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巨量数据蓝海待掘 区块链与大数据或可融合使用

2018-11-09 09:07:23来源:前瞻网 阅读量:22250

导读:互联网和智能手机技术的迅速发展意味着我们现在每分钟都在生成大量的数据。根据IBM 2016年的一项估计,当时全球90%的数据是在过去两年内创建的。
  【中国智能制造网 技术前沿】近年来,大数据一直是企业的大新闻。互联网和智能手机技术的迅速发展意味着我们现在每分钟都在生成大量的数据。根据IBM 2016年的一项估计,当时全球90%的数据是在过去两年内创建的。
巨量数据蓝海待掘 区块链与大数据或可融合使用
 
  如果处理得当(区块链),大数据可以提供深刻的见解,使决策更快、更准确。
 
  获得如此海量的数据,既带来了机遇,也带来了挑战。这些数据可以加速企业的增长和成功。
 
  例如,一个电信供应商使用客户位置和旅行数据来创建有针对性的实时促销、和服务的追加销售。
 
  在金融领域,大数据分析可以用来识别和防止欺诈。
 
  处理如此庞大的数据并非没有挑战。大数据需要巨大的存储容量和处理能力。它还必须是人类可读的,而不仅仅是计算机。
 
  也许最关键的是——所使用的数据必须是正确的,才能提供有意义的见解。
 
  进入壁垒
 
  谷歌和IBM等公司已经开发了解决这些问题的解决方案。然而,克服大数据挑战的成本往往超出中小企业的预算范围。
 
  这就限制了大数据的使用,只适用于那些拥有大型全球企业的行业,这些企业有能力投资于更加零散的产业的解决方案,使得规模较小的企业落后。
 
  区块链的出现为大数据提供了很多好处。
 
  分布式计算消除了集中式服务器承担所有存储和处理负载的需求,从而降低了大数据的成本,使更广泛的小型企业和企业受众能够访问它。
 
  通过协商一致的协议,区块链网络还可以在数据进入数据库之前执行验证数据准确性的基本任务。
 
  这确保了数据是可信的,并且信息更有可能被企业作为决策工具采用。
 
  开放大数据
 
  在金融领域
 
  由于金融业是大数据应用领域的领军者之一,银行率先开始利用区块链在其大数据领域的影响力,也就不足为奇了。
 
  2017年底,由61家日本银行组成的财团与区块链公司Ripple签署协议,开发银行间转账的实时认证和验证。
 
  通过实时存储交易,银行利用大数据分析来检查消费者的消费模式,并识别欺诈和洗钱等风险。
 
  在房地产
 
  房地产业就是一个例子,由于大数据的碎片化和该领域中大量规模较小的参与者,该行业在采用大数据方面一直行动迟缓。
 
  由于它的碎片化,目前购买的大多数数据无法被买方验证。
 
  房地产交易的所有各方都依赖数据来实现它——无论是买家、卖家、抵押贷款提供商、保险公司还是房地产经纪人。
 
  由于无法方便地对数据进行验证,各方不得不依赖于数据提供者的声誉。
 
  这些问题会产生严重的经济影响,因为数据的可获得性和可信度可能决定一笔房地产交易的成败。
 
  Rebloc计划通过为房地产部门开发区块链数据市场的方式,旨在通过共识协议来解决这个问题。
 
  Rebloc使用安全的智能合同运行,当消费者请求访问一组数据时,卖家和买家之间就会打开一个智能合同,然后用验证协议将数据与多个其他数据集进行比较,然后对数据进行检查。
 
  一旦数据被证实是准确的,智能合同就会将其释放给买家,并自动将钱发送给卖家。
 
  Rebloc预计,它的网络将能够容纳房地产行业的众多参与者,从大型抵押贷款和保险经纪人到规模较小的房地产经纪人,甚至还有房主。
 
  区块链允许数据的实时可用性,通过实时可见的数据确保更快的房地产交易。
 
  在生物医学研究
 
  临床试验和生物医学研究产生了大量的数据。这些数据的准确性对于确保投放市场的药物是安全的是至关重要的。
 
  中国和美国的研究人员已经发表了一篇论文,详细介绍了他们的研究,使用区块链来验证生物医学研究的数据完整性。
 
  这个过程使用了Ethereum区块链的公共验证。
 
  在他们的结束语中,该小组报告说:“鉴于生物医学数据的高价值以及临床试验中对数据资产可验证性的需求,区块链技术提供了一种合理的解决方案,可以迅速集成到现有基础设施中,提供可公开验证的审计日志。”
 
  在市场
 
  社交媒体上的个人通常会主动向他们喜爱的品牌进行赞美,这基本上是一种免费的认可。
 
  Adscot是一家致力于在社交媒体上发现这些被提及内容的公司,它将品牌与制作这些内容的个人联系起来。
 
  他们的想法是,这些品牌可能希望与有着社交媒体影响者的身份的个人合作,后者可以在付费的基础上创造进一步的此类促销活动。
 
  Adscot的兄弟公司现在正在开发一个区块链平台,该平台将使用真人来验证用户提交的数据。这家名为Avence的公司指出,需要通过人工验证特定的数据和数据集。
 
  该公司认为,对一个属于真实人类账户的社交媒体帖子的验证就是其中之一。
 
  现在世界上有这么多数据,集中式计算在处理所有数据时要付出如此巨大的代价就不足为奇了。
 
  虽然大数据是一个输入成本很高的领域,但错误的大数据可能更加昂贵。
 
  区块链为验证数据及其存储和处理提供了干净实用的解决方案。
 
  因此,区块链与大数据的合作很可能是持久的。
 
  (原标题:巨量数据蓝海待掘 区块链与大数据或是“天生一对”)

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