随着数字资产交易迈向机构化发展新阶段，投资者对数据基础设施的需求呈现复杂化、专业化趋势。与传统资本市场高度标准化的数据服务体系相比，数字资产行业在数据治理层面仍存在较大差距。数据的定义和传输技术缺乏相应标准，数据的质量和覆盖范围参差不齐。当前数据服务商面临多源异构数据整合的挑战，需从区块链、中心化交易所、去中心化协议和衍生品市场等多个维度采集数据，并进行规范和整合。在此基础上，部分数据服务商推出基于独立数据源的数据清洗、标准化处理及衍生信号生成等服务，通过可操作性信息为客户创造附加价值。随着数字资产与资本市场的融合，数据质量的重要性不断提升，“输入低质数据，输出必然失真”已成为行业共识。这一趋势推动数字资产数据迈向以质量为核心的跃迁式转型，头部数据服务商正在引入传统金融中的数据全生命周期管理体系，强化数据的溯源能力、完整性验证与跨场景适配能力。

近年来，数字资产数据服务呈现出高速增长、结构重构的态势，从早期的碎片化、非标准化状态，加速迈向专业化、标准化、机构化的发展阶段。随着机构投资者的参与及监管环境的完善，数据已不再是交易参考的附属品，而成为贯穿资产定价、风险管理、合规审查和投资决策等核心环节的基础设施。与成熟的资本市场不同，数字资产生态系统的数据来源更加复杂、结构更加分散，既包括中心化交易所、区块链网络和DeFi协议，也涉及社交平台、GitHub代码库等外部渠道。数字资产市场在制度化的发展中，对数据的需求发生转变，推动数据服务商的服务优化。首先，市场对数字资产交易的专业性要求更高，推动数据服务商向高质量、强适配性的产品转型；其次，数据服务商不断优化产品服务，推出针对性更强、更全面的数字资产解决方案；另外，数据服务商的数字资产技术更为成熟，提供一系列技术解决方案来增强用户体验。

数字资产数据服务体系正向更加全面、精细、结构化方向演进，覆盖链上与链下、现货与衍生、交易与合规等多个维度，主要可分为以下八类：

1. 中心化交易所数据（Centralized Exchange（CEX） Data）

传统交易所通过出售订单簿所生成的实时与历史数据（如价格、成交量、订单深度等）盈利。数字资产交易所生成的是链上与链下数据的混合体系。链上数据在公有区块链可被公开访问；而链下数据则包括订单提交、交易结果与账户信息，通常为交易所专有，尚未完全商业化。随着机构投资者进入市场，市场对高频、低延迟和结构化数据的需求迅速上升，为数字资产交易所高质量、差异化的数据服务创造盈利空间。

2. 去中心化交易所 （Decentralized Exchange （DEX）） 和协议数据（Protocol Data）

在去中心化金融（DeFi）体系中，DEX及其相关协议已成为重要的数据生成平台。依据运行机制，DEX可分为三类：自动做市商（Automated Market Makers, AMM），通过区块链智能合约，借助预言机从链外获取资产定价信息；订单簿式DEX（Order Book DEXs），支持链上链下共同运行，可实现挂单交易与杠杆功能，具备较高的流动性效率；DEX聚合器（DEX Aggregators），整合多个DEX的流动性与价格信息，通过智能路径优化，提升用户交易效率。DEX及其相关协议的数据源主要来自链上活动与关键基础设施，具体包括：区块链、智能合约与去中心化应用、加密钱包、预言机和DeFi代币等。

3. 区块链数据（Blockchain Data）

区块链可提供整个数字经济生态系统的实时、细粒度的行为数据，涵盖钱包地址行为、矿工与验证者收益、智能合约代码等。区块链数据可用于行为分析、风险机会识别以及反洗钱（AML）和金融犯罪调查。但由于其结构复杂、标准缺失，对于区块链的加工与应用存在较高门槛。同时，交易池（Mempool）作为记录待确认交易的重要数据层，为判断网络拥堵、费率水平与整体运行效率提供参考。但随着区块链出块效率提升与网络交易碎片化加剧，交易池中的数据价值有所削弱。

4. 聚合数据（Aggregated Data）

聚合数据是从多种数据源（如CEX、DEX以及场外交易（OTC）平台）汇编而成的综合信息，以全面了解某一特定资产的市场。为消除数据偏差，聚合数据服务商采用专有方法剔除异常交易（如洗盘交易），经清洗与统一分类后生成标准化指标，如：开盘、最高、最低、收盘和交易量（OHLCV）、参考利率、成交量加权平均价格（VWAP）、单一资产价格指数、聚合后的衍生品分析数据等。这些聚合数据为策略制定与风险管理提供了丰富支撑，提升分析可信度。

5. 交易数据（Trading Data）

交易数据与逐笔数据指的是所有加密货币订单簿数据，被用于记录保存和合规监测。CEX的交易数据通过官方API获取，具备较高的完整性与准确性，但存在数据间断风险，数据服务商需建立多路径冗余机制以确保数据连续性。相较之下，DEX通过链上记录实现交易数据“无缝获取”，具有高稳定性与可验证性。此外，投资者对全面了解市场的需求，推动交易数据精确到纳秒级，将时间数据映射到同一时间轴，对合规审计、税务申报至关重要。

6. 订单簿数据（Order Book Data）

订单簿数据是评估数字资产市场流动性状况与交易成本的关键工具，广泛应用于交易策略制定、市场结构分析及风险控制等领域。订单簿记录了买卖挂单实时分布情况，核心数据指标包括市场深度，反映在当前价格附近可供撮合的总订单价值，衡量市场对大额交易的承压能力；买卖价差，即买入价与卖出价之间的差额，衡量市场的流动性水平与交易成本高低；滑点，即交易实际执行价格与预期下单价格之间的偏差，通常由市场波动性与流动性不足造成。

7. 衍生品数据（Derivatives Data）

衍生品工具包括期货、永续合约、掉期期权等，具备灵活的到期安排与交易规模。为满足市场扩张所带来的数据需求，近年涌现出大量的商业衍生品数据服务平台，提供交易量、未平仓合约（OI）、清算记录、资金费率、隐含波动率（IV）、希腊字母指标等多维度信息，用于超额收益生成与风险对冲。整体而言，衍生品数据可分为三类：一是参考数据，即各类合约的基本属性，如标的资产、交割方式与最小合约单位等；二是风险数据，如SVI曲面、波动率曲面、Gamma 曲线、期权收益率结构等，用于风险控制；三是价格数据，用于追踪实时成交价格、参考指数价格以及盈亏结算的标记价格。

8. 参考汇率（Reference Rates）

参考利率由专业机构基于价格、交易量与订单簿等进行整合和标准化处理后生成，具有准确性与代表性。参考利率主要用于交易和投资、市场分析、风险管理、监管合规和投资组合管理：在交易与投资决策中作为买卖参考依据，用于业绩趋势分析与绩效评估；在市场研究中帮助识别价格波动，辅助研究人员理解市场流动性、波动性和健康状况；在风险管理中帮助评估特定加密货币的风险；在监管合规方面助力反洗钱（AML）与了解客户（KYC）等监管要求，报告准确的交易数据；在投资组合管理中帮助实时监控资产表现、评估结构合理性并动态调整持仓。

数据的多元化，体现了市场对信息精度和深度的诉求。随着数字资产市场的不断发展，数字资产ETF产品的增长，以及交易监控与链上监管需求的上升，数据服务商越来越重视数据质量，加速引入标准化、可监管与智能化的数据治理体系，赋能交易策略、风险管理与合规审查。

随着数字资产市场专业化程度加深，数据服务商的竞争格局正由“同质竞争”向“结构分化”演进。《报告》指出，当前数据服务行业初步形成以“通用型平台+垂直化场景”为特征的双层发展路径，不同数据服务商围绕技术能力、客户需求和监管导向展开差异化布局。

部分数据服务商致力于打造一体化平台，覆盖行情、链上分析、衍生品指标、风险评估、模型构建等功能模块。代表企业如 Amberdata，提供涵盖整个贸易生命周期的全面数据和分析解决方案，具有数据标准化、实时洞察和无缝集成优势。另一部分数据服务商则深耕特定垂直场景，成为细分赛道中的领先提供方。如Lukka专注于数字资产的会计核算和税务申报，为基金审计、CFO部门和报税平台提供数据基础。此外，还有数据服务商通过组合多维产品策略，逐步形成“垂直功能+横向延展”的混合战略。如 The Tie 从加密社交情绪数据切入，提供全面的市场数据、情绪分析和量化模型，以帮助投资者深入了解市场趋势、情绪和交易策略。

总体而言，数字资产数据服务商正经历“工具型”向“基础设施型”的战略转型，不仅要具备多源异构数据处理能力，更要在标准建设、接口集成、模型交付等方面形成系统能力。《报告》选取了部分优质数字资产数据提供商，其具体信息如表1所示。

数字资产数据服务行业正处于快速发展阶段，数据服务将从原始数据输出逐步过渡至“策略引擎”和“监管中枢”的角色。随着技术的进步、监管的加强以及市场需求的多样化，数字资产数据服务行业将依托标准化、智能化与可监管化三大趋势快速演进。在提供基础数据的同时，数据服务商将更注重技术底座、客户结构与政策适应性，为数字资产市场的健康发展提供有力支持。监管机构在此过程中需关注数据质量、合规性及安全性问题，为数字资产行业的规范化发展提供指导和保障。