Footprint：数据赛道或成为华人进军crypto的另一突破口

引言：Footprint 凭借其更加全面的数据集合、丝滑的用户体验以及立足于 GameFi 与NFT 的差异化竞争战略，正在 Web3 领域数据分析市场上逐步站稳脚跟。作为核心竞争力之一，Footprint 所打造的数据抽象层也在逐步扩大 Footprint 的品牌影响力，引领Web3 领域数据标准化的发展。本文将为读者们带来对Footprint 更加详尽深入的分析，带领大家进一步了解数据分析领域的后起之秀。

以下，Enjoy：

当提到 Web3 领域的数据分析平台时，你的第一感觉会想到什么？相信大部分人的答案都会是行业龙头的 Dune Analytics、提供专业链上数据分析的 Glassnode、亦或是凭借 NFT 热潮迅速崛起的 Nansen 等。但我想说的是 Footprint Analytics：一款 Web3 领域更加简单易用且强悍的一站式无代码数据分析平台。

如果你曾在 Web3 领域有过数据分析的需求，那么想必你一定使用过 Dune Analytics 等数据分析平台，但也会或多或少遇到过一些难题，例如：没有代码基础，无法直接在 Dune 上索引到想要的数据、即使有一定的 SQL 基础，也难以理解复杂的账户体系、跨链体系等内容、又或者是面对大量的非结构化链上数据无法做到统一高效的结构化处理，数据索引效率难以提高等。现有的数据分析平台已经为散户、项目方、机构等用户提供了一定的数据分析基础设施，这一点无可厚非，但在数据分析领域，我们还需要更加简洁、高效的解决方案，Footprint Analytics 就是当下最好的选择之一。

Footprint Analytics 提供更加全面化、横跨 Web2 与 Web3 领域的区块链数据来源，涵盖24+ 条公链、703625+ NFT Collections、2000+ GameFi 应用以及 17+ 交易市场的原生数据。Footprint 支持任何用户通过使用平台提供的免费工具以最简单的拖拽方式建立数据仪表盘和分析图表，无需代码、无需处理底层原始数据即可开始 Web3 领域的数据分析之旅。对于专业用户，Footprint 的数据 API 也可以让用户根据自身需求拿到各种各样的数据，满足灵活的用户操作需求。未来，Footprint 致力于成为 Web3 领域更加全面的数据分析平台，以及细分领域解决方案提供商。

 1.更加全面的 Web2 + Web3 跨域数据集合

目前，绝大多数的 Web3 数据分析平台仅提供 On-Chain 的数据分析。然而，受限于去中心化基础设施的发展，仍有部分的 Web3 数据存储在链下。对于 GameFi 等项目而言，也有大量的散落在 Web2 中的用户登录信息、访问信息等需要被链接。

Footprint 则实现了 Web2 与 Web3 跨域数据的打通。除了大量的链上数据的获取外，Footprint 目前已经实现了对推特、Discord、Google Analytics 以及 GitHub 等应用的数据支持，用户也可以 Upload 更多的链下数据。数据链通后，通过对用户 Web2 数据与Web3 链上地址的绑定，Footprint 可以提供更加全面、完善、多维的用户画像信息，支持对用户画像进行 Web2 到 Web3 的跨域分析。

同时，数据的链通也可以实现 1+1>2 的效果。分析师们所分析的对象不再是一个个孤立的地址，而是一个具有社交身份的真实用户画像，链上数据能够被赋予更多维度的价值。项目方可以通过真实的用户信息制定更加精细化的运营方案、营销策略。Web3 用户也可以通过用户数据之间的横向比对，为自身的 Web3 实践提供指引和参考。更加全面的 Web2 + Web3 跨域数据集合除了能够为有数据分析需求的用户提供更加全面、完善、真实的数据分析之外，还能够为 GameFi、SocialFi 等项目方提供数据支持，赋能 Web3 的纵深发展。

2. 打造数据抽象层，形成核心竞争力

当整合了大量的链上以及链下数据之后，Footprint 为海量的数据做了进一步的数据抽象，即将面对机器的数据转化为面对人的数据。我们目前在其他数据平台上所接触的数据大多为区块链的底层数据，繁多杂乱，缺乏统一的标准。

Footprint 在获取底层数据之后，会对数据进行抽象分类，通过定义数据标准的方式打造数据抽象层，为用户提供更加标准化的数据。举个例子，NFT 领域会产生大量的 NFT 转账、NFT 在各大交易市场的上架以及市场交易等数据。Footprint 会对上述行为进行抽象，提供诸如市场交易等抽象参数，从而使得不规则的区块链数据能够形成统一的标准。最直接的影响就是能够减少数据分析中的噪音和不同标准的影响。

Dune 上面有大量的数据分析师，每一个数据分析师都有自己的数据定义标准，那么即使面对同样来源的数据，分析的结果也可能千人千面，从而形成了大量的数据噪音。Footprint 则通过数据抽象层，为用户提供更加准确、完整、标准化的数据分析结果。此外，标准化的数据也能够显著地提高数据分析的效率。每当有新的数据源，Footprint 的内生引擎都可以对其进行标准化的抽象分析，将数据分析的时间效率从天级提高到小时级、分钟级，这对于其他数据分析平台而言是难以想象的。数据标准化后，不仅数据本身的价值可以被进一步挖掘，对数据的分析也变得更加简单了。不同链间的业务逻辑被抽象成了统一的操作，用户不再需要理解和纠结于 EVM 和非 EVM 的区别。这也是为什么 Footprint 不需要用户撰写代码，仅需通过简单的拖拽操作即可实现复杂逻辑的数据分析。

Footprint 的结构化数据也能够更好地对基于自然语言生成的数据索引解决方式提供支持。Footprint 所打造的数据抽象层也是目前 Footprint 相对于其他数据分析平台的核心竞争力。Footprint 的数据也越来越多被诸如 CoinGecko、CoinMarketCap、Messari 等知名机构采用，影响力逐步增强。

Footprint 数据抽象的过程也不难理解。首先，链上数据进来后，Footprint 的 Smart Pool Engine 会对数据进行身份识别（例如 Uniswap、OpenSea 等）并打上标签。随后，Smart Event & Cashflow Analyzer 会对业务、流水进行自动化的解析，覆盖不同领域的业务逻辑（例如 DeFi 协议中的 Lending 或是 NFT 交易市场的 Listing 等操作）。最后，Smart Validator 会对数据进行校验，包括对异常值、空值以及不符合业务自洽逻辑的自动化检验（例如借贷协议中，借出资产的价值大于抵押物的价值的数据），同时还会结合官方和第三方渠道对数据进行再一次的校验。至此，原本混乱的区块链数据通过 Footprint的整理，即可输出成为标准化的数据，从而给到用户进行更加精准的分析。

3.优秀的用户体验让数据分析变得更加简单

Footprint 的使用体验非常便捷、丝滑。不需要你拥有任何的代码基础，新手小白也可以以可视化的方式，通过拖拽 Footprint 提供的免费分析工具制作各种 BI 图谱。这极大的降低了数据分析的门槛，让人人都可以根据自身需求自主地进行数据分析，而不再是仅能索引专业数据分析师的分析结果。

另外，Footprint 的数据抽象也避免了用户理解不同公链之间的底层差异、繁杂的账户体系、跨链操作的数据细节等复杂内容，使得用户可以通过语义统一的业务逻辑标准对不同的业务进行分析。这也降低了对于用户群体专业知识的要求，使得 Footprint 能够接纳更加广泛的客户群。例如，从 Web2 领域转行进入 Web3 的新手小白不需要对 Web3 的底层操作名词有非常深刻的理解，也能够迅速上手使用 Footprint 进行不同维度的数据分析。

除此之外，Footprint 也照顾到了专业用户的需求，提供灵活的 API 权限如 SQL API，使得专业用户可以以代码的方式实现更加复杂的数据分析，进一步发掘数据的潜在价值。Footprint 简洁丝滑的用户体验已经吸引了 8000+ 分析师使用其平台制作公开的数据图谱。未来，随着区块链应用的爆发，数据分析也必将成为研究员、分析师、运营官甚至是散户、个人投资者的刚需之一。届时，相信 Footprint 也能够以其良好的用户体验捕获大量的客户，进一步占据市场份额。

4. 差异化的竞争策略，细分领域的解决方案提供商

谈及 Footprint，想必大多数读者会直接将其与 Dune 对标。尽管业务逻辑存在着部分的交集，但二者的产品定位以及市场策略却有明显的差异。Dune 更像是一个提供底层数据分析的基础设施平台，支持用户以自定义口径的方式满足需求。而 Footprint 则是在底层数据的基础上做了进一步的加工和标准化的统一，满足更加大众化、标准化的数据分析需求。

同时，Footprint 更加专注于为 NFT 以及 GameFi 赛道提供专业的数据分析，实现差异化竞争，这也使得 Footprint 目前更多的是偏向于 B 端而不是 C 端。同时，B 端的企业以及开发者客群对于 Footprint 也有更强的付费需求。Footprint 目前已经积累了 270 + B 端客户，其中大多为 GameFi 上下游、NFT 项目方以及平台应用。CoinGecko、CoinMarketCap、Delphi 等平台开始使用 Footprint 所提供的数据也印证了 Footprint 的品牌影响力以及差异化竞争的成功。

当然，Footprint 绝不仅满足只服务于 B 端用户，随着业务的逐渐成熟，C 端业务也将是其不可或缺的一环。但由于成立时间较短， Footprint 在 DeFi 等领域仍然难以与 Dune 等平台正面竞争。但在未来，Footprint 有希望能抓住 GameFi 以及 NFT 爆发的风口，积累更多的客源，塑造用户的使用习惯，进而在平台客户基础的支撑下，拓展更多的 C 端的业务来源。总的来说，Footprint 目前正在走着一条聪明的立足于 GameFi 与 NFT to B 再 to C 的差异化市场竞争策略。

与此同时，Footprint 也衍生出了另一大品牌价值，即成为细分领域的解决方案提供商，从细分的领域切入，以数据为支持，解决用户的问题。这一点是其他数据分析平台基本不会考虑到的市场策略，

在这一点上，Footprint 也比其他市场竞争者走得快得多。Footprint 可以为 GameFi、NFT 等项目方提供精细化的数据支撑，对客户的获客增长、营销效果进行分析，为项目方的获客、数字化营销提供参考建议。差异化的市场竞争和另辟蹊径的市场策略能够让 Footprint 更好地在市场中立足，进一步扩大品牌影

响力。

5. 优质的创业团队为 Footprint 的发展提供质量保障

Footprint 的团队创始人之间进行了长达 11 年的合作，曾经孵化过千万级的电商应用，也曾进行过数个 Dapps 项目的开发，具有丰富的实践经历。

也正是在 Dapps 开发的过程中，创始团队感觉到了区块链领域数据分析基础设施的极度不完善，于是决定推出 Footprint 以填补市场空白。

仅 2 个月的时间（7月立项，8月就上线了beta，9月上线产品），开发团队就完成了 Footprint 的产品上线，接入了 17 条公链的数据，并在每日新上传的 Graph 数量上实现了对 Dune 的超越。

此前电商应用的开发管理经验也使得创始团队对于数据业务更加敏感且熟悉，对于 Footprint 的全球化产品定位也更加精确。

同时，Footprint 的团队成员也在大陆、美国、加拿大、德国、土耳其等全球各地分布式办公，更好地服务于全球化的市场战略。

Footprint 的成功离不开前期数据清洗、数据集合以及数据标准制定等大量考验团队执行力的脏活累活。现阶段，Footprint 拥有将近 80% 的国际化用户，在海外的声誉及影响力远大于国内，也证明了 Footprint 国际化市场定位的眼光独到。在优质的创业团队加持下，相信 Footprint 未来也能走的更远。

回到文章开头的那个问题，当提到 Web3 领域的数据分析平台时，你的第一感觉会想到什么？也许现在还不是 Footprint，但在未来，可以是 Footprint。