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요약
람다256의 온체인 데이터 플랫폼 '데이터셰어'가 타이거리서치의 온체인 데이터 인프라 분석 보고서에서 제도권 금융 대표 사례로 소개됐다. 보고서는 금융권이 요구하는 완전성·정합성·안정성을 갖춘 데이터 인프라의 중요성을 강조하며, 디지털자산과 에이전틱 페이먼트 등 차세대... The post 람다256 데이터셰어, 타이거리서치 보고서 선정…제도권 금융 온체인 데이터 인프라 사례 소개 appeared first on 벤처스퀘어.
본문
- 타이거리서치 "완전성·정합성·안정성 갖춘 제도권 금융 데이터 인프라" 평가
- 멀티체인 데이터 정규화·실시간 처리 기반 금융권 디지털자산 활용 지원
블록체인 기반 금융 서비스가 확대되면서 온체인 데이터를 금융 시스템에서 활용할 수 있는 데이터 인프라의 중요성이 커지고 있다. 거래 데이터의 정확성과 안정성이 금융 서비스의 신뢰도를 좌우하는 요소로 떠오르면서, 블록체인 데이터를 제도권 금융 환경에 맞게 가공·관리하는 전문 플랫폼이 새로운 인프라로 주목받고 있다.
두나무의 블록체인 기술 자회사 람다256은 웹3 전문 리서치사 타이거리서치가 최근 발간한 ‘온체인 데이터 인프라 분석 보고서’에서 자사의 온체인 데이터 플랫폼 ‘데이터셰어(DataShare)’가 제도권 금융을 위한 대표적인 온체인 데이터 인프라 사례로 소개됐다.
“온체인 데이터, 금융이 바로 쓰기엔 한계”
보고서는 블록체인 데이터가 공개돼 있지만 금융기관이 그대로 활용하기에는 구조적인 제약이 있다고 분석했다.
기존 금융 시스템은 표준화된 정형 데이터를 기반으로 운영되는 반면, 온체인 데이터는 인덱싱과 디코딩, 정규화 과정을 거쳐야 하는 원시 데이터에 가깝다는 것이다. 디지털자산 시장이 확대되고 거래 규모가 커지면서 데이터 정확성과 안정성을 확보하는 인프라의 중요성도 함께 높아지고 있다고 진단했다.
타이거리서치는 제도권 금융이 요구하는 온체인 데이터 인프라의 핵심 요건으로 완전성, 정합성, 안정성을 제시했다. 거래 데이터가 일부라도 누락되거나 블록 재조정 등으로 원장과 데이터가 일치하지 않을 경우 정산과 잔액 산정 등 후속 업무 전반에 영향을 줄 수 있으며, 24시간 운영되는 블록체인 환경에서는 체인 업그레이드 상황에서도 안정적으로 서비스를 제공할 수 있어야 한다는 설명이다.
또한 체인마다 다른 데이터 구조를 실시간으로 처리하고 신규 표준과 업그레이드에 지속 대응해야 하는 온체인 데이터 인프라는 개별 기업이 구축하기보다 전문 사업자를 활용하는 것이 현실적인 대안이라고 평가했다.
람다256의 데이터셰어는 자체 인덱싱 엔진을 기반으로 멀티체인 데이터를 금융기관의 기존 업무 환경에서 활용할 수 있는 정규화된 형태로 제공한다. 수집된 데이터는 블록체인 원장과 교차 검증을 거치며, 대규모 요청과 노드 장애에도 안정적으로 대응할 수 있도록 설계됐다. 또한 국내 IDC 기반 온프레미스 구축과 SOC 2 인증을 통해 금융권의 보안 요구사항도 지원한다.
보고서는 실제 활용 사례로 토큰증권(STO) 시장을 제시했다. 갤럭시 디지털과 시큐리타이즈 등 블록체인 기반 토큰화 사례가 확대되면서 금융기관은 여러 체인에 분산된 보유 데이터를 정확하게 관리해야 하는 과제를 안게 됐다. 데이터셰어는 이를 금융 시스템에서 바로 활용 가능한 형태로 제공하며 체인당 초당 약 2만 건의 트랜잭션을 실시간 처리할 수 있는 성능을 갖췄다고 소개했다.
AI 기반 에이전트가 결제를 수행하는 ‘에이전틱 페이먼트’ 환경에서도 데이터셰어의 활용 가능성이 언급됐다. 보고서는 블록체인 네트워크에서 발생하는 실패 거래를 정상 거래로 인식하면 결제 오류로 이어질 수 있지만, 데이터셰어는 확정된 데이터만 제공해 이러한 위험을 줄일 수 있다고 설명했다.
조윤성 타이거리서치 선임연구원은 “자산의 발행부터 결제, 정산까지 금융 서비스가 온체인 데이터를 중심으로 재편되고 있다”며 “데이터의 누락이나 오류는 서비스 신뢰성을 넘어 규제 리스크로 이어질 수 있는 만큼 데이터 인프라 선택이 디지털자산 서비스 경쟁력을 좌우하게 될 것”이라고 말했다.
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Lambda256 DataShare Selected by Tiger Research Report… Introducing Case Study of On-Chain Data Infrastructure in Institutional Finance
As blockchain-based financial services expand, the importance of data infrastructure capable of utilizing on-chain data within financial systems is growing. With the accuracy and stability of transaction data emerging as key factors determining the credibility of financial services, specialized platforms that process and manage blockchain data to suit the institutional financial environment are garnering attention as a new form of infrastructure.
Lambda256, a blockchain technology subsidiary of Dunamu, had its on-chain data platform 'DataShare' introduced as a representative example of on-chain data infrastructure for institutional finance in the 'On-chain Data Infrastructure Analysis Report' recently published by Tiger Research, a research firm specializing in Web3.
“On-chain data has limitations for immediate financial use”
The report analyzed that while blockchain data is publicly available, there are structural constraints preventing financial institutions from utilizing it as is.
The existing financial system operates based on standardized, structured data, whereas on-chain data is closer to raw data that requires indexing, decoding, and normalization processes. It was assessed that as the digital asset market expands and transaction volumes grow, the importance of infrastructure for ensuring data accuracy and stability is also increasing.
Tiger Search presented completeness, consistency, and stability as core requirements for the on-chain data infrastructure demanded by institutional finance. The explanation is that if even partial transaction data is missing or the data does not match the ledger due to block realignment, it can affect all subsequent tasks, such as settlement and balance calculation, and that in a 24-hour blockchain environment, services must be able to be provided stably even during chain upgrades.
Furthermore, it was assessed that utilizing specialized providers is a more realistic alternative than individual companies to build on-chain data infrastructure, which requires real-time processing of data structures different for each chain and continuous response to new standards and upgrades.
Lambda256's DataShare provides multi-chain data in a normalized format that can be utilized within financial institutions' existing business environments, based on its proprietary indexing engine. The collected data undergoes cross-verification with the blockchain ledger and is designed to reliably handle large-scale requests and node failures. Furthermore, it supports the security requirements of the financial sector through on-premises deployment based in domestic IDCs and SOC 2 certification.
The report cited the Security Token Offering (STO) market as a real-world use case. As blockchain-based tokenization cases such as Galaxy Digital and Securitize expand, financial institutions face the challenge of accurately managing data distributed across multiple chains. DataShare introduced that it provides this data in a format immediately usable in financial systems and possesses the performance capability to process approximately 20,000 transactions per second per chain in real time.
The potential for utilizing DataShare in 'agentic payment' environments, where AI-based agents execute payments, was also mentioned. The report explained that while misidentifying failed transactions on a blockchain network as legitimate ones can lead to payment errors, DataShare can mitigate this risk by providing only confirmed data.
Cho Yoon-sung, a senior researcher at Tiger Research, stated, “Financial services, from asset issuance to settlement and liquidation, are being reorganized around on-chain data,” adding, “As data omissions or errors can lead to regulatory risks beyond service reliability, the selection of data infrastructure will determine the competitiveness of digital asset services.”
ラムダ256データシェア、タイ通り検索レポートを選定…制度権金融オンチェーンデータインフラ事例の紹介
ブロックチェーンベースの金融サービスが拡大し、オンチェーンデータを金融システムで活用できるデータインフラの重要性が高まっている。取引データの正確性と安定性が金融サービスの信頼度を左右する要素として浮上し、ブロックチェーンデータを制度権金融環境に合わせて加工・管理する専門プラットフォームが新たなインフラとして注目されている。
両木のブロックチェーン技術子会社ラムダ256は、Web3専門のリサーチ会社タイ通りサーチが最近発刊した「オンチェーンデータインフラ分析報告書」で、自社のオンチェーンデータプラットフォーム「データシェア（DataShare）」が制度権金融のための代表的なオンチェーンデータインフラ事例として紹介された。
「オンチェーンデータ、金融がすぐに書くには限界」
報告書はブロックチェーンデータが公開されているが、金融機関がそのまま活用するには構造的な制約があると分析した。
既存の金融システムは標準化された整形データに基づいて運営されているが、オンチェーンデータはインデックス付け、復号化、正規化プロセスを経なければならない生データに近いということだ。デジタル資産市場が拡大し、取引規模が大きくなり、データの正確性と安定性を確保するインフラの重要性も共に高まっていると診断した。
タイストリーサーチは、制度権金融が要求するオンチェーンデータインフラの核心要件として完全性、整合性、安定性を提示した。取引データが一部でも欠落したり、ブロック再調整などで元帳とデータが一致しない場合、決済や残高の算定など後続業務全般に影響を与える可能性があり、24時間運営されるブロックチェーン環境ではチェーンアップグレード状況でも安定的にサービスを提供できるべきだという説明だ。
また、チェーンごとに異なるデータ構造をリアルタイムで処理し、新規標準とアップグレードに持続的に対応しなければならないオンチェーンデータインフラは、個々の企業が構築するよりも専門事業者を活用することが現実的な代替案だと評価した。
Lambda 256のデータシェアは、独自の索引付けエンジンに基づいて、マルチチェーンデータを金融機関の既存の業務環境で活用できる正規化された形式で提供します。収集されたデータはブロックチェーン元帳と交差検証を経て、大規模な要求とノード障害にも安定的に対応できるように設計された。また、国内IDCベースのオンプレミス構築とSOC 2認証を通じて金融圏のセキュリティ要件も支援する。
報告書は実際の活用事例としてトークン証券（STO）市場を提示した。ギャラクシーデジタルやセキュリティタイズなどブロックチェーンベースのトークン化事例が拡大し、金融機関は複数のチェーンに分散された保有データを正確に管理しなければならない課題を抱えている。データシェアはこれを金融システムですぐに利用可能な形で提供し、チェーン当たり毎秒約2万件のトランザクションをリアルタイムで処理できる性能を備えたと紹介した。
AIベースのエージェントが決済を行う「エージェントフェイメント」環境でも、データシェアの活用可能性が言及された。報告書は、ブロックチェーンネットワークで発生する失敗取引を正常な取引として認識すると決済エラーにつながる可能性があるが、データシェアは確定したデータだけを提供してこのリスクを減らすことができると説明した。
チョ・ユンソンタイ通りサーチ先任研究院は「資産の発行から決済、精算まで金融サービスが全社的なデータを中心に再編されている」とし「データの欠落やエラーはサービス信頼性を超えて規制リスクにつながるだけに、データインフラの選択がデジタル資産サービス競争力を左右することになるだろう」と話した。
Lambda256 DataShare 入选 Tiger Research 报告……介绍机构金融领域链上数据基础设施案例研究
随着基于区块链的金融服务不断发展，能够在金融系统中利用链上数据的数据基础设施的重要性日益凸显。交易数据的准确性和稳定性已成为决定金融服务信誉的关键因素，因此，能够处理和管理区块链数据以适应机构金融环境的专用平台正作为一种新型基础设施而备受关注。
Dunamu 旗下区块链技术子公司 Lambda256 的链上数据平台“DataShare”被专门研究 Web3 的研究公司 Tiger Research 最近发布的《链上数据基础设施分析报告》介绍为机构金融链上数据基础设施的代表性示例。
“链上数据在直接用于金融用途方面存在局限性”
该报告分析指出，虽然区块链数据是公开可用的，但结构性限制阻碍了金融机构直接利用这些数据。
现有的金融系统基于标准化的结构化数据运行，而链上数据更接近原始数据，需要进行索引、解码和规范化处理。评估认为，随着数字资产市场的扩张和交易量的增长，确保数据准确性和稳定性的基础设施的重要性也日益凸显。
Tiger Search指出，完整性、一致性和稳定性是机构金融对链上数据基础设施的核心要求。其解释是，即使交易数据缺失部分，或者由于区块重排导致数据与账本不匹配，都可能影响后续所有任务，例如结算和余额计算。此外，在24小时不间断运行的区块链环境中，即使在链升级期间，服务也必须能够稳定提供。
此外，评估认为，与单个公司相比，利用专业供应商来构建链上数据基础设施是更现实的选择，因为链上数据基础设施需要实时处理每条链不同的数据结构，并不断响应新的标准和升级。
Lambda256 的 DataShare 基于其专有的索引引擎，以规范化的格式提供多链数据，可供金融机构在现有业务环境中使用。收集的数据会与区块链账本进行交叉验证，并能可靠地处理大规模请求和节点故障。此外，它还支持在国内数据中心 (IDC) 进行本地部署，并通过了 SOC 2 认证，从而满足金融行业的安全要求。
该报告以证券型代币发行（STO）市场为例，阐述了DataShare的实际应用场景。随着Galaxy Digital和Securitize等基于区块链的代币化案例的扩展，金融机构面临着如何准确管理分布在多条链上的数据的挑战。DataShare表示，它能够以金融系统可直接使用的格式提供这些数据，并具备每条链每秒处理约2万笔交易的实时性能。
报告还提及了DataShare在“代理支付”环境中的应用潜力，在这种环境中，基于人工智能的代理会执行支付操作。报告解释说，虽然将区块链网络上的失败交易误判为合法交易会导致支付错误，但DataShare可以通过仅提供已确认的数据来降低这种风险。
Tiger Research 的高级研究员 Cho Yoon-sung 表示：“从资产发行到结算和清算，金融服务正在围绕链上数据进行重组。”他补充道：“由于数据遗漏或错误可能导致服务可靠性以外的监管风险，因此数据基础设施的选择将决定数字资产服务的竞争力。”
Lambda256 DataShare sélectionné par Tiger Research : étude de cas sur l’infrastructure de données on-chain dans la finance institutionnelle
Avec l'essor des services financiers basés sur la blockchain, l'importance d'une infrastructure de données capable d'exploiter les données on-chain au sein des systèmes financiers s'accroît. L'exactitude et la stabilité des données transactionnelles étant devenues des facteurs clés de la crédibilité des services financiers, les plateformes spécialisées qui traitent et gèrent les données blockchain pour répondre aux exigences de l'environnement financier institutionnel suscitent un intérêt croissant en tant que nouvelle forme d'infrastructure.
Lambda256, filiale de Dunamu spécialisée dans la technologie blockchain, a vu sa plateforme de données on-chain « DataShare » présentée comme un exemple représentatif d'infrastructure de données on-chain pour la finance institutionnelle dans le « Rapport d'analyse de l'infrastructure de données on-chain » récemment publié par Tiger Research, une société de recherche spécialisée dans le Web3.
« Les données on-chain présentent des limites pour une utilisation financière immédiate. »
Le rapport analyse que, bien que les données de la blockchain soient accessibles au public, des contraintes structurelles empêchent les institutions financières de les utiliser telles quelles.
Le système financier actuel fonctionne à partir de données standardisées et structurées, tandis que les données de la blockchain sont plus proches des données brutes et nécessitent des processus d'indexation, de décodage et de normalisation. Il a été constaté qu'à mesure que le marché des actifs numériques se développe et que les volumes de transactions augmentent, l'importance des infrastructures garantissant l'exactitude et la stabilité des données s'accroît également.
Tiger Search a présenté l'exhaustivité, la cohérence et la stabilité comme des exigences fondamentales pour l'infrastructure de données on-chain requise par la finance institutionnelle. En effet, même des données de transaction partielles manquantes ou des données non conformes au registre suite à un réalignement des blocs peuvent impacter toutes les opérations ultérieures, telles que le règlement et le calcul des soldes. Dans un environnement blockchain fonctionnant 24h/24, les services doivent pouvoir être fournis de manière stable, même lors des mises à jour de la chaîne.
De plus, il a été estimé que le recours à des fournisseurs spécialisés constitue une alternative plus réaliste que les entreprises individuelles pour construire une infrastructure de données on-chain, ce qui nécessite un traitement en temps réel des structures de données différentes pour chaque chaîne et une réponse continue aux nouvelles normes et mises à jour.
La solution DataShare de Lambda256 fournit des données multichaînes dans un format normalisé, utilisable au sein des environnements métiers existants des institutions financières, grâce à son moteur d'indexation propriétaire. Les données collectées font l'objet d'une vérification croisée avec le registre blockchain et sont conçues pour gérer efficacement les requêtes à grande échelle et les pannes de nœuds. De plus, elle répond aux exigences de sécurité du secteur financier grâce à un déploiement sur site dans des centres de données nationaux et à la certification SOC 2.
Le rapport cite le marché des Security Token Offerings (STO) comme un cas d'usage concret. Avec l'essor des solutions de tokenisation basées sur la blockchain, telles que Galaxy Digital et Securitize, les institutions financières sont confrontées au défi de la gestion précise des données réparties sur plusieurs chaînes. DataShare affirme fournir ces données dans un format immédiatement exploitable par les systèmes financiers et dispose d'une capacité de traitement permettant d'atteindre environ 20 000 transactions par seconde et par chaîne, en temps réel.
Le potentiel d'utilisation de DataShare dans les environnements de « paiement automatisé », où des agents basés sur l'IA exécutent les paiements, a également été évoqué. Le rapport explique que si l'identification erronée de transactions échouées comme légitimes sur un réseau blockchain peut entraîner des erreurs de paiement, DataShare permet d'atténuer ce risque en ne fournissant que des données confirmées.
Cho Yoon-sung, chercheur principal chez Tiger Research, a déclaré : « Les services financiers, de l'émission d'actifs au règlement et à la liquidation, sont en train de se réorganiser autour des données on-chain », ajoutant : « Étant donné que les omissions ou les erreurs de données peuvent entraîner des risques réglementaires au-delà de la fiabilité du service, le choix de l'infrastructure de données déterminera la compétitivité des services d'actifs numériques. »