不要为了区块链而区块链
很多人一听说区块链很好，区块链去中心化，安全不可篡改可追溯，点对点交易降低交易成本等，“哇，区块链太好了！”惊呼：“终于等到你！”
然而去中心化一定是高效的吗？群体智慧一定高于个体智慧？不，如果你有看过“乌合之众”你就会明白，群体的智慧并不高。
区块链也有很多的劣势。
举个例子，这样一个分布式的商业系统，其实在它需要做群体决策的时候，本身的效率会比较低，而且群体智慧并不一定会优于个体智慧。
区块链和分布式商业是一场大规模的商业实践。
另外阿里巴巴总参谋长曾鸣也认为区块链中没有绝对的“去中心化”。无论是点对点，还是中心化都要解决大规模协同如何实现的问题。需要在具体场景系统思考各自的优缺点，这两种机制甚至可能有很好的互补性，需要结合使用。
例如，很多人讨论过使用区块链的点对点的网络来提供打车服务的优势，但是原来由平台提供的一些公共服务现在由谁来承担？例如，针对可能发生的司机的恶性行为，谁来预防，发现，惩罚？这些关键问题不解决，点对点的网络很难快速被接受。支付宝发展的早期，明确地提出，“你敢付，我敢陪”，这样的公信力对于一个公共网络的快速推广有非常大的意义。区块链项目必须有自己的机制设计和制度演化，更好的解决这些问题，才有更大的价值，从而广泛被接受。
到底基于算法和共识的协作机制，最终能走多远，能在多大程度上改变我们协作的模式，这些都是值得我们大家共同思考和探索的课题。
非区块链创业者如何审视自己是否需要区块链？
越是涉及到多方协作、跨主体协作的场景的时候，越适合区块链。
另外，我们所处理的对象越标准化，比如说像宽带资源或者数据存储这种非常标准化的对象和资源，也更适合运用区块链技术。
切忌为了区块链而区块链的伪创新。
有很多团队在一些根本不需要用到分布式计算的场景中，尝试运用区块链。大家在做技术创新的时候，可以首先问自己这个问题：
我们要解决具体的商业问题，如果不用区块链的技术，是不是可以解决？
如果答案是是的话，建议就别用区块链了，因为使用区块链技术的代价和成本往往是很大的。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码，搜微信号：CDAshujufenxi
用 SQL 验证业务逻辑：从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中，“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例：数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下，精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析：概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中，“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析：从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中，聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具，能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的：从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具，并非简单的 “公式堆砌”，而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师：商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值，最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键：从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中，机器学习作为核心工具，已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS（Statistical Product and Service Solutions，统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师：驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中，商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言：数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代，无论是科研人员验证实验假设（如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域，常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下，“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而，零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点：原理、优势与应用解析 在机器学习领域，随机森林（Random Forest）作为集成学习（Ensemble Learning） ...
2025-09-05Excel 区域名定义：从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中，频繁引用单元格区域（如A2:A100、B3:D20）不仅容易出错， ...
2025-09-05CDA 数据分析师：以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下，CDA（Certified Data Analyst） ...
2025-09-05SQL 日期截取：从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中，日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络（CNN）的发展历程中，解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师：驾驭数据范式，释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下，数据已成为企业核心生产要素。而 CDA（Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类：无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域，当我们面对海量无标签数据（如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分：数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域，“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03
京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号：京B2-20210330
