Footprint Analytics: 2022 年工作回顾
币圈一天，人间一年，这句看似老生常谈的话，在 2022 年，有着更淋漓尽致的体现。
眼看他高楼起，眼看他高楼塌。
加密货币交易所的名字可以在一夜之间遍布体育场，占据了关于全球金融的话题。然而我们也见证了一些交易所的大厦倾于一夜。
几乎似凭空而来，像 Axie Infinity这样的 "区块链游戏 "开始变得家喻户晓，颠覆了视频游戏行业。而名人也开始以巨额资金购买 NFT 和沙盒地块。
链上事件如此地日新月异，也难怪主流媒体在报道比特币和以太坊以外的事情时，都看似在描述一种完全陌生和不可理解的新事物。
而从区块链持续的发展速度来看，即使在熊市中，这种情况也不会改变。在 2023 年及以后，区块链仍旧会有新的公链、细分领域和子行业的诞生。一些人——积极的开发者和分析师——将保持领先，而其他人，就像大多数在 2020 年阅读 NFT 和 metaverse 土地的普通大众一样，可能会感到疑惑以及不解。
行业急速的变化是 Footprint Analytics 在构建我们的产品时一直优先考虑速度和敏捷开发的原因，其最终目标是帮助大家揭开区块链的面纱，帮助人们做出更明智的投资决策。
我们的目标是，能给更多人提供更多的数据与信息。
随着 2022 年的落幕，我们可以自信地说，我们为区块链数据分析建立了最快、最具适应性、以及最通用的基础设施。
作为一个新的、以产品为主导的初创公司，以光速前进，这是我们重要的成就，也是支持我们持续增长的动力。这在我们过去收获的成果中已得到了充分的体现。
Footprint Analytics 在 2022 年都做了些什么?
我们在 2022 年解析了 19 条链。加上我们在 2021 年解析的 5 条，以及今年，我们的平台上现在有 24 条公共链。
我们的灵活性确保我们在 GameFi Summer 和 NFT 热潮中处于领先地位，使我们能够与加密货币领域的一些最知名的机构合作，在行业有任何新动向之时，一起研究以及分析数据趋势。
当我们解析 GameFi 和 NFT 数据时，我们为行业提供了几个新指标，例如，用户在游戏中的留存率和洗盘交易过滤器。有了解析 NFT 数据和钱包地址的能力，我们还可以做游戏内 NFT 分析和钱包概况分析。通过连接 web2 和 web3 数据，Footprint 现在支持 GameFi 项目的全景分析，用户可以创建过滤器来检测数据作弊。
举一个特别突出的例子。对于数据行业众所周知的棘手的公链，Solana，知名的竞争者花了好几年的时间对它进行解析，而 Footprint 只花了几个月的时间就完成了解析。由于我们工程师的不懈努力，你可以在不知道如何使用代码的情况下探索和查询 Solana 交易和协议。
以下是截至 2023 年 1 月，关于我们的覆盖范围的一些当前统计数据：
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超过 2,000 个 GameFi 协议
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17 个 NFT 市场
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700,000 多个 NFT 集合
我们所取得的进步也获得了用户的认可。
从年初的不到 300 人，到 2022 年年底，Footprint Analytics 已经吸引了 6,000 名分析师加入我们的社区。我们平台的社区制作的图表数量同比增长了 900%。
我们解决了区块链数据中的一些最大挑战...
一个区块链数据创业公司面临着几个巨大的挑战：
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海量的数据。随着区块链上数据量的增加，数据索引将需要扩大规模以处理增加的负载。因此，它导致了更高的存储成本，缓慢的计算，以及服务器上的负载增加。
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集成能力。区块链索引解决方案必须将其数据索引与其他系统（如分析平台或 API）集成，以便为用户提供最大价值。这很有挑战性，需要花费大量精力来设计架构。
特别是，
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复杂的数据处理流程。区块链技术很复杂，建立一个全面可靠的数据索引需要对底层数据结构和算法有深刻的理解。
换句话说，建立一个数据 ETL 是相对容易的。然而，困难的部分是实施层。要做到这一点，需要大量的开发人员资源，并在所有新协议、市场、合同和功能方面保持领先。
我们必须找到一种方法，使数据标准化，并使其有意义——语义化数据与原始区块链输出非常不同，把数据标准化不是一件容易的事。
... 我们找到了解决方案.
Footprint Analytics 拥有世界上最全面的区块链数据仓库解决方案。为了达到这一点，我们在2022 年对我们的架构进行了 3 次重大升级，最终形成了我们的架构3.0，Iceberg + Trino。
认识到谷歌 BigQuery（我们的架构 1.0）在存储成本、并发性和被锁定在谷歌产品生态系统方面的局限性，我们研究了使用 OLAP 产品。这成为我们架构 2.0 的基础。不过，我们很快就意识到，虽然 OLAP 可以解决我们面临的几个问题，但它不可能成为我们数据处理流程的关键解决方案。我们的问题更大、更复杂—— OLAP 作为一个查询引擎对我们来说是不够的。
从早期的两个架构中吸取教训，并从 Uber、Netflix 和 Databricks 等其他成功的大数据项目中学习经验，我们从头开始重新设计了整个架构，将数据的存储、计算和查询分成三个不同的部分。
你可以在这里阅读更多信息——但长话短说，我们认为这是区块链数据的一个技术突破。Footprint Analytics 的架构升级3.0，使用户可以有更多不同的用法，和应用，包括与 API 的整合。
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与 Metabase BI 工具一起构建，Footprint 促进分析师获得解码的链上数据，以完全自由的工具选择（无代码或硬代码）进行探索，查询整个历史，并交叉检查数据集，以获得即时的洞察力。
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整合链上和链下数据，打通 web2 和 web3 数据的分析。
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通过建立在 Footprint 的抽象层之上，分析师或开发人员可以节省 80% 的重复性数据处理工作的时间，专注于有意义的指标、研究和基于业务的产品解决方案。
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从 Footprint Web 到 REST API 调用的无缝体验，全部基于 SQL
我们通过 API 让每个人都能获得最好的数据...
我们最引人注目的事件之一是推出了我们统一的 web3 数据 API。
这个创新的工具允许开发人员只需通过一行简单的代码，即轻松访问 NFT、DeFi 和 GameFi 项目的最广泛的数据仓库。这一升级对行业来说是一个游戏规则的改变，因为它简化了对区块链数据的访问和利用，使所有技能水平的开发者都能更方便地使用。
Agave，一家 GameFi 分析技术初创公司，帮助 Web3 游戏创造更好的体验。过去，收集与区块链游戏相关的数据需要大量的开发者资源，而 Footprint Analytics 让他们能够专注于他们最擅长的事情。
"我们几乎使用了所有的 Token 和 NFT APIs。我们看到 Footprint 的优势是能够通过 SQL 和跨链支持获得特定的关系型数据，"Agave 的首席执行官兼联合创始人 Isaac Dubuque 说。
"以前，我们不得不从其他数据供应商的数据中创建一个内部 ELT，以支持这一点。有了 Footprint，我们将能够完全专注于研究和报告。过去我们也在使用多个不同的数据提供方，以集成更多的数据，满足不同的需求 。将所有的数据源结合起来是很混乱的。现在，我们可以只使用Footprint，就获得不同领域的数据。"
... 但这不是轻松就能实现的事。
只有当我们对我们的挑战同样透明时，谈论我们的成就才对我们的用户和社区公平。
在市场上每个人除了要面临的行业性难题，作为行业的挑战者，Footprint 需要加倍努力工作以提高我们产品的知名度。
只有当分析师们使用并了解我们的架构和基础设施时，我们的架构和基础设施才会变得更为强大。
在 2023 年，我们计划整合一些功能，使小组和团队更容易一起分析。我们也在研究激励创作者的方法，比如允许付费创作者为图表访问设定价格，并推出一个 Footprint 积分币。
我们对 2023 年以及未来充满了信心
当我们刚开始创办 Footprint时，市场上还没有很多低门槛的自助式分析产品。用户要么需要深厚的业务和编码技能，要么只能查看平台提供的几个固定面板，迫使他们在易用性和自由度之间做出选择。
Footprint 是一个支持 0 代码数据分析的平台，也是一个 API 解决方案提供商。API 涵盖了三个主要领域，同时提供底层产业链数据。
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NFT
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GameFi
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DeFi
API 有两种访问方式：简单易用的 RESTful API 和支持用户自定义的强大 SQL API。
自 Footprint 推出以来，在不到1年半的时间里，我们已经覆盖了 24条个公链，解析了超过700,000 个 NFT 藏品和 2,000 个游戏。目前，我们有 6 条公链的数据接近实时。除了基础数据，Footprint 最重要的特点之一是对链上数据的抽象化，提供有商业意义的数据表和商业指标，让即使没有技术背景的人可以直接使用。
这些数据可以为用户提供整个 web3 行业各个领域的发展和趋势，让用户深入到各个公链生态、单个项目和用户群的分析。这些分析不仅可以应用于行业/项目运营，也可以应用于投资分析。