Blockchain e ciência de dados são duas das novas tecnologias mais promissoras, com potencial para transformar vários setores e alterar fundamentalmente a maneira como as empresas e organizações operam.
Pode-se pensar que essas inovações são mutuamente incompatíveis, com uma traçando seu próprio curso e sendo usada independentemente das outras.
Principais lições
- Blockchain é uma tecnologia descentralizada e segura para registrar transações, enquanto a ciência de dados envolve a análise e interpretação de grandes conjuntos de dados.
- A tecnologia Blockchain alimenta criptomoedas como o Bitcoin, enquanto a ciência de dados é usada em vários setores para tomada de decisões e análise preditiva.
- Ambos os campos exigem conjuntos de habilidades diferentes, com blockchain focado em criptografia e sistemas distribuídos e ciência de dados enfatizando programação, estatística e aprendizado de máquina.
Blockchain vs Ciência de Dados
Blockchain é um mecanismo de banco de dados que permite o compartilhamento transparente de informações dentro de uma rede de negócios. Ele se concentra na gravação e validação de dados. Ciência dos dados é o estudo de dados para extrair insights significativos para os negócios. Ele se concentra no desenvolvimento de informações valiosas a partir de dados para a solução de problemas.
Blockchain é um registro de dados virtualizado descentralizado e imutável usado para rastrear transações e material digital na Internet.
Um ativo pode ser qualquer coisa, de um carro a uma casa, de um imóvel a qualquer outra mercadoria direta ou indireta, como branding, conhecimento privado, marcas registradas e patentes.
Como resultado, qualquer ativo virtual substancial é apropriado para negociação e vigilância em uma rede blockchain.
A ciência de dados visa recuperar conhecimento e informações de dados organizados e não organizados.
Estatísticas, processamento de dados, treinamento de máquinas e outras tecnologias sofisticadas são utilizadas neste setor para compreender e avaliar os processos reais que utilizam dados.
Alguns exemplos de aplicações de ciência de dados incluem protocolo de mecanismos de internet, publicidade digital e sistemas de recomendação.
Tabela de comparação
| Parâmetros de comparação | Blockchain | Ciência dados |
|---|---|---|
| Definição | Registra e valida dados. | Ele analisa os dados. |
| Visar | Para permitir que a informação digital seja gravada e distribuída de forma imutável. | Construir os meios para extrair insights focados nos negócios dos dados. |
| Propósito | Integridade de dados | Previsão de dados |
| Aplicações | Transações em tempo real. | Fornece análise de dados aprofundada. |
| Benefícios | Segurança de consenso mútuo do usuário, velocidade, etc. | Aumenta a eficiência, melhora a qualidade dos dados, etc. |
| Uso | Usado em carteiras digitais, armazena dados de pacientes no setor de saúde com segurança, micropagamentos, etc. | Construir modelos de análise causal preditiva ou modelos de previsão usando aprendizado de máquina. |
O que é Blockchain?
Blockchain é um livro-razão distribuído composto por vários nós que são acoplados sem o uso de um servidor central. A tecnologia Blockchain, como o nome sugere, é baseada na noção de uma cadeia de blocos interconectados.
O funcionamento dos pagamentos em uma rede blockchain fica significativamente mais suave do que qualquer outra técnica, pois o blockchain não é regulado por nenhum órgão centralizado. Para realizar pagamentos no blockchain, os usuários não precisam de autorização de terceiros.
A tecnologia de livro-razão distribuído imutável é usada no sistema blockchain. Como resultado, uma vez que os dados foram registrados no registro, eles não podem ser modificados.
Além disso, como seus dados são imutáveis e os usuários podem acompanhar as informações de volta à sua origem, o blockchain oferece uma confiabilidade incrível.
Quando um usuário inicia uma transferência em uma rede blockchain, a transação é inicialmente encapsulada em um bloco.
Após a formação de um bloco, a transação pretendida é confirmada através de uma rede peer-to-peer, composta por computadores chamados nós, que então legitimam a transação.
Além disso, sempre que uma transação é confirmada, ela é acoplada aos outros blocos no registro para introduzir um bloco de dados exclusivo. Criptomoedas, acordos, documentos e quaisquer outros dados relevantes podem ser incluídos em um pagamento verificado.
A maioria dos dados está hospedada em servidores centralizados, que são frequentemente alvo de ataques cibernéticos; numerosos incidentes de hacks e violações de privacidade demonstram a preocupação.
Por outro lado, o blockchain devolve o controle de dados para as pessoas que o criaram, dificultando o acesso e a alteração de dados em larga escala por ladrões.
O que é ciência de dados?
Os dados às vezes são chamados de “novo petróleo” no jargão econômico, e é por isso que grandes corporações, como as renomadas Amazon, Facebook ou Google, têm quantidades significativas de dados sob seu controle.
Data Science tem aplicações em praticamente todos os negócios, desde aconselhamento personalizado de saúde até otimização de rotas de transporte em tempo real. Data Science, como Blockchain, oferece possibilidades de empregos bem remunerados em uma variedade de campos.
As organizações agora podem armazenar grandes quantidades de dados graças ao surgimento do big data. Ao descobrir padrões de dados ocultos a partir de dados brutos, a ciência de dados ajuda as organizações a fazer melhores julgamentos e previsões.
Tudo se resume a obter insights de dados de tendências históricas que mostram diferentes pontos de vista de dados que não foram descobertos anteriormente.
A ciência de dados é usada para criar análises avançadas causais preditivas, para determinar a probabilidade de os consumidores concluírem pagamentos futuros de cartão de crédito ou empréstimo dentro do prazo.
A análise prescritiva, por exemplo, pode empregar a tecnologia para desenvolver modelos com a capacidade de fazer julgamentos sobre como adaptá-los usando fatores dinâmicos, como um automóvel autônomo.
A ciência de dados ajuda as empresas a aumentar a eficiência, permitindo que tomem decisões rápidas e informadas, resultando em maior lucratividade.
Ele aumenta a precisão dos registros/conhecimento ao mesmo tempo em que auxilia na entrega de produtos e serviços aprimorados com base nas preferências e tendências do cliente.
A ciência de dados se esforça para melhorar a qualidade dos dados e auxiliar na entrega de serviços e produtos desejados com base nas tendências e preferências do cliente.
Principais diferenças entre blockchain e ciência de dados
- O Blockchain registra dados junto com a validação, enquanto a ciência de dados analisa os dados para insights acionáveis.
- O Blockchain visa permitir que as informações digitais disponíveis sejam registradas, validadas e depois distribuídas. No entanto, a ciência de dados visa obter insights focados nos negócios a partir dos dados.
- O objetivo do blockchain é manter a integridade dos dados, enquanto o objetivo da ciência de dados é a previsão precisa dos dados
- Enquanto o blockchain permite transferências de dinheiro em tempo real, a ciência de dados permite uma análise de dados aprofundada.
- As transações Blockchain são realizadas com o consentimento recíproco do cliente e fornecem segurança, velocidade e acessibilidade, enquanto a ciência de dados ajuda as organizações a aumentar a eficiência, melhorar a qualidade dos dados e informações e assim por diante.
- Blockchain é usado em carteiras digitais, micropagamentos, etc. Enquanto isso, a ciência de dados é utilizada em modelos de análise causal preditiva ou modelos de previsão com a ajuda de aprendizado de máquina.
Referências
- 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 atualização: 13 de julho de 2023
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Sandeep Bhandari é bacharel em Engenharia de Computação pela Thapar University (2006). Possui 20 anos de experiência na área de tecnologia. Ele tem grande interesse em vários campos técnicos, incluindo sistemas de banco de dados, redes de computadores e programação. Você pode ler mais sobre ele em seu página bio.
