في مجال الأوراكل، تعتبر جودة البيانات وموثوقيتها أمرًا بالغ الأهمية، حيث تؤثر بشكل مباشر على القيمة الإجمالية للأوراكل. تواجه العديد من الأوراكلات معضلة تنوع مصادر البيانات، وتشويه المعلومات أو التلاعب بها. ومع ذلك، تمكنت Pyth من كسب ثقة وزارة التجارة الأمريكية بفضل شبكتها الفريدة من مقدمي البيانات. يكمن سر هذا الإنجاز في أكثر من 120 مزود بيانات تم اختيارهم بعناية من قبل Pyth، وهم جميعًا من رواد القطاع المالي مثل Jane Street وOptiver وCBOE، مما يضمن بشكل أساسي دقة البيانات وسلطتها.

معايير اختيار مقدمي البيانات من Pyth صارمة للغاية. الشرط الأساسي هو أن يكونوا كيانات مرخصة ومسجلة لدى الجهات التنظيمية. على سبيل المثال، تعتبر CBOE بورصة معترف بها من قبل هيئة الأوراق المالية والبورصات الأمريكية، وجين ستريت كصانع سوق معروف في وول ستريت، كلاهما يمتلك تاريخًا طويلًا من التشغيل المتوافق. ثانيًا، يجب أن تتمتع هذه الكيانات بقدرة قوية على إنتاج البيانات، بحيث يمكنها تقديم بيانات تداول حقيقية وعالية التردد، بدلاً من مجرد إعادة نشر معلومات غير مباشرة من منصات أخرى. وأخيرًا، فإن السمعة الجيدة في الصناعة أيضًا أمر لا بد منه، حيث سيتم استبعاد أي كيان له تاريخ من التلاعب في البيانات أو السوق.

تتمتع عملية معالجة البيانات في Pyth بالدقة الشديدة. لا يتم رفع البيانات مباشرة إلى السلسلة، بل يجب أن تمر عبر تحقق متعدد من Pythnet. أولاً، هناك مرحلة التحقق المتقاطع، حيث يتم توفير سعر نفس الأصل من قبل عدة مزودين في نفس الوقت، وسيقوم النظام تلقائيًا باستبعاد البيانات التي تنحرف بشكل كبير عن المتوسط. هذه الآلية تمنع بشكل فعال الأخطاء أو التلاعب الذي قد يحدث من مصدر بيانات فردي.

من خلال معايير الاختيار الصارمة وآلية معالجة البيانات هذه، تمكنت Pyth من بناء شبكة بيانات موثوقة تتكون من "الأوائل" في الصناعة. لا يؤدي ذلك فقط إلى تحسين دقة وموثوقية الأوراق، ولكن أيضًا يوفر دعمًا قويًا لتطوير النظام البيئي blockchain بأكمله. قد توضح حالات النجاح لـ Pyth الاتجاهات الأخرى لمشاريع الأوراق في تحسين جودة البيانات وموثوقيتها.