Як Footprint Analytics забезпечує зрозуміле представлення даних?

Відкриті дані блокчейну не мають вартості, якщо до них неможливо отримати доступ і зрозуміти їхній зміст. Новачки у криптовалюті зазвичай орієнтуються лише на ціни токенів, адже це найпростіше. Проте з досвідом у блокчейні стає очевидно: щоб глибше розуміти ринок, потрібні дані на рівні пулів для DeFi, дані про утримання для GameFi та інші показники — наприклад, TVL, інформація про гаманці, депозити та виведення коштів.

Якщо ви хочете дослідити переміщення великих власників між різними проєктами або оцінити вплив PR-кризи на протокол, постає питання: як отримати такі дані і створити власні рішення для вузькоспеціалізованих запитів?

Отримати сирі, нефільтровані дані з одного блокчейну технічно нескладно. Саме тому існують десятки аналітичних сервісів у блокчейн-сфері. Процес полягає у структуруванні даних — стандартизації мільйонів рядків інформації, що надходять у базу даних, особливо з огляду на різноманітність технічної реалізації блокчейнів. Завдяки продуманому UX-програмуванню ці дані набувають візуально зрозумілого вигляду.

Користувач може легко додати різні метрики з різних проєктів у графік для порівняння. Для цього у Dune Analytics використовується SQL. Інші сервіси, такі як Nansen, пропонують кастомізовані графіки, але у значно обмеженому форматі. Однак якщо потрібно порівнювати дані з різних ланцюгів, виникають складнощі. У Footprint ми розробили модель, яка агрегує сирі дані та індексує їх для створення значущої інформації.

Інформація про мільйони транзакцій розподіляється за доменами — наш рушій даних визначає, чи належить вона до GameFi, NFT, DEX чи інших категорій. Ми декодуємо ці дані, щоб аналітики могли знаходити потрібну інформацію — час блоку, TVL, ціна токена тощо — і миттєво відображати її на графіку.

Замість наборів чисел і літер, які для більшості незрозумілі, ви отримуєте адреси гаманців, ланцюги, NFT-колекції та інші значущі категорії.

Досвідчені аналітики, які потребують гнучкості, можуть також працювати із сирими даними через SQL або Python.

Створити рушій даних, що є найповнішим у галузі (наразі ми охоплюємо 22 ланцюги) і зберігає найвищу продуктивність, — складна інженерна задача.

У наступній статті докладно пояснюється наш підхід до структурування даних.

Проблема крос-ланцюгової аналітики

Яблука не можна порівнювати з апельсинами.

Якою є товщина шкірки у Golden Delicious чи кількість насіння у серцевині апельсина Cara Cara? Це не має сенсу, але сенс з’являється, якщо порівнювати солодкість, розмір, твердість, глобальне споживання — тобто те, що можна логічно кількісно оцінити для обох фруктів.

Така логічна категоризація нагадує структуровані семантичні дані. Незалежно від того, як виглядає код для карбування NFT у Solana чи Ethereum, потрібно знайти спосіб об’єднати всі ці дані в одну категорію — “Minting”.

Більшість основних рішень для аналітики блокчейнів дозволяють порівнювати яблука з апельсинами. У Footprint Analytics можна порівнювати яблука з апельсинами, ківі, ананасами — і цей список можна продовжувати.

Станом на грудень ми обробляємо дані з 22 різних ланцюгів — більше, ніж будь-яка інша платформа. База даних Footprint Analytics автоматично отримує блоки, логи, трасування та транзакції з блокчейну. Вона доповнюється даними спільноти та сторонніх API (наприклад, Coingecko). Усі ці дані спочатку є сирими і неструктурованими. Ми структуруємо їх за категоріями: позики, кредитування, yield farming тощо. Так будь-які дані з блокчейну стають доступними для кожного.

Як Footprint Analytics поєднує гнучкість та простоту

Вебзастосунок Footprint побудований на технології Metabase з відкритим кодом. Докладніше про Metabase. Ми використовуємо Metabase, адже ця технологія відкрита — користувачі можуть долучатися до розробки і вдосконалювати платформу з часом.

Наприклад, у останньому оновленні Metabase з’явилися моделі. Ця функція дозволяє користувачам підбирати дані з іншої таблиці або таблиць тієї ж бази даних, щоб передбачати типи запитань, які можуть виникати щодо даних.

Аналітики можуть створювати графіки на Footprint Analytics за допомогою зручного конструктора запитів drag-and-drop. Це суттєво знижує поріг входу, дозволяючи користувачам без технічних знань працювати з продуктом і отримувати бізнес-цінність.

Варто зазначити, що архітектурно Metabase — це абстракція над SQL-кодом; тобто будь-який запит, створений drag-and-drop, можна представити у вигляді SQL. Користувачі, які бажають створювати складніші запити чи працювати з даними через код, можуть одразу використовувати SQL.

Багато альтернативних аналітичних рішень дозволяють аналізувати різні мережі відповідно до різних вимог. Однак здебільшого альтернативи йдуть у крайнощі: або надзвичайно гнучкий продукт, що потребує знань мов запитів чи програмування, або дуже простий інтерфейс із готовими скриптами і, відповідно, низькою гнучкістю.

Охоплення
Ми маємо одне з найширших охоплень на ринку. Поточне охоплення докладно описано із посиланням на організацію даних (рівні, домени) у наступному розділі.

Як Footprint Analytics обробляє таку кількість даних?

Наша ключова конкурентна перевага — Footprint Analytics Platform, що працює на базі Footprint Machine Learning Platform.

Під “Footprint Analytics platform” мається на увазі вебсайт, який бачать користувачі, переходячи на footprint.network. Однак, говорячи про Footprint Analytics Platform, ми також маємо на увазі рушій, який виконує основну роботу “за лаштунками”.

Рівні
Він перетворює Bronze Data у Silver, а потім у Gold, використовуючи технічні засоби ETL, такі як Python та SQL. У майбутньому ми плануємо зробити код ETL, зокрема для парсингу з Bronze у Silver, відкритим.

Ми також надаємо можливість будь-якій організації отримати доступ до цього масиву структурованих даних через наш API блокчейн-даних.

Отримайте найповніші у світі дані блокчейну через Footprint Data API

UI — не єдиний інтерфейс для доступу до даних. Всі актуальні інтерфейси наведені тут: Інтерфейси

До появи Footprint Analytics аналіз блокчейну був обмежений неповними і неструктурованими даними. Крім того, організації, що використовували навіть провідні рішення, стикалися із затримками доступу, обмеженнями продуктивності та дорогим агрегуванням API.

Завдяки нашій платформі, яка парсить ончейн-дані з 23 ланцюгів у рівні Silver і Gold, будь-яка організація може отримати доступ до більшості світових даних GameFi, NFT і DeFi через єдиний API. На Footprint Analytics підтримуються REST API та SQL API.

Які додатки можна створити на основі цих даних? Ось кілька прикладів:

• Відстежувати найкращі та найгірші показники утримання гравців у всіх GameFi-іграх
• Запускати сповіщення, коли великі гаманці заводять або виводять кошти у ланцюгах чи протоколах, що вас цікавлять
• Порівнювати крос-ланцюгові коливання TVL з цінами на товари
• Створювати кастомізовані відображення для NFT-колекцій із різних мереж
• Виявляти найгарячіші колекції та отримувати глибоку аналітику для понад 15 000 проєктів
• Відстежувати потоки коштів великих власників для визначення інвестиційних можливостей і потенційних ризиків

З Footprint кожен може наблизитися до аналітики блокчейну — незалежно від того, ви інвестор, аналітик, трейдер, розробник чи просто досліджуєте улюблений криптопроєкт.