Quelles sont les différences entre les trois principales plateformes d'analyse crypto

Les plateformes d’analyse de cryptomonnaies offrent une vision approfondie des blockchains, des protocoles et des projets, bien au-delà des simples prix des tokens et des NFT. Cependant, il existe d’importantes différences entre les diverses plateformes et outils.

Des compromis sont toujours à envisager concernant la couverture et l’accessibilité, la fonctionnalité et la flexibilité, la tarification ou les fonctionnalités distinctives. Afin d’aider les analystes à choisir la plateforme la mieux adaptée à leurs besoins, nous avons comparé les trois principales plateformes d’analyse de cryptomonnaies :

• Dune Analytics- Footprint Analytics- Flipside Pour sélectionner l’outil le plus adapté, les analystes peuvent prendre en considération les 11 aspects fondamentaux suivants :

• Couverture- Équilibre entre flexibilité et facilité d’utilisation- Latence- Performance- Tarification- Visualisation- Modèle de données- Données NFT- Tech Stack- Intégration de données off-chain- API/SDK Nous allons examiner comment Dune Analytics, Footprint Analytics et Flipside se positionnent sur ces différents critères et mettre en avant leurs avantages respectifs.

ContextePlusieurs articles comparatifs approfondis sur les outils d’analyse ont déjà été publiés. Cependant, cet article se concentre exclusivement sur les outils spécifiquement conçus pour l’analyse blockchain.

Par ailleurs, au lieu de présenter chaque plateforme individuellement, nous abordons chaque catégorie d’évaluation séparément. Si vous ou votre équipe cherchez une solution à un problème précis — par exemple, identifier l’outil le plus économique ou la plateforme offrant l’analyse NFT la plus complète — vous pouvez passer directement à la section correspondante.

CouvertureLa couverture désigne le nombre de blockchains ou de réseaux ainsi que les index des outils, comme Ethereum, Solana ou Boba Network. Elle inclut également la profondeur, c’est-à-dire jusqu’où l’outil indexe les transactions sur une blockchain donnée.

L’ingénieur de données et analyste blockchain Primo Data a réalisé l’un des meilleurs graphiques de visualisation, régulièrement mis à jour, comparant la couverture réseau des différentes plateformes d’analyse.

Parmi les trois principales plateformes d’analyse de cryptomonnaies, Footprint Analytics propose la couverture la plus large, prenant en charge 20 réseaux sur 43 suivis. Flipside suit avec 15 réseaux, tandis que Dune Analytics se limite à 8 réseaux.

Si votre besoin se limite à l’analyse des principaux tokens ou blockchains comme Bitcoin, Solana ou Ethereum, la couverture ne sera pas un critère déterminant, car les trois plateformes proposent des analyses sur ces actifs majeurs.

En revanche, dans des domaines de niche tels que le GameFi, la couverture devient cruciale. De nombreux jeux blockchain fonctionnent sur des chaînes spécialisées, parfois temporaires, telles que DFK Chain, Ronin et Wax. L’étendue de la couverture de Footprint Analytics en fait le choix de référence pour l’analyse GameFi, car il s’agit de la seule plateforme parmi les trois à fournir des données sur ces trois chaînes.

Équilibre entre flexibilité et facilité d’utilisationGrâce à la nature open source du code Web3, il est relativement simple de mettre en place un entrepôt ETL (Extract, Transform, Load) blockchain et de le rendre accessible à l’exploration autonome. La principale difficulté réside dans la couche d’interprétation — la manière dont une plateforme catégorise les données brutes en classifications pertinentes tout en filtrant les informations inutiles ou parasites.

Les données brutes offrent une grande flexibilité, permettant à chacun de définir, catégoriser et interpréter l’information à sa convenance. Toutefois, pour la majorité des analystes, ces données ne sont pas directement exploitables. À l’inverse, une simplification excessive limite la capacité des équipes avancées à produire des analyses sur mesure.

Toutes les plateformes reposent sur des bases de données relationnelles, SQL étant l’outil principal. L’utilisation de plateformes comme Flipside et Dune requiert généralement des compétences en SQL. Footprint a cependant ajouté une couche d’abstraction au-dessus de SQL — un générateur de requêtes SQL — qui propose une interface d’analyse par glisser-déposer. Cette interface permet uniquement des requêtes simples (sans requêtes imbriquées, sous-requêtes corrélées ou fonctions de fenêtre), mais elle réduit fortement la barrière d’entrée, constituant ainsi un atout pour l’écosystème.

LatenceLa latence correspond au délai nécessaire pour mettre à jour les données.

Dans un @carsonbrown67/the-race-for-data-domination-an-evaluation-of-the-todays-top-crypto-analytics-platforms-3cdf83d512fe">article comparatif approfondi publié par l’analyste Carson Brown en octobre, la latence de plusieurs plateformes majeures a été comparée. Dune présentait la latence la plus faible parmi les trois, tandis que Footprint Analytics arrivait en deuxième position avec un léger retard supplémentaire.

La latence constitue un enjeu majeur, et notre équipe d’ingénierie travaille activement à son amélioration. Le 7 novembre, Footprint a annoncé plusieurs mises à jour majeures. Après ces évolutions, une nouvelle série de requêtes a été menée sur chaque plateforme afin de récupérer le dernier bloc Ethereum, donnant les résultats suivants :

PerformanceLa performance désigne la rapidité avec laquelle les utilisateurs peuvent interroger les données, un critère particulièrement crucial pour les analystes professionnels ou ceux qui doivent traiter des données efficacement.

Les résultats indiquent que Flipside a été le plus rapide, Footprint Analytics arrive en deuxième position, et Dune se classe troisième avec un temps de réponse de 17 secondes.

Tarification

Dune et Footprint proposent tous deux des versions gratuites destinées aux débutants, ainsi que des offres payantes pour les utilisateurs avancés. La version gratuite de Footprint prend également en charge les API de données.

Flipside ne facture aucun frais. Elle agit en tant qu’intermédiaire entre les projets (par exemple Uniswap et SushiSwap), offrant des récompenses d’analyse tout en fournissant l’infrastructure nécessaire à la conduite des analyses. Pour plus de détails sur la répartition des récompenses, consultez cette explication Discord. Chaque récompense est partagée à parts égales (50/50) entre la plateforme et l’analyste.

VisualisationToutes les plateformes proposent des fonctionnalités de création de graphiques de base. Cependant, si les utilisateurs souhaitent visualiser les données sous différents angles, en mode dynamique comme statique, Footprint offre ces options supplémentaires. Le tableau ci-dessous compare les capacités de visualisation des trois plateformes :

Modèle de donnéesUn modèle de données structuré pour l’analyse blockchain doit répondre aux critères suivants :

• Minimiser les jointures de tables – Les utilisateurs doivent pouvoir identifier rapidement les entités à relier.- Réduire le coût de compréhension – Cela inclut, par exemple, l’absence de recherche séparée d’adresses de smart contracts ou l’agrégation des transactions brutes.- Optimiser l’indexation – Il est essentiel que les tables puissent être interrogées rapidement.- Éviter la redondance des données – Stocker la même information dans plusieurs tables peut entraîner des incohérences et des erreurs.- Assurer l’intégrité des données – Cela passe par l’utilisation de clés étrangères et d’autres outils de base de données pour prévenir les anomalies.- Garder le modèle de données aussi simple que possible – Ce point est crucial pour la scalabilité et la maintenabilité. Toutes les plateformes prennent en charge les données de transactions brutes et permettent une analyse approfondie. Elles proposent également des tables stockant des données décodées. Cependant, si les utilisateurs ont besoin de tables statistiques pré-agrégées pour obtenir rapidement des indicateurs métiers, seule Footprint propose ce type de tables.

Données NFTPour l’analyse des NFT, il est essentiel d’évaluer la couverture de chaque plateforme sur les différents réseaux et marketplaces avant de faire un choix. Les requêtes ci-dessous renvoient les valeurs de données respectives.

Les résultats montrent que Flipside prend en charge le plus grand nombre de marketplaces. Footprint fournit des indicateurs métiers supplémentaires, comme la détection du wash trading (référence Twitter), qui, à l’instar d’autres métriques, peuvent être interrogés via l’API.

Tech StackToutes les plateformes reposent sur des bases de données relationnelles. Lorsqu’il s’agit de traiter des milliards, voire des billions de lignes de données, il est essentiel de mettre en place une infrastructure scalable.

Les trois plateformes utilisent SQL comme principal langage de requête, ce qui permet de migrer facilement les requêtes avec peu de modifications. Footprint a toutefois introduit une couche d’abstraction supplémentaire au-dessus de SQL, permettant des requêtes par glisser-déposer. De plus, le Jupyter Notebook a récemment été adopté comme alternative d’interface.

Intégration de données off-chainLors de l’analyse de données on-chain, la possibilité de comparer ces données à des informations off-chain à l’aide d’outils statistiques (comme l’analyse de corrélation) est essentielle. Dune et Footprint permettent aux utilisateurs de télécharger leurs propres tables pour une analyse en temps réel sur leurs plateformes respectives.

Par ailleurs, Footprint propose des tables de référence (par exemple, token_info, protocol_info), permettant aux utilisateurs de retrouver rapidement des tokens par nom. La couverture étendue de Footprint sur les métadonnées des tokens NFT rend également possible l’analyse des attributs NFT.

API/SDKPour les équipes de recherche et les analystes qui n’ont pas de contrainte stricte de temps d’exécution pour une extraction ponctuelle de données et qui souhaitent simplement intégrer des graphiques dans des rapports, la vitesse d’exécution des requêtes n’est pas un enjeu majeur. En revanche, pour les équipes prévoyant une intégration logicielle, une exécution rapide des requêtes (par exemple pour l’historique des transactions dans les portefeuilles populaires) et une interface d’interaction avec la base de données s’avèrent nécessaires.

Dune (Query Engine V2), Flipside et Footprint proposent tous une API SQL officielle, permettant de migrer n’importe quelle requête du site web vers l’API. Toutefois, cette méthode d’intégration n’est pas la plus simple, car elle nécessite des requêtes SQL pré-construites. Pour simplifier cela, Footprint développe une API REST, permettant d’extraire les données d’un simple clic.

En ce qui concerne le chargement automatisé des données, seule Footprint propose une infrastructure logicielle officielle, permettant de construire des pipelines de données entièrement automatisés.

Parmi ces plateformes, seule Flipside propose un SDK officiel, compatible avec Python et R.