O que são dados em cadeia?

Os dados em cadeia referem-se aos dados que são gravados numa blockchain. Porque uma blockchain é uma base de dados distribuída, os dados em cadeia estão disponíveis publicamente e podem ser acedidos por qualquer pessoa.

Web3 e web2 são versões diferentes da World Wide Web, sendo que a Web3 é a versão mais recente e avançada. Algumas diferenças principais entre os dois incluem o seguinte:

1. Web3 é descentralizado, enquanto a web2 está centralizada. Isso significa que na web3, os dados e os serviços são fornecidos por uma rede distribuída de nós, e não por uma única entidade. Isso torna a web3 mais resiliente e menos vulnerável à censura ou ao fracasso, mas também mais complexa e difícil de controlar.

2. Web3 é baseado na tecnologia blockchain, enquanto a web2 é baseada na arquitetura cliente-servidor tradicional. Isso significa que na web3, os dados são armazenados e transferidos usando algoritmos criptográficos, em vez de serem armazenados e transferidos por um servidor central. Isso torna a web3 mais segura e transparente, mas também mais lenta e cara.

3. A Web3 está focada em habilitar novos tipos de aplicativos e serviços, enquanto a web2 está focada em melhorar os aplicativos e serviços existentes. Isto significa que a web3 é mais experimental e virada para o futuro, enquanto a web2 está mais madura e estabelecida.

Essas diferenças têm implicações na forma como os dados são analisados em cada ambiente. Na web3, a análise de dados está mais focada na compreensão do comportamento das redes descentralizadas e da tecnologia blockchain subjacente. Isso geralmente envolve o uso de técnicas avançadas como aprendizagem automática e análise de rede para identificar padrões e tendências nos dados. Na web2, a análise de dados está mais focada em entender o comportamento dos utilizadores e as aplicações que eles usam. Isso geralmente envolve o uso de técnicas tradicionais, como análise estatística e visualização de dados, para entender o comportamento do usuário e identificar tendências e insights.

Para fazer análise de dados em cadeia, vai precisar coletar e organizar os dados relevantes e depois usar ferramentas e técnicas como visualização de dados e análise estatística para identificar padrões e tendências. Isso pode ajudá-lo a entender melhor o comportamento da rede blockchain e dos seus utilizadores, bem como a fazer previsões sobre a direção futura do mercado. Em alguns casos, também pode querer usar técnicas de aprendizagem automática para automatizar o processo de análise e identificar padrões mais complexos nos dados.

Categorias de dados em cadeia

Existem duas categorias de dados em cadeia:

1. Dados brutos

1. Resumos
   Nós destacamos essas categorias porque, na verdade, todas as métricas calculadas são apenas abstrações sobre dados brutos. Os dados brutos em cadeia referem-se aos dados não processados que são registados na blockchain. Estes dados incluem informações sobre transações individuais, como o remetente e o destinatário da transação e a quantidade de criptomoeda que foi transferida. Já os dados económicos derivam dos dados em bruto e incluem informações sobre a oferta e a procura de determinada criptomoeda, bem como a sua capitalização bolsista e o seu volume de negociação.

Os dados económicos não são apenas uma abstração sobre os dados brutos, mas são calculados usando uma variedade de técnicas e métricas. Por exemplo, a capitalização bolsista é calculada multiplicando a oferta total de uma criptomoeda pelo seu preço atual, e o volume de negociação é calculado somando o número total de transações durante um determinado período de tempo. Outras métricas, como a velocidade do dinheiro e a relação valor da rede/transação, podem ser calculadas usando fórmulas mais complexas que levam em conta vários fatores, como o número de transações e a atividade geral da rede.

Em geral, os dados económicos fornecem uma visão de nível mais alto do mercado das criptomoedas e podem ser úteis para entender as tendências do mercado e tomar decisões de investimento. No entanto, é importante notar que os dados económicos nem sempre são uma representação precisa ou completa do mercado subjacente e devem ser usados com precaução.

Diferentes soluções analíticas

Centralização vs descentralização

Existem várias soluções diferentes para indexar dados em cadeia, incluindo opções centralizadas e descentralizadas. As soluções centralizadas geralmente envolvem uma única entidade que coleta e organiza os dados, enquanto as soluções descentralizadas usam uma rede distribuída de nós para indexar os dados. Alguns exemplos de soluções de indexação incluem exploradores de blocos, que permitem aos usuários pesquisar e navegar na blockchain, e serviços de indexação, que fornecem APIs e outras ferramentas para os desenvolvedores acederem e analisarem dados em cadeia.

É possível fazer uma solução analítica descentralizada usando a tecnologia blockchain, mas dependeria dos requisitos e restrições específicos do sistema. Um benefício potencial do uso de uma abordagem descentralizada é que pode ajudar a garantir a integridade e segurança dos dados que estão a ser analisados. No entanto, os sistemas descentralizados também podem ser mais complexos de conceber e implementar, e podem exigir recursos adicionais em termos de potência de computação e armazenamento. Em termos de desempenho, um sistema descentralizado pode ser mais lento do que uma solução centralizada em alguns casos, mas isso dependerá de uma variedade de fatores, como os algoritmos específicos e estruturas de dados que estão a ser utilizados, bem como a conceção geral do sistema. Em última análise, a decisão de usar uma abordagem descentralizada dependerá das necessidades e objetivos específicos da solução analítica.

O que se pode fazer com os dados da blockchain?

Existem muitas metodologias diferentes que podem ser aplicadas dentro da análise de dados em cadeia. Alguns exemplos comuns incluem:

Análise descritiva

A análise descritiva, que envolve resumir e descrever os dados, e pode incluir coisas como calcular estatísticas básicas e gerar visualizações. Este tipo de análise é útil para obter uma imagem geral dos dados e pode ajudar a identificar tendências e padrões.

Análise exploratória

Análise exploratória, que envolve a exploração mais aprofundada dos dados e pode incluir coisas como agrupamento e redução de dimensionalidade. Este tipo de análise é útil para descobrir padrões e relações ocultos nos dados, e pode ajudar a gerar hipóteses e ideias para investigação mais aprofundada.

Análise inferencial

Análise inferencial, que envolve o uso de técnicas estatísticas para fazer inferências sobre uma população com base numa amostra dos dados. Normalmente são aplicados diferentes métodos estatísticos neste tipo de análise. Isso pode incluir métodos para calcular coisas como média, mediana, modo e desvio padrão, bem como ferramentas para testar hipóteses e executar análise de regressão. Este tipo de análise é útil para fazer previsões e generalizações sobre os dados, e pode ajudar a identificar tendências e padrões que não são imediatamente óbvios.

Análise preditiva

Análise preditiva que envolve o uso de algoritmos de aprendizagem automática para fazer previsões sobre eventos ou resultados futuros com base nos dados. Este tipo de análise pode ser usada para identificar tendências e padrões nos dados, e pode ser usada para fazer previsões ou recomendações. Normalmente são incluídas técnicas como agrupamento, classificação e regressão, que podem ser usadas para identificar padrões e relações nos dados.

A metodologia específica usada para a análise de dados em cadeia vai depender das metas e requisitos da análise, bem como da natureza dos dados em si.

Vamos falar de visualização de dados. É uma ferramenta analítica comum que pode ser usada para representar dados complexos num formato visual. Isso pode incluir ferramentas como gráficos, gráficos e mapas, que podem ajudar a identificar tendências e padrões nos dados. Por exemplo, um gráfico de linhas pode ser usado para mostrar a tendência do preço de uma determinada criptomoeda ao longo do tempo, enquanto um gráfico de barras pode ser usado para comparar a capitalização de mercado de diferentes criptomoedas. As ferramentas de visualização de dados também podem ser utilizadas para criar visualizações interativas, que permitem aos utilizadores explorar os dados em maior profundidade e interagir com eles em tempo real. Isso pode ser útil para identificar relações e padrões que podem não ser imediatamente óbvios ao olhar para os dados brutos.

Pode-se perguntar - porque devo usar ferramentas de visualização quando os exploradores já devolvem informações exaustivas? As ferramentas de visualização de dados e os exploradores de blocos são ambas ferramentas que podem ser utilizadas para analisar dados em cadeia, mas servem a propósitos diferentes e fornecem tipos diferentes de informação.

As ferramentas de visualização de dados estão focadas em representar os dados num formato visual, o que pode facilitar a compreensão e identificação de tendências e padrões. Em contrapartida, os exploradores de blocos são ferramentas online que permitem aos utilizadores navegar na blockchain e ver informações sobre blocos, transações e endereços específicos. Fornece uma interface amigável para aceder e interagir com os dados na blockchain, mas normalmente não incluem recursos avançados de análise ou visualização. Em geral, as ferramentas de visualização de dados podem ser usadas em combinação com exploradores de blocos para obter uma compreensão mais abrangente dos dados da blockchain.

Web3; ciência de dados; oportunidades de emprego

Há quatro coisas em que pensar enquanto discute o futuro da Web 3 e ciência de dados:

Mais oportunidades de emprego para cientistas de dados e outros profissionais de dados serão disponibilizadas pela Web 3. Isso deve-se ao facto de as organizações que se preparam para adotar a Web 3 terão uma enorme necessidade de pessoas com ampla experiência em análise de dados, interpretação e criação de produtos e serviços usando os dados em questão enquanto incorporam IA e ML na equação.

Os utilizadores e os cientistas de dados beneficiarão financeiramente com a Web 3. As empresas terão a opção de comprar dados diretamente dos utilizadores (permitindo que os proprietários de dados vendam os seus dados a quem quiserem), combinar e misturar esses novos conjuntos de dados com conjuntos de dados existentes para melhorar os modelos de aprendizagem e depois vender os novos insights sobre o mercado aberto.

Os cientistas de dados podem aplicar a IA para compreender mais exaustivamente as necessidades específicas dos clientes na Web 3. As empresas de dados podem criar modelos de linguagem que trazem “compreensão semântica” porque a Web 3 é individual ou focada no utilizador, e porque os dados estão ligados à interação do utilizador, podem então criar soluções que são especificamente adaptadas ao utilizador. As empresas de dados também podem extrair insights dos dados brutos e transformar essas percepções em melhores recomendações de produtos que podem melhorar a experiência do cliente principalmente com base nas expectativas do cliente.

Os cientistas de dados terão um impacto muito maior na economia global na era da Web 3. Vão evoluir para os novos “neurónios” que podem ajudar na criação de conteúdo ou modelos de IA que se possam coordenar com outros modelos de IA e tratar problemas mais complicados ou potenciais riscos para as empresas ou organizações.