Qu'est-ce que les données de la chaîne ?

Les données sur la chaîne font référence aux données enregistrées sur une blockchain. La blockchain étant une base de données distribuée, les données de la chaîne sont publiques et accessibles à tous.

Web3 et web2 sont des versions différentes du World Wide Web, web3 étant la version la plus récente et la plus avancée. Voici quelques-unes des principales différences entre les deux :

1. Web3 est décentralisé, tandis que web2 est centralisé. Cela signifie que dans web3, les données et les services sont fournis par un réseau distribué de nœuds, plutôt que par une entité unique. Cela rend web3 plus résistant et moins vulnérable à la censure ou à l'échec, mais aussi plus complexe et plus difficile à contrôler.

2. Web3 est construit sur la technologie blockchain, tandis que web2 est construit sur une architecture client-serveur traditionnelle. Cela signifie que dans web3, les données sont stockées et transférées à l'aide d'algorithmes cryptographiques, plutôt que d'être stockées et transférées par un serveur central. Cela rend web3 plus sûr et plus transparent, mais aussi plus lent et plus cher.

3. Web3 est axé sur la création de nouveaux types d'applications et de services, tandis que web2 est axé sur l'amélioration des applications et des services existants. Cela signifie que le web3 est plus expérimental et tourné vers l'avenir, tandis que le web2 est plus mature et établi.

Ces différences ont des implications sur la manière dont les données sont analysées dans chaque environnement. Dans web3, l'analyse des données est davantage axée sur la compréhension du comportement des réseaux décentralisés et de la technologie blockchain sous-jacente. Cela implique souvent l'utilisation de techniques avancées telles que l'apprentissage automatique et l'analyse des réseaux pour identifier des modèles et des tendances dans les données. Dans web2, l'analyse des données est davantage axée sur la compréhension du comportement des utilisateurs et des applications qu'ils utilisent. Cela implique souvent l'utilisation de techniques traditionnelles telles que l'analyse statistique et la visualisation des données pour comprendre le comportement des utilisateurs et identifier les tendances et les idées.

Pour effectuer une analyse des données sur la chaîne, vous devrez collecter et organiser les données pertinentes, puis utiliser des outils et des techniques tels que la visualisation des données et l'analyse statistique afin d'identifier les modèles et les tendances. Cela peut vous aider à mieux comprendre le comportement du réseau blockchain et de ses utilisateurs, ainsi qu'à faire des prédictions sur l'orientation future du marché. Dans certains cas, vous pouvez également utiliser des techniques d'apprentissage automatique pour automatiser le processus d'analyse et identifier des modèles plus complexes dans les données.

Catégories de données sur la chaîne

Il existe deux catégories de données sur la chaîne :

1. Données brutes

1. Abstraite
   Nous distinguons ces catégories car, en fait, toutes les mesures calculées ne sont que des abstractions de données brutes. Les données brutes de la chaîne font référence aux données non traitées qui sont enregistrées sur la blockchain. Ces données comprennent des informations sur les transactions individuelles, telles que l'expéditeur et le destinataire de la transaction et le montant de crypto-monnaie qui a été transféré. Les données économiques, quant à elles, sont dérivées des données brutes et comprennent des informations sur l'offre et la demande d'une crypto-monnaie particulière, ainsi que sur sa capitalisation boursière et son volume d'échange.

Les données économiques ne sont pas une simple abstraction des données brutes, mais sont calculées à l'aide d'une série de techniques et de mesures. Par exemple, la capitalisation boursière est calculée en multipliant l'offre totale d'une crypto-monnaie par son prix actuel, et le volume des transactions est calculé en additionnant le nombre total de transactions sur une période donnée. D'autres mesures, telles que la vitesse de l'argent et le ratio valeur du réseau/transaction, peuvent être calculées à l'aide de formules plus complexes qui prennent en compte divers facteurs tels que le nombre de transactions et l'activité globale du réseau.

Dans l'ensemble, les données économiques fournissent une vue d'ensemble du marché des crypto-monnaies et peuvent être utiles pour comprendre les tendances du marché et prendre des décisions d'investissement. Cependant, il est important de noter que les données économiques ne sont pas toujours une représentation exacte ou complète du marché sous-jacent et doivent être utilisées avec prudence.

Différentes solutions analytiques

Centralisation et décentralisation

Il existe plusieurs solutions différentes pour indexer les données de la chaîne, y compris des options centralisées et décentralisées. Les solutions centralisées impliquent généralement une entité unique qui collecte et organise les données, tandis que les solutions décentralisées utilisent un réseau distribué de nœuds pour indexer les données. Parmi les solutions d'indexation, on peut citer les explorateurs de blocs, qui permettent aux utilisateurs de rechercher et de parcourir la blockchain, et les services d'indexation, qui fournissent des API et d'autres outils permettant aux développeurs d'accéder aux données de la chaîne et de les analyser.

Il est possible d'élaborer une solution analytique décentralisée à l'aide de la technologie blockchain, mais cela dépendrait des exigences et des contraintes spécifiques du système. L'un des avantages potentiels d'une approche décentralisée est qu'elle peut contribuer à garantir l'intégrité et la sécurité des données analysées. Cependant, les systèmes décentralisés peuvent également être plus complexes à concevoir et à mettre en œuvre, et peuvent nécessiter des ressources supplémentaires en termes de puissance de calcul et de stockage. En termes de performances, un système décentralisé peut être plus lent qu'une solution centralisée dans certains cas, mais cela dépend d'une série de facteurs, tels que les algorithmes et les structures de données spécifiques utilisés, ainsi que la conception globale du système. En fin de compte, la décision d'utiliser une approche décentralisée dépendra des besoins et des objectifs spécifiques de la solution analytique.

Que peut-on faire avec les données de la blockchain ?

Il existe de nombreuses méthodologies différentes qui peuvent être appliquées à l'analyse des données sur la chaîne. Voici quelques exemples courants :

Analyse descriptive

L'analyse descriptive, qui consiste à résumer et à décrire les données, et peut inclure des éléments tels que le calcul de statistiques de base et la création de visualisations. Ce type d'analyse est utile pour obtenir une vue d'ensemble des données et peut aider à identifier des tendances et des modèles.

Analyse exploratoire

L'analyse exploratoire, qui implique une exploration plus approfondie des données et peut inclure des éléments tels que le regroupement et la réduction de la dimensionnalité. Ce type d'analyse est utile pour découvrir des modèles et des relations cachés dans les données, et peut aider à générer des hypothèses et des idées pour des recherches plus approfondies.

Analyse déductive

L'analyse inférentielle, qui consiste à utiliser des techniques statistiques pour faire des déductions sur une population à partir d'un échantillon de données. Différentes méthodes statistiques sont généralement appliquées dans le cadre de ce type d'analyse. Il peut s'agir de méthodes permettant de calculer des éléments tels que la moyenne, la médiane, le mode et l'écart-type, ainsi que d'outils permettant de tester des hypothèses et d'effectuer des analyses de régression. Ce type d'analyse est utile pour faire des prédictions et des généralisations sur les données, et peut aider à identifier des tendances et des modèles qui ne sont pas immédiatement évidents.

Analyse prédictive

L'analyse prédictive qui implique l'utilisation d'algorithmes d'apprentissage automatique pour faire des prédictions sur des événements ou des résultats futurs sur la base des données. Ce type d'analyse peut être utilisé pour identifier des tendances et des modèles dans les données, et peut être utilisé pour faire des prédictions ou des recommandations. En général, des techniques telles que le regroupement, la classification et la régression, qui peuvent être utilisées pour identifier des modèles et des relations dans les données, sont incluses.

La méthodologie spécifique utilisée pour l'analyse des données sur la chaîne dépendra des objectifs et des exigences de l'analyse, ainsi que de la nature des données elles-mêmes.

Parlons de la visualisation des données. Il s'agit d'un outil analytique courant qui peut être utilisé pour représenter des données complexes dans un format visuel. Il peut s'agir d'outils tels que des diagrammes, des graphiques et des cartes, qui permettent d'identifier les tendances et les schémas dans les données. Par exemple, un graphique linéaire peut être utilisé pour montrer la tendance du prix d'une crypto-monnaie particulière au fil du temps, tandis qu'un graphique à barres peut être utilisé pour comparer la capitalisation boursière de différentes crypto-monnaies. Les outils de visualisation de données peuvent également être utilisés pour créer des visualisations interactives, qui permettent aux utilisateurs d'explorer les données plus en profondeur et d'interagir avec elles en temps réel. Cela peut s'avérer utile pour identifier des relations et des modèles qui ne sont pas forcément évidents à l'examen des données brutes.

On peut se demander pourquoi utiliser des outils de visualisation alors que les explorateurs fournissent déjà des informations exhaustives. Les outils de visualisation des données et les explorateurs de blocs sont tous deux des outils qui peuvent être utilisés pour analyser les données de la chaîne, mais ils ont des objectifs différents et fournissent des types d'informations différents.

Les outils de visualisation des données sont axés sur la représentation des données dans un format visuel, ce qui peut faciliter la compréhension et l'identification des tendances et des modèles. En revanche, les explorateurs de blocs sont des outils en ligne qui permettent aux utilisateurs de parcourir la blockchain et de consulter des informations sur des blocs, des transactions et des adresses spécifiques. Ils fournissent une interface conviviale pour accéder aux données de la blockchain et interagir avec elles, mais ils n'incluent généralement pas de fonctions d'analyse ou de visualisation avancées. En général, les outils de visualisation des données peuvent être utilisés en combinaison avec les explorateurs de blocs pour obtenir une compréhension plus complète des données sur la blockchain.

Web3 ; science des données ; offres d'emploi

Quatre éléments sont à prendre en compte pour discuter de l'avenir du Web 3 et de la science des données :

Web 3 offrira davantage d'opportunités d'emploi pour les scientifiques et autres professionnels des données. Cela s'explique par le fait que les organisations qui se préparent à adopter le Web 3 auront un énorme besoin de personnes ayant une grande expérience de l'analyse des données, de l'interprétation et de la création de produits et de services à partir des données disponibles tout en intégrant l'IA et la ML dans l'équation.

Les entreprises auront la possibilité d'acheter des données directement aux utilisateurs (ce qui permettra aux propriétaires de données de vendre leurs données à qui ils veulent), de combiner et de mélanger ces nouveaux ensembles de données avec des ensembles de données existants afin d'améliorer les modèles d'apprentissage, puis de vendre les nouvelles connaissances sur le marché libre.

Les data scientists peuvent appliquer l'IA pour mieux comprendre les besoins particuliers des clients sur le Web 3. Les entreprises de données peuvent créer des modèles de langage qui apportent une "compréhension sémantique" parce que le Web 3 est axé sur l'individu ou l'utilisateur, et parce que les données sont liées à l'interaction avec l'utilisateur, elles peuvent alors créer des solutions qui sont spécifiquement adaptées à l'utilisateur. Les entreprises de données peuvent également extraire des informations des données brutes et les transformer en recommandations de produits de meilleure qualité qui peuvent améliorer l'expérience du client en se basant principalement sur ses attentes.

Les scientifiques des données auront un impact beaucoup plus important sur l'économie mondiale à l'ère du Web 3. Ils deviendront les nouveaux "neurones" qui pourront aider à créer du contenu ou des modèles d'IA capables de se coordonner avec d'autres modèles d'IA et de traiter des problèmes plus complexes ou des risques potentiels pour les entreprises ou les organisations.