Blockchain y Big Data se encuentran entre las principales tecnologías emergentes que se inclinan a revolucionar varias industrias, cambiando radicalmente la forma en que se gestionan las empresas y las organizaciones. Se podría suponer que estas tecnologías son mutuamente excluyentes, cada una de las cuales forja caminos únicos y se aplica de forma independiente..

Pero eso estará fuera de lugar.

Blockchain, al igual que la ciencia de datos, está transformando gradualmente la forma en que operan varias industrias. Y mientras que la ciencia de datos se enfoca en aprovechar los datos para una administración adecuada, blockchain garantiza la confianza de los datos al mantener un libro mayor descentralizado..

La pregunta es, ¿Hay algún lugar en el que estos dos conceptos se intercepten??

¿Qué se logrará cuando estas dos tecnologías se apliquen simultáneamente??

Simplemente pon, ¿Cómo puede blockchain interrumpir la ciencia de datos??

Para responder a estas preguntas, será útil comprender mejor Blockchain y la ciencia de datos por separado..

¿Qué es Blockchain??

Blockchain es básicamente un libro mayor de desconfianza que registra transacciones económicas de manera que no se pueden manipular. La tecnología adquirió importancia como resultado del interés en bitcoin y las criptomonedas en general, pero desde entonces ha encontrado relevancia en el registro no solo de transacciones de criptomonedas, sino de cualquier cosa de valor. Conociendo las capacidades de esta tecnología emergente, los desarrolladores y entusiastas de la tecnología se han puesto manos a la obra para diseñar un caso de uso tras otro para blockchain..

Gran demanda de desarrolladores de blockchain

La demanda de desarrolladores de blockchain ha aumentado en los últimos años al igual que los proyectos que trabajan en diferentes aplicaciones de blockchain. Los informes de plataformas independientes como UpWork han conservado las habilidades de blockchain como las habilidades más demandadas. De manera similar, se dice que los profesionales en otras áreas como los estudios legales tienen una gran ventaja si tienen habilidades en blockchain, o al menos tienen una comprensión de la tecnología..

¿Qué es la ciencia de datos??

La ciencia de datos busca extraer conocimiento e información de datos estructurados y no estructurados. Este campo abarca estadísticas, análisis de datos, aprendizaje automático y otros métodos avanzados utilizados para comprender y analizar procesos reales utilizando datos..

Los datos a menudo se describen como el nuevo petróleo en el lenguaje económico, razón por la cual las empresas líderes, incluidas las famosas GAFA (Google, Amazon, Facebook y Apple), controlan una gran cantidad de datos. Algunas aplicaciones comunes de la ciencia de datos se ven en protocolos de motores de Internet, anuncios digitales y servicios de recomendación. Se ha encontrado que el análisis de datos, un aspecto clave de la ciencia de datos, es relevante en la industria de la salud para rastrear el tratamiento del paciente y el flujo de equipos; en viajes, un juego para mejorar la experiencia del consumidor; para la gestión energética y muchos otros sectores.

Gran demanda de científicos de datos

También existe una demanda aparentemente insaciable de científicos de datos que puedan proporcionar más conocimientos con los datos y ayudar a resolver más problemas. Esto es aún más pronunciado cuando se considera el big data, un aspecto avanzado de la ciencia de datos que se ocupa de cantidades extremadamente grandes de datos que no pueden manejarse con los métodos tradicionales de procesamiento de datos..

La relación entre Blockchain y Data Science

A diferencia de áreas como Fintech, salud y cadena de suministro donde blockchain ahora es muy familiar, la tecnología no se ha explorado ampliamente en aspectos de ciencia de datos. Para algunos, la relación entre los conceptos no es clara, si no inexistente..

Para empezar, tanto blockchain como la ciencia de datos se ocupan de los datos; la ciencia de datos analiza los datos para obtener información procesable, mientras que blockchain registra y valida los datos. Ambos utilizan algoritmos creados para gobernar las interacciones con varios segmentos de datos. Un tema común que pronto notará es este, “Ciencia de datos para la predicción; blockchain para la integridad de los datos “.

Impacto de blockchain en los datos

La ciencia de datos, al igual que cualquier avance tecnológico, tiene sus propios desafíos y limitaciones que, cuando se abordan, liberarán todas sus capacidades. Algunos desafíos importantes para la ciencia de datos incluyen datos inaccesibles, problemas de privacidad y datos sucios.

El control de datos sucios (o información errónea) es un área en la que la tecnología blockchain puede impactar positivamente en el campo de la ciencia de datos en gran medida. Según una encuesta de 2017 a 16.000 profesionales de datos, la inclusión de datos sucios como datos duplicados o incorrectos se identificó como el mayor desafío para la ciencia de datos. A través del algoritmo de consenso descentralizado y la criptografía, blockchain valida los datos, lo que hace que sea casi imposible manipularlos debido a la enorme cantidad de potencia informática que se requerirá..

Nuevamente a través de su sistema descentralizado, la tecnología blockchain garantiza la seguridad y privacidad de los datos. La mayoría de los datos se almacenan en servidores centralizados que suelen ser el objetivo de los ciberataques; los diversos informes de hackeos y violaciones de seguridad demuestran el alcance de la amenaza. Blockchain, por otro lado, restaura el control de los datos a las personas que los generan, lo que hace que sea una tarea ardua para los ciberdelincuentes acceder y manipular los datos a gran escala..

Cómo Blockchain puede ayudar al Big Data?

Si grande es la cantidad, dice Maria Weinberger de Janexter, blockchain es la calidad. Esto sigue al entendimiento de que blockchain se enfoca en validar datos, mientras que la ciencia de datos o big data implica hacer predicciones a partir de grandes cantidades de datos..

Blockchain ha traído una forma completamente nueva de administrar y operar con datos, ya no en una perspectiva central donde todos los datos deben reunirse, sino de una manera descentralizada donde los datos pueden analizarse desde los bordes de los dispositivos individuales. Blockchain se integra con otras tecnologías avanzadas, como soluciones en la nube, inteligencia artificial (IA) e Internet de las cosas (IoT)..

Además, los datos validados generados a través de la tecnología blockchain vienen estructurados y completos, además del hecho de que son inmutables como mencionamos anteriormente. Otra área importante en la que los datos generados por blockchain se convierten en un impulso para el big data es en la integridad de los datos, ya que blockchain determina el origen de los datos a través de sus cadenas vinculadas..

5 casos de uso de Blockchain en Big Data

Hay al menos cinco formas específicas en que los datos de blockchain pueden ayudar a los científicos de datos en general.

  • Garantizar la confianza (integridad de los datos)

Los datos registrados en la cadena de bloques son fiables porque deben haber pasado por un proceso de verificación que garantice su calidad. También proporciona transparencia, ya que se pueden rastrear las actividades y transacciones que tienen lugar en la red blockchain..

El año pasado, Lenovo mostró este caso de uso de la tecnología blockchain para detectar documentos y formularios fraudulentos. Los gigantes de la PC utilizaron la tecnología blockchain para validar documentos físicos que estaban codificados con firmas digitales. Las firmas digitales son procesadas por computadoras y la autenticidad del documento se verifica a través de un registro blockchain..

La mayoría de las veces, la integridad de los datos se garantiza cuando los detalles del origen y las interacciones relacionadas con un bloque de datos se almacenan en la cadena de bloques y se verifican (o validan) automáticamente antes de que se pueda actuar sobre ellos..

  • Prevención de actividades maliciosas

Debido a que blockchain utiliza un algoritmo de consenso para verificar las transacciones, es imposible que una sola unidad represente una amenaza para la red de datos. Un nodo (o unidad) que comienza a actuar de manera anormal puede identificarse y eliminarse fácilmente de la red.

Debido a que la red está tan distribuida, es casi imposible que una sola parte genere suficiente poder computacional para alterar los criterios de validación y permitir datos no deseados en el sistema. Para alterar las reglas de la cadena de bloques, la mayoría de los nodos deben agruparse para crear un consenso. Esto no será posible para un solo mal actor lograr.

  • Hacer predicciones (análisis predictivo)

Los datos de Blockchain, al igual que otros tipos de datos, se pueden analizar para revelar información valiosa sobre los comportamientos, las tendencias y, como tal, se pueden utilizar para predecir resultados futuros. Además, blockchain proporciona datos estructurados recopilados de individuos o dispositivos individuales.

En el análisis predictivo, los científicos de datos se basan en grandes conjuntos de datos para determinar con buena precisión el resultado de eventos sociales como las preferencias del cliente, el valor de la vida útil del cliente, los precios dinámicos y las tasas de abandono en lo que respecta a las empresas. Sin embargo, esto no se limita a la información empresarial, ya que casi cualquier evento se puede predecir con el análisis de datos correcto, ya sean sentimientos sociales o marcadores de inversión..

Y debido a la naturaleza distribuida de blockchain y el enorme poder computacional disponible a través de él, los científicos de datos, incluso en organizaciones más pequeñas, pueden realizar extensas tareas de análisis predictivo. Estos científicos de datos pueden usar el poder computacional de varios miles de computadoras conectadas en una red blockchain como un servicio basado en la nube para analizar los resultados sociales en una escala que de otra manera no hubiera sido posible..

  • Análisis de datos en tiempo real

Como se ha demostrado en los sistemas financieros y de pago, blockchain permite transacciones transfronterizas en tiempo real. Varios bancos e innovadores de fintech ahora están explorando blockchain porque permite liquidar rápidamente, de hecho, en tiempo real, enormes sumas independientemente de las barreras geográficas..

De la misma manera, las organizaciones que requieren un análisis de datos en tiempo real a gran escala pueden recurrir a un sistema habilitado para blockchain para lograrlo. Con blockchain, los bancos y otras organizaciones pueden observar cambios en los datos en tiempo real, lo que permite tomar decisiones rápidas, ya sea para bloquear una transacción sospechosa o rastrear actividades anormales..

  • Gestionar el intercambio de datos

En este sentido, los datos obtenidos de estudios de datos se pueden almacenar en una red blockchain. De esta manera, los equipos de proyecto no repiten el análisis de datos ya realizado por otros equipos ni reutilizan incorrectamente los datos que ya se han utilizado. Además, una plataforma blockchain puede ayudar a los científicos de datos a monetizar su trabajo, probablemente mediante los resultados del análisis comercial almacenados en la plataforma..

Conclusión

Blockchain, como se ha señalado, se encuentra en sus etapas iniciales, aunque puede que no lo parezca debido a la exageración que la tecnología ha obtenido en un período corto. Uno esperaría que a medida que la tecnología madura y hay más innovaciones a su alrededor, se identificarán y explorarán casos de uso más concretos, siendo la ciencia de datos un área que se beneficiará de esto..

Dicho esto, se han planteado algunos desafíos sobre su impacto en la ciencia de datos, especialmente en big data, que requiere que se manejen cantidades excepcionalmente grandes de datos. Una preocupación es que la aplicación de blockchain en este sentido será muy costosa de realizar. Esto se debe a que el almacenamiento de datos en una cadena de bloques es caro en comparación con los medios tradicionales. Los bloques tratan con cantidades relativamente pequeñas de datos en comparación con los grandes volúmenes de datos recopilados por segundo para big data y otras tareas de análisis de datos..

La forma en que blockchain evoluciona para abordar estas preocupaciones y proceder a interrumpir el espacio de la ciencia de datos será particularmente interesante porque, como hemos visto, la tecnología tiene un enorme potencial para transformar la forma en que administramos y usamos los datos..