V&IEin neue Berufsgruppe
In der Blockchain-Welt haben sich in den letzten Jahren viele Startups etabliert. Ihr Ziel: Ein neues Internet zu entwickeln, das auf der Blockchain-Technologie basiert. Diese revolutionäre Art des Internets wird allgemein als Web 3.0 bezeichnet. Während es mittlerweile zahlreiche Möglichkeiten gibt, verschiedene Arten von dezentralen Anwendungen zu entwickeln, sollte man einen zentralen Aspekt nicht übersehen: Die Blockchain ist im Kern eine umfangreiche, öffentliche Datenbank, die dauerhafte, unveränderliche Aufzeichnungen von digitalen Transaktionen und Informationen bietet.
Mit einem Anstieg der Nutzer der Blockchain Technologie und der damit einhergehenden steigenden Netzwerkaktivität, nimmt auch die Menge der On-Chain Daten zu. Diese können Aufschluss über die Nutzung der Blockchain bieten und Hinweise auf zukünftige Entwicklungen geben.
In diesem Blogartikel beleuchten wir, warum durch die Verbreitung der Blockchain-Technologie ein neuer Berufszweig entstehen wird: Der Web 3 Data Analyst.
Einführung in die Analyse von Blockchain Daten
Wir leben in einer Zeit, in der Daten immer häufiger als wertvoller Rohstoff betrachtet werden. Große Konzerne wie Google und Spotify haben ihre Geschäftsmodelle sogar vollständig auf Daten ausgerichtet. Diese ermöglichen vielen digitalen Unternehmen, personalisierte Produktempfehlungen zu generieren, Entscheidungen auf Datenbasis zu treffen und ihre Angebote basierend auf Nutzerfeedback und -statistiken zu optimieren.
Auch im Bereich der Blockchain besteht die Möglichkeit, Daten zu analysieren. Die Daten, die hierfür herangezogen werden, werden als On-Chain Daten bezeichnet. Im Unterschied zu Nutzerdaten von Plattformen wie Google oder Amazon sind die On-Chain Daten der Blockchain jedoch pseudonymisiert. Dies bedeutet, dass (zumindest aktuell) keine direkten Rückschlüsse auf persönliches Nutzerverhalten gezogen werden können, wie es bei zentralisierten Diensten der Fall ist.
Dennoch bietet die Blockchain wertvolle Datensätze, die auch für geschäftliche Fragestellungen herangezogen werden können:
Transaktionsdaten: Auf der Blockchain erfasste Transaktionsdaten zeigen, wann und durch welche Wallet eine Transaktion erfolgt ist. Anhand dieser Daten können Zahlungs- und Finanzströme analysiert werden.
Public-Keys: Jeder Nutzer der Blockchain hat einen Public Key. Durch die Überwachung bestimmter Wallets können Rückschlüsse auf Marktaktivitäten gezogen werden. Beispielsweise können die Public Keys von Börsen dazu genutzt werden, um die Aktivität von Geldzu- und -abflüssen zu verfolgen.
Smart Contract Daten: Blockchains, die die Erstellung von Smart Contracts unterstützen, ermöglichen auch den Zugriff auf Daten dieser Verträge. Diese Informationen können genutzt werden, um Web 3 Produkte hinsichtlich ihrer Nutzungshäufigkeit zu analysieren und daraus Nutzerverhalten abzuleiten.
Datenstrukturen von Blockchains
Bei der Analyse von Blockchain-Daten muss man zuerst verstehen, dass verschiedene Blockchain-Systeme unterschiedliche Datenstrukturen besitzen. Dies ist auf die jeweilige Konstruktion und den Konsensfindungsmechanismus des Netzwerks zurückzuführen. Zudem unterscheiden sich die Datenstrukturen von Blockchains grundlegend von traditionellen Datensätzen, da sie aus Transaktionsblöcken bestehen, die aneinandergereiht sind. Um solche nicht-tabellarischen und verteilten Datenmengen zu analysieren, sind spezielle Techniken und speziell entwickelte Tools erforderlich.
Nicht nur Bitcoin und Ethereum, die beiden größten und bekanntesten Blockchains, variieren in der Datenverarbeitung, sondern auch die Datenstrukturen anderer Blockchains weisen Unterschiede auf.
Ripple fungiert sowohl als digitales Zahlungsprotokoll als auch als Kryptowährung, bekannt als XRP. Ripple nutzt eine Datenstruktur namens XRP Ledger, welche auf dem “Ripple Protocol Consensus Algorithm” (RPCA) basiert. Bei Ripple sind Transaktionen anonym und werden in sogenannten Ledger-Versionen zusammengefasst und anschließend in einer Kette angeordnet. Jedes dieser Ledgers besteht aus einer Kopfzeile und einer Transaktionsliste. Die Kopfzeile gibt Auskunft über den Hash des vorangegangenen Ledgers sowie den dazugehörigen Metadaten.
Zcash ist eine Kryptowährung mit besonderem Fokus auf Privatsphäre und nutzt dafür das Zerocash-Protokoll. Das Netzwerk von Zcash bietet den Nutzern die Möglichkeit, geschützte Transaktionen durchzuführen, die im Netzwerk zwar verifiziert, aber dennoch anonymisiert sind. Somit bleiben die Identitäten der Zcash-Nutzer verborgen. Das Zerocash-Protokoll verwendet Zero-Knowledge-Techniken und insbesondere zk-SNARKs (Zero-knowledge succinct non-interactive arguments of knowledge) zur Gewährleistung der Vertraulichkeit der Transaktion.
Iota ist eine Kryptowährung, die speziell für das Internet der Dinge (IoT) konzipiert wurde. Anstelle einer herkömmlichen Blockchain setzt Iota auf eine gerichtete azyklische Graphenstruktur, auch DAG genannt, die unter dem Namen Tangle bekannt ist. Innerhalb des Tangle bezieht sich jede Transaktion auf zwei vorausgegangene Transaktionen und bestätigt diese. Auf diese Weise schafft sie ein Netzwerk miteinander verknüpfter Transaktionsdaten.
Ethereum Daten Analyse – Bewertung von Web 3 Projekten
Für On-Chain-Analysen sind insbesondere die beiden größten Blockchain-Systeme, Bitcoin und Ethereum, geeignet. Das liegt vor allem an ihrer hohen Nutzerzahl, der Zugänglichkeit der Daten und der Tatsache, dass verschiedene API-Anbieter Services für die Analyse der Blockchains bereitstellen
Ethereum bietet dabei die umfassendsten Analysemöglichkeiten. Neben den public keys und Transaktionsdaten können auch die auf Ethereum basierenden Smart Contracts untersucht werden. Dadurch erweitert sich das Analyse-Spektrum um die Untersuchung von Smart Contract-Funktionalitäten wie DApps und DAOs, sowie Konteninteraktionen und Token-Transfers. Um Einblicke in Trends und Entwicklungen im Web 3 zu gewinnen, ist Ethereum somit besonders geeignet. Daten können entweder durch Synchronisierung mit einem lokalen Ethereum-Node gesammelt oder über Datenanbieter wie Etherscan.io bezogen werden.
On-Chain Metriken zur Analyse von Web 3 Projekten
Je nach konkreter Fragestellung können verschiedene Metriken für die Analyse von Web 3 Projekten auf Ethereum herangezogen werden. Abhängig vom gewünschten Detailgrad können diese Metriken aus unterschiedlichen Perspektiven betrachtet werden:
Unter den Bereich Financial Statements fallen sämtliche Daten, die eine Möglichkeit bieten Aussagen zur Profitabilität eines Web 3 Projekts zu treffen. Zu den Metriken, die hierfür herangezogen werden können, zählen die Gebühren (Fees), der Revenue, der Token Preis und die Marktkapitalisierung, sowie der Umfang der Treasury (DAOs). Insbesondere die Fees und der Revenue ermöglichen es Einblicke in die Nutzung und die Gewinnschöpfung eines Protokolls zu erhalten und so Rückschlüsse auf dessen Rentabilität zu ziehen.
Der Total Value Locked (TVL) gibt an, wie viel Kapital in einem Smart Contract bzw. in einem Projekt gebunden ist. Diese Metrik kann hierbei als Indikator für das Nutzervertrauen des Projekts herangezogen werden.
Die Metrik Daily Active Users gibt Aufschluss darüber, in welchem Umfang das jeweilige Protokoll genutzt wird. Um die Anzahl der Daily Active User zu bestimmen, werden Faktoren wie die Anzahl der Token Halter und das Tradingvolumen des Protokolls herangezogen. Die Metrik kann hierbei zu dem Bereich der Walletanalyse gezählt werden und bietet auch die Möglichkeit die Entwicklung des Projekts über die Zeit nachzuvollziehen.
Hierbei ist zu beachten, dass On-Chain Daten allein nicht ausreichen, um ein Web 3 Projekt vollständig bewerten zu können. Grundsätzlich sollte eine Kombination aus On-Chain Daten und einer Fundamentalanalyse verwendet werden, um ein umfassendes Verständnis des Projekts und der generellen Entwicklung zu ermöglichen.
Skill des Web 3 Data Analyst
Es gibt also durchaus Möglichkeiten fundierte Blockchain Datenanalysen durchzuführen. Die Herausforderung hierbei bedingt besonders das Sammeln, Bereitstellen und Aufarbeiten der notwendigen Datensätze. Gleichzeitig birgt die Analyse von Blockchain Daten die Gefahr von Fehleinschätzungen aufgrund einer unzureichenden Datenqualität.
Nichtsdestotrotz ist es abzusehen, dass sich durch die breite des Feldes und dem speziellen Wissen in der Zukunft ein neuer Berufszweig etablieren wird. Der Web 3 Data Analyst. Doch welche Skills werden für diese Rolle des Web 3 Daten Analysten benötigt?
Blockchain Fundamentales:
Um On-Chain Daten analysieren zu können, benötigen zukünftige Blockchain Daten Analysten ein rudimentäres Verständnis der Blockchain Technologie.
Web 3 Business Understanding:
Wie auch bei üblichen Daten Analyse Tätigkeiten, genügt es nicht sich nur mit den Daten zu beschäftigen. Das Fundament, um werthaltige Analysen durchführen zu können, ist das Verständnis der zugrundeliegenden geschäftlichen Web 3 Fragestellungen und der daraus resultierenden Metriken.
Tool Selection:
Obwohl schon viele Lösungen auf dem Markt existieren, muss man je nach Aufgabenstellung und den gewählten Metriken die richtigen Tools auswählen, um aussagekräftige Ergebnisse zu erhalten. Möchte man auf Low-Code Tools setzten, muss man damit Leben, dass die Daten in einer proprietären Form bereitgestellt werden. Möchte man eigene Metriken definieren, muss man auf oft komplexe API-Anbieter zurückgreifen, die Daten beschaffen und für die Zwecke aufbereiten. Beide Methoden bieten sowohl Vor- als auch Nachteile.
Data Cleansing:
Wenn man sich nicht für ein Tool eines Drittanbieters entscheidet, liegt der größte Zeitaufwand bei der Durchführung von Analysen im Data Cleansing. Um wertvolle Analysen durchführen zu können, müssen die notwendigen Daten zunächst aufbereitet, strukturiert und kumuliert werden. Hierbei gilt die Faustregel, dass die Analysen nur so gut sein können, wie es die Datenqualität hergibt.
Data Storytelling:
Da Datenanalysen dazu verwendet werden, Entscheidungen datenbasiert treffen zu können, müssen Web 3 Daten Analysten ein hohes Maß an Kommunikationsfähigkeit mitbringen. Neben der grundlegenden Fähigkeit die aufgearbeiteten Daten visuell darstellen zu können, müssen sie auch deren Bedeutung vermitteln können, um so die Aufmerksamkeit von Entscheidungsträgern zu gewinnen.
Der Aufstieg von Web 3 Analytics
Mit dem Aufkommen verschiedener Blockchain-Systeme und ihrer zunehmenden Nutzung, eröffnen sich immer mehr Möglichkeiten für Analysen im Web 3 Bereich. Besonders Ethereum bietet aufgrund der Vielzahl von Anbietern und Diensten eine hervorragende Plattform, um On-Chain Daten zu untersuchen und daraus Rückschlüsse auf den aktuellen Stand und das Nutzerverhalten zu ziehen. Eine der Hauptherausforderungen besteht in der adäquaten Aufbereitung dieser Blockchain-Daten und der Bestimmung der geeigneten Metriken zur Beantwortung spezifischer Fragestellungen.
Allerdings zeichnet sich bereits jetzt ab, dass zukünftig eine neue Fachrichtung des Web 3 Data Analyst entstehen wird. Ein solcher Analyst sollte nicht nur ein tiefgehendes Verständnis von Blockchain haben, sondern auch fortgeschrittene Fähigkeiten in der Aufbereitung und Analyse komplexer Daten besitzen.
Generell könnte man den Web 3 Daten Analysten als eine vertiefte Spezialisierung sehen, die neben einem Verständnis für On-Chain Daten auch ein breites Interesse an unternehmerischen Fragestellungen mit sich bringt.