數據在現代技術中的重要性不容小覷;因為有這么多的服務和產品，所以收集用戶或企業數據的原因和渠道也有很多。公司使用數據來改善客戶體驗，而內部則需要有效的數據積累以保持記錄和高效運營。當我們呼吁并倡導在我們的業務和日常運營中提供更順暢的體驗時，我們正在同時創建一個渠道來收集和使用更多數據來自動化流程。

事實上，我們說公司和組織應該“刷新”的全部原因是為了讓我們的服務或運營運行得更快。然而，我們所要求的這種速度或服務質量的提高只有在操作自動化時才能實現，即之前執行此操作的數字記錄，然后當它想要重復時，它發生的人力更少努力，因為可用數據足以自動執行操作。

有時可能不需要先前發生的事件來自動化它，我們只需要對我們使用的任何數字平臺或渠道進行編程，以無縫地執行操作，無需人工或以最少的人工作為情況可能是。問題是，隨著越來越多的公司走向數字化，越來越多的交易或服務變得自動化，將收集和存儲更多數據以提高效率。

問題在于，不僅 B2C 公司需要收集這些數據以滿足其客戶的需求，B2B 公司也需要。“SaaS 或 ERP”公司還必須從他們所服務的大小公司收集數據。事實上，公司每天都會收集大量數據，因為他們不僅收集客戶的數據，還收集內部運營信息，以實現順暢和簡單的操作。隨著這個的出現，一些公司已經制定了一種商業模式來幫助其他公司將數據存儲在“云”中。

云計算服務幫助這些其他公司(無論大小)減少對用戶和業務數據的擔憂。這些云服務提供公司包括電子商務巨頭的亞馬遜網絡服務(AWS)、亞馬遜、谷歌公司的谷歌云服務，甚至微軟公司的微軟 Azure。

為了改善用戶體驗和保持競爭(顯然，每個級別的技術也有自己的競爭戰)，這些云服務提供商已經開始使用觸手可及的海量數據來創建“智能服務”和產品為他們的客戶。。. 他們使用機器學習為其客戶和客戶提供許多智能服務，例如亞馬遜的 Alexa 和谷歌的谷歌語音助手等知名虛擬助手。機器學習的本質是高效利用云端可用的海量大數據，讓產品更智能，服務更高效。

另一方面，區塊鏈技術似乎是一種完全不同的動物。雖然該技術還涉及數據管理，但區塊鏈更多的是關于隱私、透明度和數據安全性。它使用密碼學和分散形式的數據管理來有效保護用戶數據，并迅速成為最重要的現代技術之一。

然而，這三種形式的數據管理技術似乎并沒有像我們預期的那樣取得進展，尤其是作為一個協同工作的單元。如果這三種形式的技術——云計算、機器學習和區塊鏈技術——能夠得到有效利用，將會產生巨大的收益。事實上，我預測未來的技術數據管理將涉及這三種技術的戰略應用。在本文中，我們將分析每種技術及其特性，然后我們還將了解它們在何處以及如何相交，最重要的是，它們對 IT 行業未來的承諾。

登錄云

根據 Microsoft Azure 的說法，云計算是提供計算服務——服務器、存儲、數據庫、網絡、軟件、分析，以及互聯網(“云”)。提供這些計算服務的公司被稱為云計算提供商，通常會根據使用情況對云計算服務收費，類似于您在家中支付水電費的方式。

云計算已成為現代技術的一個重要方面。對數據存儲的需求導致個人和法人實體被迫尋找存儲數據的方法。對于個人而言，硬件似乎是實現這一目標的最現實方式，因為人們使用閃存驅動器或 USB 硬盤驅動器來存儲他們的數據和文件。

另一方面，公司有更大的數據保留責任，因為他們不僅要存儲客戶數據，還要存儲有關其內部運營的數據。這些公司使用物理數據中心(由服務器占用的建筑物)，公司越大，存儲公司所有數據所需的數據中心就越多。

事實上，購買和升級硬盤以增加組織數據服務器的大小是使用數據中心要求最低的方面。隨著公司的擴張和吸引更多客戶，他們必須確保他們繼續擴展他們的存儲能力，以服務于他們平臺上越來越多的用戶。這可能非常困難，有時我們會聽到由于用戶數量激增導致服務器容量不足而導致網站或軟件崩潰的案例。事實是，為個人或組織使用數據存儲硬件的成本和工作量非常高，并且在大多數情況下，需要更用戶友好的軟件或更好的數字替代方案。

Dropbox 和 Google Drive 等公司一直在積極嘗試解決個人數據存儲問題，但云計算的真正本質大多是 B2B。在為商業組織提供服務方面，云計算作為技術行業的一個部門更有利可圖，也更有影響力。如前所述，這些公司必須存儲和存儲的大量數據導致需要開發更好的解決方案。毫不奇怪，云計算領域的主要參與者是已經在信息技術領域聲名鵲起的大型科技公司。

三個最主要的云計算服務是亞馬遜上的 AWS(亞馬遜網絡服務)、谷歌云服務、微軟 Azure。AWS 在市場份額方面處于領先地位，并且仍然是這家電子商務巨頭最賺錢的渠道，這證明了云計算服務的盈利能力。但是，就像上面已經給出的云計算的定義一樣，這些服務類似于常規訂閱模式，并且根據使用情況向客戶收費。費用可能集中在組織希望擁有的功能、訂閱計劃的持續時間或他們將向其提供服務的客戶數量。

人工智能機器算法

技術的全部意義在于自動化。更多區塊鏈消息，請關注下載區塊天眼APP，全球區塊鏈監管查詢APP 。幾乎沒有計算機或機器能做而人不能做的事情。然而，為了節省時間和精力，我們建造了機器和計算機來幫助我們做這些事情。這些機器和計算機的主要價值在于它們能夠重復我們外包給它們的過程或動作。這種重復 - 幾乎沒有麻煩 - 被稱為自動化。

幾乎不可能談論創新而不指出他們的最終目標是自動化。因此，隨著現代技術不斷發展，技術領域需要更多數據，我們必須開始尋找一種方法來提高數據管理的自動化水平和“獨立思考”。

這種數據管理過程中的自動化或獨立思考形式稱為機器學習。機器學習可以簡單地描述為機器如何通過在相似數據中尋找模式來“學習”。這里的機器可能意味著已經存在的算法，而學習過程現在涉及為算法提供更多數據或信息，使其可以與之交互、篩選、連接點，所有這些都是為了在整個數據結構中尋找更多模式，或者為了變得更聰明。

變得更聰明的概念表明機器(算法)被賦予了更多信息——主要與現有信息相關——它現在將這些信息與現有信息相關聯，以便更好地理解其最重要的職責，或者首先編寫它的原因. 機器學習的整個概念是，隨著程序接收到越來越多的數據，它開始自己理解更多并解決更多問題。機器學習類似于自動化，但更像是數據自動化。

我們大多數人甚至不知道我們幾乎每天都在與機器學習進行交互。谷歌算法和其他軟件平臺可以做出預測或使我們的查詢適應以前匹配的搜索，這些都是機器學習的例子。這些算法已經習慣了您的互聯網研究的順序性，并且隨著時間的推移變得更加智能，以至于它們可以預測您最有可能采取的下一步行動。

有幾種方法可以訓練機器(算法)。這一切都取決于學習如何駕駛汽車。學習可以是有監督的、部分監督的或無監督的。

區塊鏈：分布式賬本

如果您曾創建過文檔并與 Google 文檔共享，則您同意該文檔看似已分發，但不一定共享。每個人都可以同時訪問文檔，而且文檔的每一次更改通常都會被實時記錄下來，而且這些更改對每個人都是透明的，因為沒有人在每次進行這些更改時都被強制阻止。

雖然區塊鏈技術比 Google Docs 更復雜，但上面的插圖可以很好地說明區塊鏈技術的工作原理。

區塊鏈基本上是交易的數字記錄，在鏈中的計算機系統網絡中復制和分布。區塊鏈以組的形式收集信息，也稱為塊，這些塊具有一定的存儲容量，并且在填充時附加到先前的填充塊，從而形成一條鏈或數據鏈，稱為“塊鏈”。新添加的區塊之后的所有新信息都被編譯成一個新形成的區塊，然后在填充后也將添加到鏈中。區塊鏈的目的是允許記錄和分發數字信息，但不能編輯。鏈中的每個區塊都包含許多交易，每次在區塊鏈上發生新交易時，該交易的記錄都會添加到每個參與者的分類賬中。

區塊鏈保證了安全性和透明度。該技術充當分散系統，用于記錄和記錄使用特定數字貨幣發生的交易。區塊鏈技術允許使用特定數字貨幣(例如比特幣)進行的交易對每個參與者都是透明的，最重要的是，無需銀行等中央機構。

區塊鏈技術是現代去中心化金融的基礎之一，是第一個主要數字貨幣(比特幣)背后的專有技術。借助區塊鏈技術，像比特幣這樣的加密貨幣可以以去中心化的方式運行。區塊鏈技術允許將加密交易記錄在所有分類賬中，從而無需單一的中央機構來管理這些交易。區塊鏈的關鍵特征之一是不變性;區塊鏈技術確保任何人在未經所有網絡參與者同意的情況下都不能更改網絡上的任何數據。

區塊鏈技術增加了信任，因為與中央機構(如銀行)可以決定如何在未經您的許可或同意的情況下分配您的資金不同，區塊鏈上的人可以絕對控制他們的資金。

為什么這三者將定義現代技術的未來?

說云計算、機器學習和區塊鏈技術將定義現代技術的未來似乎有些夸張。

從之前對這三種技術已經在 IT 領域所扮演的角色的詳細解釋中得到啟示，很難說它們在該行業中發揮著重要作用。如今，云計算對于企業和個人來說似乎是一種“正常”的服務，每天都會推出如此多的 SaaS 平臺。機器學習似乎是競爭的主要驅動力，因為公司試圖改善用戶體驗，而區塊鏈技術越來越多地使用更廣泛的用例，尤其是來自加密領域。

除了公用事業和噪音，這三種技術的融合究竟將如何在未來的科技行業中發揮重要作用?這是本文的主題，也是任何論點或預測背后的原因。需要注意的是，這三者的融合已經時有發生，尤其是機器學習和區塊鏈技術的融合，但為什么它們會在未來的技術中發揮重要作用呢?

對本文中介紹的三種技術形式的詳細理解已經奠定了基礎，并幫助讀者理解它們在社會和整個技術行業中的不可或缺的作用。顯然，雖然從數據管理的角度來看，它們似乎都很有用，但它們似乎具有特定且定義明確的角色。

然而，正如本文介紹部分所討論的，數據在我們這個時代的重要性不容小覷。正是這種重要性使得這三種技術形式的現在和未來融合更有可能和更具包容性。

現實情況是，隨著越來越多的人走向數字化、虛擬化或遠程化，越來越多的公司將需要存儲更多數據。另一方面，隨著對更智能、更智能、更高效產品的競爭愈演愈烈，更好地利用這些數據的需求將會增加。此外，隨著每天發布更多數據，它現在歸結為已經存在的數據信任和隱私問題。

因此，很難押注云計算、機器學習和區塊鏈技術的普及程度會更大，但更難以押注這三者構成了技術空間的“聯盟”。

首先，云計算旨在讓企業和個人更輕松、更實惠地存儲數據，但機器學習使這些組織能夠以更智能的方式解決問題，并為全球客戶和用戶創造更智能的服務。將區塊鏈集成到系統中增加了更多的安全層，其不變性改變了許多部門和行業的動態。

區塊鏈支持的云服務確保存儲在云中的數據不會被更改或篡改。這樣的機會可以真正徹底改變工業甚至整個制造過程。與傳統的制造過程不同，在區塊鏈中，記錄被存儲并分發到網絡中的節點，這被認為是記錄交易和重要數據的一種高效、安全和透明的方式，使得記錄難以更改或偽造，從而確保了透明度和工業和制造過程的安全。但不僅如此，這就是將這些技術結合在一起的美妙之處;通過機器學習，維護計劃和預防性維護已經可以在整個過程中實施，從記錄保存到預算，這些都已經通過云支持的區塊鏈變得安全和透明。所有這些都減少了生產和生產時間，并使流程更加順暢和高效。

同樣的類比適用于幾乎所有使用技術來最大化其性能的行業。電子商務和零售平臺也可以最大化他們的供應鏈，因為區塊鏈技術允許庫存管理或存儲數據透明和高效。由于云已經是主要的數據存儲，這些公司可以通過使它們更加透明并將它們與這些公司使用的現有機器學習技術相結合來改善其運營。2018 年，IBM 和 Twiga Foods 向肯尼亞的食品攤主推出了基于區塊鏈的小額信貸。他們還使用機器學習來改進整個過程，使用機器學習創建一個高效的信用評分系統。

然而，這些三重奏的額外美妙之處在于它們完美地融合在一起，以及為什么它們的流暢配對如此有前途。人們只能想象它們組合的一致用例，即云計算應該首先出現在數據存儲方面，然后是區塊鏈在數據透明度或不變性方面，最后是機器學習在數據最大化方面的智能或想法。

然而，這并不是這種組合中唯一可能出現的動態。例如，另一個用例是經過訓練以探索公司可用的大數據的智能模型和機器如何快速從大量數據中提取并將其傳輸到區塊鏈以確保其不可變。

這一點非常重要，因為在未來幾年，隨著公司試圖保持競爭優勢，收集更多數據的動力只會增加。然而，這些呼聲和對更多數據的追求也導致一些公司不時收集不必要或不準確的數據。因此，在機器學習的幫助下，這些公司可以智能地使用正確的數據，將其發送到區塊鏈以確保它是不可變的。在這種情況下，區塊鏈代表了比以往任何時候都更智能的數據挖掘和處理活動。

此外，區塊鏈和機器學習的結合還可以幫助減少欺詐和不安全感，尤其是在金融服務領域。雖然區塊鏈技術是最安全的技術之一，但使用簡單的私鑰或公鑰來完成交易也使其成為欺詐的常見場所。因此，通過將機器學習與一些區塊鏈驗證和注冊過程相結合，金融服務可以更加安全，因為機器學習可以幫助檢測和追蹤異常或可疑嘗試。

機器學習如何跟蹤欺詐活動的一個典型例子是 PayPal 在早期創建了一種可以打擊身份盜用或機器人簽名的算法。Captcha 和其他形式的機器學習算法在過去也出于類似目的而創建。

最終，很明顯，數據在當今的技術中將變得越來越重要，人們將嘗試創新并尋找方法來確保收集或挖掘的數據得到適當的管理、使用和保護。云計算服務、機器學習和區塊鏈技術的出現將數據管理推向了新的高度，但為了滿足對信任、安全、隱私和增強便利性的日益增長的需求，這三種形式的技術很可能會一起發揮作用. 在技術行業實現這些目標方面發揮著重要作用。