Google añade 6 criptoactivos a su herramienta de análisis de datos

Este martes, Google añadió 6 nuevos criptoactivos a su herramienta de análisis de datos BigQuery, que utiliza los servicios en la nube de esta empresa para realizar un análisis individual de cada blockchain. La herramienta también permitirá un análisis comparativo entre las criptomonedas disponibles.

Hasta ahora, BigQuery servía para realizar el análisis de los datos históricos de las cadenas de bloques de Bitcoin y más recientemente de Ethereum, blockchain que añadió en septiembre del año pasado. Según el comunicado de este 5 de febrero, ahora BigQuery también servirá para consultar los datos de Bitcoin Cash, Dash, Dogecoin, Ethereum Classic, Litecoin y Zcash.

Además de consultar los datos históricos y las transacciones de cada cadena por separado, esta herramienta de Google permitirá el análisis comparativo entre Bitcoin y 5 criptoactivos derivados de él (Bitcoin Cash, Dash, Dogecoin Litecoin y Zcash). Para este análisis, Google diseñó un esquema que permite que los conjuntos de datos similares a Bitcoin puedan ser comparados.

Además, será posible comparar los datos de Ethereum y Ethereum Classic. Adicionalmente, Google creó algunas vistas que resumen los datos y creó un libro de contabilidad de doble entrada que refleja las transacciones en la red de Ethereum y las fichas ERC-20 o de Bitcoin.

La base de datos se actualiza cada 24 horas a través de la herramienta Blockchain ETL. En el documento, el equipo de BigQuery describe que la actualización de los datos generará una mayor latencia (demora en la transmisión y propagación de paquetes dentro de la red). Sin embargo, también esto implicaría que los conjuntos de datos adicionales podrían cargarse más rápidamente en el sistema.

Igualmente, se podría implementar una solución de carga con baja latencia, para permitir transacciones de transmisión en tiempo real para todas las cadenas de bloques.

El equipo también reseñó cómo se reestructuraron los conjuntos de datos en función a la forma en que los usuarios desean acceder a ellos, generando consultas más rápidas y baratas. De igual manera, esta actualización de BigQuery incluyó más datos, como códigos de operación de script para contemplar las transacciones complejas, que se realizan en la red Bitcoin.

Algunos resultados

A modo de ejemplo, la publicación incluye ejemplos de varias consultas, como la referida a Bitcoin,  que sugiere que existen transacciones de tarifa cero que se incluyen en los bloques explotados. El informe explica que esto puede deberse a que los mineros estarían incluyendo sus propias transacciones gratuitas o estarían utilizando aceleradores de transacciones, que permitirían pagar las comisiones de transacción con moneda fíat y acelerar el proceso de confirmación.

Por otra parte, la herramienta utilizó el modelo de doble entrada y comparó la distribución de la tenencia de los criptoactivos a través del coeficiente de Gini, un indicador de distribución desigual. Aunque el equipo explicó que los datos se ven afectados por la existencia de varias direcciones que pertenecen a un solo usuario. la eliminación de saldos pequeños o la presencia de criptoactivos en casas de cambio, BigQuery presentó el análisis para los criptoactivos que que maneja, incluyendo el token anclado Maker.

En el caso de Zcash, el equipo de Google concluyó que es más probable que los poseedores de grandes sumas de ZEC quieran mantener sus transacciones privadas y que posiblemente este criptoactivo se encuentre bastante distribuido entre los usuarios. No obstante, no aclaró de qué manera las direcciones blindadas de esta red pueden afectar el coeficiente de Gini.

Dash, por su parte, fue el criptoactivo que mejor distribución presentó según el análisis, mientras que Bitcoin Cash y Ethereum Classic fueron los criptoactivos que demostraron estar más acumulados entre pocos usuarios. De igual forma, a principios de diciembre del año pasado, Bitcoin, Litecoin y Ethereum se distribuyeron en mayor medida. Mientras que Bitcoin Cash, a un mes de su polémica bifurcación fuerte, tendió a acumularse más entre un número reducido de usuarios.

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