区块链+大数据=数据完整性新纪元?

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
简介: 每当提到区块链一词时,许多人都会将其与比特币等加密货币联系起来。这项技术通过加快交易速度、提供隐私和透明以及其他更多功能,确实改变了虚拟货币的世界。

云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯
在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来!

image
作者 | Vijay Singh Khatri
译者 | 天道酬勤 责编 | 徐威龙
封图| CSDN 下载于视觉中国

每当提到区块链一词时,许多人都会将其与比特币等加密货币联系起来。这项技术通过加快交易速度、提供隐私和透明以及其他更多功能,确实改变了虚拟货币的世界。

但是,区块链不仅限于加密货币,它是一项技术,并且可以应用于不同行业的多种其他应用程序中。

大数据和区块链都是当今商业世界中的新兴技术。这些技术有可能从根本上改变组织未来的运作方式。

如果将这些技术从很长一段时间中分离出来进行开发,一开始你可能会觉得它们是相互排斥的。然而,当这两种技术的力量结合在一起时,将会给企业带来前所未有的帮助!

据报告,到2019年,区块链钱包的用户数量超过约4200万,到2022年,全球区块链支出预计将达到约117亿美元。另一方面,另一份报告称,到2023年,大数据预计到今年将达到约1030亿美元。

那么,区块链真的有可能真正改善大数据吗?我们来讨论一下, 但是,我们要首先简要了解一下这两种技术。

1、区块链技术

区块链是一个账本,换句话说,它是一种将数据以连续块的形式存储的数据库。这些区块在分类账中被链接在一起,因此被称为区块链。区块链的特点如下:

  • 去中心化,即没有一台服务器或计算机来控制数据库。
  • 由于没有中央机构,因此数据交易直接在点对点之间进行。
  • 数据传输仅显示账本上的地址,因此具有更大的隐私性。
  • 不可变交易记录是不可更改且不可逆的,按时间顺序排列,并且实际上链中的每个人都可见。

2、大数据

大数据是对数据进行系统分析,从庞大而复杂的数据集中提取数据或信息的一种尝试。

传统的数据处理方法无法有效提取如此大的数据,因此使用大数据来简化处理过程。大数据利用数据存储、共享、分析、可视化及其传输。

3、区块链和大数据有何关联?

企业需要以单一格式同步数据,以便可以将数据存储在某个位置。然后这些数据可以用来分析。随着数据量的增加,数据质量管理变得至关重要。他们需要安全、干净、真实、同步和可访问的数据。这就是区块链的概念发挥作用的地方!

区块链提供了一种在线存储数据的有效方法。借助去中心化网络,数据访问变得更加容易。企业可以将其事务信息存储在区块链哈希图中,并获得对它的访问权并进行分析。

他们还可以直接从其源头查看整个交易历史。通过这种方式,整个过程变得更快、更容易,并且可以解决如上所述的挑战。

4、区块链如何帮助大数据?

区块链和大数据这两种高效技术的结合可以为新的、令人兴奋的机会奠定基础。区块链可能在几个方面帮助大数据,例如数据分析。

区块链在数据质量方面具有巨大潜力。因此,当大企业捕获并验证区块链上的数据时,这些数据对他们来说就变得更有价值了。

实际上,区块链能够将问题和见解转化为资产,同时使你对数据完整性更有信心。通过不可变的数据条目、数据来源的确定性和审计跟踪等等来实现数据完整性,这是不可能的。因此,你可以通过区块链技术看到业务方面的改进。

我们看看区块链如何与大数据结合来帮助企业。

1、数据完整性来确保信任

维护数据的完整性对企业始终是挑战,如果做得不好,可能会在很大程度上影响企业。这是区块链可以帮助数据分析的领域之一。

这是因为该技术提供了一种平滑的方式来执行数据完整性以及审计跟踪,就像区块链使用链式链接确定数据源一样。

如你所知,区块链技术维护着一个去中心化的账本。由于所有数据都经过验证过程,因此区块链技术有助于确保对数据的信任。随后,由于所有事务和活动都发生在可追溯的区块链网络上,因此它也提供了透明性。

2、 数据共享管理

由区块链提供支持的大数据系统可以使公司安全地与他人共享数据记录,而不会涉及指数级风险因素。从数据分析中提取的数据可以存储在区块链网络中。

通过这种方式,你的项目团队可以避免其他团队已经完成的数据分析重复。此外,区块链技术还可以通过存储在区块链网络上的交易分析结果,帮助你的数据科学家将他们的工作工作货币化。

3、 防止网络攻击

区块链使用算法来验证事务。因此,网络罪犯不可能对网络造成任何损害。由于它是分布式账本网络,它们无法产生足够的计算能力来更改验证标准或向系统中插入不需要的数据。

因此,网络罪犯无法大规模操纵或访问数据,从而防止了网络攻击。

4、预测分析

为了在这个技术发达的世界中蓬勃发展,企业需要进行预测分析,来洞察市场趋势和行为。通过对未来结果的良好准确性,企业可以了解客户偏好、终身价值以及动态价格。

为此,区块链有助于分析数据来揭示上述见解以及更多类似的结果。诸如银行、金融等行业需要大规模的实时数据分析。因此,他们可以观察到实时数据方面的重要变化,从而帮助他们做出有效和快速的决策。

更重要的是,区块链技术为你提供了从设备或个人收集的结构化数据。由于该技术使用了具有强大计算能力的分布式账本,因此你的数据科学家可以进行有效的预测分析。

接下来,让我们来了解一下区块链在与大数据相关联方面给组织机构带来的好处。

5、将区块链与大数据相关联的好处

  • 通过结构化数据和消除薄弱环节来提高准确性,从而改进数据质量
  • 通过分布式网络提高数据安全性
  • 提供更多的隐私和透明性
  • 通过其算法进行有效验证,防止欺诈活动
  • 更快、更高效地处理数据
  • 简化数据访问
  • 可靠且可实现的实时洞察力

6、使用区块链和大数据的平台示例

  • Streamr
  • ReBloc
  • Endor Protocol
  • StorJ

现在,你肯定会对大数据和区块链的集成如何使组织受益于提高生产力、能力和效率有一些想法。

从当前区块链和大数据的进步来看,我们很有可能会看到该领域的进一步发展。随着技术的成熟,许多组织可能会更具体地利用区块链和大数据的优势。

尽管如此,看到区块链的技术如何继续变革各个领域,带来更好的商业成果,还是很有意思的。

原文:
https://hackernoon.com/could-blockchain-and-big-data-come-together-to-open-up-a-new-chapter-in-data-integrity-wie032ad

【云栖号在线课堂】每天都有产品技术专家分享!
课程地址:https://yqh.aliyun.com/zhibo

立即加入社群,与专家面对面,及时了解课程最新动态!
【云栖号在线课堂 社群】https://c.tb.cn/F3.Z8gvnK

原文发布时间:2020-03-19
本文作者: Vijay Khatri
本文来自:“CSDN”,了解相关信息可以关注“CSDN

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
Apsara Clouder大数据专项技能认证配套课程:基于MaxCompute的热门话题分析
相关文章
|
2月前
|
数据采集 分布式计算 DataWorks
ODPS在某公共数据项目上的实践
本项目基于公共数据定义及ODPS与DataWorks技术,构建一体化智能化数据平台,涵盖数据目录、归集、治理、共享与开放六大目标。通过十大子系统实现全流程管理,强化数据安全与流通,提升业务效率与决策能力,助力数字化改革。
79 4
|
2月前
|
分布式计算 DataWorks 数据处理
在数据浪潮中前行:记录一次我与ODPS的实践、思考与展望
本文详细介绍了在 AI 时代背景下,如何利用阿里云 ODPS 平台(尤其是 MaxCompute)进行分布式多模态数据处理的实践过程。内容涵盖技术架构解析、完整操作流程、实际部署步骤以及未来发展方向,同时结合 CSDN 博文深入探讨了多模态数据处理的技术挑战与创新路径,为企业提供高效、低成本的大规模数据处理方案。
177 3
|
2月前
|
SQL 人工智能 分布式计算
ODPS:数据浪潮中的成长与突围
本文讲述了作者在大数据浪潮中,通过引入阿里云ODPS体系(包括MaxCompute、DataWorks、Hologres)解决数据处理瓶颈、实现业务突破与个人成长的故事。从被海量数据困扰到构建“离线+实时”数据架构,ODPS不仅提升了数据处理效率,更推动了技术能力与业务影响力的双重跃迁。
|
2月前
|
SQL 人工智能 分布式计算
在数据浪潮中前行:我与ODPS的实践、思考与展望
在数据驱动决策的时代,企业如何高效处理海量数据成为数字化转型关键。本文结合作者实践,深入解析阿里云自研大数据平台 ODPS 的技术优势与应用场景,涵盖 MaxCompute、DataWorks、Hologres 等核心产品,分享从数据治理到实时分析的落地经验,并展望其在 AI 与向量数据时代的发展前景。
187 70
|
27天前
|
机器学习/深度学习 传感器 大数据
大数据真能治堵吗?聊聊交通行业用数据疏通“城市血管”
大数据真能治堵吗?聊聊交通行业用数据疏通“城市血管”
78 4
|
2月前
|
存储 分布式计算 DataWorks
从数据小白到分析能手:我在 ODPS 的成长之旅
从初出茅庐到独当一面,ODPS 陪我走过了一段特别难忘的旅程。它不仅让我在技术上突飞猛进,还让我对自己更有信心。未来,我肯定还会继续用 ODPS,去挖掘数据里更多的宝藏,创造更多价值。
65 2
|
2月前
|
SQL 缓存 监控
大数据之路:阿里巴巴大数据实践——实时技术与数据服务
实时技术通过流式架构实现数据的实时采集、处理与存储,支持高并发、低延迟的数据服务。架构涵盖数据分层、多流关联,结合Flink、Kafka等技术实现高效流计算。数据服务提供统一接口,支持SQL查询、数据推送与定时任务,保障数据实时性与可靠性。
|
存储 机器学习/深度学习 人工智能
阿里云ODPS:在AI浪潮之巅,铸就下一代智能数据根基
在智能爆炸时代,ODPS正从传统数据平台进化为“AI操作系统”。面对千亿参数模型与实时决策挑战,ODPS通过流批一体架构、多模态处理、智能资源调度等技术创新,大幅提升效率与智能化水平。从自动驾驶到医疗联合建模,从数字孪生到低代码AI开发,ODPS正重塑企业数据生产力,助力全球客户在算力洪流中抢占先机。
110 0
|
2月前
|
数据采集 人工智能 安全
“数据会治病?”——大数据+电子健康记录,到底图啥?
“数据会治病?”——大数据+电子健康记录,到底图啥?
66 0

热门文章

最新文章