如今，數據爆炸的時代，不論是在to B端還是to C端，智能技術在各行業的應用程度都在顯著上升，譬如數據科學、機器學習和智能合約等技術正在被越來越多的人所熟知。尤其是面對真實世界中爆發式增長的數據和越發復雜的業務工作流程，人們對于智能自動化工具的需求正在不斷擴大，
區塊鏈領域也不例外。
隨著各區塊鏈網絡的體量上升以及用戶交易行為的增加，如何高效地分析并利用這些海量數據成為挑戰亦是機遇所在。用區塊鏈行業內最司空見慣的例子來說，當
加密貨幣行情出現驟變或者有可疑活動發生時，擁有一個可監控、預警、分析和追蹤的智能工具便顯得尤為重要。那么，形形色色的區塊鏈數據服務商到底是如何利用數據賦能產業的，創造價值的，我們一起了解其中的原理以及使用場景。
傳統商業世界“數據經濟學”大顯身手
在傳統的商業世界里，數據早已成為一門“經濟學”。數據存儲、數據治理、數據挖掘等越來越多派生出來的學科，無一不在闡述著數據的重要性。大背景在于，當下正是一個數字化變革的時代。大部分的企業都需要應對數據的指數級增長，包括結構化的、非結構化的數據，從傳統業務而來或從
物聯網等新興業務而來的數據，由人產生的或由機器產生的數據等等。而這些數據的背后，蘊藏著的是無盡的經濟價值。
2020年，阿里云智能存儲的產品總監提出了“數據經濟學的微笑曲線”來闡述這一點，非常生動有趣。如下圖形似笑臉的曲線描繪的那樣，數據價值隨著時間跨度的不同呈現兩極化的態勢，在數據產生初期時，實時的洞察、分析和利用可以說是非常關鍵，而隨著時間推移，數據量的積累，數據價值則在于長期的、宏觀的歸納。
在這樣的大趨勢下，智能的數據管理平臺和工作流程自動化的服務系統應運而生，Splunk和Zapier便是其中的范本。前者能通過直觀的機器學習分析將數據轉化為答案，利用數據的未開發價值來優化企業組織，后者整合數百種產品App，通過API為客戶自動處理重復化的工作流程，減輕工作負擔。諸如此類的產品工具對于當今許多企業、組織甚至個人來說都極為重要，它們在能快速分析出高質量決策信息的同時，還能實施高效的安全運維和監控，從而最大化用戶利益，發揮“數據經濟學”的效用。
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