Entretien avec Data Track Unicorn Footprint Analytics : renforcer les données en chaîne pour éliminer les obstacles à l’information

Footprint Analytics a récemment réalisé une AMA pour répondre à diverses questions de la communauté. Il est important de noter que Footprint Analytics est une plate-forme de suivi de données de licorne qui permet aux données en chaîne de supprimer les obstacles à l’information. La plate-forme a été développée par un groupe d’entrepreneurs Internet en série qui ont commencé à travailler sur la blockchain en 2017.

Au cours de l’année 2021, l’équipe a commencé avec une application DeFi. Cependant, ils ont rapidement perdu des fonds et raté des opportunités d’investissement en raison d’un manque d’outils de suivi des données appropriés. L’équipe a commencé à utiliser les plates-formes d’analyse de données Nansen et Dune, mais celles-ci n’ont pas non plus pleinement satisfait leurs besoins, ce qui a conduit à la naissance de Footprint Analytics.

Lancée en août, la plate-forme offre une variété de données que les utilisateurs peuvent explorer, notamment la TVL, les revenus et la capitalisation boursière, les données de transaction telles que le volume, les frais de gaz et le glissement, et les données de pool/paire telles que les intérêts, les revenus, frais, et APY, parmi beaucoup d’autres.

L’analyse d’empreinte résout les problèmes d’« exhaustivité » et d’« exactitude » des données de blockchain analysées à partir de différentes plates-formes. La plate-forme fournit également une analyse de portefeuille qui prend en charge l’analyse, l’intégration et l’application des données.

En particulier, les données de Footprint sont générées par l’analyse des données en chaîne, y compris les données open source et l’analyse pour accélérer l’agrégation des données. Cela se fait grâce à des modèles développés pour générer automatiquement des métriques de base qui sont ensuite utilisées pour générer des métriques dérivées.

Footprint Analytics est supérieur à Nansen et Dune, principalement en raison de l’accent mis sur la convivialité. De plus, la plate-forme prévoit de passer d’un portail de données à une communauté d’analyse de données avec des outils décentralisés définis par l’utilisateur.

Dans tout cela, la plate-forme vise à permettre aux gens d’obtenir de meilleurs retours sur leurs investissements en crypto et blockchain. La faible barrière d’entrée de Footprint a attiré des centaines d’utilisateurs qui ont créé des milliers de tableaux de bord au cours du seul mois dernier.

Les fonctionnalités d’empreinte supplémentaires incluent des rapports personnalisables, des rapports pouvant être partagés, la prise en charge des données multiplateformes inter-chaînes et des outils d’analyse détaillés prenant en charge l’analyse multidimensionnelle. De plus, les modèles prédéfinis et les futurs projets développés par la communauté facilitent l’analyse de la blockchain pour tout le monde.

D’autres projets futurs s’aventurent dans des projets NFT, avec un lancement possible de ceux-ci en octobre. Footprint Analytics demande des subventions secondaires pour soutenir la même chose. Footprint surveille également de près l’espace GameFi pour trouver les meilleures opportunités pour en tirer parti.

En ce qui concerne les DeFi, les NFT et les échanges centralisés (CEX), Footprint est d’avis que la « symbiose » entre eux vaut mieux que le « remplacement ». DeFi a également un long chemin à parcourir avant de devenir aussi pratique pour les utilisateurs que les CEX.

La future feuille de route de Footprint inclut la fourniture de métriques à l’aide des données en temps réel d’Ethereum et de Binance Smart Chain (BSC). La plate-forme fournira également des analyses de pool. De plus, Footprint extraira les données des chaînes Solana et Polygon.

En ce qui concerne l’avenir de l’analyse de données blockchain, Footprint pense que les plateformes d’analyse de données auront une place de choix à l’avenir à mesure que de plus en plus de personnes rejoindront la crypto et DeFi. De plus, d’autres développements sont nécessaires sur le terrain pour connecter la communauté aux données fondamentales et aux applications de données. Enfin, les outils d’analyse doivent être construits autour de scénarios de résolution de problèmes, qu’il s’agisse d’outils centralisés ou décentralisés.

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