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La Blockchain Data Analysis è il processo di analisi dei dati archiviati su una blockchain. Grazie all’analisi dei dati è possibile estrarre informazioni e modelli utili dalla blockchain. La blockchain è una DLT, distributed ledger technology, un registro distribuito che immagazzina le transazioni in modo decentralizzato, rendendo difficile analizzare a primo impatto i dati memorizzati.
L'analisi dei dati su blockchain prevede l'uso di vari strumenti e tecniche per estrarre informazioni dalle reti blockchain, come Bitcoin, Ethereum e altre. Grazie a tecniche e metodi in ambito data analysis, quali machine learning, data visualization, è possibile analizzare una blockchain. Oggi, sempre più piccole, medie e grandi imprese sono disposte a implementare la tecnologia blockchain.
Implementazione
Esistono molteplici motivi e ragioni per i quali un’azienda decide di implementare la tecnologia blockchain. E’ importante identificare i motivi di tale scelta e le conseguenze che comporta adottare una blockchain nel proprio business:
- Soluzione di un problema: un problema nella tua azienda che una blockchain potrebbe potenzialmente risolvere.
- Scelta della blockchain appropriata: una volta identificato il problema, determinare quale blockchain è più adatta alle tue esigenze. Bitcoin, Ethereum, Avalanche? Blockchain proprietaria? Le opzioni sono molte.
- Sviluppare o personalizzare smart contracts: gli smart contracts rappresentano delle azioni accordate che si attivano automaticamente al raggiungimento di determinati parametri iscritti sul contratto (appunto smart contract, contratto intelligente). Tali azioni vengono registrate sulla blockchain. Ci sarà perciò necessità di sviluppare da zero o personalizzare smart contract già esistenti, in modo da automatizzare il processo aziendale che si desidera migliorare.
- Integrare la blockchain nei tuoi processi aziendali: una volta sviluppati gli smart contract, il passo successivo è l’integrazione della blockchain scelta all’interno del proprio sistema. Ciò può comportare lo sviluppo di API o altre interfacce per consentire ai sistemi esistenti di interagire con la blockchain.
- Fase di test: è necessario testare la blockchain a fondo per assicurarsi che funzioni come previsto.
- manutenzione e aggiornamento: una volta che la blockchain è stata implementata, dovrà essere mantenuta e aggiornata nel tempo. Ciò può comportare la correzione di bug, l'aggiunta di nuove funzionalità o l'aggiornamento degli smart contract per riflettere i cambiamenti nei processi aziendali.
Ma perché un’azienda dovrebbe implementare la blockchain nel suo workflow?
Casi d’uso
L’applicazione della blockchain in ambito aziendale può generare notevoli vantaggi al proprio business, tra i quali:
- Rilevamento e prevenzione delle frodi: analizzando le transazioni e i modelli blockchain, è possibile rilevare attività fraudolente come riciclaggio di denaro, insider trading e altre attività illegali.
- Gestione della supply chain: l'analisi dei dati blockchain può aiutare le aziende a tenere traccia dei prodotti lungo la catena di distribuzione e identificare potenziali colli di bottiglia o inefficienze nel processo.
- Verifica dell'identità: i dati della blockchain possono essere utilizzati per verificare le informazioni sull'identità, come stabilire che una persona abbia una particolare credenziale o che un documento sia autentico.
- Gestione del rischio: l'analisi dei dati blockchain può aiutare le aziende a valutare il rischio e prendere decisioni informate basate sull'analisi dei dati.
- Analisi dei smart contract: analizzando il codice dei smart contract, è possibile identificare bug o altri problemi che potrebbero portare al malfunzionamento dei contratti.
Il futuro è Big Data
Nel corso degli anni, il volume dei dati disponibili è aumentato vertiginosamente, soprattutto grazie all'espansione dell'IoT (Internet of Things). Il mercato dei dati cresce quindi a dismisura ed è, secondo le ultime stime, destinato a raggiungere un valore di $103 miliardi entro il 2027. Di seguito, alcune pillole sui dati:
- Le aziende generano circa 2,000,000,000,000,000,000 di byte di dati al giorno.
- Il 97.2% delle organizzazioni investe in AI e Big Data.
Nonostante i numeri parlino da sé, le aziende fanno fatica a seguire l'incessante creazione di nuovi dati:
- Circa il 95% delle aziende dichiara l'incapacità di comprendere e gestire dati non strutturati.
- Solo il 26% circa delle aziende afferma di aver raggiunto una cultura basata sui dati.
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