Ещё один пример закрытия данных Банк России приостанавливает публикацию статистики внебиржевого валютного рынка [1].
А ведь совсем недавно, в апреле, эту статистику стали публиковать расширенно [2].
Этого раздела больше нет на сайте ЦБ РФ [3], причем удалили даже архив, что непохоже на ЦБ РФ которые, к примеру, после прекращения публикации данных по экспорту в 2022 году архивные данные не удаляли.
Некоторые данные всё ещё доступны в Интернет-Архиве [4], но в целом событие печалит ещё и тем что ЦБ РФ теперь подчищает архивы и нужна регулярная архивация их сайта. В последний раз мы делали это для Национального цифрового архива [5] в 2021 году и это была веб архивация, она не охватывала данные закрытые формами и POST запросами
Ссылки:
[1] https://cbr.ru/press/pr/?file=638566558563054550DKP.htm
[2] https://www.cbr.ru/press/pr/?file=638489599567862726DATABASES.htm
[3] https://www.cbr.ru/hd_base/vko/
[4] https://web.archive.org/web/20240706093400/https://cbr.ru/hd_base/vko/
[5] https://ruarxive.org
#opendata #closeddata #cbrf #statistics #russia #webarchive #digitalpreservation
А ведь совсем недавно, в апреле, эту статистику стали публиковать расширенно [2].
Этого раздела больше нет на сайте ЦБ РФ [3], причем удалили даже архив, что непохоже на ЦБ РФ которые, к примеру, после прекращения публикации данных по экспорту в 2022 году архивные данные не удаляли.
Некоторые данные всё ещё доступны в Интернет-Архиве [4], но в целом событие печалит ещё и тем что ЦБ РФ теперь подчищает архивы и нужна регулярная архивация их сайта. В последний раз мы делали это для Национального цифрового архива [5] в 2021 году и это была веб архивация, она не охватывала данные закрытые формами и POST запросами
Ссылки:
[1] https://cbr.ru/press/pr/?file=638566558563054550DKP.htm
[2] https://www.cbr.ru/press/pr/?file=638489599567862726DATABASES.htm
[3] https://www.cbr.ru/hd_base/vko/
[4] https://web.archive.org/web/20240706093400/https://cbr.ru/hd_base/vko/
[5] https://ruarxive.org
#opendata #closeddata #cbrf #statistics #russia #webarchive #digitalpreservation
В рубрике как это работает у них Repozytorium Standardów Informacyjnych [1] репозиторий стандартов для информационного обмена созданный и поддерживаемый статистической службой Польши.
В каком-то смысле это уникальный проект. В первую очередь - это реестр типов данных и их описаний которые хранятся в государственных информационных системах. Это и описания физического лица, и то какие метаданные о физ лице собираются и описания организаций и геообъектов и ещё много чего.
Но не менее важно что в систему входит реестр всех информационных систем [2], а это 614 штук и схемы данных в этих информационных системах привязанные к реестру типов данных.
Самый интересный вопрос в том причём же тут статслужба? И вот эта логика как раз очень понятна. Статслуба Польши кроме базовой статистики производит ещё и очень много экспериментальной статистики, созданной на основе одной или нескольких ведомственных информационных систем. Например, это портал транспортной статистики TranStat [3]
Ссылки:
[1] https://rsi.stat.gov.pl
[2] https://rsi.stat.gov.pl/#/rsisystemy
[3] https://transtat.stat.gov.pl
#opendata #data #statistics #poland
В каком-то смысле это уникальный проект. В первую очередь - это реестр типов данных и их описаний которые хранятся в государственных информационных системах. Это и описания физического лица, и то какие метаданные о физ лице собираются и описания организаций и геообъектов и ещё много чего.
Но не менее важно что в систему входит реестр всех информационных систем [2], а это 614 штук и схемы данных в этих информационных системах привязанные к реестру типов данных.
Самый интересный вопрос в том причём же тут статслужба? И вот эта логика как раз очень понятна. Статслуба Польши кроме базовой статистики производит ещё и очень много экспериментальной статистики, созданной на основе одной или нескольких ведомственных информационных систем. Например, это портал транспортной статистики TranStat [3]
Ссылки:
[1] https://rsi.stat.gov.pl
[2] https://rsi.stat.gov.pl/#/rsisystemy
[3] https://transtat.stat.gov.pl
#opendata #data #statistics #poland
Поработав в избытке с данными и со смыслом публикации разной статистики, в какой-то момент напишу лонгрид на тему того как хорошо и как плохо публикуют статистику в разных странах и территориях, а пока в виде выжимки накопленные мысли. Поскольку я на эту тему несколько раз уже писал в таком формате, то где-то могу и повторяться:
1. Унификация. Хорошо опубликованные статистические данные практически всегда хорошо унифицированы. У них есть так называется code lists, стандартизированные справочники территорий, видов деятельности и тд. Они унифицированы в единые форматы и с ними можно работать унифицированным образом с любым индикатором. Можно сказать что почти во всех развитых странах базы индикаторов доступны таким вот унифицированным образом. В современных национальных системах управления статпоказателями такая унификация почти всегда увязана на внедрение стандарта SMDX от 2 до 3 версии.
2. Массовая выгрузка. На английском языке она звучит как bulk download, возможность выкачать базу индикаторов целиком с минимальным объёмом усилий. Может выглядеть как 1-2 zip файла со всем содержимым, так делают в FAO, или тысячи csv/csv.gz файлов по одному по каждому индикатору, со всем содержимым индикатора и каталогом ссылок на все файлы. Так делают в Евростате и ILO.
3. Универсальный поиск. Статистические продукты бывают разные, иногда в разных информационных системах, в разных форматах, включая архивные статсборники. Универсальный поиск позволяет искать по ним всем. Начиная с интерактивных таблиц и заканчивая архивными материалами и даёт возможность найти нужные данные в нужном формате за заданный период.
4. Открытые данные по умолчанию. Практика альтернативная возможности массовой выгрузки когда статистические показатели с самого начала публикуются на стандартизированном портале открытых данных с уже имеющимся API этого портала и доступны для выгрузки через это стандартное API. Например, так делают в ЦБ Бразилии с дата порталом на базе CKAN и в Катаре с их госпорталом открытых данных на базе OpenDataSoft
5. Экспорт данных и доступ через API. Не просто экспорт в Excel, а как минимум выбор из 5-6 форматов начиная от самых простых вроде csv, продолжая форматами для Stata и других продуктов, автогенерацией кода для Python или R и наличию SDK к хотя бы паре популярных языков разработки для доступа к данным. У многих европейских порталов статданных есть неофициальные SDK, в других вроде статданных Гонконга автоматически генерируется код на Python на страницах интерактивных таблиц.
6. Технологичность. Тут можно было бы добавить и соответствие лучшим дата-инженерным практикам. Это включает: доступность данных в форматах parquet, документация к API по стандарту OpenAPI, общедоступные примеры работы через Postman или аналоги, общая документация в стиле технологических проектов с интерактивными примерами, а не в форме отчетности подрядчика по контракту в PDF. Технологичность - это про доступ и про документацию, как ни странно, но это самое актуальное для статданных.
#opendata #api #statistics #thoughts
1. Унификация. Хорошо опубликованные статистические данные практически всегда хорошо унифицированы. У них есть так называется code lists, стандартизированные справочники территорий, видов деятельности и тд. Они унифицированы в единые форматы и с ними можно работать унифицированным образом с любым индикатором. Можно сказать что почти во всех развитых странах базы индикаторов доступны таким вот унифицированным образом. В современных национальных системах управления статпоказателями такая унификация почти всегда увязана на внедрение стандарта SMDX от 2 до 3 версии.
2. Массовая выгрузка. На английском языке она звучит как bulk download, возможность выкачать базу индикаторов целиком с минимальным объёмом усилий. Может выглядеть как 1-2 zip файла со всем содержимым, так делают в FAO, или тысячи csv/csv.gz файлов по одному по каждому индикатору, со всем содержимым индикатора и каталогом ссылок на все файлы. Так делают в Евростате и ILO.
3. Универсальный поиск. Статистические продукты бывают разные, иногда в разных информационных системах, в разных форматах, включая архивные статсборники. Универсальный поиск позволяет искать по ним всем. Начиная с интерактивных таблиц и заканчивая архивными материалами и даёт возможность найти нужные данные в нужном формате за заданный период.
4. Открытые данные по умолчанию. Практика альтернативная возможности массовой выгрузки когда статистические показатели с самого начала публикуются на стандартизированном портале открытых данных с уже имеющимся API этого портала и доступны для выгрузки через это стандартное API. Например, так делают в ЦБ Бразилии с дата порталом на базе CKAN и в Катаре с их госпорталом открытых данных на базе OpenDataSoft
5. Экспорт данных и доступ через API. Не просто экспорт в Excel, а как минимум выбор из 5-6 форматов начиная от самых простых вроде csv, продолжая форматами для Stata и других продуктов, автогенерацией кода для Python или R и наличию SDK к хотя бы паре популярных языков разработки для доступа к данным. У многих европейских порталов статданных есть неофициальные SDK, в других вроде статданных Гонконга автоматически генерируется код на Python на страницах интерактивных таблиц.
6. Технологичность. Тут можно было бы добавить и соответствие лучшим дата-инженерным практикам. Это включает: доступность данных в форматах parquet, документация к API по стандарту OpenAPI, общедоступные примеры работы через Postman или аналоги, общая документация в стиле технологических проектов с интерактивными примерами, а не в форме отчетности подрядчика по контракту в PDF. Технологичность - это про доступ и про документацию, как ни странно, но это самое актуальное для статданных.
#opendata #api #statistics #thoughts
Статистическая служба Малайзии внедряет AI Helper [1] в сайт для разработчиков прилагаемый к их порталу статистических данных. На простые вопросы вполне эффективно отвечает и даже умеет генерировать код для языков разработки которых нет в примерах на сайте. На сайте сейчас все примеры на Python и R, но можно получить код для Java сделав такой запрос к AI Helper'у.
В данном случае применение ИИ гос-вом самое что ни на есть безобидное.
Ссылки:
[1] https://developer.data.gov.my/#using-the-ai-helper
#opendata #ai #statistics #malaysia
В данном случае применение ИИ гос-вом самое что ни на есть безобидное.
Ссылки:
[1] https://developer.data.gov.my/#using-the-ai-helper
#opendata #ai #statistics #malaysia
Я уже рассказывал про геоклассификацию данных в Dateno и то что существенная фича в поиске - это возможность поиска по городам/регионам, на субрегиональном уровне. Классификация датасетов по субрегионам основана почти полностью на аннотировании каталогов данных и с этой точки зрения это довольно простая задача с понятным решением.
Как оказывается куда менее простой задачей является привязка датасетов к странам и макрорегионам.
Базово привязка эта привязка делается через привязку каталога данных которые, как правило, конкретными странами ограничены. К примеру, если есть национальный портал данных какой-то страны, то и данные почти всегда касаются этой страны. Но это самые простые случаи и в основном про порталы открытых данных и про геопорталы.
Сложности начинаются с научными данными. Большая их часть чёткой геопривязки может не иметь вообще, кроме ну разве что, академического института(-ов) авторов и их местонахождения. Исключение составляют редкие датасеты из наук о земле, лингвистики и ещё ряда научных дисциплин.
Другая сложность возникает со всей статистикой и производными индикаторами. Помимо стат. показателей по странам существует неимоверное число разных групп стран, от простых, до хитровыдуманных. К примеру, группы арабских стран, страны MENA, G20, G7, Андское сообщество, наименее развитые страны, страны без выхода к морю и ещё много какие. Причём, конечно, группы стран пересекаются, но не всегда входят в друг друга.
Внутри Dateno, при этом, для группировки стран используется список макрорегионов из UN M49. Разметить страны по вхождение в эти макрорегионы несложно и внутренний справочник для этого есть. А вот справочника вхождения стран в эти многочисленные группы и их пересечений - нет и его надо составлять де-факто полувручную и нет кого-то кто бы поддерживал такую живую базу данных или программную библиотеку.
Поэтому георазметка реальных мировых статистических данных - это боль, требующая большой ручной работы по привязке к макрорегионам.
Пока что отсутствие привязки каких-то датасетов к странам и макрорегионам не так критичны поскольку другие поисковики даже такого не поддерживают и есть фасеты где разметка куда хуже. К примеру, наличие информации о лицензии есть не более чем у 10% датасетов.
Тем не менее качество фасетов в Dateno влияет на пользовательский опыт и это важная задача для построения максимально достоверного поискового индекса по данным.
#dateno #statistics #indicators #geodata #geo #thoughts
Как оказывается куда менее простой задачей является привязка датасетов к странам и макрорегионам.
Базово привязка эта привязка делается через привязку каталога данных которые, как правило, конкретными странами ограничены. К примеру, если есть национальный портал данных какой-то страны, то и данные почти всегда касаются этой страны. Но это самые простые случаи и в основном про порталы открытых данных и про геопорталы.
Сложности начинаются с научными данными. Большая их часть чёткой геопривязки может не иметь вообще, кроме ну разве что, академического института(-ов) авторов и их местонахождения. Исключение составляют редкие датасеты из наук о земле, лингвистики и ещё ряда научных дисциплин.
Другая сложность возникает со всей статистикой и производными индикаторами. Помимо стат. показателей по странам существует неимоверное число разных групп стран, от простых, до хитровыдуманных. К примеру, группы арабских стран, страны MENA, G20, G7, Андское сообщество, наименее развитые страны, страны без выхода к морю и ещё много какие. Причём, конечно, группы стран пересекаются, но не всегда входят в друг друга.
Внутри Dateno, при этом, для группировки стран используется список макрорегионов из UN M49. Разметить страны по вхождение в эти макрорегионы несложно и внутренний справочник для этого есть. А вот справочника вхождения стран в эти многочисленные группы и их пересечений - нет и его надо составлять де-факто полувручную и нет кого-то кто бы поддерживал такую живую базу данных или программную библиотеку.
Поэтому георазметка реальных мировых статистических данных - это боль, требующая большой ручной работы по привязке к макрорегионам.
Пока что отсутствие привязки каких-то датасетов к странам и макрорегионам не так критичны поскольку другие поисковики даже такого не поддерживают и есть фасеты где разметка куда хуже. К примеру, наличие информации о лицензии есть не более чем у 10% датасетов.
Тем не менее качество фасетов в Dateno влияет на пользовательский опыт и это важная задача для построения максимально достоверного поискового индекса по данным.
#dateno #statistics #indicators #geodata #geo #thoughts
unstats.un.org
UNSD — Methodology
United Nations Statistics Divisin - Methodology
В рубрике как это устроено у них публикация данных Международным валютным фондом (IMF). IMF - это значимое финансовое агентство при ООН , отвечающее как за международную финансовую помощь, так и за сбор данных о международных финансах. Значительная часть данных публикуется на основном сайте IMF (www.imf.org) [1], но, также, агентство использует несколько систем раскрытия данных.
- IMF Data [2] основной портал данных IMF с десятками датасетов для массовой выгрузки, сотнями показателей и возможностью доступа к данным индикаторов через SDMX API [3]. В основном все данные связанные с макропоказателями стран.
- Dissemination Standards Bulletin Board (DSBB) [4] портал для сбора и публикации данных в соответствии с разработанными стандартами Расширенной общей системы распространения данных. Эти данные собираются с официальных сайтов стран, как правило страниц на сайте ЦБ, опубликованных по определенным требованиям.
- Portwatch. Monitoring Trade Disruptions from Space [5] совместный проект IMF и Оксфордского университета по мониторингу портов с помощью спутников для идентификации и предупреждения событий которые могут помешать международной торговле. Предоставляет ленту событий, результаты мониторинга и другие данные. Все данные можно скачать, внутри сайта платформа ArcGIS Hub позволяющая массовую выгрузку данных
- Climate Change Indicators Dashboard [6] портал с индикаторами изменений климата по странам. Также на платформе ArcGIS Hub, и также все данные доступны для выгрузки.
Общие наблюдения по изменению в подходе к публикации данных IMF те что и для большей части структур ООН:
- переход к публикации открытых данных по умолчанию
- доступность данных одновременно для массовой выгрузки (bulk), API и в виде веб интерфейсов визуализации
- параллельное использование порталов раскрытия разработанных на заказ и типовых продуктов, в данном случае ArcGIS Hub
Ссылки:
[1] https://www.imf.org
[2] https://data.imf.org
[3] https://datahelp.imf.org/knowledgebase/articles/630877-api
[4] https://dsbb.imf.org/
[5] https://portwatch.imf.org/
[6] https://climatedata.imf.org/
#opendata #datasets #dataportals #statistics #finances #economics
- IMF Data [2] основной портал данных IMF с десятками датасетов для массовой выгрузки, сотнями показателей и возможностью доступа к данным индикаторов через SDMX API [3]. В основном все данные связанные с макропоказателями стран.
- Dissemination Standards Bulletin Board (DSBB) [4] портал для сбора и публикации данных в соответствии с разработанными стандартами Расширенной общей системы распространения данных. Эти данные собираются с официальных сайтов стран, как правило страниц на сайте ЦБ, опубликованных по определенным требованиям.
- Portwatch. Monitoring Trade Disruptions from Space [5] совместный проект IMF и Оксфордского университета по мониторингу портов с помощью спутников для идентификации и предупреждения событий которые могут помешать международной торговле. Предоставляет ленту событий, результаты мониторинга и другие данные. Все данные можно скачать, внутри сайта платформа ArcGIS Hub позволяющая массовую выгрузку данных
- Climate Change Indicators Dashboard [6] портал с индикаторами изменений климата по странам. Также на платформе ArcGIS Hub, и также все данные доступны для выгрузки.
Общие наблюдения по изменению в подходе к публикации данных IMF те что и для большей части структур ООН:
- переход к публикации открытых данных по умолчанию
- доступность данных одновременно для массовой выгрузки (bulk), API и в виде веб интерфейсов визуализации
- параллельное использование порталов раскрытия разработанных на заказ и типовых продуктов, в данном случае ArcGIS Hub
Ссылки:
[1] https://www.imf.org
[2] https://data.imf.org
[3] https://datahelp.imf.org/knowledgebase/articles/630877-api
[4] https://dsbb.imf.org/
[5] https://portwatch.imf.org/
[6] https://climatedata.imf.org/
#opendata #datasets #dataportals #statistics #finances #economics
В рубрике как это устроено у них Национальная служба сельскохозяйственной статистики США (NASS) [1] собирает и раскрывает данные по сельскохозяйственным территориям, урожаю, демографии, экономике и иным предметам статистического наблюдения по всей территории США с детализацией до отдельных графств, аналог муниципалитетов.
Все данные доступны, как классическим образом, в форме таблиц и построителя запросов, так и с возможностью получить базу статистики сразу и целиком в виде нескольких файлов общим объёмом в 3GB в сжатом виде, актуализируемых ежесуточно.
А также доступ организован через API системы Quick Stats где нужные данные можно получить быстро и в формате JSON. [3]
Дополнительно эти данные распространяются в виде геопространственных данных через несколько картографических сервисов [4]
Ссылки:
[1] https://www.nass.usda.gov
[2] https://www.nass.usda.gov/datasets/
[3] https://quickstats.nass.usda.gov/api
[4] https://croplandcros.scinet.usda.gov/
#opendata #usa #statistics #agriculture #datasets
Все данные доступны, как классическим образом, в форме таблиц и построителя запросов, так и с возможностью получить базу статистики сразу и целиком в виде нескольких файлов общим объёмом в 3GB в сжатом виде, актуализируемых ежесуточно.
А также доступ организован через API системы Quick Stats где нужные данные можно получить быстро и в формате JSON. [3]
Дополнительно эти данные распространяются в виде геопространственных данных через несколько картографических сервисов [4]
Ссылки:
[1] https://www.nass.usda.gov
[2] https://www.nass.usda.gov/datasets/
[3] https://quickstats.nass.usda.gov/api
[4] https://croplandcros.scinet.usda.gov/
#opendata #usa #statistics #agriculture #datasets
Наконец то я дописал лонгрид про официальную статистику как дата продукт, частично пересекаясь с ранее написанным текстом про то как хорошо публиковать статистику. Вот тут текст https://begtin.substack.com/p/694
Пока писал не покидало ощущение что это же всё очевидно как-то, но... очевидно-неочевидно, а далеко не везде встречается.
#statistics #opendata #data
Пока писал не покидало ощущение что это же всё очевидно как-то, но... очевидно-неочевидно, а далеко не везде встречается.
#statistics #opendata #data
Ivan’s Begtin Newsletter on digital, open and preserved government
Статистика как дата продукт
Недавно, во время анализа многих международных и национальных порталов официальной статистики, я прочитал неплохую сжатую статью Deliver Your Data as a Product, But Not as an Application.
Я тут регулярно ругаюсь на то как стремительно закрываются данные внутри РФ и в этом канале даже специальный хэштег есть #closeddata посвящённый случаям закрытия данных. Ни в коей мере не отказываясь от того что этот тренд развивается, для разнообразия, есть и другое мнение.
Есть проект Open Data Inventory [1] по наблюдению доступности и оценке этой доступности статистических данных ведёт его НКО Open Data Watch
основанная профессиональными исследователями и статистиками и в их понимании открытые данные - это статистика (что конечно не совсем так, но допустим).
Раз в два года они проводят оценку доступности данных по странам по критериям покрытия (coverage) и открытости (openness) официально публикуемых индикаторов.
И вот по их оценке открытость статистики РФ между 2020 и 2022 годом выросла аж на 3 балла, с 59 до 62, а позиция в общем рейтинге с 59й на 57ю.
Вы спросите как такое возможно? В основном из-за критериев оценки по доступности индикаторов, в данном случае появлении данных по уровню иммунизации и индикаторах результатам обучения, таким как SDG 4.1.1 [2] которые Росстат раскрывал в 2021 году.
Здесь, безусловно, надо оговорить то что открытость в восприятии макроэкономической статистики и о внутренних процессах - это два разных явления. Скрупулёзный анализ требует гораздо более качественных данных, с большей частотность, и большей гранулярностью чем макроэкономические годовые индикаторы охватывающие всю страну и с годовой задержкой.
Почти наверняка оценки в ODIN за 2024 год будут отличаться, не могу предсказать как, но то что будут сомнений нет. Новые оценки появятся не раньше чем к августу 2025 года.
Пока же можно посравнивать доступность статистики по разным странам за 2022 год.
Ссылки:
[1] https://odin.opendatawatch.com/
[2] https://eng.rosstat.gov.ru/4.1.1
#opendata #closeddata #statistics #openness
Есть проект Open Data Inventory [1] по наблюдению доступности и оценке этой доступности статистических данных ведёт его НКО Open Data Watch
основанная профессиональными исследователями и статистиками и в их понимании открытые данные - это статистика (что конечно не совсем так, но допустим).
Раз в два года они проводят оценку доступности данных по странам по критериям покрытия (coverage) и открытости (openness) официально публикуемых индикаторов.
И вот по их оценке открытость статистики РФ между 2020 и 2022 годом выросла аж на 3 балла, с 59 до 62, а позиция в общем рейтинге с 59й на 57ю.
Вы спросите как такое возможно? В основном из-за критериев оценки по доступности индикаторов, в данном случае появлении данных по уровню иммунизации и индикаторах результатам обучения, таким как SDG 4.1.1 [2] которые Росстат раскрывал в 2021 году.
Здесь, безусловно, надо оговорить то что открытость в восприятии макроэкономической статистики и о внутренних процессах - это два разных явления. Скрупулёзный анализ требует гораздо более качественных данных, с большей частотность, и большей гранулярностью чем макроэкономические годовые индикаторы охватывающие всю страну и с годовой задержкой.
Почти наверняка оценки в ODIN за 2024 год будут отличаться, не могу предсказать как, но то что будут сомнений нет. Новые оценки появятся не раньше чем к августу 2025 года.
Пока же можно посравнивать доступность статистики по разным странам за 2022 год.
Ссылки:
[1] https://odin.opendatawatch.com/
[2] https://eng.rosstat.gov.ru/4.1.1
#opendata #closeddata #statistics #openness
В рубрике популярных каталогов данных OpenSDG [1] просто ПО с открытым кодом используемое статистическими службами многих стран для публикации индикаторов устойчивого развития.
Особенность OpenSDG в том что это открытый код [2] профинансированный статслужбами Великобритании и США и разработанный в CODE [3], The Center for Open Data Enterprise.
Из-за простоты и бесплатности его как раз и используют, например, статслужба Армении [4], Конго [5], Великобритании [6] и ещё пара десятков стран и множество городов [7].
OpenSDG нельзя назвать полноценным порталом данных, скорее порталом индикаторов. Причём без стандартизированного API, но со стандартизированной выгрузкой всех индикаторов целиком и некоторым псевдо API для доступа к данным индикаторов.
Ссылки:
[1] https://open-sdg.org
[2] https://github.com/open-sdg/open-sdg
[3] https://www.opendataenterprise.org/
[4] https://sdg.armstat.am
[5] https://odd-dashboard.cd
[6] https://sdgdata.gov.uk
[7] https://open-sdg.org/community
#opendata #datacatalogs #opensdg #statistics
Особенность OpenSDG в том что это открытый код [2] профинансированный статслужбами Великобритании и США и разработанный в CODE [3], The Center for Open Data Enterprise.
Из-за простоты и бесплатности его как раз и используют, например, статслужба Армении [4], Конго [5], Великобритании [6] и ещё пара десятков стран и множество городов [7].
OpenSDG нельзя назвать полноценным порталом данных, скорее порталом индикаторов. Причём без стандартизированного API, но со стандартизированной выгрузкой всех индикаторов целиком и некоторым псевдо API для доступа к данным индикаторов.
Ссылки:
[1] https://open-sdg.org
[2] https://github.com/open-sdg/open-sdg
[3] https://www.opendataenterprise.org/
[4] https://sdg.armstat.am
[5] https://odd-dashboard.cd
[6] https://sdgdata.gov.uk
[7] https://open-sdg.org/community
#opendata #datacatalogs #opensdg #statistics
Вышла бета версия германской статистической системы GENESIS-Online используемой статслужбой страны для публикации индикаторов [1]. В целом удобно, но скорее консервативно чем современно.
Из плюсов:
- есть API
- есть выгрузка в CSV/XLSX
- всё достаточно быстро и удобно
Из минусов:
- документированное API требует регистрации и авторизации, недокументированное... недокументировано
- документированное API сделано предоставляет SOAP интерфейс, непонятно зачем в 2024 году
- нет поддержки SDMX
- нет массовой выгрузки, bulk download
В целом, это скорее даже удивительно насколько статистика ЕС удобнее в работе чем статистика Германии, по крайней мере инструментально.
Ссылки:
[1] https://www-genesis.destatis.de/datenbank/beta
#opendata #statistics #germany #datacatalogs #indicators
Из плюсов:
- есть API
- есть выгрузка в CSV/XLSX
- всё достаточно быстро и удобно
Из минусов:
- документированное API требует регистрации и авторизации, недокументированное... недокументировано
- документированное API сделано предоставляет SOAP интерфейс, непонятно зачем в 2024 году
- нет поддержки SDMX
- нет массовой выгрузки, bulk download
В целом, это скорее даже удивительно насколько статистика ЕС удобнее в работе чем статистика Германии, по крайней мере инструментально.
Ссылки:
[1] https://www-genesis.destatis.de/datenbank/beta
#opendata #statistics #germany #datacatalogs #indicators
Я в ближайшие дни больше расскажу про большое обновление в Dateno.io которое мы недавно произвели, а там, в первую очередь, большое обновление индекса на 4 миллиона датасетов и личный кабинет с API [1].
А пока немного о том что есть в Dateno и нет в большинстве поисковиков по данным. Это то что Dateno теперь крупнейший поисковик по статистическим индикаторам по всему миру. Сейчас в базе данных более чем 6.7 миллионов индикаторов, в привязке к источникам данных, странам, темам и многому другому.
Основные источники статистики - это статистические порталы ряда стран и глобальные каталоги индикаторов от Всемирного Банка, Банка международных расчётов и ряда структур ООН.
Этих источников, на самом деле, значительно больше и до конца года мы их добавим. Есть ещё пара десятков глобальных и около сотни национальных порталов со статистикой.
Но, далеко не со всеми из них работать просто, и вот почему:
1. Далеко не все порталы статистики создаются на типовом ПО, основное типовое ПО для статистики это PxWeb и .Stat Suite. Сайты на базе PxWeb уже индексируется в Dateno, а на .Stat Suite будут в скором будущем. Но таковых не так много
2. Даже если порталы сделаны на одном из типовых ПО, не всегда они пригодны используют актуальные версии ПО. Например, статбанк Армении [2] работает на ПО PxWeb старой версии и чтобы его проиндексировать надо писать специальный парсер, потому что стандартное API не работает.
3. Далеко не все, даже лучшие международные примеры порталов статистики, предоставляют её в стандартизированных форматах и с возможностью дать ссылку на конкретный индикатор. Есть прекрасные примеры, вроде портала Банка международных расчётов [3], но и плохих примеров много, вроде портала статистики ООН [4]
Тем не менее и текущие 6.7 миллионов индикаторов - это много. Это возможность поиска страновой статистики удобным образом. К примеру, для поиска статистики по тем странам где нет порталов открытых данных или удобных сайтов статслужб.
В это обновление не попали данные Евростата и ЕЦБ, ещё нескольких структур ООН и не только, но они попадут в следующие и тогда число индикаторов достигнет 10-12 миллионов, а может быть и больше;)
А пока, если Вы ищете статистику, то Dateno - это хорошее место чтобы начать её искать.
Далее, я расскажу про то как работать с API Dateno в примерах и поиске датасетов по нестандартным темам, таким как криптовалюта, извлечение данных из документов и превращение банков документов в порталы данных и не только.
Ссылки:
[1] https://api.dateno.io
[2] https://statbank.armstat.am
[3] https://data.bis.org
[4] https://data.un.org
#opendata #dateno #statistics #datasets
А пока немного о том что есть в Dateno и нет в большинстве поисковиков по данным. Это то что Dateno теперь крупнейший поисковик по статистическим индикаторам по всему миру. Сейчас в базе данных более чем 6.7 миллионов индикаторов, в привязке к источникам данных, странам, темам и многому другому.
Основные источники статистики - это статистические порталы ряда стран и глобальные каталоги индикаторов от Всемирного Банка, Банка международных расчётов и ряда структур ООН.
Этих источников, на самом деле, значительно больше и до конца года мы их добавим. Есть ещё пара десятков глобальных и около сотни национальных порталов со статистикой.
Но, далеко не со всеми из них работать просто, и вот почему:
1. Далеко не все порталы статистики создаются на типовом ПО, основное типовое ПО для статистики это PxWeb и .Stat Suite. Сайты на базе PxWeb уже индексируется в Dateno, а на .Stat Suite будут в скором будущем. Но таковых не так много
2. Даже если порталы сделаны на одном из типовых ПО, не всегда они пригодны используют актуальные версии ПО. Например, статбанк Армении [2] работает на ПО PxWeb старой версии и чтобы его проиндексировать надо писать специальный парсер, потому что стандартное API не работает.
3. Далеко не все, даже лучшие международные примеры порталов статистики, предоставляют её в стандартизированных форматах и с возможностью дать ссылку на конкретный индикатор. Есть прекрасные примеры, вроде портала Банка международных расчётов [3], но и плохих примеров много, вроде портала статистики ООН [4]
Тем не менее и текущие 6.7 миллионов индикаторов - это много. Это возможность поиска страновой статистики удобным образом. К примеру, для поиска статистики по тем странам где нет порталов открытых данных или удобных сайтов статслужб.
В это обновление не попали данные Евростата и ЕЦБ, ещё нескольких структур ООН и не только, но они попадут в следующие и тогда число индикаторов достигнет 10-12 миллионов, а может быть и больше;)
А пока, если Вы ищете статистику, то Dateno - это хорошее место чтобы начать её искать.
Далее, я расскажу про то как работать с API Dateno в примерах и поиске датасетов по нестандартным темам, таким как криптовалюта, извлечение данных из документов и превращение банков документов в порталы данных и не только.
Ссылки:
[1] https://api.dateno.io
[2] https://statbank.armstat.am
[3] https://data.bis.org
[4] https://data.un.org
#opendata #dateno #statistics #datasets