По поводу свежего документа с планом мероприятий по реализации Стратегии развития системы государственной статистики и Росстата до 2030 года [1] принятого распоряжением Правительства РФ 30 апреля.

Опишу тезисно и сжато по результатам беглого прочтения.

Положительное
- систематизация ведения статистики, в том числе разработка стандарта (мероприятие 6) и гармонизация справочников (мероприятия 7-10) и разработка стандарта качества (мероприятия 11-13).
- предоставление статистических микроданных для исследователей (мероприятие 40) в соответствии с разрабатываемым регламентом
- явным образом декларируется участие в международных мероприятиях и международной стандартизации статистического учёта

Нейтральное
- создание межведомственного совета по статучёту, пока неясно насколько это будет функциональная и продуктивная структура
- терминологически разведены блоки мероприятий "административных данных" и "больших данных", хотя административные данные по статистическим методологиям в мире относят к подвиду "больших данных".
- ведомственная статистика явным образом не упоминается, наиболее близкий к ней пункт, это мероприятие 8 формирование единого реестра первичных статистических показателей, статистических показателей и административных данных. Возможно она находится де-факто в этом пункте
- новая (?) платформа предоставления статистических данных в мероприятиях 48 и 49. Пока ничего неизвестно по тому как она будет создаваться и эксплуатироваться. Будут ли данные там общедоступны или доступны ограниченно.
- мероприятие по созданию общедоступного архива региональных статистических изданий (мероприятие 47). Нельзя отнести к положительному поскольку срок реализации поставлен на ноябрь 2029 года, в том время как оптимизация численности Росстата запланирована на конец 2027 года. Кроме того пункт 47 неконсистентен. Название упоминает любые архивные статданные, но результат предполагается оценивать только по региональным статданным.


Отрицательное
- полное отсутствие упоминание открытости, открытых данных. Предоставление данных статистики скрыто в разделе "Модернизация инструментов распространения статистических данных", но там упоминается смешение системы публикации показателей и геопространственного представления статистики, но не режим доступа к этой системе.
- полное отсутствие упоминаний системы ЕМИСС включая её возможную судьбу: развитие, вывод из эксплуатации, интеграцию в другую информационную систему
- неопределённый статус Цифровой аналитической платформы (ЦАП) Росстата. Она упоминается в мероприятии 1, но не как система сбора и представления статистики, а как система сбора предложений об актуализации статучёта
- о существовании подсистем информационно-вычислительной системы Федеральной службы государственной статистики мы узнаем только из мероприятия 52 по реализации мер инфобеза.
- отсутствуют мероприятия по оцифровке исторических документов и библиотеки Росстата (если она ещё существует). Это не только статистика, но и иные исторические материалы
- не определена стратегия развития сайта Росстата и его терр подразделений. Именно они используются для поиска и оценки доступности статистических данных в РФ международными экспертами и именно туда приходит большая часть пользователей статистических данных.

Ссылки:
[1] http://government.ru/news/54972/

#opendata #closeddata #russia #statistics

How Bad Is China’s Economy? The Data Needed to Answer Is Vanishing [1] статья в WSJ (под пэйволом, но можно прослушать в аудио) о том что в Китае перестали публиковать сотни статистических показателей на фоне торговой войны с США. Что-то напоминает, да?

Сейчас будет взлёт спроса на альтернативные данные о состоянии китайской экономики, получить их будет не так просто, но реалистично.

Впрочем всегда есть официальная статистика которую альтернативными способами не получить. Лично мне ещё интересно что будет с данными о внешней торговле Китая. В РФ её закрыли в первую очередь, хочется надеяться что в Китае она останется доступной.

Ссылки:
[1] https://www.wsj.com/world/china/china-economy-data-missing-096cac9a

#opendata #closeddata #china #statistics #tradewars

В продолжение про форматы файлов и применение CSV vs Parquet, реальная разница ощущается на больших объёмах и когда работаешь с файлами без чётких спецификаций.

Вот приведу несколько примеров:
1. Статистические данные одного крупного международного агентства, сравнительно среднего объёма в CSV файлах в десятки гигабайт и сотнях миллионов строк. Какая-либо информация о файлах отсутствует, просто выложены дампами для массовой выгрузки (bulk download). Большая часть инструментов при автоматическом парсинге файлов выдаёт что у них кодировка us-ascii, но в итоге оказывается что она windows-1250 (Центрально и Восточно европейская). Причём символы выдающие эту кодировку начинаются где-то очень далеко при обработке файлов. Механизмы автоидентификации кодировки почти все используют куски файла, а не его целиком, в результате нужно понаступать на множество грабель прежде чем настроить автоматическое преобразование этих файлов в другие форматы. Могло бы быть проще будь файлы в кодировке UTF-8, или вообще не в CSV, а в Parquet, к примеру.

2. Файлы Parquet в 800MB и 3.5GB со статистикой международной торговли. Первый может быть развернут в примерно 14GB CSV файл, второй в примерно 56GB. Это сотни миллионов и даже миллиарды записей. Аналитические запросы к таким файлам, на среднем железе, выполняются очень долго и поэтому Parquet файлы необходимо разрезать на множество файлов поменьше по продукции или по странам, в зависимости от задач применения. Но и разрезка больших Parquet файлов весьма ресурсоёмкая задача если пользоваться SQL запросами на копирование. В этом случае большие CSV файлы проще и быстрее обрабатывать потоковым образом. Проблема именно в размере Parquet файлов и решается она дистрибуцией их в меньшем размере

3. В "дикой природе" на порталах открытых данных в мире CSV файлы слишком часто публикуются просто как экспорт Excel файлов которые, в свою очередь, могут не иметь нормальную табличную структуру, а имеют множество заголовков, отклонений и тд, в общем-то не рассчитанных на автоматическую обработку, не говоря уже о разнообразных кодировках. Вручную во всем этом разумеется, можно разобраться, а автоматический анализ сильно затрудняется. Например, попытка натравить duckdb на эти файлы лишь в чуть более 50% случаев заканчивается успехом, в основном потому что duckdb не умеет разные кодировки. Альтернативные способы лучше читают файлы, но существенно медленнее.

4. Один из крупных порталов международной статистики отдаёт данные статистики в CSV формате внутри файлов заархивированных 7z. Это десятки гигабайт в сжатом виде и 1.5 терабайта в разжатом. Если необходимо обработать эти данные целиком то это требует очень много дискового пространства просто потому что 7z не адаптирован под потоковую обработку файлов, если не писать специальных инструментов для работы с ним. В итоге обработка этих данных происходит через промежуточное их разжатие в виде файлов. Всё могло бы быть куда удобнее если бы данные сразу распространялись в форматах parquet или же в CSV сжатом для потоковой обработки, например, Zstandard или даже Gzip.

В принципе сейчас всё выглядит так что мир data science сейчас parquet-first, а в остальные области работа с новыми-старыми форматами файлов приходит на пересечении с data science.

#opendata #dataengineering #fileformats #csv #parquet

Хороший разбор в виде дата истории темы зависимости даты рождения и даты смерти в блоге The Pudding [1]. Без какой-то единой визуализации, но со множеством графиков иллюстрирующих изыскания автора и выводы о том что да, вероятность смерти у человека выше в день рождения и близкие к нему дни и это превышение выше статистической погрешности.

Собственно это не первое и, наверняка, не последнее исследование на эту тему. В данном случае автор использовал данные полученные у властей Массачусеца с помощью запроса FOIA о 57 010 лицах.

Там же есть ссылки на исследования с большими выборками, но теми же результатами.

Так что берегите себя и внимательнее относитесь к своим дням рождения, дата эта важная, игнорировать её никак нельзя.

P.S. Интересно что данные в виде таблиц со значениями дата рождения и дата смерти - это точно не персональные данные. Ничто не мешает госорганам не только в США их раскрывать, но почему-то они, всё таки, редкость.

Ссылки:
[1] https://pudding.cool/2025/04/birthday-effect/

#opendata #dataviz #curiosity #statistics

Как читать отчёты Счетной палаты в РФ ? Не надо читать финальные выводы и довольно бесполезно читать вступление. Всё самое главное посередине там где изложение фактов. Какие-то факты могут отсутствовать, может не быть иногда глубины, но те что приведены, как правило, достаточно точны.

История с ГАС Правосудие и потерей огромного объёма данных судебных решений именно тот случай [1]. Спасибо ребятам из Если быть точным за подробное изложение и анализ этой истории [2]. Единственно с чем я несогласен, а это не надо сотням людей использовать один парсер. Нужна была бы открытая база судебных решений которая когда-то была в Росправосудии. Парсер - это плохой путь, приводящий к массовому применении каптчи. Но создать ресурс с данными тоже непросто, его могут быстро заблокировать.

Однако в этой истории про ГАС Правосудие я хочу сделать акцент на 60+ миллиардах потраченных на эту систему денег, и даже не на то что их взломали, и это всячески скрывали. А на том у что у системы не было резервных копий.

И скажу я вам не тая, подозреваю что это не единственная российская государственная информационная система резервных копий к которых нет. И не появится если за это не будет последствий, а их похоже что нет.

И, конечно, данные по судебным делам - это самое что ни на есть общественное достояние, общественно значимые данные которые безусловно и безальтернативно должны были бы быть открытыми. Вместо того чтобы отреагировать на парсеры данных выкладкой датасетов для массовой выгрузки, сотрудники Суддепа много лет развлекались встраиванием каптчи на страницах сайта. А то есть на "вредительство" у них время и ресурсы были, а на создание архивных копий нет?

Ссылки:
[1] https://t.me/expertgd/12660
[2] https://t.me/tochno_st/518

#opendata #closeddata #theyfailed #russia

Я давно не писал про наш поисковик по данным Dateno, а там накопилось множество обновлений, надеюсь что вот-вот уже скоро смогу об этом написать. А пока приведу ещё пример в копилку задач как ИИ заменяет человека. Я много рассказывал про реестр дата каталогов который Dateno Registry dateno.io/registry, полезный для всех кто ищет не только данные, но и их источник. Этот реестр - это основа Dateno, в нём более 10 тысяч дата каталогов размеченных по разным характеристикам и с большими пробелами в описаниях. Откуда пробелы? потому что автоматизировать поиск источников удалось, а вот описание требует (требовало) много ручной работы.

Когда мы запускали Dateno на текущем реестре я оценивал трудоёмкость по его улучшению и повышении качества в полгода работы для пары человек вручную. Совсем немало скажу я вам, учитывая что этих людей ещё и надо обучить и
ещё надо контролировать качество работы и ещё и нужны инструменты чтобы всё это редактировать без ошибок.

В общем, чтобы долго не ходить, ИИ почти полностью справляется с этой задачей. Достаточно предоставить url сайта с каталогом данных и из него хорошо извлекаются все необходимые метаданные.

Для стартапа на данных - это очень заметное изменение. И это маленькая и теперь недорогая задача. После всех проверок можно будет значительно обновить реестр.

Кстати, о том зачем он нужен. Реестр каталогов данных точно нужен Dateno для индексации датасетов, но он же нужен и всем тем кто строит национальные порталы данных потому что позволяет агрегировать в него данные из всех национальных источников.

#opendata #dateno #datasets #dataengineering #llm #ai #dataunderstanding

Global stats just got a major upgrade at Dateno!

We’ve updated time series from the World Bank (DataBank) and International Labour Organization (ILOSTAT) — now available in a more powerful and usable format.

📊 What’s new?
19,000+ indicators across economics, employment, trade, health & more
3.85 million time series with clean structure and rich metadata
Support for multiple export formats: CSV, Excel, JSON, Stata, Parquet, and more
Fully documented schemas and all source metadata included
We’re not just expanding our data coverage — we’re raising the bar for how usable and reliable open statistical data can be.

And there’s more coming:
📡 New sources of global indicators
🧠 Improved dataset descriptions
🧩 A specialized API for working with time series in extended formats
Have a specific use case for international statistics? We’d love to hear from you → dateno@dateno.io

🔍 Try it now: https://dateno.io

#openData #datadiscovery #statistics #dataengineering #dateno #worldbank #ILOSTAT