由于世界正在以飛快的速度適用技術，遠遠超過經(jīng)濟體的數(shù)字化能力增長的速度，企業(yè)，尤其是在許多國家生態(tài)系統(tǒng)占比很大的中小企業(yè)，尚未完全掌握和利用效能可跟蹤的優(yōu)勢 ，更不用說跟上進步了。

雖然政府可能提供幫助，但大部分以資金幫助的形式幫助實體公司改善企業(yè)的智慧技能，不過很少有折中的選擇。

不應該鼓勵這樣的公司去開發(fā)他們自己的架構和分析工具，這要承擔沉重的層面，包括隱蔽投資等，這些公司應該有機會選擇更愉快更友好的、能提供相似功能的“跳板”平臺。

當前，大部分可負擔的“現(xiàn)成數(shù)據(jù)分析”工具都是只能為企業(yè)提供有限的功能。這意味著企業(yè)要使用很多不同的工具，并花費大量的時間來調(diào)整結果 - 諷刺的是，中小企業(yè)一般總是缺少時間和資源，因為他們要持續(xù)第專注于主要問題。另外數(shù)據(jù)安全也是當今現(xiàn)實世界面臨的挑戰(zhàn)， 在新聞上經(jīng)常讀到有關企業(yè)被限制在自己的數(shù)據(jù)和基礎設施上。 因此，DATAVLT認識到利用區(qū)塊鏈技術的潛在優(yōu)勢。 該平臺與這項技術的整合將能夠幫助企業(yè)家和企業(yè)主安全地管理、發(fā)展和維持他們的愿景。

有些平臺提供信息整合，但沒有進行關聯(lián)，DATAVLT認為，很多公司沒有解決市場中的問題，原因如下：

技術發(fā)展：之前數(shù)據(jù)分析意味著計算力的需求，因為它的處理量和強度。這種處理成本是一項難題，因為后端架構是很不容易負擔的。 即使是負擔得起，挑戰(zhàn)仍然在長期的資源和人才規(guī)劃中存在。

資金：傳統(tǒng)上來講，有這樣雄心的公司需要很沉重的投資，意味著很有可能會偏離原始的路線，被快速上市和盈利的投資者期望所替代。

人才：與現(xiàn)在相比，之前數(shù)據(jù)科學相關人才的數(shù)量太少。他們大部分人會被大公司雇用（不一定在數(shù)據(jù)科學領域），這些公司可以提供高于市場薪酬來滿足和管理其內(nèi)部商業(yè)智能要求。

今天，隨著資金和技術進步以及產(chǎn)品的發(fā)展，已經(jīng)有能力為任何市場的常規(guī)業(yè) 務提供強大的平臺，而不需要數(shù)據(jù)科學家。

DATAVLT的定位

從核心處來講，DATAVLT 的獨特定位是提供數(shù)據(jù)繼承并關聯(lián)分析工具和相關公司實體的能力，而且是可負擔的。這樣的工具由人工智能和機器學習能力所支持，進一步推動產(chǎn)生行為學習能力。

- 無單點故障

DATAVLT使用了區(qū)塊鏈技術，因此它沒有中心化系統(tǒng)的單點故障。

- 強化的安全性、可擴展性和穩(wěn)定性

區(qū)塊鏈技術可以增強安全性，由可審計的數(shù)據(jù)流，這是不可篡改的。 該技術在處理流程效率方面有更好的穩(wěn)定性和可擴展性。

DATAVLT 解讀

DATAVLT 的數(shù)據(jù)處理過程由人工智能所驅動，并具備機器自我學習能力。同時，大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析與用戶的交互，確保了數(shù)據(jù)的安全與精準。

整體架構

流程處理示例

在DATAVLT生態(tài)系統(tǒng)里，使用者能獲取來自DATAVLT大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析服務。使用者也能在系統(tǒng)中獲得消費者行為數(shù)據(jù)。這部分數(shù)據(jù)挖掘借助人工智能來完成的，它能成功地整合相關外來數(shù)據(jù)（如：谷歌分析，App Annie等。）與系統(tǒng)內(nèi)的數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)，處理與輸出

DATAVLT應用的基本數(shù)據(jù)包括一下所列：

● 企業(yè)／靜態(tài)數(shù)據(jù)（公司與組織所持有的資料）

● 外部數(shù)據(jù)（來自網(wǎng)絡與／或第三方提供的資料）

● 使用者消費數(shù)據(jù)，溝通與行為模式數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)會經(jīng)DATAVLT黑盒子算法進行分析，再透過人工智能分類、理清與拒絕非真實及模糊數(shù)據(jù)。為了確保數(shù)據(jù)不受外在因素的影響，數(shù)據(jù)會被分類裝進分布式賬本并分配至DATAVLT區(qū)塊鏈。學習模組將分析數(shù)據(jù)趨勢與行為，把數(shù)據(jù)與現(xiàn)有與歷史數(shù)據(jù)做配對。從配對的數(shù)據(jù)，系統(tǒng)將做預測分析，并提出改善建議或依照使用者的喜愛與要求做提醒。通過可被審核的軌跡這一結構化大數(shù)據(jù)，人工智能可以處理建構并提供更精準與可信任的資料分析資產(chǎn)。

人工智能學習隨著時間而進步，數(shù)據(jù)分析的品質(zhì)日漸提升。比起奠基于有限資源與無結構數(shù)據(jù)的人工智能，這會促進更完整的策略決策的發(fā)生。

DATAVLT的目標和遠景是在持續(xù)演變數(shù)據(jù)渠道與系數(shù)的可能性組合，把數(shù)據(jù)解讀成相互關聯(lián)的算法，從驗證過的資料轉換成不同的垂直輸出。

數(shù)據(jù)處理總覽

黑盒算法處理總覽圖

? 數(shù)據(jù)的長度與深度

DATAVLT 利用多層分析體系結構，旨在集成和豐富不同來源的信息，可以用于分析結構化的和非結構化的多種數(shù)據(jù)源。

在接收到數(shù)據(jù)后，DATAVLT 將在基礎過濾器中進行核心分析，以發(fā)現(xiàn)諸如錯誤數(shù)據(jù)、缺失數(shù)據(jù)或重復數(shù)據(jù)等問題。然后將這些經(jīng)過篩選的數(shù)據(jù)解析到跟蹤器和跟蹤模塊中，進入下一階段的精準度與完整性的提升。

跟蹤器 – 測量離散和分類數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)類型的“長度”，比如頻率，硬體設備，銷售，地點與基于模式的信息等，這部分數(shù)據(jù)通常為結構性數(shù)據(jù)。

跟蹤模塊 – 測量線性定性數(shù)據(jù)的“深度”，比如偏好、情緒、音調(diào)、反饋等，這部分數(shù)據(jù)通常為非結構性數(shù)據(jù)。

為了確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量與一致性，被清理過的數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)標記數(shù)字指紋并發(fā)布到區(qū)塊鏈的存儲庫中。

? 輸出：更直觀的智能分析體驗

DATAVLT 的復雜性為滿足不同用戶、行業(yè)和應用程序的需求提供了可定制的參數(shù)。根據(jù)不同的用戶參數(shù)，可以從不同的內(nèi)部及外部數(shù)據(jù)流采集數(shù)據(jù)，并按照用戶需求及時地提供數(shù)據(jù)，這些需求可以通過使用模式和數(shù)據(jù)消費行為來學習和確定。

DATAVLT代幣

DATAVLT 即將發(fā)行一個數(shù)據(jù)貨幣 （以縮寫 DVT 代稱）。DVT 允許使用傳統(tǒng)貨幣以及加密貨幣購買人工智能驅動的數(shù)據(jù)分析服務。其估值增長依賴于數(shù)據(jù)處理與交付的數(shù)據(jù)交易量。依照市場總體的數(shù)據(jù)分析需求成長趨勢判斷，其價值預計長期增加。

使用 DVT 購買 DATAVLT 服務的兩種方式：

1）DVT 即將合作的各主流交易平臺；

2）從 DATAVLT 的直接購買

不論通過何種途徑購買 DVT，其在我們的服務平臺上都具有相同的使用參數(shù)。