ما هي البيانات على السلسلة؟

تشير البيانات على السلسلة إلى البيانات المسجلة على البلوكشين. نظرًا لأن البلوكشين عبارة عن قاعدة بيانات موزعة، فإن البيانات على السلسلة متاحة للجمهور ويمكن لأي شخص الوصول إليها.

Web3 و web2 هما إصداران مختلفان من شبكة الويب العالمية، مع كون web3 هو الإصدار الأحدث والأكثر تقدمًا. تتضمن بعض الاختلافات الرئيسية بين الاثنين ما يلي:

1. Web3 لا مركزي، بينما web2 مركزي. هذا يعني أنه في web3، يتم توفير البيانات والخدمات من خلال شبكة موزعة من العقد، بدلاً من كيان واحد. وهذا يجعل web3 أكثر مرونة وأقل عرضة للرقابة أو الفشل، ولكنه أيضًا أكثر تعقيدًا ويصعب التحكم فيه.

2. تم تصميم Web3 على تقنية blockchain، بينما تم تصميم web2 على بنية خادم العميل التقليدية. هذا يعني أنه في web3، يتم تخزين البيانات ونقلها باستخدام خوارزميات التشفير، بدلاً من تخزينها ونقلها بواسطة خادم مركزي. هذا يجعل web3 أكثر أمانًا وشفافية، ولكنه أيضًا أبطأ وأكثر تكلفة.

3. يركز Web3 على تمكين أنواع جديدة من التطبيقات والخدمات، بينما يركز web2 على تحسين التطبيقات والخدمات الحالية. وهذا يعني أن web3 أكثر تجريبية وتطلعًا للمستقبل، في حين أن web2 أكثر نضجًا وثباتًا.

هذه الاختلافات لها آثار على كيفية تحليل البيانات في كل بيئة. في web3، يركز تحليل البيانات بشكل أكبر على فهم سلوك الشبكات اللامركزية وتقنية blockchain الأساسية. غالبًا ما يتضمن ذلك استخدام تقنيات متقدمة مثل التعلم الآلي وتحليل الشبكة لتحديد الأنماط والاتجاهات في البيانات. في web2، يركز تحليل البيانات بشكل أكبر على فهم سلوك المستخدمين والتطبيقات التي يستخدمونها. غالبًا ما يتضمن ذلك استخدام التقنيات التقليدية مثل التحليل الإحصائي وتصور البيانات لفهم سلوك المستخدم وتحديد الاتجاهات والرؤى.

لإجراء تحليل البيانات على السلسلة، ستحتاج إلى جمع البيانات ذات الصلة وتنظيمها، ثم استخدام الأدوات والتقنيات مثل تصور البيانات والتحليل الإحصائي لتحديد الأنماط والاتجاهات. يمكن أن يساعدك ذلك على فهم سلوك شبكة blockchain ومستخدميها بشكل أفضل، بالإضافة إلى وضع تنبؤات حول الاتجاه المستقبلي للسوق. في بعض الحالات، قد ترغب أيضًا في استخدام تقنيات التعلم الآلي لأتمتة عملية التحليل وتحديد الأنماط الأكثر تعقيدًا في البيانات.

فئات البيانات على السلسلة

هناك فئتان من البيانات على السلسلة:

1. البيانات الأولية

1. الملخص
   : نحن نفرد هذه الفئات لأن جميع المقاييس المحسوبة، في الواقع، هي مجرد تجريدات للبيانات الأولية. تشير البيانات الأولية على السلسلة إلى البيانات غير المعالجة المسجلة على البلوكشين. تتضمن هذه البيانات معلومات حول المعاملات الفردية، مثل المرسل والمستلم للمعاملة ومقدار العملة المشفرة التي تم نقلها. من ناحية أخرى، يتم اشتقاق البيانات الاقتصادية من البيانات الأولية وتتضمن معلومات حول العرض والطلب على عملة مشفرة معينة، بالإضافة إلى القيمة السوقية وحجم التداول.

البيانات الاقتصادية ليست مجرد تجريد للبيانات الأولية، بل يتم حسابها باستخدام مجموعة متنوعة من التقنيات والمقاييس. على سبيل المثال، يتم حساب القيمة السوقية بضرب إجمالي المعروض من العملة المشفرة بسعرها الحالي، ويتم حساب حجم التداول من خلال جمع إجمالي عدد المعاملات خلال فترة زمنية معينة. يمكن حساب المقاييس الأخرى، مثل سرعة الأموال وقيمة الشبكة إلى نسبة المعاملات، باستخدام صيغ أكثر تعقيدًا تأخذ في الاعتبار عوامل مختلفة مثل عدد المعاملات ونشاط الشبكة الإجمالي.

بشكل عام، توفر البيانات الاقتصادية رؤية عالية المستوى لسوق العملات المشفرة ويمكن أن تكون مفيدة لفهم اتجاهات السوق واتخاذ قرارات الاستثمار. ومع ذلك، من المهم ملاحظة أن البيانات الاقتصادية ليست دائمًا تمثيلًا دقيقًا أو كاملاً للسوق الأساسي، ويجب استخدامها بحذر.

حلول تحليلية مختلفة

المركزية مقابل اللامركزية

هناك العديد من الحلول المختلفة لفهرسة البيانات على السلسلة، بما في ذلك الخيارات المركزية واللامركزية. عادةً ما تتضمن الحلول المركزية كيانًا واحدًا يجمع البيانات وينظمها، بينما تستخدم الحلول اللامركزية شبكة موزعة من العقد لفهرسة البيانات. تتضمن بعض أمثلة حلول الفهرسة مستكشفات الكتل، التي تسمح للمستخدمين بالبحث وتصفح البلوكشين، وخدمات الفهرسة، التي توفر واجهات برمجة التطبيقات وغيرها من الأدوات للمطورين للوصول إلى البيانات على السلسلة وتحليلها.

من الممكن إنشاء حل تحليلي لامركزي باستخدام تقنية البلوكشين، ولكنه سيعتمد على المتطلبات والقيود المحددة للنظام. تتمثل إحدى الفوائد المحتملة لاستخدام نهج لامركزي في أنه يمكن أن يساعد في ضمان سلامة وأمن البيانات التي يتم تحليلها. ومع ذلك، يمكن أن تكون الأنظمة اللامركزية أيضًا أكثر تعقيدًا في التصميم والتنفيذ، وقد تتطلب موارد إضافية من حيث قوة الحوسبة والتخزين. من حيث الأداء، قد يكون النظام اللامركزي أبطأ من الحل المركزي في بعض الحالات، ولكن هذا سيعتمد على مجموعة متنوعة من العوامل، مثل الخوارزميات المحددة وهياكل البيانات المستخدمة، بالإضافة إلى التصميم العام للنظام. في نهاية المطاف، سيعتمد قرار استخدام نهج لامركزي على الاحتياجات والأهداف المحددة للحل التحليلي.

ماذا يمكن للمرء أن يفعل ببيانات البلوكشين؟

هناك العديد من المنهجيات المختلفة التي يمكن تطبيقها في تحليل البيانات على السلسلة. تتضمن بعض الأمثلة الشائعة ما يلي:

تحليل وصفي

التحليل الوصفي، الذي يتضمن تلخيص البيانات ووصفها، ويمكن أن يتضمن أشياء مثل حساب الإحصائيات الأساسية وتوليد التصورات. هذا النوع من التحليل مفيد للحصول على صورة شاملة للبيانات، ويمكن أن يساعد في تحديد الاتجاهات والأنماط.

تحليل استكشافي

التحليل الاستكشافي، الذي يتضمن المزيد من الاستكشاف المتعمق للبيانات، ويمكن أن يتضمن أشياء مثل التجميع وتقليل الأبعاد. هذا النوع من التحليل مفيد للكشف عن الأنماط والعلاقات المخفية في البيانات، ويمكن أن يساعد في توليد الفرضيات والأفكار لمزيد من التحقيق.

التحليل الاستدلالي

التحليل الاستدلالي، الذي يتضمن استخدام التقنيات الإحصائية لعمل استنتاجات حول السكان بناءً على عينة من البيانات. عادة ما يتم تطبيق طرق إحصائية مختلفة ضمن هذا النوع من التحليل. يمكن أن يشمل ذلك طرقًا لحساب أشياء مثل المتوسط والوسيط والوضع والانحراف المعياري، بالإضافة إلى أدوات لاختبار الفرضيات وإجراء تحليل الانحدار. هذا النوع من التحليل مفيد لعمل تنبؤات وتعميمات حول البيانات، ويمكن أن يساعد في تحديد الاتجاهات والأنماط غير الواضحة على الفور.

التحليل التنبئي

التحليل التنبئي الذي يتضمن استخدام خوارزميات التعلم الآلي لعمل تنبؤات حول الأحداث أو النتائج المستقبلية بناءً على البيانات. يمكن استخدام هذا النوع من التحليل لتحديد الاتجاهات والأنماط في البيانات، ويمكن استخدامه لعمل تنبؤات أو توصيات. عادةً ما يتم تضمين تقنيات مثل التجميع والتصنيف والانحدار، والتي يمكن استخدامها لتحديد الأنماط والعلاقات في البيانات.

تعتمد المنهجية المحددة المستخدمة لتحليل البيانات على السلسلة على أهداف ومتطلبات التحليل، بالإضافة إلى طبيعة البيانات نفسها.

لنتحدث عن تصور البيانات. إنها أداة تحليلية شائعة يمكن استخدامها لتمثيل البيانات المعقدة بتنسيق مرئي. يمكن أن يشمل ذلك أدوات مثل المخططات والرسوم البيانية والخرائط، والتي يمكن أن تساعد في تحديد الاتجاهات والأنماط في البيانات. على سبيل المثال، يمكن استخدام مخطط خطي لإظهار اتجاه سعر عملة مشفرة معينة بمرور الوقت، بينما يمكن استخدام الرسم البياني الشريطي لمقارنة القيمة السوقية للعملات المشفرة المختلفة. يمكن أيضًا استخدام أدوات تصور البيانات لإنشاء تصورات تفاعلية، والتي تتيح للمستخدمين استكشاف البيانات بمزيد من العمق والتفاعل معها في الوقت الفعلي. يمكن أن يكون هذا مفيدًا لتحديد العلاقات والأنماط التي قد لا تكون واضحة على الفور من النظر إلى البيانات الأولية.

قد يتساءل المرء - لماذا يجب أن أستخدم أدوات التصور عندما يقوم المستكشفون بالفعل بإرجاع معلومات شاملة؟ تعد أدوات تصور البيانات ومستكشفات الكتل من الأدوات التي يمكن استخدامها لتحليل البيانات على السلسلة، ولكنها تخدم أغراضًا مختلفة وتوفر أنواعًا مختلفة من المعلومات.

تركز أدوات تصور البيانات على تمثيل البيانات بتنسيق مرئي، مما يسهل فهم الاتجاهات والأنماط وتحديدها. وعلى النقيض من ذلك، فإن أدوات استكشاف الكتل هي أدوات عبر الإنترنت تسمح للمستخدمين بتصفح البلوكشين وعرض معلومات حول كتل ومعاملات وعناوين محددة. وهي توفر واجهة سهلة الاستخدام للوصول إلى البيانات الموجودة على بلوكتشين والتفاعل معها، ولكنها عادةً لا تتضمن ميزات التحليل المتقدم أو التصور. بشكل عام، يمكن استخدام أدوات تصور البيانات جنبًا إلى جنب مع مستكشفي الكتل للحصول على فهم أكثر شمولاً للبيانات الموجودة على البلوكشين.

Web3؛ علوم البيانات؛ فرص العمل

هناك أربعة أشياء يجب التفكير فيها أثناء مناقشة مستقبل الويب 3 وعلوم البيانات:

سيتم توفير المزيد من فرص العمل لعلماء البيانات وغيرهم من متخصصي البيانات من خلال Web 3. ويرجع ذلك إلى حقيقة أن المنظمات التي تستعد لاعتماد الويب 3 ستكون بحاجة كبيرة للأشخاص ذوي الخبرة الواسعة في تحليل البيانات وتفسيرها وإنشاء المنتجات والخدمات باستخدام البيانات المتاحة مع دمج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في المعادلة.

سيستفيد المستخدمون وعلماء البيانات ماليًا من الويب 3. سيكون لدى الشركات خيار شراء البيانات مباشرة من المستخدمين (مما يسمح لمالكي البيانات ببيع بياناتهم لمن يريدون)، ودمج مجموعات البيانات الجديدة هذه ودمجها مع مجموعات البيانات الحالية لتحسين نماذج التعلم، ثم بيع الأفكار الجديدة في السوق المفتوحة.

يمكن لعلماء البيانات تطبيق الذكاء الاصطناعي لفهم احتياجات العملاء الخاصة بشكل أكثر شمولاً على الويب 3. يمكن لشركات البيانات إنشاء نماذج لغوية تجلب «الفهم الدلالي» لأن الويب 3 فردي أو يركز على المستخدم، ولأن البيانات مرتبطة بتفاعل المستخدم، فيمكنها بعد ذلك إنشاء حلول مصممة خصيصًا للمستخدم. يمكن لشركات البيانات أيضًا استخراج الأفكار من البيانات الأولية ثم تحويل هذه الأفكار إلى توصيات أفضل للمنتجات يمكن أن تعزز تجربة العملاء بناءً على توقعات العملاء بشكل أساسي.

سيكون لعلماء البيانات تأثير أكبر بكثير على الاقتصاد العالمي في عصر الويب 3. سوف يتطورون إلى «الخلايا العصبية» الجديدة التي يمكنها المساعدة في إنشاء المحتوى أو نماذج الذكاء الاصطناعي التي يمكنها التنسيق مع نماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى ومعالجة المشكلات الأكثر تعقيدًا أو المخاطر المحتملة على الشركات أو المنظمات.