Apa itu data on-chain?

Data on-chain mengacu pada data yang direkam pada blockchain. Karena blockchain adalah database terdistribusi, data on-chain tersedia untuk umum dan dapat diakses oleh siapa saja.

Web3 dan web2 adalah versi berbeda dari World Wide Web, dengan web3 sebagai versi terbaru dan lanjutan. Beberapa perbedaan utama antara keduanya adalah sebagai berikut:

1. Web3 terdesentralisasi, sedangkan web2 terpusat. Ini berarti bahwa di web3, data dan layanan disediakan oleh jaringan node terdistribusi, bukan oleh satu kesatuan. Ini membuat web3 lebih tangguh dan tidak terlalu rentan terhadap penyensoran atau kegagalan, tetapi juga lebih kompleks dan lebih sulit dikendalikan.

2. Web3 dibangun di atas teknologi blockchain, sedangkan web2 dibangun di atas arsitektur client-server tradisional. Ini berarti bahwa di web3, data disimpan dan ditransfer menggunakan algoritme kriptografi, bukan disimpan dan ditransfer oleh server pusat. Ini membuat web3 lebih aman dan transparan, tetapi juga lebih lambat dan lebih mahal.

3. Web3 difokuskan untuk mengaktifkan jenis aplikasi dan layanan baru, sedangkan web2 difokuskan untuk meningkatkan aplikasi dan layanan yang ada. Ini berarti web3 lebih eksperimental dan berwawasan ke depan, sedangkan web2 lebih matang dan mapan.

Perbedaan ini berimplikasi pada bagaimana data dianalisis di setiap lingkungan. Di web3, analisis data lebih difokuskan untuk memahami perilaku jaringan terdesentralisasi dan teknologi blockchain yang mendasarinya. Ini sering melibatkan penggunaan teknik lanjutan seperti pembelajaran mesin dan analisis jaringan untuk mengidentifikasi pola dan tren dalam data. Di web2, analisis data lebih difokuskan untuk memahami perilaku pengguna dan aplikasi yang mereka gunakan. Ini sering melibatkan penggunaan teknik tradisional seperti analisis statistik dan visualisasi data untuk memahami perilaku pengguna dan mengidentifikasi tren dan wawasan.

Untuk melakukan analisis data on-chain, Anda perlu mengumpulkan dan mengatur data yang relevan, lalu menggunakan alat dan teknik seperti visualisasi data dan analisis statistik untuk mengidentifikasi pola dan tren. Ini dapat membantu Anda untuk lebih memahami perilaku jaringan blockchain dan penggunanya, serta membuat prediksi tentang arah pasar di masa depan. Dalam beberapa kasus, Anda mungkin juga ingin menggunakan teknik pembelajaran mesin untuk mengotomatiskan proses analisis dan mengidentifikasi pola yang lebih kompleks dalam data.

Kategori data on-chain

Ada dua kategori data on-chain:

1. Data mentah

1. Disarikan
   Kami memilih kategori seperti itu karena, pada kenyataannya, semua metrik yang dihitung hanyalah abstraksi dari data mentah. Data mentah on-chain mengacu pada data yang belum diproses yang dicatat di blockchain. Data ini mencakup informasi tentang transaksi individual, seperti pengirim dan penerima transaksi dan jumlah mata uang kripto yang ditransfer. Data ekonomi, di sisi lain, berasal dari data mentah dan mencakup informasi tentang penawaran dan permintaan untuk mata uang kripto tertentu, serta kapitalisasi pasar dan volume perdagangannya.

Data ekonomi bukan hanya abstraksi atas data mentah, melainkan dihitung menggunakan berbagai teknik dan metrik. Misalnya, kapitalisasi pasar dihitung dengan mengalikan total pasokan mata uang kripto dengan harga saat ini, dan volume perdagangan dihitung dengan menjumlahkan jumlah total transaksi selama periode waktu tertentu. Metrik lain, seperti perputaran uang dan nilai jaringan terhadap rasio transaksi, dapat dihitung menggunakan rumus yang lebih kompleks yang memperhitungkan berbagai faktor seperti jumlah transaksi dan aktivitas jaringan secara keseluruhan.

Secara keseluruhan, data ekonomi memberikan pandangan tingkat yang lebih tinggi dari pasar cryptocurrency dan dapat berguna untuk memahami tren pasar dan membuat keputusan investasi. Namun, penting untuk dicatat bahwa data ekonomi tidak selalu merupakan representasi yang akurat atau lengkap dari pasar yang mendasarinya, dan harus digunakan dengan hati-hati.

Solusi analitik yang berbeda

Sentralisasi vs desentralisasi

Ada beberapa solusi berbeda untuk mengindeks data on-chain, termasuk opsi terpusat dan terdesentralisasi. Solusi terpusat biasanya melibatkan satu entitas yang mengumpulkan dan mengatur data, sedangkan solusi terdesentralisasi menggunakan jaringan node terdistribusi untuk mengindeks data. Beberapa contoh solusi pengindeksan termasuk penjelajah blok, yang memungkinkan pengguna untuk mencari dan menjelajahi blockchain, dan layanan pengindeksan, yang menyediakan API dan alat lain bagi pengembang untuk mengakses dan menganalisis data on-chain.

Dimungkinkan untuk membuat solusi analitik terdesentralisasi menggunakan teknologi blockchain, tetapi itu akan tergantung pada persyaratan dan batasan khusus dari sistem. Salah satu manfaat potensial menggunakan pendekatan desentralisasi adalah dapat membantu memastikan integritas dan keamanan data yang sedang dianalisis. Namun, sistem terdesentralisasi juga bisa lebih kompleks untuk dirancang dan diimplementasikan, dan mungkin memerlukan sumber daya tambahan dalam hal daya komputasi dan penyimpanan. Dalam hal kinerja, sistem terdesentralisasi mungkin lebih lambat daripada solusi terpusat dalam beberapa kasus, tetapi ini akan bergantung pada berbagai faktor, seperti algoritme khusus dan struktur data yang digunakan, serta desain sistem secara keseluruhan. Pada akhirnya, keputusan untuk menggunakan pendekatan desentralisasi akan bergantung pada kebutuhan dan tujuan spesifik dari solusi analitis.

Apa yang bisa dilakukan dengan data blockchain?

Ada banyak metodologi berbeda yang dapat diterapkan dalam analisis data on-chain. Beberapa contoh umum meliputi:

Analisis deskriptif

Analisis deskriptif, yang melibatkan meringkas dan mendeskripsikan data, dan dapat mencakup hal-hal seperti menghitung statistik dasar dan menghasilkan visualisasi. Jenis analisis ini berguna untuk mendapatkan gambaran keseluruhan dari data, dan dapat membantu mengidentifikasi tren dan pola.

Analisis eksplorasi

Analisis eksplorasi, yang melibatkan eksplorasi data yang lebih mendalam, dan dapat mencakup hal-hal seperti pengelompokan dan pengurangan dimensi. Jenis analisis ini berguna untuk mengungkap pola dan hubungan tersembunyi dalam data, dan dapat membantu menghasilkan hipotesis dan ide untuk penyelidikan lebih lanjut.

Analisis inferensial

Analisis inferensial, yang melibatkan penggunaan teknik statistik untuk membuat kesimpulan tentang suatu populasi berdasarkan sampel data. Metode statistik yang berbeda biasanya diterapkan dalam jenis analisis ini. Ini dapat mencakup metode untuk menghitung hal-hal seperti rata-rata, median, modus, dan standar deviasi, serta alat untuk menguji hipotesis dan melakukan analisis regresi. Jenis analisis ini berguna untuk membuat prediksi dan generalisasi tentang data, dan dapat membantu mengidentifikasi tren dan pola yang tidak segera terlihat.

Analisis prediktif

Analisis prediktif yang melibatkan penggunaan algoritme pembelajaran mesin untuk membuat prediksi tentang peristiwa atau hasil di masa mendatang berdasarkan data. Jenis analisis ini dapat digunakan untuk mengidentifikasi tren dan pola dalam data, serta dapat digunakan untuk membuat prediksi atau rekomendasi. Biasanya teknik seperti pengelompokan, klasifikasi, dan regresi, yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi pola dan hubungan dalam data, disertakan.

Metodologi khusus yang digunakan untuk analisis data on-chain akan bergantung pada tujuan dan persyaratan analisis, serta sifat data itu sendiri.

Mari kita bicara tentang visualisasi data. Ini adalah alat analitik umum yang dapat digunakan untuk merepresentasikan data kompleks dalam format visual. Ini dapat mencakup alat seperti bagan, grafik, dan peta, yang dapat membantu mengidentifikasi tren dan pola dalam data. Misalnya, bagan garis dapat digunakan untuk menunjukkan tren harga mata uang kripto tertentu dari waktu ke waktu, sedangkan bagan batang dapat digunakan untuk membandingkan kapitalisasi pasar berbagai mata uang kripto. Alat visualisasi data juga dapat digunakan untuk membuat visualisasi interaktif, yang memungkinkan pengguna menjelajahi data secara lebih mendalam dan berinteraksi dengannya secara waktu nyata. Ini dapat berguna untuk mengidentifikasi hubungan dan pola yang mungkin tidak segera terlihat dari melihat data mentah.

Orang mungkin bertanya - mengapa saya harus menggunakan alat visualisasi saat penjelajah sudah mengembalikan informasi lengkap? Alat visualisasi data dan penjelajah blok keduanya adalah alat yang dapat digunakan untuk menganalisis data on-chain, tetapi mereka melayani tujuan yang berbeda dan memberikan jenis informasi yang berbeda.

Alat visualisasi data difokuskan untuk merepresentasikan data dalam format visual, yang dapat memudahkan untuk memahami dan mengidentifikasi tren dan pola. Sebaliknya, penjelajah blok adalah alat online yang memungkinkan pengguna menelusuri blockchain dan melihat informasi tentang blok, transaksi, dan alamat tertentu. Mereka menyediakan antarmuka yang ramah pengguna untuk mengakses dan berinteraksi dengan data di blockchain, tetapi mereka biasanya tidak menyertakan analisis lanjutan atau fitur visualisasi. Secara umum, alat visualisasi data dapat digunakan bersama dengan penjelajah blok untuk mendapatkan pemahaman yang lebih komprehensif tentang data di blockchain.

Web3; ilmu data; kesempatan kerja

Ada empat hal yang perlu dipikirkan saat membahas masa depan Web 3 dan ilmu data:

Lebih banyak peluang kerja untuk ilmuwan data dan profesional data lainnya akan disediakan oleh Web 3. Hal ini disebabkan oleh fakta bahwa organisasi yang bersiap untuk mengadopsi Web 3 akan memiliki kebutuhan besar akan orang-orang dengan pengalaman luas dalam analisis data, interpretasi, serta pembuatan produk dan layanan menggunakan data yang ada sambil memasukkan AI dan ML ke dalam persamaan.

Pengguna dan ilmuwan data akan mendapatkan keuntungan finansial dari Web 3. Perusahaan akan memiliki opsi untuk membeli data langsung dari pengguna (memungkinkan pemilik data untuk menjual data mereka kepada siapa pun yang mereka inginkan), menggabungkan dan memadukan kumpulan data baru ini dengan kumpulan data yang ada untuk meningkatkan pembelajaran model, lalu menjual wawasan baru di pasar terbuka.

Data scientist dapat menerapkan AI untuk lebih memahami kebutuhan pelanggan tertentu di Web 3. Perusahaan data dapat membuat model bahasa yang menghadirkan "pemahaman semantik" karena Web 3 bersifat individual atau berfokus pada pengguna, dan karena data terkait dengan interaksi pengguna, mereka kemudian dapat membuat solusi yang secara khusus dirancang untuk pengguna. Perusahaan data juga dapat mengekstrak wawasan dari data mentah dan kemudian mengubah wawasan tersebut menjadi rekomendasi produk yang lebih baik yang dapat meningkatkan pengalaman pelanggan terutama berdasarkan harapan pelanggan.

Ilmuwan data akan memiliki dampak yang jauh lebih besar pada ekonomi global di era Web 3. Mereka akan berkembang menjadi “neuron” baru yang dapat membantu membuat konten atau model AI yang dapat berkoordinasi dengan model AI lainnya dan mengatasi masalah yang lebih rumit atau potensi risiko bagi bisnis atau organisasi.