Вступ

У період швидкого розвитку криптовалют та технології блокчейну, інструменти аналізу даних на ланцюжку стали невід'ємною частиною цифрового ринку активів. Ці інструменти розкривають потоки транзакцій, розподіл активів та сентимент ринку та допомагають учасникам ринку, надаючи інвесторам, дослідникам та регуляторним установам реальний, прозорий та точний підтримку даних, тим самим сприяючи більш ефективній та справедливій роботі ринку.

Джерело: FinTechFrontiers

Згідно зі звітом «Цифрові валюти та ончейн фінансова інфраструктура» за 2024 рік, опублікованим Банком міжнародних розрахунків (BIS), загальна світова ринкова капіталізація криптоактивів перевищила 4,2 трильйона доларів у першому кварталі 2024 року, при цьому обсяг транзакцій у мережі становив 67%, що майже втричі перевищує 23%, зафіксовані у 2020 році. За цим сплеском потоків даних з'явився ринок аналізу даних у ланцюжку, який зростає із сукупним річним темпом зростання (CAGR) 28,3% (джерело даних: MarketResearchFuture, MRFR, 2024).

Джерело: Офіційно

На основі вищезазначеного, процес комерціалізації інструментів аналізу даних в ланцюгу також поступово входить в новий етап. Зокрема, з запуском Аркем своєї платформи зі спотовою торгівлею, бізнес-модель інструментів аналізу даних в ланцюгу пройшла значне перетворення, зміщуючись в бік фінансових платформ, що працюють на основі даних. У цій статті буде проаналізовано поточний розвиток інструментів аналізу даних в ланцюгу та досліджено еволюцію майбутніх бізнес-моделей.

Ринковий ландшафт інструментів для обробки on-chain даних

Визначення та роль аналізу даних на ланцюжку

Аналіз даних on-chain передбачає використання крос-платформенних, автоматизованих та візуалізованих методів для проведення глибокого аналізу транзакцій у блокчейні, виконання смарт-контрактів та поведінки користувачів. Він служить «цифровим рентгенівським» зображенням криптовалютного ринку, що дозволяє в реальному часі відстежувати потоки коштів, торгові діяння та ринкові тенденції на блокчейні, одночасно розкриваючи патерни поведінки трейдерів та інституційних інвесторів.

Цінність інструментів даних on-chain полягає в їх здатності надавати децентралізовані та прозорі ринкові дані, які різко контрастують з непрозорістю традиційних фінансових ринків. У результаті дані on-chain допомагають роздрібним інвесторам отримувати точні ринкові сигнали та допомагають інституціям та регулювальним органам у нагляді за ринком та контролі ризиків.

Огляд основних інструментів онлайн-даних на ланцюжку

На даний момент існує кілька відомих платформ з обробки даних on-chain, що пропонують різноманітні послуги, призначені для вирішення потреб різних користувачів. Ці платформи відрізняються функціональністю та бізнес-моделями, але разом сприяють прийняттю та застосуванню даних on-chain.

Еволюція технології аналізу даних на ланцюжку

Перша генерація (2016-2019): Представлена Etherscan, ці ранні дослідники блокчейну надали базові функціональності запиту транзакцій.

Друге покоління (2020-2022): Під керівництвом Dune Analytics цей період ввів користувацькі запити на основі SQL, що дозволяє користувачам створювати персоналізовані інформаційні панелі.

Третє покоління (2023–нинішній час): Характеризується платформами інтелектуального аналізу, що працюють на основі штучного інтелекту, втілені в двигуні Arkham Ultra та оракульній мережі Nansen 2.0.

Згідно з звітом "Кривою технологічної зрілості технологічних засобів аналізу даних ланцюжка" , опублікованим Центром досліджень блокчейну Університету Стенфорда у червні 2024 року, четверте покоління позначає вступ промисловості в фазу, де "інтелектуальна автоматизація" та "інтеграція торгівлі" розвиваються паралельно. У звіті було опитано 312 інституційних користувачів, з яких 89% вказали, що "генерація сигналів у реальному часі" є основним фактором вибору засобу аналізу.

Популярні інструменти для аналізу ланцюгових даних

Dune Analytics: Відомий своїми потужними можливостями запитів та візуалізації, Dune дозволяє користувачам вільно налаштовувати запити та представляти результати аналізу за допомогою інтуїтивних діаграм. Його відкритість та гнучкість роблять його перевідним вибором для даних вчених та розробників.

Джерело: Криптономіка

Аналітика сліду: Footprint спрямований на надання користувачам зручних інтерактивних інформаційних панелей. Шляхом оптимізації процесів та надання дружнього інтерфейсу він дозволяє користувачам легко орієнтуватися у данних on-chain, що робить його особливо підходящим для інвесторів без технічного фону.

Джерело: Офіційний

Nansen: Nansen спеціалізується на аналізі поведінки на ланцюжку, пов'язаній з розумними контрактами та інвесторами-великанами. Його функція відстеження 'Розумних Грошей' забезпечує користувачів інформацією про потоки інституційних фондів та стратегії торгівлі, допомагаючи інвесторам визначати потенційні ринкові тенденції.

Джерело: Офіційний

Ці платформи відіграють важливу роль у аналізі даних on-chain, але їх бізнес-моделі відрізняються. Наприклад, Dune та Footprint працюють на підписковій моделі, тоді як Nansen розраховує більше на індивідуальні звіти з даними, пропонуючи індивідуальні рішення для інституційних клієнтів.

Позиціонування на ринку Аркема

Arkham — одна з небагатьох інноваційних платформ на ринку, яка інтегрує ончейн-аналіз даних із фінансовою торгівлею. На відміну від традиційних платформ, таких як Dune, Footprint і Etherscan, Arkham позиціонується не просто як постачальник даних. Запуск платформи спотової торгівлі зруйнував традиційні бар'єри між інструментами даних і фінансовою торгівлею. Користувачі можуть використовувати дані платформи для відстеження адрес «Smart Money» та приймати інвестиційні рішення безпосередньо на основі цієї інформації. У майбутньому дані та торгівля будуть безперешкодно пов'язані, що дозволить ефективніше працювати на ринку.

Дослідження бізнес-моделей інструментів роботи з даними On-Chain

Arkham запускає платформу для спотової торгівлі: важливий крок у інноваціях бізнес-моделі

Запуск торгівельної платформи Arkham на спотовому ринку є значним інноваційним кроком в її бізнес-моделі. Як одна з провідних платформ у сфері аналізу даних on-chain, Arkham більше не покладається виключно на передплати даних або доходи з торгівельного ринку. Натомість вона інтегрувала інструменти аналізу даних з торговельною платформою, утворивши замкнуту бізнес-модель. Шляхом надання функцій відстеження «Розумних коштів» платформа дозволяє користувачам отримувати доступ до даних про потік коштів в реальному часі від інвесторів високого статусу та виконувати угоди безпосередньо на платформі. Ця інтегрована модель «дані + торгівля» приносить небачену зручність на ринок.

З використанням стратегії «промоція без комісії на обмежений термін» Аркем зазнав стрімкого зростання числа користувачів у другій половині 2024 року. Проте його ARPU (середній дохід на користувача) залишається лише третиною від Nansen's, що відображає відносно слабку готовність роздрібних інвесторів платити за такі послуги (джерело даних: Щорічний криптовалютний звіт ARK Invest 2025).

Особа на знімку - Рауль Паль (Джерело: RealVision)

Однак відомий експерт з інвестицій в криптовалюти Рауль Пал залишається оптимістом, заявивши на своєму YouTube-каналі: «У майбутньому дані не будуть лише аналітичним інструментом - вони безпосередньо впливатимуть на інвестиційні рішення. Ініціатива Аркама, без сумніву, знаходиться на передовій галузі». Цей коментар підтверджує тенденцію інтеграції між платформами з даних on-chain та фінансовими ринками. Далі, можливо, більше платформ будуть слідувати шляхом Аркама, поступово поєднуючи аналіз даних з фінансовою торгівлею.

Вплив моделі підписки на дохід

Однією з найпоширеніших бізнес-моделей для інструментів обробки даних on-chain є модель підписки. Багато платформ, такі як Nansen та Glassnode, ґрунтуються на прибутку від підписки, де користувачі платять щомісячну або щорічну плату за доступ до преміальних даних та аналітичних звітів.

Ця модель має перевагу в забезпеченні стабільного доходу платформи, але також стикається з викликами від зростаючої конкуренції на ринку та змінюючимися потребами користувачів. Для інституційних користувачів послуги на підписку часто потребують додаткової настройки, що змушує платформи надавати додаткові послуги та підтримку, що збільшує витрати на розробку.

Хоча модель передплати стала домінуючою на ринку, різноманітна структура доходів Аркем значно посилює його стійкість до ризиків порівняно з традиційними платформами, такими як Нансен, де передплати становлять 92% від загального доходу. Однак ключовою проблемою є те, що торговельний бізнес Аркем залежить від субсидій ринкового мейкера.

Згідно з звітом про моніторинг ліквідності Kaiko, торгова пара BTC/USDT на Arkham має різницю між котируванням та запитом до 0,8% під час не акційних періодів, що значно вище, ніж 0,1% від Coinbase.

Інтеграція платформ даних з торговими платформами

Попит на інструменти аналізу даних продовжує зростати, і зростає число платформ для аналізу даних on-chain, які досліджують інтеграцію аналізу даних з фінансовими торговими платформами, особливо в криптосекторі. Функціонал спотової торгівлі Arkham є чітким відображенням цього тренду. Через цю модель Arkham глибоко інтегрує потреби користувачів у торгівлі з аналізом даних on-chain, задовольняючи торгові вимоги інвесторів, одночасно надаючи інсайти на основі даних. Цей підхід підвищує залученість користувачів та збереження, зміцнюючи загальну конкурентоспроможність платформи.

Особа на малюнку - Андреас Антонопулос (Джерело: Decrypt)

Ця бізнес-модель може допомогти платформам розширити свої потоки доходів та збільшити частку ринку. Експерт з біткоїну Андреас Антонопулос також публічно заявив, «Інтеграція даних та торгівлі стане необхідним трендом у розвитку криптовалютної індустрії, а платформи, такі як Arkham, вкладаються в цей тренд».

Послуги з індивідуального оброблення даних

Платформи з обробки даних on-chain часто потребують надання індивідуалізованих послуг з аналізу даних для великих інституційних клієнтів. Ці послуги зазвичай включають моніторинг реального часу високочастотної торгівлі, великих транзакцій та оптимізацію розподілу активів. Nansen - це відмінний приклад, який обслуговує інституційних інвесторів, пропонуючи індивідуальні продукти з даних.

Згідно з Cointelegraph, інституційні витрати на інструменти для обробки даних on-chain збільшуються щорічно, з особливо великим попитом на аналіз даних у реальному часі, управління ризиками та моніторинг ліквідності. На відміну від роздрібних інвесторів, інституційні клієнти потребують більш деталізованих та вишуканих послуг з обробки даних, щоб здобути конкурентну перевагу на ринку.

Наприклад, у листопаді 2024 року було виявлено, що найбільший у світі хедж-фонд, Bridgewater, підписав індивідуальний сервісний контракт з Arkham, який включав в себе:

• Щорічна плата: $2.4 мільйона
• Надані послуги: Власні показники ризику на ланцюжку, включаючи сповіщення про аномалії TVL та відстеження швидкості потоку стабільної монети
• Додаткові умови: Затримка даних не повинна перевищувати 50 мс

Джерело: Офіційний

Це змагання за високопрофільних клієнтів спрямоване на інструменти обробки даних on-chain у напрямку моделі 'інфраструктура з низькою латентністю'. У відповідь на цей зсув, Bloomberg Terminal придбав постачальника даних в реальному часі Covalent у січні 2025 року, щоб посилити свою позицію на ринку.

Ризики та виклики

Незважаючи на те, що індивідуалізовані послуги з обробки даних приносять високоцінних клієнтів та довгострокові доходи платформам з обробки даних on-chain, цей сектор все ще стикається з численними викликами:

3.5.1 Загострення гомогенізованої конкуренції серед платформ

З появою на ринку все більше платформ аналітики даних, відмінність між постачальниками поступово зменшується. Провідні платформи, такі як Nansen, Arkham та Glassnode, пропонують індивідуальну аналітику даних, що призводить до зростання конкуренції на ринку.

Крім того, традиційні гіганти фінтеху (наприклад, Bloomberg Terminal) швидко розширюються в секторі даних on-chain, використовуючи придбання й інтеграції для посилення своєї конкурентної переваги. Угода про придбання Bloomberg-Covalent на 2025 рік, згадана раніше, є чітким прикладом цього тренду, спрямованого на підвищення можливостей обробки даних з низькою латентністю на криптовалютному ринку. Для менших постачальників послуг з обробки даних ключовим викликом є збереження унікальності та прибутковості в умовах цього висококонкурентного середовища.

Порушення конфіденційності та ризик втрати довіри користувачів

Основа послуг з обробки даних на ланцюжку полягає в аналізі транзакційної інформації, але питання конфіденційності залишається на першому місці як для інституційних, так і для роздрібних користувачів. Деякі платформи для обробки даних стикаються з суперечками через неналежну обробку даних користувачів, що призводить до ризиків, пов'язаних з конфіденційністю.

Наприклад, наприкінці 2024 року відома платформа для обробки даних на ланцюжку була викрита за виток адрес торговельних установ та портфельних утримань. Це порушення призвело до здійснення злочинних арбітражних атак проти постраждалих хедж-фондів, що призвело до значних фінансових втрат за короткий період часу.

Такі інциденти шкодять постраждалим установам та підривають довіру до всієї галузі. Надалі платформи даних повинні забезпечувати високу точність аналітики на ланцюжку, суворо дотримуючись стандартів відповідності до конфіденційності даних, щоб запобігти втраті користувачів через проблеми з безпекою.

Еволюція інструментів даних на ланцюжку

Інтеграція штучного інтелекту та великих даних

З розвитком штучного інтелекту (AI) та великих даних, AI може обробляти та аналізувати величезні обсяги даних on-chain, допомагаючи інвесторам виявляти потенційні ринкові можливості.

Наприклад, Аркхем використовує алгоритми машинного навчання для ідентифікації ключових шаблонів даних в мережах блокчейн, що дозволяє користувачам передбачати потенційні ринкові тенденції. Ця технологічна інтеграція виходить за межі традиційного аналізу діаграм, дозволяючи здійснювати інтелектуальні та автоматизовані рекомендації щодо інвестицій на основі глибокого навчання.

Проте ефективність таких підходів не завжди є ідеальною. Ultra Engine від Arkham допустив кілька помилок, частково через відсутність прозорості щодо наборів даних для навчання та деталей алгоритмів. Одним з помітних випадків сталося в серпні 2024 року, коли система неправильно відзначила благодійну адресу Віталіка Бутеріна як «сигнал продажу», спровокувавши стрімке падіння цін на ETH.

Ці випадки підкреслюють потребу в понятному штучному інтелекті (XAI) в аналізі ланцюжка блоків. Подолання таких викликів є важливим для подальшого розвитку інструментів обробки даних ланцюжка блоків.

Збереження конфіденційності обчислень та безпека даних

Приватність даних та безпека є важливими питаннями для інструментів обробки даних на ланцюжку. Виклик полягає в забезпеченні прозорості даних при забезпеченні конфіденційності користувача. Застосовуючи техніки шифрування та анонімізації, платформи можуть аналізувати дані блокчейну, не розголошуючи чутливу інформацію користувача. Це дозволяє їм надавати цінні уявлення, дотримуючись стандартів конфіденційності.

Однак, незважаючи на твердження Arkham про використання технології нульового доказу (ZKP) для захисту конфіденційності користувачів, звіт про вразливість березня 2025 року виявив значні ризики. Звіт показав, що 87% анонімних адрес можна було деанонімізувати за допомогою аналізу послідовності транзакцій. Крім того, точність зв'язку користувачів служби змішування Tornado Cash з реальними особами лишалася на рівні 43%. Ці висновки підкреслюють постійні ризики конфіденційності в аналізі даних on-chain та необхідність більш продвинутих заходів для збереження конфіденційності.

Регуляторні виклики

Тенденції регулювання

З розширенням криптовалютного ринку інструменти для аналізу онлайн-даних стикаються зі зростаючим регулюванням. Регуляторні політики для криптовалютних активів та онлайн-даних відрізняються в залежності від юрисдикцій, що створює значні виклики для глобальних платформ з даними.

Згідно з Планом роботи Фінансової стабільності (FSB) на 2025 рік, у майбутньому для інтеграції знадвору необхідно буде використовувати аналітичні інструменти в ланцюжку.

• Модулі сканування в реальному часі для запобігання відмиванню коштів (AML), що забезпечують відповідність Правилу подорожі FATF
• Генератори звітності про регулювання міжрегіональних юрисдикцій
• Матриці оцінки ризику протоколів DeFi

Джерело: PYMNTS

Аркем виділив 23% свого бюджету на дослідження та розробку для цієї мети. Однак його генеральний директор визнав, що "витрати на відповідність можуть підточувати дивіденди від інновацій".

Перспективи та виклики

Майбутнє фінансів, засноване на даних

З технологічними досягненнями та змінними ринковими вимогами бізнес-модель інструментів обробки даних on-chain продовжуватиме трансформуватися. Від їхньої початкової ролі як простих інструментів запиту даних до сучасних багатофункціональних платформ, які поєднують у собі торгівлю та індивідуалізовану аналітику, ці інструменти призначені грати все більш важливу роль у майбутніх фінансових ринках.

У майбутньому, коли регуляторні політики стануть більш уточненими і технологічні інновації будуть прогресувати, інструменти обробки даних у ланцюжку можуть з'явитися як невід'ємна частина інфраструктури цифрового ринку активів. Вони нададуть інвесторам, установам та регуляторним органам реальні, прозорі та ефективні послуги, підсилюючи довіру та ефективність в екосистемі.

Постійна інновація та конкуренція

Хоча Аркгем вів піонерську інтеграцію даних та торгівлі, інші платформи активно працюють над досягненнями, щоб залишатися конкурентоспроможними. Гравці галузі, такі як Nansen, Glassnode та Dune Analytics, постійно досліджують нові стратегії комерціалізації. У майбутньому вони можуть ввести інноваційні функції та послуги, щоб викликати ринкову позицію Аркгема та розширити свою користувацьку базу.

Висновок

Загалом, бізнес-модель інструментів обробки даних on-chain глибоко трансформується. З прискоренням технологічного прогресу, змінами у ринкових вимогах та закріпленням регуляторних рамок ці інструменти будуть відігравати все більш значущу роль на ринку цифрових активів, формуючи наступну фазу фінансової інновації.