¿Por qué blockchain puede revolucionar el análisis de datos y la Big Data?

José Maldonado
08 SEP 2020
¿Por qué blockchain puede revolucionar el análisis de datos y la Big Data?
1.

Introducción

Las diferentes aplicaciones de Blockchain en la actualidad ligadas a diferentes áreas fuera del tradicional papel dentro de las criptomonedas, ha permitido consolidar muchos proyectos, en especial los relacionados con análisis de datos y Big Data.

Y es que la capacidad de la tecnología blockchain de registrar todo tipo de transacciones de datos que son ejecutadas por sus usuarios a través de su inmensa red, permite tener en todo momento un registro de dato exacto de lo que sucede. Esto además de facilitar el análisis de dichos datos y la relación que existe entre ellos.

De allí que el análisis de datos y la Big Data se encuentran trabajando de la mano con aplicaciones blockchain. Y no solo para mejorar el análisis dentro de dicha tecnología, sino también para adaptar esta herramientas a otros escenarios donde pueda resultar ampliamente útil. Ya que el fin de las mismas, es lograr un análisis profundo de los datos bajo estudio. Un fin que busca ofrecernos información que permita la toma de decisiones afianzadas en la información que se ha analizado.

Ahora bien, en este punto surgen inquietudes acerca de la seguridad, privacidad y el resguardo de este volumen de información. Así mismo, surgen dudas sobre el manejo que se le da a la misma, quien puede acceder a la misma y en qué condiciones.

En esos casos, la combinación de Blockchain y Big Data supone un desarrollo que busca unir lo mejor de dos mundos. Por un lado, busca ofrecernos de herramientas de análisis de datos que sean mucho más realistas, enfocadas y precisas. Y por otra parte, busca ofrecernos herramientas más seguras y con acceso a datos bien diferenciados. Además de la usual resistencia a manipulaciones de la blockchain y un uso más simplificado de esta tecnología.

2.

¿Qué es el análisis de datos y Big Data?

Cuando hablamos de análisis de datos, nos referimos a la ciencia que se encarga de estudiar una serie de datos. La finalidad es la de obtener información que sirva de apoyo para la toma de decisiones o profundizar el conocimiento acerca de los datos recabados que fueron objetos de estudio.

Así mismo, se debe tener en cuenta que comúnmente esta técnica se basa en un análisis que puede ser cualitativo o cuantitativo. Aunque esto responde según la finalidad con la que se esté realizando el estudio. Y se aplica, para tomar decisiones en diferentes áreas tanto laborales como personales. Un buen ejemplo de campo de uso de análisis de datos es la mercadotecnia, recursos humanos, medicina, ciencia, estudios académicos, entre otros. 

Por su parte, Big Data es la aplicación o la implementación de diversas técnicas que se utilizan para obtener un análisis profundo y específico de un gran conjunto de datos los cuales puedes estar estructurados, semiestructurados o no estructurados.

Además, Big Data es un término que se aplica a una serie de datos que poseen un tamaño o tipo que va más allá de la capacidad de las bases de datos tradicionales para capturar, administrar y procesar los datos con baja latencia. En pocas palabras, Big Data posee características importantes que permiten trabajar en altos volúmenes de información a una gran velocidad.

Gracias a estas propiedades, la Big Data ha otorgado a los investigadores y analistas, una herramienta capaz de analizar grandes cantidades de información. Un hecho que les permite tomar decisiones en un tiempo muy corto y con una gran precisión.

3.

Blockchain y su impacto en el sector de análisis de datos y Big Data

La tecnología blockchain si bien es relativamente nueva, ya que apareció en el año 2008, muchos la catalogan como una tecnología para el futuro. Esto debido a que su funcionalidad es realmente llamativa para el desarrollo de diversos proyectos. En especial, de aquellos que ameritan de una herramienta completa y versátil para potenciar su desempeño.

Ahora bien, en la actualidad muchas empresas se han visto interesadas en aplicar blockchain al análisis de datos y Big Data. Sobre todo, debido a las capacidades de esta tecnología para procesar y almacenar datos en tiempo real. Una característica que permite corregir algunos de los problemas actuales que presenta Big Data para la verificación de información y la cantidad de contenido o datos sucios. Estas son dos situaciones que en la actualidad dificultan obtener una gran base de datos con información fidedigna y verificada distribuida a gran escala.

Por otro lado, la integración de la blockchain también traerá un mayor grado de seguridad a estos sistemas. La integración de criptografía, sistemas de firmas digitales, permitirá poner a disposición de las personas la información estrictamente necesaria, sin que esta pueda ser alterada por un tercero.

Tomando en consideración lo antes expuesto, las organizaciones, analistas e investigadores podrán tener acceso a contenidos que anteriormente era imposible. Al mismo tiempo, la cantidad de información que podrán estudiar se ampliará teniendo la posibilidad de construir una matriz de datos aún más completa.

Pero ¿Qué proyectos en la actualidad se han abordado este tema? ¿Qué adelantos se han tenido en la realidad? Pues eso lo examinaremos a continuación.

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4.

Proyectos y experiencias en el sector

En la actualidad son muchos los proyectos y experiencias que se han obtenido del uso de Blockchain en lo que respecta al apoyo en cuanto al análisis de datos y Big Data. Una de las empresas que más ha participado ampliamente en este tipo de sistemas es IBM, su Blockchain Platform. Esta plataforma es, en pocas palabras, una plataforma de Big Data que usa y adapta blockchain a las necesidades de sus usuarios y clientes.

Aunque quizás uno de los casos más recientes en cuanto a la aplicación de la tecnología blockchain enmarcado en este sector, se dio en el año 2018, por parte de Lenovo. La empresa usó tecnología blockchain para detectar formularios y documentos fraudulentos dentro de sus sistemas. Para lograr esto, recrearon su sistema de documentos haciendo uso de tecnología blockchain. Con ello pudieron aplicar un sistema de firmas digitales que les ayudaba a validar documentos físicos codificados y reconocer aquellos que no eran auténticos.

Otros ejemplos de Big Data y análisis de datos podemos verlos en proyectos como Theta, Storj, o Sia. En común, estos proyectos permiten construir una enorme red de nodos que almacenan información y cuya valorización está sujeta con el acceso y consumo de esa información. Por ejemplo, en Sia, la red por ejemplo puede almacenar 2.17 Petabytes de información, lo que lo coloca en un nivel de un CDN (Red de Distribución de Contenidos) de nivel medio. En el caso de Theta, sus capacidades de análisis de datos de datos y Big Data van más allá. Theta no solo busca ser un CDN, sino un ecosistema que brinde soporte a otras plataformas multimedia para streaming de contenidos. Un esquema que se sostiene porque genera ganancias por almacenar, distribuir y hacer streaming inteligente de ese contenido en todo el mundo.

Otro proyecto que también ha demostrado potencial en Big Data, Inteligencia Artificial y análisis de datos a gran escala es Golem. Golem se define a sí mismo como una supercomputadora distribuida que usa la blockchain de Ethereum. Todo ello con el fin de generar una red de trabajo capaz de analizar grandes cantidades de datos e incluso realizar tareas avanzadas de cómputo para Inteligencia Artificial y simulación.

Hyperledger Fabric es otro punto donde Big Data hace su aparición. Fabric tiene la capacidad de adaptar sus protocolos de consensos de alta velocidad a parámetros deseados dentro de un análisis de datos perfilado. Es decir, Fabric puede tomar las transacciones de la red, analizarlas y en caso de que requieren alguna intervención, ponerlas en espera o abordarlas. En cualquiera de los casos, Fabric es capaz de reorganizar su blockchain y dejar todo en un estado homogéneo.

Esta capacidad le convierte en una blockchain perfecta para Big Data. Puede recibir la información de la red y solo almacenar aquella que resulte interesante, creando un registro de eventos homogéneo en todo momento. Si rompe mucho de la tecnología blockchain que vemos en Bitcoin, pero su funcionamiento no deja de ser interesante. Un funcionamiento que lleva esta tecnología a un espectro que está en constante evolución y desarrollo.

5.

Conclusiones

En este punto no nos queda la menor duda de que la tecnología está avanzando a un ritmo acelerado. Día a día nos encontramos con un desarrollo continuo de proyectos que se han encargado de buscar y generar soluciones a nuestros problemas.

En este contexto, la blockchain es solo uno de esos proyectos que se perfilan en este sentido. Y aunque la blockchain aún presenta desafíos en su desarrollo, no ha dejado de ser una herramienta bastante completa en términos generales. Su potencial aún se está comenzando a aprovechar y descubrir. Y es precisamente esto, lo que nos da la seguridad de que su potencial puede ser aún mayor.

Las innovaciones alrededor de blockchain permitirán construir cada día mejores plataformas y sistemas independientes. Big Data, análisis de datos, Inteligencia Artificial e incluso IoT, son solo algunos campos donde blockchain aún está en proceso de encontrar su espacio. Es por esta razón, que está llamada a ser la tecnología del futuro teniendo un rol protagónico en los desarrollos y complemento de los más sofisticados e innovadores proyectos.