
大数据、物联网和区块链:沿着黄砖路吗
大数据和物联网(IoT)。两者在颠覆性技术的名单上排名很靠前。与大多数技术一样,都有协同的领域,最终提供一条实现真正的商业价值的黄砖路。
Blockchain进入颠覆性的对话
但最近,一个新的话题使颠覆性技术的讨论更加活跃:Blockchain技术。并且必不可少的随之而来了一系列问题。它究竟是什么?它是如何帮助(还是真的作用到)提供商业价值?它将如何影响我目前的积极性呢?并且协同效应存在什么问题,或者我需要担心它吹动一切吗?
什么是Blockchain——它是如何与比特币联系在一起的?
如果你在谷歌搜索blockchain,你会发现“blockchain”和“比特币”不可避免的成对出现,那是因为blockchain技术使电子货币比如比特币起作用。如你所知,比特币没有物质形态,不被单一的实体约束,也不被任何政府或机构支持。
(在这里,我不会试图讨论比特币的利弊。这些对话几乎和情感政治讨论一样并且足够多使书填满。)
一个永久的数字事务数据库
简而言之,blockchain是一个数字分类帐处理的事务,你可能认为是一个电子表格。然而,它由一个不断增长的称为“块”的处理清单构成——所有的块按顺序连接。每个块链接到列表中的前一个,链中的每一块都不能被删除,所以它变成了包含自成立以来发生的所有事务的永久数据库的一部分。
它也是最终的分布式数据库
但最有趣的事是blockchain是没有中央集权控制或单一来源的数据库。这意味着它存在于每一个与之关联的系统。是的,每个系统都有自己blockchain的完整副本。随着新块的添加,他们被每一个系统收集到最终的分布式数据库中。如果你弄丢了你的副本,没关系。重新连接blockchain网络你会得到一个新的整个blockchain的副本
但是如何确保交易安全呢?
现在你可能在想,怎么可能有一个安全的方法进行数字交易呢?”简而言之,就是通过一些非常复杂的密码学,数学,众包共识。在YouTube上有一个很棒的视频详细解释过。20多分钟,但是我见过的对这个非常复杂的解决方案最好的解释。
网络上称其为“不可靠系统”这并不是说系统不能被信任。它只是意味着两者不需要可信的第三方(如银行或信用卡公司)保持分类帐和有效的交易。因为每笔事务交易总可以被分布式分类帐验证,各方都留有一个副本。
注意:最要去理解的一件事是,尽管你不能用没有blockchain的比特币,但你可以使用blockchain而不涉及比特币-并且这个时候事情会变得非常有趣。
Blockchain和大数据
当你基于比特币谈论blockchain与大数据的连接似乎有点脆弱。如果在比特币之外呢,blockchain为其他金融交易分类吗?或商业合同?或股票交易?
金融服务行业开始认真看区块链技术。花旗、纳斯达克和Visa最近取得了显著成效,比特币blockchain服务提供者。奥利弗商量之后,瑞银集团(UBS)的首席信息官 Oliver Bussmann表示,blockchain技术可以“削减事务处理时间从几天到几分钟。”
金融服务行业对blockchain的需求是强大的。你可以想象blockchain的规模,在巨大的数据块的湖泊中,包含每一个金融交易的全部历史,所有可用的分析。Blockchain提供分类的完整性,但没有分析,这就是大数据和相应的分析工具应该发挥作用的地方了。
Blockchain和互联网的东西
毫无疑问,物联网产业是一个巨大的增长产业。Gartner预测,,在未来4年物联网的设备数量将会超过250亿。这些可以小到小型的感应器大到大型设备,两个关键的挑战是确保这些设备和他们交换数据的隐私。
传统的集中的处理和消息代理可以帮助解决这些问题,但他们的规模将无法处理未来物联网设备的数量和设备产生的数千亿笔交易。
追随黄金大道
每次只能构建一个区块,并总是成长和前进的,但还保持着它的踪迹。虽然blockchain最初的目的是支持比特币这样的数字货币,像大多数的颠覆性技术一样,它的价值以意想不到的方式和方向增长。
作为一名技术员,我发现技术如此的引人入胜。也就是说,技术只是一个工具。确保其可用于提供真正的商业价值才是我们的责任。无论它是减少事务处理时间,还是分析交易趋势,或提供一个机制来安全保障物联网通讯,大数据和物联网的协同效应是一条我们可以遵循获得真正的商业价值的黄砖路。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15