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基于区块链技术的DATAVLT大数据分析服务介绍

2019-07-24 13:59:00

由于世界正在以飞快的速度适用技术，远远超过经济体的数字化能力增长的速度，企业，尤其是在许多国家生态系统占比很大的中小企业，尚未完全掌握和利用效能可跟踪的优势，更不用说跟上进步了。

虽然政府可能提供帮助，但大部分以资金帮助的形式帮助实体公司改善企业的智慧技能，不过很少有折中的选择。

不应该鼓励这样的公司去开发他们自己的架构和分析工具，这要承担沉重的层面，包括隐蔽投资等，这些公司应该有机会选择更愉快更友好的、能提供相似功能的“跳板”平台。

当前，大部分可负担的“现成数据分析”工具都是只能为企业提供有限的功能。这意味着企业要使用很多不同的工具，并花费大量的时间来调整结果 - 讽刺的是，中小企业一般总是缺少时间和资源，因为他们要持续第专注于主要问题。另外数据安全也是当今现实世界面临的挑战，在新闻上经常读到有关企业被限制在自己的数据和基础设施上。因此，DATAVLT认识到利用区块链技术的潜在优势。该平台与这项技术的整合将能够帮助企业家和企业主安全地管理、发展和维持他们的愿景。

有些平台提供信息整合，但没有进行关联，DATAVLT认为，很多公司没有解决市场中的问题，原因如下：

技术发展：之前数据分析意味着计算力的需求，因为它的处理量和强度。这种处理成本是一项难题，因为后端架构是很不容易负担的。即使是负担得起，挑战仍然在长期的资源和人才规划中存在。

资金：传统上来讲，有这样雄心的公司需要很沉重的投资，意味着很有可能会偏离原始的路线，被快速上市和盈利的投资者期望所替代。

人才：与现在相比，之前数据科学相关人才的数量太少。他们大部分人会被大公司雇用（不一定在数据科学领域），这些公司可以提供高于市场薪酬来满足和管理其内部商业智能要求。

今天，随着资金和技术进步以及产品的发展，已经有能力为任何市场的常规业务提供强大的平台，而不需要数据科学家。

DATAVLT的定位

从核心处来讲，DATAVLT 的独特定位是提供数据继承并关联分析工具和相关公司实体的能力，而且是可负担的。这样的工具由人工智能和机器学习能力所支持，进一步推动产生行为学习能力。

- 无单点故障

DATAVLT使用了区块链技术，因此它没有中心化系统的单点故障。

- 强化的安全性、可扩展性和稳定性

区块链技术可以增强安全性，由可审计的数据流，这是不可篡改的。该技术在处理流程效率方面有更好的稳定性和可扩展性。

DATAVLT 解读

DATAVLT 的数据处理过程由人工智能所驱动，并具备机器自我学习能力。同时，大数据、数据分析与用户的交互，确保了数据的安全与精准。

整体架构

流程处理示例

在DATAVLT生态系统里，使用者能获取来自DATAVLT大数据的数据分析服务。使用者也能在系统中获得消费者行为数据。这部分数据挖掘借助人工智能来完成的，它能成功地整合相关外来数据（如：谷歌分析，App Annie等。）与系统内的数据。

数据，处理与输出

DATAVLT应用的基本数据包括一下所列：

● 企业／静态数据（公司与组织所持有的资料）

● 外部数据（来自网络与／或第三方提供的资料）

● 使用者消费数据，沟通与行为模式数据。

数据会经DATAVLT黑盒子算法进行分析，再透过人工智能分类、理清与拒绝非真实及模糊数据。为了确保数据不受外在因素的影响，数据会被分类装进分布式账本并分配至DATAVLT区块链。学习模组将分析数据趋势与行为，把数据与现有与历史数据做配对。从配对的数据，系统将做预测分析，并提出改善建议或依照使用者的喜爱与要求做提醒。通过可被审核的轨迹这一结构化大数据，人工智能可以处理建构并提供更精准与可信任的资料分析资产。

人工智能学习随着时间而进步，数据分析的品质日渐提升。比起奠基于有限资源与无结构数据的人工智能，这会促进更完整的策略决策的发生。

DATAVLT的目标和远景是在持续演变数据渠道与系数的可能性组合，把数据解读成相互关联的算法，从验证过的资料转换成不同的垂直输出。

数据处理总览

黑盒算法处理总览图

• 数据的长度与深度

DATAVLT 利用多层分析体系结构，旨在集成和丰富不同来源的信息，可以用于分析结构化的和非结构化的多种数据源。

在接收到数据后，DATAVLT 将在基础过滤器中进行核心分析，以发现诸如错误数据、缺失数据或重复数据等问题。然后将这些经过筛选的数据解析到跟踪器和跟踪模块中，进入下一阶段的精准度与完整性的提升。

跟踪器 – 测量离散和分类数据等数据类型的“长度”，比如频率，硬体设备，销售，地点与基于模式的信息等，这部分数据通常为结构性数据。

跟踪模块 – 测量线性定性数据的“深度”，比如偏好、情绪、音调、反馈等，这部分数据通常为非结构性数据。

为了确保数据的质量与一致性，被清理过的数据的元数据标记数字指纹并发布到区块链的存储库中。

• 输出：更直观的智能分析体验

DATAVLT 的复杂性为满足不同用户、行业和应用程序的需求提供了可定制的参数。根据不同的用户参数，可以从不同的内部及外部数据流采集数据，并按照用户需求及时地提供数据，这些需求可以通过使用模式和数据消费行为来学习和确定。