当你在比特币的背景下讨论区块链时,它与大数据的联系似乎有些微不足道。 如果,并非是比特币,区块链是其他金融交易,或者是商业合同,或者是股票交易的其中一种分类呢?
金融服务行业正在开始认真研究区块链技术。瑞银首席信息官Oliver Bussmann表示,区块链技术可以将交易处理时间从几天缩短到几分钟。
区块链金融服务业务势在必行。想象一下这个巨大无比的区块链技术区块。它包含全部可供分析的每个金融交易的完整历史的巨大区块数据湖。 区块链提供了分类帐的完整性,虽然并非以分析为目的。 而那正是大数据和随附的分析工具随之发挥作用的地方。
最近,一家由47家日本银行组成的财团与一个名为Ripple的集体创业公司签署协议,以促进使用区块链的与银行账户之间的汇款。这个事件的主要目的是能够以极低的成本进行实时交易。传统实时交易费用较高的原因之一是其潜在的风险因素。双重支出(这是一种交易失败的形式,其中相同的安全令牌被使用两次)是实时交易的真正问题。假如使用区块链,这种风险能在很大程度上被避免。大数据分析使得有可能识别消费者支出的模式,并识别风险交易比目前可以快得多。这样可以降低实时交易的成本。
在银行业以外的行业中,采用区块链技术的主要动力一直它的安全性。在医疗保健,零售和公共管理方面,企业已经开始尝试使用区块链来处理数据,以防止黑客和数据泄露。在医疗保健方面,诸如区块链的技术可以确保在每个级别的数据访问中都能寻求多个“签名”。这可以帮助防止安全的事件重复发生,如2015年的攻击,导致盗窃超过1亿病人的记录。
到目前为止,实时欺诈检测只是管理梦想,银行机构一直依靠使用技术来追溯欺诈交易。 由于区块链有每个交易的数据库记录,如果需要的话,它为机构提供了一种实时挖掘模式的方法。
但是,所有这些可能性也引发了隐私问题,这与区块链和比特币首先流行的原因直接相矛盾。 几位行业专家表示担心,可以提供每笔交易记录的技术,从“从客户分析到其他不太好的原因”中都可以利用。
然而,从另一个角度看,区块链可以大大提高数据分析的透明度。 与以前的算法不同,区块链设计拒绝任何无法验证的输入,并被认为是可疑的。因此,零售行业的分析师只处理完全透明的数据。 换句话说,区块链系统识别的客户行为模式可能比今天更准确。
区块链中的数据预计将达到数万亿美元,因为它继续进入银行,小额支付,汇款和其他金融服务。 事实上,到2030年,区块状分类帐的价值可能高达大数据市场的20%,年营业收入高达1000亿美元。 为了将其视为观点,这一潜在收入超过了Visa,Mastercard和PayPal目前的总和。通过数据分析对跟踪这些事物活动至关重要,并帮助组织使用区块链作出更明智的决策。
数据情报服务正在出现,以帮助金融机构,政府和各种组织深入了解他们可能在区块上与谁进行互动,并发现“隐藏”的模式。
随着比特币在2014年和2015年的普及,虚拟货币由于现实世界的事件和公众对技术的看法而开始大幅波动。这些波动证明虚拟货币有几个特征,使其成为社会数据预测的理想选择。
根据Freshminds的RickBurgess说:
“使用社交数据来预测消费者行为并不是什么新鲜事,许多交易者一直在寻求将社交指标纳入其交易算法。 然而,由于在大多数金融工具的定价方面有很多因素,所以预测市场会如何变化是非常困难的。“
幸运的是,比特币用户和社交媒体用户倾向于很好地对齐,并将其用于数据分析可能是有益的,他进一步解释说:
数据分析师现在正在挖掘社会数据,了解关键的隐私风险趋势。 这反过来又帮助企业发现强大的人口信息,并将比特币的表现与世界事件联系起来。
根据戴尔EMC服务首席技术官Bill Schmarzo介绍,区块式技术还“通过消除中间商促成交易,有可能实现数据和分析的共享和货币化民主化”。在商业世界中,这给消费者提供了更强大的谈判权力。它允许消费者控制且通过区块链接访问他们的数据。 然后,他们可以要求定价折扣,以换取公开其公司产品或服务的个人消费数据。
Schmarzo还解释了区块链如何导致新形式的数据获利,因为它具有以下大数据分析特征:
涉及交易的所有各方均可访问相同的数据。 这可以加速数据采集,共享,数据质量和数据分析。
所有交易事务的详细寄存器都保存在单个“文件”或块中。这提供了从头到尾的交易的完整概述,从而消除了对多个系统的需求。
个人可以管理和控制他们的个人资料,而不需要第三方中介或集中存储库。
最终,通过创建新的市场,公司和个人可以直接共享,销售和提供数据和分析见解,从而可以成为数据营利的关键推动者。
由于比特币的大规模采用引发了区块链技术在整个商业和金融领域的发展。 便利的快速和安全的交易可能会彻底改变传统的数据系统。根据毕马威会计师事务所和Forrester Consulting的调查,三分之一的决策者信任他们公司的数据。 但是使用区块链技术,这种信任可以大大加强,它的实际应用将变得更加普遍。
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