Footprint Analytics es una plataforma que analiza datos de blockchain para facilitar su descubrimiento y visualización. El producto prioriza la experiencia del usuario y ofrece una interfaz intuitiva de arrastrar y soltar para consultas interactivas de datos. Footprint ofrece API y herramientas de visualización para descubrir y visualizar datos en toda la cadena de bloques, incluidos los datos de NFT y GameFi. Recopila, analiza y limpia datos de más de 20 cadenas para crear tablas estructuradas y semánticas. Permite a los usuarios generar visualizaciones y paneles sin necesidad de programación, utilizando una interfaz de arrastrar y soltar y SQL. Aunque los datos de blockchain son accesibles, los clientes aún requieren mantenimiento de infraestructura y experiencia para construir canalizaciones de datos. Footprint ofrece una solución práctica y sin problemas, eliminando así estos obstáculos.
Antecedentes de Análisis de HuellaFootprint Analytics, establecido en junio de 2021, es una plataforma diseñada para descubrir y mostrar datos de blockchain. La organización se conoce legalmente como Vantastone Technology PTE.LTD. y tiene su sede en la Región Central de Singapur. Navy Xie (Co-Fundador y Director Ejecutivo), Wade Deng (Co-Fundador, Director de Tecnología y Director de Código Abierto), Tony Zhang (Co-Fundador) y Water Jiang (Vicepresidente de Finanzas) son algunos de los miembros del equipo ejecutivo de Footprint.
Vanstastone comprende un equipo de entusiastas de DeFi con diversos antecedentes, incluidos desarrolladores de contratos inteligentes, diseñadores de productos de consumo de internet, administradores de inversiones de la industria bancaria y practicantes de modelado de riesgos. Footprint Analytics tiene 11 inversores, incluidos Epoch Capital, Youbi Capital, SevenX Ventures y Waterdrip Capital. Footprint Analytics ha recaudado $4.2 millones en financiación en dos fases. El 26 de mayo de 2022, la organización concluyó su ronda de financiación más reciente, una ronda semilla.
Características principales de análisis de huella
Sala de datos de Footprint
Footprint Data Room de Footprint Analytics es un producto que brinda a los usuarios acceso a más de 30 conjuntos de datos estructurados y sencillos de blockchain de los sectores de GameFi, NFT y DeFi. La sala de datos permite a los usuarios acceder a una colección diversa de conjuntos de datos abstractos, lo que permite el desarrollo de aplicaciones de próxima generación y facilita la exploración de datos sin complicaciones cuando sea necesario. Footprint Analytics se esfuerza por ofrecer una solución eficiente e intuitiva, eliminando el desafío de desarrollar soluciones personalizadas para maximizar la utilización de datos. La empresa tiene como objetivo utilizar el mantenimiento de infraestructura y la experiencia para construir canalizaciones de datos.
Footprint AnalyticsFootprint transforma conjuntos de datos crudos que son difíciles de comprender en visualizaciones de datos en cadena sin escribir una sola línea de código o realizar operaciones de SQL. Los usuarios deben hacer clic para agregar un nuevo gráfico para utilizar las funciones de arrastrar y soltar. El enfoque interactivo de análisis de arrastrar y soltar de Footprint permite a los usuarios utilizar rápidamente análisis de blockchain. La interfaz intuitiva ofrece pistas de datos infinitas, fomentando la creatividad, la curiosidad y la toma de decisiones basada en datos.
Análisis de Crecimiento de Huellas
Footprint Growth Analytics es otro producto de análisis de Footprint Analytics que ayuda en la expansión eficiente de GameFi y cualquier iniciativa Web3. Footprint Analytics ofrece un análisis integral para facilitar el desarrollo utilizando análisis de crecimiento de Footprint. Se integra perfectamente con datos Web3 y Web2 con flujos de trabajo automatizados. La iniciativa de análisis de crecimiento de Footprint tiene como objetivo ofrecer de manera eficiente datos oportunos y análisis sin código a medios y analistas. El producto cuenta con más de 5 millones de consumidores, 470,000 billeteras activas únicas y 3458 titulares de tokens.
Crecimiento de la Huella
Growthly es una herramienta de búsqueda de Telegram de etiqueta blanca que se puede personalizar y no requiere código, lo que permite a las iniciativas Web3 interactuar y expandir rápidamente sus comunidades. Growthly transforma la miniaplicación de Telegram en un centro dinámico de actividad de usuario a través de su interfaz intuitiva e integración rápida. Growthly ofrece una amplia colección de plantillas de búsqueda personalizables destinadas a cautivar a la audiencia del proyecto al tiempo que se mantiene la identidad de marca distintiva del proyecto. Los proyectos Web3 pueden iniciar fácilmente búsquedas en minutos, personalizar la interfaz de usuario para que se ajuste perfectamente a la estética de la marca y seleccionar varios tipos de búsqueda atractivos con Growthly. No se requiere programación.
Tablero de huellaFootprint facilita la creación y gestión de interfaces personalizadas de los usuarios al permitirles bifurcar cualquier tabla de análisis abierta en la plataforma con un solo clic. Los usuarios pueden localizar su panel requerido especificando su rol, tema y tipo de consulta. Los usuarios pueden replicar rápidamente y descubrir nuevas inspiraciones para su análisis utilizando las mejores prácticas de visualización preservadas que otros usuarios han desarrollado. Los usuarios pueden discernir las narrativas que subyacen a los datos a través de tablas de datos diversas y completas. Con un solo clic, los usuarios pueden realizar análisis personalizados e incorporar sus fuentes de datos encima de los gráficos existentes, identificando así tendencias y patrones.
API de huellaFootprint ayuda a los proyectos a establecer una base de confianza en los datos y las personas al mejorar la cultura de aprendizaje, intercambio y colaboración de la comunidad para desarrollar una comunidad impulsada por datos que facilite la expansión del proyecto. Los voluntarios de la comunidad o las partes interesadas del proyecto no tienen que duplicar las herramientas de análisis de datos.
Beneficios de FootprintFootprint ofrece una gran cantidad de conjuntos de datos que fomentan la curiosidad, la creatividad y la toma de decisiones basada en datos, lo que permite a cualquier persona comenzar a usar rápidamente análisis de blockchain. También replica de manera eficiente y descubre nueva inspiración con cientos de visualizaciones creadas por la comunidad. Los beneficios notables de la plataforma Footprint incluyen lo siguiente:
La codificación no es necesariaLa interfaz de usuario de arrastrar y soltar de Footprint simplifica el proceso de examinar datos de blockchain. No es necesario realizar consultas SQL o programación para investigar datos de blockchain; cualquiera puede identificar y comunicar percepciones DeFi accionables.
Narración basada en datosLa solución Footprint permite a los usuarios realizar un análisis de mercado y presentar sus hallazgos, independientemente de su familiaridad con blockchain. Existen numerosas variedades de gráficos para seleccionar con un solo clic, como las infografías de bifurcación. Footprint ofrece varias plantillas de análisis de datos diseñadas para facilitar la creación y gestión de interfaces personalizadas. Estas plantillas pueden admitir bifurcaciones con un solo clic en cualquier tabla de análisis abierta en la plataforma. Además, los usuarios pueden distribuir sus tablas de datos y paneles a sus plataformas de redes sociales o socios.
Preparación de HuellasFootprint finaliza la limpieza e integración de datos. Las propuestas de la comunidad permiten a los usuarios adquirir datos adicionales a un ritmo más rápido, facilitando así las actualizaciones de datos.
¿Cómo funciona Footprint?Footprint ha creado un modelo que agrega estos datos en bruto e indexa de manera significativa. Después de separar la información por dominio, el modelo de datos determina si millones de transacciones caen bajo las categorías de GameFi, NFT, DEX u otras. La plataforma luego descodifica estos datos para permitir a los analistas buscar la información requerida, como el tiempo de bloque, TVL y precio del token, y presentar rápidamente los datos en un gráfico. En lugar de secuencias de números y letras que son indescifrables para la mayoría, se utilizan direcciones de billetera, cadenas, colecciones de NFT y otras categorías significativas.
La plataforma Footprint utiliza tres fuentes de datos:
- datos en cadena, incluyendo DeFi, NFTs, GameFi y otros tipos- datos fuera de la cadena, como precios específicos de tokens- la comunidad subió datos
Aplicación de huella### Gráficos
Footprint es una aplicación de análisis fácil de usar que no requiere conocimientos previos de lenguajes de programación, SQL u otros aspectos técnicos. Sin embargo, existe una opción para los usuarios que prefieren mantener el código, desean generar consultas más complejas o quieren realizar optimizaciones de consultas. Aunque los volúmenes de Footprint son inmensos y requieren una solución técnica altamente sofisticada para garantizar un rendimiento adecuado en el procesamiento de consultas, Footprint funciona con una base de datos relacional. Se utiliza SQL para recuperar datos de la base de datos relacional.
Muestra de No-code. Fuente: FootprintPara el modo SQL, Metabase sirve como base para las capacidades de visualización y trazado de Footprint. Metabase está diseñado arquitectónicamente para garantizar que cualquier gráfico generado en una interfaz de usuario intuitiva se convierta inicialmente a SQL y posteriormente se transmita al servidor.
Ejemplo de SQL. Fuente: Footprint
Tablero de instrumentos
En Footprint Analytics, un panel de control es una compilación basada en cuadrícula de cuadros de texto y gráficos. Muestra los datos más recientes para ayudar a los usuarios a tomar decisiones bien informadas. Un panel de control puede contener una variedad de formatos de gráficos. A continuación, se presentan algunos instrumentos fundamentales que se pueden utilizar para crear un nuevo panel de control:
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Seleccione el ícono “Crear” en la esquina superior derecha de la pantalla.
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Selecciona "Nuevo Panel de control" en el menú emergente que aparece.
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Seleccione el botón “Agregar gráfico” para abrir el editor del panel en una nueva pestaña.
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El lado derecho de la pantalla muestra la pestaña 'Agregar gráfico', que ofrece varias opciones para agregar rápidamente gráficos.
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Haga clic en el icono +Agregar junto a cada gráfico para agregarlo a nuestro panel de control uno a la vez.
Los usuarios también pueden incluir gráficos en la pestaña "Mis gráficos". Esto recuperará y mostrará cualquier gráfico generado en su cuenta.
- Los usuarios deben asegurarse de seleccionar la opción “Guardar”.
Plantillas (forks) y DiseñoPuede ser desafiante comenzar a diseñar desde cero, pero la preocupación es innecesaria. Los usuarios pueden modificar algunos ajustes o filtros utilizando una plantilla (fork) de Footprint ya terminada. Pueden transformar rápidamente los gráficos completados en sus propios gráficos utilizables. Es fácil implementar estas Plantillas de Panel; todo lo que se requiere es que los usuarios modifiquen el nombre del protocolo en el campo de filtro y modifiquen la plantilla a su gusto.
Muestra de plantilla de panel. Fuente: Huella
Muestra de plantilla actualizada. Fuente: HuellaAdemás de modificar las plantillas de panel existentes, los usuarios pueden diseñar un nuevo panel. Después de preparar el panel, puede comenzar a diseñar un panel para mejorar su apariencia y organización. Esto se puede lograr ajustando las posiciones y tamaños y agregando un cuadro de texto, opciones de visualización y un filtro.
Ajustando posiciones y tamaños. Muestra: Footprint
Agregando texto. Fuente: Huella
Agregando Visualización. Fuente: Huella
Visualización
La visualización de datos es un método altamente efectivo para transmitir la representación gráfica de datos mediante el empleo de una variedad de gráficos, tablas, gráficos de barras y tablas dinámicas. Los usuarios pueden elegir cualquier visualización para sus propósitos. La visualización adecuada depende de lo que los usuarios quieran ilustrar. Otras opciones de visualización de datos incluyen número y tendencia, carrera de líneas y filas, gráficos dinámicos, sunburst y treemaps.
Gráficos de líneasLos gráficos de líneas trazan secuencias de datos, como el tiempo o las etapas del proceso. Los gráficos de líneas representan series temporales, con el eje x mostrando el tiempo y el eje y mostrando los valores métricos en cada punto.
TablasLas tablas son útiles para usuarios con varios campos. La visualización de tablas de Footprint Analytics es rica en funciones. Los usuarios pueden agregar, eliminar y actualizar columnas en su tabla para representar mejor los datos después de generarlos. Los usuarios también pueden aplicar formato condicional a la tabla producida agregando reglas para cambiar los colores de las celdas bajo condiciones particulares. Al hacer clic en el símbolo de engranaje de cada columna en la pestaña Columnas en la Configuración de visualización, los usuarios pueden ajustar su configuración.
Gráficos de barrasLos gráficos de barras son útiles para categorizar números. Los gráficos de barras permiten a los usuarios comparar rápidamente conjuntos de datos. El primer eje enumera los grupos, mientras que el segundo los cuenta. Los usuarios pueden mostrar los gráficos de diferentes maneras según su propósito. Se puede implementar un gráfico de barras apiladas cuando los usuarios visualizan datos que se pueden dividir en numerosas categorías dentro de una sola entidad. Los usuarios pueden incluir una línea objetivo que delimite la posición deseada de sus números. Los usuarios también pueden optar por mostrar valores en los puntos de datos, que muestran los números de cada barra encima de su barra correspondiente.
Tablas dinámicasUna tabla dinámica es una herramienta de visualización de datos que permite a los usuarios girar ('pivotar') las columnas para observar los resúmenes de varias maneras. Resume las filas y columnas de una tabla. Las filas de resumen suelen ser totales generales o subtotales; sin embargo, también pueden ser otras métricas, como sumas y promedios. Además, los usuarios pueden contraer y expandir divisiones en grupos.
Ecosistema de Productos HuellaEl ecosistema de productos de Footprint tiene como objetivo ayudar a los usuarios a obtener información y optimizar sus estrategias de marketing. El análisis de crecimiento, la aplicación de análisis y la API de datos forman parte del ecosistema.
Growth Analytics proporciona una solución integral para recopilar y analizar datos de diversas fuentes Web2 y Web3. Con sus sólidas capacidades analíticas, los usuarios pueden monitorear los indicadores clave de rendimiento (KPI), identificar tendencias y obtener una ventaja competitiva en sus estrategias de marketing.
La aplicación de análisis es una plataforma de análisis específica de la industria de las criptomonedas que elimina la necesidad de programación. Con su interfaz de arrastrar y soltar y datos en cadena en tiempo real, es fácil crear visualizaciones y paneles que exhiben ideas innovadoras del mercado de blockchain sin necesidad de escribir ningún código. También se pueden emplear consultas SQL para explorar aún más los datos.
La API de datos es una API de datos unificada compatible con todos los ecosistemas de cadenas principales y diseñada para NFT, GameFi y DeFi. Admite datos en bruto y métricas estadísticas, lo que le permite acceder y utilizar fácilmente los datos requeridos con una sola línea de código.
La combinación de estos tres productos crea un ecosistema potente que permite a los usuarios optimizar sus estrategias de marketing, adquirir una ventaja competitiva y tomar decisiones basadas en datos.
ConclusiónFootprint es una aplicación de análisis fácil de usar y potente, capaz de revelar y visualizar datos de blockchain. Footprint permite a los usuarios cargar sus datos y analizarlos sin esfuerzo en la cadena sin necesidad de escribir SQL con Footprint, incluso si carecen de experiencia en programación. La plataforma facilita la integración del análisis de datos en la cadena y fuera de la cadena, así como el análisis entre cadenas. Los usuarios pueden comprender rápidamente los complicados datos en la cadena gracias a los datos semánticos.
