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當大數據遇上區塊鏈,轉賬數據是否就暴露在公眾視野里?

當大數據遇上區塊鏈,轉賬數據是否就暴露在公眾視野里?

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編譯│鄒震

由世界經濟組織(WEF)定義,「區塊鏈接技術能允許組織在沒有中間商的情況下直接將資金轉移給其他人。它使得交易更透明,記錄不可更改和自發的商業規則管理。」

對區塊鏈的投資正在增加。銀行,個人商業,甚至政府都在對這個技術投資。世界經濟組織預測在2027年以前,全球10%的GDP會等於區塊鏈上的智能訂約。對於任何新技術而言,意識到伴隨它們的數據的價值是很重要的。並且可以說關於區塊鏈最有價值的數據就是虛擬貨幣使用。

在過去幾年,隨著比特幣的發展,虛擬貨幣在世界上正在獲得勢頭。然而,這些貨幣依然不可預測,甚至是專家也只部分理解。為了使其更加清楚,對區塊鏈,特別是比特幣感興趣的組織,開始使用大數據來看清虛擬貨幣在未來的表現。

認識虛擬貨幣的所有潛力和減輕涉及到的風險的方法也許就是利用它巨大的數據。因為區塊鏈是所有比特幣的轉移(必須通過上百萬的其他用戶的認證)必須通過的分類賬,從中可以收集的數據是無窮無盡的。儘管區塊鏈自身沒有轉賬的認證信息(區塊鏈只知道進行交易的兩個錢包),但是所有的轉賬都是公共的並且每一個用戶的活動都會被其他在區塊鏈中的用戶看到。

組織正在開始進行虛擬貨幣活動的數據分析來揭示洞悉圍繞像比特幣這樣的貨幣的趨勢。結果如何?下面是數據狂熱者揭示的區塊鏈和加密貨幣世界的數據趨勢的簡要概括。

揭露轉賬數據

區塊鏈內的數據被估值萬億美金並且繼續深入銀行業,微支付,匯款和其他金融服務。實際上,在2030年之前,區塊鏈賬單能值整個大數據市場份額的20%,每年產生1000億美元的獲利。這個潛在的獲利超過了現在Visa,Mastercard和PayPal的總和。

對於跟蹤這些活動和幫助組織使用區塊鏈做出消息更靈通的決定來說,大數據分析是十分重要的。一種加密貨幣SpreadCoin,比比特幣更加分散,計劃將比特幣挖掘重新改造成大數據挖掘。

數據智慧服務開始幫助金融機構,政府和組織尋找在區塊鏈上誰會和他們合作。

當比特幣在2013年到2014年越來越流行,虛擬貨幣開始因為現實世界的事件和公眾對這個技術的觀點而上升和下降。這些波動是虛擬貨幣有可以預測社會數據的特點的證明。使用社會數據來預測客戶行為已經不是什麼新鮮事兒,並且很多商人已經將社會的度量加入到交易的演算法之中。然而,因為決定大部分金融物品的因素有太多,預測市場會如何變化是十分困難的。

幸運的是,比特幣用戶和社會媒體用戶能很好的配合,對於使用他們來數據分析可能是有益的:

  • 比特幣的交易者和社會媒體用戶趨向於同一個群體,所以他們對於比特幣的態度,意見和觀點被很好地文檔保存了

  • 比特幣的價值只由市場的需求決定因為市場上貨幣的數量是可以預測的並且跟任何物理的東西都沒有關聯。

  • 比特幣主要是個人進行交易而不是大機構。

  • 影響比特幣價值的時間首先會在社會媒體上傳播。

數據分析現在正在挖掘社會數據來洞悉加密貨幣的趨勢。這幫助了各個組織揭露強大的群體信息並且將比特幣的表現和世界性事件鏈接起來。

揭露新形式的數據貨幣化

區塊鏈接技術擁有使數據和分析的貨幣化和分析的潛力,因為它移除了轉賬的中間人。在商務世界,這樣給了客戶更加強大的和公司談判的能力。它使得顧客來控制誰可以進入在區塊鏈的數據。然後他們就能將揭露個人對公司產品或者服務的消費記錄作為砝碼換來價格的折扣。

因為區塊鏈有下列的大數據分支,所以它能引領新形式的數據貨幣化,

  • 所有參與一個交易的組織可以進入同樣的數據。這樣可以加快數據的獲得,分享,增強數據的質量和分析。

  • 所有轉賬的一個詳細的註冊簿都存在單一的文件或者區塊鏈中。這樣提供了一個交易從開始到結束完整的概況,而不需要多個系統。

  • 個人能管理和控制他們的個人數據,而不是依靠第三方中間商。

最終。區塊鏈能夠成為數據貨幣化的關鍵,創造一個公司和個人能直接分享,售賣和互相提供他們數據和分析的新市場。

由大範圍的比特幣普及作為先鋒,區塊鏈技術正在商業和金融的世界佔有一席之地。快速和安全的交易能力使其有變革傳統數據系統的潛在能力。未來,區塊鏈技術能被更加廣泛地應用。

原文鏈接

http://www.infoworld.com/article/3203748/big-data/what-can-be-uncovered-when-big-data-meets-the-blockchain.htmlidg_eid=98f7c462af288a3ed31af16ab852f1ea&email_SHA1_lc=&cid=ifw_nlt_infoworld_enterprise_data_explosion_2017-0703&utm_source=Sailthru&utm_medium=email&utm_campaign=InfoWorld%20Big%20Data%20Report%202017-07-03&utm_term=infoworld_enterprise_data_explosion

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