigheid van records/kennis en helpt tegelijkertijd bij het leveren van verbeterde producten en diensten op basis van de voorkeuren en tendensen van de klant.
Datawetenschap streeft ernaar de gegevenskwaliteit te verbeteren en te helpen bij het leveren van gewenste diensten en goederen op basis van klanttrends en voorkeuren.
Belangrijkste verschillen tussen Blockchain en datawetenschap
- Blockchain registreert gegevens en valideert deze, terwijl datawetenschap gegevens analyseert voor bruikbare inzichten.
- Blockchain heeft tot doel de beschikbare digitale informatie vast te leggen, te valideren en vervolgens te verspreiden. Data science heeft echter tot doel bedrijfsgerichte inzichten uit data te halen.
- Het doel van blockchain is om de gegevensintegriteit te behouden, terwijl het doel van gegevenswetenschap nauwkeurige gegevensvoorspelling is
- Terwijl blockchain real-time geldoverdrachten mogelijk maakt, maakt datawetenschap diepgaande data-analyse mogelijk.
- Blockchain-transacties worden uitgevoerd met wederzijdse toestemming van de klant en bieden veiligheid, snelheid en toegankelijkheid, terwijl datawetenschap organisaties helpt bij het verhogen van de efficiëntie, het verbeteren van de gegevens- en informatiekwaliteit, enzovoort.
- Blockchain wordt gebruikt in digitale portefeuilles, microbetalingen, enz. Ondertussen wordt datawetenschap gebruikt in voorspellende causale analysemodellen of voorspellingsmodellen met behulp van machine learning.
Referenties
- 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
Laatst bijgewerkt: 13 juli 2023
Ik heb zoveel moeite gestoken in het schrijven van deze blogpost om jou van waarde te kunnen zijn. Het zal erg nuttig voor mij zijn, als je overweegt het te delen op sociale media of met je vrienden/familie. DELEN IS ️
Sandeep Bhandari heeft een Bachelor of Engineering in Computers van Thapar University (2006). Hij heeft 20 jaar ervaring op het gebied van technologie. Hij heeft een grote interesse in verschillende technische gebieden, waaronder databasesystemen, computernetwerken en programmeren. Je kunt meer over hem lezen op zijn bio pagina.
