京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据与区块链:一对桴鼓相应的搭档
大数据能够对海量信息资产通过高效的处理模式来进行捕捉、管理和处理,而区块链本身作为分布式计算的一种,还有去中心化以及不可篡改等特性,两者之间,似乎天然就有合作的可能性。
大数据虽然能够收集海量数据并进行处理,但却无法保证数据的安全性,而作为虚拟货币底层技术的区块链,在这方面却是天赋凛然,自两者诞生之初,便有着强大的吸引力。
不完美的大数据
在前段时间,百度CEO李彦宏曾经说过,中国用户更倾向于用隐私换取便捷性。更准确来说,应该是中国用户被动甚至是被迫共享自己的隐私来换取便捷性。比如现在许多手机APP,强迫用户必须同意接受一些隐私采集条款,才能够正常使用,若不同意,则完全无法使用。
通常而言,应用软件采集用户数据,通过云计算,将对这些用户的大数据进行分类检索,提取有价值的信息,然后为用户提供便捷性服务。这种行为显然是双赢的,企业采集到了有效的数据,用户也体验到了更好的服务。
但是问题在于,李彦宏的说法是用户自愿用隐私换取便捷性。相信涉及到隐私的时候,没有多少用户是心甘情愿的,并且无论用户的隐私数据是否安全,随意获取这些数据都让人感到不适。联系到最近Facebook用户隐私数据泄露事件,大数据安全依然是严峻的问题。
并且收集到用户隐私数据之后,有可能还会被大数据杀熟,通过数据判断用户为高收入群体,在其购买以及消费产品时,将会比平常更加昂贵,届时由于更加成熟的大数据辨别机制,即使通过分享给好友来确认也无法察觉自己已经被“杀熟”。
其次,收集用户大数据之后,企业可以更加精准的推送相关广告,但是这些数据收集之后,用户完全没有任何受益,广告费用全部都被相关公司赚取,这相当于把用户的东西抢走之后,再加价卖回来,这种情况虽然很普通,但是真的合理吗?
让区块链为大数据加密
区块链则可以利用其自身特性,利用秘钥限制这些应用的访问权限,并且可以溯源追查自己的隐私数据都被用于哪些方面,可以做到用户自身完全掌控自己的数据,让用户更加方便的管理属于自己的权限,推动大数据的进一步增长。
就以上面的广告精准推送来说,用户可以通过区块链,完全把控自己的隐私数据,这也就意味着,用户可以决定自己的数据是否出售给相关广告商,广告的推送权也回归到用户的手中。并且如果用户同意分享自己的数据,那些广告的收入,也将会拿到属于自己的一份。
再举一个例子,通常而言,大数据在收集用户隐私数据之后,会对用户精准画像,不仅体现在广告的推送上,在日常视频、文章、购物,都会给用户进行相关的喜好的推荐,这些也无可厚非,但是在推荐这些内容的时候,相关企业都会掺杂私货,也就是在某几条内容中夹带盈利性质的广告。
而这些掺杂的广告大多数都属于三无产品,因此对于用户而言,购买其产品没有任何的保障。过去的魏则西事件,则是这种情况下典型的受害者。由于轻信了网站上推荐的医院广告,导致病情被耽误,最后病逝,这也是大数据没有得到有效监管的一个案例。
让数据的归属权回到用户手中
如果将区块链运用到大数据当中,魏则西这样的悲剧显然是能够避免的。用户通过区块链可以对自己的隐私数据进行跟踪、溯源,因此这种软文推送的权利掌握在用户自己手中,并且可以一眼就辨别哪些是软文,哪些又是真正的优质内容。
对于企业而言,把数据上传至区块链当中,这些数据会形成链条,具有真实、顺序、可追溯的特性,相当于已经从大数据中把有效数据进行了分类整理,也降低了企业对大数据处理的门槛,能够更快、更好的提取更多有利数据。
确切来说,区块链与大数据是一对相得益彰的伙伴,在收集数据上,区块链没有大数据如此擅长,而在数据安全上,大数据也没有区块链这般稳固。大数据的蓬勃发展也会相对带动区块链的进步,两者相辅相成,才会更好的为社会服务。
也许终有一天,我们可以完全掌握自己的信息,我们可以随意的查看我们真正想要的内容,不会在网上受到欺骗,不会在网络上被人带跑三观。届时,我们将在网络中找到最真实的自我。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数据分析的核心价值在于用数据驱动决策,而指标作为数据的“载体”,其选取的合理性直接决定分析结果的有效性。选对指标能精准定 ...
2026-01-23在MySQL查询编写中,我们习惯按“SELECT → FROM → WHERE → ORDER BY”的语法顺序组织语句,直觉上认为代码顺序即执行顺序。但 ...
2026-01-23数字化转型已从企业“可选项”升级为“必答题”,其核心本质是通过数据驱动业务重构、流程优化与模式创新,实现从传统运营向智能 ...
2026-01-23CDA持证人已遍布在世界范围各行各业,包括世界500强企业、顶尖科技独角兽、大型金融机构、国企事业单位、国家行政机关等等,“CDA数据分析师”人才队伍遵守着CDA职业道德准则,发挥着专业技能,已成为支撑科技发展的核心力量。 ...
2026-01-22在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,而数据模型就是串联这些珍珠的线——它并非简单的数据集合,而是对现实业务场 ...
2026-01-22在数字化运营场景中,用户每一次点击、浏览、交互都构成了行为轨迹,这些轨迹交织成海量的用户行为路径。但并非所有路径都具备业 ...
2026-01-22在数字化时代,企业数据资产的价值持续攀升,数据安全已从“合规底线”升级为“生存红线”。企业数据安全管理方法论以“战略引领 ...
2026-01-22在SQL数据分析与业务查询中,日期数据是高频处理对象——订单创建时间、用户注册日期、数据统计周期等场景,都需对日期进行格式 ...
2026-01-21在实际业务数据分析中,单一数据表往往无法满足需求——用户信息存储在用户表、消费记录在订单表、商品详情在商品表,想要挖掘“ ...
2026-01-21在数字化转型浪潮中,企业数据已从“辅助资源”升级为“核心资产”,而高效的数据管理则是释放数据价值的前提。企业数据管理方法 ...
2026-01-21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