원작자: 양
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원본 출처: IOSG Ventures
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1. 배경 소개
DeFi 거래, 대출, NFT 주조, 거래 등과 같이 체인의 생태계가 성장함에 따라 사용자 행동은 직접적이고 투명하게 체인에 기록됩니다. 이러한 온체인 행동의 데이터는 체인의 가치 흐름에 해당하며 이러한 데이터의 분석과 분석에서 파생된 통찰력 및 통찰력은 매우 가치가 있습니다. Nansen, Token Terminal, Dune Analytics, Footprint Analytics, flipsidecrypto, glassnode, Skew 등과 같은 온체인 데이터 분석 플랫폼은 이러한 증가하는 요구에 부응하여 개인 및 기관 사용자를 위해 약간 다른 초점을 가진 제품을 출시했습니다.
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2. 온체인 데이터 분석 플랫폼의 데이터 아키텍처 소개
블록체인은 모든 원본 거래 데이터를 기록하지만 체인 자체의 데이터는 개방적이고 투명합니다. 하지만 지난 24시간 동안 Uniswap의 거래량은 얼마입니까? 현재 BAYC 보유자의 몇 퍼센트가 적어도 하나의 Moonbirds를 보유하고 있습니까?... 등, 체인의 원본 데이터는 우리에게 답을 줄 수 없습니다. 우리는 인덱싱, 처리를 사용해야 합니다. 데이터 수집(ingestion) 처리를 수행한 다음 질문에 대한 답을 얻기 위해 질문에 따라 해당 데이터를 집계하고 계산합니다. 질문에 대한 답변을 얻기 위해 블록체인에 직접 쿼리하는 것은 매우 시간이 많이 걸리고 노동 집약적입니다.체인의 데이터를 신속하게 검색할 수 있도록 체인의 현재 주류 데이터 분석 플랫폼은 원본을 인덱싱합니다. 데이터를 체인에 올리고 일련의 처리를 거쳐 최종적으로 플랫폼에서 업데이트 및 관리를 담당하는 데이터 웨어하우스(데이터 웨어하우스)에 저장됩니다. 사용자가 Nansen에서 스마트 머니의 거래 역학을 추적하거나 Dune Analytics에서 시각적 분석을 볼 때 소위 "체인 데이터"에 대한 사용자의 쿼리는 실제로 블록체인 자체가 아니라 프로젝트 당사자가 제어하는 데이터베이스를 쿼리하는 것입니다.
온체인 데이터 분석 플랫폼의 데이터 웨어하우스 아키텍처는 대략 다음과 같습니다.
데이터 수집 계층: 플랫폼은 블록체인 노드에서 원본 온체인 데이터를 가져옵니다. 일부 플랫폼은 제3자가 제공하는 데이터 소스를 수락하고 일부 플랫폼(예: Footprint Analytics)은 사용자가 오프체인 데이터를 업로드하여 최종 데이터 분석.
데이터 처리 계층: 각 플랫폼은 스트림 처리 또는 일괄 처리의 형태로 원시 데이터의 데이터 추출, 변환 및 로드를 수행합니다. 스트림 처리에서 실시간 원시 데이터는 지속적으로 입력되고 지속적으로 처리되므로 일반적으로 데이터 지연이 적고 분석 결과의 적시성이 높지만 일괄 처리는 데이터 지연이 약간 높고 분석 결과의 적시성이 낮지만 더 적합합니다. 대용량 데이터 처리.
데이터 저장 계층: 처리된 데이터는 나중에 사용할 수 있도록 플랫폼에서 미리 정의한 형식에 따라 데이터 세트의 각 데이터 테이블에 저장됩니다.
데이터 통합 계층: 저장된 데이터가 집계됩니다. 미리 설정된 지표에 따라 계산을 수행하거나(메트릭 계산) 주기적으로(periodic) 설정 조건에 따라 트리거할 수 있습니다(이벤트 기반 집계).
데이터 분석 계층: 계산 결과가 보고되고 실시간으로 출력됩니다. 개인 사용자의 경우 Nansen이 제공하는 비즈니스 인텔리전스 보고서 인터페이스, Dune Analytics 및 Footprint Analytics의 수많은 시각적 차트, 일부에서 제공하는 API 인터페이스와 같은 데이터 분석 계층의 온체인 데이터 분석 플랫폼과 주로 상호 작용합니다. 플랫폼 등 .
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(https://www.nansen.ai/post/nansen-and-google-cloud-empower-web3-investors-with-high-quality-real-time-market-intelligence)
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3. 주류 체인의 데이터 분석 플랫폼 비교
콘텐츠와 사용자의 관점에서 이 섹션에서는 Nansen, 토큰 터미널, Dune Analytics, Footprint Analytics.
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Nansen
Nansen은 가장 친숙한 온체인 데이터 분석 플랫폼 중 하나일 것입니다. 다른 플랫폼과 비교할 때 가장 뛰어난 기능은 지갑 프로파일러/지갑 라벨링입니다. 지갑 태그 및 기타 온체인 데이터의 도움으로 사용자가 거대한 고래 및 헤비 DeFi 플레이어의 실시간 움직임을 추적하는 데 도움이 되는 Smart Money와 같은 귀중한 정보를 사용자에게 추출할 수 있습니다. 다른 인기 있는 제품으로는 핫 계약(Hot Contract), 떠오르고 인기 있는 DeFi 및 NFT 계약 발견, NFT 파라다이스(NFT Paradise), 실시간 NFT 채굴 데이터 보기 등이 있습니다.
[블록체인 커버리지] Nansen은 이제 Ethereum, Arbitrum, Avalanche, BSC, Celo, Fantom, Optimism, Polygon, Ronin, Terra, Solana 등 11개 블록체인의 온체인 데이터 분석을 지원합니다.
[데이터 세분화] Nansen 일반 버전은 사용자를 위해 선별된 데이터만 제공합니다.
[데이터 지연] 스트리밍 및 일괄 처리. 일부 데이터 분석을 통해 거의 실시간 보고가 가능해졌습니다.
[플랫폼 사용 편의성] 제로 임계값
[Query Freedom] Nansen 표준 버전은 표준 정보 템플릿 인터페이스만 제공합니다. 맞춤형 온체인 데이터 쿼리 및 분석에 대한 기관 고객의 요구에 부응하여 Nansen은 Google Cloud Platform의 Blockchain Datasets의 도움으로 Nansen Institutions 제품을 출시하여 전문/기관 사용자가 맞춤형 요구를 충족하는 SQL 쿼리를 작성할 수 있도록 했습니다.
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Token Terminal
Token Terminal은 정확한 프로토콜 수익을 제공하는 것으로 유명합니다. Token Terminal은 계약 수익을 기반으로 각 계약의 가격 판매 비율(P/S), 가격 수익 비율(P/E) 및 기타 데이터를 계산했습니다. 이러한 데이터는 각 계약에 대해 어느 정도 평가 벤치마크를 제공합니다.
[오버레이 블록체인] 토큰 터미널은 130개 이상의 프로토콜 데이터를 추적합니다.
[데이터 세분화] Token Terminal은 사용자를 위해 선별된 데이터만 제공합니다.
[데이터 지연] 일괄 처리. IOSG 팀과 Token Terminal 간의 최근 통신에 따르면 Token Terminal 플랫폼의 데이터는 현재 약 2일 지연됩니다.
[플랫폼 사용 편의성] 제로 임계값
이미지 설명
토큰 터미널 프로토콜 수입 데이터 범례: 지난 365일 동안 상위 10개 블록체인 및 프로토콜의 수익 비율
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Dune Analytics
Dune Analytics는 사용자가 독립적으로 쿼리할 수 있는 최초의 온체인 데이터 분석 플랫폼이며 가장 큰 분석가 그룹 및 사용자 커뮤니티를 보유하고 있습니다. Dune Analytics는 분석가가 사용자 지정 쿼리를 작성하는 데 자유롭게 활용할 수 있는 매우 세분화된 원시 온체인 데이터를 제공합니다. Dune Analytics는 또한 프로젝트 측 팀에 추상화를 개방하고 프로젝트 측은 자체 계약의 데이터 내용에 따라 분석가가 사용할 더 적합한 데이터 테이블을 생성할 수 있습니다. 그러나 독립적인 쿼리에는 특정 임계값이 있으며, 분석가는 자신의 요구에 맞는 데이터 쿼리를 생성하기 위해 PostgreSQL을 작성할 수 있어야 합니다. 또한 쿼리 대기 시간은 분석가의 SQL 쓰기 수준 및 Dune Analytics에서 제공하는 데이터 테이블에 대한 친숙도와 관련이 깊습니다.
[Blockchain Coverage] Dune Analytics는 Ethereum, BSC, Optimism, Polygon, Gnosis Chain, Solana 등 6개 블록체인의 온체인 데이터를 제공합니다.
【데이터 세분성】매우 미세
[데이터 지연] 스트림 처리. 약 5분 지연된 데이터
[플랫폼 사용 편의성] Dune Analytics는 분석가를 위한 특정 SQL 코딩 요구 사항을 제시합니다.
【쿼리 자유도】 높음
매우 세분화된 원시 데이터를 사용하여 분석가는 Dune Analytics에서 온체인 분석을 자유롭게 생성할 수 있습니다. 일일 StepN 신상 캐스팅 및 과거 누적 데이터 등 https://dune.com/queries/627689/1170627
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Footprint Analytics
사용 임계값이 낮지만 표준화된 정보 인터페이스만 제공하는 Nansen과 비교할 때 Dune Analytics는 무료 쿼리를 제공하지만 분석가는 PostgreSQL 언어를 작성할 수 있어야 합니다. 쿼리의 자유와 동시에 사용의 문턱도 낮아집니다. 어떻게합니까?
"체인의 데이터는 복잡하고 분석가는 지표 계산을 완료하기 위해 수백 또는 수천 줄의 코드를 작성해야 할 수 있습니다. 높은 분석 임계값 문제를 해결하기 위해 Footprint는 데이터를 정리하고 체인의 데이터를 통합합니다. , 데이터 비즈니스 의미를 부여하여 사용자가 SQL 쿼리 및 코딩이 필요하지 않도록 블록체인 데이터도 분석할 수 있습니다.누구나 풍부한 차트 인터페이스를 통해 몇 분 안에 자신의 사용자 정의 차트를 작성하고 온체인 데이터를 해독하고 이면의 가치 추세를 발견할 수 있습니다. 프로젝트.”
Footprint Analytics는 원본 블록체인 데이터를 제공할 뿐만 아니라 체인의 데이터를 분류합니다. 체인에서 가장 독창적인 데이터는 브론즈 데이터, 선별, 정리 및 개선된 데이터는 실버 데이터, 비즈니스 의미를 더 분류한 데이터는 골드 데이터입니다.
분류되고 비즈니스 로직과 비즈니스 의미가 있는 Gold 및 Silver 수준의 데이터를 분석에 직접 사용할 수 있습니다. Gold 및 Silver 레벨 데이터의 도움으로 Footprint Analytics는 사용자에게 단순히 데이터 테이블을 드래그 앤 드롭하여 체인의 데이터를 독립적으로 쿼리할 수 있는 서비스를 제공합니다. SQL과 같은 언어 코드를 작성할 수 있는지 여부와 상관없이 맞춤형 요구 사항을 충족하는 데이터 분석 정보 인터페이스를 빠르게 생성하고 직관적이고 대화형 차트를 통해 필요한 정보를 시각화할 수 있습니다.
【블록체인 커버리지】Footprint Analytics는 현재 Ethereum, Arbitrum, Avalanche, Boba, BSC, Celo, Fantom, Harmony, IOTEX, Moonbeam, Moonriver, Polygon, Thundercore, Solana 등 17개 블록체인의 온체인 데이터를 제공합니다.
【데이터 세분화】Footprint Analytics는 사용자에게 매우 세분화된 원시 데이터를 제공할 뿐만 아니라 사용자에게 선별된 데이터도 제공합니다.
[데이터 지연] 현재 Footprint Analytics는 수집된 원시 데이터에 대해 하루에 한 번 일괄 처리를 수행하며 데이터 지연은 하루입니다.
[플랫폼 사용 용이성] Footprint Analytics 플랫폼에서 사용자는 SQL 쿼리 및 코딩 없이 체인의 데이터를 자유롭게 분석할 수 있습니다. SQL 코드 기능이 있는 분석가를 위해 Footprint는 분석가가 사용할 원시 데이터도 제공합니다.
【쿼리 자유도】 높음
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이미지 출처: IOSG
4. 약간의 상상 - 탈중앙화 체인에 대한 데이터 분석
온체인 데이터 분석은 매우 중요하지만 오늘날의 사용자는 투자 결정을 지원하기 위해 Nansen 및 Dune Analytics와 같은 중앙 집중식 관리 "온체인 데이터" 분석 플랫폼에만 의존할 수 있습니다. 이러한 플랫폼에서 사용자는 사용된 데이터가 변조되지 않았는지 확인할 수 없으며 플랫폼에서 제공하는 데이터 세트가 결정적이고 신뢰할 수 있음을 신뢰해야 합니다. "Don't Trust. Verify."는 온체인 데이터 분석에서 공허한 문구가 되었습니다.
Web3의 물결이 다가오고 있으며 체인의 생태계는 점점 더 풍부해지고 있습니다.미래에는 스마트 계약과 분산 응용 프로그램이 체인의 원본 데이터와 오라클 머신이 제공하는 데이터를 입력 정보로 필요로 할 수 있습니다. , 그러나 체인의 원본 데이터를 기반으로 데이터를 입력해야 할 수도 있습니다 이러한 목적을 위해 이러한 중앙 집중식 온체인 데이터 분석 플랫폼을 계속 신뢰하고 사용할 수 있습니까? 대답은 아마 아니오입니다.
IOSG 팀은 최근 기존 프로젝트 팀이 분산형 체인에서 데이터 쿼리 및 분석을 실현하기 위한 첫 걸음을 내디뎠음을 확인했습니다. 제한된 공간으로 인해 이를 분석하기 위해 다음 장인 분산형 체인에서 데이터 분석으로 가는 길을 들어보겠습니다.
https://cloud.google.com/customers/nansen
https://www.nansen.ai/research/on-chain-forensics-demystifying-steth-depeg
https://docs.dune.com/data-tables/data-tables
https://docs.dune.com/dune-engine-v2-beta/query-engine
https://www.footprint.network/@Footprint/Footprint-Datasets-Data-Dictionary
https://www.youtube.com/watch?v=Pp9_wgYZB3I
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