Blockchain e la questione dell'affidabilità dei dati

Kesem Frank è un ex specialista di blockchain presso Deloitte e COO e co-fondatore diNuca, una startup blockchain che mira a trasformare l'infrastruttura digitale.

In questo articolo Opinioni , Frank analizza come le blockchain potrebbero assumere il ruolo di arbitri digitali affidabili e perché questo potrebbe rivelarsi essenziale per la tutela dei consumatori globali man mano che l'Internet delle cose raggiungerà la maturità.

Non voglio scandalizzare nessuno dicendo che viviamo tutti nell'era dei big data.

L'analisi dei dati e il processo decisionale basato sui dati sono il gold standard in una gamma di domini in continua espansione. Dalla gestione delle organizzazioni alla decisione sul trattamento medico fino alla definizione delle routine di allenamento atletico, i dati sono considerati centrali in sempre più aspetti della vita.

Nella speranza di T avervi annoiato troppo ripetendo ciò che la maggior parte di noi dà per scontato, vorrei porre una domanda ingenua: come facciamo a sapere che possiamo effettivamente fare affidamento su tutti questi dati?

Per chiarire, non sto affatto mettendo in discussione l'uso dei dati per ottimizzare le decisioni. Al contrario, penso che sia esattamente ciò che dovremmo fare tutti. La mia domanda T riguarda nemmeno gli aspetti tecnici della manutenzione dei dati. (Basta cercare su Google termini come "integrità dei dati", "perdita di dati" o "corruzione dei dati" e vedrai che ci sono innumerevoli standard e best practice che si occupano già di questi).

La mia domanda è molto più fondamentale.

Supponiamo di avere un set di dati rilevante per una decisione che dobbiamo prendere e che non c'è nulla di tecnicamente sbagliato: quale indicazione abbiamo che dovremmo effettivamente fare affidamento sul suo contenuto?

Creare fiducia

Se ci pensiamo bene, possiamo rapidamente individuare due motivi principali e convincenti per cui dobbiamo affidarci ai dati: l'integrazione verticale e una terza parte affidabile.

Vorrei spiegare cosa intendo attraverso due esempi piuttosto semplicistici.

L'integrazione verticale include qualsiasi scenario in cui possediamo l'intera catena del valore che comprende il set di dati. Pensa al tuoAdatto(o qualsiasi altro activity tracker simile): sei il proprietario del sensore che genera i dati e sei lì quando i dati vengono generati.

Alla fine di ogni giornata, ricevi una lettura dei dati che indica la tua attività, quindi potresti dire qualcosa del tipo: "Oggi mi muovevo di più, quindi ha senso che oggi abbia fatto 3.000 passi invece dei miei soliti 2.000". Il fatto che ogni fase della creazione del set di dati della tua attività sia di tua proprietà, rende piuttosto facile accettare la validità di tali dati.

Le terze parti attendibili comprendono qualsiasi scenario in cui ci fidiamo della parte che genera o traccia i dati e pertanto accettiamo i dati come validi.

Quando voglio sapere quante visite riceve il mio sito web, controllo Google Analytics. Poiché mi fido di Google (nonostante la questione se dovrei farlo), accetto quei dati come validi.

Aree grigie

Si tratta di esempi molto semplici, ma la questione dell'affidabilità dei dati ha una portata assolutamente enorme.

Gli scenari che ho illustrato sopra suggeriscono che, a meno che non siamo noi a possedere il processo di creazione dei dati, siamo costretti a fidarci di altre parti prima ancora di poter fare affidamento sui loro dati. La complessità di questa situazione diventa molto chiara quando si pensa alla crescente dipendenza dai dati generati dall'IoT.

Nel 2007, ilPonte Mississippi I-35Wè crollato tragicamente uccidendo 13 persone. Il ponte è stato ricostruito e ora incorpora oltre 500 sensori che monitorano il ponte per sollecitazioni, distribuzione del carico, vibrazioni, temperatura, ETC. Apparentemente, questo risolve il problema. Se ci sono indicazioni preoccupanti, i sensori ci avvertiranno in anticipo e potremmo inviare squadre di manutenzione e prevenire il disastro.

Tuttavia, affinché tutto ciò funzioni, dobbiamo affidarci completamente ai dati del sensore. La domanda è: perché T dovremmo?

Consideriamo uno scenario in cui i sensori non funzionano correttamente e inviano costantemente indicazioni che il ponte è a posto. Per semplicità, supponiamo che i sensori generino due tipi di dati: un messaggio "Buono" che significa che non c'è nulla che non va, e un messaggio "Cattivo" che significa che dovremmo inviare squadre di manutenzione.

Supponiamo inoltre che non vi sia alcuna "integrazione verticale" dei dati, ovvero che i sensori IoT siano di proprietà della Società A mentre le squadre di manutenzione facciano parte della Società B.

Se il ponte crolla nonostante il sensore abbia inviato messaggi "Buono", la Società A si troverà nei HOT : i suoi sensori non hanno svolto il loro ruolo fondamentale.

Tuttavia, se i sensori avessero inviato messaggi "Bad" ma non fosse stata inviata alcuna squadra di manutenzione, la colpa sarebbe stata improvvisamente della Società B. Ciò crea un incentivo tangibile per la Società A, a "barare" alterando il set di dati per mostrare ai sensori che stiamo avvisando che c'è un problema, ma la Società B li ha ignorati.

Ho utilizzato questo esempio doloroso per illustrare quanto sia seria questa questione, ma lo scenario che ho descritto avrebbe potuto essere applicato con altrettanta facilità alla tua TV, alla tua lavatrice o a qualsiasi altro dispositivo abilitato all'IoT.

Soluzioni Blockchain

Secondo le principali tendenze e proiezioni di mercato, questo sarà molto presto tutto ciò che possediamo. Vorrei anche sottolineare che la questione dell'affidabilità dei dati non è ONE accademica, né possiamo permetterci il lusso di etichettarla come una questione del tipo "preoccupiamocene in futuro".

Le forze dell'ordine di tutto il mondo stanno già facendo ampio uso dei dati cellulari per collocare i sospettati sulla scena del crimine.

I dati estratti possono servire come prova a supporto, indicando ulteriormente un sospettato o (talvolta) fornendo un alibi. Questo è esattamente ciò che uningegnere di rete, condannato per l'omicidio della moglie, ha tentato di sfruttare il suo accesso alle apparecchiature di rete per piazzare false telefonate dalla moglie a se stesso dopo che lei era già morta.

Ritengo che la questione dell'affidabilità dei dati sia assolutamente critica ONE dovremmo tutti porci di continuo.

In effetti, la mia posizione mi consente di andare oltre la semplice formulazione della domanda e di proporre effettivamente una soluzione. Per me, è abbastanza evidente che abbiamo già un'architettura che ci consente di decidere cosa è vero e cosa T lo è, e di raggiungere un consenso tra più parti, senza dover possedere tutti i dati o fidarci ciecamente degli altri.

Questa architettura, ovviamente, è la Tecnologie blockchain e, a mio avviso, integrarla in molti dei nostri sistemi esistenti è assolutamente fondamentale affinché tutti noi possiamo portare l'affidabilità dei dati a un livello superiore.

In particolare, credo che per estrarre un valore molto più significativo dai dati, sia necessaria una soluzione basata sulla blockchain, con i seguenti domini in cima alla mia lista:

• Analisi dei dati
• Richieste di risarcimento assicurativo
• Gestione dei record
• Conformità normativa.

In conclusione, ribadirò che l’affidamento ai dati diventerà una questione sempre più critica, la cui importanza aumenterà man mano che i dati diventeranno sempre più centrali nelle nostre vite.

Abbiamo un urgente bisogno di risolvere i problemi sollevati dalla questione dell'affidabilità dei dati, che richiedono risposte migliori della totale proprietà dei dati o del presupposto che un'altra parte sia "probabilmente affidabile".

La Tecnologie blockchain fornirà un modo efficace e altamente applicabile per affrontare questa questione e, in ultima analisi, costituirà uno standard comune per l'affidabilità dei dati.

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