Blockchain vs. Data Science: Was Sie wissen müssen [2022]

Was haben Blockchain und Big Data/Data Science gemeinsam? Ein paar Dinge, die uns sofort in den Sinn kommen, sind, dass beide zu den am besten aufstrebenden Technologien gehören. Beide haben das Potenzial, die Art und Weise, wie Unternehmen geführt werden, zu revolutionieren, und beide bieten vielversprechende Beschäftigungsmöglichkeiten.

Viele von uns denken, dass dies unterschiedliche und unabhängige Technologien mit unterschiedlichen Vor- und Nachteilen und getrennten Pfaden sind. Während Data Science eine relativ etablierte Technologie ist, steckt Blockchain noch in den Kinderschuhen. Um sie besser vergleichen zu können, lassen Sie uns mehr über jeden von ihnen erfahren.

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Was ist Blockchain?

Blockchain ist ein verteiltes Hauptbuch, das aus mehreren Knoten besteht, die ohne einen zentralen Server verbunden sind. Dieses Hauptbuch ist über eine Reihe von Computern auf der ganzen Welt verteilt und wird von jedem mit einer Internetverbindung betrieben. Getreu ihrem Namen dreht sich die Blockchain-Technologie um das Konzept einer Reihe miteinander verbundener Blöcke, die eine Kette bilden.

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Anwendungen von Blockchain

Die Blockchain wird hauptsächlich in Bitcoin verwendet und ist nicht mehr auf ihre ursprüngliche Kryptowährungsanwendung beschränkt. Die Technologie wird in digitalen Geldbörsen und Mikrozahlungen eingesetzt. Neben dem Finanzsektor kann die Technologie in Smart Contracts eingesetzt werden, die aufgelistete Aufgaben ohne menschliche Beteiligung ausführen.

Blockchain kann auch verwendet werden, um Patientendaten in der Gesundheitsbranche sicher zu speichern. Es gilt auch als mögliches Mittel zur Bekämpfung von Wahlbetrug an der Wahlurne. Darüber hinaus kann die Technologie helfen, sichere, persönliche Transaktionen zwischen zwei Parteien in der privaten Verbraucherwelt durchzuführen. Lesen Sie mehr über die Anwendungen von Blockchain.

Vorteile der Blockchain

Die durch Dezentralisierung gekennzeichneten Blockchain-Transaktionen werden im gegenseitigen Konsens der Benutzer durchgeführt und bieten Sicherheit, Geschwindigkeit und Transparenz. Die von der Technologie verwendete digitale Signaturfunktion ermöglicht betrugsfreie Transaktionen und verhindert Versuche, Daten zu ändern oder zu beschädigen. Jede Transaktion ist verschlüsselt und besteht aus einem Link zur alten Transaktion unter Verwendung eines Hash-Verfahrens. Die Technologie ist programmierbar und löst automatisch systematische Aktionen, Ereignisse oder Zahlungen nach den angegebenen Kriterien aus. Lesen Sie mehr über die Vorteile von Blockchain im Alltag.

Herausforderungen für Blockchain

Wie bereits erwähnt, befindet sich die Blockchain-Technologie in einem frühen Stadium und ist noch nicht ausgereift. Die Technologie kann derzeit maximal 7 bis 20 Transaktionen pro Sekunde verarbeiten, verglichen mit der Kapazität herkömmlicher Transaktionsnetzwerke, die Tausende von Transaktionen pro Sekunde verarbeiten können. Die meisten Blockchains sind nicht in der Lage, mit Netzwerken anderer Blockchain-basierter Systeme zu kommunizieren, und Unternehmen stehen auch vor der Herausforderung, sie in ihre Altsysteme zu integrieren.

Das Fehlen universeller Standards über verschiedene Blockchain-Netzwerke hinweg stellt ebenfalls eine große Herausforderung dar. Der aktuelle Blockchain-Mechanismus benötigt eine erhebliche Rechenleistung, um zu funktionieren, und es werden Anstrengungen unternommen, um diesen Energieverbrauch zu reduzieren. Auch gibt es trotz der steigenden Nachfrage nach Blockchain-Experten einen akuten Mangel an Blockchain-Experten.

Was ist Datenwissenschaft?

Mit dem Aufkommen von Big Data können Unternehmen riesige Mengen an Informationen speichern. Data Science ermöglicht es Unternehmen, bessere Entscheidungen und Vorhersagen zu treffen, indem sie verborgene Datenmuster aus Rohdaten entdecken. Es geht darum, Datenerkenntnisse aus den historischen Trends abzuleiten, die mehrere Datenblickwinkel aufzeigen, die früher möglicherweise unbekannt waren.

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Data Science-Anwendungen

Data Science wird für die Erstellung prädiktiver kausaler Analysemodelle verwendet, um beispielsweise die Wahrscheinlichkeit zu ermitteln, dass Kunden künftige Kreditkartenzahlungen oder Kreditrückzahlungen rechtzeitig leisten. Die Technologie kann in der präskriptiven Analytik verwendet werden, wo Sie Modelle mit der Intelligenz erstellen können, um Entscheidungen zu treffen, um sie mit dynamischen Parametern zu modifizieren, wie z. B. ein selbstfahrendes Auto.

Darüber hinaus kann Data Science verwendet werden, um mithilfe von maschinellem Lernen Vorhersagemodelle zu erstellen, z. B. zur Betrugserkennung, und die Mustererkennung zu untersuchen, z. B. um einen idealen Maststandort für einen Netzwerkanbieter zu identifizieren, um eine optimale Signallänge bereitzustellen. Lesen Sie mehr über Data-Science-Anwendungen.

Vorteile der Datenwissenschaft

Data Science hilft Unternehmen, ihre Effizienz zu steigern, indem sie schnellere und bessere Entscheidungen treffen und höhere Gewinne erzielen. Es verbessert die Qualität von Daten und Informationen und hilft bei der Bereitstellung überlegener Dienstleistungen und Produkte unter Verwendung von Kundentrends und -vorlieben. Im Gesundheitswesen ermöglicht die Technologie lebensrettende Entscheidungen wie die Erkennung von Tumoren im Frühstadium. Die Technologie bietet hochbezahlte Karrieremöglichkeiten in verschiedenen Bereichen. Lesen Sie weiter, warum Data Science wichtig ist.

Herausforderungen für Data Science

Daten, die bei der Entscheidungsfindung verwendet werden, können personenbezogene oder sensible Daten enthalten. Jedes Datenleck kann zu Datenschutzbedrohungen und Datenproblemen führen. Da die Daten verwendet werden, um kritische Entscheidungen zu treffen, können unbewiesene Daten zu unerwarteten Ergebnissen führen und wichtige Entscheidungen beeinflussen.

Unterschied zwischen Blockchain und Data Science

Jetzt, da wir detaillierte Informationen über Blockchain und Data Science haben, ist es offensichtlich, dass dies zwei unterschiedliche Technologien mit unterschiedlichen Zielen sind. Während Data Science darauf abzielt, die Datenanalyse für umsetzbare Erkenntnisse und eine bessere Entscheidungsfindung zu erleichtern, konzentriert sich Blockchain auf die Aufzeichnung und Validierung von Daten. Beide Technologien verwenden Algorithmen, um das zu erreichen, was sie tun sollen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Data Science die Datenvorhersage ermöglicht, während Blockchain die Datenintegrität gewährleistet. Daher ist es, wenn wir sie vergleichen, wie Äpfel mit Birnen zu vergleichen. Wenn wir sie jedoch zusammen verwenden, können sie wertvolle Erkenntnisse liefern.

Wie können Unternehmen die kombinierten Vorteile von Blockchain und Data Science nutzen?

Die folgenden fünf Aspekte werden die einwandfreie Kombination dieser beiden innovativen Technologien näher beleuchten:

• Datensicherheit – Die „Dezentralisierung“ der Blockchain macht es Hackern schwer, sensible Informationen anzugreifen, da dazu alle Knoten kompromittiert werden müssen, was praktisch unmöglich ist. Darüber hinaus weist die Blockchain automatisch jeden Knoten aus, der sich verdächtig verhält, wodurch das System sicher wird.
• Datenintegrität – Blockchain gewährleistet die Datenintegrität mit ihrer Verschlüsselung und ihrem strengen Verifizierungsprozess. Darüber hinaus bietet es die dringend benötigte Transparenz durch die Rückverfolgbarkeit von Transaktionen.
• Echtzeit-Datenanalyse – Während Blockchain Echtzeit-Transaktionen bietet, bietet Data Science eine eingehende Datenanalyse. Diese beiden Technologien können kombiniert werden, um Datenanalysen in Echtzeit bereitzustellen, die viele Branchen revolutionieren und Geschäftsprozesse rationalisieren können.
• Vorhersagen – Die Fähigkeit der Datenwissenschaft kann genutzt werden, um Blockchain-Daten zu analysieren, um wertvolle Datenerkenntnisse und verborgene Trends abzuleiten.
• Datenfreigabe – Durch die Verwendung eines Blockchain-Netzwerks zum Speichern der Daten aus Datenstudien können Projektteams die Nutzung bereits verwendeter Daten oder die Wiederholung von bereits früher durchgeführten Datenanalysen vermeiden. Die Technologie kann dazu beitragen, die Informationen sicher zu senden, ohne dass eine doppelte Datenbereinigung erforderlich ist.

Muss gelesen werden: Data Science vs. Data Analytics

Die Gewinnerkombination

Mit ihrem Anteil an Vorteilen und Herausforderungen können sich Blockchain und Data Science als eine leistungsstarke Kombination erweisen, um Datenmengen effizient mit Qualität zu verwalten. Mehr Innovationen und Reife der Blockchain-Technologie werden die Erforschung von mehr Anwendungsfällen, einschließlich Data Science, erleichtern.

Andererseits kann die Datenwissenschaft der Blockchain mit ihren geringen Speicherkosten helfen. Es wird interessant sein zu sehen, wie sich diese Technologien weiterentwickeln, um aktuelle Herausforderungen anzugehen und ihr Potenzial zur Transformation der Datenverwaltung und -nutzung aufzuzeigen.

Daher ist jetzt der perfekte Zeitpunkt, um tiefer in die Welt der Blockchain einzutauchen und die feineren Nuancen ihrer Funktionsweise zu verstehen. Um Ihnen dabei zu helfen, bringt Ihnen upGrad das Advanced Certificate Program in Blockchain Technology . Angeboten in Zusammenarbeit mit IIIT-Bangalore. Melden Sie sich also an und beginnen Sie Ihre Blockchain-Reise unter globalen Kollegen, branchenführenden Mentoren und umfassender Vermittlungsunterstützung.