Footprint Analytics هي منصة تحليلية تحلل بيانات سلسلة الكتل لتسهيل اكتشافها وتصورها. يعطي المنتج أولوية لتجربة المستخدم ويقدم واجهة سحب وإسقاط بديهية للاستعلامات التفاعلية عن البيانات. تقدم Footprint واجهة برمجة تطبيقات (API) وأدوات تصوير لكشف وتصور البيانات عبر سلسلة الكتل، بما في ذلك بيانات NFT وGameFi. يقوم بجمع البيانات وتحليلها وتنظيفها من أكثر من 20 سلسلة لإنشاء جداول منظمة ودلالية. يتيح للمستخدمين إنشاء تصورات بصرية ولوحات تحكم من دون برمجة، باستخدام واجهة سحب وإسقاط و SQL. على الرغم من أن بيانات سلسلة الكتل متاحة، إلا أن العملاء ما زالوا يحتاجون إلى صيانة البنية التحتية والخبرة لإنشاء خطوط البيانات. تقدم Footprint حلاً عمليًا وسلسًا، مما يزيل هذه العقبات.
Footprint Analytics ، التي تأسست في يونيو 2021 ، هي عبارة عن منصة مصممة للكشف عن بيانات blockchain وعرضها. تعرف المنظمة قانونيا باسم Vantastone Technology PTE.LTD. ويقع مقرها الرئيسي في المنطقة الوسطى بسنغافورة. Navy Xie (المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي) ، Wade Deng (المؤسس المشارك ، الرئيس التنفيذي للتكنولوجيا والرئيس التنفيذي للمصدر المفتوح) ، توني تشانغ (المؤسس المشارك) ، و Water Jiang (نائب رئيس الشؤون المالية) هم من بين أعضاء الفريق التنفيذي لشركة Footprint.
يتكون Vanstastone من فريق من محبي DeFi بخلفيات متنوعة، بما في ذلك مطوري عقود ذكية ومصممي منتجات إنترنت المستهلك ومسؤولي الاستثمار من صناعة البنوك وممارسي نمذجة المخاطر. يحتوي Footprint Analytics على 11 مستثمرًا، بما في ذلك Epoch Capital و Youbi Capital و SevenX Ventures و Waterdrip Capital. جمعت Footprint Analytics 4.2 مليون دولار في تمويلين في مرحلتين. في 26 مايو 2022، أنهت المنظمة جولة التمويل الأخيرة، وهي جولة بذرة.
ميزات البصمة التحليلية الرئيسية
قاعة بيانات Footprint Analytics هي منتج يوفر للمستخدمين الوصول إلى أكثر من 30 مجموعة بيانات سلسة وبنية متينة من سلسلة الكتل من قطاعات GameFi و NFT و DeFi. تتيح للمستخدمين قاعة البيانات الوصول إلى مجموعة متنوعة من مجموعات البيانات المجردة، مما يمكن تطبيقات الجيل التالي من تطوير وتسهيل استكشاف البيانات غير المعقد حيثما كان ذلك ضروريًا. تسعى Footprint Analytics إلى تقديم حلاً فعالًا وبديهيًا، مما يقضي على التحدي الذي يتمثل في تطوير حلول مخصصة لتحقيق أقصى استفادة من البيانات. تهدف الشركة إلى استخدام صيانة البنية التحتية والخبرة لبناء خطوط أنابيب البيانات.
يحول Footprint مجموعات البيانات الخام التي يصعب فهمها إلى تصورات بيانات على السلسلة دون كتابة سطر واحد من الكود أو القيام بعمليات SQL. يجب على المستخدمين النقر لإضافة رسم بياني جديد لاستخدام ميزات السحب والإفلات. يتيح نهج تحليل السحب والإفلات التفاعلي لـ Footprint للمستخدمين استخدام تحليلات سلسلة الكتل بسرعة. توفر الواجهة البديهية تلميحات بيانات لا حصر لها، مما يعزز الإبداع والفضول واتخاذ القرارات القائمة على البيانات.
تحليل نمو Footprint هو منتج آخر منتج Footprint Analytics الذي يساعد في التوسع الفعال لـ GameFi وأي مبادرات Web3. يقدم Footprint Analytics تحليلًا شاملاً لتيسير التطوير باستخدام تحليل نمو Footprint. يدمج بسلاسة بيانات Web3 و Web2 مع سير العمل التلقائية. تهدف مبادرة تحليل نمو Footprint إلى تقديم بيانات في الوقت المناسب وتحليلات بدون كود بكفاءة إلى وسائل الإعلام والمحللين. المنتج به أكثر من 5 ملايين مستهلك، 470،000 محفظة نشطة فريدة، و 3458 حامل رمز.
Growthly هي أداة بحث Telegram ذات علامة بيضاء قابلة للتخصيص ولا تتطلب أي رمز ، مما يسمح لمبادرات Web3 بالمشاركة وتوسيع مجتمعاتها بسرعة. يحول Growthly تطبيق Telegram المصغر إلى مركز ديناميكي لنشاط المستخدم من خلال واجهته البديهية وتكامله السريع. تقدم Growthly مجموعة كبيرة من قوالب المهام القابلة للتخصيص والتي تهدف إلى جذب جمهور المشروع مع الحفاظ على هوية العلامة التجارية المميزة للمشروع. يمكن لمشاريع Web3 بدء المهام دون عناء في دقائق ، وتخصيص واجهة المستخدم لتتماشى تماما مع جمالية العلامة التجارية ، والاختيار من بين أنواع المهام الجذابة المختلفة باستخدام Growthly. لا يلزم الترميز.
تسهل Footprint إنشاء واجهات مخصصة للمستخدمين وإدارتها من خلال تمكينهم من تقسيم أي جدول تحليلات مفتوح على النظام الأساسي بنقرة واحدة. يمكن للمستخدمين تحديد موقع لوحة المعلومات المطلوبة عن طريق تحديد دورهم وموضوعهم ونوع الاستعلام. يمكن للمستخدمين على الفور تكرار واكتشاف إلهام جديد لتحليلهم من خلال استخدام أفضل ممارسات التصور المحفوظة التي طورها المستخدمون الآخرون. يمكن للمستخدمين تمييز الروايات التي تكمن وراء البيانات من خلال جداول بيانات متنوعة وشاملة. بنقرة واحدة ، يمكن للمستخدمين إجراء تحليل مخصص ودمج مصادر البيانات الخاصة بهم أعلى الرسوم البيانية الحالية ، وبالتالي تحديد الاتجاهات والأنماط.
يساعد Footprint المشاريع في إنشاء أساس من الثقة في البيانات والأفراد من خلال تعزيز ثقافة التعلم والمشاركة والتعاون في المجتمع لتطوير مجتمع مدفوع بالبيانات يسهل توسيع المشروع. لا يجب على المتطوعين في المجتمع أو أصحاب المصلحة في المشروع تكرار أدوات تحليل البيانات.
تقدم Footprint مجموعة وفيرة من مجموعات البيانات التي تعزز الفضول والإبداع واتخاذ القرارات القائمة على البيانات، مما يتيح لأي شخص البدء في استخدام تحليلات البلوكشين بسرعة. كما أنه يقوم بتكرار واكتشاف الإلهام الجديد بكفاءة مع مئات العروض التي تم إنشاؤها من قبل المجتمع. وتشمل الفوائد الملحوظة لمنصة Footprint ما يلي:
البرمجة ليست ضرورية
واجهة المستخدم للسحب والإسقاط في Footprint تبسط عملية فحص بيانات سلسلة الكتل. لا توجد متطلبات للاستعلامات SQL أو البرمجة لتحقيق بيانات سلسلة الكتل. يمكن لأي شخص تحديد وتوصيل رؤى ديفي القابلة للاستخدام والتواصل.
رواية قائمة على البيانات
تمكن حلول Footprint المستخدمين من إجراء تحليل السوق وتقديم نتائجهم، بغض النظر عن مدى إلمامهم بتكنولوجيا البلوكشين. هناك العديد من أنواع الرسوم البيانية للاختيار من بينها بنقرة واحدة، مثل الرسوم البيانية للفورك. يقدم Footprint العديد من قوالب تحليل البيانات المصممة لتسهيل إنشاء وإدارة واجهات مخصصة. يمكن لهذه القوالب دعم الفورك بنقرة واحدة على أي جدول تحليلي مفتوح على المنصة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للمستخدمين توزيع جداول البيانات ولوحات المعلومات الخاصة بهم على منصات وسائل التواصل الاجتماعي أو الشركاء.
يكمل Footprint تنظيف البيانات والتكامل. تمكّن مقترحات المجتمع المستخدمين من الحصول على بيانات إضافية بوتيرة أسرع، مما يسهل تحديث البيانات.
قد أنشأ Footprint نموذجًا يجمع هذه البيانات الخام ويفهرسها بشكل معنوي. بعد فصل المعلومات حسب المجال، يحدد نموذج البيانات ما إذا كانت الملايين من المعاملات تندرج تحت فئات GameFi، NFT، DEX، أو فئات أخرى. تقوم المنصة بعد ذلك بفك تشفير هذه البيانات لتمكين المحللين من البحث عن المعلومات المطلوبة، مثل وقت الكتلة، وقيمة القفل الإجمالي (TVL)، وسعر الرمز، وعرض البيانات بشكل فوري على الرسم البياني. وتستخدم عناوين المحافظ، والسلاسل، ومجموعات NFT، وفئات أخرى معنوية بدلاً من سلاسل الأرقام والحروف التي لا يمكن فك تشفيرها لمعظم الأشخاص.
تستخدم منصة البصمة ثلاث مصادر للبيانات:
- البيانات على السلسلة، بما في ذلك DeFi، NFTs، GameFi، وأنواع أخرى
- بيانات خارج السلسلة، مثل أسعار الرموز المحددة
- قامت المجتمع بتحميل البيانات
الرسوم البيانية
بصمة هي تطبيق تحليلي سهل الاستخدام لا يتطلب معرفة مسبقة بلغات البرمجة أو SQL أو جوانب تقنية أخرى. ومع ذلك، هناك خيار للمستخدمين الذين يفضلون الحفاظ على الكود، أو يرغبون في إنشاء استعلامات أكثر تعقيدًا، أو يرغبون في تحسين الاستعلامات. على الرغم من أن حجوم بصمة هائلة وتتطلب حلا تقنيا متطورا لضمان الأداء الكافي في معالجة الاستعلامات، إلا أن بصمة مدعومة بقاعدة بيانات علاقية. يتم استخدام SQL لاسترجاع البيانات من قاعدة البيانات العلاقية.
عينة من عدم التعليمات البرمجية. المصدر: Footprint
بالنسبة لوضع SQL، يعمل Metabase كأساس لقدرات تصور ورسم البيانات في Footprint. تم تصميم Metabase بشكل معماري لضمان تحويل أي رسم بياني تم إنشاؤه في واجهة مستخدم سهلة الاستخدام إلى SQL بشكل أولي ومن ثم نقله إلى الخادم.
عينة من SQL. المصدر: Footprint
لوحة القيادة
في Footprint Analytics، لوحة القيادة هي تجميع شبكة قائمة على المربعات النصية والرسوم البيانية. يعرض أحدث البيانات لمساعدة المستخدمين في اتخاذ قرارات مستنيرة. يمكن أن تحتوي لوحة القيادة على مجموعة متنوعة من تنسيقات الرسم البياني. فيما يلي بعض الأدوات الأساسية التي يمكن استخدامها في إنشاء لوحة قيادة جديدة:
- حدد أيقونة "إنشاء" في الجزء العلوي الأيمن من الشاشة.
- حدد "لوحة القيادة الجديدة" من القائمة المنبثقة التي تظهر.
- حدد زر "إضافة رسم بياني" لتشغيل محرر لوحة القيادة في علامة تبويب جديدة.
- يعرض الجانب الأيمن من الشاشة علامة "إضافة رسم بياني" التي توفر خيارات مختلفة لإضافة الرسوم البيانية بسرعة.
- انقر على أيقونة +Add بجوار كل رسم بياني لإضافته إلى لوحة القيادة لدينا واحدًا تلو الآخر.
يمكن للمستخدمين أيضًا تضمين الرسوم البيانية في علامة التبويب "رسوماتي". سيتم استرداد وعرض أي رسوم بيانية تم إنشاؤها في حسابهم.
- يجب على المستخدمين التأكد من اختيار الخيار "حفظ".
القوالب (الشوكات) والتصميم
قد يكون تصميم الأشياء من الصفر تحديًا، لكن ليس هناك داعٍ للقلق. يمكن للمستخدمين تعديل بعض الإعدادات أو المرشحات باستخدام قالب Footprint المكتمل بالفعل (fork). يمكنهم تحويل الرسوم البيانية المكتملة بسرعة إلى رسوم بيانية قابلة للاستخدام الخاصة بهم. من السهل تنفيذ قوالب لوحة القيادة هذه؛ كل ما يلزم هو للمستخدمين تعديل اسم البروتوكول في حقل المرشح وتعديل القالب وفقًا لرغباتهم.
عينة من قالب لوحة المعلومات. المصدر: Footprint
عينة من القالب المحدث. المصدر: Footprint
بخلاف تعديل قوالب لوحة المعلومات الحالية، يمكن للمستخدمين تصميم لوحة معلومات جديدة. بعد إعداد لوحة المعلومات، يمكنك البدء في تصميم لوحة معلومات لتعزيز مظهرها وتنظيمها. يمكن تحقيق ذلك عن طريق ضبط المواقع والأحجام وإضافة مربع نص وخيارات تصور ومرشح.
ضبط المواقع والأحجام. عينة: Footprint
إضافة النص. المصدر: Footprint
إضافة تصور. المصدر: Footprint
تصور
تصور البيانات هو طريقة فعالة للغاية لنقل التمثيل الرسومي للبيانات عن طريق استخدام مجموعة متنوعة من الرسوم البيانية والجداول والرسوم الشريطية والجداول الدورية. يمكن للمستخدمين اختيار أي عرض تصويري يناسب أغراضهم. يعتمد العرض السليم على ما يرغب المستخدمون في توضيحه. خيارات تصور بيانات Footprint الأخرى تشمل الرقم والاتجاه وسباق الخطوط والصفوف والفطائر الديناميكية والسونبيرست والخرائط الشجرية.
رسوم بيانية خطية
ترسم الرسوم البيانية الخطية سلاسل من البيانات، مثل الوقت أو مراحل العملية. تمثل الرسوم البيانية الخطية سلاسل زمنية، حيث يُظهر المحور السيني وقتًا والمحور الصادي قيم المقياس في كل نقطة.
الجداول
الجداول مفيدة للمستخدمين الذين لديهم عدة حقول. تصور الجدول في Footprint Analytics غني بالميزات. يمكن للمستخدمين إضافة وإزالة وتحديث الأعمدة في الجدول الخاص بهم لتمثيل البيانات بشكل أفضل بعد إنشائها. يمكن للمستخدمين أيضًا تطبيق التنسيق الشرطي على الجدول المنتج من خلال إضافة قواعد لتغيير ألوان الخلايا في ظروف معينة. بالنقر فوق رمز تروس كل عمود تحت علامة تبويب الأعمدة في إعدادات التصور، يتيح للمستخدمين ضبط إعداداته.
الرسوم البيانية الشريطية
المخططات الشريطية مفيدة لتصنيف الأرقام. تتيح المخططات الشريطية للمستخدمين مقارنة مجموعات البيانات بسرعة. يسرد المحور الأول المجموعات ، بينما يحسبها الثاني. يمكن للمستخدمين عرض المخططات بشكل مختلف بناء على الغرض منها. قد يتم تنفيذ مخطط شريطي مكدس عندما يتصور المستخدمون البيانات التي يمكن تقسيمها إلى فئات عديدة داخل كيان واحد. يمكن للمستخدمين تضمين خط هدف يحدد الموضع المطلوب لأرقامهم. قد يختار المستخدمون أيضا عرض القيم على نقاط البيانات ، والتي تعرض أرقام كل شريط فوق الشريط المقابل له.
جداول الدوران
جدول محوري هو أداة تصور البيانات التي تسمح للمستخدمين بتدوير (تحويل) الأعمدة لمراقبة الملخصات بطرق مختلفة. يلخص الصفوف والأعمدة في الجدول. تكون صفوف الملخص عادة مجموعات كبيرة أو مجموعات فرعية ؛ ومع ذلك ، قد تكون أيضًا مقاييس أخرى مثل المجاميع والمعدلات. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن للمستخدمين طي وتوسيع التقسيمات في المجموعات.
تهدف نظام منتج Footprint إلى مساعدة المستخدمين في الحصول على رؤى وتحسين استراتيجياتهم التسويقية. تتكون تحليلات النمو وتطبيق التحليلات وواجهة برمجة التطبيقات البيانية من النظام البيئي.
توفر تحليلات النمو حلاً شاملاً لجمع وتحليل البيانات من مصادر مختلفة في الويب 2 والويب 3. بفضل قدراتها التحليلية القوية، يمكن للمستخدمين مراقبة مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) وتحديد الاتجاهات واكتساب ميزة تنافسية في استراتيجيات التسويق الخاصة بهم.
تطبيق Analytics هو منصة تحليلية مخصصة لصناعة العملات المشفرة تقضي على الحاجة إلى البرمجة. بفضل واجهتها سحب وإسقاط البيانات وبيانات السلسلة الزمنية في الوقت الفعلي، فإن إنشاء تصورات ولوحات معلوماتية تظهر رؤى مبتكرة حول سوق البلوكشين يصبح سهلاً بدون الحاجة إلى كتابة أي كود. يمكن أيضاً استخدام استعلامات SQL لاستكشاف البيانات بشكل أعمق.
واجهة برمجة تطبيقات البيانات هي واجهة بيانات موحدة متوافقة مع جميع النظم الرئيسية للسلاسل ومصممة لـ NFTs و GameFi و DeFi. وهي تدعم البيانات الخام ومقاييس الإحصاءات، مما يتيح لك الوصول واستخدام البيانات المطلوبة بكل سهولة باستخدام سطر واحد من الكود.
يجمع هذا الجمع بين هذه الثلاث منتجات في نظام بيئي قوي يتيح للمستخدمين تحسين استراتيجيات التسويق الخاصة بهم، واكتساب ميزة تنافسية، واتخاذ قرارات قائمة على البيانات.
استنتاج
Footprint هو تطبيق تحليلات سهل الاستخدام وقوي، قادر على كشف وتصور البيانات الخاصة بسلسلة الكتل. يسمح Footprint للمستخدمين بتحميل بياناتهم وتحليلها على سلسلة ، دون الحاجة لكتابة SQL باستخدام Footprint ، حتى لو كانوا يفتقرون إلى خبرة في البرمجة. يسهل المنصة دمج تحليلات البيانات داخل السلسلة وخارجها وتحليلات عبر السلاسل. يمكن للمستخدمين فهم البيانات المعقدة على سلسلة بسرعة بفضل البيانات الدلالية.
