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83%의 DeFi 프로젝트 실패 방지를 위한 On-chain/Off-chain 통합 분석 설계
Best Product Analytics Tools for DeFi Teams
AI 요약
Context
전통적인 Web2 분석 도구가 접근 불가능한 Smart Contract 상호작용 데이터와 Web 세션 데이터의 분절로 인한 사용자 행동 분석의 한계 발생. Cross-chain fragmentation 및 복잡한 Nested Format으로 인해 일반적인 분석 플랫폼으로는 정확한 Attribution 구현이 불가능한 상황.
Technical Solution
- Web, Product, On-chain 데이터를 단일 파이프라인으로 통합한 Unified Analytics 구조 설계
- Third-party Cookie를 배제하고 On-chain Attribution을 통한 Privacy-compliant 사용자 추적 로직 구현
- Anonymous Wallet Address를 정형화된 User Profile로 변환하는 Wallet Intelligence 레이어 구축
- SQL 기반의 Custom Query 및 Multi-chain Support를 통한 이기종 블록체인 데이터 표준화 및 시각화
- Real-time Activity Feed 구축을 통한 사용자 이탈 지점(Drop-off point)의 즉각적 식별 및 분석
Impact
- 2025년 초 기준 50,000개 이상의 Public Dashboard 운영 및 월간 수백만 건의 Query 처리
- 70억 달러 규모의 Cross-chain 불법 자금 세탁 추적을 위한 Investigative Tooling 기반 마련
- 데이터 인사이트 부재로 인한 DeFi 프로젝트 실패율 83%에 대응하는 의사결정 체계 구축
Key Takeaway
도메인 특화 데이터(On-chain)와 일반 사용자 행위 데이터(Off-chain)의 결합 시, 단순 통합이 아닌 데이터 성격에 맞는 전용 분석 레이어(Wallet Labeling, SQL-based Querying) 설계가 필수적임.
실천 포인트
- On-chain 데이터와 Web 로그의 연결 고리를 위한 Wallet-level 식별자 정의 - Privacy 규정 준수를 위해 Cookie 기반 추적 대신 On-chain 이벤트 기반 Attribution 검토 - 분석 목적에 따라 SQL 중심의 Custom 분석(Dune)과 지표 중심의 Product 분석(Formo) 도구 분리 운영 - Multi-chain 환경의 데이터 파편화를 해결하기 위한 데이터 표준화 스키마 설계