Why scaling crypto analytics feels so hard (and why it doesn’t have to be)
Growing a crypto analytics team is tricky: markets не спят, данные текут рекой, регуляторы меняют правила, а бизнес давит на скорость.
Но если разложить задачу на команды, процессы и инструменты, масштабирование превращается в набор понятных шагов, а не в хаос с бесконечными чатами и дэшбордами.
Ниже — практические советы: без теории ради теории, только то, что реально помогает, когда нужно вырасти с 2 аналитиков до 20 и не превратиться в пожарную часть.
—
1. Начните не с технологий, а с конкретных решений
Выясните, какие решения ваша аналитика должна ускорять
Пока не ясно, какие решения вы хотите принимать быстрее и точнее, любая попытка «масштабировать аналитику» вырождается в набор красивых графиков.
Задайте три простых вопроса:
– Какие решения мы принимаем ежедневно (риски, лимиты, маркет-мейкинг, листинг токенов)?
– Какие решения самые дорогие в случае ошибки?
– Какие решения чаще всего задерживаются из‑за недостатка данных?
Потом привяжите к ним задачи аналитики. Например:
– «Утренний обзор рисков по всем деск-ам за 15 минут, а не за 2 часа»
– «Автоматический алерт по аномальному on-chain движению крупных кошельков»
– «Оценка ликвидности и рисков токена до того, как его предложат к листингу»
Так появляется понятное направление для scaling: вы растите те части команды и процессов, которые реально двигают PnL и снижают риски, а не просто «строите data lake».
—
2. Структурируйте команду по потокам ценности, а не по стэку
Забудьте модель “один аналитик на всё”
На старте это работает: один человек пишет запросы, строит дэшборды, ковыряет блокчейн и делает отчёты.
При масштабировании такая схема ломается.
Лучше делить команду по value streams — по тому, кому и как вы приносите пользу:
– Продуктовая аналитика: метрики фич, конверсия, юзер-поведение
– Trading & market intelligence: сигналы, исполнение, ликвидность
– Risk & compliance: on-chain риски, AML, скамы, мониторинг адресов
– Institutional & bizdev: отчёты и исследования под клиентов и партнеров
Внутри каждого потока можно постепенно строить специализацию:
одни фокусируются на on-chain данных, другие — на деривативах и ордербуках, третьи — на поведенческих паттернах.
Когда вы предлагаете crypto analytics services for institutions, особенно важно, чтобы был отдельный поток под институциональных клиентов: с понятными SLA, форматом отчётов и доменной экспертизой.
—
3. Нанимайте не «data-юниор-всё-в-одном», а по ролям
Какие роли нужны для устойчивого роста
Если вы решили hire crypto data analysts, сначала определите, кого именно вы ищете. Абстрактный «аналитик» превращается в бутылочное горлышко.
Осмысленный набор ролей:
– Analytics Engineer
– Строит пайплайны, моделирует данные, отвечает за качество метрик
– Product/Business Analyst
– Понимает бизнес-контекст, формулирует вопросы, общается со стейкхолдерами
– Quant / Research Analyst
– Строит модели, тестирует гипотезы, работает с временными рядами, микроструктурой рынка
– On-chain Specialist
– Знает специфику разных сетей, форматы логов, умеет связывать адреса и сущности
На раннем этапе один человек может закрывать две роли, но это должно быть осознанным компромиссом, а не хаотичной мешаниной.
Нанимайте под реальные «кейсы боли»
Перед каждым наймом сформулируйте:
– Какой процесс сейчас тормозит?
– Что кандидат должен сделать за первые 90 дней, чтобы мы сказали: «найм себя окупил»?
– Какие решения будут приниматься быстрее или с меньшим риском?
Так вы избегаете сценария, когда вырастили команду, а бизнес всё равно жалуется: «Ответы медленные, инсайтов мало».
—
4. Стандартизируйте данные, прежде чем множить дэшборды
Единые определения — фундамент масштабирования
Если у вас нет единого определения «активного пользователя», «объёма торгов», «дохода от комиссий», каждый новый аналитик будет изобретать свою версию истины.
Через пару месяцев никто не понимает, почему у трёх отчётов по одному и тому же вопросу разные цифры.
Минимальный набор стандартов:
– Словарь метрик (data catalog)
– Описание источников данных (on-chain, централизованные биржи, провайдеры ликвидности)
– Правила пересчёта (таймзоны, курсы валют, агрегации)
Только после этого имеет смысл активно плодить отчёты и дэшборды.
—
5. Делегируйте машине всё, что можно автоматизировать
Решите, где человек добавляет ценность, а где — нет
Аналитики не должны тратить часы на одни и те же ручные выгрузки, склейку CSV и копирование графиков в презентации.
Посмотрите на свои процессы и честно отметьте, что можно передать:
– Планировщикам задач (Airflow, Dagster и т.п.)
– BI-инструментам с alerting
– Скриптам для генерации PDF/HTML-отчётов
– Небольшим внутренним тулзам для селф‑серф отчётности
Идея простая:
чем меньше повседневной рутины, тем больше у команды времени на новые модели, гипотезы и качественные исследования.
—
6. Постройте систему запросов, чтобы не утонуть в «можешь посмотреть?»
От хаотичных чатов к управляемому потоку задач
Когда команда растёт, запросы превращаются в шум.
Чтобы масштабировать процессы, нужен понятный входной фильтр.
Практичный минимум:
– Одна точка входа для всех запросов (тикеты/форма, не 10 разных чатов)
– Шаблон запроса: цель, дедлайн, кто принимает решение, почему этого нет в текущих дэшбордах
– Категории запросов: ad-hoc, эксперименты, продуктовые изменения, риски, институциональные отчёты
Пара недель дисциплины — и вы увидите паттерны:
– какие типы задач съедают львиную долю времени
– что стоит автоматизировать в первую очередь
– где не хватает дэшбордов или self-service инструментов
—
7. Используйте готовые платформы, а не стройте всё с нуля
Где имеет смысл покупать, а не разрабатывать
В мире крипты соблазн «напишем свой инструмент» особенно силён. На практике же выгоднее комбинировать:
– enterprise blockchain analytics platforms
для соответствия требованиям регуляторов, отслеживания транзакций, entity-resolution и расследований
– crypto trading analytics software for firms
чтобы анализировать исполнение ордеров, скользящее проскальзывание, эффективность стратегий и микроструктуру рынка
– внешние индексы и провайдеры on-chain данных
для исторических данных, сложных декодингов и кросс-чейн агрегаций
Собственную разработку лучше сохранять для того, что напрямую связано с вашим конкурентным преимуществом: проприетарные модели, нестандартные сигналы, специфические пайплайны.
—
8. Когда действительно стоит привлекать внешних консультантов
Не пытайтесь закрыть весь стек экспертизой in-house
Иногда дешевле и быстрее привлечь внешнюю blockchain data analytics consulting-команду, чем месяцами пытаться «допереть самим».
Это работает, когда вам нужно:
– Быстро выйти в новый блокчейн‑стек (L2, новые L1, rollups)
– Построить AML/рисковую аналитику под жёсткие требования партнёров или регуляторов
– Провести разовый аудит текущей архитектуры данных и процессов
– Выпустить исследование институционального уровня к запуску крупного продукта
Внешние специалисты помогают, но core-домен и критичные модели всё равно лучше держать внутри. Комбинация in-house + консалтинг существенно упрощает масштабирование без потери контроля.
—
9. Документируйте “как мы думаем о данных”, а не только “где что лежит”
Передавайте логику, а не только SQL
Когда команда растёт, новые люди могут неделями «разгадывать» прошлые решения.
Документация должна объяснять не только «что мы считаем», но и «почему именно так».
Что стоит зафиксировать:
– Почему выбрано именно такое определение активного адреса/пользователя
– Какие источники данных считаются «источниками истины» для разных задач
– Как мы обрабатываем спорные кейсы (airdrops, wash trading, мосты, кросс-чейн свопы)
– Как интерпретировать ключевые метрики и тренды
Эта «логическая документация» экономит недели онбординга и снижает риск того, что аналитики начнут противоречить друг другу в публичных отчётах или перед институциональными клиентами.
—
10. Стройте культуру, а не просто “отдел аналитики”
Аналитика масштабируется только там, где ей доверяют
Технически можно нанять десяток людей, купить пару платформ и запустить красивые дэшборды. Но если:
– к цифрам относятся как к «мебели»
– в продукте решения принимаются на ощущениях
– торговля не делится фидбеком по сигналам
– риск-команда игнорирует предупреждения
то никакого реального масштабирования не будет.
Что помогает:
– Регулярные ревью метрик с участием C-level, продакта, трейдеров, риск-офицеров
– Постмортемы с обязательным блоком: «что показали данные и почему мы это проигнорировали/не увидели»
– Простая визуализация ключевых метрик, доступная всем, а не только “посвящённым”
Так аналитика превращается в часть ДНК компании, а не в «подразделение, которое делает отчёты раз в месяц».
—
11. Как понять, что вы действительно масштабируетесь, а не просто растёте вширь
Несколько честных индикаторов
Признаки здорового масштабирования:
– Среднее время ответа на типовой запрос снижается, даже если запросов больше
– Новичок выходит на продуктивность за недели, а не за месяцы
– Количество ручных шагов в ключевых отчётах и моделях падает
– Бизнес-юниты сами приходят с идеями, основанными на существующих дэшбордах и инсайтах
– Качество и стабильность метрик не зависят от пары «ключевых героев»
Если этого нет, значит вы просто нарастили численность, но не построили устойчивые процессы.
—
12. Подведём всё к простому чек-листу
Практичные шаги на ближайшие 3–6 месяцев
Попробуйте выбрать несколько пунктов и довести их до конца, а не хвататься за всё сразу:
– Определите 3–5 ключевых решений, для которых аналитика должна стать «турбонаддувом»
– Разделите команду по потокам ценности и введите понятные роли
– Введите одну точку входа для всех запросов и шаблон описания задачи
– Зафиксируйте словарь метрик и источников истины
– Автоматизируйте самый частый и самый болезненный ручной отчёт
– Оцените, где вам выгоднее использовать готовые enterprise blockchain analytics platforms и внешнее blockchain data analytics consulting
– Сформируйте простой документ «как мы думаем о данных и рынках» для новых аналитиков
Если всё это сделать последовательно, scaling crypto analytics teams and processes перестаёт быть страшным проектом «на год», а выглядит как серия понятных и управляемых шагов, которые прямо улучшают скорость и качество решений в вашем крипто‑бизнесе.