Glassnode sur Snowflake : données d'actifs numériques directement livrées dans votre entrepôt

insights.glassnodePublié le 2026-06-04Dernière mise à jour le 2026-06-04

Résumé

Glassnode lance son environnement de partage de données sur Snowflake, devenant ainsi le premier fournisseur à intégrer des analyses on-chain complètes dans l'écosystème Snowflake. Cette intégration permet aux équipes institutionnelles d'accéder directement à des données fiables sur les actifs numériques (analyses on-chain, dérivés, données de spot et d'ETF, etc.) dans leur entrepôt de données, sans avoir à gérer de pipelines d'API ou de jobs ETL. Les données, disponibles avec différentes résolutions temporelles, sont interrogées en SQL comme toute autre table. L'offre inclut des variantes point-in-time (PiT) pour éviter les biais de rétrospective dans les backtests. Conçue pour les workflows quantitatifs, de risque, de recherche et de conformité, la solution s'intègre nativement aux outils existants. Le processus de configuration est simple via Snowflake Marketplace. Glassnode met en avant la profondeur analytique de ses données, enrichies par une technologie de clustering propriétaire et une couverture en expansion. Pour commencer un essai ou en savoir plus, contactez sales@glassnode.com.

Les équipes institutionnelles les plus sophistiquées n'ont pas seulement besoin de meilleures données. Elles en ont besoin au sein des environnements où leurs flux de travail de recherche et d'exécution fonctionnent déjà.

Nous avons lancé l'environnement de partage de données Snowflake de Glassnode, devenant ainsi le premier fournisseur à intégrer une analytique on-chain complète dans l'écosystème Snowflake.

Pour commencer ou en savoir plus sur les Partages de Données Glassnode, parlez à nos experts produits.

Demander l'accès

Accédez à des données d'actifs numériques fiables directement dans votre environnement

Snowflake est l'entrepôt de données de choix pour la finance institutionnelle. Mais jusqu'à présent, l'intégration des données d'actifs numériques dans ces flux de travail signifiait construire des pipelines d'ingestion API personnalisés, gérer des tâches ETL et rapprocher les mises à jour des données. C'est une charge d'ingénierie qui devrait être consacrée à la génération d'alpha.

Notre intégration Snowflake élimine tout cela. Grâce aux listes privées de Snowflake Marketplace, nos partages de données livrent l'historique complet de chaque métrique Glassnode fiable directement dans votre environnement.

Vous l'interrogez comme n'importe quelle autre table de votre entrepôt, car c'est exactement ce que c'est.

Ce qui est inclus

Ce sont les mêmes données qui alimentent les flux de travail de recherche des institutions crypto-natives leader mondiales, maintenant accessibles sans un seul appel API.

Analyse On-Chain | Activité des adresses, comportement des entités, dynamique de l'offre, flux des exchanges, métriques des mineurs, et insights avancés basés sur le clustering pour le Bitcoin, l'Ethereum, et au-delà.

Produits Dérivés | Intérêt ouvert sur les futures, taux de financement, liquidations, ainsi que notre suite options récemment étendue : primes, flux des takers, stratégies combinées, surfaces de volatilité implicite, et plus.

Données Spot & des Exchanges | Soldes des exchanges, dynamique des entrées/sorties, et ventilations par plateforme montrant la rotation du capital en temps réel.

ETFs & Trésoreries d'Entreprises | Flux des ETFs Bitcoin et Ethereum, dynamique des actifs sous gestion, et détentions des trésoreries d'entreprises.

Résolutions Multiples | Granularité de 10 minutes, horaire et quotidienne pour tout, des signaux intrajournaliers à la recherche macro long terme.

Conçu pour les flux de travail que vous utilisez

Trading Quantitatif & Systématique | Interrogez toute la profondeur des données on-chain, de produits dérivés et de marché en SQL aux côtés de vos signaux propriétaires. Variantes Point-in-Time pour la fidélité des backtests. Résolution infra-horaire pour les signaux intrajournaliers. Pas de limites de taux, pas de pagination.

Risque & Construction de Portefeuille | Une vue unifiée de la concentration sur les exchanges, de la dynamique du levier, des flux des ETFs, et des pressions de vente potentielles. La livraison native Snowflake signifie une intégration directe avec vos tableaux de bord de risque existants.

Recherche Multi-Strats & Macro | Joignez les données Glassnode avec les jeux de données actions, taux et macro déjà dans votre entrepôt. Même couche de requête, pas d'intergiciel.

Opérations des Fonds & Conformité | Pas de pipelines sur mesure signifie moins de risque opérationnel. Les contrôles d'accès et la journalisation d'audit de Snowflake gèrent la gouvernance nativement. Les horodatages point-in-time fournissent une traçabilité des données pour les exigences réglementaires et la gouvernance interne.

Éliminez le biais de regard vers l'avenir des backtests

Pour les équipes quantitatives, l'intégrité des données historiques est non négociable. Tester sur des données révisées rétroactivement n'est pas un backtest. C'est du surajustement.

Glassnode est le premier à proposer des données blockchain point-in-time (PiT) dans Snowflake. Les métriques PiT sont en ajout seulement et historiquement immuables. Chaque point de données reflète exactement ce qui était connu au moment de son calcul. Pas de corrections rétroactives, pas de biais de regard vers l'avenir.

Ceci est important car les données on-chain sont intrinsèquement modifiables. Les améliorations du clustering, les données d'exchanges rapportées tardivement, et l'affinage des étiquettes peuvent tous déclencher des révisions des métriques standard. Les variantes PiT figent l'enregistrement, de sorte que vos backtests reflètent l'information qui était réellement disponible pour les participants à chaque instant. Chaque point de données PiT inclut un horodatage computed_at pour une auditabilité complète.

Pour Commencer

Que vous construisiez des modèles systématiques backtestés, intégriez la crypto dans un cadre multi-actifs, ou mettiez en place une infrastructure de risque de niveau institutionnel, Glassnode sur Snowflake est le chemin le plus rapide des données blockchain à la production.

Pour demander un essai ou en savoir plus sur les Partages de Données Glassnode, contactez notre équipe institutionnelle à sales@glassnode.com.

La configuration pour Glassnode sur Snowflake

  1. Récupérez votre identifiant de compte Snowflake via le processus standard de Snowflake ou une simple requête SQL.
  2. Partagez-le avec l'équipe Glassnode. Nous provisionnons l'accès via les listes privées de Snowflake Marketplace.
  3. Acceptez la liste. Après la réplication initiale, les données sont actives dans votre entrepôt.

Les partages de données sont organisés par package (on-chain, marché, signaux, commun, métadonnées), vous vous abonnez donc à ce dont vous avez besoin. Les mises à jour arrivent automatiquement.

Alternativement, vous pouvez initier un essai via la liste Snowflake.

i️
Trouvez la documentation complète de configuration dans la documentation Glassnode.

Glassnode fournit la profondeur analytique qui génère l'Alpha

La simple couverture ne différencie pas. Ce qui nous distingue, c'est la profondeur analytique construite sur près d'une décennie d'ingénierie de données de niveau institutionnel.

Correction d'entité propriétaire | Notre technologie de clustering identifie les entités du monde réel (exchanges, institutions, détenteurs à long terme, mineurs) plutôt que des adresses brutes. Les données blockchain bruyantes deviennent une intelligence exploitable.

Produits dérivés full-stack | Données on-chain, futures, options et spot d'un seul fournisseur avec une méthodologie unifiée et une qualité constante.

Couverture en expansion | Nouvelles chaînes, instruments et produits ajoutés continuellement. Votre environnement Snowflake reflète automatiquement chaque mise à jour.

* Les données historiques par défaut pendant l'essai sont limitées à 14 jours et aux résolutions 1h/24h - contactez sales@glassnode.com pour demander un essai avec une résolution supérieure et un historique étendu.


  • Suivez-nous sur X pour des mises à jour et analyses de marché opportunes
  • Rejoignez notre chaîne Telegram pour des insights de marché réguliers
  • Pour les métriques on-chain, tableaux de bord et alertes, visitez Glassnode Studio

Questions liées

QQuel est le principal avantage de l'intégration de Glassnode avec Snowflake selon l'article ?

ALe principal avantage est que l'intégration permet d'accéder directement aux données complètes et fiables de Glassnode dans l'environnement Snowflake des institutions, éliminant ainsi le besoin de créer et de gérer des pipelines d'ingestion API personnalisés, des travaux ETL et la réconciliation des mises à jour. Cela permet aux équipes de consacrer leur temps à la génération d'alpha plutôt qu'à l'ingénierie des données.

QQuels types de données Glassnode sont accessibles via le partage de données sur Snowflake ?

ALes types de données accessibles incluent : les analyses on-chain (activité des adresses, comportement des entités, dynamique de l'offre, flux d'échange, métriques des mineurs), les données sur les produits dérivés (open interest, taux de financement, liquidations, options), les données spot et d'échange (soldes, flux d'entrée/sortie), les données sur les ETF et les trésoreries d'entreprise, et ce à plusieurs résolutions (10 minutes, horaire, quotidienne).

QQu'est-ce que les données "Point-in-Time" (PiT) de Glassnode et pourquoi sont-elles importantes ?

ALes données "Point-in-Time" (PiT) de Glassnode sont des métriques historiques immuables et en ajout seul. Chaque point de données reflète exactement ce qui était connu au moment de son calcul, sans corrections rétroactives. Cela est crucial pour éliminer le biais de prévision dans les backtests, car cela garantit que les tests historiques reflètent l'information réellement disponible à chaque instant passé, et non des données révisées après coup.

QComment une institution peut-elle commencer à utiliser Glassnode sur Snowflake ?

APour commencer, une institution doit : 1) Récupérer son identifiant de compte Snowflake. 2) Partager cet identifiant avec l'équipe Glassnode, qui provisionnera l'accès via les listings privés du Snowflake Marketplace. 3) Accepter le listing. Après une réplication initiale, les données sont disponibles en direct dans l'entrepôt de données. Les partages de données sont organisés par package, et les mises à jour sont automatiques.

QQu'est-ce qui différencie Glassnode des autres fournisseurs de données selon la conclusion de l'article ?

ASelon l'article, ce qui différencie Glassnode n'est pas seulement la couverture des données, mais la profondeur analytique. Cela inclut leur technologie propriétaire de clustering et d'ajustement d'entité qui transforme les données brutes en intelligence actionnable, leur suite complète de données sur les dérivés et le spot avec une méthodologie unifiée, et l'expansion continue de la couverture (nouvelles blockchains, instruments) qui se reflète automatiquement dans l'environnement Snowflake de l'utilisateur.

Lectures associées

Cardano est-il terminé ? Charles Hoskinson met en garde contre une « vague de faillites » — et sa propre communauté est furieuse

Charles Hoskinson, co-fondateur de Cardano, a déclenché un débat houleux en avertissant qu'une vague d'échecs de projets, de consolidations forcées et de fermetures DeFi frapperait l'écosystème dans la seconde moitié de 2026. Cet avertissement fait suite à l'annonce de la fermeture imminente de TapTools, une plateforme d'infrastructure majeure de Cardano, invoquant des coûts insoutenables et le départ de membres clés de l'équipe. Hoskinson a reconnu que des projets plus anciens n'étaient plus viables et qu'un plan de soutien via un indice financé par le trésor n'avait jamais vu le jour, imputant une partie de la responsabilité à la communauté de gouvernance. Il a ensuite annoncé "prendre une pause", alimentant les inquiétudes. La réaction de la communauté a été vive, des voix critiques accusant Hoskinson d'avoir sur-vendu le potentiel de Cardano, créant des attentes irréalistes. Les données structurelles sont alarmantes : la valeur totale bloquée (TVL) de Cardano n'est que d'environ 124 millions de dollars, loin derrière les leaders, le sommet 2026 a été annulé, les fonds d'ingénierie réduits de moitié et le prix de l'ADA est tombé sous 0,20 $, son plus bas depuis cinq ans. La question de savoir si Cardano peut inverser cette trajectoire négative reste sans réponse à l'aube d'une période difficile.

bitcoinistIl y a 1 h

Cardano est-il terminé ? Charles Hoskinson met en garde contre une « vague de faillites » — et sa propre communauté est furieuse

bitcoinistIl y a 1 h

Quels sont les bons chemins pour l'entrepreneuriat Web3 en Chine ? (Partie V)

L'article examine comment les équipes chinoises de la Web3 peuvent tirer parti de l'essor de l'IA, en se concentrant sur la migration de leurs compétences existantes plutôt que sur des réorientations radicales. Il identifie deux catégories d'équipes pouvant opérer cette transition. Tout d'abord, les équipes spécialisées en **sécurité et gestion des risques**, fortes dans l'audit de contrats, la sécurité des portefeuilles et le suivi des flux financiers, peuvent appliquer leur expertise aux nouveaux enjeux posés par les agents IA. Leur rôle évolue vers l'audit du comportement des agents, la gestion des autorisations d'accès aux données et des outils, la surveillance des opérations automatisées et la conformité, répondant ainsi à une demande croissante des entreprises pour des solutions de gouvernance et de sécurité IA. Ensuite, les **équipes axées sur les applications et les communautés** (plateformes de contenu, outils de recherche, produits éducatifs, gestion de communauté) peuvent intégrer l'IA comme un amplificateur de leurs services existants. Au lieu de créer de nouveaux produits IA, elles doivent l'utiliser pour résoudre des problèmes concrets de leurs utilisateurs : trier l'information, générer des résumés, personnaliser l'apprentissage, automatiser le support ou optimiser l'engagement communautaire. L'objectif est d'améliorer l'efficacité, la prise de décision et de réduire les coûts opérationnels. L'article met également en garde contre certaines directions peu adaptées, comme le développement de grands modèles de langage génériques (trop compétitif et coûteux), les plateformes d'agents IA trop vastes sans cas d'usage précis, les produits promettant des rendements automatisés (problèmes de conformité et de gestion des fonds), ou le simple fait de plaquer une couche "IA" sur un produit sans réelle valeur ajoutée. En conclusion, la clé pour les entrepreneurs chinois de la Web3 n'est pas de "passer à l'IA" à tout prix, mais d'identifier comment leurs compétences éprouvées (données, identité, paiements, sécurité, opérations) peuvent trouver de nouvelles applications dans des scénarios réels liés à l'IA, avec des clients clairs et des limites réglementaires définies.

marsbitIl y a 3 h

Quels sont les bons chemins pour l'entrepreneuriat Web3 en Chine ? (Partie V)

marsbitIl y a 3 h

Premu inaugure les marchés prédictifs à effet de levier et créés par les utilisateurs à l'approche de la Coupe du Monde 2026

Plateforme de marché prédictif décentralisé Premu ouvre la création de marchés par les utilisateurs, avec effet de levier jusqu'à 2.5x, à l'approche de la Coupe du Monde 2026. Avec le tournoi débutant le 11 juin, Premu met en avant sa fonctionnalité distinctive : tout participant peut créer un marché sur un résultat de la Coupe du Monde, le mettre en ligne et percevoir une part des frais générés par le trading sur ce marché. Les utilisateurs peuvent lancer des marchés de type "oui/non" sur diverses questions (équipes qualifiées, finalistes, résultats des matchs) sans autorisation préalable, en déposant une garantie en USDC. Les positions peuvent être tradées avec un effet de levier allant jusqu'à 2.5x, et les activités sont réglées sur la blockchain en USDC via Ethereum, Arbitrum et Base. Cet événement sportif majeur, comprenant 104 matchs jusqu'au 19 juillet, attire traditionnellement une forte activité sur les marchés prédictifs. L'approche décentralisée de Premu, où la liste des marchés est définie par les participants, contraste avec les modèles centralisés et permet de suivre le rythme rapide d'un tel tournoi. La plateforme prend en charge d'autres catégories comme la crypto, la politique ou l'économie, avec des soldes vérifiables sur chaîne. Premu est accessible globalement via son application web.

TheNewsCryptoIl y a 3 h

Premu inaugure les marchés prédictifs à effet de levier et créés par les utilisateurs à l'approche de la Coupe du Monde 2026

TheNewsCryptoIl y a 3 h

Trading

Spot
Futures
活动图片