Firecrawl [1] любопытный новый инструмент по работе с данными с помощью LLM. Обещает что умеет отдавать команды LLM по извлечению данных по определенным схемам.

Плюс публикуют исходный код, но только клиентской библиотеки к своему сервису.
Всё это выглядит любопытно и какие то простые схемы действительно удалось с его помощью извлечь. Пока выглядит, конечно, не суперпродвинуто, но и в такой простоте есть плюсы для тех кто не хочет писать тысячи парсеров для бесконечного числа сайтов.

Я когда-то много времени посвятил теме преобразованию сайтов в данные, но остановился когда написал алгоритм превращения в RSS любой вебстраницы со списками чего-то.

Полноценно превращать сайты в базы данных осложнено тем что надо их вначале краулить, потом анализировать и уже по итогам идентифицировать характер хранимой информации и превращения её в данные. Тем не менее задача не невозможная.

Ссылки:
[1] https://firecrawl.dev

#data #datatools #ai

В рубрике *как это устроено в России* о том что должно было бы быть открытыми данными, но ими не является. У почти всех российских регионов есть инвестиционные карты. Это, либо отдельные геопорталы, либо разделы на инвестиционных порталах которые точно есть у всех. Например, инвестиционная карта Курганской области [1] или инвестиционная карта Волгоградской области [2]. Можно убедиться что на них есть слои карт и их от десятков до полутора сотен. Другие подобные инвестиционные карты легко находятся по ссылкам с портала инвестпроектов Минэка РФ [3].

Что можно о них сказать? Они все содержат то или иное недокументированное API. Там всего несколько вендоров геоинформационных систем и у них всё довольно стандартизировано. При очень небольших усилиях то же Минэкономразвития могло бы добавить на нацпортал открытых данных более 1000 датасетов и/или стандартизированных API по стандарту WFS. Очень небольшие расходы на всё это нужно, я бы даже сказал мизерные, а вероятность что эти данные были бы небесполезны, конечно, есть.

Но в России нет уже давно нацпортала открытых данных, деятельность в этой области на федеральном уровне, если не свернута, то подзабили на неё изрядно, особенно в Минэкономразвития.

Кстати, к примеру в Казахстане национальный геопортал [4] сделан довольно прилично и там публикуют открытые данные. Не со всех региональных геопорталов они их агрегируют, но и 571 слой карт - это неплохо.

Возвращаясь к ситуации в РФ. Мне бы вот, например, хотелось агрегировать данные с российских геопорталов в Dateno и даже недокументированность их API решается. У типовых систем, типовые API. Но тут уже другое ограничение, российские госсайты в большинстве своём недоступны с зарубежных IP адресов. Краулер работающий не изнутри страны не сможет достучасться до большого числа сайтов. Это, конечно, тоже решается, но требует больше времени и усилий.

В этом смысле поразительна ситуация с европейскими открытыми данными и открытыми данными в других развитых странах где именно геоданные составляют большую часть всего раскрываемого и опубликовано.

Ссылки:
[1] https://invest45.ru/investmap
[2] https://investmap.volgograd.ru
[3] https://invest.economy.gov.ru
[4] https://map.gov.kz

#opendata #data #geodata #russia #api

Грустная новость, Microsoft закрывают Planetary Data Hub [1], это был специальный сервис в рамках проекта Planetary Computer который позволял работать с большими наборами геоданных с помощью научных тетрадок которые были прямо на инфраструктуре этого сервиса. По опыту и отзывам пользовавшихся - очень удобный.

Что ещё немаловажно, так это то что хаб закрывают под предлогом несоответствия его новым политикам безопасности онлайн сервисов принятым в Microsoft недавно [2].

Есть, правда, подозрение что шаг этот, на самом деле, про монетизацию данных поскольку у коммерческих пользователей Azure есть возможность доступа через платные сервисы облака.

Теперь Hub закрывается, если Вы им пользовались то поспешите перенести тетради и данные [3] если Вы их там заводили.

Ссылки:
[1] https://github.com/microsoft/PlanetaryComputer/discussions/347
[2] https://blogs.microsoft.com/blog/2024/05/03/prioritizing-security-above-all-else/
[3] https://planetarycomputer-hub.microsoft.com/

#opendata #datasets #data #geodata #microsoft

Поднакопилось какое-то количество мыслей про доступность/открытость данных и дата инженерию, прежде чем писать по каждой мысли отдельный текст, изложу тезисами:

- проблема поиска данных под конкретную задачу в том что структурированных данных может и не быть. Ищущий решает задачу интеграции данных в свой продукт/решение своей задачи и машиночитаемость данных - это лишь снижение барьера по работе с ними, а так то данные могут быть и распарсены из любого неструктурированного формата или собраны вручную. Из-за такой модели потребления главный недостаток поиска структурированных данных в том что их может не быть и пользователю нужен первоисточник.

- самое сложное - это производство данных и ещё сложнее производство хороших данных. Создавая Dateno одной из мыслей было хотя бы частично решить задачу нахождения данных индексируя основных производителей. Но это не решает проблему отсутствия данных. Как поощрять их создание? Конкурсы для волонтеров? Datathon'ы ? Вопрос открытый.

- геоданные очень прикольная штука когда они очищены и приведены в удобную форму. Можно, например, довольно быстро сделать геопортал Армении на базе TerriaJS и интегрировать туда данные из нашего портала открытых данных data.opendata.am даже сейчас пара сотен слоёв данных наберётся из открытых источников и результат даже будет вполне симпатичен и открыт. Стоит ли делать его с учётом скорого обновления maparmenia.am (не отовсюду и не всегда доступен, неизвестно чем будет после обновления) ? Стоит ли делать такой портал для других стран?

- особенность доступности данных в России что всё что на сайтах госорганов названо "открытыми данными" таковыми не является, или бесполезно, или не обновлялось от 4 до 8 лет. Создать портал открытых данных без гос-ва не так сложно, сколь сложно его держать актуальным и с тем что его надо обновлять. Перезапуск темы открытых данных в России так чтобы данные были востребованы? Ха! Самое очевидное - машиночитаемые нормативные документы и первичные нормативные документы и тексты для машинного обучения, систематизация научных данных и их агрегация и много-много-много датасетов. Это не дорого, этим некому заниматься внутри гос-ва и не похоже что появится кто-то в ближайшие годы. Но если федералы всё же запустят новую версию data.gov.ru то точно сделаем альтернативу ему, больше и лучше, просто чтобы все знали что они не умеют;)

- веб архивация, цифровая архивация находится в кризисе. Причин много, и они нарастают. Во первых многие страны огораживаются, как РФ от поисковых ботов, во вторых информации производится сильно больше чем раньше, волонтеров и НКО недостаточно, далее контент тяжелеет, далее всё больше контента в соцсетях с авторизацией и пэйволов, инструменты устаревают, соцсети блокируют доступ к контенту, а в некоторых странах нет даже политики сохранения даже ключевого контента.

#opendata #data #thoughts #webarchives #geodata

Хорошая статья [1] о том как добиться высокой производительности Python при обработке очень больших файлов с данными на примере данных конкурса One Billion Row Challenge [2].

Ключевое что можно из статьи вынести:
- да, по умолчанию Python медленный, но есть много способов его очень сильно ускорить
- Polars и DuckDB дают сильнейшее ускорение, буквально 30кратное и делают обработку данных особенно быстрой
- Pandas - это медленно, пора отказываться от него где возможно
- замена CPython на PyPy заметно ускоряет процесс
- всё это без использования GPU, на ноутбуке

А я не могу не вспомнить что уже есть One Trillion Rows Challenge [3] где Dask претендуют на лучшую скорость обработки данных [4]

Больше соревнований хороших и разных!

Ссылки:
[1] https://towardsdatascience.com/python-one-billion-row-challenge-from-10-minutes-to-4-seconds-0718662b303e
[2] https://1brc.dev
[3] https://t.me/begtin/5529
[4] https://docs.coiled.io/blog/1trc.html

#data #dataengineering #contests #python

В рубрике полезного чтения:
- Science in the age of AI [1] доклад британского королевского общества о трансформации и вызовах перед наукой в контексте AI. Много примеров и полезное чтение. Для тех кто давно изучает эту тему ничего нового, но авторитетный источник старого.
- Exploring the Impact of ChatGPT on Wikipedia Engagement [2] препринт статьи о влиянии ChatGPT на вовлечение в Википедию. Выводы пока что не влияет, но полезно почитать о том как измеряют.
- Vulnerabilities across keyboard apps reveal keystrokes to network eavesdroppers [3] большой лонгрид от CitizenLab о том как они анализировали перехват набираемых текстов в приложениях клавиатур, для Android и IoS, с акцентом на китайских вендоров и китайский язык. Детальное, хорошо проработанное техническое расследование
- The Simple Macroeconomics of AI [4] работа по влиянию ИИ на макроэкономику. Текст полезный всем кто считает AI impact в конкретных отраслях. Я его ещё не дочитал, но отложил до ближайшего свободного времени.
- A New National Purpose: Harnessing Data for Health [5] доклад института Тони Блэра про создание National Data Trust по управлению данными в сфере здравоохранения в Великобритании. Открытые данные не упоминается и предполагается научное примененеи и коммерциализация в среднесрочной перспективе и то что данные могут быть персональными. Если говорить про экономику данных настоящую, то это вот так, и очень непросто в реализации.


Ссылки:
[1] https://royalsociety.org/news-resources/projects/science-in-the-age-of-ai/
[2] https://www.arxiv.org/abs/2405.10205
[3] https://citizenlab.ca/2024/04/vulnerabilities-across-keyboard-apps-reveal-keystrokes-to-network-eavesdroppers/
[4] https://www.nber.org/papers/w32487
[5] https://www.institute.global/insights/politics-and-governance/a-new-national-purpose-harnessing-data-for-health

#readings #ai #data #privacy

В рубрике как это устроено у них в мире существует как минимум две большие инициативы по международной кооперации вокруг открытых данных и открытости государства.

Первая - это Open Government Partnership [1], партнёрство открытых правительств где страны и регионы участники публикуют добровольные обязательства, а НКО из этих стран мониторят их соблюдение. Всего там сейчас 75 стран и более 100 городов. Причём 55 городов и территорий присоединились в 2024 году.

Основные инициативы OGP - это открытость бюджетов, открытость парламентов, вовлечение граждан в госуправление, открытость информации, открытые данные, противодействие коррупции и ещё многое другое.

В обязательствах стран и регионов не всегда есть открытые данные, часто акцент делается на партисипаторном бюджетировании. Тем не менее открытые данные есть в повестке большей части стран и многих территорий.

Из постсоветских стран в OGP участвуют Кыргызстан, Украина, Литва, Латвия, Эстония, Грузия и Армения и ряд городов из этих стран. Например, города Армавир, Гюмри, Ванадзор, Ереван. Правда в Армении почти нет обязательств властей по публикации открытых данных, на сегодняшний день.

Акцент на вовлечение городов и территорий у OGP произошёл относительно недавно, в основном поскольку застопорилось участие национальных правительств и однозначной политической ориентированностью организации.

В OGP, к примеру, нет таких стран как Вьетнам, Таиланд, Малайзия, Турция, Индия - всё это страны с большими публичными инициативами по открытости данных и национальными программами в этой области.

Другая большая международная инициатива - это Open Data Charter, о ней я расскажу в следующий раз.

Ссылки:
[1] https://www.opengovpartnership.org
[2] https://www.opengovpartnership.org/ogp-local/

#opendata #opengov #datasets #data

Разное, дата инженерное:
1. При работе с JSON lines (NDJSON) по прежнему MongoDB поглощает любой скормленный файл, DuckDB лучше умеет считывать схемы и Clickhouse включая Clickhouse-local оказался самым "капризным". Для ситуаций данных с большим числом NoSQL данных и множеством схем clickhouse применим ограниченно и надо делать специальный инструментарий/надстройку чтобы иvмпортировать уже по предраспознанным схемам, что сильно замедлит импорт на больших файлах. По прежнему очень не хватает высокопроизводительного инструмента для работы с NoSQL.
2. DuckDB примечателен в плане й удобства разработчика, доступных примеров и документации, расширяемости и тд. DuckDB - это очень крутой инструмент. Причём можно смотреть на него как на вещь в себе и подспорье для аналитика, а можно как один из компонентов создаваемого дата-продукта.
3. Ценность Parquet'а начинаешь понимать когда взаимодействуешь с командами публикующими плохо документированные CSV файлы с кучей ошибок из-за того что они в CSV файлы упихивают иерархические структуры из первоисточника. Такие файлы или очень неудобно или совсем нормально не импортируются стандартными средствами. Parquet должен быть форматом для данных по умолчанию, остальное производится из него быстро.
4. Clickhouse или DuckDB были бы хорошими инструментами для замены движка внутри OpenRefine. Но, похоже, этого не дождаться. Разве что, сделать всё же, инструмент для headless data refine, я такой когда-то смастерил для MongoDB, но скорость там оставляет желать лучшего. Скорее это был прототип для оценки возможности реализации.
5. Классические ETL/ELT инструменты для геоданных не то чтобы совсем непригодны, но не заточены ни разу. Создавать / адаптировать существующие ETL движки под них? Или использовать что-то целенаправленно созданное в этой области? Пока не очень впечатляет всё что я видел.

#notes #dataengineering #data #datatools

Чем с больше данных тем больше потребности в их эффективном сжатии. Из любопытных продуктов на эту тему:
- llama-zip - LLM-powered lossless compression tool, как уже понятно использует языковую модель LLAMA для сжатия текстов на английском языке. Работает только с текстами, сжимает как-то совсем неимоверно судя по примерам. Хочется дождаться его внешнего тестирования и сравнений с другими.
- ts_zip архиватор от Fabrice Bellard работающий с помощью встроенной языковой модели RWKV 169M v4 . Автор известен тем что создал NNCP, компрессор и прекомпрессор на основе нейросетей и побеждающий несколько лет в конкурсе Large Text Compression Benchmark

В целом же для задач дата инженерии слишком часто при сжатии данных приходится руководствоваться принципом сохранения обрабатываемости данных без полного раз сжатия, а максимальным уровнем компрессии или даже скоростью компрессии и декомпрессии.

1. Если у данных есть предопределённые схемы то самый эффективный способ их отдавать - это Parquet.
2. Если хранение данных вообще ничем не ограничено, то сохранять в JSONL
3. Если данные нужны для аналитики и их хочется сохранять сжатыми, то форматы gz, br, xz, zst, lz4 и bz2 если их обрабатывать в Clickhouse и в формате gz если в DuckDB. Фактически надо использовать сжатие GZip'ом при всех его недостатках.
4. Для холодного хранения можно сжимать чем угодно дающим хорошее сжатие, например xz, bz2 или 7z


#thoughts #compression #data #datatools

Сугубо техническое и инструментальное. Я на днях обновил исходный код утилиты metacrafter [1] и библиотеки для Python iterabledata [2].

Metacrafter - это утилита и библиотека для Python по выявлению семантических типов данных и далее автодокументирования датасетов. Она изначально поддерживала MongoDB, базовые типы файлов вроде csv, xml, jsonl и тд, а также большую часть SQL баз данных (через SQLAlchemy). Не хватало только поддержки файлов которые могут быть разнообразно сжаты. Эту задачу получилось решить переключившись на библиотеку iterabledata которая поддерживает работу с файлами вроде .csv.bz2, .xml.xz, .jsonl.gz и так далее. Собственно к уже имеющимся алгоритмам сжатия и форматам я добавил ещё Zstandard и Brotli. Из популярных форматов не поддерживаются пока только Snappy и 7z . Но у Snappy неудобная реализация на Python, надо её переписывать, а библиотека для 7z не поддерживает режим открытия файла в контейнере, без обязательного раз сжатия .

Но в остальном оказалось очень удобно . Осталось часть других инструментов переписать с этой библиотекой для простоты обработки условно любых входящих дата файлов с условно любым типом сжатия/контейнеров.

А поддержку сжатых файлов в metacrafter пришлось добавлять не просто так, а потому что хранение бесконечного числа CSV'шек и других первичных файлов в Dateno сжирает очень много места, а обрабатывать их надо. И обрабатывать достаточно быстро и с достаточно небольшими ресурсами памяти, процессора и тд.

Один из способов такой экономии это обновление инструментария для поддержки сжатых файлов на всех этапах. Причём не только на этапе обработки данных, но и на этапе извлечения и загрузки. Импорт в СУБД тоже нужен не в чистых .csv или .json, файлах, а в том числе, сжатыми тоже.

Ссылки:
[1] https://github.com/apicrafter/metacrafter
[2] https://github.com/apicrafter/pyiterable

#opensource #datatools #data #metacrafter #dateno

В продолжение про БРЭ и почему печальный конец проекта был только вопросом времени. Я бы начал с того что вопрос о том почему необходимо поддерживать классические энциклопедические проекты в мире давно не стоит на повестке. В большинстве стран где создавались национальные энциклопедии этот процесс остановился ещё лет 15 назад, если не больше и Вики проекты, в первую очередь Википедия, даже не столько заменили энциклопедии в создании знания, сколько коммодизировали его доступность пусть даже и ценой меньшей достоверности, компенсируемой широтой и актуальностью.

У этого есть много причин, я бы выделил такие главные из них как:
1. Вовлечение широкого числа мотивированных участников в создание общего знания.
2. Понимание у участников того, что всё ими созданное принадлежит человечеству, не закрыто копирайтом и не является собственностью конкретного юр. лица
3. Открытая Вики экосистема: свободные лицензии, открытый код, открытые данные, открытые API и тд.
4. Гибкость, адаптируемость под новые способы работы с данными, авторедактирование, исправление и многое другое.

Для всех кто создавал знания с помощью Mediawiki или Semantic Mediawiki это может показать очевидным. Но не для создателей БРЭ в текущей их онлайн реинкарнации.

К тому как БРЭ создавалось у меня много вопросов, начиная с фундаментальной непрозрачности проекта (поди найди их годовые отчёты, их нет ) и продолжая выбранным форматом создания, но ключевое следующее:
- все материалы в БРЭ закрыты копирайтом. При том что это 100% госфинансирование, при том что в самой энциклопедии используется бесконечное число материалов взятых из первоисточников в CC-BY-NC/CC-BY.
- БРЭ никогда не была открытой средой. Там не было не только свободных лицензий, но и API, экспорта датасетов, открытого кода и вообще ничего
- всё это время чуть ли не единственная мотивация авторов писать туда была оплата за статьи. Денег нет - моментально нет нового контента.

Поэтому даже если БРЭ, по какой-либо, неведомой причине, власти РФ решат спасать то всё что необходимо сделать:
1. Опубликовать все материалы БРЭ под свободной лицензией допускающей свободное использование в любом Вики проекте, конкретно под лицензией CC-BY и в виде открытых данных.
2. Перевести в открытый код весь исходный код используемый в БРЭ.

Если не решат спасать, то сделать надо то же самое.

#government #content #encyclopedy #wiki #data

В рубрике интересных каталогов данных портал DataOne [1] с данными о о земле, климате и связанными науками, агрегирующий данные из 63 научных репозиториев по этой теме и созданных на его же технологии, доступных как hosted repositories. Большая часть этих порталов созданы университетами и органами власти в США, всего в них более 956 тысяч наборов данных и уникальная возможность поиска датасетов по их геопривязке.

Одна из особенностей платформы в крайне детализированных метаданных по каждому набору, включая структуры таблиц, информацию о геопривязке, темах, и многом другом.

Поддерживается Университетом Калифорнии, не имеет открытого кода, но довольно большое сообщество и открытое API.

Ссылки:
[1] https://www.dataone.org

#opendata #datasets #data #earthsciences

Вышел стандарт DCAT-AP 3.0 по публикации каталогов открытых данных. Это официальный стандарт Евросоюза по публикации данных и он основан на стандарте DCAT 3.0 от W3C.

Изменений там немало, но и не критично. DCAT давно используется всеми основными разработчиками общедоступных каталогов данных и геоданных.

Его отдельные ревизии есть в ЕС, в США, в отдельных европейских странах и ещё в ряде стран мира.

В Армении, если появится государственный портал открытых данных, он тоже будет с поддержкой DCAT. Если не появится, то мы добавим поддержку в Open Data Armenia

В РФ стандарт DCAT ни в какой версии не применялся. В начале инициатив по открытости Минэк РФ придумал свои "методические рекомендации" с раскрытием метаданных в виде CSV файлов. Чтобы облегчить краулинг данных на портал data.gov.ru. Рекомендации эти применяют до сих пор, хотя они и морально и технически устарели, а data.gov.ru более не существует.

Пока же добавлю что DCAT поддерживается в Dateno при индексации каталогов и, в частности, метаданные из порталов на базе ArcGIS Hub собираются именно в формате DCAT.

#opendata #data #standards

Подборка ссылок на продукты публикации датасетов для API и аналитики:

С открытым кодом:
- SQLite Studio [1] быстро первращает базы SQLite в веб интерфейс. Можно смотреть структуру таблиц и делать запросы. А также есть демо [2]. По ощущениям очень простой и удобный для этой небольшой задачи.
- Datasette [3] хорошо известный в узких кругах продукт, очень быстро превращающий датасеты в веб интерфейс. Умеет в разные данные, разные API, разные интерфейсы и куча расширений. Когда хочется конструктор и разного
- CSVBase [4] простой до безобразия для превращения CSV файлов в API. Внутри всё Python, одновременно и сервис для публикации данных онлайн для тех кто очень хочет делать это за деньги
- APIReady [5] написанный мной 11 лет назад очень простой движок по превращению CSV файлов в API. Честно говоря с той поры я его даже не развивал, просто как демонстрация самой идеи.
- APICrafter [6] тоже написанная мной утилита по публикации API к базам MongoDB. Развитие APIReady и необходимость поскольку MongoDB по умолчанию не давало и не даёт приемлимое API в их Community Server. Только в облачном сервисе есть уже что-то удобное. Всё на Python, управляется развесистыми YAML конфигами которые строятся автоматически на основе просканированных баз данных [7]

Если Вы знаете другие open source инструменты для публикации датасетов, о них можно рассказать в чатике.

А я через какое-то время напишу про то какие есть бесплатные и коммерческие, не open source, онлайн инструменты делиться датасетами.

Ссылки:
[1] https://github.com/frectonz/sqlite-studio
[2] https://sqlite-studio.frectonz.io/
[3] https://datasette.io/
[4] https://github.com/calpaterson/csvbase
[5] https://github.com/ivbeg/apiready
[6] https://github.com/apicrafter/apicrafter
[7] https://github.com/apicrafter/apicrafter/blob/main/examples/rusregions/apicrafter.yml


#opensource #datatools #data #api

В рубрике как это устроено у них новый каталог открытых данных Словакии data.slovensko.sk заменил предыдущий портал data.gov.sk (более недоступен). Новый портал переписали на CSharp и его код доступен [1]. Из его особенностей - это ориентация на SPARQL, доступность возможности работы со SPARQL эндпоинтом, а также то что краулит из 12 каталогов открытых данных страны и подлерживает каталоги датасетов по стандартам DCAT-AP, SPARQL и CKAN API.

Выглядит любопытно, но эта картина была бы неполной если бы:
1. Разработчики не поломали бы все ссылки на data.gov.sk которые были в европейском data.europe.eu где новый портал даже не зарегистрирован, а старый уже недоступен и ссылки "протухли"
2. Нет общедоступной документации API нового каталога
3. Нет экспорта DCAT AP или CKAN API у нового каталога.

В целом очень неаккуратно. Про SPARQL я скажу так, у него и Semantic Web есть очень много сторонников в европейских проектах за госсчёт, но к современной дата инженерии он имеет смутное отношение. Вообще никакого, если честно. Экспорт данных в Parquet, удобное REST API и, может быть, даже GraphQL эндпоинт куда важнее.

Ссылки:
[1] https://github.com/slovak-egov/nkod-portal

#opendata #slovakia #eu #standards #data #datasets

Где то полтора года назад я писал про то как устроен поиск по данным у Гугла и про ограничения использования разметки из Schema.org. Для тех кто пропустил ту публикацию, расскажу: Schema.org - это стандарт структурированной разметки веб страниц помогающий поисковикам извлекать из веб страниц структурированные разметку о продуктах, статьях, людях , фильмах, книгах и других понятиях. Включая такое понятие как набор данных (Dataset). Саму разметку делают веб-мастера или они встроены в код веб сайта, а поисковая система находит веб страницы и умело их обрабатывает.

Изначально готовили этот стандарт Google, Microsoft и Yandex. Сейчас главный её потребитель это Гугл. Данные этой разметки индексируют, также, другие краулеры и её извлекают из индекса Common Crawl. Я как раз недавно об этом писал.

И всё бы ничего, если бы не один немаловажный факт который прост и неизбежен. Проблема в том что все врут!
Уж не знаю как разметка помогает при SEO оптимизации, но реально всё устроено так что большая часть датасетов не имеет такой структурированной разметки и в том что большая часть того что так размечено, в реальности датасетами не являются. Это какие-то другие концепты/понятия, к данным не относящиеся.

В таблице выборка сайтов в которых есть разметка Dataset. И вот разве они есть на сайтах вроде kakprosto.ru или cbonds.ru ? Совсем нет. Там статьи и другие материалы. И так не только по российским доменам, но и по многим другим.

Из 1.4 миллионов размеченных Datasets в Common Crawl, реально ситуация такова что около 33% мусор, около 33% коммерческие датасеты и оставшиеся 33% данные которые можно скачать. И ещё надо проверять качество их метаданных.

Конечно, реально датасетов больше чем в индексе Common Crawl и индексация веба даст больший охват. Но даже индексация данных по стандартам API CKAN или DCAT работает быстрее и качество метаданных лучше.

#opendata #dateno #data #datasetsx

За много лет у меня накопилось множество инструментов для командной строки которые я создавал для разных дата задач:
- undatum [1] утилита для обработки данных с акцентом на JSONl файлы
- datadiff [2] утилита для создания патчей для датасетов
- mongo2md [3] утилита по автогенрации markdown документации к коллекциям mongodb
- metacrafter [4] утилита и библиотека по идентификации семантических типов данных
- docx2csv [5] утилита по превращению таблиц в файлах DOCX в CSV
- lazyscraper [6] утилита по быстрому и автоматическому извлечению данных из HTML таблиц и другой разметки

Практически всеми из них я лично пользуюсь, писались они под себя и давно не обновлялись некоторые.

Сейчас я задумался не пора ли многие из них перенести в один инструмент. Тот же undatum.

Тем более что много есть задач в которых такой инструмент требуется. И есть незакрытые задачи

Вот примерно такое я хочу сделать с undatum добавив туда разные функции и поддерживая работу с NoSQL как приоритет.

Но самое интересная это думать над тем как это реализовать. Я всё чаще склоняюсь к тому что Duckdb правильнее воспринимать как data transformation движок, а не как хранилище. Можно очень многое ускорить с его помощью. Но не всё и тут важны альтернативы. Силами языка или встроенным DB движком.

А ещё у меня есть экспериментальный код mongorefine и код утилиты datacrafter которые живут несколько иначе и связать всё вместе сложнее.

В общем вот такие мысли в последнее время, и открытый код который хочется развивать. А вот код из Dateno можно раскрывать только ограниченно, потому что там много специфичного know how.

Ссылки:
[1] https://github.com/datacoon/undatum
[2] https://github.com/datacoon/datadifflib
[3] https://github.com/datacoon/mongo2md
[4] https://github.com/apicrafter/metacrafter
[5] https://github.com/ivbeg/docx2csv
[6] https://github.com/ivbeg/lazyscraper

#opensource #datatools #data

РБК пишут что Росавиация перестала публиковать сведения [1] о структуре авиапарков самолетов в реестре эксплуатантов самолетов. Причём сделали они это под таким экзотическим предлогом как "оптимизация размещения информации". Было бы очень смешно, не будь противно от таких отговорок.

Решение то причём не основанное ни на одном нормативном документе, не припомню чтобы Правительство РФ или Минтранс РФ требовали закрытия этих сведений. Во всяком случае официально.

Как и во многих других подобных случаях возникает вопрос. Что если нужны эти сведения и в официальной публикации их более нет?

Я не буду упоминать существующие альтернативные источники данных внутри РФ, их тоже могут закрыть. Зачем же помогать закрывающим;)

Самый очевидный косвенный источник этих данных - это Flight Radar, OpenSKY, ADS Exchange и другие проекты по краудсорсингу наблюдения за полетами воздушных судов. До тех пор пока в России не преследуют тех кто ставил их, то оперативная информация по взлётам и посадкам (действующим самолётам) будет доступна. Её будет дороже собирать, но мало что изменится. А преследовать тех кто ставил ADS-B ресиверы крайне сложно, сами они не передают информацию, только получают.

У многочисленных проектов слежки за самолётами есть базы самих самолётов. Крупнейшая мне известная находится в сервисе OpenSKY [3], а также в проекте Open Aviation Data [4].

Спасибо "оптимизаторам" из Росавиации что напомнили про все эти проекты. Давно хотел об этом написать, да всё откладывал.

Это наглядный пример как раз решения задачи по data discovery с поиском альтернативных источников закрываемой статистики.

Ссылки:
[1] https://www.rbc.ru/business/25/06/2024/667b00219a7947de5642ddfe
[2] https://favt.gov.ru/dejatelnost-aviakompanii-reestr-komercheskie-perevozki/
[3] https://opensky-network.org/aircraft-database
[4] https://atmdata.github.io/sources/

#opendata #data #russia #aviation #closeddata #statistics #alternativedata