في عالم العملات الرقمية، كلما قضيت وقتًا أطول، زاد شعوري أن مفهوم "السعر" يُفهم بشكل مبسط جدًا.

الكثير من الناس يعتادون على اعتباره رقمًا ثابتًا، وكأنه الإجابة الوحيدة تحت الشمس. لكن الواقع؟ السوق لا يوجد فيه "حقيقة" واحدة ووحيدة — السعر هو كيان مجزأ، يتوزع عبر بورصات مختلفة، وأحواض سيولة متنوعة، ونوافذ زمنية متعددة، وهو دائم التغير.

لنتحدث عن مشكلة واقعية جدًا: مصدر بيانات معين قد يكون دقيقًا عند النظر إليه بشكل منفرد، لكن بمجرد أن تنفذ العقود الذكية، الاعتماد فقط على سعر هذا المصدر غالبًا ما يسبب مشاكل. وهذه ليست حادثة نادرة الحدوث.

لذا، أعتقد دائمًا أن تجميع البيانات من مصادر متعددة ليس مجرد ميزة إضافية للأنظمة التنبئية، بل هو أساس عملها — خاصة بالنسبة للأنظمة التي يجب أن تبقى على قيد الحياة وسط تقلبات السوق الشديدة. في بيئة مستقرة من حيث السوق والسيولة، قد يكون الاعتماد على مصدر واحد مقبولًا؛ لكن بمجرد أن تبدأ السيولة في الانحسار، أو يتسع الفرق بين أسعار الشراء والبيع، أو تظهر اختلالات جزئية في السوق، فإن سعر المصدر الواحد قد ينحرف بشكل كبير، بل قد يؤدي مباشرة إلى أخطاء في تنفيذ العقود. وحتى لو لم يحدث خطأ كامل، فإن هذه الإشارات السعرية غير المستقرة يمكن أن تتسبب في مشاكل كبيرة في أنظمة العقود الآلية.

الأمر الأكثر إحباطًا هو أنني لاحظت أن العديد من حالات انهيار مشاريع DeFi لا تكون نتيجة هجمات مخططة بشكل دقيق، بل غالبًا تكون بسبب الاعتماد المفرط على مصدر بيانات واحد. يعتقد النظام بشكل ساذج أن البيانات المدخلة سليمة، متجاهلًا حقيقة أساسية: البيانات نفسها تحتاج إلى معاملة صارمة. عطل بسيط في بورصة، تقلب طفيف في حوض السيولة، أو حتى صفقة غير معتادة، يمكن أن تثير رد فعل متسلسل يشبه لعبة الدومينو. تلك البيانات قد تبدو "حقيقية"، لكنها لا تعكس الصورة الكاملة للسوق.

هذه هي قيمة تجميع البيانات — مساعدتنا على سد الفجوة المميتة بين "وجود هذا البيانات" و"ما يمكن أن تمثله فعليًا عن السوق".