如今，数据爆炸的时代，不论是在to B端还是to C端，智能技术在各行业的应用程度都在显著上升，譬如数据科学、机器学习和智能合约等技术正在被越来越多的人所熟知。尤其是面对真实世界中爆发式增长的数据和越发复杂的业务工作流程，人们对于智能自动化工具的需求正在不断扩大，
区块链领域也不例外。
随着各区块链网络的体量上升以及用户交易行为的增加，如何高效地分析并利用这些海量数据成为挑战亦是机遇所在。用区块链行业内最司空见惯的例子来说，当
加密货币行情出现骤变或者有可疑活动发生时，拥有一个可监控、预警、分析和追踪的智能工具便显得尤为重要。那么，形形色色的区块链数据服务商到底是如何利用数据赋能产业的，创造价值的，我们一起了解其中的原理以及使用场景。
传统商业世界“数据经济学”大显身手
在传统的商业世界里，数据早已成为一门“经济学”。数据存储、数据治理、数据挖掘等越来越多派生出来的学科，无一不在阐述着数据的重要性。大背景在于，当下正是一个数字化变革的时代。大部分的企业都需要应对数据的指数级增长，包括结构化的、非结构化的数据，从传统业务而来或从
物联网等新兴业务而来的数据，由人产生的或由机器产生的数据等等。而这些数据的背后，蕴藏着的是无尽的经济价值。
2020年，阿里云智能存储的产品总监提出了“数据经济学的微笑曲线”来阐述这一点，非常生动有趣。如下图形似笑脸的曲线描绘的那样，数据价值随着时间跨度的不同呈现两极化的态势，在数据产生初期时，实时的洞察、分析和利用可以说是非常关键，而随着时间推移，数据量的积累，数据价值则在于长期的、宏观的归纳。
在这样的大趋势下，智能的数据管理平台和工作流程自动化的服务系统应运而生，Splunk和Zapier便是其中的范本。前者能通过直观的机器学习分析将数据转化为答案，利用数据的未开发价值来优化企业组织，后者整合数百种产品App，通过API为客户自动处理重复化的工作流程，减轻工作负担。诸如此类的产品工具对于当今许多企业、组织甚至个人来说都极为重要，它们在能快速分析出高质量决策信息的同时，还能实施高效的安全运维和监控，从而最大化用户利益，发挥“数据经济学”的效用。
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