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Integridad de datos: ¿Qué es y por qué es importante?por@horizen
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Integridad de datos: ¿Qué es y por qué es importante?

por Horizen4m2024/11/27
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Horizen 2.0 tiene como objetivo garantizar soluciones de integridad de datos seguras y rentables. La tecnología de conocimiento cero (ZK) ofrece una solución prometedora al verificar los datos sin exponerlos. La tecnología ZK enfrenta desafíos de escalabilidad, costo e integración, en particular con los estándares de blockchain existentes.
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TD;DR

  • La mala calidad de los datos le cuesta a las empresas miles de millones al año y socava la confianza en las decisiones basadas en datos, los modelos de IA y el análisis de big data.


  • La tecnología de conocimiento cero (ZK) ofrece una solución prometedora al verificar datos sin exponerlos, pero enfrenta desafíos de escalabilidad, costo e integración, particularmente con los estándares de blockchain existentes.


  • Horizen 2.0 surge como un elemento innovador para las aplicaciones ZK, abordando estos desafíos con una verificación de pruebas optimizada, seguridad sólida y herramientas fáciles de usar para los desarrolladores.


  • Al avanzar en la tecnología ZK, Horizen 2.0 apunta a garantizar soluciones de integridad de datos seguras y rentables, empoderando a los desarrolladores, empresas y consumidores en la era de la IA y el Big Data.

Los datos erróneos son más costosos de lo que usted piensa.

Según Gartner , la mala calidad de los datos cuesta a las organizaciones un promedio de 12,9 millones de dólares al año. Según IBM Big Data & Analytics Hub, esto equivale a un coste de unos 3,1 billones de dólares para la economía estadounidense.


Si bien muchos creen que la falta de integridad de los datos se debe a malware, esa es una parte menor de la historia. La mayoría de los errores se deben a causas internas e involuntarias, como errores en la recopilación de datos, inconsistencias en el formato y errores humanos.

La integridad de los datos se vuelve cada vez más crítica a medida que entramos en la era de la IA.

Los modelos de IA requieren la introducción de grandes cantidades de datos y, si esa información es inexacta al principio, la salida será intrínsecamente defectuosa. Como dice el refrán, “basura que entra, basura que sale”, excepto que en el caso de la IA, la cantidad de datos que se deben verificar es exponencialmente mayor.


Para mantener la integridad de los datos, es importante garantizar la validez, la coherencia y la integridad de la entrada, la integración y la distribución de datos. La integridad de los datos también incluye la protección de los datos, es decir, garantizar su protección frente a usuarios no autorizados y el cumplimiento de las normas de los organismos reguladores.


Entonces, ¿cómo verificamos los 402,74 millones de terabytes de datos que se generan cada día? En este artículo analizaremos:

  • Los desafíos a la integridad de los datos,
  • Pruebas ZK como posible solución,
  • Limitaciones de las pruebas ZK
  • y cómo podemos abordarlos para desarrollar una solución que sea asequible, escalable y segura, ya que es la única forma en que las organizaciones pueden adoptar eficazmente la tecnología innovadora.

No hay confianza sin integridad. Y lo mismo ocurre con los datos.

Según un informe del LeBow College of Business, casi el 67% de las empresas que se basan en datos no confían en la calidad de sus datos. Esto les impide tomar decisiones comerciales inteligentes y calificadas, aprovechar eficazmente los modelos de inteligencia artificial o beneficiarse del Big Data.


Las amenazas a los conjuntos de datos incluyen:

  • Error humano: eliminar datos críticos o ingresar datos inexactos.
  • Inconsistencias entre formatos: seguimiento de los mismos datos de forma diferente en sistemas que requieren integración.
  • Error de recopilación: recopilación de datos incompletos o inexactos.
  • Ciberseguridad y brechas internas: actores maliciosos que roban o corrompen datos.


Estas amenazas se expanden cuando los datos se comparten entre varios sistemas, internos o externos, y cuestan significativamente más cuanto más grandes son los conjuntos de datos. Todo esto sin tener en cuenta las multas por incumplimiento o normativas debido a las violaciones de datos.

Entonces, ¿cómo resolvemos este problema multimillonario?

La tecnología de conocimiento cero (ZK) es una solución que se está volviendo cada vez más popular.


Las pruebas ZK pueden verificar el conocimiento sobre un dato sin revelarlo. Un beneficio clave de las pruebas ZK es que preservan la privacidad incluso dentro de sistemas transparentes como una cadena de bloques pública (es decir, Ethereum).


Esta tecnología tiene innumerables aplicaciones en el mundo real y estamos viendo que surgen nuevos casos de uso a medida que su adopción se hace más común. Estos van desde la gestión de identidad (poder verificar que eres mayor de edad o que eres la persona correcta, etc. sin tener que revelar tu identidad), hasta transacciones privadas (mantener la privacidad de tu billetera y de tus transacciones financieras), la trazabilidad de la cadena de suministro y más.


El problema de las pruebas ZK es que consumen muchos recursos, no son escalables por naturaleza y las verificaciones pueden ser bastante costosas (costos que solo aumentarán a medida que los modelos de IA se vuelvan más comunes).


La gran mayoría del espacio Web3 está construida sobre aplicaciones compatibles con EVM; sin embargo, el estándar EVM no fue diseñado inicialmente con las capacidades de ZK en mente, lo que requirió un nuevo conjunto de herramientas y protocolos para construir aplicaciones ZK (que no son compatibles con EVM).


Lamentablemente, estos avances vienen con una salvedad: la necesidad de diferentes lenguajes de programación, interfaces y herramientas, lo que puede crear una barrera a la comunicación y la fragmentación dentro de la comunidad Web3 más amplia.

Horizen 2.0 : la cadena de bloques optimizada para aplicaciones ZK

Los desarrolladores de aplicaciones descentralizadas de ZK suelen tener dificultades para redactar y auditar contratos de verificación, que son esenciales para validar las pruebas de ZK. Estos contratos personalizados no solo son complejos, sino que también son propensos a vulnerabilidades que pueden explotarse.


La necesidad de una solución más ágil y segura ha llevado al desarrollo de Horizen 2.0, que ofrece contratos precompilados integrados para gestionar la verificación de pruebas, reduciendo así la sobrecarga de desarrollo y mejorando la seguridad.


La arquitectura de capa 1 nativa de Horizen mantiene una descentralización completa a través de su propia red e infraestructura, lo que garantiza una seguridad sólida y un funcionamiento ininterrumpido.

La integridad de los datos es vital para la confianza en los datos y la continuidad del negocio: Horizen va a hacerla realidad

Los desafíos en materia de integridad de los datos están aumentando a medida que aumenta nuestra dependencia de los macrodatos y la inteligencia artificial. Constantemente surgen nuevas tecnologías que ayudan a resolver el problema de la integridad de los datos, como las pruebas ZK, pero no están exentas de limitaciones.


Horizen comenzó su viaje en el espacio ZK en 2017 y desde entonces se dio cuenta y se propuso resolver estas limitaciones para que cualquier desarrollador que busque aprovechar la tecnología ZK pueda hacerlo de forma segura, eficiente y sin los altos costos generalmente asociados con las pruebas ZK.


Horizen 2.0 será una nueva frontera para la tecnología ZK y un espacio donde los desarrolladores innovadores pueden destacar su creatividad, las organizaciones pueden beneficiarse de una mejor calidad de datos y los consumidores pueden estar seguros de la privacidad de sus datos.


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