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WEB3.0時代ではどのような分析環境で分析するのか？市場にはどのようなソリューションがあるのか？データサイエンティストであれば少しは興味あると思います。
今回は、現時点で市場に出回っているデータ分析プラットフォームについて解説していきます。
筆者はデータサイエンティストとして長く働いており、マネージャー職として勤務しています。立場上、時に市場に目を向けなければいけないタイミングもあり、どのようなソリューションがあるか広く調べ、思考することがあります。
そのような目線から今回はWEB3.0の分析プラットフォームについて調査・解説をしていきます。
結論としては、「徐々に環境は整い始めている。勉強するならまずはWEB3.0に飛び込んで体験してみよう」です。
関連記事は下記です。ご参考までにご覧ください。
では、本題に移ります。
WEB3.0時代のデータサイエンティストの活躍
いまはまだ大きく発展していないWEB3.0市場ですが、今後大きな発展が見込まれています。
WEB3.0時代でも従来と同様にデータサイエンティストの需要は高まっていくでしょう。
特に、大きく変わる点はWEB3.0ではデータが各企業に集約されておらず、分散化されたネットワーク上に存在することです。
これはいままで各企業しか保有していなかったトランザクションデータなどが誰でもアクセスできることを意味しています。
そのため、市場環境がより透明度高く見えることもあり、データサイエンティストの活躍の領域はさらに拡大していくことが予測されます。
詳しくは下記で解説していますので、ぜひご覧ください。
WEB3.0を分析するための分析スキル
WEB3.0を分析するために必要な基本スキルは下記の4つになります。
- データ収集：APIなどを利用してデータを収集するスキル
- データ操作：SQL/Pythonを活用して収集したデータを操作する
- データ理解：収集したデータの傾向を確認してデータを理解するスキル
- データ可視化：分析した結果を目的に応じて適切に可視化するスキル
データサイエンティストに求められる分析スキルとしては従来と大きく変わりません。WEB3.0時代であってもデータサイエンスのベーシックなスキルが必要です。
詳しく解説していきます。
データ収集
まずはデータ収集です。
WEB3.0ではオープンなデータは一般に公開されており、誰でもアクセス可能なデータが多くあります。
これらのオープンなデータはあらゆる企業が分析プラットフォームとして提供しています。そのため、データ収集するスキルは高くなくても分析可能です。
しかし、一部のプラットフォームではダッシュボードライクのBIツールのような機能を主に提供しており、柔軟性が高い分析を実施するにはAPI経由でデータを取得する必要があります。
そのため、APIの利用を適切に行う必要があります。
各種プラットフォームでAPIの仕様や使い方は詳細に書かれているので高いスキルは必要ありません。APIを理解して適切に利用できる知識レベルであれば問題にならないでしょう。
データ操作
二つ目はデータ操作です。
データ操作は、大規模なデータに対して、適切にデータを加工・集計する能力です。具体的にはPythonやSQLというプログラミング言語を用いてデータ操作を行います。
最近のデータサイエンティストはPythonに慣れていることも多いですが、WEB3.0関連のデータを現状の環境で分析するにはSQLを多く用いるのが現状です。
各プラットフォームはSQLの操作が前提で開発されているものもあるため、SQLを利用してデータ操作ができるスキルが必要です。
データ理解
三つ目はデータ理解です。
WEB3.0で発生するデータは数多くあります。扱っているデータがどのようなデータかを正確に知っておく必要があります。
データの定義や型は各種分析プロットフォーム上で定義されている説明があります。
そのため、データの定義を読みながら、実際にデータ操作をして、どのようなデータセットかを理解する必要があります。
このデータ理解にはWEB3.0の基礎知識が必須であり、ブロックチェーンの知識などWEB3.0特有のドメイン知識が必須となってきます。
データ可視化
最後にデータ可視化スキルです。最終的なデータ分析結果を適切な形で可視化するスキルが求められます。
WEB3.0の分析プラットフォームではダッシュボードライクな機能を主に提供しているサービスも多く、適切なグラフを選択して見やすく可視化する能力は重要です。
また、WEB3.0ではオープンなデータを分析するため、分析結果を伝える相手が市場全体のユーザーである場合もあります。
そのため、万人にわかりやすくデータを可視化する重要性が高まります。
WEB3.0を分析するための基礎知識
WEB3.0を分析するためには、相応の基礎知識が必要です。WEB3.0特有の知識を持っていることが重要です。
WEB3.0の知識を深く理解しているデータサイエンティストはまだまだ限定的であるので、先行して基礎知識を付けておくことで今後、様々な恩恵を享受できるでしょう。
WEB3.0を分析するために必要な基礎知識の一例を下記に示します。
- ブロックチェーンの知識
- 仮想通貨（暗号通貨）の知識
- イーサリアムの知識
- ウォレットとアドレスの知識
詳しく解説していきます。
ブロックチェーンの知識
まずはブロックチェーンの知識です。WEB3.0の根幹をなす技術であり、ブロックチェーン技術を理解していない中で、分析することは難しいでしょう。
ブロックチェーンは分散型のデータベースであり、トランザクションの情報がブロックと呼ばれる連続したチェーンに記録されます。
各ブロックはハッシュ関数によって前のブロックとつながれており、一つのブロックが書き換わるとそれに連鎖して多くのブロックの内容が書き換わるという特性を持ちます。
そのため、ブロックチェーンの内容を変更することは非常に困難であり、改ざんが現実的に不可能です。
WEB3.0を分析するにあたって、ブロックチェーンを理解していることは前提であり、基礎知識として持っているべき知識です。
仮想通貨（暗号通貨）の知識
次に仮想通貨（暗号通貨）の知識です。
仮想通貨はデジタルで暗号化された通貨であり、ブロックチェーン上でトランザクションが行われます。代表的な仮想通貨としてビットコインやイーサリアムがあります。
WEB3.0の領域は現在では投資目的で参加している人も多いです。そのため、各仮想通貨への価値への関心は非常に高いものがあります。
各仮想通貨の時価総額をみることができるCoin Market Capのようなサービスも登場しています。
仮想通貨の分析は市場的にも需要が高い分析の一つです。そのため、WEB3.0を分析する上で、仮想通貨の知識は必要不可欠と言えるでしょう。
イーサリアムの知識
三つ目がイーサリアムの知識です。WEB3.0の様々な取引や活動を支えるプラットフォームであり、WEB3.0の中でも特に重要なプロトコルです。
イーサリアムはスマートコントラクトを実行するためのプラットフォームです。スマートコントラクトと呼ばれる技術はWEB3.0上では非常に重要な考え方になります。
スマートコントラクトはブロックチェーン上で自動実行されるプログラムのことで、特定の条件が満たされたときに契約を自動的に履行する機能を持っています。
これにより様々な取引が自動化することができ、第三者が介在しない仕組みを作ることができます。
スマートコントラクトを用いて、多くのDeFi（分散型ファイナンス）プロトコルやNFT（ノンファンジブルトークン）プロジェクトが構築されています。
例えば、DeFiは中央集権的な金融機関を介さずに個人が金融サービスを利用できる仕組みであり、イーサリアムのスマートコントラクトを活用してローン、ステーキング、スワップなどが実現されています。
また、NFTは独自性を持つデジタルアセットであり、アート、ゲーム、コレクターアイテムの所有権の移管などに用いられます。
このようにスマートコントラクトを活用したサービスは多々生まれています。そのため、数あるプロトコルの中でも特に重要になるのがイーサリアムです。
WEB3.0を分析するために必須となる知識になるため、理解しておく必要があります。
ウォレットとアドレスの知識
最後にウォレットとアドレスの知識です。
ウォレットは仮想通貨を保管するためのアプリケーションであり、個別のアドレスがウォレットの識別子となります。
ハードウェアウォレット、ウェブウォレット、モバイルウォレットなど様々な種類がありますが、どのウォレットも公開鍵と秘密鍵のペアを持ちます。
アドレスはトランザクションの送受信に使用される識別子であり、ブロックチェーン上の取引履歴を追跡する際に重要な情報となります。
データ分析においてはウォレットアドレスの行動と関連性を調査し、個々の取引やトランザクションの詳細を把握することが重要です。
このようにトランザクションの詳細を分析する際に、ウォレットとアドレスの考え方は理解しておく必要があります。
WEB3.0を分析できるプラットフォーム
本章ではWEB3.0を分析できるプラットフォームについて解説していきたいと思います。
WEB3.0の世界ではブロックチェーン上のデータは誰でもアクセスができ、データを分析することができます。
しかし、ブロックチェーン上のトランザクションに直接アクセスして、データ分析をすることは高度な専門性が必要であり、簡単なことではありません。
そのため、いくつかの組織が事前にデータを加工して分析をしやすくしてプラットフォームとして提供しています。
これらを使うことで容易に分析を実施することができます。どのようなプラットフォームがあるか解説します。
各プラットフォームでは、大きく下記の2つに大別することができます。
- コミュニティ志向のオープン型プラットフォーム
- ビジネス志向のソリューション型プラットフォーム
今回紹介するプラットフォームの全体像は下記になります。
あくまで一部であり、筆者調べであることをご留意ください。
詳しく解説していきます。
コミュニティ志向のオープン型プラットフォーム
コミュニティ志向のオープン型プラットフォームはWEB3.0の特徴を活かして、透明性が高く誰でも簡単に分析できる仕組み作りを目指すプラットフォームです。
WEB3.0の発展のために多くのデータをオープンに開示したコミュニティ志向のプラットフォームを目指しています。
例えとしてわかりやすいのが、GitHubです。GitHubは全世界的にプログラムを開示して、技術の発展に寄与しています。
全世界的にデータにアクセスができるプラットフォームを作って技術の発展を目指す、「GitHubのWEB3.0データ分析版」のような志向のプラットフォームです。
そのため、基本的には無償で利用することができます。一部の機能アップグレードのみ有償になります。
コミュニティ志向のオープン型プラットフォームでは下記のようなプラットフォームがあります。
- DuneAnalytics
- Flipside Crypto
- The Graph *厳密には分析プラットフォームではない
それぞれ簡単に紹介していきます。
DuneAnalytics
DuneAnalytics（デューンアナリティクス）は、ブロックチェーン上のデータを簡単にクエリして分析できるWEB3.0向けの分析ツールです。
WEB3.0の分析プラットフォームとしては市民権を多く得られているプラットフォームです。
SQLを用いて、データを任意の形で抽出してダッシュボード機能で任意の形に可視化する機能を提供しています。
一部、有償版はありますが、基本的には無償で利用できる設計であり誰でも簡単に分析を始めることができます。
Flipside Crypto
Flipside Cryptoは、WEB3.0関連のデータを収集し、分析して洞察を提供するためのプラットフォームです。
主に仮想通貨やトークンのデータを対象としており、データ分析によってブロックチェーンのトランザクションやトークンの動向、プロジェクトの活動などを詳細に把握することができます。
ダッシュボードライクな機能を主に提供しており、直感的なインターフェースで操作できることが特徴です。
The Graph
The Graphは正確には分析を行うプラットフォームではありません。しかし、思想が類似していることや分析プラットフォームを語る上で重要なプロジェクトであるため、紹介します。
The Graph（ザ・グラフ）は、ブロックチェーンのデータを効率的にインデックス化してアクセス可能にするための分散型プロトコルです。
これにより、ブロックチェーンのデータを使った分析やdApp（分散型アプリケーション）の開発が容易になります。
The Graphは、分散型のデータインデックスを作成し、クエリエンジンを提供することで、ブロックチェーンデータへのアクセスを効率化します。データのインデックスは、データベースの索引のようなものであり、効率的なデータの取得を可能にします。
The Graphは分散型自治組織（DAO）として運営されていることが特徴です。
インデックスの作成に参加するノード運営者は「インデックサー」と呼ばれ、インデックスの品質や効率性に応じて報酬を受け取ることができます。
The Graphはブロックチェーン上のデータへのアクセスを効率化することを目的にDAOとして活動する壮大プロジェクトです。
ビジネス志向のソリューション型プラットフォーム
ビジネス志向のソリューション型プラットフォームでは、各企業がソリューションとして、あらゆる企業や投資家に販売する目的で整備しているプラットフォームです。
プラットフォームによってはマーケットに特化して、プラットフォーム構築を行っており、様々な製品があります。
それぞれフリートライアルのような機能はありますが、基本的には有償で提供されています。
下記が主要な分析プラットフォームです。
- BigQuery (Google Cloud)
- Footprint Analytics
- Nansen
- Intotheblock
- Santiment
- Glassnode
- Coin Metrics
- DAppsRader
こちらも簡単に解説していきます。
BigQuery (Google Cloud)
BigQuery（ビッグクエリ）は、Google Cloud Platform（GCP）で提供されているクラウドベースのデータウェアハウスおよびビッグデータ分析サービスです。
WEB3.0のデータを扱うことができ、WEB3.0の分析環境を提供しています。
大規模なデータ処理に対応しており、高度なデータ分析やクエリを実行する際に有用です。
Footprint Analytics
Footprint Analyticsは、幅広いブロックチェーン上のデータを分析することができるプラットフォームです。
Defi、NFT、DApps、Gamefi（ゲーム関連）のプロトコルを幅広くカバーしており、様々な分析が可能です。
特に特徴的なのはTwitter・AppleStore・Googleなどのオフチェーンデータも含めてデータを統合しており、包括的な分析が可能です。
Nansen
Nansen（ナンセン）は、仮想通貨のブロックチェーンデータを分析するためのツールであり、特にイーサリアム（Ethereum）エコシステムに焦点を当てています。
Nansenは、トランザクションやウォレットのデータをリアルタイムで追跡し、ブロックチェーン上でのユーザーアクティビティを理解しやすくするために設計されています。
Nansenは、トランザクションデータの分析とブロックチェーン上のトークンの動向を理解するための強力なツールとして、仮想通貨分析者やトレーダー、Defi（分散型ファイナンス）プロトコルの開発者などに広く利用されています。
IntoTheBlock
IntoTheBlockは、WEB3.0関連の分析ツールの1つで、暗号通貨とブロックチェーンのデータを活用して、トレーダーや投資家に対して洞察を提供するプラットフォームです。
IntoTheBlockは、データサイエンスと機械学習を活用して、市場の動向やトレンドを分析し、意思決定をサポートします。
IntoTheBlockは、暗号通貨のトレーダーや投資家だけでなく、ブロックチェーンに関心を持つあらゆるユーザーにとって有用なツールです。
Santiment
Santimentは、仮想通貨・NFT市場のデータと洞察を提供するためのデータ分析プラットフォームです。
主にトレーダーや投資家、仮想通貨のプロジェクト開発者などが市場動向やトレンドを把握するために利用します。
Santimentは、データの豊富さと洞察力により、仮想通貨・NFTのトレーダーや投資家にとって重要な情報源となっています。
市場の変動に対して迅速に対応したいユーザーや、市場のセンチメントを理解してトレンドを把握したいユーザーに特に人気があります。
そのため、仮想通貨・NFTの市場分析や投資判断に役立つツールとして高く評価されています。
Glassnode
Glassnodeは、主に仮想通貨のブロックチェーンデータを分析するための高度なデータ分析プラットフォームです。
主な焦点はビットコインとイーサリアムをはじめとする主要な仮想通貨にあります。
Glassnodeは、データの豊富さと高度な分析機能により、仮想通貨のトレーダーや投資家、Defi開発者など、幅広いユーザーにとって重要な情報源として利用されています。
Coin Metrics
Coin Metricsは、仮想通貨市場のデータや指標を提供するための分析プラットフォームです。
主にトレーダーや投資家、仮想通貨のプロジェクト開発者、研究者などが市場のトレンドやトークンのパフォーマンスを理解し、意思決定に活用するために利用されます。
Coin Metricsは、高精度で信頼性のあるデータと幅広い指標を提供することで、仮想通貨市場の分析やリサーチに役立つプラットフォームとして広く利用されています。
DAppRader
DAppRaderはDAppsに特化した専門サービスです。
世界の数多くのDAppsの詳細状況を知ることができ、どのようなプロトコルが伸びているか分析する機能も提供しています。
主に、DAppsに特化しており12,000種類以上のDAppsが掲載されている完全無料のサービスです。
また、投資管理ができる機能も提供されていることからDAppsを含む様々な領域に注目する投資家に広く利用されています。
WEB3.0分析プラットフォームを選択する時の注意点
市場にはすでに多くのプラットフォームがあり、どのような分析プラットフォームを選択するべきか考える必要があります。
WEB3.0分析プラットフォームを選択する時の注意点としては下記のようなものがあります。
- 分析したい市場に関するプロトコルに対応しているか確認する
- 分析の目的を明確化する
詳しく解説していきます。
分析したい市場に関するプロトコルに対応しているか確認する
分析したい市場に関するプロトコルに対応しているか確認するか確認することは大切です。
各プラットフォームでは得意領域があり、それぞれの領域に関連の高いプロトコルを主に扱っています。
そのため、分析プラットフォームを誤ると自身が分析したいプロトコルを扱っていない可能性があるため注意が必要です。
特に、DuneAnalyticsなど「コミュニティ志向のオープン型プラットフォーム」の場合はまだ扱っているプロトコルも限られているため、分析したいプロトコルが対応していないこともあります。
自身が分析したいプロトコルがそのプラットフォームで扱われているか確認した上で分析プラットフォームを選択することが重要です。
分析の目的を明確化する
二つ目は分析の目的を明確化することです。これはデータサイエンティストであれば、重要なことだとわかるでしょう。
分析の目的がなければ、場当たり的なデータ分析になり、効率よく進めることができません。
特に、WEB3.0の領域ではまだ基礎知識がない中で分析を学ぼうとする人も一定数いると思います。しかし、仮置きでもデータ分析の目的を決めておくことをおすすめします。
なぜなら、WEB3.0と一言で言っても、Defi・NET・DAppsなど様々な市場があるからです。それぞれの市場で特徴も背景知識も異なります。
そのため、なにか一つの市場・テーマに絞って分析の目的を明確にすることで効率的な分析・学習ができます。
WEB3.0の分析を学ぶためにはまずやってみる
WEB3.0の分析を学ぶためにはまずやってみることが大切です。
WEB3.0時代のデータ分析においても必要となる分析スキルは大きく変わりません。重要なポイントはWEB3.0関連のドメイン知識です。
詳しくは下記で解説しています。気になる方はご覧ください。
⇒WEB3.0時代のデータサイエンティストの活躍とは？
そのため、分析を学ぶためにもDefi・NFTなどまずは自分でやってみて、どのようなことができるのかを体験することをおすすめします。
自分で体験することでどのようなことが知りたくなるか？なにを分析するべきか？が徐々に見えてきます。
誰でも参加できるWEB3.0時代だからこそ、自ら経験をして自らで分析をすることが大切です。
ある程度概要を掴んだらまずはやってみて、自らWEB3.0の領域に飛び込んでみましょう。
【まとめ】WEB3.0の分析を学んで差別化しよう
WEB3.0はまだまだこれから発展していく市場です。
しかし、新たな世界観でもあり、理解をするにはそれ相応の努力が必要です。だからこそ、いまの内から理解を深めていくことで他者と差別化することができます。
特に、WEB3.0時代ではデータ分析の重要性も高まり、徐々にWEB3.0に精通したデータサイエンティストの需要は高まっていくでしょう。
そのためにはまずは自身がWEB3.0の領域に飛び込んで、体験することが重要です。そうすることで業界知識が付き、どのような分析が今後求められていくか理解できるでしょう。
いまからWEB3.0を学んでデータサイエンティストとして差別化を図っていきましょう。
今回は以上です。
