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Token Terminal, Queries 출시: 밈 토큰을 포함한 암호화폐 온체인 분석의 혁신

Token Terminal, Queries 출시: 밈 토큰을 포함한 암호화폐 온체인 분석의 혁신

안녕하세요, 암호화폐 애호가 여러분! 블록체인 세계에 깊이 관여하며 onchain 데이터를 더 잘 분석할 방법을 늘 찾고 있다면, Token Terminal이 게임 체인저를 발표했습니다. 최근 X의 스레드에서 그들은 Queries의 출시를 알렸습니다 — 사용자에게 전체 데이터 웨어하우스에 대한 SQL 인터페이스를 제공하는 기능입니다. 이건 단순한 도구가 아니라, 애널리스트들에게 100개 이상의 체인과 수천 개 프로젝트에 걸친 페타바이트 단위의 트랜잭션 레벨 데이터 보물창고의 열쇠를 쥐어주는 것과 같습니다.

초보자를 위해 설명하자면, onchain analytics는 블록체인에서 직접 데이터를 살펴 사용자 활동, 거래량, 재무 지표 등을 이해하는 작업을 말합니다. Token Terminal은 Total Value Locked (TVL), 활성 대출, 수수료, 수익, 활성 사용자 등 표준화된 지표에서 널리 사용되어 왔습니다. 이러한 지표들은 블루칩 DeFi 앱이든 최신 밈 토큰 열풍이든 프로젝트들 간 비교를 가능하게 합니다.

Aave 자산별 TVL에 대한 SQL 쿼리를 보여주는 Token Terminal Queries 인터페이스

핵심 뉴스는? 이제부터는 그들이 제공하는 미리 만들어진 지표를 넘어서서 작업할 수 있습니다. Queries를 사용하면 원시 블록체인 데이터, 디코딩된 스마트 컨트랙트 이벤트, 마켓 데이터 등에서 커스텀 SQL 쿼리를 실행할 수 있습니다. 예를 들어 밈 토큰 DEX의 거래량을 트레이더 유형별이나 자산별로 세분화하거나, 바이럴한 밈 프로젝트의 TVL을 체인과 담보별로 분할해서 볼 수 있다고 상상해 보세요. 이러한 세분화 수준은 특히 과열이 하룻밤 사이에 사용자 참여를 폭증시킬 수 있는 빠르게 움직이는 밈 토큰 공간에서 트렌드를 조기에 포착하는 데 엄청난 의미가 있습니다.

스레드에서 Token Terminal은 이 기능이 그들의 노코드 도구를 어떻게 보완하는지도 강조했습니다. 그들은 인기 있는 대출 프로토콜인 Aave에 대한 분해 예시까지 공유했는데, 동일한 원칙은 밈 생태계에도 적용됩니다. 예를 들어 Solana 기반 밈 토큰을 추적하고 있다면, 지갑 규모별로 세분화된 활성 사용자를 쿼리해 고래 참여도와 일반 소매 흥분도를 가늠할 수 있습니다.

원시 블록체인 데이터에서 표준화된 지표로 이어지는 Token Terminal의 데이터 파이프라인 다이어그램

이 기능이 밈 토큰 실무자들에게 왜 중요한가요? 밈 토큰은 커뮤니티와 모멘텀으로 성장하지만, 탄탄한 데이터로 이를 뒷받침하면 진짜 가치를 가진 프로젝트와 리스크 높은 프로젝트를 구분할 수 있습니다. Queries를 통해 얻을 수 있는 것은:

  • 더 세분화된 인사이트: 일일 활성 사용자 같은 고수준 KPI에서 구체적인 트랜잭션 유발 요인까지 파고들 수 있습니다.
  • 확장된 사용 사례: 사용자 코호트 추적, 제품 분석, 또는 밈 출시를 위한 맞춤 지표까지 추적할 수 있습니다.
  • 독보적인 플랫폼: Token Terminal은 신뢰할 수 있는 파이프라인 위에서 표준화된 분석과 커스텀 분석을 동시에 제공하며 차별화됩니다.

그들은 이미 DeFi 프로토콜들과 커스텀 대시보드를 협업하고 있으며, 팀들이 초기 코호트에 참여하도록 Telegram을 통해 초대하고 있습니다. 만약 여러분의 프로젝트가 밈 토큰이나 어떤 onchain 활동과 관련되어 있다면, 이 기능은 분석 워크플로를 하나의 플랫폼으로 통합하는 데 큰 도움이 될 수 있습니다.

Token Terminal의 이번 움직임은 Binance 같은 플랫폼과의 통합에서 보이듯 더 큰 확장의 일환입니다. 그들은 앱 내에서 재무 리포트를 제공하고 있습니다.

후속 포스트에서 그들은 표준화된 지표와 커스텀 쿼스 모두를 필요로 하는 팀들을 위해 제품군을 확장하는 방식임을 강조했습니다. 밈 영역에서 구축하거나 투자하고 있다면, 이런 도구들은 앞서 나가는데 필수적입니다.

여러분은 어떻게 생각하나요? Queries가 여러분의 onchain 데이터 분석 방식을 바꿀까요? 아래 댓글에 의견을 남겨 주세요!

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