原文作者：Yang
引子
“数”中自有黄金屋，链上数据潜藏着无尽的Alpha。当我们跟随smartmoney闻风而动，当我们夜以继日地在NFTParadise中寻找trendingNFT，当我们查询StepN每日新鞋铸造数据时，你是否好奇这些数据如何而来？面对众多链上数据分析平台和纷繁复杂的功能，你是否还在寻找最适合自己的那个平台？
1.背景介绍
随着链上生态的日益蓬勃，如DeFi交易、借贷，NFT的铸造、交易等，用户的行为被直接透明地记录在链上。这些链上行为的数据对应着链上价值的流动，对这些数据的分析和根据分析而得出的洞察和见解变得极为有价值。链上数据分析平台，如Nansen，TokenTerminal，DuneAnalytics，FootprintAnalytics，flipsidecrypto,glassnode，Skew等顺应这些日益增长的需求，面向个人和机构用户推出了侧重点略有不同的产品。
本文先将简述链上数据分析平台背后的数据架构，意在告诉读者那些链上数据分析结果从何而来，如何而来。随后我们从数据丰富度(覆盖区块链数量)、数据粒度、数据延迟、平台易用性和查询自由度等维度为读者梳理市场上主流的面向个人用户的数据分析平台。最后分享我们对Web3未来链上数据索引、查询和分析的一点畅想。
2.链上数据分析平台数据架构介绍
虽然区块链记录着所有原始的交易数据，链上数据本身都是公开透明的，但当我们提出：过去24小时Uniswap的交易量是多少？当前百分之多少的BAYC持有者也同时持有至少一个Moonbirds?......等等问题时，链上原始数据并不能给我们答案，我们需要通过索引(indexing)，处理(processing)，存储(storage)等等一系列数据摄取(ingestion)的处理过程，再根据所提问题来聚合运算对应的数据，才能得到问题的答案。直接查询区块链来求得问题答案是非常耗时耗力的，为了让链上数据能够被快速检索，当前主流的链上数据分析平台会将索引得到的原始链上数据，经过一系列处理后，存入由平台负责更新和管理的数据仓库(datawarehouse)中。当用户在Nansen追踪smartmoney的交易动态，或在DuneAnalytics上查看可视化分析时，用户对所谓“链上数据”的查询，实际上是在查询由项目方中心化控制的数据库而非区块链本身。
阿里巴巴发布两款开源人工智能模型:金色财经报道，科技巨头阿里巴巴集团于8月3日宣布，其云计算部门发布了两个开源人工智能(AI)模型。它的两个大型语言模型(LLM)被称为Qwen-7B和Qwen-7B-Chat，每个模型都有70亿个参数。
新模型旨在帮助将人工智能引入中小型企业的运营中。该公司表示，Qwen-7B和Qwen-7B-Chat具有对企业有吸引力的各种功能，例如能够“全世界的学者、研究人员和商业机构可以免费访问代码、模型权重和文档”。
8月1日，该公司还宣布对其AnalyticDB数据仓库服务进行矢量引擎更新，这将允许其企业客户快速创建定制的生成式AI应用程序。[2023/8/3 16:17:07]
链上数据分析平台的数据仓库架构大致如下：
数据采集层:?平台从区块链节点获取原始链上数据，部分平台会接受第三方提供的数据源，还有的平台(如FootprintAnalytics)支持用户上传链下数据来辅助最终的数据分析。
数据处理层:各平台将原始数据以流式处理或批次处理的方式进行数据抽取、转换和加载。流式处理中，实时原始数据被源源不断地输入并被持续处理，通常意味着数据延迟低，分析结果时效性更高；而批次处理虽然数据延迟会稍高，分析结果时效性稍低，但更适用于大容量的数据处理。
数据存储层：经过处理后的数据会根据平台方预先定义的格式存储进数据集的各数据表中以待后续使用。
数据整合层：存储的数据会被聚合运算。计算可以是根据预先设定好的指标来进行的(metricscomputation)，也可以阶段性的(periodic)或是根据设定好的条件被触发的(event-drivenaggregation)等。
Ripple总法律顾问：即使是未经选举的高级官僚也应为自己言论负责:金色财经报道，Ripple公司的总法律顾问Stuart Alderoty表示，在被指责公开预判每一种加密货币为证券之后，现在突然说你没有预判每一种加密货币（BTC可能除外）为证券，言论是有后果的，即使是未经选举的高级官僚。[2023/4/2 13:40:47]
数据分析层：运算完成的结果被实时地报告、输出。对于个人用户而言，我们主要在数据分析层与链上数据分析平台进行交互，比如Nansen提供的BusinessIntelligence报告界面，DuneAnalytics和FootprintAnalytics上众多的的可视化图表，以及部分平台提供的API接口等。
各平台采取了不同的方案来建设和维护自己的数据仓库。比如Nansen借助第三方GoogleCloudPlatform完成数据仓库的建设和维护。
(https://www.nansen.ai/post/nansen-and-google-cloud-empower-web3-investors-with-high-quality-real-time-market-intelligence)
图片来源：GoogleCloudNansenCaseStudyhttps://cloud.google.com/customers/nansen
而DuneAnalytics，FootprintAnalytics，TokenTerminal等平台则独立建设和维护自己的数据仓库。以FootprintAnalytics为例，其数据仓库架构如下图所示。
知情人士：美多家银行正在考虑收购硅谷银行:3月24日消息，据当地时间23日，知情人士称，美国客户合众银行正在考虑收购美国硅谷银行全部或部分资产。据报道，这家银行一直在寻求共同投资者，来合作完成这项交易。知情人士表示，客户合众银行还未作出最终决定。此外，报道称美国公民金融集团公司有意收购硅谷银行的私人银行业务。（彭博社）[2023/3/24 13:24:02]
3.主流链上数据分析平台比较
本节以内容视角和用户视角，从数据丰富度(覆盖区块链数量)、数据粒度、数据延迟、平台易用性和查询自由度等维度来对比几家主流的链上数据分析平台，包括Nansen，TokenTerminal，DuneAnalytics，FootprintAnalytics。
部分平台给用户提供标准化的信息报告界面，比如Nansen，TokenTerminal等。
Nansen
Nansen应该是大家最为熟悉的链上数据分析平台之一。相较于其他平台，其最为出色的功能是钱包标记(walletprofiler/walletlabeling)。借助钱包标记并结合其他链上数据为用户提炼出极具价值的信息，比如SmartMoney，帮助用户追踪巨鲸、重度DeFi玩家的实时动向。其他热门产品包括HotContract,发现新兴热门的DeFi和NFT合约；NFTParadise，一览实时NFT铸造数据等等。
Nansen现在支持Ethereum,Arbitrum,Avalanche,BSC,Celo,Fantom,Optimism,Polygon,Ronin,Terra,Solana共计11条区块链的链上数据分析
比特币全网未确认交易数量为4725笔:金色财经报道，BTC.com数据显示，目前比特币全网未确认交易数量为4725笔，全网算力为232.34 EH/s，24小时交易速率为2.98交易/s，目前全网难度为32.05 T，预测下次难度上调0.19%至32.11 T，距离调整还剩10天3小时。[2022/9/18 7:03:52]
Nansen普通版仅为用户提供精选数据
流式处理和批次处理。部分数据分析已实现近乎实时的报告
零门槛
Nansen普通版仅提供标准信息模板界面。针对机构客户对自定义链上数据查询和分析的需求，Nansen借助GoogleCloudPlatform的BlockchainDatasets发布了NansenInstitutions产品，让专业/机构用户能够编写满足定制需求的SQLQueries。
值得一提的是，Nansen在NansenResearch频道中发布了不少链上分析报告。研究报告会对重点事件进行抽丝剥茧般的链上追踪和分析，读者不妨偶尔阅读这些报告(如Nansen针对上月stETH脱锚事件发布的报告https://www.nansen.ai/research/on-chain-forensics-demystifying-steth-depeg)，对学习链上分析的方法大有裨益。
TokenTerminal
TokenTerminal以提供准确的协议收入(protocolrevenue)而著名。基于协议收入，TokenTerminal计算了各协议的市销率，市盈率等数据。这些数据在一定程度上为各协议提供了估值基准。
TokenTerminal追踪了超过130个协议的数据
TokenTerminal仅为用户提供精选数据
批次处理。据IOSG团队近期与TokenTerminal的沟通，目前TokenTerminal平台上的数据大约有两天时间的延迟
零门槛
仅提供标准信息界面
信通院公布最新隐私计算评测结果，蚂蚁链摩斯获得多项认证:7月14日消息，7月13日，在2022年隐私计算大会上，中国信通院公布第六批可信隐私计算评测结果。结果显示，共计34家企业的产品通过评测。在本批次测评中，蚂蚁链摩斯安全计算平台通过性能、功能等四类150项测评，包括信通院首次推出的“多方安全计算-性能大规模专项评测”、“联邦学习-性能大规模专项评测”，进一步验证了功能的全面性和性能的领先性。蚂蚁链摩斯是国内领先的隐私计算产品，曾先后获得iDASH2019、iDASH2021隐私计算比赛全球冠军。据了解，摩斯早在2020年就已通过信通院多方安全计算和联邦学习的基础能力测评。[2022/7/14 2:12:32]
TokenTerminal协议收入数据图例：过去365天收入前十的区块链和协议的收入占比
另外一些主流链上数据分析平台则向用户开放数据表，用户可自由编写代码进行查询，在查询内容上给予用户一定的自由度，如DuneAnalytics和FootprintAnalytics。
DuneAnalytics
DuneAnalytics是最早开放用户自主查询的链上数据分析平台，拥有最大的分析师团体和用户社区。DuneAnalytics提供了高度颗粒化的原始链上数据，分析师可以自由地利用这些数据写出自定义的查询。DuneAnalytics也对项目方团队开放Abstraction，项目方可以根据自己协议的数据内容创造更适合的数据表供分析师使用。但自主查询具备一定的门槛，分析师需具备PostgreSQL的编写能力才能创造满足自己需求的数据查询。而且查询延迟与分析师SQL编写水平和对DuneAnalytics提供的数据表熟悉程度高度相关。
DuneAnalytics提供了Ethereum,BSC,Optimism,Polygon,GnosisChain,Solana共计6条区块链的链上数据
极细
流式处理。数据延迟大约五分钟
DuneAnalytics对分析师提出了一定的SQLcoding要求
高
有了高度颗粒化的原始数据，分析师便可以在DuneAnalytics自由创建链上分析。如每日StepN新鞋铸造及历史积累数据https://dune.com/queries/627689/1170627
DuneAnalytics于2022年5月30日发布了DuneEnginev2。DuneEnginev2在将DuneAnalytics的数据架构进行大改来为用户提供更快查询响应和更好查询表现的同时，也将对用户体验的影响降至最低。
FootprintAnalytics
相较于Nansen低使用门槛但仅提供标准化信息界面，DuneAnalytics提供了自由查询但又要求分析师具备编写PostgreSQL语言的能力，FootprintAnalytics为用户提供了两全其美的解决方案，在给予极大的查询自由度的同时降低了使用门槛。它是如何做到的？
“链上数据错综复杂，分析师可能需要写成百上千行代码才得以完成一个指标的计算。为了解决分析门槛高的问题，Footprint清理和集成链上数据，给数据赋予了业务意义，使得用户无需SQL查询和编码也可以分析区块链数据。任何人都可以通过丰富的图表界面在几分钟内构建自己的自定义图表，解密链上数据，发现项目背后的价值趋势。”
FootprintAnalytics不仅提供原始区块链数据，更将链上数据进行分级。最原始的链上数据为铜级别(Bronzedata)，经过筛选、清洗和增强的数据为银级别(Silverdata)，进一步整理出具备业务意义的数据为金级别(Golddata)。
已经整理完成的具有商业逻辑和业务意义的金银级别数据可以直接用于分析。借助金银级别数据，FootprintAnalytics为用户提供了通过简单地拖拽数据表就能自主查询链上数据的服务。不管读者你是否会写类SQL语言代码，你都可以快速创建满足自己定制化需求的数据分析信息界面，并将所需信息通过直观且可互动的图表可视化。
FootprintAnalytics目前提供了Ethereum，Arbitrum，Avalanche，Boba，BSC，Celo，Fantom，Harmony，IOTEX，Moonbeam，Moonriver，Polygon，Thundercore，Solana等共计17条区块链的链上数据
FootprintAnalytics既为用户提供粒度极细的原始数据，也为用户提供精选数据
目前FootprintAnalytics对采集到的原始数据进行每日一次的批次处理，数据延迟为一天
在FootprintAnalytics平台，用户无需SQL查询和编码也可自由分析链上数据。对于具备SQL代码能力的分析师，Footprint也提供原始数据供分析师发挥。
高
读者不妨现在就前往FootprintAnalytics，几分钟即可上手制作一个自己的链上分析界面
图片来源：IOSG
4.一点畅想——去中心化链上数据分析
链上数据分析如此重要，当今用户却只能依赖Nansen，DuneAnalytics等中心化管理的“链上数据”分析平台来辅助投资决策。在这些平台上，用户无法验证所用数据是否未经篡改，不得不信任平台所提供的数据集是确凿真实的。“Don’tTrust.Verify.”在链上数据分析这里成了一句空话。
Web3浪潮滚滚而来，链上生态越发丰富，未来的智能合约和去中心化应用可能不仅仅需要原始链上数据和预言机所提供的数据作为输入信息，还可能需要输入基于链上原始数据计算得出的分析结果，那时候我们还能信任和使用这些中心化链上数据分析平台作这类用途吗？答案恐怕是否定的。
IOSG团队近期看到已有项目团队在实现去中心化链上数据查询和分析的道路上迈出了第一步。由于篇幅受限，且听下回分解——通向去中心化链上数据分析之路。
来源：金色财经
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