تعد Blockchain و Big Data من بين أفضل التقنيات الناشئة التي تميل إلى إحداث ثورة في العديد من الصناعات ، وتغيير طريقة إدارة الشركات والمؤسسات بشكل جذري. قد يفترض المرء أن هذه التقنيات متنافية – كل منها يشكل مسارات فريدة ويتم تطبيقها بشكل مستقل عن بعضها البعض.

لكن هذا سيكون خارج النطاق الصحيح.

تعمل تقنية Blockchain – تمامًا مثل علم البيانات – على تغيير طريقة عمل العديد من الصناعات تدريجيًا. وبينما يركز علم البيانات على تسخير البيانات للإدارة السليمة ، فإن blockchain يضمن الثقة في البيانات من خلال الحفاظ على دفتر الأستاذ اللامركزي.

السؤال هو, هل هناك مكان يعترض فيه هذان المفهومان?

ما الذي سيتم تحقيقه عند تطبيق هاتين التقنيتين بشكل متزامن?

ببساطة, كيف يمكن لـ blockchain تعطيل علم البيانات?

للإجابة على هذه الأسئلة ، سيكون من المفيد الحصول على فهم أفضل لـ Blockchain وعلم البيانات بشكل منفصل عن بعضهما البعض.

ما هو Blockchain?

Blockchain هو في الأساس دفتر أستاذ غير موثوق به يسجل المعاملات الاقتصادية بحيث لا يمكن التلاعب بها. برزت التكنولوجيا نتيجة الاهتمام بعملة البيتكوين والعملات المشفرة بشكل عام ، لكنها وجدت منذ ذلك الحين أهمية في تسجيل ليس فقط معاملات العملة المشفرة ولكن أي شيء ذي قيمة. من خلال معرفة قدرات هذه التكنولوجيا الناشئة ، عمل المطورون والمتحمسون للتكنولوجيا على صياغة حالة الاستخدام بعد حالة استخدام blockchain.

ارتفاع الطلب على مطوري Blockchain

تضخم الطلب على مطوري blockchain في السنوات القليلة الماضية تمامًا مثل المشاريع التي تعمل على تطبيقات مختلفة من blockchain. احتفظت التقارير الواردة من منصات العمل الحر مثل UpWork بمهارات blockchain باعتبارها المهارات الأكثر طلبًا. بطريقة مماثلة ، يُقال إن المحترفين في مجالات أخرى مثل الدراسات القانونية يتمتعون بميزة كبيرة إذا كانت لديهم مهارة blockchain – أو على الأقل لديهم فهم للتكنولوجيا.

ما هو علم البيانات?

يسعى علم البيانات إلى استخراج المعرفة والرؤى من البيانات المهيكلة وغير المهيكلة. يشمل هذا المجال الإحصائيات وتحليل البيانات والتعلم الآلي والأساليب المتقدمة الأخرى المستخدمة لفهم وتحليل العمليات الفعلية باستخدام البيانات.

غالبًا ما توصف البيانات بأنها الزيت الجديد في اللغة الاقتصادية ، وهو السبب الذي يجعل الشركات الرائدة بما في ذلك GAFA الشهيرة (Google و Amazon و Facebook و Apple) تتحكم في كميات كبيرة من البيانات. تظهر بعض التطبيقات الشائعة لعلوم البيانات في بروتوكولات محرك الإنترنت والإعلانات الرقمية وخدمات التوصية. تم العثور على تحليل البيانات ، وهو جانب رئيسي من علم البيانات ، ذي صلة في صناعة الرعاية الصحية لتتبع علاج المرضى وتدفق المعدات ؛ في السفر لعبة لتحسين تجربة المستهلك ؛ لإدارة الطاقة بالإضافة إلى العديد من القطاعات الأخرى.

ارتفاع الطلب على علماء البيانات

هناك أيضًا طلب لا يشبع على ما يبدو لعلماء البيانات الذين يمكنهم تقديم المزيد من الأفكار باستخدام البيانات والمساعدة في حل المزيد من المشكلات. يكون هذا أكثر وضوحًا عند التفكير في البيانات الضخمة ، وهي جانب متقدم من علم البيانات يتعامل مع كميات كبيرة جدًا من البيانات التي لا يمكن معالجتها بواسطة طرق معالجة البيانات التقليدية.

العلاقة بين Blockchain وعلم البيانات

على عكس مجالات مثل Fintech والرعاية الصحية وسلسلة التوريد حيث أصبحت blockchain الآن مألوفة للغاية ، لم يتم استكشاف التكنولوجيا على نطاق واسع في جوانب علم البيانات. بالنسبة للبعض ، فإن العلاقة بين المفاهيم غير واضحة إن لم تكن غير موجودة.

بالنسبة للمبتدئين ، يتعامل كل من blockchain وعلوم البيانات مع البيانات – يقوم علم البيانات بتحليل البيانات للحصول على رؤى قابلة للتنفيذ ، بينما يقوم blockchain بتسجيل البيانات والتحقق من صحتها. كلاهما يستخدم الخوارزميات التي تم إنشاؤها للتحكم في التفاعلات مع قطاعات البيانات المختلفة. هذا هو الموضوع المشترك الذي ستلاحظه قريبًا, “علم البيانات للتنبؤ ؛ blockchain لسلامة البيانات. “

تأثير Blockchain على البيانات

علم البيانات ، تمامًا مثل أي تقدم تكنولوجي ، له تحدياته وقيوده الخاصة التي عند معالجتها ستطلق العنان لقدراتها الكاملة. تتضمن بعض التحديات الرئيسية لعلوم البيانات البيانات التي يتعذر الوصول إليها ومشكلات الخصوصية والبيانات القذرة.

يعد التحكم في البيانات القذرة (أو المعلومات الخاطئة) أحد المجالات التي يمكن أن تؤثر فيها تقنية blockchain بشكل إيجابي على مجال علم البيانات إلى حد كبير. وفقًا لمسح عام 2017 الذي شمل 16000 متخصص في البيانات ، تم تحديد تضمين البيانات القذرة مثل البيانات المكررة أو غير الصحيحة على أنه التحدي الأكبر لعلوم البيانات. من خلال خوارزمية الإجماع اللامركزية والتشفير ، تتحقق blockchain من صحة البيانات مما يجعل من المستحيل تقريبًا التلاعب بها نظرًا للكم الهائل من قوة الحوسبة المطلوبة.

مرة أخرى من خلال نظامها اللامركزي ، تضمن تقنية blockchain أمان وخصوصية البيانات. يتم تخزين معظم البيانات في خوادم مركزية غالبًا ما تكون هدفًا للمهاجمين السيبرانيين ؛ تشير التقارير العديدة عن الاختراقات والانتهاكات الأمنية إلى إظهار مدى التهديد. من ناحية أخرى ، تعيد تقنية Blockchain التحكم في البيانات للأفراد الذين يولدون البيانات ، مما يجعلها مهمة شاقة لمجرمي الإنترنت للوصول إلى البيانات ومعالجتها على نطاق واسع.

كيف يمكن لـ Blockchain مساعدة البيانات الضخمة?

إذا كانت الكمية كبيرة ، كما تقول Maria Weinberger من Janexter ، فإن blockchain هو الجودة. يتبع ذلك فهم أن blockchain يركز على التحقق من صحة البيانات بينما يتضمن علم البيانات أو البيانات الضخمة إجراء تنبؤات من كميات كبيرة من البيانات.

جلبت Blockchain طريقة جديدة تمامًا لإدارة البيانات وتشغيلها – لم تعد في منظور مركزي حيث يجب جمع جميع البيانات معًا ولكن بطريقة لامركزية حيث يمكن تحليل البيانات مباشرة من حواف الأجهزة الفردية. تتكامل Blockchain مع التقنيات المتقدمة الأخرى ، مثل الحلول السحابية والذكاء الاصطناعي (AI) وإنترنت الأشياء (IoT).

علاوة على ذلك ، فإن البيانات التي تم التحقق من صحتها والتي تم إنشاؤها عبر تقنية blockchain تأتي منظمة وكاملة بالإضافة إلى حقيقة أنها غير قابلة للتغيير كما ذكرنا سابقًا. هناك مجال مهم آخر حيث تصبح البيانات التي تم إنشاؤها بواسطة blockchain دفعة قوية للبيانات الضخمة وهي في تكامل البيانات حيث أن blockchain يتأكد من أصل البيانات من خلال سلاسله المرتبطة.

5 حالات استخدام Blockchain في البيانات الضخمة

هناك ما لا يقل عن خمس طرق محددة يمكن أن تساعد بها بيانات blockchain علماء البيانات بشكل عام.

  • ضمان الثقة (سلامة البيانات)

البيانات المسجلة على blockchain جديرة بالثقة لأنها يجب أن تكون قد مرت بعملية تحقق تضمن جودتها. كما يوفر الشفافية ، حيث يمكن تتبع الأنشطة والمعاملات التي تتم على شبكة blockchain.

في العام الماضي ، عرضت Lenovo حالة استخدام تقنية blockchain هذه للكشف عن المستندات والنماذج المزورة. استخدم عمالقة الكمبيوتر الشخصي تقنية blockchain للتحقق من صحة المستندات المادية التي تم تشفيرها بالتوقيعات الرقمية. تتم معالجة التوقيعات الرقمية بواسطة أجهزة الكمبيوتر ويتم التحقق من أصالة المستند من خلال سجل blockchain.

في معظم الأوقات ، يتم ضمان سلامة البيانات عندما يتم تخزين تفاصيل الأصل والتفاعلات المتعلقة بمجموعة البيانات على blockchain ويتم التحقق منها تلقائيًا (أو التحقق من صحتها) قبل أن يتم التصرف بناءً عليها.

  • منع الأنشطة الضارة

نظرًا لأن blockchain يستخدم خوارزمية الإجماع للتحقق من المعاملات ، فمن المستحيل أن تشكل وحدة واحدة تهديدًا لشبكة البيانات. يمكن بسهولة تحديد العقدة (أو الوحدة) التي تبدأ في التصرف بشكل غير طبيعي وحذفها من الشبكة.

نظرًا لأن الشبكة موزعة بشكل كبير ، فإنه يجعل من المستحيل تقريبًا على طرف واحد توليد طاقة حسابية كافية لتغيير معايير التحقق والسماح بالبيانات غير المرغوب فيها في النظام. لتغيير قواعد blockchain ، يجب تجميع غالبية العقد معًا لخلق توافق في الآراء. لن يكون هذا ممكناً لممثل سيء واحد.

  • عمل التنبؤات (التحليل التنبئي)

يمكن تحليل بيانات Blockchain ، تمامًا مثل الأنواع الأخرى من البيانات ، للكشف عن رؤى قيمة حول السلوكيات والاتجاهات ، وبالتالي يمكن استخدامها للتنبؤ بالنتائج المستقبلية. علاوة على ذلك ، يوفر blockchain بيانات منظمة تم جمعها من الأفراد أو الأجهزة الفردية.

في التحليل التنبئي ، يعتمد علماء البيانات على مجموعات كبيرة من البيانات لتحديد نتائج الأحداث الاجتماعية بدقة جيدة مثل تفضيلات العملاء ، والقيمة الدائمة للعميل ، والأسعار الديناميكية ، ومعدلات الانقطاع فيما يتعلق بالأنشطة التجارية. ومع ذلك ، لا يقتصر هذا على رؤى الأعمال حيث يمكن التنبؤ بأي حدث تقريبًا من خلال تحليل البيانات الصحيح سواء كانت المشاعر الاجتماعية أو علامات الاستثمار.

وبسبب الطبيعة الموزعة لـ blockchain والقوة الحسابية الهائلة المتاحة من خلالها ، يمكن لعلماء البيانات حتى في المؤسسات الأصغر القيام بمهام تحليل تنبؤية واسعة النطاق. يمكن لعلماء البيانات هؤلاء استخدام القوة الحسابية لعدة آلاف من أجهزة الكمبيوتر المتصلة بشبكة blockchain كخدمة قائمة على السحابة لتحليل النتائج الاجتماعية على نطاق لم يكن ممكنًا لولا ذلك..

  • تحليل البيانات في الوقت الحقيقي

كما تم عرضه في الأنظمة المالية وأنظمة الدفع ، فإن blockchain يجعل المعاملات عبر الحدود في الوقت الفعلي. يستكشف العديد من البنوك والمبتكرين في مجال التكنولوجيا المالية الآن blockchain لأنه يوفر تسوية سريعة – في الواقع ، في الوقت الفعلي – لمبالغ ضخمة بغض النظر عن الحواجز الجغرافية.

بالطريقة نفسها ، يمكن للمؤسسات التي تتطلب تحليلًا في الوقت الفعلي للبيانات على نطاق واسع استدعاء نظام يدعم blockchain لتحقيقه. باستخدام blockchain ، يمكن للبنوك والمؤسسات الأخرى مراقبة التغييرات في البيانات في الوقت الفعلي مما يجعل من الممكن اتخاذ قرارات سريعة – سواء كان ذلك لمنع معاملة مشبوهة أو تتبع الأنشطة غير الطبيعية.

  • إدارة مشاركة البيانات

في هذا الصدد ، يمكن تخزين دراسات بيانات النموذج التي تم الحصول عليها في شبكة blockchain. بهذه الطريقة ، لا تكرر فرق المشروع تحليل البيانات الذي تم إجراؤه بالفعل من قبل فرق أخرى أو تعيد استخدام البيانات التي تم استخدامها بالفعل بشكل خاطئ. أيضًا ، يمكن لمنصة blockchain مساعدة علماء البيانات في تحقيق الدخل من عملهم ، ربما عن طريق نتائج تحليل التداول المخزنة على المنصة.

استنتاج

بلوكتشين ، كما لوحظ ، في مراحله الأولى على الرغم من أنه قد لا يبدو كذلك بسبب الضجة التي حصلت عليها التكنولوجيا في فترة قصيرة. قد يتوقع المرء أنه مع نضوج التكنولوجيا ووجود المزيد من الابتكارات حولها ، سيتم تحديد واستكشاف المزيد من حالات الاستخدام الملموسة – علم البيانات هو أحد المجالات التي ستستفيد من هذا.

ومع ذلك ، فقد أثيرت بعض التحديات حول تأثيرها في علم البيانات خاصة في البيانات الضخمة التي تتطلب معالجة كميات كبيرة بشكل استثنائي من البيانات. أحد المخاوف هو أن تطبيق blockchain في هذا الصدد سيكون مكلفًا للغاية. هذا لأن تخزين البيانات على blockchain مكلف مقارنة بالوسائل التقليدية. تتعامل الكتل مع كميات صغيرة نسبيًا من البيانات مقارنة بالكميات الكبيرة من البيانات التي يتم جمعها في الثانية للبيانات الضخمة ومهام تحليل البيانات الأخرى.

كيف تتطور blockchain لمعالجة هذه المخاوف والمضي قدمًا في تعطيل مساحة علوم البيانات ستكون مثيرة للاهتمام بشكل خاص لأن التكنولوجيا ، كما رأينا ، لديها إمكانات هائلة لتحويل كيفية إدارتنا للبيانات واستخدامها.