京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据与区块链之间的关系
大数据时代的来临,为众多企业带来了全新的机遇和挑战。随着数据量、数据种类的增多,企业由历史数据分析渐渐过渡到基于多源、海量数据的实时分析。我们都知道商场如战场,谁能在企业运营中做出快速、高效的分析决策,谁就能日益激烈的市场竞争中立于不败之地。
同时,区块链技术被认为是继蒸汽机、电力、互联网之后,下一代颠覆性的核心技术。如果说蒸汽机释放了人们的生产力,电力解决了人们基本的生活需求,互联网彻底改变了信息传递的方式,那么区块链作为构造信任的机器,将可能彻底改变整个人类社会价值传递的方式。
近年来,大数据在迅猛发展同时也面临着诸多的困境,区块链又以如此强势的姿态进入大家的认知,那么汹涌而来的区块链会对大数据又什么影响呢?
一、什么是区块链?
区块链,是比特币的底层技术架构,它在本质上是一种去中心化的分布式账本。区块链技术作为一种持续增长的、按序整理成区块的链式数据结构,通过网络中多个节点共同参与数据的计算和记录,并且互相验证其信息的有效性。从这一点来说,区块链技术也是一种特定的数据持久化技术。由于去中心化在安全、便捷方面的特性,很多业内人士看好其发展,认为它是对现有互联网技术的升级与补充。
二、区块链的特性
从区块链的定义可以看出区块链具有去中心化、不可篡改、可信任性、可追溯、全网记账等优势,具备颠覆传统行业的可能,使得相关业务公开化、透明化、公正化。区块链已成为2017年大数据行业的十大热词之一,总结有如下三个特性:
区块链是“去中心化”的
去中心化的本意是指,每个人参与共识的自由度。他有参与的权力,他也有退出的权力。在代码开源、信息对称的前提下,参与和决策的自由度,即意味着公平。
区块链是公开的
在区块链中,用户随时都能见到一切,它是公开透明的。
区块链是加密的
区块链使用强大的加密技术来维护虚拟安全。除了强有力的外部防御外,区块链没有中央数据库,因此无法被黑客入侵。
三、区块链对大数据的影响
从移动互联网到大数据、区块链,当今时代,技术变化的潮流势不可挡,以至于很多人一时竟难以明白和适应。但毫无疑问,区块链正在让大数据汹涌而来。区块链的可信任性、安全性和不可篡改性,正在让更多数据被释放出来。
1、区块链使大数据极大降低信用成本
我们未来的信用资源从何而来?其实中国正迅速发展的互联网金融行业已经告诉了我们,信用资源会很大程度上来自大数据。
通过大数据挖掘建立每个人的信用资源是很容易的事,但是现实并没有如此乐观。关键问题就在于现在的大数据并没有基于区块链存在,这些大的互联网公司几乎都是各自垄断,导致了数据路孤岛现场。
在经济全球化、数据全球化的时代,如果大数据仅仅掌握在互联网公司的话,全球的市场信用体系建立是并不能去中心化的,如果使用区块链技术让数据文件加密,直接在区块链上做交易,那么我们的交易数据将来可以完全存储在区块链上,成为我们个人的信用紫云,所有的大数据将成为每个人产权清晰的信用资源,这也是未来全球信用体系构建的基础。
2、区块链是构建大数据时代的信任基石
区块链因其“去信任化、不可篡改”的特性,可以极大的降低信用成本,实现大数据的安全存储。将数据放在区块链上,可以解放出更多数据,使数据可以真正“流通”起来。基于区块链技术的数据库应用平台,不仅可以保障数据的真实、安全、可信,如果数据遭到破坏,也可以通过区块链技术的数据库应用平台灾备中间件进行迅速恢复。
3、区块链是促进大数据价值流通的管道
“流通”使得大数据发挥出更大的价值,类似资产交易管理系统的区块链应用,可以将大数据作为数字资产进行流通,实现大数据在更加广泛的领域应用及变现,充分发挥大数据的经济价值。
我们看到,数据的“看过、复制即被拥有”等特征,曾经严重阻碍数据流通。但基于去中心化的区块链,却能够破除数据被任意复制的威胁,从而保障数据拥有者的合法权益。区块链还提供了可追溯路径,能有效破解数据确权难题。有了区块链提供安全保障,大数据将更加活跃涌动。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28随着大数据技术的快速普及,各行各业积累了海量的用户数据、交易数据、生产数据与行为数据。单纯的数据统计与报表分析只能呈现表 ...
2026-05-28在Python网络请求、接口测试、数据爬取、业务对接开发中,Requests库是最简洁、最高效的HTTP请求工具,凭借简洁的语法、完善的适 ...
2026-05-272025 年,零售与服务行业的竞争已从 “经验驱动” 全面转向 “数据驱动”。中小企业门店普遍面临数据零散、分析浅层、决策凭感觉 ...
2026-05-27 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-05-27在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT,但当被问到“新建一张表,该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25 很多数据分析师精通Excel函数和透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么关系 ...
2026-05-25数字化经营时代,企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中,自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下,存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21