京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
区块链、大数据、物联网,新科技时代下的生活方式将会怎样?
大数据和物联网,这两者在颠覆性技术列表名单上可以说相当的靠前。这些颠覆性技术大多都能在产业领域中引起协同效应,最终为通往真正商业价值铺设一条黄金大道。
区块链加入颠覆性对话
最近,一个新的议题在颠覆性对话中活跃了起来:区块链技术。那么针对区块链技术,就有一系列的问题了:区块链技术到底是什么?区块链技术如何提供商业价值?区块链技术会影响到我目前的计划吗?区块链技术引起什么协同效果吗?或者说我需要担心被区块链技术干掉吗?
1.区块链是什么?与比特币有怎样的联系?
如果你用谷歌搜索“区块链”这个关键字,你会发现很多结果中不可避免地同时出现“区块链”和“比特币”。这是因为区块链技术正是比特币这样的数字货币的底层技术。正如你所知,比特币没有实体形态。比特币还不受单一实体的控制,或者需要政府或机构的支持。
永久的数字交易数据库
简而言之,区块链是一种数字交易账本,你可以把它当做一种电子表格。区块链中包含着一种叫做“区块”的不断增长的交易列表,这些区块按照顺序连接在一起。每一个区块都和列表中前一个区块相连。一旦区块被放进区块链,那么将无法再移除,这些区块将成为永久性交易数据库的一部分。
区块链是最终的分布式数据库吗?
区块链最吸引人的一点也许就是区块链没有中央权力机构或者单一的数据源。也就是说区块链存在于每一个与它相连的系统中。每一个系统都有自己的完整的区块链副本。当有新的区块加入时,这些区块会被所有系统共同接收。所以,如果你丢失了自己的区块链副本,可以重新进入区块链网络,然后能得到整个区块链的新副本。
如何确保交易安全?
你也许会好奇,开放型的区块链如何能够保障数字交易安全进行?简单来说,因为区块链使用了某种非常复杂的加密方法和众包共识。
区块链也被称为“无信任系统”,但这不是说区块链不可信任。而是交易双方不需要可信任的第三方来维护账本和交易的有效性。因为每一笔交易都会由分布式账本来进行验证。
2.区块链与大数据
当你在比特币话题中讨论区块链的时候,区块链好像与大数据就没什么联系了。但是在比特币之外呢?金融交易,商业合同,股票交易,这些都可能会涉及到大数据的问题。
区块链技术已经引起金融服务行业的重视。花旗银行,纳斯达克和Visa都已经在区块链方面取得显著的成就。瑞士银行CIO 奥利弗·巴斯曼 (Oliver Bussmann)说区块链技术可以将交易处理时间从几天缩短到几分钟。
金融服务行业对区块链技术的商业需求相当的大。你可以想象一下区块链在未来的规模:巨大的区块数据集合包含着每一笔金融交易的全部历史。这些数据还全都可以用来进行分析。但是区块链提供的是账本的完整性,而不能进行分析,所以这时候就需要大数据和其分析工具进行介入。
3.区块链与物联网
毋庸置疑,物联网产业正处于快速发展的阶段。高德纳公司预测在未来4年物联网的设备数量将会超过250亿。从小型传感器到大型家电都可以加入到物联网。但是物联网会面临两个重大的挑战:设备安全和用户数据隐私。
传统的中心化管理机构和消息代理可以帮助解决这些问题,但是他们的规模将无法处理未来物联网设备的数量和这些设备产生的数千亿笔交易。
一些重量级产业领导提出了区块链可以成为克服这些挑战的解决方案。在去中心化物联网中,区块链将会用于促进交易处理和交互设备间的协调。每一个物联网设备都会管理自己在交互作用中的角色,行为和规则。
追随黄金大道
区块链每次只能构建一个区块,并保持不断增长和向前发展,同时还会时刻跟踪区块的位置。尽管区块链的最初目的是为了支撑比特币。但是与大多数颠覆性技术一样,区块链正在以难以预料的方式和方向发展。
作为一名技术专家,我发现区块链如此的令人着迷。但是不管怎么说,科技只是一种工具。我们的职责就是确保这种工具能够被用来提供真正的商业价值。无论是减少交易处理时间,分析交易发展趋势,还是安全保障物联网信息,区块链与大数据和物联网的协同效应可以成为我们获得真正商业价值的黄金大道。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27对数据分析从业者和学生而言,表结构数据是最基础也最核心的分析载体——CRM系统的用户表、门店的销售明细表、仓库的库存表,都 ...
2025-11-27在业务数据可视化中,热力图(Heat Map)是传递“数据密度与分布特征”的核心工具——它通过颜色深浅直观呈现数据值的高低,让“ ...
2025-11-26在企业数字化转型中,业务数据分析师是连接数据与决策的核心纽带。但“数据分析师”并非单一角色,从初级到高级,其职责边界、能 ...
2025-11-26