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我们在上文中给大家简单介绍了关于区块链技术的一些基础知识和使用场景等问题，下面我们就一起来了解一下，在大数据环境下区块链技术都发挥了哪些作用。
确保信任(数据完整性)
记录在区块链上的数据是可信的，因为它们必须经过一个确保质量的验证过程。它还提供了透明度，因为可以跟踪在区块链网络上发生的活动和事务。
去年，Lenovo展示了区块链技术的这一用例：检测欺诈性文档和表格。PC巨头使用区块链技术来验证用数字签名编码的物理文档。数字签名由计算机处理，文档的真实性通过区块链记录进行验证。
大多数情况下，当关于数据块的起源和交互的详细信息存储在区块链中，并在对其进行操作之前自动验证(或验证)时，可以确保数据的完整性。
防止恶意活动
因为区块链使用共识算法来验证事务，因此单个单元不可能对数据网络构成威胁。开始出现异常行为的节点(或单元)可以很容易被识别并从网络中剔除。
由于网络是如此分布式的，因此一方几乎不可能产生足够的算力来更改验证标准并允许系统中出现不需要的数据。要更改区块链规则，就必须将大多数节点汇集在一起以创建共识。这可不是一个骇客凭一己之力就能做到的事。
预测(预测分析)
和其他类型的数据一样，区块链可以通过进行分析来揭示对行为、趋势的有价值的见解，因此可以用来预测未来的结果。更重要的是，区块链提供从个人或个人设备手机的结构化数据。
在预测分析中，数据科学家基于大量数据，来准确地确定社交事件的结果，如客户偏好、客户终身价值、动态价格与企业相关的流失率等。然而，这并不局限于商业洞察力，因为几乎任何事件都可以通过正确的数据分析来预测，无论是社会情绪还是投资指标。
由于区块链的分布式特性以及通过它可获得的巨大算力，即使在较小的组织中，数据科学家也可以承担广泛的预测分析任务。这些数据科学家可以利用连接在区块链网络上的数千台计算机的算力作为基于云端的服务，以一种其他方式无法实现的规模来分析社会结果。
实时数据分析
正如在金融和支付系统中所展示的那样，区块链也支持实时跨境交易。几家银行和金融科技创新公司现在正在探索区块链，因为它能提供快速、实时的巨额结算，而不受地域限制。
同样地，需要对大规模数据进行实时分析的组织也可以启用支持区块链的系统来实现。通过区块链，银行和其他组织可以实时观察数据的变化，从而能够快速作出决策，无论是阻止可疑交易还是跟踪异常活动。
管理数据共享
在这点上，从数据研究中获得的数据可以存储在区块链网络中。项目团队不会重复其他团队已经执行的数据分析，也不会错误地重复使用已经使用过的数据。此外，区块链平台可以帮助数据科学家通过交易存储在平台上的分析结果将他们的工作货币化。
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