Quais são as diferenças entre as três principais plataformas de análise de criptomoedas

As plataformas de análise de criptomoedas oferecem perspetivas aprofundadas sobre blockchains, protocolos e projetos, indo muito além da simples monitorização dos preços de tokens e NFT. No entanto, as diferenças entre as várias plataformas e ferramentas são bastante significativas.

Existem sempre compromissos a ponderar quanto à cobertura e acessibilidade, funcionalidade e flexibilidade, preços e características únicas. Para apoiar os analistas na seleção da plataforma mais adequada às suas necessidades, comparámos as três principais plataformas de análise de criptomoedas:

• Dune Analytics
• Footprint Analytics
• Flipside

Ao escolher a ferramenta mais apropriada, os analistas podem ter em conta os seguintes 11 aspetos essenciais:

1. Cobertura
2. Equilíbrio entre flexibilidade e usabilidade
3. Latência
4. Desempenho
5. Preços
6. Visualização
7. Modelo de dados
8. Dados de NFT
9. Pilha tecnológica
10. Integração de dados off-chain
11. API/SDK

Vamos analisar o desempenho da Dune Analytics, Footprint Analytics e Flipside nestas áreas, destacando as vantagens de cada uma.

Contexto

Já existem vários artigos de comparação abrangente sobre ferramentas de análise. Neste artigo, porém, o foco incide exclusivamente em plataformas desenvolvidas especificamente para análise de blockchain.

Além disso, em vez de abordar cada plataforma individualmente, analisaremos cada categoria de avaliação separadamente. Se procura uma solução para um problema específico — como encontrar a opção mais económica ou a plataforma com a análise de NFT mais avançada — pode avançar diretamente para a secção correspondente.

Cobertura

A cobertura diz respeito ao número de blockchains ou redes e índices de ferramentas, como Ethereum, Solana ou Boba Network. Inclui também a profundidade, ou seja, até que ponto a ferramenta indexa transações numa determinada blockchain.

O engenheiro de dados e analista de blockchain Primo Data desenvolveu um dos gráficos de visualização mais completos e atualizados para comparar a cobertura de redes entre diferentes plataformas de análise.

Entre as três principais plataformas de análise de criptomoedas, a Footprint Analytics apresenta a cobertura mais abrangente, suportando 20 das 43 redes monitorizadas. A Flipside segue com 15 redes, enquanto a Dune Analytics fica-se pelas 8.

Se o objetivo for apenas analisar tokens ou blockchains principais como Bitcoin, Solana ou Ethereum, a cobertura pode não ser determinante, visto que todas as plataformas analisam estes ativos de referência.

No entanto, em segmentos de nicho como o GameFi, a cobertura é determinante. Muitos jogos baseados em blockchain funcionam em cadeias pequenas, especializadas e, por vezes, temporárias, como DFK Chain, Ronin e Wax. A cobertura alargada da Footprint Analytics torna-a a escolha ideal para análise GameFi, sendo a única plataforma das três a disponibilizar dados sobre estas três cadeias.

Equilíbrio entre flexibilidade e usabilidade

A natureza open-source do código Web3 facilita a configuração de um armazém ETL (Extract, Transform, Load) de blockchain para exploração autónoma dos utilizadores. O verdadeiro desafio está na camada de interpretação — como a plataforma organiza todos os dados brutos em classificações relevantes, filtrando informação irrelevante ou redundante.

Os dados brutos oferecem elevada flexibilidade, permitindo a qualquer utilizador definir, categorizar e interpretar como entender. Contudo, para a maioria dos analistas, estes dados não são imediatamente utilizáveis. Por outro lado, uma simplificação excessiva limita as equipas com necessidades avançadas na criação de análises especializadas e personalizadas.

No fundo, todas as plataformas assentam em bases de dados relacionais, o que torna o SQL a principal ferramenta. Para utilizar plataformas como Flipside e Dune, é normalmente necessário conhecimento de SQL. A Footprint, por sua vez, introduziu uma camada adicional de abstração — um gerador de queries SQL — que disponibiliza uma interface drag-and-drop para análise. Esta interface permite apenas queries SQL simples (sem queries empilhadas, subqueries correlacionadas ou funções de janela), mas reduz substancialmente a barreira de entrada, sendo um contributo relevante para o ecossistema.

Latência

Latência é o tempo necessário para atualização dos dados.

Numa @carsonbrown67/the-race-for-data-domination-an-evaluation-of-the-todays-top-crypto-analytics-platforms-3cdf83d512fe">análise comparativa aprofundada publicada pelo analista Carson Brown em outubro, foi comparada a latência das principais plataformas de análise e concluiu-se que a Dune registava a menor latência, com a Footprint Analytics a ocupar o segundo lugar, com ligeira diferença.

A latência é um fator crítico, e a nossa equipa de engenharia tem vindo a trabalhar ativamente para a reduzir. A 7 de novembro, a Footprint anunciou atualizações significativas. Após estas melhorias, foi efetuado um novo conjunto de queries em cada plataforma para obter o bloco mais recente de Ethereum, com os seguintes resultados:

Desempenho

O desempenho corresponde à rapidez com que os utilizadores consultam dados, sendo fundamental para analistas profissionais ou para quem necessita de processar grandes volumes de informação.

Os resultados indicam que a Flipside foi a mais rápida, a Footprint Analytics ficou em segundo lugar e a Dune em terceiro, com um tempo de resposta de 17 segundos.

Preços

A Dune e a Footprint disponibilizam versões gratuitas para principiantes, bem como planos pagos para utilizadores avançados. A versão gratuita da Footprint também permite acesso a APIs de dados.

A Flipside não cobra qualquer taxa. Atua como intermediária entre projetos (como Uniswap e SushiSwap), oferecendo recompensas de análise e disponibilizando a infraestrutura necessária para a análise.

Para detalhes sobre a distribuição de recompensas, consulte esta explicação no Discord. Cada recompensa é repartida equitativamente entre a plataforma e o analista.

Visualização

Todas as plataformas disponibilizam funcionalidades básicas de criação de gráficos. No entanto, se o objetivo for visualizar dados sob várias perspetivas, em formatos dinâmicos e estáticos, a Footprint oferece estas opções adicionais. A tabela seguinte compara as capacidades de visualização das três plataformas:

Modelo de dados

Um modelo de dados bem estruturado para análise de blockchain deve cumprir os seguintes requisitos:

• Minimizar joins entre tabelas – Os utilizadores devem localizar rapidamente as entidades necessárias para o join.
• Reduzir custos de compreensão – Este é um requisito abrangente, que pode incluir a eliminação da pesquisa separada de endereços de smart contracts ou a agregação de transações brutas.
• Otimizar a indexação – É essencial garantir consultas rápidas sobre as tabelas.
• Evitar redundância de dados – Armazenar a mesma informação em múltiplas tabelas pode originar inconsistências e erros.
• Assegurar a integridade dos dados – Pode ser conseguida através de foreign keys e outras ferramentas de base de dados para evitar anomalias.
• Manter o modelo de dados simples – Essencial para escalabilidade e manutenção.

Todas as plataformas suportam dados de transações brutas e permitem análise abrangente. Todas disponibilizam tabelas com dados descodificados. No entanto, apenas a Footprint oferece tabelas estatísticas pré-agregadas para perspetivas rápidas sobre métricas de negócio.

Dados de NFT

Para quem procura análise de NFT, é fundamental avaliar a cobertura de cada plataforma em diferentes redes e marketplaces antes de tomar uma decisão. As queries seguintes devolvem os respetivos valores de dados.

Segundo os resultados, a Flipside suporta o maior número de marketplaces. A Footprint disponibiliza métricas de negócio adicionais, como deteção de wash trading (referência no Twitter), consultáveis via API, tal como outras métricas.

Pilha tecnológica

Na base, todas as plataformas assentam em bases de dados relacionais. Ao lidar com milhares de milhões ou mesmo biliões de linhas de dados, é fundamental garantir uma infraestrutura escalável.

As três plataformas utilizam SQL como principal linguagem de query, o que facilita a migração de queries com poucas alterações. A Footprint introduziu uma camada de abstração adicional sobre SQL, permitindo queries drag-and-drop. O Jupyter Notebook foi também recentemente adotado como interface opcional.

Integração de dados off-chain

Ao analisar dados on-chain, a possibilidade de os comparar com dados off-chain através de ferramentas estatísticas (como a análise de correlação) é essencial. A Dune e a Footprint permitem aos utilizadores carregar as suas próprias tabelas para análise em tempo real nas respetivas plataformas.

Além disso, a Footprint disponibiliza tabelas de referência (por exemplo, token_info, protocol_info), facilitando a pesquisa rápida de tokens pelo nome. A cobertura alargada de metadados de tokens NFT da Footprint permite também análise de atributos de NFT.

API/SDK

Para equipas de investigação e analistas sem requisitos rigorosos de tempo de execução para extração pontual de dados e que apenas pretendam incorporar gráficos em relatórios, a velocidade de execução das queries pode não ser determinante. Já para equipas que planeiam integração de software, é fundamental uma execução rápida das queries (por exemplo, para consulta de histórico de transações em aplicações de carteira) e uma interface de interação com a base de dados.

A Dune (Query Engine V2), a Flipside e a Footprint disponibilizam uma API SQL oficial, permitindo migrar qualquer query do website para a API. No entanto, esta integração exige queries SQL pré-construídas, não sendo o método mais simples. Para simplificar, a Footprint está a desenvolver uma API REST, que permitirá obter dados com um simples clique.

No que diz respeito ao carregamento automático de dados, só a Footprint disponibiliza infraestrutura oficial de software, permitindo a construção de pipelines de dados totalmente automatizados.

Entre estas plataformas, apenas a Flipside disponibiliza um SDK oficial, com suporte para Python e R.