区块链的点,大部分人都看错了

当区块链带着资本和炒作带来的血腥味高调进入大众的视眼中之时,很多朋友读了很多书,听了很多演讲,看了很多视频依然无法彻底理解区块链,还需要到处去找区块链是什么这样基础问题的答案。但是又读了书、听了课、看了老师们的视频仍然还是没看懂!

区块链的点,大部分人都看错了


往往,一个概念的解释越复杂,一个新兴事物的出现越难被接受和理解,可能包含的内容和机会就会越多。

 

区块链到底是什么呢?资料和老师们说,区块链常被看作是一个庞大的全球化分布式记账数据库,这些数据是需要集体维护。数据所有者可以共享其资产,而无需将其导出或转交给另一个利益相关者。真正做到即使在没有权威机构的统筹下也可以让互不信任的人安全透明的进行信息与价值互换。只有具备以上所有特性才能被视为是区块链技术。

 

现在的区块链大家都不懂,就类似于电子商务出现的时候,很多人也无法理解这个概念,但是有了淘宝这个落地的应用进行呈现的时候,相信很多人就豁然开朗了。所以,个人觉得不需要花更多的经历去探究它是谁,不如看看它落地的一些案例。

 

举个例子。以前我们对食品安全的问题特别关注,每个人都希望自己买到的蔬菜是新鲜不打农药的,都希望自己吃到的家禽肉类是鲜活不吃激素的。但是越期待,就越纠结。如果能有一个自己能感知到的过程,就能完美解决这个问题。

 

打个比方,比如桌上的鸡肉是从自己亲手选的鸡蛋里孵出来的小鸡仔,吃着农家里的粮食。平时如果自己在上班的时候仍然能够通过养鸡场里摄像头看到自己的产品(鸡仔)的状态,甚至鸡的重量、肉脂含量都能实时监测反馈到你手机端,那到最后餐桌上,你吃起来会不会就放心很多。

 

这其实就是区块链跟我们有关的在身边的应用。

 

更有人把这个想法变成了现实。用户认购一只鸡,蛋鸡产蛋后,每日的鸡蛋收益按照当地市场价格折算成现金发放至用户账户;同时蛋鸡每产一个蛋奖励用户一个token获取收益。

区块链的点,大部分人都看错了

 

我们以前都是依靠品牌主动的宣传和产品的优质体验来积累品牌信用,这种方式的弊端,由于不能提供具体直接的数据,从品牌到用户的传递过程中,滋生了大量资源的浪费。但是区块链似乎能完美解决产品可溯源的问题!

 

有这样一个比较有代表性的例子。在以往,商场、超市、菜市场向消费者兜售优质的有机无公害农产品,需要不厌其烦的跟用户去传递品牌的理念,通过巨额的广告费用将绿色有机无公害的品牌形象切入了用户的心智中去,引导用户的信任。


创业公司Ripe.io的两位合伙人尝试用区块链管理自己的农场。Ripe.io农场已经用区块链技术来追踪西红柿的成熟度、颜色和含糖量,减少腐坏,记录供应链。每一个西红柿,都有自己信息记录,并用分布式记账的方式存贮在区块链平台上。它们将直接送达与农场合作的商店。每个人都可以很直观的了解每一颗西红柿的生长时间、采摘时间、甜度以及含糖量,这样就可以非常直观的向用户展现产品的质量,可以给品牌省下很多的宣传费用。

 

通过这样的流程和技术可以在几秒钟内显示产品的来源,而传统的方法可能需要一个星期或者根本就追踪不到。

 

而区块链很核心的一个点就是数据。而在谈到数据的时候,数据共享和数据之间的联系就成为提升效率的一个不可避免的话题。

 

那区块链是如何提升数据的利用价值和效率的呢?

 

在讲数据流通之前,先跟大家科普一个远离:数据孤岛,或者信息孤岛。

 

信息孤岛是指相互之间在功能上不关联互助、信息不共享互换以及信息与业务流程和应用相互脱节的计算机应用系统。在企业或者商业层面它是指当企业发展到一定阶段,公司内部或者每个公司之间都有各自数据。而由于筛选、统计的标准不一致,事业部或者公司之间的数据往往都各自存储,各自定义。

 

由此造成的结果就是大家都有数据资源,但是数据就像一个个孤岛一样无法(或者极其困难)和企业内部的其他数据进行连接互动。简单说就是数据间缺乏关联性,数据库彼此无法兼容。没办法使用,所以没有什么价值,使用效率很低。

 

所以,我们平时看到的微信内部拦截淘宝(阿里)的链接就是一个很明显的信息孤岛效应的例子。在区块链之前,并没有一个很好的解决办法。(之后有没有也不确定)反而,巨头们只是在通过整合、收购的方式来扩大各自的边界,建立数据护城河。孤岛越来越大,效率也就越来越低。

 

而理论上,区块链对数据的记录方式(分布式,不只是某个人或者某个机构在单独记录)、数据录入方式(非对称加密保证了不可更改的客观性)数据储存方式等方面完全颠覆了之前的数据壁垒。因为形成了一套通用的数据处理的标准和前提,因此在数据共享和数据利用方面减少了更多阻力,因此提升效率就成了必然。

 

Saying:区块链的技术是好的,而且区块链并不是炒币那么简单。对新兴事物的追捧和唱衰都是一个客观还原真相和本质的过程。个人觉得,区块链的技术在之后一定会在某些领域落地,比如对数据容量和维度要求比较复杂的金融等领域。

 

在没有实际应用和产生或者创造价值之前,所有的都是虚无的,当然也包括投机的炒币行为……

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