Có cảm giác như hàng ngày chúng ta tình cờ gặp nhiều trường hợp đang sử dụng công nghệ Blockchain và Big Data; nhiều lĩnh vực cũng đã phát hiện ra mối quan hệ cộng sinh với Blockchain chính là Big Data. Ngày càng có nhiều ngành công nghiệp phát hiện ra rằng hoặc cặp Blockchain & Big Data sẽ đưa họ lên cấp độ tiếp theo, hoặc chúng có thể trở thành mối đe dọa lớn nhất của họ. Trong hướng dẫn này, chúng ta sẽ khám phá mối quan hệ này. Trước khi đi xa hơn, chúng ta hãy hiểu ý nghĩa của Blockchain và Big Data là gì nhé.
Hình 01
Blockchain là gì?
Chúng tôi đã nói về những điều cơ bản về Blockchain rất nhiều lần trên trang web này trước đây. Vì vậy, để cung cấp cho bạn một mô tả ngắn gọn, theo thuật ngữ đơn giản nhất, blockchain là một chuỗi các bản ghi dữ liệu bất biến được đóng dấu thời gian được quản lý bởi một nhóm máy tính không thuộc sở hữu của bất kỳ thực thể nào. Mỗi khối dữ liệu này (tức là khối) được bảo mật và ràng buộc với nhau bằng cách sử dụng các nguyên tắc mật mã (tức là chuỗi).
Lý do tại sao blockchain lại nhận được nhiều sự quan tâm là:
- Một thực thể không sở hữu dữ liệu được lưu trữ bên trong chuỗi khối
- Dữ liệu được lưu trữ bằng mật mã bên trong
- Blockchain là bất biến, vì vậy không ai có thể giả mạo dữ liệu bên trong blockchain
- Blockchain là minh bạch nên người ta có thể theo dõi dữ liệu nếu họ muốn
Như bạn có thể thấy, lý do tại sao các công ty lại quan tâm đến việc kết hợp blockchain. Trên thực tế, Juniper Research đã hỏi nhân viên của một số công ty lớn (với> 20.000 nhân viên) liệu họ có đang tìm cách kết hợp blockchain hay không. Đây là những gì họ phát hiện ra trong cuộc khảo sát:
Hình 02
57% nói “Có” trong khi chỉ có 9% nói “Không”. Trên thực tế, 76% nhân viên được hỏi nói rằng blockchain có thể 'rất hữu ích' hoặc 'khá hữu ích' cho công ty của họ.
Kết quả là, nhiều ngành như tài chính, chuỗi cung ứng, chăm sóc sức khỏe đã tìm thấy các trường hợp sử dụng rộng rãi trong công nghệ blockchain.
Được rồi, bây giờ chúng ta hãy xem xét big data.
Big data là gì?
Theo Wikipedia, “Big data là một thuật ngữ dùng để chỉ các tập dữ liệu quá lớn hoặc phức tạp mà phần mềm ứng dụng xử lý dữ liệu truyền thống không thể giải quyết một cách thỏa đáng. Dữ liệu có nhiều trường hợp (hàng) cung cấp sức mạnh thống kê lớn hơn, trong khi dữ liệu có độ phức tạp cao hơn (nhiều thuộc tính hoặc cột hơn) có thể dẫn đến tỷ lệ phát hiện sai cao hơn. ”
Vì vậy, làm thế nào để bạn mô tả đặc điểm của dữ liệu lớn? Để làm được điều đó, bạn sử dụng thứ gọi là sáu chữ V của big data:
- Âm lượng
- Vận tốc
- Đa dạng
- Tính xác thực
- Giá trị
- Sự thay đổi
Sáu chữ V của Big data
Khối lượng: Như thuật ngữ này ngụ ý, với dữ liệu lớn, bạn phải xử lý rất nhiều dữ liệu. Hầu hết, dữ liệu này có khối lượng lớn, mật độ thấp và dữ liệu phi cấu trúc. Hầu hết thời gian, các công ty xử lý hàng terabyte và thậm chí là petabyte dữ liệu, một số trong số đó có thể có giá trị không xác định.
Tốc độ: Mặc dù các công ty này xử lý lượng dữ liệu khổng lồ, họ cần phải hành động nhanh chóng. Tốc độ là tốc độ dữ liệu được nhận và xử lý. Một số ngành cần làm việc trong các kịch bản thời gian thực hoặc gần thời gian thực, điều này sẽ yêu cầu tốc độ cao.
Sự đa dạng: Trong dữ liệu lớn, có rất nhiều loại dữ liệu có sẵn. Đây không phải là vấn đề nhiều trước đây với các kiểu dữ liệu truyền thống. Các kiểu dữ liệu truyền thống có thể dễ dàng cấu trúc và phù hợp với cơ sở dữ liệu. Tuy nhiên, dữ liệu lớn là vô cùng phi cấu trúc hoặc tốt nhất là bán cấu trúc. Đây là lý do tại sao, thường xuyên hơn không, dữ liệu lớn đòi hỏi nhiều quá trình xử lý trước bổ sung vì sự đa dạng tuyệt đối.
Tính xác thực: Theo từ điển, tính xác thực có nghĩa là “khả năng thành thật hoặc trung thực”. Vì các mô hình dữ liệu lớn thu thập một lượng lớn dữ liệu thô, đa dạng từ nhiều nguồn, nên việc biết dữ liệu thực sự chính xác đến mức nào có thể trở nên cực kỳ khó khăn. Điều này rất quan trọng vì dữ liệu xấu có thể dẫn đến phân tích kinh doanh không chính xác và như bạn tưởng tượng, có thể là một vấn đề cực kỳ nghiêm trọng. Đối với các công ty cần xử lý quá nhiều dữ liệu, để có được độ chính xác như mong muốn, họ cần truy nguyên dữ liệu đến nguồn của nó để khắc phục tất cả các vấn đề.
Giá trị: Trong thời đại hiện nay, dữ liệu là tiền. Công ty càng có nhiều dữ liệu, thì công ty càng có thể tạo ra nhiều giá trị hơn. Một điều cần lưu ý, để tạo ra giá trị đó, dữ liệu phải được khai thác và xử lý. Như chúng tôi đã đề cập trước đây, không phải tất cả dữ liệu được thu thập đều có bất kỳ giá trị nội tại nào và dữ liệu không chính xác có thể làm mờ kết quả do hoạt động phân tích cung cấp. Để tận dụng tối đa dữ liệu, các tổ chức phải sử dụng các kỹ thuật làm sạch dữ liệu.
Tính thay đổi: V thứ sáu của dữ liệu lớn về tính thay đổi. Tính đa dạng có nhiều định nghĩa trong bối cảnh dữ liệu lớn. Thứ nhất, tính thay đổi đề cập đến số lượng các điểm không nhất quán được tìm thấy trong dữ liệu. Những điểm mâu thuẫn này có thể được phát hiện bằng nhiều phương pháp phát hiện ngoại lệ khác nhau. Sự thay đổi ít hơn dẫn đến phân tích có ý nghĩa hơn. Một lý do khác khiến tập dữ liệu có thể có độ thay đổi cao là sự khác biệt tuyệt đối trong các loại dữ liệu và nguồn.
Các trường hợp sử dụng big data
Bây giờ bạn đã biết 6 chữ V của dữ liệu lớn, chúng ta hãy xem xét một số trường hợp sử dụng. Nếu được sử dụng đúng cách, dữ liệu lớn có thể giúp ích trong nhiều lĩnh vực hoạt động kinh doanh.
- Nâng cao trải nghiệm khách hàng: Khách hàng là tất cả. Nếu một công ty có được nhiều khách hàng hơn thì họ sẽ phát triển và nếu họ mất đi, thì họ sẽ chết, đơn giản vậy thôi. Dữ liệu lớn sẽ giúp bạn thu thập dữ liệu khách hàng từ nhiều nguồn khác nhau như phương tiện truyền thông xã hội, lượt truy cập web, v.v. để giúp đánh giá chiến lược thu hút khách hàng của bạn.
- Mô hình máy học: Cùng với công nghệ blockchain, máy học là chủ đề nóng nhất trên thế giới hiện tại. Lý do là nó cho phép máy móc tạo ra các mô hình hoạt động dựa trên dữ liệu mà nó được cung cấp. Bạn có thể thấy tại sao dữ liệu lớn chính xác có thể hữu ích trong bối cảnh này.
- Phát triển sản phẩm: Sử dụng dữ liệu lớn, có thể thu thập chính xác những gì khách hàng muốn và dự đoán trước nhu cầu của họ. Mô hình được xây dựng bằng cách phân loại các thuộc tính chính của sản phẩm trong quá khứ và hiện tại.
- Dự đoán gian lận: Các công ty thành công không chỉ chống lại một vài tin tặc bị cô lập. Có thể có các nhóm chuyên gia đang cố gắng hạ gục họ. Dữ liệu lớn có thể giúp các công ty này xác định các mẫu để giúp dự đoán gian lận.
- Bảo trì dự đoán: Bằng cách xác định các chỉ số và mẫu nhất định một lần có thể dễ dàng dự đoán sự xuất hiện của các sai sót trước khi nó xảy ra. Phân tích dữ liệu lớn có thể giúp các công ty tiết kiệm hàng triệu đô la bằng cách triển khai bảo trì hiệu quả về chi phí.
- Cải thiện hoạt động của công ty: Một trong những trường hợp sử dụng lớn nhất của dữ liệu lớn nằm trong việc cải thiện hoạt động của công ty. Sử dụng dữ liệu lớn, người ta có thể phân tích các thông số khác nhau như phản hồi của khách hàng, lợi nhuận và nhiều yếu tố khác để cải thiện việc ra quyết định và phù hợp hơn với nhu cầu thị trường hiện tại.
- Cải thiện sự đổi mới: Dữ liệu lớn có thể giúp các công ty nghiên cứu mối quan hệ giữa con người, các tổ chức và các thực thể khác để tạo ra thông tin chi tiết. Những hiểu biết sâu sắc này có thể giúp các công ty đổi mới và tạo ra các sản phẩm hoặc chiến lược mới hơn để đạt được lợi thế so với đối thủ của họ.
Lợi ích của Big data
Bây giờ chúng ta đã xem qua các trường hợp sử dụng của dữ liệu lớn, hãy cùng tìm hiểu lý do tại sao chúng ta nên vượt qua rắc rối khi phân tích dữ liệu lớn ngay từ đầu. Hãy xem xét những lợi ích của phân tích dữ liệu lớn.
- Tiết kiệm thời gian
- Chi phí hiệu quả
- Giúp phát triển sản phẩm
- Giúp hiểu điều kiện thị trường
- Giúp thực hiện phân tích tình cảm để hiểu danh tiếng trực tuyến của công ty
Những thách thức lớn nhất của Big data
Như bạn có thể tưởng tượng, việc triển khai dữ liệu lớn có nhiều thách thức.
- Dữ liệu lớn, như tên cho thấy, xử lý một khối lượng dữ liệu khổng lồ. Ngay cả với những tiến bộ hiện đại, thực tế của vấn đề là lượng dữ liệu tuyệt đối trôi nổi trên khắp thế giới vẫn không ngừng tăng lên theo cấp số nhân. Do đó, việc lưu trữ tất cả dữ liệu một cách an toàn trở nên cực kỳ khó khăn
- Vì khối lượng dữ liệu rất lớn nên việc phát hiện gian lận trong và làm sạch dữ liệu là một công việc cực kỳ tốn công sức. Các nhà khoa học dữ liệu dành một phần lớn thời gian của họ chỉ để dọn dẹp dữ liệu.
- Theo kịp công nghệ dữ liệu lớn là một thách thức liên tục vì nó cực kỳ sáng tạo.
Big data và Blockchain: Số lượng và Chất lượng
Lý do tại sao dữ liệu lớn và blockchain có thể có một mối quan hệ rất hiệu quả là vì blockchain có thể dễ dàng che đậy những sai sót của dữ liệu lớn. Có ba lý do tại sao mối quan hệ hợp tác này có thể có kết quả:
- Bảo mật : Tài sản lớn nhất của Blockchain là tính bảo mật mà nó truyền cho dữ liệu được lưu trữ bên trong nó. Hãy nhớ rằng tất cả dữ liệu bên trong chuỗi khối đều không thể giả mạo
- Tính minh bạch : Kiến trúc minh bạch của blockchain có thể giúp bạn theo dõi dữ liệu trở lại điểm xuất phát của nó.
- Phi tập trung : Tất cả dữ liệu được lưu trữ bên trong blockchain không thuộc sở hữu của một thực thể duy nhất. Vì vậy, không có khả năng dữ liệu bị đánh cắp nếu thực thể đó bị xâm phạm theo bất kỳ cách nào.
- Tính linh hoạt : Blockchain có thể lưu trữ tất cả các loại và các loại dữ liệu.
Nếu bạn xem xét tất cả các yếu tố này, kết luận mà chúng ta có thể rút ra là bất kỳ dữ liệu nào xuất phát từ chuỗi khối đều có giá trị. Nó đã được làm sạch và chống gian lận. Đó là mỏ vàng tiềm năng mà nhiều công ty đang muốn khai thác.
Vì vậy, điều này đưa chúng ta đến câu hỏi tiếp theo.
Chính xác thì các thuộc tính của công nghệ blockchain cho phép mối quan hệ này là gì?
- Phân quyền
- Minh bạch
- Tính bất biến
1 - Phân cấp
Trước khi Bitcoin và BitTorrent xuất hiện, chúng ta đã quen với các dịch vụ tập trung hơn. Ý tưởng rất đơn giản. Bạn có một thực thể tập trung lưu trữ tất cả dữ liệu và bạn phải tương tác duy nhất với thực thể này để nhận được bất kỳ thông tin nào bạn yêu cầu.
Một ví dụ khác về hệ thống tập trung là các ngân hàng. Họ lưu trữ tất cả tiền của bạn và cách duy nhất để bạn có thể thanh toán cho ai đó là thông qua ngân hàng.
Mô hình máy khách-máy chủ truyền thống là một ví dụ hoàn hảo về điều này:
Hình 03
Khi bạn tìm kiếm thứ gì đó trên google, bạn sẽ gửi một truy vấn đến máy chủ, sau đó sẽ nhận lại thông tin liên quan cho bạn. Đó là máy khách-máy chủ đơn giản.
Giờ đây, các hệ thống tập trung đã đối xử tốt với chúng tôi trong nhiều năm, tuy nhiên, chúng có một số lỗ hổng.
- Thứ nhất, bởi vì chúng được tập trung, tất cả dữ liệu được lưu trữ tại một điểm. Điều này làm cho chúng trở thành mục tiêu dễ dàng cho các tin tặc tiềm năng.
- Nếu hệ thống tập trung được nâng cấp phần mềm, nó sẽ tạm dừng toàn bộ hệ thống
- Điều gì sẽ xảy ra nếu thực thể tập trung bằng cách nào đó đóng cửa vì bất kỳ lý do gì? Bằng cách đó, không ai có thể truy cập thông tin mà nó sở hữu
- Trường hợp xấu nhất, điều gì sẽ xảy ra nếu thực thể này bị hỏng và độc hại? Nếu điều đó xảy ra thì tất cả dữ liệu bên trong chuỗi khối sẽ bị xâm phạm.
Vì vậy, điều gì sẽ xảy ra nếu chúng ta loại bỏ thực thể tập trung này?
Trong một hệ thống phi tập trung, thông tin không được lưu trữ bởi một thực thể duy nhất. Trên thực tế, mọi người trong mạng đều sở hữu thông tin.
Trong một mạng phi tập trung, nếu bạn muốn tương tác với bạn bè của mình thì bạn có thể làm như vậy trực tiếp mà không cần thông qua bên thứ ba. Đó là hệ tư tưởng chính đằng sau Bitcoin. Bạn và chỉ một mình bạn chịu trách nhiệm về tiền bạc của bạn. Bạn có thể gửi tiền của mình cho bất kỳ ai bạn muốn mà không cần phải thông qua ngân hàng.
Hình 04
2 - Tính minh bạch
Một trong những khái niệm thú vị và bị hiểu lầm nhất trong công nghệ blockchain là “tính minh bạch”. Một số người nói rằng blockchain mang lại cho bạn sự riêng tư trong khi một số người nói rằng nó minh bạch. Bạn nghĩ tại sao điều đó xảy ra?
Chà… danh tính của một người được che giấu thông qua mật mã phức tạp và chỉ được thể hiện bằng địa chỉ công khai của họ. Vì vậy, nếu bạn đang tìm kiếm lịch sử giao dịch của một người, bạn sẽ không thấy “Bob đã gửi 1 BTC” thay vào đó bạn sẽ thấy:
“1MF1bhsFLkBzzz9vpFYEmvwT2TbyCt7NZJ đã gửi 1 BTC”.
Ảnh chụp nhanh các giao dịch Ethereum sau đây sẽ cho bạn thấy ý của chúng tôi:
Hình 05
Vì vậy, trong khi danh tính thực của người đó được bảo mật, bạn vẫn sẽ thấy tất cả các giao dịch được thực hiện bằng địa chỉ công khai của họ. Mức độ minh bạch này chưa từng tồn tại trước đây trong hệ thống tài chính. Nó bổ sung thêm, và rất cần thiết, mức độ trách nhiệm giải trình mà một số tổ chức lớn nhất này yêu cầu.
Nói thuần túy từ quan điểm của tiền điện tử, nếu bạn biết địa chỉ công khai của một trong những công ty lớn này, bạn có thể chỉ cần đưa nó vào trình khám phá và xem tất cả các giao dịch mà họ đã tham gia. Điều này buộc họ phải trung thực, điều mà họ chưa bao giờ phải đối phó trước đây.
Tuy nhiên, đó không phải là trường hợp sử dụng tốt nhất. Chúng tôi khá chắc chắn rằng hầu hết các công ty này sẽ không giao dịch bằng tiền điện tử và ngay cả khi có, họ sẽ không thực hiện TẤT CẢ các giao dịch của mình bằng tiền điện tử. Tuy nhiên, điều gì sẽ xảy ra nếu công nghệ blockchain được tích hợp ... trong chuỗi cung ứng của họ?
Bạn có thể thấy tại sao một cái gì đó như thế này có thể rất hữu ích cho ngành tài chính phải không?
3 - Tính bất biến
Tính bất biến, trong bối cảnh của blockchain, có nghĩa là một khi thứ gì đó đã được nhập vào blockchain, nó sẽ không thể bị giả mạo. Bạn có thể tưởng tượng điều này sẽ có giá trị như thế nào đối với các viện tài chính không? Hãy tưởng tượng có bao nhiêu vụ tham ô có thể bị xử lý ngay từ đầu nếu mọi người biết rằng họ không thể “ghi sổ” và loay hoay với các tài khoản của công ty. Lý do tại sao blockchain có được thuộc tính này là do các hàm băm mật mã. Nói một cách dễ hiểu, băm nghĩa là lấy một chuỗi đầu vào có độ dài bất kỳ và đưa ra đầu ra có độ dài cố định. Trong bối cảnh của tiền điện tử như bitcoin, các giao dịch được lấy làm đầu vào và chạy thông qua một thuật toán băm (bitcoin sử dụng SHA-256) cho kết quả đầu ra có độ dài cố định.
Hãy xem quá trình băm hoạt động như thế nào. Chúng tôi sẽ đưa vào một số đầu vào nhất định. Đối với bài tập này, chúng ta sẽ sử dụng SHA-256 (Thuật toán băm bảo mật 256).
Hình 06
Như bạn có thể thấy, trong trường hợp SHA-256, bất kể đầu vào của bạn lớn hay nhỏ, đầu ra sẽ luôn có độ dài cố định 256-bit. Điều này trở nên quan trọng khi bạn đang xử lý một lượng lớn dữ liệu và giao dịch. Vì vậy, về cơ bản, thay vì ghi nhớ dữ liệu đầu vào có thể rất lớn, bạn chỉ có thể nhớ hàm băm và theo dõi.
Hàm băm mật mã là một loại hàm băm đặc biệt có các đặc tính khác nhau, lý tưởng cho mật mã. Có một số thuộc tính nhất định mà một hàm băm mật mã cần phải có để được coi là an toàn. Bạn có thể đọc chi tiết về những điều đó trong hướng dẫn về băm của chúng tôi .
Chỉ có một tài sản mà chúng tôi muốn bạn tập trung vào ngày hôm nay. Nó được gọi là “Hiệu ứng tuyết lở”.
Điều đó nghĩa là gì?
Ngay cả khi bạn thực hiện một thay đổi nhỏ trong đầu vào của mình, những thay đổi sẽ được phản ánh trong hàm băm sẽ rất lớn. Hãy thử nghiệm nó bằng SHA-256:
Hình 07
Bạn có thấy điều đó không?
Ngay cả khi bạn vừa thay đổi trường hợp của bảng chữ cái đầu tiên của đầu vào, hãy xem điều đó đã ảnh hưởng đến giá trị băm đầu ra như thế nào. Bây giờ, hãy quay trở lại điểm trước đây của chúng ta khi chúng ta xem xét kiến trúc blockchain. Những gì chúng tôi đã nói là:
Blockchain là một danh sách được liên kết chứa dữ liệu và một con trỏ băm trỏ đến khối trước của nó, do đó tạo ra chuỗi. Con trỏ băm là gì? Một con trỏ băm tương tự như một con trỏ, nhưng thay vì chỉ chứa địa chỉ của khối trước, nó còn chứa hàm băm của dữ liệu bên trong khối trước đó.
Một tinh chỉnh nhỏ này là điều khiến các blockchain trở nên đáng tin cậy và đi trước một cách đáng kinh ngạc. Trên thực tế, đây là lý do tại sao dữ liệu được trích xuất từ blockchain đáng tin cậy 100%. Bạn biết chắc rằng không ai đã can thiệp vào dữ liệu ngay từ đầu.
Ví dụ về Big data và các dự án Blockchain
Hãy xem xét hai dự án kết hợp dữ liệu lớn và blockchain.
Storj
Hình 08
Storj là một giải pháp lưu trữ tệp phân quyền, mã nguồn mở. Họ sử dụng mật mã, sharding và bảng băm để giúp lưu trữ tệp trên mạng ngang hàng phi tập trung. Storj có một tập hợp các nút lưu trữ phân tán sử dụng không gian ổ cứng dự phòng từ các thành viên cộng đồng của nó, những người được gọi là “nông dân”.
Storj sử dụng mã thông báo gốc STORJ của họ để cung cấp năng lượng cho hệ thống nội bộ của họ. Ý tưởng là để người dùng trả cho những người nông dân này bằng mã thông báo để sử dụng bộ nhớ và băng thông của họ. Sẽ có giới hạn trên 500 triệu mã thông báo STORJ và chúng sẽ sử dụng cơ chế đồng thuận bằng chứng công việc.
Omnilytics
Hình 09
Omnilytics sẽ kết hợp blockchain với phân tích dữ liệu lớn. Họ sử dụng trí tuệ nhân tạo và máy học kết hợp với tiếp thị, kiểm toán và dự báo xu hướng.
Điều phối viên nền tảng Omnilytics xử lý các yêu cầu của người dùng đối với dữ liệu và chuyển tiếp nhiệm vụ thu thập dữ liệu tới các Nút thu thập dữ liệu. Sau đó, các nút xác thực dữ liệu sẽ xác thực dữ liệu thu được, sau đó được chuẩn hóa bởi các nút làm sắc nét dữ liệu. Khi kết thúc quá trình này, hệ thống sẽ gửi dữ liệu đến người dùng có liên quan. Toàn bộ hệ thống được cung cấp năng lượng bởi mã thông báo OMN.
Lời kết
Big Data và công nghệ Blockchain có thể hợp lực để thực sự cách mạng hóa cách chúng ta xử lý và phân tích dữ liệu. Trong thời đại ngày nay, dữ liệu là tiền, để dẫn đầu cuộc đua giành được nhiều dữ liệu chất lượng cao hơn này, chúng ta có thể sẽ thấy ngày càng nhiều công ty cố gắng nghiên cứu sâu hơn mối quan hệ hợp tác mạnh mẽ của Blockchain & Big Data.
Tài liệu tham khảo
