¿Cuáles son las diferencias entre las tres principales plataformas de análisis de criptomonedas?

Las plataformas de análisis de criptomonedas proporcionan información avanzada sobre cadenas de bloques, protocolos y proyectos, y van mucho más allá de los precios de tokens y NFT. Sin embargo, existen diferencias notables entre las distintas plataformas y herramientas.

Siempre es necesario sopesar factores como cobertura y accesibilidad, funcionalidad y flexibilidad, precios y características diferenciadoras. Para ayudar a los analistas a seleccionar la plataforma que mejor se adapte a sus necesidades, hemos comparado las tres principales plataformas de análisis de criptomonedas:

• Dune Analytics
• Footprint Analytics
• Flipside

Al elegir la herramienta más adecuada, los analistas pueden considerar estos 11 aspectos clave:

1. Cobertura
2. Equilibrio entre flexibilidad y facilidad de uso
3. Latencia
4. Rendimiento
5. Precios
6. Visualización
7. Modelo de datos
8. Datos NFT
9. Tech Stack
10. Integración de datos off-chain
11. API/SDK

Examinaremos cómo Dune Analytics, Footprint Analytics y Flipside se comportan en estas áreas y destacaremos sus ventajas competitivas.

Antecedentes

Ya se han publicado varios artículos comparativos sobre herramientas de análisis. En este artículo, sin embargo, nos centramos exclusivamente en soluciones diseñadas específicamente para el análisis de cadenas de bloques.

Además, en vez de abordar cada plataforma de forma individual, analizaremos cada categoría de evaluación por separado. Si tú o tu equipo buscáis resolver un problema concreto—como identificar la herramienta más rentable o la plataforma con la analítica NFT más completa—podéis ir directamente a la sección relevante.

Cobertura

La cobertura hace referencia tanto al número de cadenas de bloques o redes y sus índices (como Ethereum, Solana o Boba Network) como a la profundidad, es decir, hasta qué punto la herramienta indexa las transacciones de una cadena concreta.

El ingeniero de datos y analista de blockchain Primo Data ha creado uno de los gráficos de visualización más completos y actualizados para comparar la cobertura de redes entre distintas plataformas de análisis.

De las tres principales plataformas de análisis de criptomonedas, Footprint Analytics ofrece la mayor cobertura, ya que admite 20 de las 43 redes monitorizadas. Flipside le sigue con 15 redes y Dune Analytics queda por detrás con solo 8.

Si tu objetivo es analizar los principales tokens o cadenas, como Bitcoin, Solana o Ethereum, la cobertura no será un factor determinante, puesto que las tres plataformas proporcionan análisis para estos activos líderes.

No obstante, en nichos como GameFi, la cobertura es fundamental. Muchos juegos basados en blockchain funcionan sobre cadenas pequeñas, especializadas o incluso temporales, como DFK Chain, Ronin y Wax. La amplia cobertura de Footprint Analytics la sitúa como la mejor opción para el análisis de GameFi, ya que es la única de las tres plataformas que ofrece datos sobre estas tres cadenas.

Equilibrio entre flexibilidad y facilidad de uso

Gracias a la naturaleza open source de Web3, crear un almacén ETL (Extract, Transform, Load) de blockchain y hacerlo accesible para que los usuarios lo exploren resulta relativamente sencillo. El verdadero reto está en la capa de interpretación: cómo categoriza la plataforma los datos en bruto en clasificaciones útiles, filtrando la información irrelevante.

Los datos en bruto son sumamente flexibles y permiten a cualquiera definir, clasificar e interpretar la información a su modo. Sin embargo, para la mayoría de los analistas, estos datos no son utilizables de inmediato. Por el contrario, una simplificación excesiva restringe la capacidad de equipos avanzados para crear análisis personalizados y especializados.

En definitiva, todas las plataformas utilizan bases de datos relacionales, por lo que SQL es la herramienta principal. Para usar plataformas como Flipside y Dune, normalmente se requiere conocimiento de SQL. Footprint, no obstante, ha incorporado una capa de abstracción sobre SQL—un generador de consultas SQL—que permite una interfaz drag-and-drop. Aunque esta interfaz solo permite crear consultas SQL simples (sin consultas apiladas, subconsultas correlacionadas ni funciones de ventana), reduce de forma significativa la barrera de entrada y aporta valor al ecosistema.

Latencia

La latencia es el tiempo necesario para actualizar los datos.

En un @carsonbrown67/the-race-for-data-domination-an-evaluation-of-the-todays-top-crypto-analytics-platforms-3cdf83d512fe">análisis comparativo en profundidad publicado por el analista Carson Brown en octubre, se evaluó la latencia de varias plataformas principales y se observó que Dune ofrecía la menor latencia entre las tres, mientras que Footprint Analytics ocupaba el segundo puesto con ligeros retrasos.

La latencia es un aspecto relevante y nuestro equipo de ingeniería ha trabajado activamente para mejorarla. El 7 de noviembre, Footprint anunció importantes actualizaciones. Tras estas mejoras, se realizó una nueva ronda de consultas en cada plataforma para obtener el bloque más reciente de Ethereum, con los siguientes resultados:

Rendimiento

El rendimiento hace referencia a la velocidad con la que los usuarios pueden consultar los datos. Esto es especialmente relevante para analistas profesionales o para quienes necesitan procesar grandes volúmenes de datos de forma eficiente.

Los resultados muestran que Flipside fue la más rápida, Footprint Analytics ocupó la segunda posición y Dune quedó en tercer lugar con un tiempo de respuesta de 17 segundos.

Precios

Dune y Footprint ofrecen versiones gratuitas pensadas para principiantes, así como planes de pago para usuarios avanzados. La versión gratuita de Footprint también admite API de datos.

Flipside no cobra tarifas. Actúa como intermediario entre proyectos (como Uniswap y SushiSwap), ofreciendo recompensas por análisis y la infraestructura necesaria para llevarlos a cabo.

Para más detalles sobre la distribución de recompensas, consulta esta explicación en Discord. Cada recompensa se divide al 50 % entre la plataforma y el analista.

Visualización

Todas las plataformas incluyen funciones básicas de gráficos. Sin embargo, si los usuarios desean visualizar datos desde múltiples perspectivas, tanto en formatos dinámicos como estáticos, Footprint ofrece estas opciones adicionales. La siguiente tabla compara las capacidades de visualización de las tres plataformas:

Modelo de datos

Un modelo de datos bien estructurado para el análisis de blockchain debe cumplir estos criterios:

• Minimizar los joins entre tablas: los usuarios deben poder localizar rápidamente las entidades a unir.
• Reducir los costes de comprensión: esto incluye, por ejemplo, evitar buscar direcciones de contratos inteligentes por separado o agregar transacciones en bruto.
• Optimizar la indexación: es esencial que las tablas permitan consultas rápidas.
• Evitar la redundancia de datos: almacenar la misma información en varias tablas puede generar inconsistencias y errores.
• Garantizar la integridad de los datos: mediante claves externas y otras herramientas de bases de datos para evitar anomalías.
• Mantener el modelo de datos lo más sencillo posible: clave para la escalabilidad y el mantenimiento.

Todas las plataformas permiten trabajar con datos de transacciones en bruto y realizar análisis completos. Además, todas ofrecen tablas con datos decodificados. Sin embargo, solo Footprint proporciona tablas estadísticas pre-agregadas para obtener rápidamente métricas de negocio.

Datos NFT

Si te interesa la analítica NFT, es fundamental analizar la cobertura de cada plataforma en las distintas redes y mercados antes de decidirte. Las siguientes consultas devuelven los valores de datos correspondientes.

Según los resultados, Flipside es la que admite más mercados. Footprint ofrece métricas de negocio adicionales, como la detección de wash trading (referencia en Twitter), que, como otras métricas, se pueden consultar mediante API.

Tech Stack

Todas las plataformas están basadas en bases de datos relacionales. Cuando se gestionan miles de millones o billones de filas de datos, es imprescindible contar con una infraestructura escalable.

Las tres plataformas emplean SQL como lenguaje principal de consulta, lo que permite migrar consultas con mínimas modificaciones. Footprint, además, ha añadido una capa de abstracción sobre SQL para consultas drag-and-drop. También se ha incorporado recientemente Jupyter Notebook como interfaz opcional.

Integración de datos off-chain

Al analizar datos on-chain, la posibilidad de compararlos con datos off-chain mediante herramientas estadísticas (como el análisis de correlación) es esencial. Tanto Dune como Footprint permiten a los usuarios cargar sus propias tablas para análisis en tiempo real dentro de la plataforma.

Además, Footprint ofrece tablas de referencia (como token_info, protocol_info) que facilitan la búsqueda rápida de tokens por nombre. La amplia cobertura de metadatos de tokens NFT de Footprint también permite analizar atributos de NFT.

API/SDK

Para equipos de investigación y analistas que no requieren tiempos de ejecución estrictos para la obtención puntual de datos y solo necesitan insertar gráficos en informes, la velocidad de ejecución de las consultas no es prioritaria. Sin embargo, los equipos que planean integrar software necesitan consultas rápidas (por ejemplo, para obtener historiales de transacciones en aplicaciones de billetera populares) y una interfaz para interactuar con la base de datos.

Dune (Query Engine V2), Flipside y Footprint ofrecen una API SQL oficial que permite migrar cualquier consulta web a la API. Sin embargo, este método de integración no es el más sencillo, ya que requiere consultas SQL predefinidas. Para simplificar este proceso, Footprint está desarrollando una API REST que permitirá obtener datos con solo pulsar un botón.

En lo que respecta a la carga automatizada de datos, solo Footprint proporciona una infraestructura de software oficial que permite construir pipelines de datos completamente automatizados.

De estas plataformas, solo Flipside ofrece un SDK oficial compatible con Python y R.