在前两篇科普系列文章中，咱们探讨了区块链和智能合约如何作为新一代基础架构安全可靠地转移和贮存价值。区块链上的智能合约就像未连贯互联网的计算机一样，自身就具备其内在价值，智能合约的外在价值就是创立和交易通证。然而，计算机连贯了互联网后，开释出了微小的创新力和价值，同样地，智能合约一旦连贯到快速增长的链下数据和 API 经济，也将变得无比弱小。如果智能合约能够连贯至链下数据提供商、web API、企业零碎、云服务商、物联网设施、领取零碎以及其余区块链等各种宏大的数据库，那么它将成为横跨各个行业的支流数字协定。本文中，咱们将在以下几个方面深度解析数据和 API：

• 数据是什么？它如何驱动数据经济？
• 数据是如何被生产进去的？
• 如何通过 API 替换数据？
• 什么是大数据分析？

本文将全面剖析链下数据经济格局，下一篇文章中咱们会接着探讨如何应用一种叫“预言机”的基础架构安全可靠地将智能合约连贯至这些链下数据。o:p

数据与数据经济

数据

数据是通过观察得出的后果或信息，比方测量室外温度、计算汽车的地理位置或记录用户与利用的交互状况。原始数据自身既不具备非凡价值也不牢靠，而是须要用其余数据对其进行解读或确认，以确保数据的真实性和有效性。

元数据

元数据是“对于数据的数据”。元数据中次要蕴含数据的根本信息，目标是大幅升高追踪和解决信息的难度。举个例子，某个音讯的发送工夫、某一温度数值的地理位置或某次电话沟通的时长，这些全都是元数据。其目标是为数据建设索引并赋予意义。

数据荡涤

除此之外，重要的利用须要保障数据可靠性，因而须要对其进行解决和荡涤。这个荡涤过程包含去除异样值、发现错误并剔除不相干的信息。比方，将目前温度与历史温度进行比拟，以甄别并剔除异样值。

数据经济

在数据经济中，各种类型的数据都会被收集、提炼和替换，并产生有价值的洞察。这些洞察会产生最大的社会效益，比方在共享医疗数据库中贮存临床钻研数据，以便大家更好地理解最新医疗趋势；或私营企业追踪外部经营流程，以甄别并改善效率低下问题。

随着数据经济的一直倒退，自动化水平也在一直回升。数据能够间接触发经济行为，而无须人为干涉。举个例子，利用的算法规定只有满足三个条件，就会主动领取货款，这三个条件别离是：1）货物送达（GPS 数据）；2）货物品相完整（物联网数据）；3）货物已清关（web API）。

数据生产

数据是某一流程或事件的副产品，数据的产生须要输出（即行为）、数据的记录须要提取（即测量）、而为数据赋予意义则须要聚合（即剖析）。因为数据的输出、提取和聚合技术存在肯定限度门槛，因而数据并不能做到“人人平等”，数据品质也是参差不齐的。

以下是获取新数据和原始数据的常见形式：

• 表格（手动输出的数据）：用户填写公开和私人表格（比方答复问卷调查、签订文档或在社交平台发言），手动输出的数据。
• 利用 / 网站（通过用户批准的数据）：在用户批准利用或网站的条款和协定后获取的数据。用户通常在批准这些条款和协定后，就会受权网站或利用追踪某些数据，比方 APP 中的操作、浏览习惯或甚至是性别和年龄等个人信息。
• 物联网（实时监测的数据）：装置了传感器和执行器的设施捕捉到的数据。并通过智能手机、智能家居、可穿戴式设施、射频辨认安装等各种互联网设施传输数据。
• 自有流程 / 集体教训（由外部或集体领有的数据）：企业因为领有专利或市场领导位置而掌控了某一业务流程，从而获取到的数据；抑或是在集体独特的教训中产生的数据。
• 钻研和剖析（聚合并诠释数据）：收集来自现有数据集的数据，并对数据进行剖析，包含与历史数据进行穿插比照、对其余数据集进行穿插参考以及采纳新的过滤和计算方法等。另外还有数据分销商，他们从数据聚合商或企业大量收买数据，而后转卖给终端用户。数据分销商尽管以更高的价格将数据转卖进来，然而他们在转卖之前会依照用户的需要将数据处理成适宜的构造或格局。

数据交换

如果数据要成为下一代利用的外围支柱，那么就不能齐全依赖外部产生数据，而是必须建设一个数据交易机制，因为买数据的老本比生产数据的成本低多了。举个例子，开发主动驾驶汽车的算法须要使用大量数据进行指标检测、指标分类、指标定位以及静止预测。开发者能够在外部产生这些数据，但代价是须要累计几百万英里的驾驶里程；而他们也能够通过 API 购买这些数据。

应用程序编程接口（API）其实是一组命令，管制内部利用如何接入零碎外部的数据集和服务。API 是目前数据和服务交易的规范计划。支流的打车软件 Uber 连贯了 MapBox 的 GPS API 进行车辆定位、Twilio 的短信息 API 发送即时消息以及 Braintree 的领取 API 进行付款。这些性能都是购买的已有技术计划，而非 Uber 本人从零开发。

（API 经济自呈现以来始终呈稳定上升趋势，自此期间产生了许多新的 API 和治理 API 的新计划。材料起源：Software Development Company Informatica）

API 的免费模式通常是订阅模式，终端用户能够按应用次数付费，也能够按月付费，还能够依照某种阶梯制度付费。因而，数据提供商会失去经济激励生产数据，而终端用户毋庸自行生产这些数据。API 提供方和付费用户之间还会签订具备法律效力的合约，以防止数据盗用或未经许可转卖等各种歹意行为，并束缚数据提供商为本人的数据品质负责。

有许多 API 可收费供所有人应用，其中包含提供天气数据的 Open Weather Map、提供航班信息的 Skyscanner Flight Search 以及提供寰球人类行为和信奉数据的 GDELT。除此之外，全世界各国政府也踊跃推出通明数据的倡导，并一直加大力度将 API 开源。然而，开源 API 的可靠性还是不如付费 API，因为短少经济激励和法律协定的束缚，没法控制数据品质和延时危险。大多数优质数据依然来自付费 API，这些 API 通常领有顶尖的数据源、全栈基础架构以及全职的监控团队，并为了超过竞争对手而一直致力翻新。

大数据基础架构和剖析

编程零碎可能自主学习和自我完善，这个概念始终都受到热烈追捧。学习的过程包含采取行动、收到后果、与历史数据比对剖析并产生新洞察，改良办法，最终实现目标。因而，目前的大趋势是开发出一个能够自主学习的基础架构，汲取大量数据、对数据进行过滤分类，并基于剖析后果产生洞察。

美国的 Facebook、Google 和亚马逊以及中国的阿里巴巴、腾讯和百度之所以能成为明天的科技巨头，就是因为它们深耕互联网利用，并产生了海量的用户数据。这些数据为世界顶尖的数据分析工具，特地是人工智能和机器学习软件，奠定了松软的根底。这些大数据分析技术可能针对消费者行为、社会趋势和市场趋势产生大量丰盛的洞察。与此同时，业务管理软件也帮忙企业更好地理解它们的经营状况。SAP、Salesforce 和甲骨文等企业开发了企业资源规划系统（ERP）、客户关系管理系统（CRM）以及云端管理软件，使企业可能汇总外部业务流程中的所有数据和零碎，并产生要害洞察。

云端计算和贮存技术正受到越来越多的关注。有了云计算，用户能够共享云端基础架构贮存和解决数据，从而毋庸占用本人的系统资源。云技术改善了利用的后端流程，加强了不同零碎之间的共享，并升高了人工智能和机器学习软件的应用老本。举个例子，Google Cloud 用户能够应用 BigQuery，这是一个 SaaS 软件，能够批量剖析千万亿字节的数据，并内置机器学习性能。

第四次工业革命行将到来

将人工智能 / 机器学习、业务管理软件以及云端基础架构相结合，能从数据中取得更加粗浅的洞察。另外，边缘计算、5G 通信网络以及生物科技等技术的衰亡也促成了实时数据和生物连贯数据环境的倒退。在这些新兴零碎的推动下，经济体系一直朝着去人为干涉和实时数据驱动决策的方向倒退，而数据生成和分享的壁垒简直隐没，频率一直回升，这也进一步推动了大趋势的倒退。许多人将这个大趋势称为“第四次工业革命”。

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