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长推:从3层加密数据结构了解市场变化

nansen是绝对的领先者,但是0xWatchers和ArkhamIntel正在快速追赶。

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原文作者:ZK Zhao

原文来源:Twitter

编译:MarsBit

以下是我从数据角度,对加密货币市场发表的看法。

Nansen

注意:本帖主要关注市场最新情况,不会重复上一个帖子的内容。如果你对整体图表感兴趣(总体结构、主要产品……),或想了解其他内容,请阅读上一个推文。

1.对比和结构

添加了更多新协议。

基本上,3 层结构(数据源 -> 数据开发 -> 数据应用)并没有改变。

对于新读者来说,这3 层是理解加密数据结构最简单的方法(因为它通常用于Web2 数据)。

Nansen

此外,我还为去中心化解决方案添加下划线。例如 @graphprotocol、 @ceramicnetwork、 @Fetch_ai,以及@SpaceandTimeDB。另外,还有一些协议没有发行代币。

Nansen

2.部分更新

2.1 消费者应用

添加@LunarCrush、@CryptoStats_、 @coinalyzetool,以及 @coinglass_com(涉及未平仓合约,资金费率)。

所以现在消费者层实际上很有用,建议尝试一下。 @mest_io也可以试试。

Nansen

2.2 Pro产品

1)交易

@nansen_ai是绝对的领先者,但是@0xWatchers和@ArkhamIntel正在快速追赶,并且我从朋友那里得到了很好的反馈。

2)垂直方向:重新组织了一下,但变化不大。

Nansen

2.3 数据开发/数据基础设施

1)@DuneAnalytics引领市场,@flipsidecrypto也在迅速追赶(最近发布了一些不错的版本)。

2)@AlliumLabs(拥有经验丰富的团队),@onluabase、 @GeniiData更多地关注客户(相对于社区)。

Nansen

3) API热度升高

@nxyzdata带来范式转变,@CoherentAPI来自Coinbase,@TransposeData做得也不错。

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4)uni平台:

@SpaceandTimeDB、 @ZettaBlockHQ、 @ChainbaseOnline拥有团结一致的团队和和雄心勃勃的发展目标,推荐尝试。

2.4 社区

@ournetwork__、@MetricsDAO当然是最受欢迎的;但我想谈谈@SixdegreeLab,最近有几个人来找我说他们的教程真的很棒。

3.趋势和我的预测

我对图表中的某些协议持看跌态度,但无法公开讨论,已与我在风险投资和初创公司的朋友分享了。

4.启示

4.1 整合开始

nansen投资组合,debank、dune查询数据;

nansen nft 与众多 nft 分析工具;

skew 被 Coinbase收购。

正如去年预测的那样,很容易看到团队在加密数据堆栈中纵向和横向扩展,区块链数据可以自由获取,而货币化是一个问题。所以,有资金的团队可以继续发展和扩张,为他们的客户提供更好的产品,而没有足够资金的团队将在熊市期间被淘汰出局。我认为,占主导地位的市场参与者将继续获胜,并在下一场牛市中变得更加强大;新玩家应该格外小心GTM策略。

4.2社区问题

我想知道dune如何保持相关性,因为可以轻松复制功能且可以免费获得数据。“这是社区,愚蠢。 ” 1 年后,不言自明了,很容易看出它是如何受到用户喜爱。为@flipsidecrypto感到难过,,因为它确定了策略(在dune之前呼吁社区优先、赏金、API),但缺乏强大的社区,没有提供那么多数据。但对于 Web3 来说,同时拥有它们是非常棒的。

4.3基础设施>> 功能

在接受大多数公司采访时(作为 PM),我经常被问到可以构建哪些功能。无论交易所,还是dapp,“可靠”非常重要。“不要崩溃,不要被黑客入侵”,用户会非常高兴。

5.开放性问题

1)Alpha可持续吗?

“与Dune相比,Nansen没有那么有用,不再有太多的Alpha了”,这是我越来越多地从朋友那里听到的。我还在思考如何理解这一点(因为显然是不同的用例)。

2)竞争和分流?

虽然Nansen在加密推特上获胜,但如果coinmarketcap / coingecko推出Pro版本会怎样?(它们在主流用户上分发)。这取决于执行力,因为coingecko终端和santiment没有得到太多关注。

3)新范式?

skew、dovemetrics、defillama、token terminal、deepdao 和各种详细的 dune 仪表板……这些垂直分析给出许多重要见解。但它们很难在经济上保持独立,而且人们也不想额外付费。

如果我们可以构建一个 Web3 交易视图,聚合所有指标并可视化任何你想要的东西会怎样?从技术上讲,他们可以根据查询拆分费用,将抽象数据降低到指标级别(产品→仪表板→指标→源数据),创造更多的可组合性。

就是这样!感谢大家的反馈,请随时给我任何建议。

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