Como o blockchain interromperá a ciência de dados: 5 casos de uso de Blockchain em Big Data

Salih SARIKAYA Blocked Desbloquear Seguir Seguindo 5 de janeiro

O Blockchain e o Big Data estão entre as principais tecnologias emergentes com a tendência de revolucionar diversos setores, mudando radicalmente a maneira como as empresas e as organizações são gerenciadas. Pode-se supor que essas tecnologias são mutuamente exclusivas – cada uma forjando caminhos únicos e aplicados independentemente uns dos outros.

Mas isso será imprevisível.

Blockchain – assim como a ciência de dados – está gradualmente transformando a maneira como várias indústrias operam. E enquanto a ciência de dados se concentra no aproveitamento de dados para uma administração adequada, blockchain garante a confiança dos dados, mantendo um ledger descentralizado.

A questão é: existe algum lugar que esses dois conceitos interceptem?

O que será alcançado quando essas duas tecnologias forem aplicadas simultaneamente?

Simplificando, como pode bloquear a ciência de dados?

Para responder a essas perguntas, será útil entender melhor o Blockchain e a Data Science separadamente um do outro.

Foto de Markus Spiske no Unsplash

O que é o Blockchain?

Blockchain é basicamente um livro de contabilidade desconfiada que registra transações econômicas de tal forma que elas não podem ser manipuladas. A tecnologia ganhou destaque como resultado do interesse em bitcoin e cryptocurrency em geral, mas desde então tem encontrado relevância em registrar não apenas transações de criptomoedas, mas qualquer coisa de valor. Conhecendo os recursos dessa tecnologia emergente, os desenvolvedores e entusiastas de tecnologia passaram a trabalhar na criação de casos de uso após o uso de blockchain.

Alta demanda por desenvolvedores de blockchain

A demanda por desenvolvedores de blockchain aumentou nos últimos anos, assim como projetos trabalhando em diferentes aplicações de blockchain. Relatórios de plataformas de freelancers como o UpWork mantiveram habilidades de blockchain como as habilidades mais exigidas. De uma maneira similar, os profissionais em outras áreas, como estudos jurídicos, têm uma grande vantagem se tiverem habilidade de blockchain – ou pelo menos tiverem uma compreensão da tecnologia.

O que é ciência de dados?

A ciência de dados procura extrair conhecimento e insights de dados estruturados e não estruturados. Esse campo engloba estatísticas, análise de dados, aprendizado de máquina e outros métodos avançados usados para entender e analisar processos reais usando dados.

Os dados costumam ser descritos como o novo petróleo no jargão econômico, razão pela qual empresas líderes, incluindo os famosos GAFAs (Google, Amazon, Facebook e Apple), controlam cargas de dados. Algumas aplicações comuns da ciência de dados são vistas em protocolos de mecanismo de internet, anúncios digitais e serviços de recomendação. A análise de dados, um aspecto fundamental da ciência de dados, foi considerada relevante no setor de saúde para rastrear o tratamento de pacientes e o fluxo de equipamentos; em viagens, um jogo para melhorar a experiência do consumidor; para a gestão de energia, bem como muitos outros setores.

Alta demanda por cientistas de dados

Há também uma demanda aparentemente insaciável por cientistas de dados que podem fornecer mais insights com dados e ajudar a resolver mais problemas. Isso é ainda mais pronunciado quando se considera o big data, um aspecto avançado da ciência de dados que lida com quantidades extremamente grandes de dados que não podem ser manipulados pelos métodos tradicionais de processamento de dados.

A relação entre Blockchain e Data Science

Ao contrário de áreas como Fintech, saúde e cadeia de suprimentos, onde blockchain é agora muito familiar, a tecnologia não tem sido explorada extensivamente em aspectos da ciência de dados. Para alguns, a relação entre os conceitos não é clara, se não inexistente.

Para começar, tanto o blockchain quanto o data science lidam com dados – a data science analisa dados para insights acionáveis, enquanto blockchain registra e valida dados. Ambos fazem uso de algoritmos criados para governar interações com vários segmentos de dados. Um tema comum que você logo notará é isto: “ciência de dados para predição; blockchain para integridade de dados. ”

Impacto do Blockchain nos dados

A ciência de dados, assim como qualquer avanço tecnológico, tem seus próprios desafios e limitações, que, quando resolvidos, libertarão toda a sua capacidade. Alguns dos principais desafios da ciência de dados incluem dados inacessíveis, problemas de privacidade e dados sujos.

O controle de dados sujos (ou informações errôneas) é uma área em que a tecnologia blockchain pode impactar positivamente o campo da ciência de dados em pequena escala. De acordo com a pesquisa de 2017 com 16.000 profissionais de dados, a inclusão de dados sujos como dados duplicados ou incorretos foi identificada como o maior desafio para a ciência de dados. Através do algoritmo de consenso descentralizado e criptografia, blockchain valida os dados, tornando quase impossível de ser manipulado, devido à enorme quantidade de poder de computação que será necessário.

Novamente através de seu sistema descentralizado, a tecnologia blockchain garante a segurança e a privacidade dos dados. A maioria dos dados é armazenada em servidores centralizados que geralmente são alvo de invasores cibernéticos; os vários relatórios de hacks e violações de segurança mostram a extensão da ameaça. O Blockchain, por outro lado, restaura o controle de dados para os indivíduos que geram os dados, tornando-se uma tarefa difícil para os cibercriminosos acessarem e manipularem dados em grande escala.

Como Blockchain pode ajudar a Big Data?

Se grande é a quantidade, diz Maria Weinberger da Janexter, blockchain é a qualidade. Isso segue o entendimento de que o blockchain está focado na validação de dados, enquanto a ciência de dados ou big data envolve fazer previsões a partir de grandes quantidades de dados.

O Blockchain trouxe uma maneira totalmente nova de gerenciar e operar com dados – não mais em uma perspectiva central, onde todos os dados devem ser reunidos, mas de maneira descentralizada, onde os dados podem ser analisados diretamente nas bordas de dispositivos individuais. O Blockchain integra-se com outras tecnologias avançadas, como soluções em nuvem, inteligência artificial (AI) e a Internet das coisas (IoT).

Além disso, os dados validados gerados via tecnologia blockchain vêm estruturados e completos, além do fato de que é imutável, como mencionamos anteriormente. Outra área importante em que os dados gerados por blockchain se tornam um impulso para big data é a integridade dos dados, pois o blockchain verifica a origem dos dados através de suas cadeias ligadas.

5 Casos de Uso de Blockchain em Big Data

Existem pelo menos cinco maneiras específicas em que os dados de blockchain podem ajudar os cientistas de dados em geral.

  • Garantindo confiança (integridade de dados)

Os dados registrados no blockchain são confiáveis porque devem ter passado por um processo de verificação que garante sua qualidade. Ele também fornece transparência, já que atividades e transações que ocorrem na rede blockchain podem ser rastreadas.

No ano passado, a Lenovo apresentou este caso de uso da tecnologia blockchain para detectar documentos e formulários fraudulentos. Os gigantes do PC usaram a tecnologia blockchain para validar documentos físicos que foram codificados com assinaturas digitais. As assinaturas digitais são processadas por computadores e a autenticidade do documento é verificada através de um registro blockchain.

Na maioria das vezes, a integridade dos dados é assegurada quando os detalhes da origem e as interações referentes a um bloco de dados são armazenados no blockchain e verificados automaticamente (ou validados) antes que possam ser resolvidos.

  • Prevenindo Atividades Maliciosas

Como blockchain usa algoritmo de consenso para verificar transações, é impossível para uma única unidade representar uma ameaça à rede de dados. Um nó (ou unidade) que começa a agir de forma anormal pode ser facilmente identificado e eliminado da rede.

Como a rede é tão distribuída, torna quase impossível para uma única parte gerar energia computacional suficiente para alterar os critérios de validação e permitir dados indesejados no sistema. Para alterar as regras blockchain, a maioria dos nós deve ser agrupada para criar um consenso. Isso não será possível para um único ator ruim alcançar.

  • Fazendo previsões (análise preditiva)

Os dados de blockchain, assim como outros tipos de dados, podem ser analisados para revelar informações valiosas sobre os comportamentos, tendências e, como tal, podem ser usados para prever resultados futuros. Além disso, o blockchain fornece dados estruturados reunidos de indivíduos ou dispositivos individuais.

Na análise preditiva, os cientistas de dados baseiam-se em grandes conjuntos de dados para determinar com boa precisão o resultado de eventos sociais, como preferências do cliente, valor do tempo de vida do cliente, preços dinâmicos e taxas de rotatividade relacionadas às empresas. Isso, no entanto, não se limita a insights de negócios, pois quase todos os eventos podem ser previstos com a análise de dados correta, seja em termos de sentimentos sociais ou marcadores de investimento.

E devido à natureza distribuída do blockchain e ao enorme poder computacional disponível através dele, os cientistas de dados, mesmo em organizações menores, podem realizar extensas tarefas de análise preditiva. Esses cientistas de dados podem usar o poder computacional de vários milhares de computadores conectados em uma rede blockchain como um serviço baseado em nuvem para analisar os resultados sociais em uma escala que, de outra forma, não seria possível.

  • Análise de dados em tempo real

Como foi exibido em sistemas financeiros e de pagamentos, o blockchain faz transações transnacionais em tempo real. Vários bancos e inovadores de tecnologia financeira estão agora explorando o blockchain porque ele permite a liquidação rápida – em tempo real – de enormes somas, independentemente de barreiras geográficas.

Da mesma maneira, as organizações que exigem análise em tempo real de dados em larga escala podem solicitar um sistema habilitado para blockchain. Com o blockchain, os bancos e outras organizações podem observar alterações nos dados em tempo real, tornando possível tomar decisões rápidas – seja bloquear uma transação suspeita ou rastrear atividades anormais.

  • Gerenciar o compartilhamento de dados

A esse respeito, os dados obtidos dos estudos de dados podem ser armazenados em uma rede blockchain. Dessa forma, as equipes de projeto não repetem a análise de dados já realizada por outras equipes ou reutilizam de forma incorreta os dados que já foram usados. Além disso, uma plataforma blockchain pode ajudar os cientistas de dados a monetizar seu trabalho, provavelmente trocando os resultados da análise armazenados na plataforma.

Conclusão

Blockchain, como foi notado, está em seus estágios iniciais, embora possa não parecer assim, devido ao hype que a tecnologia obteve em um curto período. Seria de se esperar que, à medida que a tecnologia amadurecesse e houvesse mais inovações em torno dela, casos de uso mais concretos fossem identificados e explorados – sendo a ciência de dados uma área que se beneficiará disso.

Dito isto, alguns desafios foram levantados sobre seu impacto na ciência de dados, especialmente em grandes volumes de dados, o que requer que grandes quantidades de dados sejam manipuladas. Uma preocupação é que a aplicação de blockchain a este respeito será muito cara para prosseguir. Isso ocorre porque o armazenamento de dados em um blockchain é caro em comparação com os meios tradicionais. Os blocos lidam com quantidades relativamente pequenas de dados em comparação com os grandes volumes de dados coletados por segundo para big data e outras tarefas de análise de dados.

Como o blockchain evolui para resolver essas preocupações e interromper o espaço da ciência de dados será particularmente interessante porque, como vimos, a tecnologia tem um enorme potencial para transformar a forma como gerenciamos e usamos os dados.

Texto original em inglês.