В Ведомостях (которые уже совсем не торт) за пэйволом [1] статья о том что Минэкономразвития РФ такие зайки большие молодцы и выпустили циркуляр о том что всем госорганам можно открывать данные для компаний создающие ИИ.

Как человек погруженный в тематику открытых данных очень много лет могу сказать что правильно читать эту новость так:
1. Минэкономразвития продолбало портал data.gov.ru
2. Минэкономразвития не смогло создать новую версию data.gov.ru на Гостехе
3. Министерства продалбывают системное централизованное раскрытие данных и единые стандарты.
4. Методические рекомендации отвратно написаны и давно уже писать их просто некому.

Ссылки:
[1] https://www.vedomosti.ru/technology/articles/2024/06/17/1044118-kompanii-poluchat-otkritie-dannie-vedomstv-dlya-obucheniya-ii


#opendata #russia #closeddata

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

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

В рубрике очень больших датасетов (хотя с чем сравнивать😏) проект The Web Data Commons [1] я о нём писал несколько раз, но всегда можно и повториться. Это проект по сбору и извлечению смысловых данных из поискового индекса Common Crawl. Common Crawl - это бесплатная и открытая альтернатива поисковому индексу Гугла и на его основе делают много чего, датасетов, исследований, продуктов.

В данном случае делают датасеты. Из интересного мне:
- датасеты разметки Schema.org [2]
- датасеты и анализ корпуса таблиц [2]

И там же ещё много датасетов на гигабайты и терабайты данных. Областей применения много, коммерческих и не очень.

Ссылки:
[1] https://webdatacommons.org
[2] https://webdatacommons.org/structureddata/schemaorg/
[3] http://webdatacommons.org/structureddata/schemaorgtables/2023/index.html

#opendata #datasets #web #entityrecognition

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

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

На днях я копался в своих презентациях, часть я уже выкладывал, те что делались онлайн, а сотни их лежат на дисках и не все из них я часто повторял. На днях я выступал перед аудиторией которая, как и я, как и многие, задавалась вопросами о том что делать в ситуации когда официальная российская статистика превращается в тыкву становится бесполезной. И вот на эту тему я лет 7 назад делал презентацию "Альтернативные данные" как развитие направления сбора и поставки данных гораздо более оперативно чем любые официальные источники. По мере того как официальная статистика в РФ будет сжиматься эти альтернативные источники будут всё более важны.

Кстати, по многим малым и развивающимся странам ситуация похожая, но уже по бедности. Государство просто не создаёт многой статистики и иных датасетов и их приходится собирать из других источников. По Армении, например, многие данные которые мы собираем в Open Data Armenia создаются не внутри страны.

А один из наиболее интересных проектов в области альтернативных данных - это Nasdaq Data Link (ранее Quandl). Торговая площадка для данных. Главное тут помнить что продав данные кому-то одному, другие не лишаются такой возможности. Данные не нефть, а электричество.

#opendata #alternativedata #datasource #datadiscovery

Для всех кто искал архив статей Большой Российской энциклопедии доступны два архива в рамках идущей архивной кампании
- bigenc.ru[1], архив статей основного сайта в 7GB в сжатом виде в ZIP архиве
- old.bigenc.ru [2], архив статей старой версии сайта в 1GB в сжатом виде в ZIP архиве

Эти архивы размещаются не как воспроизведение, а для задач связанных с общественным интересом к материалам БРЭ.

Продолжается архивация статей и медиа материалов в формате WARC, размеры этого архива будут значительно больше и включать практически все общедоступные материалы материалы.

Ссылки:
[1] https://hubofdata.ru/dataset/bigenc-filedump
[2] https://hubofdata.ru/dataset/oldbigenc-filedump

#opendata #webarchives #archives #bigenc

В рубрике как это работает у них, польский портал Most Wiedzy [1] (Мост к знаниям) на котором публикуются результаты научной деятельности. В отдельном разделе портала Dane Badawcze [2] собраны открытые научные данные.

Всего 4093 набора данных на сегодняшний день, большая часть их под лицензиями CC0 и CC-BY.

У проекта есть открытое API [3] и выгрузка данных для семантического веба RDF/OWL [4].

Создан в университете Гданьска, используется десятком исследовательских центров Польши.

Ссылки:
[1] https://mostwiedzy.pl/pl/
[2] https://mostwiedzy.pl/pl/open-research-data/catalog
[3] https://api.mostwiedzy.pl/
[4] https://mostwiedzy.pl/pl/open-data

#opendata #openaccess #poland #datacatalogs

Вышла вторая версия стандарта Data Package [1] ранее он назывался Frictionless Data. Полезен он будет всем кто публикует табличные CSV файлы которые с его помощью очень хорошо описываются. Это большой плюс, особенно для тех кто не является дата инженерами или аналитиками, а рядовыми учёными, пользователям и тд.

Это же и минус. Лично я вспоминаю что мало какие интересные данные публиковал за последние годы именно в CSV. В основном же это были JSON lines файлы или parquet. А стандарт пока CSV ориентированный, что не отменяет его полезности если с CSV Вы работаете и активно. Или если пользователи готовят всё ещё данные в Excel, а надо бы что-то получше.

Так что ругаю я зря, а хвалю не зря. Стандарт надо использовать и развивать спектр поддерживающих его инструментов.

Ссылки:
[1] https://datapackage.org

#opensource #standards #opendata #data #okfn

Интересные ссылки про данные, технологии и не только:
- OmniParse [1] очень интересный open source движок по применению ИИ к парсингу документов. В примерах приводят разбор PDF на картинки и таблицы. Для задач разбора PDF'ок может быть бесценен, и как идея, и как код. Лицензия GPL3, часть облачного продукта стартапа CognitiveLab

- Meta 3D Gen [2] в Meta создали модель ИИ для генерации 3D моделей. Выглядит интересно и очень много прикладного применения у такого есть. Можно начинать гадать сколько 3D дизайнеров и гейм дизайнеров лишаться работы или... сильно повысят свою продуктивность

- Google AI и Pixel 9 [3] похоже что новая версия телефонов Pixel от Google будет иметь на борту мини языковую модель и несколько продуктов на базе ИИ. Даже не знаю что сказать на это. Неужели это начало тренда когда во всех телефонах будут ИИ приложения всегда?

- Google Mesop [4] open-source движок от Гугла по быстрой разработке веб интерфейсов. Ещё бы к нему хороший автогенератор кода из ТЗ в интерфейс и было бы бесценно, как минимум, для создания быстрых демок.

- The 4M Roadmap: A Higher Road to Profitability by Using Big Data for Social Good, by Brennan Lake [5] доклад о применении корпоративных данных для общественного блага. Подробный разбор нескольких глобальных инициатив в этой области

Ссылки:
[1] https://github.com/adithya-s-k/omniparse
[2] https://venturebeat.com/ai/meta-drops-3d-gen-bomb-ai-powered-3d-asset-creation-at-lightning-speed/
[3] https://www.androidauthority.com/google-ai-recall-pixel-9-3456399/
[4] https://google.github.io/mesop/
[5] https://www.sharedvalue.org/resource/the-4m-roadmap/

#opendata #opensource #readings