Разные мысли вслух:
1. Термин "большие данные" в 2026 году выглядит анахронизмом, а экономика больших данных особенно. Когда слышу его от кого-либо то вот прямо таки ощущаю что человек находится вне контекста и, либо не понимает предметной области (увы), либо довольно долго был от нее оторван. Условно нет никакой "экономики больших данных", есть экономика данных, но и она, условно, слепляется с ИИ стартапами и ИИ экономикой. В этом есть странное смешение хайпа, реальности и страха потому что это гораздо большие изменения цифровых экосистем чем что-то ещё.
2. Евросоюз запустил публичное обсуждение стратегии импортозамещения и снижения зависимости от США стратегии открытой цифровой экосистемы которая должна помочь цифровому суверенитету ЕС и которая формируется из открытости кода, открытости данных и так далее. Мне такой подход нравится больше чем российское импортозамещение, но реалистичность реального цифрового суверенитета для ЕС, по моему, невелика. Однако если ВЫ резидент ЕС и работаете с открытым кодом и данными, то почему бы не поддержать такое хорошее дело?

#opendata #bigdata #thoughts #opensource #eu

Я про политику и макрополитику в особенности не пишу давно и особо писать об этом не планирую ибо слишком много срани неприличного там происходит повсеместно, но есть и то что затрагивает вопросы открытости. Например, свежая новость что США выходят из 66 международных организаций и международных групп включая 31 группу и структуру ООН включая UN Oceans, UN Population Fund, UN Water, UN Energy, Department of Economic and Social Affairs (DESA) и многих других.

Последствия могут быть весьма разнообразны, учитывая что выход США практически наверняка означает потерю существенного финансирования ООН, но не менее важно и то что многие структуры ООН создают и распространяют данные используемые по всему. миру. Например, DESA ведёт data.un.org портал официальной статистики.

Что будет со многими международными инициативами про данные на базе ООН в 2026 году? Я вот не знаю, похоже что надо отслеживать эту ситуацию.

Другой аспект в структурах из которых США пока формально не вышли, но перестали финансировать. Формально США всё еще участвуют в Open Government Partnership, а де факто с января 2025 года они перестали финансировать эту организацию и НКО внутри США ещё в марте 2025 года писали письмо в OGP о том чтобы провести ревизию обязательств Правительства США по открытости.

По поводу OGP я уже вижу что там гораздо большую роль сейчас играют страны ЕС и врядли сама инициатива закроется, скорее превратится в инструмент распространения европейских ценностей.

В любом случае вот эта вот разборка мирового порядка затрагивает многое и не только отношения между странами, но и доступность данных. К примеру, если торговый конфликт между ЕС и США и другие конфликты начнут развиваться то многие страны начнут закрывать информацию о себе. Такое уже происходит во многих идущих военных и не-военных конфликтах и будет продолжаться.

Хочется тут сделать какой-то хороший вывод или мораль, но ничего на ум не приходит. Мир меняется, может и не к лучшему, но к чему-то другому.

#opendata #opengov #thoughts #international #usa

Наблюдаю взлет сервисов автоматического документирования публичных (и не публичных) репозиториев кода. Помимо хорошо известного DeepWiki есть, как минимум, Zread.ai и os.ninja, DeepWiki-Open, OpenDeepWiki, GitSummarize, DeepDocs и другие.

Некоторые из них даже выглядят симпатично, но ИМХО, в генерации документации для открытых репозиториев есть минус в том что это будет хорошо пока Github не сделает это как часть их подписки и тогда у всех сервисов которые сейчас есть и создаются останется востребованность только для кода вне Github'а или же придется очень сильно конкурировать за качество итоговой документации.

В общем, выглядит это всё это как интересный тренд, но с непонятным итогом потому что неявным маркетмейкером тут является Github (Microsoft) который быстро может убить все эти попытки, ну или как минимум сильно обесценить.

Но сама идея интересная и самое её очевидное применение legaltech. Потому что понятное структурированное и логичное изложение НПА по отдельности и по блокам это то что нехватает очень сильно. Мне, правда, самому легалтех не очень интересен, ибо я много матом ругаться и коньяка пить начинаю когда читаю законы. Но общая идея, ИМХО, понятна - в областях где есть объекты требующие подробного понятного изложения и где нет подобных маркетмейкеров подход через автогенерацию документацию в стиле вики будет оправдан

#thoughts #ai #documentation

На днях мне понадобился полный дамп метаданных из европейского портала data.europa.eu для анализа. Там почти 2 миллиона наборов данных и он пока еще не проиндексирован Dateno поскольку работает на нестандартном ПО. Его было бы гораздо проще индексировать скачав полный дамп и индексировать метаданные из него.

Дамп я в итоге нашел, хотя и неочевидным образом, он нашелся только одним из Deep Research инструментом, а вот "гугление" не сработало и другие Depp Research агенты тоже как один предлагали написать скрипт по выкачке этих данных через API.

Однако что оказалось в дампе, в дампе оказались сотни файлов в формате TriG, это такой специальный формат для экспорта спецификации RDF используемой в продуктах Semantic Web/Linked Data. Никакими классическими инструментами аналитики или инженерии данных работать с ним не получится. Нужно писать конвертер по преобразованию этих дампов в какой-либо другой формат, скорее всего в JSON/JSON lines как самый очевидный.

Почему разработчики европейского портала публикуют данные в TriG формате? Потому что они считают это правильным. Связанные данные (Linked Data) это, в первую очередь, европейский концепт описания знаний. В Европе более чем где-либо существуют команды разработчиков разбирающихся в нем и связанных с академической среде где он более популярен.

Но, как бы сказать, связанные данные, RDF, SPARQL - все это стандарты, спецификации и форматы далекие от не только от коммерческой дата инженерии, но и практической аналитики. Я много лет назад глубоко погружался в построение онтологий, публикацию связанных данных и связанные с этим темы и главный вывод что связанные данные можно применять только там где абсолютно очевидно что нет альтернатив. В остальных случаях это малооправдано и публикация данных в RDF тоже, на самом то деле.

Вот и в случае этого большого дампа с TriG файлами мне придется преобразовать их все, скорее всего в Parquet и это уменьших размер этих файлов во много раз, а может и пару десятков раз. И это правильно, и вот это правильно в виде использования современных форматов распространения данных и их компактное представление я считаю более правильным чем распространение файлов в одном из RDF форматов.

#opendata #europe #rdf #semanticweb #linkeddata #thoughts

Разные мысли вслух, с некоторым повторением:
1. До того как произойдет AGI (если это вообще наступит) есть то что произойдет неизбежно - когда алгоритмы компьютерного зрения, анализа изображений и видео, анализа текстов, документов, радиочастотного спектра и тд. сильно превосходящее человека. Оно ИМХО уже могло бы произойти, но это может быть пугающим опытом когда это будет в потребительских устройствах или автоматизированных роботизированных платформах.
2. Когда появятся языки программирования с LLM в интерпретаторе и компиляторе, а не просто заточенные под LLM? Думаю что скоро
3. Где-то уже должен взлетать бизнес по ускоренному клонированию корпоративного ПО. Вайб кодить будут не внутри потребителей софта, а маленькие команды которые будут на заказ средних компаний клонировать продукты крупняка. Бигтехи будут защищены от этого интегрированностью продуктов и тем что они одновременно крупнейшие хостеры/ресурсопровайдеры
4. Наступит ли демократизация инструментов разрушения вместе с развитием роботизации? Умный ИИ может не атаковать инфраструктуру человечества напрямую (а ля Скайнет), а использовать прокси-террористов и анонимную коммуникацию и криптовалюту для оплаты

#thoughts

Давно хочу написать про пуризм в определениях и бесконечные терминологические споры. Значительное число споров вокруг данных и многое в ИТ связано в тем что терминология это то чем очень любят манипулировать пиарщики и маркетологи придавая продвигаемым продуктам свойства схожие с продуктами обладающие ценностными характеристиками, но при этом де-факто ими не обладающие.

Самое популярное искажение вокруг открытого кода. Открытый код - это общедоступный исходный код публикуемый под свободными лицензиями такими как MIT, Apache, BSD и им подобные. Слово открытый, в данном случае, говорит не о том что код можно посмотреть, а о том что он может свободно использоваться в том числе в коммерческих целях.

Но для многих компаний открытость кода - это маркетинговая манипуляция. Они придумывают термины вроде open core, двойное лицензирование и так далее. Всё это делает их продукты не открытым кодом, а кодом доступным онлайн, но лицензии несвободны. Или же есть случаи когда код декларируется как открытый и под свободной лицензией, но доступ к нему можно получить только по запросу. Это тоже не открытый код, чтобы там не говорили те кто пишет что он таков.

С открытыми данными такая же ситуация. Они доступны не по запросу, не после регистрации, не имеют ограничения на коммерческое использование. Принципы открытых данных для того и разрабатывались чтобы создать юридически значимую процедуру публикации данных для их повторного использования. Ожидаемо многие эксплуатируют термин для того чтобы притворяться что они относятся к открытости, сами данные не публикуя. Данные не под свободными лицензиями открытыми не являются, данные доступные по запросу также, их называют данными с регламентированным доступом. Open Data Institute называет их данными в Public Access или Group Based Access. Это нормально если кто-то не хочет давать данные как открытые, но не надо никого обманывать и называть открытыми данными то что таким не является.

Термин большие данные вообще является маркетинговым, он был придуман для продажи инструментов для работы с данными которые достаточно велики чтобы с ними было неудобно работать на десктопе. Его применение довольно широко, определение весьма условно и сейчас, в 2026 году, им пользуются, в основном, те кто не имеет отношения к дата инженерии, data science и тд. В профессиональном обиходе его уже нет, используют его те кто, или оторван от рынка данных, или пытаются напихнуть buzzword'ов в свою речь. Разговоры в стиле мы используем большие данные быстро выдают непрофессионала.

В России часто придумывание новых терминов происходит как оборонительная тактика при защите бюджета. Упоминая одни термины можно оказаться в ситуации что они относятся к сфере которая уже регламентирована или к теме у которой есть владелец и при придумывании новых госпрограмм и госпроектов немало усилий придумщики тратян на то чтобы избежать использования одних терминов и использовать новые.

А с какими терминологическими искажениями вы сталкиваетесь? Что с ними делаете?

#opendata #opensource #thoughts #questions

Ещё немного рефлексии по поводу применения ИИ в разработке и не только:
1. Важная проблема с ИИ сейчас - психологическая. Изменения происходят значительно быстрее чем многие могут к ним адаптироваться. И если в ИТ все более-менее привыкли уже к быстрым изменениям, то во многих других профессиях это происходит существенно тяжелее и с большой психологической нагрузкой. Разница в работе тех кто использует ИИ постоянно и тех кто сопротивляется очень заметна. Скоро потребуются курсы адаптации к этим изменениям (психологам работы прибавится).

2. В ИТ видно что ИИ ассистенты хорошо охватили блоки дизайна и разработки ПО, существенно эффективны в задачах devOps, продвигаются в задачах дата инженерии, но пока не видно специализированных продуктов по тестированию ПО. Но возможно я этого пласта применения просто не вижу, хотя он всё важнее.

3. Свежий доклад World Bank про распространение ИИ в развивающихся странах о том что есть новая форма неравенства в том как ИИ создается и применяется в странах с невысокими доходами. Акцент на малых моделях SLM работающих на повседневных устройствах. Тут важно не забывать что ИИ модели - это не только инструменты, но и де-факто срез мировых знаний локальные страновые модели будут применяться для цензурирования контента. Регуляторы к этому медленно адаптируются, они просто не успевают за потоком изменений, но этот поток не вечно будет столь изменчивым. Когда поток изменений поубавится или хотя бы станет предсказуемым жесткое регулирование будет неизбежным.

#thoughts #ai #itmarket

Судя по новостям в России начали банить Telegram и я мог бы много чего сказать про глупость этого, про то что по рядовым чиновникам и госслужащим это бьет не меньше чем по всем остальными о том что внутри российских госорганов недоверие MAX'у не меньшее чем у простых и продвинутых россиян. Политическая целесообразность, тем не менее, в РФ абсолютно затмевает экономическую.

Тем не менее я не сомневаюсь что аудиторию мой канал не потеряет как и большая часть коммуникаций сохранится. Самое очевидное и значимое то что:
1. Многие команды работающие в РФ частично или полностью будут вынуждены теперь повсеместно использовать VPN. Я, кстати, не испытываю сомнений что пока SSH протокол не начали замедлять будет сложно заблокировать что VPN'ы что прокси для отдельных приложений.
2. Не только в контексте РФ, но и других стран есть явная ниша для zero-config сервисов вроде Tailscale или Twingate для организации внутрикорпоративных сетей. Применительно к РФ их главный недостаток сейчас в том что они работают с использованием Wireguard как основного протокола.

#thoughts

Мысли вслух, если все эти разговоры что РФ и США будут укреплять экономические связи если/когда закончится активная фаза военного конфликта, то звучит это всё так что существенная часть импортозамещения пойдет, выражаясь образно, ослу под хвост.

То есть от "отечественных ИТ продуктов" внутри госорганов отказа не будет, а вот бизнес крупняк может если не полностью то существенно вернуться к покупке лицензий на ПО из США. Кто-то может быть и нет, но кто-то точно да, те кто дольше всех тянул с переходом и пользовался пиратскими версиями сколько мог.

Но и это не так критично как то что американские ИИ-бигтехи быстро сожрут весь потребительский рынок прикладных ИИ ассистентов для конечных потребителей. Что Сбер, что Яндекс, им сейчас не конкуренты по множеству объективных причин.

#thoughts #itmarket