Web3 Veri Ortamını Haritalamak

Bu yazı ilk olarak Decentralised.co'da yayınlandı. Biz GCR olarak size Merkezi Olmayan'dan her ay iki kez, her perşembe günü olmak üzere uzun formlar getireceğiz! Önemli trendler, veriler ve içgörüler konusunda güncel kalmak için 200'den fazla firmanın yönetimi Decentralised.co'ya güvenmektedir. Aşağıdan bültenlerine kaydolun; Discord'daki en aktif üyelerimize yönelik bu işbirliği hakkında daha fazla bilgi edinin.

Decentralised.co'ya abone olun

Selam,

Burada yazılanların ötesine geçen bir bağlam istiyorsanız , 18 Temmuz'da bu yazıya bir ön imleç yazmıştık.

Tüm canlılar kayıt tutar. Hayvanlar ne zaman avlanmaları gerektiğini anlamak için mevsimleri takip ederler. Kemirgenler ve kuşlar yiyecekleri benzersiz yerlerde depolar. Aylar sonra yiyecek için erişirken onu nerede sakladıklarını hatırlamaları gerekiyor. Kurtlar, diğer hayvanlara uzak durmalarını işaret etmek için bölgelerinin çevresinde işaretler oluşturur. Ağaçlar bile zamanın kaydını tutar. Her yıl sandıklarda bir halka oluşur. Halka sayısına göre bir ağacın yaşı tahmin edilebilir.

Ağaçlar ve hayvanlar zamanı takip etseler de geçmişi geri getiremez ve anlatamazlar. Belleğe erişimleri yoktur. İnsanın kayıt tutmasını farklı kılan şey budur. İletişim yeteneklerimiz sayesinde Mezopotamya'daki Sümerlerin (MÖ 3400) ve eski Mısırlıların (MÖ 3200) bilgileri kaydetmek için çivi yazısını ve hiyeroglifleri kullandıklarını biliyoruz.

İnsanlık, kaynağın fiziksel olarak dahil olmasına gerek kalmadan bilginin aktarılabildiği zaman gelişti. Platon ya da Sokrates'in eserlerini, onlar gittikten çok sonra bile okur ve onlardan keyif alırız çünkü onların öğretilerini saklama imkanımız vardır. Yazma orijinal AR platformuydu.

Tahıl takibini yapan İran'dan yazıyorum. Kaynak: Bağlantı

Yazının işleri hayal gücüne bıraktığı yerde veriler, işlerin objektif kalmasına yardımcı oldu. Bireylerin bir şeyleri hafızasında saklama ihtiyacını azalttı. En eski insan metinlerinden bazılarının borç, gelir veya ticaret kayıtlarını içermesinin nedeni kısmen budur.

Dijitale Geçiş

Post-endüstriyel çağda firmalar, satış kayıtlarıyla dijitalleşerek pazar konumlarını güçlendirmek için rekabetçi hendekler inşa ettiler. Bunun bir örneği Asian Paints adlı Hintli bir şirkettir. Boyaları piyasanın en iyisi olmayabilir ancak Hindistan'ın 8 milyar dolarlık boya sektörünün %50'den fazla pazar payını kontrol ediyorlar.

Neden? Kolay cevap, bunun bir ev markası olduğu ve şirketin ölçek ekonomisine sahip olduğudur. Ancak oraya nasıl ulaştıklarının kökleri verilerde yatıyor. Tedarik zincirlerini optimize etmek için veri toplama ve işlemeye büyük yatırım yaptılar.

Bağlamda, Asian Paints'in hisselerinin son 30 yılda %25 gibi şaşırtıcı bir CAGR'a sahip olduğu söylenebilir. Bu büyümeyi destekleyen şey, 1970'lerde bir ana bilgisayar bilgisayarına yapılan yatırımdı. Cihaz, o dönemde Hindistan'ın en iyi araştırma kuruluşlarında kullanılanlardan daha güçlüydü. Hindistan genelinde satılan boyanın rengi ve miktarı hakkında saatlik veriler topladı. Bu, Asian Paints'in Hindistan genelindeki boya talebini %98 doğrulukla tahmin eden bir model oluşturmasına olanak sağladı.

Bu öngörücü güç, yenileme süresini önemli ölçüde azaltabileceği için Asian Paints'in maksimum değeri yakalamasına olanak tanıdı. O zamanlar boya gibi malların satışının normu, onu bir toptancıya satmak, o da bunu daha sonra bir distribütöre vermek ve o da onu bir bayiye satmaktı. Bayi doğrudan tüketiciyle etkileşime girecek. Bu kadar karmaşık bir tedarik zincirinin nedeni, her bir tarafın bir varlık envanteri tutması ve boya arz ve talebine ilişkin verileri kontrol etmesiydi.

Asya boyalarının kurucusu Bay Choksey, son kullanıcının tüketim kalıplarını inceleyerek ve aracılara olan bağımlılığı azaltarak toptancıları ve distribütörleri tedarik zincirinden çıkardı. Asian Paints, aracıları ortadan kaldırarak MRP'nin %97'sini (%3'ü bayilere) ele geçirdi, buna karşılık rakiplerinin yakaladığı %60'tı.

Telgrafın çıkarabileceği değer, Telegraph üzerinden aktarılan önde gelen şerit bantları olacaktır.

Dijitale geçiş bir gecede gerçekleşmedi. Veri toplamayı ilginç kılan şeylerden biri de finans dünyası ve yavaş yavaş birbirine ne kadar bağlı hale geldiğiydi. Örneğin 20. yüzyılın sonlarında borsa verileri yukarıdakine benzer cihazlar kullanılarak telgraf üzerinden aktarılıyordu. 1835 gibi erken bir tarihte, tüccarlar güvercinleri Avrupa'da olup bitenler hakkında bilgi içeren kağıt parçalarını taşımaları için eğitiyorlardı. Mal taşıyan vapurlar karaya 50 mil yaklaştığında, güvercinler bilgiyle birlikte belirlenen noktalara uçuyorlardı. Yatırımcılar, haberleri alabilmek için önceden her saat başına 500 dolara kadar ödeme yapıyordu.

1867'ye gelindiğinde tüccarlar, bilginin telgraf aracılığıyla iletilme hızını optimize etmek için rekabet etmeye başladı. E. A Calahan adlı bir Western Union Çalışanı, müşterilerine şerit verilerini aktarmaları için çalışanları işlem katlarına gönderebilme olanağı için NYSE'ye 200 bin doların üzerinde ödeme yaptı . Sistemi optimize etmek için özenle çalışan kişilerden biri de Thomas Alva Edison adında genç bir bilim adamıydı. Bir yüzyıl sonra, Bloomberg terminali gibi araçlar, herhangi bir günde iletilen finansal verilerin hızını ve miktarını katlanarak artıracaktı.

Ham Verilerin Kalıplanması

Ham petrol gibi verilerin de kullanılmadan önce birkaç aşamadan geçmesi gerekir. Bloomberg'in nasıl büyüdüğünü öğrenmek, tüm veri ortamının nasıl geliştiğine ve hangi sürece ışık tuttuğuna ışık tutar. Bloomberg, ticaret ve raporlama mekanizmalarını geliştirmek için teknolojiyi kullanan ilk girişim değildi. NASDAQ, bilgi yaymak ve alış/satış emirlerini vermek için Bunker Ramo terminallerini kullandı. Ancak eski telefon iletişim ağlarına güvenmek, bu modeli ölçeklendirmenin her zaman zor olacağı anlamına geliyordu.

Kaynak – NASDAQ – Otomatik OTC Ticaretinin Evrimi

1981 yılında, yatırım bankası Solomon Brothers'ın ortağı Michael Bloomberg, Phibro Corporation'ın bankayı satın almasıyla 10 milyon dolarla kovuldu . New York'tan Japonya'ya kadar finansal piyasaların elektronikleşmesinin artmasıyla yatırımcıların kolaylaştırılmış finansal bilgiler için ödeme yapmaya hazır olduklarını fark etti. 1986'da adı Bloomberg olarak değiştirilen Yenilikçi Piyasa Sistemi adında bir veri hizmetleri şirketi kurdu.

İnternet yaygınlaşmadan önce Bloomberg Terminaline The Chiclet kullanılarak erişiliyordu. Bu, özel telefon hatları aracılığıyla yerel merkeze bağlanan özel bir kablo aracılığıyla Bloomberg denetleyicisine bağlandı. Bloomberg, veri ortaklıkları, haber ajansları ve basın bültenleri, manuel veri girişi ve telefon tabanlı veri toplama gibi özel yöntemler aracılığıyla veri topladı.

İnternetle birlikte bilgi baraj kapakları açıldı. Bugün Bloomberg, 200 milyar parça finansal bilgiyi neredeyse gerçek zamanlı olarak tedarik ediyor, işliyor ve dağıtıyor. Bu saniyede yaklaşık 23 milyon veri noktası demektir. Bloomberg'de mevcut olan bilgilerin bir kısmı halka açıktır. Şirketlerin mali tabloları ve hisse senedi ve tahvil fiyatları gibi veri noktaları halka açık forumlarda bulunabilir.

Peki ya bir petrol ve gaz analistiyseniz ve ham petrol konteynerlerinin hareketini anlamak istiyorsanız? Bloomberg gibi bir veri kaynağına abone değilseniz bu bilgiyi gerçek zamanlı olarak almanız pek mümkün değildir. İnternetteki tüm veriler ücretsiz olarak mevcut değildir.

Web2'deki veriler söz konusu olduğunda bireyler için genellikle iki kısıtlama vardır: izinli erişim ve büyük miktarda verinin işlenmesinin önündeki yüksek engel. Yıllar geçtikçe Bloomberg gibi sağlayıcılar, bağlı kuruluşları aracılığıyla veri sağlamak için yeterince güçlü ağ etkileri oluşturdular; analistlerin veya yatırımcıların bunu yapmaya gücü yetmiyor.

Verileri her biri farklı fiyatlandırma kademelerine sahip olabilen çeşitli veri platformlarından elde etmeye çalışmaktansa yıllık abonelik için Bloomberg'e 20.000 ABD doları ödemek daha iyidir. Verileri ele geçirmek için yeterince çabalasanız bile, önemli bir altyapı harcaması olmadan analitiği gerçek zamanlı olarak işleyemez ve çalıştıramazsınız. Perakende tarafında, sonunda ölçeklenen birçok platform, veri eşleştirme motorlarıydı.

Bunu şu şekilde düşünün: Google (arama motoru), reklam dolarları karşılığında işletmelere kullanıcılara erişim sunan bir veri şirketidir. Bir restoran veya haber bülteni (bizimki gibi) Google'da bilgi arayan kullanıcıları hedeflemek istediğinde, benzer bilgilere yönelik arz ve talebi eşleştirir. Web3'e özel bir haber bülteni hakkında bilgi arayan biri bizi arıyor. Ve biz o kişiyi arıyoruz. (Tavsiye programımızı buraya ekleme dürtüsüne direniyorum.)

Google, içinde çalıştığı ölçek ekonomisi nedeniyle bir tekel kurdu. Kullanıcı envanterleri ve kullanıcılarının her gün yaptığı sorgu sayısı rakipsiz kalıyor. Google bu konumu, reklamların norm olduğu bir dönemde hiç reklam içermeyen bir arama motorunu piyasaya sürerek, ardından YouTube ve Android'i satın alarak ve en sonunda Google'ı varsayılan arama motoru yapmak için Apple gibi meslektaşlarına ödeme yaparak oluşturdu. Yalnızca Apple için Google, Safari'deki varsayılan arama motoru olarak kalabilmek için yılda 20 milyar dolar ödüyor .

Google bu primi ödüyor çünkü özünde sunduğu teklif eşleşen bir motor. Eşleştirme motoru, ihtiyacı olan kullanıcıları, teklif sunan işletmelerle temasa geçirir. Web'deki tekellerin çoğunun özünde eşleştirme motorları vardır. Amazon, ürün satıcılarını alıcılarla eşleştirir. Instagram, izleyiciyi içerik oluşturucularla eşleştirir. Bu eşleştirme motorları işe yarıyor çünkü bu ürünlerdeki etkileşimler, bağlamın yönlendirilebileceği zengin yollar bırakıyor.

Ben Evans, 2022'de veri diye bir şeyin olmadığını ünlü bir şekilde yazmıştı. İçeriğimi, yemeğimi veya seyahat tercihlerimi bilmenin üçüncü bir taraf için pek bir değeri yok. Yalnızca bir araya getirildiğinde veya bağlamla zenginleştirildiğinde ticaret veya araştırma için değerli hale gelir.

Cuma gecesi biriyani yeme tercihlerimin, tam da onu satın alma olasılığım en yüksek olduğunda bana biriyani teslimatının reklamını yapmak için kullanılabileceği anlamındaki bağlam. Toplamda, satın alma olasılığımı aynı bölgedeki bir emsal ile karşılaştırmak, kullanıcıları daha iyi hedeflemeye yardımcı olur.

Verilerin değerli olabilmesi için ya ölçeğe (çok sayıda) ya da bağlama ihtiyacı vardır. Web3 ve Web2 ürünlerinin tarihsel olarak farklılaştığı nokta, bıraktıkları izlerdir. Belirli bir haftada kaç Xbox kontrol cihazının satılacağını yalnızca Amazon biliyor. Ancak tüccarların herhangi bir günde OpenSea'de NFT alıp satma kalıplarını görebilirsiniz. Bunun nedeni, bu işlemlerin her birinin halka açık bir iz bırakmasıdır.

Web3'teki veri ürünleri bağlam oluşturmak için bu izleri kullanır.

Ethereum ve Bitcoin gibi blok zincirleri sırasıyla her 12 saniyede bir ve ~10 dakikada bir blok üretir. Her blok, blok zincirinin durumunu değiştiren işlemleri içerir. Etherscan gibi blok kaşifleri tüm işlemlerle ilgili verileri yakalayabilir. Örneğin Etherscan'e gittiğinizde bir blok görürseniz aşağıdaki görseli görebilirsiniz.

Blockchain üzerindeki işlemler bağlam açısından zengindir. Arkham ve Nansen gibi ürünler, araştırmacıların bir işlem gerçekleştiğinde neler olduğunu anlamalarını sağlayan yorumlama motorlarıdır.

Ethereum başladığından beri tüm blokları görüntüleyebilirsiniz. Peki bu bilgiyle ne yapabilirsiniz? Hemen hemen hiçbir şey. Bu nedenle, bu verileri çeşitli tablolarda yakalamanın bir yoluna ihtiyacınız var. Örneğin bir pazar yerinin NFT sözleşmesi blok halinde çağrıldığında, o işleme ilişkin veriler NFT ile ilgili tablolara eklenmeli veya bir Uniswap sözleşmesi çağrıldığında ilgili veriler DEX ile ilgili tablolarda saklanmalıdır. . (Dune bunu bir hizmet olarak yapar.)

Önemli altyapı maliyetlerine katlanmadan ham verileri analiz edemezsiniz. Dolayısıyla, veriler ücretsiz olarak mevcut olmasına rağmen aynı sorunlarla karşılaşırsınız. Bir yatırımcı veya dApp oluşturucusu olarak harici verilere güvenirsiniz. Ancak temel işleviniz veri toplamak ve yönetmekle ilgili değil. Kaynakları temel ancak temel olmayan faaliyetlere harcamak her kuruluşun keyif alabileceği bir lüks değildir.

Bağlam Değeri Artırır

Veri ürünleri için verilerin etrafındaki bağlam, ürünü benzersiz kılar. Bloomberg finansal anlayışını uygulayarak verileri mucitlerin ve yatırımcıların kolaylıkla tüketebileceği bir forma dönüştürüyor. Benzerweb gibi web siteleri veya Newzoo gibi araştırma yayınları, izledikleri verilere sosyal veya oyunla ilgili bağlamı uygulamak için temel becerilerini kullanır.

Blockchain yerel veri ürünleri, belirli kullanıcı alt kümeleriyle ilgili soruları yanıtlayan sorgular aracılığıyla kullanıcı bağlamı sağlayarak kendilerini farklılaştırır. Örneğin TokenTerminal, protokollerin ekonomik temellerini hesaplar. Nansen, piyasa katılımcılarının varlıkların hareketlerini etiketlemelerine ve anlamalarına yardımcı oluyor. Parsec, yatırımcıların DeFi pozisyonlarını daha iyi analiz etmelerine yardımcı olmak için zincir üzerindeki verileri sorguluyor.

Bu ürünlerin tümü kamu yararına çalışıyor: zincir üstü veriler. Aradaki fark, bu ürünlerin verilerini nasıl sundukları ve bu da onları farklı kitlelere çekici kılıyor.

Sektörümüzdeki ürün kategorisi ayrımı, hangi verilerin zincire aktarıldığına ve hangi bilgilerin zincir dışı kaynaklardan elde edildiğine dayanmaktadır. (Bazıları sıklıkla her ikisini de kullanır.) Veri sağlayıcılar, ürünler oluşturmak için bağlam filtrelerini kullanır. Tıpkı Web2 verilerinin kendi nişleri olduğu gibi, Web3 veri şirketleri de temel yetkinliklerini kullanarak hendekler inşa etmiş veya yavaş yavaş inşa etmektedir.

Bu nedenle, kurucuların geçmişleri çoğu zaman piyasaya sürülen ürünlerin doğasını belirler. Çekirdek bir ekip, kriptodan önce sermaye piyasalarında önemli miktarda zaman harcadığında, ürünleri Bloomberg'i taklit etme eğilimindeyken, kripto yerel ürünleri Nansen'e benziyor. Farklı ürünler, aynı verileri sorgularken bile farklı ihtiyaçları karşılar.

Örneğin, borsalar genellikle verileri sabit aralıklarla atar. Veri işinde değiller ve eski verilerin saklanması ek sunucular ve yönetim gerektiriyor. Kaiko ve Amberdata gibi bazı veri sağlayıcılar borsalardan gelen geçmiş sipariş defteri verilerini saklıyor. Bu tür veriler, tüccarların ve yatırımcıların hipotezlerini test etmek için modeller oluşturmalarına olanak tanır. Ancak hangi DeFi sözleşmelerinin ETH veya stabilcoin akışıyla dolduğunu anlamak veya belirli adres veya varlıkların zincir içi davranışlarını analiz etmek istiyorsanız Nansen veya Arkham'ın bir ürününe ihtiyacınız olacak.

Pazar haritası her kategorideki her oyuncuyu temsil etmez.

Ürünlerin pazarlarda nasıl konumlandırıldığını anlamanın bir yolu, kriptodaki tüketici kişiliğinin merceğinden bakmaktır. Bu kişiler aşağıdaki dört ana kategoriye ayrılabilir.

Finansal Kurumlar

Kripto veri ürünlerinden akan doların çoğu, ayı piyasası sırasındaki finansal kuruluşlardan geliyor. Bunlar, daha uzun satış döngüleri ve çok daha karmaşık veri gereksinimleri olan büyük müşterilerdir. Bir ürünün finansal kurumlara yönelik olup olmadığını bilmenin bir yolu, müşterinin maliyetinin ne kadar olduğunu belirlemek için bir satış görüşmesine tabi tutulması gerekip gerekmediğidir. Web2 dünyasında PitchBook veya CB Insights'ın maliyetini bulamazsınız. Kriptoda Chainalytics gibi bir ürünün maliyetinin ne kadar olacağını bilemezsiniz.

Şaka bir yana, böyle bir satış sürecinin bir nedeni de bu tüketici segmentine yönelik veri ürünlerinin sunduğu uygulamalı, beyaz eldivenli hizmettir. Bu kullanıcılar genellikle oldukça ayrıntılı ve sık verileri tercih eder. Verilere yalnızca ticaret öncesi kararlar için değil, aynı zamanda uyumluluk ve vergilendirme gerekliliklerini yerine getirmek amacıyla ticaret sonrası kullanımlar için de ihtiyaç duyulur.

Örneğin, onlara portföy değerlerinin tarihsel olarak ne olduğunu söyleyen, vergi hesaplamalarında yardımcı olan vb. ürünlere ihtiyaçları var. Amberdata, Kaiko, CoinMetrics, CryptoCompare ve bir dereceye kadar Nansen gibi firmalar bu müşterilere hizmet veriyor.

Deneyimlerime göre, yalnızca büyük finansman turlarına sahip kurumlarda veya ekiplerde çalışan geçmişe sahip kurucular, kurumsal pazarın verisini açmayı başarabildi. Her kurumsal üründe olduğu gibi burada da giriş engeli nispeten yüksektir.

Geliştiriciler

Web3'ün şekillendirilebilirlik özelliğiyle sıklıkla karşılaşıyoruz, bu da Web3 uygulamalarının birbirine bağımlı olabileceği anlamına geliyor. Birbirlerinden veri isteyebilirler. Bu yüzden sürekli birbirlerinden veri okumaları gerekiyor. Örneğin, Yearn Finance gibi bir platformun Aave ve Compound'dan veri okuması gerekiyor ve Tensor gibi bir NFT toplayıcının Magic Eden ve diğer pazaryerlerinden veri okuması gerekiyor.

Ancak bu veriler Ethereum ve Solana gibi zincirlerdeki bloklar arasında depolanıyor. Ethereum 12 saniyede bir blok oluşturuyor ve Solana bunu 400 ms'de yapıyor. Blockchain verilerini tablolar halinde sıralamak ve hızlı erişim için saklamak önemsiz bir iştir. Covalent, Graph, Chainlink ve Powerloom gibi indeksleyicilerin devreye girdiği yer burasıdır. Ham blockchain verilerinin istenilen formatta saklanmasını sağlarlar, böylece geliştiriciler bu verileri basit API çağrıları yoluyla alabilirler.

Bu tüketici kişiliğinde ortaya çıkan bir segment, kullanıcı davranışını anlamak için kullanılan araçları içerir. Örneğin ARCx , geliştiricilerin bir dApp ile etkileşime giren kullanıcıların demografik bilgilerini yakalamak için zincir dışı verileri (tarayıcı davranışı gibi) zincir içi verilerle (cüzdan adresleri gibi) eşlemelerine olanak tanır. Geliştiricilerin kullanıcılarının kim olduğunu belirlemelerine yardımcı oldukları için nispeten küçük ama alakalı bir alandalar.

Araştırmacılar ve Yayınlar

Kriptodaki veri ürünleri genellikle araştırmacılar ve yayınlarla işbirliği yaparak dağıtım bulur. Örneğin CCData, Bloomberg'de sıklıkla alıntılanıyor. Araştırmacılar, verileri toplarken, temizlerken veya düzenlerken zamandan ve emekten tasarruf etmeye yardımcı oldukları için veri ürünlerine güvenmeye teşvik edilir. Dune gibi ürünler, listede daha üst sıralarda yer almak için birbirleriyle rekabet eden analistlerden oluşan bir topluluk oluşturarak bir hendek inşa etti.

The Block ve Delphi gibi yayınlar, üçüncü taraf sağlayıcıların verileri kullanılarak oluşturulan kontrol panellerini sergiliyor. Decentralised.co'da, veri toplarken harici kaynakları kullanırken ekibin zayıf kalmasına yardımcı oldukları için tamamen harici veri sağlayıcılarına güveniyoruz.

Bu tüketici segmentine hizmet vermenin zorluğu, daha küçük araştırmacıların, yalnızca tek bir kişiyle alakalı olabilecek niş içgörüleri ortaya çıkarmak için muazzam miktarda kaynak harcamayı haklı çıkaracak gerekli bütçeye sahip olmayabilmeleridir. Tersine, firmalar, dağıtıma yardımcı olduğu için Financial Times gibi önemli yayınlarla ortaklık yaparak çaba ve kaynak harcamaya oldukça teşvik ediliyor.

Perakende yatırımcılar

Perakende yatırımcılara yönelik ürünler genellikle daha düşük ayrıntı düzeyine ve veri sıklığına sahiptir. Ancak ölçek ekonomisi gördükleri için bunlar oldukça karlı nişlerdir. Her biri 100 dolar ödeyen on bin kullanıcı, kaybın olmadığı bir dünyada 1 milyon dolarlık bir ARR işidir. Söylemesi yapmaktan daha kolay ama bu ekonomiler neden bu kadar çok perakende odaklı kripto veri ürünümüz olduğunu açıklıyor.

Perakende odaklı ürünlerin büyük bir kısmı ücretsizdir veya reklamlarla desteklenmektedir. Örneğin, DefiLlama gibi ücretsiz bir kaynak, sipariş defteri anlık görüntüleri almadığı için kaymayı önlemek için siparişinizi farklı borsalar (CEX'ler ve DEX'ler) aracılığıyla nasıl yönlendirebileceğinizi size söylemez, ancak token kilit açma veya getiri kilit açma işlemleriyle ilgili bilgileri görüntüler.

Bu tüketici segmentindeki değişikliklerden biri, dağıtım ortamının yeni bir pazar kategorisi açmasıdır; örneğin Cielo , verileri Telegram aracılığıyla bildirim olarak iletiyor. Masaüstü arayüzleriyle uğraşmayı tercih etmeyen bir tüketici segmenti için bilgileri kullanımı kolay bir şekilde aktararak 40.000'den fazla kullanıcıya ulaştı. Doğru yapıldığında dağıtım araçları bile erken aşamadaki girişimler için farklılaştırıcı olabilir. Verilerde bile.

Sınıflandırma bazı noktalarda bulanıklaşsa da veri firmaları B2B veya B2C yönelimlerine bölünebilir.

Amberdata ve Kaiko gibi şirketlerin sofistike oyunculara hitap eden ürünleri var. Bu ürünler daha ayrıntılıdır (verilerin mevcut olduğu ayrıntılar) ve sıktır (örn. tek tek ve gerçek zamanlı sipariş defteri verileri) ve modeller oluşturma ve test etme, ticaret öncesi analiz, ticaret sonrası raporlama, vergilendirme ve uyumluluk gibi talepleri karşılar. Veriler, müşterilerin özel analizler yapmasına ve kendi zevklerine göre görselleştirmeler oluşturmasına olanak tanıyan bir formatta sağlanır. Bu şirketler genellikle ürünlerini bir ödeme duvarı arkasında sunarlar.

Maliyet genellikle altyapı gereklilikleri, ilgili müşterinin niteliği ve satış döngüsünün uzunluğu nedeniyle ayrıntı düzeyinin bir fonksiyonudur.

Yukarıdaki görsel, farklı ürünleri iki eksende haritalandırıyor: derinlik ve ayrıntı düzeyi ile ürünlerin fiyatları. Lütfen bu grafiklerin kesin olmadığını unutmayın. Birkaç nokta yanlış yerleştirilmiş olabilir. Buradaki fikir, çeşitli ürünleri ve bunların pazardaki konumlarını düşünmek için zihinsel bir model geliştirmektir.

Dune veya CoinGecko gibi perakende odaklı ürünler neredeyse tüm verileri ücretsiz olarak görüntüler. Müşterilerin bazı verilere erişmek için veya analizlerini yürütmek için API'ler aracılığıyla veri istiyorlarsa ödeme yapması gerekir. Örneğin, çeşitli Dune sihirbazları tarafından oluşturulan tüm grafikleri görüntüleyebilirsiniz, ancak bunlar, CSV biçiminde indirebileceğiniz satır sayısını sınırlar. Daha fazla ödeme yaptıkça daha büyük CSV dosyalarını indirebilir ve özel sorguları görüntüleyebilirsiniz.

Perakende odaklı şirketler, müşteri başına düşük gelire ve ücretsiz kullanıcıların yüzdesi olarak az sayıda ödeme yapan müşteriye sahip olma eğilimindedir. Bunu internet şirketlerinin freemium modellerinin dönüşüm oranlarıyla karşılaştırın. Genellikle dönüşüm oranı 2%–5% dir. %10'luk bir dönüşüm oranı aykırı bir değer olacaktır. Onların taktikleri mümkün olduğunca çok sayıda ücretsiz müşteriye sahip olmaktır, böylece %4'lük bir dönüşüm oranı gelire önemli ölçüde katkıda bulunur. Buna huninin tepesi diyoruz.

Bu nedenle veri şirketlerinin dönüşüm hunisinin üst kısmının daha düşük bir dönüşüm oranıyla ayakta kalabilmeleri için yeterli gelir elde edebilecek kadar büyük olması gerekiyor. Firmalar, sitenin çok sayıda ziyaretçisi olduğunda reklamlardan gelir elde etmeyi de düşünebilirler. CoinGecko, verilerin çoğunu ücretsiz sağlamaya devam etmek için reklam gelirini kaldıraç olarak kullanıyor.

Yıllar geçtikçe şirketler, (B2B ve B2C) yelpazenin her iki ucundaki noktaları doldurarak arada bazı boşluklar bıraktılar. Birisi merkezi borsalarda emir defterlerinin nasıl değiştiğini veya satış alım oranlarının, IV'lerin ve çarpıklıkların nasıl değiştiğini görmek isterse, görselleştirmeye yardımcı olan çok fazla ürün yoktur. Dünyadaki CoinGecko'lardan daha ayrıntılı, ancak saf B2B oyuncularının ürünlerinden daha az ayrıntılı bir ürün için yer var.

Hendeklerde

Hammaddenin bedava olduğu işletmelerde hendek bulmak kolay değil. Blockchain verileri serbestçe kullanılabilir. Toplayabileceğiniz verilerde özel hiçbir şey yoktur. Dolayısıyla, veri işlerindeki hendekler yalnızca başkalarının sahip olmadığı bazı verilere sahip olmanıza dayanmıyor. Bunun yerine, bir ekibin verileri anlaşılır, tüketilebilir bir formatta, zamanında ve hatasız olarak sağlama becerisine dayanırlar.

Birçok şirket aynı verilere sahip olduğunu iddia ediyor ancak veri kalitesi ve sunumu farklı. Örneğin birçok şirket zincir dışı sipariş defteri verilerine sahip olduğunu iddia ediyor. Ancak alış/satış emirlerinin sayısı, zaman serisinin uzunluğu ve mevcut borsa ve çiftlerin sayısı gibi faktörler sağlayıcıdan sağlayıcıya farklılık gösterir. Amberdata ve Kaiko, kripto pazarları için en kapsamlı sipariş defteri verilerine sahiptir.

Peki neden bu tür verileri yalnızca birkaç sağlayıcı sağlayabiliyor? Web3 verilerinde hendeklerin nerede ortaya çıktığının açıklaması burada yatıyor.

Yetenek – Açıkça belirtme riskini göze alarak, ham madde serbest olduğunda, onu nasıl şekillendirdiğiniz ürünün değerini belirler. Ham verileri yararlı bilgilere dönüştürmek, kripto ve geleneksel finans piyasalarındaki birçok alanda alan uzmanlığı gerektirir. Velo Data gibi geleneksel pazarlarda deneyime sahip ekipler, benzer B2C ürünleri oluşturmaya çalışan diğer ekiplere göre avantajlıdır. Blockchain veri yapılarını anlayan ve finansal piyasalarda ilgili deneyime sahip yetenekli geliştiriciler bulmak nadirdir.

Altyapı – Büyük miktarda verinin toplanması ve iletilmesi kolay elde edilemeyen bir altyapı gerektirir. Bu tür operasyonlar sermaye ve yetenek gerektirir. Altyapı neden hendek? Bellek havuzu verilerini düşünün. Bloklar onaylanmış işlemlere ilişkin verileri içerir. Onaylanmamış işlemler ne olacak?

Farklı ağ düğümleri (örneğin, aynı havuza bağlı düğümler) farklı onaylanmamış işlemleri görür. Yalnızca bir düğümü çalıştırmak, rakip işlemlere ilişkin küresel bir görünüm sunmayacaktır. Birden fazla blok zincirinde birden fazla düğümün sürdürülmesi altyapı maliyetlerine katkıda bulunur. AI'da (ve geçmişteki içerik ağlarında) olduğu gibi, ölçeklendirme sırasında donanım maliyetlerini düşük tutma yeteneği, zaman içinde sektördeki kazananları ve kaybedenleri belirleyecektir.

Ağ Etkileri –Birçok kripto veri ürününde ağ etkilerinin mevcut olduğu varsayılabilir. Örnek olarak Chainlink’i ele alalım. Uygulamaların diğer uygulamalardan veya zincirlerden veri okumasına izin veren ilk kahinlerden biriydi. Topluluğun desteğini toplamayı başardı ve en güçlü topluluklardan birine sahip. Bir başka örnek ise Nansen'dir. Şöhret iddiası, varlık hareketini hekzanümerik adresler yerine gerçek varlıklara atfetmesine olanak tanıyan adres etiketleriydi.

Daha sonra kullanıcıların NFT'leri ve tokenleri daha etkili bir şekilde takip etmelerine olanak tanıyan NFT Paradise ve Token God Mode gibi özellikleri piyasaya sürdü. Arkham, Nansen'in etiketlerine benzer bir ürün piyasaya sürdü, ancak kontrol panellerine ve araştırmalara yapılan yatırım, Nansen'in kurumsal müşterilere yönelik manevra yapmasına ve onlara özel ürünler sunmasına olanak tanıdı. İlk iki nokta (yetenek ve altyapı) olmadan ağ etkilerinin mümkün olmayacağını belirtmekte fayda var.

Bunun işe yaradığı yerlerden biri indeksleyicilerdir. Bir ürünün desteklediği zincir sayısı ne kadar yüksek olursa, geliştiricinin birden fazla kaynağa güvenmek yerine ürünü kullanma olasılığı da o kadar yüksek olur. Covalent gibi takımlar, uzun süredir desteklenen zincirlerin genişliğini optimize ettikleri için burada avantajlı durumdalar. Ancak derinliğin genişlik kadar önemli olduğunu unutmayın.

Herhangi bir ürünün kriptoda anlamlı bir hendeğe sahip olup olmadığını söylemek için henüz çok erken. Büyük şemada erken hareket edenlerin avantajlarına tanık olduk. Web3 sosyal gibi kategoriler ve yapay zeka ile kripto arasındaki örtüşme ölçeklenmeye devam ettikçe, sektördeki veri ürünleri bir sonraki Alfabe olarak büyüyebilir. Ancak bu onlarca yıllık bir hikaye olacak; henüz ilk yıllarındayız.

Spekülasyonun Ötesinde

Bu makale için bahsettiğimiz kullanım durumlarının çoğu, şu veya bu şekilde finansal spekülasyonlara bakıyor. Verileri sorgulamak için API'leri kullanan geliştiriciler bile finansal ürünler geliştiriyor. Tuhaf görünebilir, ancak blok zincirleri (yeni bir ağ olarak) Telegraph ve İnternet'in takip ettiği eğilimin aynısını izliyor.

Yeni bir ortamın gelişi ve yeni bir ağın ortaya çıkışı, finansal kullanım örneklerini hızlandırıyor. İnternet sayesinde insanların, kullanıcıların konumlarına göre hedeflenebileceğini fark etmeleri 2000'li yılların başına kadar sürdü. Blok zincirleri ile hâlâ kamuya açık veri izlerinden iş modellerinin nasıl oluşturulacağını bulmaya çalışıyoruz.

Bu platformların günlük kullanımında önemli bir değişiklik gördük: Dune Analytics, yapay zekayı ürünlerine yerleştiriyor. Dune, kullanıcıların Ethereum ve Solana gibi blok zincirlerdeki verileri sorgulaması için SQL tabanlı bir arayüz sağlar. Böyle bir ürünün pazarı genellikle SQL sorgularının nasıl yazılacağını anlayan kullanıcılarla sınırlıdır. Yakın zamanda analistlerin SQL uzmanı olmadan sorgu oluşturmasına yardımcı olmak için yapay zekayı kullanmaya başladılar. Umduğu kadar işlevsel değil. Ama yine de geleceğe doğru atılmış bir adımdır. Yapay zekadan (ChatGPT gibi) bir blok zincirindeki verileri sorgulamasını ve analizini sunmasını istememiz çok uzun olmayabilir.

Web3 bağlamında "veri"yi düşünmenin bir yolu Google Haritalar'ın merceğinden bakmaktır. GPS en azından 1980'lerden beri var. Google dünyanın haritasını çıkarmak için gerekli çalışmaları yaptı. Firma, haritalara yönelik katmanları üçüncü taraf uygulamalar için kullanılabilir hale getirerek (API'leri kullanarak), yeni nesil uygulamaların oluşturulmasına olanak sağladı. Teslimattan araç çağırmaya kadar her şeyde patlama yaşandı çünkü veri konusunda uzmanlaşmış tek bir oyuncu, geliştiricilerin bu yükü üstlendi.

Web3'teki veri ürünleri de benzer bir rol oynayacaktır. Kamuya açık bu kaynağın üzerine kurulabilecek uygulamaların doğasını henüz tam olarak bilmiyoruz, ancak veri ortamında Alfabe boyutunda bir fırsatın olduğu açıkça görülüyor.

Yasal Uyarı:

1. Bu makale [GCR]'den yeniden basılmıştır. Tüm telif hakları orijinal yazara aittir [Saurabh Deshpande、 Siddharth、Joel]. Bu yeniden basıma itirazlarınız varsa lütfen Gate Learn ekibiyle iletişime geçin; onlar konuyu hemen halledeceklerdir.
2. Sorumluluk Reddi: Bu makalede ifade edilen görüş ve görüşler yalnızca yazara aittir ve herhangi bir yatırım tavsiyesi teşkil etmez.
3. Makalenin diğer dillere çevirileri Gate Learn ekibi tarafından yapılır. Aksi belirtilmedikçe tercüme edilen makalelerin kopyalanması, dağıtılması veya intihal edilmesi yasaktır.