یکپارچگی داده: چیست و چرا اهمیت دارد؟

TD;DR

• کیفیت ضعیف داده ها سالانه میلیاردها هزینه برای کسب و کارها دارد و اعتماد به تصمیمات مبتنی بر داده، مدل های هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل داده های بزرگ را تضعیف می کند.

• فناوری Zero-Knowledge (ZK) راه حل امیدوارکننده‌ای را با تأیید داده‌ها بدون افشای آن ارائه می‌دهد، اما با چالش‌های مقیاس‌پذیری، هزینه و یکپارچه‌سازی، به‌ویژه با استانداردهای بلاک چین موجود مواجه است.

• Horizen 2.0 به عنوان یک تغییر دهنده بازی برای برنامه‌های ZK ظاهر می‌شود و این چالش‌ها را با تأیید صحت اثبات کارآمد، امنیت قوی و ابزارهای مناسب برای توسعه‌دهندگان برطرف می‌کند.

• هدف هوریزن 2.0 با پیشرفت فناوری ZK، تضمین راه حل های امن و مقرون به صرفه برای یکپارچگی داده ها، توانمندسازی توسعه دهندگان، مشاغل و مصرف کنندگان در عصر هوش مصنوعی و داده های بزرگ است.

داده های بد گران تر از آن چیزی است که فکر می کنید.

به گفته گارتنر ، کیفیت داده ضعیف به طور متوسط 12.9 میلیون دلار در سال برای سازمان ها هزینه دارد. به گفته IBM Big Data & Analytics Hub، این معادل حدود 3.1 تریلیون دلار هزینه برای اقتصاد ایالات متحده است.

در حالی که بسیاری فکر می کنند که یکپارچگی ضعیف داده ها به دلیل بدافزار است، این بخش کوچکتری از داستان است. بیشتر خطاها به دلایل داخلی و غیرعمدی مانند اشتباه در جمع آوری داده ها، ناهماهنگی در قالب بندی و خطای انسانی ایجاد می شوند.

یکپارچگی داده ها با ورود به عصر هوش مصنوعی به طور فزاینده ای حیاتی می شود.

مدل‌های هوش مصنوعی به حجم زیادی از ورودی داده نیاز دارند و اگر این اطلاعات نادرست باشد، ذاتاً ناقص خواهد بود. همانطور که گفته می شود، "زباله در به معنی زباله است" - به جز با هوش مصنوعی، مقدار داده هایی که نیاز به تأیید دارند به طور تصاعدی بیشتر است.

برای حفظ یکپارچگی داده ها، اطمینان از اعتبار، سازگاری و کامل بودن ورود، ادغام و توزیع داده ها مهم است. یکپارچگی داده ها همچنین شامل حفاظت از داده ها می شود - تضمین حفاظت از داده ها از کاربران غیرمجاز و انطباق با نهادهای نظارتی.

بنابراین، چگونه می توانیم 402.74 میلیون ترابایت داده ای را که هر روز تولید می شود تأیید کنیم؟ این مقاله مروری خواهد داشت:

• چالش های یکپارچگی داده ها،
• اثبات ZK به عنوان یک راه حل بالقوه،
• محدودیت های اثبات ZK
• و چگونه می توانیم آنها را برای ایجاد راه حلی مقرون به صرفه، مقیاس پذیر و ایمن مورد بررسی قرار دهیم - زیرا این تنها راهی است که سازمان ها می توانند به طور مؤثر فناوری نوآورانه را اتخاذ کنند.

هیچ اعتمادی بدون صداقت وجود ندارد - و همین امر در مورد داده ها نیز صدق می کند.

طبق گزارش کالج تجاری LeBow، تقریباً 67٪ از شرکت های داده محور به کیفیت داده های خود اعتماد ندارند. این امر آنها را از اتخاذ تصمیمات تجاری واجد شرایط و هوشمند، استفاده موثر از مدل های هوش مصنوعی یا بهره مندی از داده های بزرگ باز می دارد.

تهدیدات برای مجموعه داده ها عبارتند از:

• خطای انسانی: حذف داده های حیاتی یا وارد کردن داده های نادرست.
• ناهماهنگی در قالب‌ها: ردیابی داده‌های مشابه در سیستم‌هایی که نیاز به ادغام دارند.
• خطای جمع آوری: جمع آوری داده های ناقص یا داده های نادرست.
• امنیت سایبری و نقض های داخلی: عوامل مخرب داده ها را دزدیده یا خراب می کنند.

این تهدیدها زمانی گسترش می‌یابند که داده‌ها در چندین سیستم - داخلی یا خارجی به اشتراک گذاشته می‌شوند. و هر چه مجموعه داده ها بزرگتر شوند، هزینه به طور قابل توجهی بیشتر می شود. همه اینها قبل از در نظر گرفتن هرگونه انطباق یا جریمه های قانونی ناشی از نقض داده ها است.

بنابراین، چگونه این مشکل چند تریلیون دلاری را حل کنیم؟

تکنولوژی Zero-Knowledge (ZK) یکی از راه حل هایی است که به طور فزاینده ای محبوب می شود.

اثبات‌های ZK می‌توانند دانش مربوط به یک داده را بدون افشای خود داده تأیید کنند. یکی از مزایای کلیدی اثبات ZK این است که حریم خصوصی را حتی در سیستم های شفاف مانند یک بلاک چین عمومی (به عنوان مثال: اتریوم) حفظ می کند.

این فناوری کاربردهای بی‌شماری در دنیای واقعی دارد و با رایج‌تر شدن پذیرش، موارد استفاده جدیدی را مشاهده می‌کنیم. اینها از مدیریت هویت (تأیید سن شما یا فرد مناسب و غیره بدون نیاز به فاش کردن هویت) تا تراکنش های خصوصی (خصوصی نگه داشتن کیف پول و تراکنش های مالی) تا قابلیت ردیابی زنجیره تامین و موارد دیگر را شامل می شود. .

چالش اثبات‌های ZK این است که منابع فشرده هستند. آنها ذاتا مقیاس پذیر نیستند و تأیید می تواند بسیار پرهزینه باشد - و این هزینه ها تنها با رایج شدن مدل های هوش مصنوعی افزایش می یابد.

اکثریت قریب به اتفاق فضای Web3 بر روی برنامه های کاربردی سازگار با EVM ساخته شده است. با این حال، استاندارد EVM در ابتدا با در نظر گرفتن قابلیت های ZK طراحی نشده بود، که به مجموعه جدیدی از ابزارها و پروتکل ها برای ساخت برنامه های کاربردی ZK (که با EVM سازگار نیستند) نیاز داشت.

متأسفانه، این پیشرفت‌ها با یک هشدار همراه است: نیاز به زبان‌های برنامه‌نویسی، رابط‌ها و ابزارهای مختلف، که می‌تواند مانعی برای ارتباط و پراکندگی در جامعه گسترده‌تر Web3 ایجاد کند.

Horizen 2.0 : بلاک چین بهینه شده برای برنامه های ZK

توسعه دهندگان ZK dApps اغلب در نوشتن و ممیزی قراردادهای تأییدکننده با مشکلاتی مواجه می شوند که برای تأیید اعتبار اثبات ZK ضروری است. این قراردادهای سفارشی نه تنها پیچیده هستند، بلکه مستعد آسیب پذیری هایی هستند که می توان از آنها سوء استفاده کرد.

نیاز به یک راه حل ساده تر و ایمن تر منجر به توسعه Horizen 2.0 شده است که قراردادهای از پیش کامپایل شده داخلی را برای انجام تأیید صحت ارائه می دهد، بنابراین هزینه های توسعه را کاهش می دهد و امنیت را افزایش می دهد.

معماری لایه 1 بومی هوریزن از طریق شبکه و زیرساخت خود غیرمتمرکز کامل را حفظ می کند و امنیت قوی و عملکرد بی وقفه را تضمین می کند.

یکپارچگی داده برای اعتماد به داده و تداوم کسب و کار حیاتی است: Horizen آن را به واقعیت تبدیل می کند

چالش های یکپارچگی داده در کنار وابستگی ما به کلان داده و هوش مصنوعی در حال افزایش است. فناوری های جدید به طور مداوم در حال ظهور هستند تا به حل مشکل یکپارچگی داده ها کمک کنند، مانند اثبات ZK، اما آنها بدون محدودیت نیستند.

Horizen سفر خود را به فضای ZK در سال 2017 آغاز کرد و از آن زمان متوجه شد و تصمیم گرفت این محدودیت ها را برطرف کند تا هر توسعه دهنده ای که به دنبال استفاده از فناوری ZK است بتواند این کار را به صورت ایمن، کارآمد و بدون هزینه های سنگینی که معمولاً به اثبات های ZK مربوط می شود انجام دهد.

Horizen 2.0 مرز جدیدی برای فناوری ZK و فضایی خواهد بود که در آن توسعه دهندگان مبتکر می توانند خلاقیت خود را برجسته کنند، سازمان ها می توانند از کیفیت بهتر داده بهره مند شوند و مصرف کنندگان می توانند از حریم خصوصی داده های خود مطمئن باشند.

هورین را در X دنبال کنید

به انجمن در Discord بپیوندید