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Guía completa de Big Data y Blockchain

Se siente como cada día que estamos tropezando con más y más casos de uso para la tecnología blockchain. Cada vez más industrias están descubriendo que o bien la cadena de bloques va a llevarlos al siguiente nivel, o puede terminar convirtiéndose en su mayor amenaza. Uno de los muchos campos que han descubierto una relación simbiótica con blockchain es el big data. En esta guía, vamos a explorar esta relación. Antes de ir más lejos, vamos a entender lo que significan blockchain y big data.

¿Qué es un Blockchain?

Hemos hablado de los conceptos básicos de Blockchain muchas veces en este sitio antes. Por lo tanto, para darle una descripción concisa, una cadena de bloques es, en el más simple de términos, una serie de registro inmutable de datos con sello de tiempo que es administrado por un clúster de computadoras que no son propiedad de una sola entidad. Cada uno de estos bloques de datos (es decir, bloque) están protegidos y enlazados entre sí mediante principios criptográficos (es decir, cadena).

La razón por la que la cadena de bloques ha ganado tanta admiración es que:

    • Una sola entidad no posee los datos almacenados dentro de la cadena de bloques
    • Los datos se almacenan criptográficamente en el interior
    • La cadena de bloques es inmutable, por lo que nadie puede manipular los datos que hay dentro de la cadena de bloques
  • La cadena de bloques es transparente para que uno pueda rastrear los datos si lo desea

En cuanto a que puedes ver, tiene sentido por qué las empresas están interesadas en incorporar la cadena de bloques. De hecho, Juniper Research preguntó a los empleados de algunas grandes empresas (con >20.000 empleados) si están buscando incorporar la cadena de bloques. Esto es lo que descubrieron en la encuesta:

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57% dijo “Sí” mientras que sólo el 9% dijo “No”. De hecho, el 76% de los empleados interrogados dijeron que la cadena de bloques podría ser “muy útil” o “bastante útil” para su empresa.

En consecuencia, muchas industrias como las finanzas, la cadena de suministro, la atención médica han encontrado inmensos casos de uso en la tecnología blockchain.

Alright, así que ahora echemos un vistazo a big data.

¿Qué es Big Data?

So, ¿cómo se caracteriza el big data? Para eso, se usa algo llamado el seis Vs de big data:

    • Volumen
    • Velocity
    • Variety
    • Veracity
    • Es valor
  • Variabilidad

The Six Vs of Big Data

Volume: Como el término implica, con big data hay que tratar con una gran cantidad de datos. En su mayoría, estos datos tienen datos de gran volumen, baja densidad y no estructurados. La mayoría de las veces, las empresas se ocupan de terabytes e incluso petabytes de datos, algunos de los cuales podrían ser de valor desconocido.

Velocity: A pesar de que estas empresas se ocupan de grandes cantidades de datos, necesitan actuar en función de ello rápidamente. La velocidad es la velocidad a la que se reciben y actúan los datos. Algunas industrias necesitan trabajar en tiempo real o en escenarios casi en tiempo real, lo que requerirá una alta velocidad.

Variety: En big data, hay una gran variedad de datos disponibles. Esto no era un gran problema antes con los tipos de datos tradicionales. Los tipos de datos tradicionales podrían estructurarse fácilmente y encajar en bases de datos. Sin embargo, el big data está inmensamente desestructurado o, en el mejor de los días, semiestructurado. Esta es la razón por la que, más a menudo que no, big data requiere una gran cantidad de preprocesamiento adicional debido a la gran variedad.

Veracity: Según el diccionario, la veracidad significa la “capacidad de ser verdadero o honesto”. Dado que los modelos de big data recopilan un gran volumen de datos diversos y sin procesar de varias fuentes, puede resultar extremadamente difícil saber qué tan precisos son realmente los datos. Esto es crucial porque los datos incorrectos pueden conducir a análisis empresariales incorrectos y eso puede ser, como se imagina, extremadamente problemático. Para las empresas que necesitan tratar con tantos datos, para obtener la precisión deseada, necesitan rastrear los datos a su origen para corregir todos los problemas.

Valor: En la era actual, los datos son dinero. Cuantos más datos tenga una empresa, más valor puede generar. Una cosa a tener en cuenta, con el fin de generar ese valor, los datos deben ser extraídos y procesados. Como hemos mencionado anteriormente, no todos los datos recopilados tienen ningún valor intrínseco y los datos inexactos pueden nublar los resultados proporcionados por la operación de análisis. Para aprovechar al máximo los datos, las organizaciones deben usar técnicas de limpieza de datos.

Variabilidad: La sexta V de big data en variabilidad. La variabilidad tiene varias definiciones en el contexto del big data. En primer lugar, la variabilidad se refiere al número de incoherencias encontradas en los datos. Estas incoherencias se pueden descubrir mediante varios métodos de detección de valores atípicos. Una menor variabilidad conduce a análisis más significativos. Otra razón por la que el conjunto de datos puede tener una alta variabilidad es la gran varianza en los tipos de datos y las fuentes.

Casos de uso de Big Data

Ahora que conoce el 6 Vs de big data, echemos un vistazo a algunos de los casos de uso. Si se usa correctamente, el big data puede ayudar en varias áreas de las actividades empresariales.

  • Enhanced Customer Experience: Los clientes lo son todo. Si una empresa gana más clientes entonces crecerán y si pierden, entonces van a morir, es así de simple. Big Data le ayudará a recopilar datos de clientes de varias fuentes como redes sociales, visitas web, etc. para ayudar a pulir su estrategia de adquisición de clientes.
  • Mágenes de Aprendizaje de Máquina: Junto con la tecnología blockchain, el aprendizaje automático es el otro tema más candente en el mundo en este momento. La razón es que permite a las máquinas crear modelos de trabajo basados en los datos que se alimentan. Puede ver por qué el big data preciso puede ser útil en este context.
  • Producente de productos: Con big data, es posible obtener exactamente lo que el cliente quiere y predecir sus necesidades de antemano. El modelo se crea mediante la clasificación de atributos clave de productos pasados y actuales.
    predicción

  • Fraud: Las empresas exitosas no se enfrentan solo a unos pocos hackers aislados. Podría haber equipos de expertos que podrían estar tratando de derribarlos. El big data puede ayudar a estas empresas a identificar patrones para ayudar a predecir el fraude.
  • Proteso preventivo: Al identificar ciertos indicadores y patrones una vez puede predecir fácilmente la aparición de defectos antes de que ocurra. El análisis de Big Data puede ayudar a las empresas a ahorrar millones de dólares mediante la implementación de un mantenimiento rentable.
  • Inprotez de operaciones de la empresa: Uno de los casos de uso más grandes del big data consiste en mejorar las operaciones de una empresa. Usando big data se pueden analizar varios parámetros como los comentarios de los clientes, los rendimientos y varios otros factores para mejorar la toma de decisiones y estar más en sintonía con la demanda actual del mercado.
  • Improve Innovation: Big data puede ayudar a las empresas a estudiar la relación entre humanos, instituciones y otras entidades para crear ideas. Estos conocimientos pueden ayudar a las empresas a innovar y crear productos o estrategias más recientes para obtener una ventaja sobre su competencia.

Los beneficios del Big Data

Ahora que hemos pasado por los casos de uso de big data, veamos por qué debemos pasar por el problema de analizar big data en primer lugar. Echemos un vistazo a los beneficios del análisis de big data.

    • Ahorre el tiempo
    • Costa eficiente
    • Ayuda en el desarrollo de productos
    • Ayuda a entender las condiciones del mercado
  • Ayuda en la realización de análisis de sentimientos para entender la reputación en línea de la empresa

Los mayores desafíos del Big Data

En lo que puede imaginar, la implementación de big data tiene varios desafíos.

    • Se obtienen datos, como su nombre indica, se ocupan de un gran volumen de datos. Incluso con los avances modernos, el hecho de la cuestión es que la cantidad de datos que flotan alrededor sigue creciendo exponencialmente. Como tal, se hace extremadamente difícil mantener el almacenamiento de todos los datos de una manera segura
    • Porque el volumen de los datos es tan grande, la detección de fraudes y la limpieza de datos es una tarea extremadamente inductora de mano de obra. Los científicos de datos dedican una gran parte de su tiempo a limpiar los datos.
  • Mantenga con la tecnología de big data es un desafío continuo, ya que es increíblemente innovador.

Big Data y Blockchain: Cantidad y Calidad

La razón por la que el big data y blockchain pueden tener una relación muy fructífera es que la cadena de bloques puede cubrir fácilmente los defectos del big data. Hay tres razones por las que esta asociación puede ser fructífera:

    • Seguridad: El mayor activo de Blockchain es la seguridad que transmite a los datos almacenados en él. Recuerde, todos los datos que están dentro de la cadena de bloques no son manipulables
    • Transparencia: La arquitectura transparente de la cadena de bloques puede ayudarle a rastrear los datos hasta su punto de origen.
    • Decentralización: todos los datos almacenados dentro de una cadena de bloques no son propiedad de una sola entidad. Por lo tanto, no hay ninguna posibilidad de que los datos sean robados si esa entidad se ve comprometida de alguna manera.
  • Flexibilidad: La cadena de bloques puede almacenar todo tipo y tipos de datos.

Si consideras todos estos factores, la conclusión que podemos sacar es que cualquier dato que salga de la cadena de bloques ya ha sido limpiado y es a prueba de fraude. Esa es una mina de oro potencial que muchas empresas están buscando explotar.

So, esto nos lleva a la siguiente pregunta.

¿Cuáles son exactamente las propiedades de la tecnología blockchain que permite esta relación?

    • Decentralización
    • Transparencia
  • Immutabilidad

#1 descentralización

Antes de que llegaran Bitcoin y BitTorrent, estábamos más acostumbrados a los servicios centralizados. La idea es muy simple. Tiene una entidad centralizada que almacena todos los datos y tendría que interactuar únicamente con esta entidad para obtener la información que necesite.

Otro ejemplo de un sistema centralizado son los bancos. Almacenan todo tu dinero, y la única manera de que puedas pagar a alguien es revisando el bank.

El modelo cliente-servidor tradicional es un ejemplo perfecto de esto:

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Cuando buscas algo en Google, envías una consulta al servidor que luego te vuelve a mirar con la información relevante. Eso es simple client-server.

Ahora, los sistemas centralizados nos han tratado bien durante muchos años, sin embargo, tienen varias vulnerabilidades.

    • En primer lugar, debido a que están centralizadas, todos los datos se almacenan en un solo lugar. Esto los hace puntos de destino fáciles para posibles hackers.
    • Si el sistema centralizado pasara por una actualización de software, detendría todo el sistema
    • ¿Y si la entidad centralizada cerrara de alguna manera por cualquier razón? De esa manera nadie podrá acceder a la información que posee
  • Esto escenario del caso, ¿qué pasa si esta entidad se corrompe y se malintenciona? Si eso sucede, entonces todos los datos que están dentro de la cadena de bloques se verán comprometidos.

So, ¿qué pasa si quitamos esta entidad centralizada?

En un sistema descentralizado, la información no se almacena en una sola entidad. De hecho, todos en la red son propietarios de la información.

En una red descentralizada, si quería interactuar con su amigo, entonces puede hacerlo directamente sin pasar por un tercero. Esa fue la ideología principal detrás de Bitcoins. Tú y sólo tú estás a cargo de tu dinero. Puede enviar su dinero a quien quiera sin tener que pasar por un banco.

#2 Transparencia

Uno de los conceptos más interesantes e incomprendidos en tecnología blockchain es “transparencia”. Algunas personas dicen que blockchain le da privacidad, mientras que algunos dicen que es transparente. ¿Por qué crees que eso pasa?

Bueno… la identidad de una persona se oculta a través de criptografía compleja y sólo está representada por su dirección pública. Por lo tanto, si usted fuera a buscar el historial de transacciones de una persona, no verá “Bob envió 1 BTC” en su lugar verá :

“1MF1bhsFLkBzzz9vpFYEmvwT2TbyCt7NZJ enviado a 1 BTC”.

La siguiente instantánea de transacciones de Ethereum le mostrará lo que queremos decir:

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So, mientras la identidad real de la persona es segura, usted todavía verá todas las transacciones que se hicieron por su dirección pública. Este nivel de transparencia nunca ha existido antes dentro de un sistema financiero. Añade ese nivel adicional, y muy necesario, de rendición de cuentas que es requerido por algunas de estas instituciones más grandes.

So hablar puramente desde el punto de vista de la criptomoneda, si conoces la dirección pública de una de estas grandes empresas, simplemente puedes hacerla estallar en un explorador y mirar todas las transacciones en las que han participado. Esto los obliga a ser honestos, algo con lo que nunca antes han tenido que lidiar.

Lo sea, ese no es el mejor caso de uso. Estamos bastante seguros de que la mayoría de estas empresas no realizarán transacciones con criptomonedas, e incluso si lo hacen, no harán TODAS sus transacciones usando criptomonedas. Sin embargo, ¿qué pasa si la tecnología blockchain se integró… decir en su cadena de suministro?

Se puede ver por qué algo como esto puede ser muy útil para la industria de las finanzas,

#3 Inmutabilidad

Immutabilidad, en el contexto de la cadena de bloques, significa que una vez que algo se ha introducido en la cadena de bloques, no puede ser manipulado.

¿Te imaginas lo valioso que será esto para los institutos financieros?

Imagíntica cuántos casos de malversación se pueden cortar en el brote si la gente sabe que no puede “trabajar los libros” y jugar con las cuentas de la compañía.

La razón por la que la cadena de bloques obtiene esta propiedad se debe a las funciones hash criptográficas.

En términos simples, hash significa tomar una cadena de entrada de cualquier longitud y dar una salida de una longitud fija. En el contexto de criptomonedas como bitcoin, las transacciones se toman como una entrada y se ejecutan a través de un algoritmo hash (bitcoin utiliza SHA-256) que da una salida de una longitud fija.

Semos veremos cómo funciona el proceso de hash. Vamos a poner ciertas entradas. Para este ejercicio, vamos a usar el SHA-256 (Secure Hashing Algorithm 256).

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En el caso de SHA-256, no importa cuán grande o pequeña sea la entrada, la salida siempre tendrá una longitud fija de 256 bits. Esto se vuelve crítico cuando se trata de una gran cantidad de datos y transacciones. Así que básicamente, en lugar de recordar los datos de entrada que podrían ser enormes, sólo puede recordar el hash y mantener track.

Una función hash criptográfica es una clase especial de funciones hash que tiene varias propiedades por lo que es ideal para la criptografía. Hay ciertas propiedades que una función hash criptográfica debe tener para ser considerada segura. Puede leer sobre ellos en detalle en nuestra guía sobre hashing.

Hay una sola propiedad en la que queremos que te concentres hoy. Se llama el “Efecto Avalanche.”

Qué significa eso?

Incluso si realiza un pequeño cambio en su entrada, los cambios que se reflejarán en el hash serán enormes. Vamos a probarlo usando SHA-256:Guía completa de Big Data y Blockchain

¿Ves eso?

Seme bien si acaba de cambiar el caso del primer alfabeto de la entrada, mire cuánto ha afectado al hash de salida. Ahora, volvamos a nuestro punto anterior cuando estábamos mirando la arquitectura blockchain. Lo que dijimos fue:

La cadena de bloques es una lista vinculada que contiene datos y un puntero hash que apunta a su bloque anterior, por lo tanto, la creación de la cadena. ¿Qué es un puntero hash? Un puntero hash es similar a un puntero, pero en lugar de contener simplemente la dirección del bloque anterior, también contiene el hash de los datos dentro del archivo block.

Este pequeño retoque es lo que hace que las cadenas de bloques sean tan increíblemente confiables y pioneras. De hecho, esta es la razón por la que los datos extraídos de la cadena de bloques es 100% confiable. Usted sabe con seguridad que nadie ha manipulado los datos en primer lugar.

Ejemplos de proyectos de Big Data y Blockchain

Soné echemos un vistazo a dos proyectos que combinan big data y blockchain.

Storj

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Storj es una solución de almacenamiento de archivos descentralizada de código abierto. Utilizan tablas de criptografía, particionamiento y hash para ayudar a almacenar archivos en una red descentralizada punto a punto. Storj tiene un conjunto distribuido de nodos de almacenamiento que utiliza el espacio de disco duro de repuesto de sus miembros de la comunidad, que se llaman “agricultores”.

Storj utiliza su token nativo STORJ para alimentar su sistema interno. La idea es que los usuarios paguen a estos agricultores con el token con el fin de utilizar su almacenamiento y ancho de banda. Habrá un límite superior de 500 millones de tokens STORJ y usarán el mecanismo de consenso de prueba de trabajo.

Omnilíticos

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Omnilytics combinará blockchain con análisis de big data. Utilizan inteligencia artificial y aprendizaje automático junto con marketing, auditoría y previsión de tendencias.

El Coordinador de la plataforma Omnilytics procesa las solicitudes realizadas por los usuarios de datos y reenvía la tarea de adquisición de datos a los Nodos de Adquisición de Datos. A continuación, los nodos de validación de datos validarán los datos adquiridos que luego normalizan los nodos de Data Sharper. Al final de este proceso, el sistema envía los datos al usuario en cuestión. Todo el sistema está alimentado por el OMN tokens.

Conclusión

Los datos grandes y la tecnología blockchain pueden unir fuerzas para revolucionar verdaderamente la forma en que procesamos y analizamos los datos. En esta época, los datos son dinero. Con el fin de salir al tanto de esta carrera para adquirir más datos de alta calidad, probablemente veremos más y más empresas tratando de profundizar en esta poderosa asociación.