DataBroker DAO

DataBroker DAO

Dengan berbagai pasar terdesentralisasi yang datang online setiap hari untuk hal-hal yang berbeda mulai dari musik hingga desain logo, itu tidak lama sebelum token menggunakan pasar yang terkait dengan pasar data akan ditemukan. ICO dan platform ini sudah dekat dan saya sayangi karena saya menggunakan SAS untuk menganalisis data dan saya menyukainya. Aspek pasar platform mencakup data pembelian dan penjualan dan dapat dilakukan di mana saja di Dunia karena menggunakan ERC20 toli yang sesuai, yang dapat ditransfer dalam hitungan detik dengan sedikit atau tanpa biaya transaksi.Ini dapat berguna bagi peneliti seperti saya, bagi perusahaan pemburu data yang membutuhkan jenis data ini untuk benar-benar menangani pelanggan, atau hanya pengumpul data atau perusahaan ritel perangkat ini yang ingin menjual data untuk uang. Misalnya, mari Bayangkan sebuah perusahaan dalam waktu dekat yang menjual mesin pemotong rumput pintar yang dapat merasakan kelembaban di rumput dan dapat menyesuaikan ketinggian mesin, atau memperingatkan pemilik untuk cuaca. Hal ini dapat memberi tahu pelanggan bagaimana dia harus memotong rumputnya sekarang karena besok akan hujan atau dapat memberitahu dia untuk tidak memotong rumput karena tanah masih basah dan terlalu lembab dari hujan. Karena ini semua dicapai dengan menggunakan wifi dan internet, data sensor ini dapat dikumpulkan oleh perusahaan mesin pemotong rumput dan dapat dijual ke perusahaan pupuk.Kemudian perusahaan pupuk dapat menargetkan pelanggan ini atau tetangganya dengan iklan pupuk yang tepat. Sebagai pelanggan, Anda akan mendapatkan saran pupuk yang tepat dan iklan yang ditargetkan, sebagai lawan dari pemboman acak dari iklan yang berbeda. Perusahaan pemotong rumput dapat menjual data sensornya di pasar untuk peneliti juga, dan katakanlah seseorang dalam ilmu hortikultura dapat menggunakan data sensor, menganalisisnya secara statistik dan melihat apakah pelanggan yang memiliki mesin tipe A memiliki rumput yang lebih baik daripada pelanggan yang memiliki mesin tipe B dan tulis makalah tentang apakah perbedaannya signifikan secara statistik. Ini, pada gilirannya, akan membantu perusahaan pemotong rumput menghasilkan produk yang lebih baik dan ini semua dapat dilakukan tanpa menjalankan uji coba mahal, tepat di lapangan. Ilmuwan data dapat menggunakan data untuk memetakan canggih dan model statistik yang kompleks, dan bahkan algoritma pembelajaran mesin dapat diproduksi untuk mengevaluasi data dan melatih AI. Klasifikasi pelanggan hanyalah salah satu aspek dari penggunaan data dan orang akan menemukan penggunaan yang lebih kreatif seiring waktu. dan katakanlah seseorang dalam ilmu hortikultura dapat menggunakan data sensor, menganalisanya secara statistik dan melihat apakah pelanggan yang memiliki mesin tipe A memiliki rumput yang lebih baik daripada pelanggan yang memiliki mesin tipe B dan menulis makalah tentang apakah perbedaannya signifikan secara statistik. Ini, pada gilirannya, akan membantu perusahaan pemotong rumput menghasilkan produk yang lebih baik dan ini semua dapat dilakukan tanpa menjalankan uji coba mahal, tepat di lapangan. Ilmuwan data dapat menggunakan data untuk memetakan canggih dan model statistik yang kompleks, dan bahkan algoritma pembelajaran mesin dapat diproduksi untuk mengevaluasi data dan melatih AI. Klasifikasi pelanggan hanyalah salah satu aspek dari penggunaan data dan orang akan menemukan penggunaan yang lebih kreatif seiring waktu.dan katakanlah seseorang dalam ilmu hortikultura dapat menggunakan data sensor, menganalisanya secara statistik dan melihat apakah pelanggan yang memiliki mesin tipe A memiliki rumput yang lebih baik daripada pelanggan yang memiliki mesin tipe B dan menulis makalah tentang apakah perbedaannya signifikan secara statistik. Ini, pada gilirannya, akan membantu perusahaan pemotong rumput menghasilkan produk yang lebih baik dan ini semua dapat dilakukan tanpa menjalankan uji coba mahal, tepat di lapangan. Ilmuwan data dapat menggunakan data untuk memetakan canggih dan model statistik yang kompleks, dan bahkan algoritma pembelajaran mesin dapat diproduksi untuk mengevaluasi data dan melatih AI. Klasifikasi pelanggan hanyalah salah satu aspek dari penggunaan data dan orang akan menemukan penggunaan yang lebih kreatif seiring waktu. menganalisisnya secara statistik dan melihat apakah pelanggan yang memiliki mesin tipe A memiliki rumput yang lebih baik daripada pelanggan yang memiliki mesin tipe B dan menulis makalah tentang apakah perbedaan tersebut signifikan secara statistik. Ini, pada gilirannya, akan membantu perusahaan pemotong rumput menghasilkan produk yang lebih baik dan ini semua dapat dilakukan tanpa menjalankan uji coba mahal, tepat di lapangan. Ilmuwan data dapat menggunakan data untuk memetakan canggih dan model statistik yang kompleks, dan bahkan algoritma pembelajaran mesin dapat diproduksi untuk mengevaluasi data dan melatih AI.Klasifikasi pelanggan hanyalah salah satu aspek dari penggunaan data dan orang akan menemukan penggunaan yang lebih kreatif seiring waktu. menganalisisnya secara statistik dan melihat apakah pelanggan yang memiliki mesin tipe A memiliki rumput yang lebih baik daripada pelanggan yang memiliki mesin tipe B dan menulis makalah tentang apakah perbedaan tersebut signifikan secara statistik. Ini, pada gilirannya, akan membantu perusahaan pemotong rumput menghasilkan produk yang lebih baik dan ini semua dapat dilakukan tanpa menjalankan uji coba mahal, tepat di lapangan. Ilmuwan data dapat menggunakan data untuk memetakan canggih dan model statistik yang kompleks, dan bahkan algoritma pembelajaran mesin dapat diproduksi untuk mengevaluasi data dan melatih AI. Klasifikasi pelanggan hanyalah salah satu aspek dari penggunaan data dan orang akan menemukan penggunaan yang lebih kreatif seiring waktu. akan membantu perusahaan mesin pemotong rumput menghasilkan produk yang lebih baik dan ini semua dapat dilakukan tanpa menjalankan uji coba mahal, tepat di lapangan. Ilmuwan data dapat menggunakan data untuk memetakan canggih dan model statistik yang kompleks, dan bahkan algoritma pembelajaran mesin dapat diproduksi untuk mengevaluasi data dan melatih AI.Klasifikasi pelanggan hanyalah salah satu aspek dari penggunaan data dan orang akan menemukan penggunaan yang lebih kreatif seiring waktu. akan membantu perusahaan mesin pemotong rumput menghasilkan produk yang lebih baik dan ini semua dapat dilakukan tanpa menjalankan uji coba mahal, tepat di lapangan. Ilmuwan data dapat menggunakan data untuk memetakan canggih dan model statistik yang kompleks, dan bahkan algoritma pembelajaran mesin dapat diproduksi untuk mengevaluasi data dan melatih AI. Klasifikasi pelanggan hanyalah salah satu aspek dari penggunaan data dan orang akan menemukan penggunaan yang lebih kreatif seiring waktu.
Berikut adalah video singkat yang menjelaskan apa ini:

Salah satu keuntungan besar dari pasar ini adalah bahwa itu akan berada di blockchain, dan itu akan berada di buku besar permanen, sehingga semua transaksi akan transparan dan setiap kesalahan oleh perusahaan dalam hal data pelanggan mereka akan dapat dilacak. Oleh karena itu, cara ini lebih baik daripada database. Selain itu, karena akan berada di blockchain, catatan tidak dapat diretas, mereka tidak dapat diubah, dimodifikasi atau dimanipulasi untuk alasan apa pun.

Komentar

Posting Komentar