В рубрике как это устроено у них проект PLATEAU [1] в Японии создан Министерством Земель, Инфраструктуры, Транспорта и Туризма и в рамках проекта создано 211 3D моделей городов и территорий Японии.
Все модели опубликованы как открытые данные на портале geospatial.jp в формате CityGML v2 и v3, а также сами 3D модели можно просмотреть онлайн в сервисе PLATEAU View [3] (осторожно, сильно нагружает браузер)
Общий объём 3D моделей составляет более 100GB в сжатом виде и более 2ТБ в распакованном.
Ссылки:
[1] https://www.mlit.go.jp/plateau/open-data/
[2] https://www.geospatial.jp
[3] https://plateauview.mlit.go.jp/
#opendata #japan #geodata #datasets #bigdata
Все модели опубликованы как открытые данные на портале geospatial.jp в формате CityGML v2 и v3, а также сами 3D модели можно просмотреть онлайн в сервисе PLATEAU View [3] (осторожно, сильно нагружает браузер)
Общий объём 3D моделей составляет более 100GB в сжатом виде и более 2ТБ в распакованном.
Ссылки:
[1] https://www.mlit.go.jp/plateau/open-data/
[2] https://www.geospatial.jp
[3] https://plateauview.mlit.go.jp/
#opendata #japan #geodata #datasets #bigdata
В рубрике как это устроено у них раскрытие государственных данных в Таиланде, в основном осуществляется на Национальном портале открытых данных [1] где уже опубликовано более 15 тысяч наборов данных.
Одна из особенностей Таиланда в том что раскрытие данных полу-централизовано, у регионов и органов власти существуют свои порталы, но все они являются поддоменами Национального портала, например ranong.gdcatalog.go.th [2], и buengkan.gdcatalog.go.th [3] и созданы на базе движка CKAN. Из всех этих порталов данные автоматически и стандартизировано агрегируются на центральный портал.
Кроме того геоданные с портала отображаются на геопортале страны [4] работающем на базе TerriaJS
Всего в Таиланде порядка 134 порталов открытых данных и каталогов геоданных [5].
У ODI недавно был отчет на тему Таиланда [6] к слову, хорошо оформленный, но довольно слабый поскольку про сам Таиланд там очень мало, а кейсы все по другим странам: Великобритания, Франция, Словакия и тд. В общем-то, возникает вопрос, причём тут Таиланд?
А в целом в Таиланде, как и в большинстве стран Юго-Восточной Азии в последние годы бум раскрытия данных и модернизации раскрытия официальной статистики.
Ссылки:
[1] https://gdcatalog.go.th
[2] https://buengkan.gdcatalog.go.th
[3] https://ranong.gdcatalog.go.th
[4] https://geo.gdcatalog.go.th
[5] https://dateno.io/registry/country/TH
[6] https://theodi.org/insights/reports/empowering-thailands-digital-government-with-open-data/
#opendata #thailand #data #datacatalogs #geodata
Одна из особенностей Таиланда в том что раскрытие данных полу-централизовано, у регионов и органов власти существуют свои порталы, но все они являются поддоменами Национального портала, например ranong.gdcatalog.go.th [2], и buengkan.gdcatalog.go.th [3] и созданы на базе движка CKAN. Из всех этих порталов данные автоматически и стандартизировано агрегируются на центральный портал.
Кроме того геоданные с портала отображаются на геопортале страны [4] работающем на базе TerriaJS
Всего в Таиланде порядка 134 порталов открытых данных и каталогов геоданных [5].
У ODI недавно был отчет на тему Таиланда [6] к слову, хорошо оформленный, но довольно слабый поскольку про сам Таиланд там очень мало, а кейсы все по другим странам: Великобритания, Франция, Словакия и тд. В общем-то, возникает вопрос, причём тут Таиланд?
А в целом в Таиланде, как и в большинстве стран Юго-Восточной Азии в последние годы бум раскрытия данных и модернизации раскрытия официальной статистики.
Ссылки:
[1] https://gdcatalog.go.th
[2] https://buengkan.gdcatalog.go.th
[3] https://ranong.gdcatalog.go.th
[4] https://geo.gdcatalog.go.th
[5] https://dateno.io/registry/country/TH
[6] https://theodi.org/insights/reports/empowering-thailands-digital-government-with-open-data/
#opendata #thailand #data #datacatalogs #geodata
В рубрике интересных проектов на данных GeoSeer [1], поисковая система по геоданным, а конкретнее по точкам API по стандартам WFS, WMC, WCS по всему миру. Я писал о нём год назад [2] и в течение года ни раз обращал внимание.
Из интересного:
1. 3.5 миллиона проиндексированных георесурсов/геоданных
2. За деньги доступно API для поиска
3. Любопытная статистика по охвату [3]
4. Дают расширенное описание георесурсов с учётом его геохарактеристик (области, атрибутов WFC/WMS и др.) [4]
Из особенностей:
- более 60%, примерно 2 миллиона записей - это геоданные Германии. Для сравнения в Dateno 4.4 миллиона георесурсов из которых к Германии относятся 1.89, это около 43%.
- реестр источников не публикуют, вернее обещают доступность только через API при платном тарифе
- фасетного поиска нет, только достаточно простой язык запросов
- поскольку индексируются WMS, WFC, WCS и WMTS то охватывает гораздо больше точек подключения в этих стандартах, но не охватывает все остальные геоданные, на порталах открытых данных и в каталогах ArcGIS и не только.
Разницу между GeoSeer и Dateno можно описать так:
1.✅ В Dateno есть публичный реестр всех источников, он не скрывается, любой желающий может скачать его как датасет [4].
2.✅ В Dateno есть много открытой статистики [5]. Она пока мало визуализируется, но с ней можно работать.
3.✅ В Dateno есть быстрый фасетный поиск и фильтрация по странам/территориям и другим критериям
4.✅ Dateno агрегирует геоданные из порталов неохваченных GeoSeer поскольку они не по стандартам OGC.
5.❌ Пока в Dateno нет охвата любых источников геоданным по стандартам OGC
6.❌ Пока в Dateno нет расширенного вывода метаданных для георесурсов
В целом пересечение индексов GeoSeer и Dateno в части геоданных около 60-80%. GeoSeer для проекта выглядит как хороший референсный проект для проверки полноты собственной базы.
Ссылки:
[1] https://www.geoseer.net
[2] https://t.me/begtin/5071
[3] https://www.geoseer.net/stats/
[4] https://github.com/commondataio/dataportals-registry/
[5] https://github.com/commondataio/dateno-stats
#opendata #datasearch #datasets #geodata #spatial
Из интересного:
1. 3.5 миллиона проиндексированных георесурсов/геоданных
2. За деньги доступно API для поиска
3. Любопытная статистика по охвату [3]
4. Дают расширенное описание георесурсов с учётом его геохарактеристик (области, атрибутов WFC/WMS и др.) [4]
Из особенностей:
- более 60%, примерно 2 миллиона записей - это геоданные Германии. Для сравнения в Dateno 4.4 миллиона георесурсов из которых к Германии относятся 1.89, это около 43%.
- реестр источников не публикуют, вернее обещают доступность только через API при платном тарифе
- фасетного поиска нет, только достаточно простой язык запросов
- поскольку индексируются WMS, WFC, WCS и WMTS то охватывает гораздо больше точек подключения в этих стандартах, но не охватывает все остальные геоданные, на порталах открытых данных и в каталогах ArcGIS и не только.
Разницу между GeoSeer и Dateno можно описать так:
1.
2.
3.
4.
5.
6.
В целом пересечение индексов GeoSeer и Dateno в части геоданных около 60-80%. GeoSeer для проекта выглядит как хороший референсный проект для проверки полноты собственной базы.
Ссылки:
[1] https://www.geoseer.net
[2] https://t.me/begtin/5071
[3] https://www.geoseer.net/stats/
[4] https://github.com/commondataio/dataportals-registry/
[5] https://github.com/commondataio/dateno-stats
#opendata #datasearch #datasets #geodata #spatial
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Полезные ссылки про данные, технологии и не только:
- FOR-species20K dataset [1] датасет результатов лазерного сканирования более 20 тысяч деревьев и идентификация их видов на основе этих данных
- DuckDB Tricks – Part 1 [2] полезные трюки по работе с данными с помощью DuckDB.
- ncWMS Guide [3] руководство по серверу WMS ncWMS, активно используется вместе с серверами Thredds в метеорологии. Начал их активно добавлять в реестр каталогов данных, скоро проиндексируются в Dateno
- Mapbender 4.0 [4] вышла 4-я версия Mapbender, популярного open source геопортала используемого в ЕС во многих странах.
- SuperMap [5] популярный в Китае геосервер, альтернатива ArcGIS. Используется во многих китайских госорганах, компаниях и активно распространяется в южной, восточной и юго-восточной азии. Имеет частичную совместимость с ArcGIS
- Mealie [6] сервер для ведения рецептов, открытый код и импорт из разных источников. Локализован на многие языки включая русский.
- Slackdump [7] архиватор публичных и личных сообщений из Slack'а. Не требует админских привилегий, открытый код.
Ссылки:
[1] https://zenodo.org/records/13255198
[2] https://duckdb.org/2024/08/19/duckdb-tricks-part-1
[3] https://reading-escience-centre.gitbooks.io/ncwms-user-guide/content/
[4] https://mapbender.org/aktuelles/details/mapbender-version-400-released/
[5] https://www.supermap.com/en-us/
[6] https://github.com/mealie-recipes/mealie
[7] https://github.com/rusq/slackdump
#opensource #data #datatools #geodata #geoportals #tools #datasets
- FOR-species20K dataset [1] датасет результатов лазерного сканирования более 20 тысяч деревьев и идентификация их видов на основе этих данных
- DuckDB Tricks – Part 1 [2] полезные трюки по работе с данными с помощью DuckDB.
- ncWMS Guide [3] руководство по серверу WMS ncWMS, активно используется вместе с серверами Thredds в метеорологии. Начал их активно добавлять в реестр каталогов данных, скоро проиндексируются в Dateno
- Mapbender 4.0 [4] вышла 4-я версия Mapbender, популярного open source геопортала используемого в ЕС во многих странах.
- SuperMap [5] популярный в Китае геосервер, альтернатива ArcGIS. Используется во многих китайских госорганах, компаниях и активно распространяется в южной, восточной и юго-восточной азии. Имеет частичную совместимость с ArcGIS
- Mealie [6] сервер для ведения рецептов, открытый код и импорт из разных источников. Локализован на многие языки включая русский.
- Slackdump [7] архиватор публичных и личных сообщений из Slack'а. Не требует админских привилегий, открытый код.
Ссылки:
[1] https://zenodo.org/records/13255198
[2] https://duckdb.org/2024/08/19/duckdb-tricks-part-1
[3] https://reading-escience-centre.gitbooks.io/ncwms-user-guide/content/
[4] https://mapbender.org/aktuelles/details/mapbender-version-400-released/
[5] https://www.supermap.com/en-us/
[6] https://github.com/mealie-recipes/mealie
[7] https://github.com/rusq/slackdump
#opensource #data #datatools #geodata #geoportals #tools #datasets
Zenodo
FOR-species20K dataset
Description Data for benchmarking tree species classification from proximally-sensed laser scanning data. Data split and usage The data is split into: Development data (dev): these includes 90% of the trees in the dataset and consists of individual tree point…
В рубрике как это устроено у них раскрытие данных в штате Нью Джерси, США. Раскрытие данных в штате осуществляется в рамках
NJ Geographic Information Network [1] проекте основанном NJOGIS (New Jersey Office of GIS).
В рамках этого проекта публикуются геоданные штата, начиная с информации о дорогах, кадастровых участках и иных данных большая часть которых доступна через портал в облаке ArcGIS [3], а также на сайте проекта публикуются изображения аэрофотосъёмки c 1920 по 2020 годы [4] доступные, как в виде сервисов по стандарту WMS, так и данных для массовой выгрузки.
Что может показаться необычным, но, на самом деле, уже становится стандартным способом раскрытия многих данных, так это то что все крупные датасеты предоставляются не только для выгрузки по прямым ссылкам, но и изнутри инфраструктуры Amazon AWS с помощью их утилиты для командной строки.
Общий объём данных измеряется десятка терабайт, начиная от простых CSV таблиц, до большого числа GeoTIFF файлов оптимизированных для облаков.
Ссылки:
[1] https://njgin.nj.gov
[2] https://njgin.nj.gov/njgin/about/ogis/
[3] https://njogis-newjersey.opendata.arcgis.com/
[4] https://njgin.nj.gov/njgin/edata/imagery/index.html
#opendata #usa #datasets #geodata #datacatalogs
NJ Geographic Information Network [1] проекте основанном NJOGIS (New Jersey Office of GIS).
В рамках этого проекта публикуются геоданные штата, начиная с информации о дорогах, кадастровых участках и иных данных большая часть которых доступна через портал в облаке ArcGIS [3], а также на сайте проекта публикуются изображения аэрофотосъёмки c 1920 по 2020 годы [4] доступные, как в виде сервисов по стандарту WMS, так и данных для массовой выгрузки.
Что может показаться необычным, но, на самом деле, уже становится стандартным способом раскрытия многих данных, так это то что все крупные датасеты предоставляются не только для выгрузки по прямым ссылкам, но и изнутри инфраструктуры Amazon AWS с помощью их утилиты для командной строки.
Общий объём данных измеряется десятка терабайт, начиная от простых CSV таблиц, до большого числа GeoTIFF файлов оптимизированных для облаков.
Ссылки:
[1] https://njgin.nj.gov
[2] https://njgin.nj.gov/njgin/about/ogis/
[3] https://njogis-newjersey.opendata.arcgis.com/
[4] https://njgin.nj.gov/njgin/edata/imagery/index.html
#opendata #usa #datasets #geodata #datacatalogs
В продолжение размышлений о поиске геоданных и связанных с этим сложностей. Я ранее писал про GeoSeer, единственный известный мне поисковик геоданных в мире, но и он сравнительно небольшой. А вот в качестве альтернатив ему выступают уже не поисковики, а каталоги георесурсов. В первую очередь поисковики в экосистеме ArcGIS по их каталогам открытых данных и георесурсов и некоторое, небольшое число альтернатив.
Например, Spatineo Directory [1] от финских геоконсалтеров Spatineo. Там более 87 тысяч георесурсов, в виде точек API по стандартам WFS, WMS, WMTS, но без сбора информации о слоях, поэтому это не поисковик, а именно каталог. Его существенный минус в то что более менее там систематизированы только точки API из развитых стран.
Другой, неожиданно, государственный проект это FGDS Status Checker [2] гигантский каталог геовебсервисов созданный как сервис проверки их доступности. Список вебсервисов там огромный, но почти полностью ориентированный на США и почти не охватывающий морские территории. Есть подозрение что Spatineo делали свой каталог с оглядкой именно на этот продукт, поскольку функции схожи.
Но ещё больше каталогов которые прекратили своё существование. К примеру WFS Geodata Catalog от германского GeoClub. Сейчас можно найти только скриншот.
Ещё был Pyxis crawler с каталогом из 29+ тысяч датасетов, вот он ближе к GeoSeer, но индексировал всего 1572 источника и его тоже больше нет. Тоже остался тоже скриншот.
И был ещё такой поисковик Geometa, но теперь даже его скриншот найти оказалось непросто.
Фактических попыток систематизировать и сделать доступными геоданные и геосервисы было много. Можно сказать что у Dateno тоже есть подзадача в части геоданных.
В каталоге Dateno сейчас 4.4 миллиона наборов геоданных извлеченных из 3127 геопорталов. При этом в реестре Dateno всего 5955 геопорталов и после индексации оставшихся объём геоданных существенно вырастет, кроме того много геоданных в других типах дата каталогов: порталах открытых данных, научных репозиториях и тд., это тоже добавит число геоданных.
Но пока приходится держать в голове что в части геоданных относительно сравнимой референсной базой является GeoSeer.
Ссылки:
[1] https://directory.spatineo.com
[2] https://statuschecker.fgdc.gov
#opendata #geodata #datasets #datacatalogs #dateno
Например, Spatineo Directory [1] от финских геоконсалтеров Spatineo. Там более 87 тысяч георесурсов, в виде точек API по стандартам WFS, WMS, WMTS, но без сбора информации о слоях, поэтому это не поисковик, а именно каталог. Его существенный минус в то что более менее там систематизированы только точки API из развитых стран.
Другой, неожиданно, государственный проект это FGDS Status Checker [2] гигантский каталог геовебсервисов созданный как сервис проверки их доступности. Список вебсервисов там огромный, но почти полностью ориентированный на США и почти не охватывающий морские территории. Есть подозрение что Spatineo делали свой каталог с оглядкой именно на этот продукт, поскольку функции схожи.
Но ещё больше каталогов которые прекратили своё существование. К примеру WFS Geodata Catalog от германского GeoClub. Сейчас можно найти только скриншот.
Ещё был Pyxis crawler с каталогом из 29+ тысяч датасетов, вот он ближе к GeoSeer, но индексировал всего 1572 источника и его тоже больше нет. Тоже остался тоже скриншот.
И был ещё такой поисковик Geometa, но теперь даже его скриншот найти оказалось непросто.
Фактических попыток систематизировать и сделать доступными геоданные и геосервисы было много. Можно сказать что у Dateno тоже есть подзадача в части геоданных.
В каталоге Dateno сейчас 4.4 миллиона наборов геоданных извлеченных из 3127 геопорталов. При этом в реестре Dateno всего 5955 геопорталов и после индексации оставшихся объём геоданных существенно вырастет, кроме того много геоданных в других типах дата каталогов: порталах открытых данных, научных репозиториях и тд., это тоже добавит число геоданных.
Но пока приходится держать в голове что в части геоданных относительно сравнимой референсной базой является GeoSeer.
Ссылки:
[1] https://directory.spatineo.com
[2] https://statuschecker.fgdc.gov
#opendata #geodata #datasets #datacatalogs #dateno
Почему я в последнее время много думаю и пишу про геоданные?
Есть 4 основных типов общедоступных данных данных которые собираются в Dateno:
- открытые данные (opendata). С ними всё довольно понятно, их много, не не бесконечно много. Большая часть порталов известны, далее просто длительная методическая работа по их систематизации и сбору датасетов
- научные данные. Тут не всё так понятно, и этих данных по объёму более всего в мире, но в каждой науке свои виды каталогов данных, стандарты и тд. За пределами отдельных научных дисциплин у этих данных не так много пользы
- статистика и индикаторы. Нужны всем, чаще стандартизированы, поддаются систематизированному сбору и "расщепляются" на множество поддатасетов в привязке к конкретным странам и территориям. Много усилий требуется по агрегации национальных каталогов статистики.
- геоданные. Их много, чаще стандартизированы, но поиск и каталогизация явно недостаточны. Предыдущие попытки чаше безуспешны.
Остальные типы данных - это данные для машинного обучения, данные из коммерческих маркетплейсов или датасеты из порталов микроданных (социология), все они сильно меньше количественно.
Существенный количественный рост данных в Dateno будет от трёх категорий: научные данные, данные индикаторов и геоданные.
При этом научные данные можно _очень быстро_ загрузить из 3-4 крупных источников и это добавит +20 млн датасетов и создаст огромные пузыри данных по нескольким языкам, категориям и темам.
Данные индикаторов стремительно превратят Dateno в портал по макроэкономике/макростатистике. Их также можно загрузить +5 млн датасетов в короткое время.
А в агрегированных геоданных сейчас есть объективный "пузырь", огромное число датасетов по Германии отчего в любом поисковике по данным доля геоданных их Германии достигает 40-60% от общего числа. Если не больше.
Конечно, в какой-то момент, можно перестать думать про этот баланс и залить в Dateno несколько десятков миллионов датасетов и уже потом заниматься вопросами качества индекса. Так, например, сделали в агрегаторах научных данных типа SciDb и OpenAIRE. Там очень много мусора который создаёт количество датасетов, но который и почти не найдёшь потому что эти мусорные данные даже не подпадают под фасеты. В общем-то там ставка однозначно сделана на количество датасетов, а в этом смысле нет проблемы достигнуть того же.
#opendata #data #dateno #thoughts #geodata
Есть 4 основных типов общедоступных данных данных которые собираются в Dateno:
- открытые данные (opendata). С ними всё довольно понятно, их много, не не бесконечно много. Большая часть порталов известны, далее просто длительная методическая работа по их систематизации и сбору датасетов
- научные данные. Тут не всё так понятно, и этих данных по объёму более всего в мире, но в каждой науке свои виды каталогов данных, стандарты и тд. За пределами отдельных научных дисциплин у этих данных не так много пользы
- статистика и индикаторы. Нужны всем, чаще стандартизированы, поддаются систематизированному сбору и "расщепляются" на множество поддатасетов в привязке к конкретным странам и территориям. Много усилий требуется по агрегации национальных каталогов статистики.
- геоданные. Их много, чаще стандартизированы, но поиск и каталогизация явно недостаточны. Предыдущие попытки чаше безуспешны.
Остальные типы данных - это данные для машинного обучения, данные из коммерческих маркетплейсов или датасеты из порталов микроданных (социология), все они сильно меньше количественно.
Существенный количественный рост данных в Dateno будет от трёх категорий: научные данные, данные индикаторов и геоданные.
При этом научные данные можно _очень быстро_ загрузить из 3-4 крупных источников и это добавит +20 млн датасетов и создаст огромные пузыри данных по нескольким языкам, категориям и темам.
Данные индикаторов стремительно превратят Dateno в портал по макроэкономике/макростатистике. Их также можно загрузить +5 млн датасетов в короткое время.
А в агрегированных геоданных сейчас есть объективный "пузырь", огромное число датасетов по Германии отчего в любом поисковике по данным доля геоданных их Германии достигает 40-60% от общего числа. Если не больше.
Конечно, в какой-то момент, можно перестать думать про этот баланс и залить в Dateno несколько десятков миллионов датасетов и уже потом заниматься вопросами качества индекса. Так, например, сделали в агрегаторах научных данных типа SciDb и OpenAIRE. Там очень много мусора который создаёт количество датасетов, но который и почти не найдёшь потому что эти мусорные данные даже не подпадают под фасеты. В общем-то там ставка однозначно сделана на количество датасетов, а в этом смысле нет проблемы достигнуть того же.
#opendata #data #dateno #thoughts #geodata
В рубрике закрытых данных в РФ у геопортала Архангельской области на базе ArcGIS закончилась лицензия [1] и слои данных и сервисы с этого сервера более недоступны. Хотя они всё ещё перечислены в их каталоге геоданных [2]. Похоже что геопортал уже, или перевели, или переводят на российскую ГИС Orbis, у которой открытых слоёв с данными нет и в каталоге они не перечислены, но есть недокументированные API. Не совместимые с ArcGIS или с протоколами OGC.
А каталог геоданных в Архангельской области не обновляли уже 3 года.
Ссылки:
[1] http://maps1.dvinaland.ru/arcgis/rest/services/AdressnPlan/Kadastr/FeatureServer/0
[2] https://maps29.ru/catalog/#
[2] https://maps29.ru
#opendata #closeddata #datasets #russia #geodata
А каталог геоданных в Архангельской области не обновляли уже 3 года.
Ссылки:
[1] http://maps1.dvinaland.ru/arcgis/rest/services/AdressnPlan/Kadastr/FeatureServer/0
[2] https://maps29.ru/catalog/#
[2] https://maps29.ru
#opendata #closeddata #datasets #russia #geodata
Полезные ссылки про технологии, данные и не только:
- Top Programming Languages 2024 [1] от IEEE Spectrum, для интриги не назову языки лидеры. Но всё очевидно:)
- GCSE results 2024: The main trends in grades and entries [2] лонгрид про данные результатов британского экзамена GCSE от Education Datalab.
- New Washington Post AI tool sifts massive data sets [3] в Axios о том что у Washington Post новый ИИ инструмент для просеивания данных, через него уже прогнали базу видеороликов кандидатов в президенты [4].
- Using Perplexity to prepare to job interview [5] автор описывает инструкции и шаблон промпт по подготовке к интервью компании на основании описания вакансии. Эта идея имеет больше глубины чем кажется на первый взгляд. Применимо не только к подготовке к интервью, но и в принятии решения откликаться ли на вакансию.
- Benchmarking energy usage and performance of Polars and pandas [6] сравнение энергопотребления при использовании Polars и Pandas. Интересен сам факт сравнения, но объекты сравнения подобраны плохо. Сравнивать надо с теми же движками что применялись в 1 billion rows challenge, а не вот так. Pandas уже какое-то время рассматривается как референсный продукт, хуже которого быть нельзя в части скорости работы с данными.
- No, 80% of data isn’t spatial (and why that is a good thing) [7] автор опровергает, вернее, пытается опровергнуть тот факт что 80% датасетов это геоданные. Нууу, вот тут то можно и поспорить. Количественно точно не 80%. А вот качественно, вернее объёмно по хранению... До того как объёмы геномных данных не начали накапливаться десятками петабайтов, а это где-то лет 5 назад началось, геоданные, с учётом данных наук о Земле, могли по объёму быть и более 80%. Сейчас я думаю что геномные данные составляют не менее 50%: данных.
Ссылки:
[1] https://spectrum.ieee.org/top-programming-languages-2024
[2] https://ffteducationdatalab.org.uk/2024/08/gcse-results-2024-the-main-trends-in-grades-and-entries/
[3] https://www.axios.com/2024/08/20/washington-post-ai-tool-data
[4] https://www.washingtonpost.com/elections/interactive/2024/republican-campaign-ads-immigration-border-security/
[5] https://www.linkedin.com/posts/patleomi_i-just-unlocked-a-really-cool-new-use-case-activity-7232456130281549825-onDm
[6] https://pola.rs/posts/benchmark-energy-performance/
[7] https://www.spatialstack.ai/blog/no-80-of-data-isn-t-spatial-and-why-that-is-a-good-thing
#data #ai #geodata #readings
- Top Programming Languages 2024 [1] от IEEE Spectrum, для интриги не назову языки лидеры. Но всё очевидно:)
- GCSE results 2024: The main trends in grades and entries [2] лонгрид про данные результатов британского экзамена GCSE от Education Datalab.
- New Washington Post AI tool sifts massive data sets [3] в Axios о том что у Washington Post новый ИИ инструмент для просеивания данных, через него уже прогнали базу видеороликов кандидатов в президенты [4].
- Using Perplexity to prepare to job interview [5] автор описывает инструкции и шаблон промпт по подготовке к интервью компании на основании описания вакансии. Эта идея имеет больше глубины чем кажется на первый взгляд. Применимо не только к подготовке к интервью, но и в принятии решения откликаться ли на вакансию.
- Benchmarking energy usage and performance of Polars and pandas [6] сравнение энергопотребления при использовании Polars и Pandas. Интересен сам факт сравнения, но объекты сравнения подобраны плохо. Сравнивать надо с теми же движками что применялись в 1 billion rows challenge, а не вот так. Pandas уже какое-то время рассматривается как референсный продукт, хуже которого быть нельзя в части скорости работы с данными.
- No, 80% of data isn’t spatial (and why that is a good thing) [7] автор опровергает, вернее, пытается опровергнуть тот факт что 80% датасетов это геоданные. Нууу, вот тут то можно и поспорить. Количественно точно не 80%. А вот качественно, вернее объёмно по хранению... До того как объёмы геномных данных не начали накапливаться десятками петабайтов, а это где-то лет 5 назад началось, геоданные, с учётом данных наук о Земле, могли по объёму быть и более 80%. Сейчас я думаю что геномные данные составляют не менее 50%: данных.
Ссылки:
[1] https://spectrum.ieee.org/top-programming-languages-2024
[2] https://ffteducationdatalab.org.uk/2024/08/gcse-results-2024-the-main-trends-in-grades-and-entries/
[3] https://www.axios.com/2024/08/20/washington-post-ai-tool-data
[4] https://www.washingtonpost.com/elections/interactive/2024/republican-campaign-ads-immigration-border-security/
[5] https://www.linkedin.com/posts/patleomi_i-just-unlocked-a-really-cool-new-use-case-activity-7232456130281549825-onDm
[6] https://pola.rs/posts/benchmark-energy-performance/
[7] https://www.spatialstack.ai/blog/no-80-of-data-isn-t-spatial-and-why-that-is-a-good-thing
#data #ai #geodata #readings
IEEE Spectrum
The Top Programming Languages 2024
Typescript and Rust are among the rising stars
В рубрике интересных продуктов для публикации данных малоизвестный pycsw [1] движок с открытым кодом для публикации метаданных для геоданных. Поддерживает стандарты STAC API, CSW, OpenAPI, OGC Collections, OpenSearch, OAI-PMH и даже SRU, который, скорее, для библиотечных систем.
Имеет немного внедрений, около 50 по всему миру [2] во всяком случае тех что известны самим разработчикам.
Сильно менялся от версии к версии. До версии 3.0 был просто движком для публикации CSW каталогов, а с версии 3.0 чем-то стал конкурировать с геосервером или дополнять, тут уж как посмотреть.
С точки зрения архитектуры штука не то чтобы сильно современная, но открытый код, но расширяется плагинами и, в целом, функции индексации геоданных может выполнять неплохо если прикрутить к нему интерфейс, API для управления и тд.
Ссылки:
[1] https://pycsw.org
[2] https://raw.githubusercontent.com/geopython/pycsw.org/gh-pages/live-deployments.geojson
#opendata #geodata #datacatalogs #opensource
Имеет немного внедрений, около 50 по всему миру [2] во всяком случае тех что известны самим разработчикам.
Сильно менялся от версии к версии. До версии 3.0 был просто движком для публикации CSW каталогов, а с версии 3.0 чем-то стал конкурировать с геосервером или дополнять, тут уж как посмотреть.
С точки зрения архитектуры штука не то чтобы сильно современная, но открытый код, но расширяется плагинами и, в целом, функции индексации геоданных может выполнять неплохо если прикрутить к нему интерфейс, API для управления и тд.
Ссылки:
[1] https://pycsw.org
[2] https://raw.githubusercontent.com/geopython/pycsw.org/gh-pages/live-deployments.geojson
#opendata #geodata #datacatalogs #opensource
В рубрике интересных малоизвестных проектов по публикации данных WMO Information System (WIS) 2.0 [1] проект Всемирной метеорологической организации по стандартизированному и систематизированному сбору данных о местной погоде от национальных метеорологических агентств. WIS 2.0 представляет собой набор стандартов по предоставлению данных и для упрощения работы по стандартам WMO предоставляет открытое и бесплатное ПО WIS 2 in a box [2] в которое поступает данные со станций метеонаблюдения и данные предоставляются в виде OGC API (стандарт геоданных) через встроенный внутрь движок pygeoapi [3].
Все публикуемые в WIS 2.0 in a box стандартизированы, там всего несколько коллекций: метаданные, станции, уведомления о данных и ежечасные синоптические наблюдения.
Большая часть инсталляций WIS 2.0 in a box общедоступны, но и не очевидно может быть где найти, но и это не так сложно, если захотеть.
Вот примеры серверов с WIS 2 in a box:
- США https://wis2node.nws.noaa.gov
- Белиз https://wis.nms.gov.bz
- Казахстан https://wis2box.kazhydromet.kz
- Россия http://wis2box.mecom.ru
- Китай https://wis2node.wis.cma.cn/
И так далее, таких инсталляций довольно много, что делает pygeoapi одним из довольно популярных движков для публикации геоданных.
P.S. Мне так и не удалось найти инсталляции WIS 2.0 in a box в Армении, возможно его там и нет, а данные передаются каким-то другим образом. Как я помню, синоптические данные в странах СНГ собирались через Росгидромет.
Ссылки:
[1] https://community.wmo.int/en/activity-areas/wis
[2] https://docs.wis2box.wis.wmo.int/en/1.0b7/index.html
[3] https://pygeoapi.io/
#opendata #datacatalogs #geodata #datasets #synoptic #weather
Все публикуемые в WIS 2.0 in a box стандартизированы, там всего несколько коллекций: метаданные, станции, уведомления о данных и ежечасные синоптические наблюдения.
Большая часть инсталляций WIS 2.0 in a box общедоступны, но и не очевидно может быть где найти, но и это не так сложно, если захотеть.
Вот примеры серверов с WIS 2 in a box:
- США https://wis2node.nws.noaa.gov
- Белиз https://wis.nms.gov.bz
- Казахстан https://wis2box.kazhydromet.kz
- Россия http://wis2box.mecom.ru
- Китай https://wis2node.wis.cma.cn/
И так далее, таких инсталляций довольно много, что делает pygeoapi одним из довольно популярных движков для публикации геоданных.
P.S. Мне так и не удалось найти инсталляции WIS 2.0 in a box в Армении, возможно его там и нет, а данные передаются каким-то другим образом. Как я помню, синоптические данные в странах СНГ собирались через Росгидромет.
Ссылки:
[1] https://community.wmo.int/en/activity-areas/wis
[2] https://docs.wis2box.wis.wmo.int/en/1.0b7/index.html
[3] https://pygeoapi.io/
#opendata #datacatalogs #geodata #datasets #synoptic #weather
Вдогонку к тексту про недокументированные API, маленький лайфхак о котором мало кто знает. У сервисов ArcGIS проверка доступа к ним зависит от вида запрашиваемого контента, для одних и тех же данных. Если обратится по ссылке к HTML представлению то может быть ошибка 403, а если к JSON то всё возвращается.
На скриншотах сервер с данными ArcGIS в Индии. Его можно открыть по ссылке. Он выдаст 403 ошибку, потом добавляем ?f=json и получаем ответ в формате JSON. Что важно, даже несмотря на то что администратор ограничил просмотр директорий с сервисами.
Это уже чуть-чуть ближе к инфобезу, но серьёзные данные и так не выставляют в ArcGIS в открытый доступ, а краулеры вообще не знают что там администратор ограничил. JSON доступен и парсится? Вот и славно.
#opendata #undocumentedapi #datasets #arcgis #geodata
На скриншотах сервер с данными ArcGIS в Индии. Его можно открыть по ссылке. Он выдаст 403 ошибку, потом добавляем ?f=json и получаем ответ в формате JSON. Что важно, даже несмотря на то что администратор ограничил просмотр директорий с сервисами.
Это уже чуть-чуть ближе к инфобезу, но серьёзные данные и так не выставляют в ArcGIS в открытый доступ, а краулеры вообще не знают что там администратор ограничил. JSON доступен и парсится? Вот и славно.
#opendata #undocumentedapi #datasets #arcgis #geodata
В рубрике доступных, но недокументированных открытых данных которые. по хорошему, российское Минэкономразвития должно было бы публиковать на портале открытых данных если бы он был, геоданные инвестиционной карты РФ [1] хотя никак не обозначены и не документированы публично тем не менее доступны через интерфейсы API опенсорс продукта GeoServer который используется внутри этого портала. Разработчики закрыли интерфейс самого геосервера, но закрыть интерфейсы API невозможно без глубокой переделки сайта, поскольку именно с сайта слои автоматически подгружаются. Поэтому и рассказать об этом можно без опасений, API исчезнут только если исчезнет сам портал.
- https://investmapapi.economy.gov.ru/geoserver/ows?service=WMS&version=1.1.1&request=GetCapabilities - WMS 1.1.1
- https://investmapapi.economy.gov.ru/geoserver/ows?service=WMS&version=1.3.0&request=GetCapabilities - WMS 1.3.0
- https://investmapapi.economy.gov.ru/geoserver/ows?service=WFS&version=1.0.0&request=GetCapabilities - WFS 1.0.0
- https://investmapapi.economy.gov.ru/geoserver/ows?service=WFS&version=1.1.0&request=GetCapabilities - WFS 1.1.0
- https://investmapapi.economy.gov.ru/geoserver/ows?service=WFS&version=2.0.0&request=GetCapabilities - WFS 2.0.0
- https://investmapapi.economy.gov.ru/geoserver/ows?service=WCS&version=1.0.0&request=GetCapabilities - WCS 1.0.0
- https://investmapapi.economy.gov.ru/geoserver/ows?service=WCS&version=1.1.0&request=GetCapabilities - WCS 1.1.0
- https://investmapapi.economy.gov.ru/geoserver/ows?service=WCS&version=1.1.1&request=GetCapabilities - WCS 1.1.1
- https://investmapapi.economy.gov.ru/geoserver/ows?service=WCS&version=1.1&request=GetCapabilities - WCS 1.1
- https://investmapapi.economy.gov.ru/geoserver/ows?service=WCS&version=2.0.1&request=GetCapabilities - WCS 2.0.1
- https://investmapapi.economy.gov.ru/geoserver/ows?service=WPS&version=1.0.0&request=GetCapabilities - WPS 1.0.0
- https://investmapapi.economy.gov.ru/geoserver/gwc/service/tms/1.0.0 - TMS. 1.0.0
- https://investmapapi.economy.gov.ru/geoserver/gwc/service/wms?request=GetCapabilities&version=1.1.1&tiled=true - WMTS 1.1.1
- https://investmapapi.economy.gov.ru/geoserver/gwc/service/wmts?REQUEST=GetCapabilities - WMTS 1.0.0
Этот пример не единственный, в России общедоступных инсталляций GeoServer 12 штук, на сегодняшний день. Это немного, но они есть.
Ссылки:
[1] https://invest.gov.ru
#opendata #russia #datasets #geodata #spatial
- https://investmapapi.economy.gov.ru/geoserver/ows?service=WMS&version=1.1.1&request=GetCapabilities - WMS 1.1.1
- https://investmapapi.economy.gov.ru/geoserver/ows?service=WMS&version=1.3.0&request=GetCapabilities - WMS 1.3.0
- https://investmapapi.economy.gov.ru/geoserver/ows?service=WFS&version=1.0.0&request=GetCapabilities - WFS 1.0.0
- https://investmapapi.economy.gov.ru/geoserver/ows?service=WFS&version=1.1.0&request=GetCapabilities - WFS 1.1.0
- https://investmapapi.economy.gov.ru/geoserver/ows?service=WFS&version=2.0.0&request=GetCapabilities - WFS 2.0.0
- https://investmapapi.economy.gov.ru/geoserver/ows?service=WCS&version=1.0.0&request=GetCapabilities - WCS 1.0.0
- https://investmapapi.economy.gov.ru/geoserver/ows?service=WCS&version=1.1.0&request=GetCapabilities - WCS 1.1.0
- https://investmapapi.economy.gov.ru/geoserver/ows?service=WCS&version=1.1.1&request=GetCapabilities - WCS 1.1.1
- https://investmapapi.economy.gov.ru/geoserver/ows?service=WCS&version=1.1&request=GetCapabilities - WCS 1.1
- https://investmapapi.economy.gov.ru/geoserver/ows?service=WCS&version=2.0.1&request=GetCapabilities - WCS 2.0.1
- https://investmapapi.economy.gov.ru/geoserver/ows?service=WPS&version=1.0.0&request=GetCapabilities - WPS 1.0.0
- https://investmapapi.economy.gov.ru/geoserver/gwc/service/tms/1.0.0 - TMS. 1.0.0
- https://investmapapi.economy.gov.ru/geoserver/gwc/service/wms?request=GetCapabilities&version=1.1.1&tiled=true - WMTS 1.1.1
- https://investmapapi.economy.gov.ru/geoserver/gwc/service/wmts?REQUEST=GetCapabilities - WMTS 1.0.0
Этот пример не единственный, в России общедоступных инсталляций GeoServer 12 штук, на сегодняшний день. Это немного, но они есть.
Ссылки:
[1] https://invest.gov.ru
#opendata #russia #datasets #geodata #spatial