Dữ liệu mở của chuỗi khối không có giá trị gì trừ khi mọi người có thể truy cập và hiểu nó. Những người mới sử dụng tiền điện tử có xu hướng chỉ xem xét giá mã thông báo, điều này khá dễ dàng. Tuy nhiên, khi mọi người có kinh nghiệm về chuỗi khối, họ nhận ra rằng để thực sự hiểu thị trường, người ta cần tổng hợp dữ liệu cấp độ cho DeFi, dữ liệu lưu giữ cho GameFi, v.v.—hãy nghĩ về TVL, thông tin ví và tiền gửi/rút.

Nếu bạn muốn điều tra chuyển động của cá voi giữa các dự án khác nhau thì sao? Hoặc có được bức tranh đầy đủ về tác động của cuộc khủng hoảng PR đối với một giao thức? Làm cách nào để một người có được loại dữ liệu này và làm cách nào họ có thể tạo các giải pháp tùy chỉnh để trả lời các câu hỏi rất cụ thể?

Lấy dữ liệu thô, chưa được lọc này từ một chuỗi không khó về mặt kỹ thuật. Đó là lý do tại sao có hàng chục dịch vụ trong không gian phân tích chuỗi khối. Về cơ bản, quá trình này đòi hỏi phải cấu trúc dữ liệu — chuẩn hóa hàng triệu dòng dữ liệu được đưa vào cơ sở dữ liệu, đặc biệt là với việc triển khai kỹ thuật chuỗi khối không đồng nhất như vậy. Với một số lập trình UX xảo quyệt, nó được chuyển đổi thành một dạng trực quan dễ hiểu.

Việc cho phép người dùng thêm các số liệu khác nhau từ các dự án khác nhau vào biểu đồ để so sánh chúng không phải là điều quá sức. Dune Analytics yêu cầu SQL để thực hiện việc này. Những người khác, như Nansen, cung cấp các biểu đồ có thể tùy chỉnh ở quy mô hạn chế hơn nhiều. Nhưng nếu bạn muốn so sánh dữ liệu từ các chuỗi khác nhau thì sao? Đây là nơi mọi thứ trở nên phức tạp. Tại Footprint, chúng tôi đã phát triển một mô hình tổng hợp dữ liệu thô này và lập chỉ mục cho nó có ý nghĩa.

Thông tin về hàng triệu giao dịch này được chia nhỏ theo miền—công cụ dữ liệu của chúng tôi xác định liệu nó có thể được phân loại là GameFi, NFT, DEX hay loại khác hay không. Chúng tôi giải mã dữ liệu này để các nhà phân tích có thể tìm kiếm thông tin họ cần, như thời gian tạo khối, TVL, giá mã thông báo, v.v. và ngay lập tức hiển thị dữ liệu đó trên biểu đồ.

Thay vì các chuỗi số và chữ cái mà hầu hết không thể giải mã được, bạn có địa chỉ ví, chuỗi, bộ sưu tập NFT và các danh mục có ý nghĩa khác.

Mặt khác, các nhà phân tích có kinh nghiệm muốn linh hoạt hơn cũng có thể làm việc với dữ liệu thô bằng SQL hoặc Python.

Xây dựng một công cụ dữ liệu toàn diện nhất trong ngành (chúng tôi hiện bao gồm 22 chuỗi) trong khi vẫn duy trì hiệu suất tốt nhất trong lớp không phải là một kỳ công dễ dàng về kỹ thuật.

Bài viết sau đây giải thích sâu về thiết kế dữ liệu của chúng tôi.

Vấn đề phân tích chuỗi chéo

Bạn không thể so sánh táo với cam.

Độ dày vỏ của Golden Delicious hoặc số lượng hạt trong lõi của cam Cara Cara sẽ là bao nhiêu? Điều đó rõ ràng là vô nghĩa, nhưng mọi thứ bắt đầu có ý nghĩa khi bạn so sánh độ ngọt, kích thước, độ cứng, mức tiêu thụ toàn cầu — những thứ có thể được định lượng cho cả hai loại trái cây một cách hợp lý.

Sự phân loại logic này giống như dữ liệu ngữ nghĩa có cấu trúc. Bất kể mã để đúc NFT trong Solana trông như thế nào và bất kể nó trông như thế nào trong Ethereum, người ta cần tìm cách đưa tất cả dữ liệu này vào một danh mục, được gọi là “Đúc”.

Hầu hết các giải pháp phân tích chuỗi khối chính cho phép bạn so sánh táo với cam. Tuy nhiên, tại Footprint Analytics, chúng ta có thể so sánh táo với cam với kiwi với dứa và danh sách này tiếp tục.

Kể từ tháng 12, chúng tôi phân tích dữ liệu từ 22 chuỗi khác nhau, nhiều hơn bất kỳ nền tảng nào khác. Cơ sở dữ liệu Footprint Analytics tự động chọn các khối, nhật ký, dấu vết và giao dịch trên chuỗi khối. Nó bổ sung điều này với dữ liệu do cộng đồng đóng góp và dữ liệu từ API của bên thứ 3 (ví dụ: dữ liệu giá mã thông báo từ Coingecko.) Tất cả dữ liệu này ban đầu là thô và không có cấu trúc. Chúng tôi cấu trúc nó để phù hợp với các danh mục, ví dụ: vay, cho vay, canh tác năng suất, v.v. Bằng cách này, mọi dữ liệu từ chuỗi khối đều có thể dễ dàng truy cập bởi bất kỳ ai.

Cách Footprint Analytics cân bằng giữa tính linh hoạt và tính đơn giản

Ứng dụng web Footprint được xây dựng trên công nghệ mã nguồn mở Metabase. Đọc thêm về Metabase. Chúng tôi sử dụng Metabase vì nó mở—công nghệ này cho phép người dùng đóng góp vào cơ sở mã, phát triển và cải thiện nó theo thời gian.

Ví dụ, trong bản cập nhật mới nhất của Metabase, các mô hình được giới thiệu. Chức năng này cho phép người dùng sắp xếp dữ liệu từ một bảng khác hoặc các bảng từ cùng một cơ sở dữ liệu để dự đoán các loại câu hỏi mà mọi người sẽ hỏi về dữ liệu.

Các nhà phân tích có thể tạo biểu đồ trên nền tảng Footprint Analytics bằng trình tạo truy vấn kéo và thả tiện lợi. Khả năng này làm giảm đáng kể rào cản gia nhập, cho phép bất kỳ người dùng nào không có kiến thức kỹ thuật sử dụng sản phẩm và trích xuất giá trị kinh doanh.

Điều quan trọng cần lưu ý là, về mặt kiến trúc, Metabase là một sự trừu tượng hóa đối với mã SQL; nghĩa là, bất kỳ yêu cầu nào được thực hiện bằng cách kéo và thả đều có thể được biểu diễn dưới dạng SQL. Do đó, những người dùng muốn xây dựng các truy vấn phức tạp hơn hoặc thích làm việc với dữ liệu bằng cách sử dụng mã có cơ hội sử dụng SQL ngay lập tức.

Nhiều giải pháp phân tích thay thế cho phép người dùng phân tích các mạng khác nhau theo các mức yêu cầu khác nhau. Tuy nhiên, phần lớn, các giải pháp thay thế có xu hướng đi đến cực đoan, triển khai một sản phẩm rất linh hoạt đòi hỏi kiến thức về ngôn ngữ truy vấn hoặc thậm chí ngôn ngữ lập trình, giao diện rất đơn giản với các tập lệnh được chuẩn bị sẵn và theo đó, tính linh hoạt thấp.

Phủ sóng

Chúng tôi có một trong những phạm vi bảo hiểm rộng nhất trên toàn bộ thị trường. Chúng tôi mô tả chi tiết phạm vi bảo hiểm hiện tại, đề cập đến việc tổ chức dữ liệu (cấp độ, miền), trong phần sau.

Footprint Analytics phân tích cú pháp nhiều dữ liệu như thế nào?

Lợi thế cạnh tranh cốt lõi của chúng tôi là Nền tảng phân tích dấu chân, được cung cấp bởi Nền tảng máy học dấu chân.

“Nền tảng Footprint Analytics” có thể đề cập đến trang web mà người dùng nhìn thấy khi họ truy cập vào footprint.network. Tuy nhiên, khi chúng ta nói về Nền tảng phân tích dấu chân, chúng ta cũng đang đề cập đến động cơ thực hiện công việc nặng nhọc dưới mui xe.

cấp độ

Nó biến Dữ liệu Đồng thành Bạc, sau đó là Vàng bằng cách sử dụng một số phương tiện kỹ thuật của dữ liệu ETL, chẳng hạn như Python và SQL. Trong tương lai, chúng tôi dự định tạo mã ETL, bao gồm mã từ phân tích cú pháp Đồng sang Bạc, mã nguồn mở.

Chúng tôi cũng cho phép bất kỳ tổ chức nào khai thác kho dữ liệu có cấu trúc này bằng API dữ liệu chuỗi khối của chúng tôi.

Nhận dữ liệu blockchain phong phú nhất thế giới với API dữ liệu Footprint của chúng tôi

Giao diện người dùng không phải là giao diện duy nhất có thể được sử dụng để truy cập dữ liệu. Tất cả các giao diện hiện được hỗ trợ được liệt kê ở đây: Giao diện

Trước Footprint Analytics, phân tích chuỗi khối bị giới hạn ở dữ liệu không đầy đủ và không có cấu trúc. Hơn nữa, các tổ chức sử dụng ngay cả những giải pháp hàng đầu cũng phải đối mặt với sự chậm trễ trong truy cập, hạn chế về hiệu suất và tổng hợp API tốn kém.

Nhờ nền tảng của chúng tôi phân tích dữ liệu trên chuỗi từ 23 chuỗi thành các bậc Bạc và Vàng được đề cập ở trên, bất kỳ tổ chức nào cũng có thể khai thác hầu hết dữ liệu GameFi, NFT và DeFi của thế giới, tất cả đều có một API hợp nhất. Cả API REST và API SQL đều được hỗ trợ tại Footprint Analytics.

Bạn có thể xây dựng loại ứng dụng nào với dữ liệu này? Đây chỉ la một vai vi dụ:

• Theo dõi tỷ lệ giữ chân người chơi tốt nhất và tệ nhất trên tất cả các tựa GameFi

• Kích hoạt cảnh báo khi ví cá voi mang tiền của họ vào hoặc ra khỏi chuỗi hoặc giao thức quan tâm

• So sánh biến động chuỗi chéo trong TVL với giá hàng hóa

• Tạo màn hình tùy chỉnh cho các bộ sưu tập NFT từ nhiều mạng

• Khám phá các bộ sưu tập hấp dẫn mới nhất và truy cập các phân tích chuyên sâu cho hơn 15 nghìn dự án

• Theo dõi và theo dõi dòng tiền của cá voi để xác định cơ hội đầu tư và rủi ro tiềm ẩn
  Với Footprint, bất kỳ ai cũng có thể tiến một bước gần hơn đến phân tích chuỗi khối, cho dù bạn là nhà đầu tư, nhà phân tích, nhà giao dịch bán lẻ, nhà phát triển hay chỉ khám phá dự án tiền điện tử yêu thích của mình.