京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
2018年的5个区块链趋势
很少有新技术能像区块链那样引起如此多的讨论。一个原因是围绕基于区块链的加密货币(如比特币和以太)的争议、担忧和感知机会。另一个原因是,越来越多的企业通过首次投币(ICOs)集资。
但是区块链在企业中的角色是什么?如今,越来越多的公司正在测试区块链的权力,通过它的分布式账本技术来帮助交易和跟踪资产。在这种技术中,每个政党都有一份相同的记录,没有人可以在不知情的情况下改变它。
|
|
在2018年区块链我们应该期待什么?我们把这个问题提给了Paul Brody,首席和全球创新领袖,区块链technology at EY(以前是Ernst & Young)。以下是他在2018年及以后看到的趋势:
1. 区块链将从演示转向生产
他说:“区块链正在各地的试点项目中出现。”“随着这些试点和概念验证的成熟,许多人将被抛弃,而另一些人将会走向生产系统。”他说:“这一过程将是一个必要的调整的一部分,以帮助企业技术领导者确定哪些区块链使用了真正的增值,而这只是炒作。”
你如何开始使用区块链?看看我们的,区块链:4种实验方法。]
2. 使用零知识证明将会增长
每个人都同意区块链的一个强大的用途将是作为企业之间的交易平台。但是这个平台会采取什么形式呢?一些专家预测,大型企业将创建他们自己的区块链网络,供应商和其他商业伙伴将加入其中。
布罗迪认为这是不对的。Brody说:“供应商和客户不能,也不会为他们的每一个商业伙伴加入区块链。”“区块链的长远未来取决于公司在公共、共享基础设施上开展私人业务的能力。”
这就是零知识证明的来源。Brody将零知识证明描述为一种数学运算和一种加密工具,允许一方向另一方证明某件事是经过验证的,而不需要另一方需要任何附加信息(例如私钥,在公钥加密的情况下)。
“在2018年,零知识证明才刚刚开始展示工作模式,”Brody说。“他们将允许区块链拥有安全和隐私的关键要素,而不会放弃通过网络同步整个交易信息的冗余和不变性。”他预计,未来一年,许多公司将在业务模式上进行规模扩张。
3. 区块链网络将学习如何实施法治
“智能契约是自动化业务流程操作的强大工具,它们将成为希望利用区块链技术的企业的关键生产力促进器,”Brody说。但有一个问题:当合同当事人陷入纠纷时,会发生什么?
这些问题通常由法院来解决,但是他们对区块链网络没有任何权威,这些网络是分散的,没有单一的仲裁者或强制执行者,而且通常跨越地理边界。通过网络投票可能是解决争端的一种方式,但如果一方拥有更好的法律主张,另一方更受欢迎,这可能会带来麻烦。
Brody说,区块链网络的参与者在加入某些规则之前通常会同意,但在有争议的时候如何实施和执行这些规则并不总是很清楚。“这将是一个新的挑战,应该在2018年解决。”
“太多区块链系统把这一惊人的新技术视为一种极好的数字公证或分布式数据库服务。”
4. 区块链将成为一个资产跟踪工具
Brody说:“目前仍有太多区块链系统将这种令人惊讶的新技术视为一种极好的数字公证书或分布式数据库服务。”他补充说,只看到区块链的人错过了一些重要的东西。标记化——使用区块链令牌(或“硬币”)来表示特定的资产——是这项技术的一种改变游戏规则的用途。
Brody解释说,你可以使用一个令牌来表示一个项目,因为它在整个供应链中移动,从而确保它不会同时出现在两个位置。同样,您可以使用令牌来表示传统货币中的流动资产。他说,这种方法“提供了基于区块链的解决方案的所有好处,而无需交换风险。”
5. 在接下来的几年里会有一场崩溃
布洛迪说:“随着新兴技术的兴起,一波炒作往往会推动投资和刺激,但最终会出现早期泡沫。”也许这是件好事。他表示:“我们应该欢迎重新设定市场成熟的迹象,并希望它来得更早,而不是更晚。”它不会放缓基于加密货币和区块链的行业的长期转型。它将清除一些愚蠢的想法,这些想法正在吞噬着这个行业的人才和思想。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化商业环境中,数据已成为企业优化运营、抢占市场、规避风险的核心资产。但商业数据分析绝非“堆砌数据、生成报表”的简单 ...
2026-01-20定量报告的核心价值是传递数据洞察,但密密麻麻的表格、复杂的计算公式、晦涩的数值罗列,往往让读者望而却步,导致核心信息被淹 ...
2026-01-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,“精准分类与回归预测”是高频核心需求——比如预测用户是否流失、判 ...
2026-01-20在建筑工程造价工作中,清单汇总分类是核心环节之一,尤其是针对楼梯、楼梯间这类包含多个分项工程(如混凝土浇筑、钢筋制作、扶 ...
2026-01-19数据清洗是数据分析的“前置必修课”,其核心目标是剔除无效信息、修正错误数据,让原始数据具备准确性、一致性与可用性。在实际 ...
2026-01-19在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,常面临“无标签高维数据难以归类、群体规律模糊”的痛点——比如海量 ...
2026-01-19在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12