В рубрике как это устроено у них открытые данные в Великобритании. Самый очевидный опыт когда дело касается открытых данных. Один из эпицентров движухи про открытые данные в мире был именно в Великобритании и один из первых порталов государственных открытых данных data.gov.uk также появился именно там.

Сейчас там 67 тысяч наборов данных и сам портал выглядит если не запущенным, то точно не развивающимся уже несколько лет. Особенно если сравнить с общеевропейским порталом data.europe.eu или порталом открытых данных Франции data.gouv.fr.

Малоизвестная широкой публике особенность открытости данных в Великобритании - это огромное число академических порталов раскрытия данных. Фактически данные публикуются всеми исследовательскими центрами и университетами, либо в общих порталах открытого доступа и раскрытия research outputs, либо на специальных порталах с research data.

Параллельно с этим в Великобритании существует множество порталов открытых данных городов и отдельных графств, множество геопорталов и тд. В реестре Dateno сейчас 382 каталога данных страны и почти наверняка есть ещё неучтённые. Из каталогов которые можно выделить:

Открытые данные
- Resource Data https://www.resourcedata.org

Геоданные
- NERC Geonetwork https://csw-nerc1.ceda.ac.uk/geonetwork/
- CEDA Geonetwork https://csw.ceda.ac.uk/geonetwork

Научные данные
- British Antarctic Survey Data https://data.bas.ac.uk

#opendata #datasets #uk #datacatalogs

17-18 сентября я буду в Алма-Ата, в Казахстане, какое-то число встреч встреч уже запланировано, если задумаете со мной там пересечься, напишите.

А пока об открытых данных в Казахстане я неоднократно тут писал, в стране довольно контрастная ситуация когда одновременно есть портал данных data.egov.kz который хоть и называется порталом открытых данных, но по факту ничего открытого там нет. И параллельно существует геопортал НИПД где как раз именно открытые данные, но только пространственные и в отличие от data.egov.kz он сделан на типовом ПО GeoNode как раз предназначенном для раскрытия геоданных.

А главная особенность Казахстана в большом числе региональных геопорталов сделанных местными компаниями и, соответственно, на которых слои карт отдаются в каких-то собственных форматах вместо общепринятых.

И отдельно, важная тема, в Казахстане практически нет практики публикации научных данных. Либо эта культура ещё не сформировалась, либо публикация данных идёт только на зарубежных ресурсах

В целом ощущения что данных много, систематизации мало, а проекты вроде data.egov.kz правильнее было бы закрыть или радикально переделать.

#opendata #datasets #datacatalogs #kazakhstan

Давно размышляю о том как в научной среде публикуют данные и насколько всё зависит от научной дисциплины. В разных науках подход, инструменты, культура работы с данными и их доступность существенно отличаются.

Например, особняком идёт всё что касается life sciences особенно в части биоинформатики. Практически все исследования там, или создают данные, или используют и ссылаются на данные, или то и другое. Фактически это огромная связанная инфраструктура через стандарты, идентификаторы, специальные платформы и специализированные платформы и базы данных. Собственный мир развивающийся по собственным правилам.

Второй похожий блок - это науки о Земле включая климатологию, метеорологию, геофизику, науки о морях и океанах. По внутренним ощущениям там не так всё технологизировано, вернее, несколько консервативнее, но также это собственная экосистема.

Особняком данные связанные с ИИ, одна из областей где коммерческих данных может быть больше чем научных. Большая часть из них сконцентрированы в Kaggle и Hugging Face.

И отдельная история - это экономика, социальные науки, гуманитарные науки, госуправление и тд. Там данные если публикуются то скорее рассматриваются как один из результатов научной деятельности. Вот они публикуются, или на тех же ресурсах что и научные статьи, или на специализированных научных порталах общего типа.

Всё это сильно влияет на то как собирать данные, что считать датасетами, объём собираемых данных и так далее.

К примеру, сбор научных данных из репозиториев научных результатов - это, часто, поиск иголки в стоге сена. Не все научные репозитории поддерживают API и фильтрацию результатов по типу содержимого. Из репозиториев на базе DSpace, к примеру, надо вначале извлечь всё, а потом уже процеживать их по множеству критериев чтобы вытащить датасеты. Из 1 миллиона таких научных результатов, то что является датасетами будет 50-60 тысяч записей.

Возникает ситуация когда можно собирать научные данные и в процессе приходится ещё множество метаданных других научных работ и поисковик/поисковый индекс по научным работам получается автоматически. Как бы естественно. Но делать, его, вряд ли осмысленно поскольку таких поисковиков множество.

#thoughts #datasearch #openaccess #opendata

В рубрике как это устроено у них, поисковик по биомедицинским датасетам DataMed [1], создан в Университете Калифорнии, Сан Диего, на грант 10 миллионов USD [2] от Национального института здравоохранения США и других грантодающих организаций.

С одной стороны, это действительно поисковик, с 49 проиндексированными репозиториями, 4-мя фасетами и 1.2 миллионами датасетов, а с другой стороны...

Из этих репозиториев топ 4 содержат 1 миллион датасетов, более 83% и, в целом, если пройтись по сайтам этих топ 4 репозиториев: ClinicalTrials, Gene Expression Omnibus, NeuroMorpho, Zenodo то их поиск содержит гораздо больше возможностей.

Кроме того сами особенности индексируемых данных учитываются, как бы сказать, никак.

Не выглядит, конечно, как продукт за 10 миллиона долларов, но даже в таком виде любопытен и потенциально полезен.

И конечно, это не поисковик, а по сути агрегатор репозиториев. Главное отличие поисковика по данным и агрегатора, в том что агрегатор создан быть проиндексированным поисковыми системами и у каждого датасета есть отдельная индексируемая страница. А поисковик не предполагает что его будут индексировать другие поисковики.

Ссылки:
[1] https://datamed.org
[2] https://reporter.nih.gov/project-details/1U24AI117966-01

#opendata #datasets #datasearch #datacatalogs #healthcare #bioinformatics

NASA Space Apps Challenge 2024 [1] проходит в этом году по всему миру и включает множество локальных мероприятий, в том числе на постсоветском пространстве, за исключением России, Беларуси, Киргизии и Армении [2]. Почему не проходят в Киргизии я не знаю, удивительно что нет в Армении, чувствую надо было самим организовать, а не думать что кто-то из околокосмической тусовки это сделает.

У НАСА на хакатоне есть набор задач [3], большая часть которых связаны с данными, например, по задаче Landsat Reflectance Data: On the Fly and at Your Fingertips, множество ссылок на открытые данные в KML, Shapefile и других [4].

Для тех кто учится и находится в странах где есть местные события этого глобального хакатона - это отличная возможность потренировать навыки в работе с данными и сделать что-то полезное.

Ссылки:
[1] https://www.spaceappschallenge.org/nasa-space-apps-2024/
[2] https://www.spaceappschallenge.org/nasa-space-apps-2024/2024-local-events/
[3] https://www.spaceappschallenge.org/nasa-space-apps-2024/challenges/
[4] https://www.spaceappschallenge.org/nasa-space-apps-2024/challenges/landsat-reflectance-data-on-the-fly-and-at-your-fingertips/?tab=resources

#opendata #hackathons #space #nasa

Я, кстати, в очередной раз могу сказать что открытые данные - это, в первую очередь, культура и систематизация работы с данными. Так сложилось что я регулярно работаю с большими базами документов порождённых органами власти. Не с отдельными файлами, а прям с копиями банков документов законов и других НПА. И огромная часть этих НПА - это, безусловно, то что должно быть доступно в виде данных, а не в виде отсканированных PDF документов.

Если бы официальные документы все и всеми публиковались бы с приложениями, хотя бы в виде Excel файлов, то доступных данных было бы гораздо больше.

Например из десятков тысяч документов опубликованных органами власти г. Москвы на оф сайте mos.ru, как минимум несколько тысяч - это очень большие таблицы, в сотни и тысячи страниц опубликованные как сканы. Если бы их публиковали иначе, то то же Правительство Москвы могло бы публиковать не несколько сотен, а несколько тысяч наборов данных, потенциально весьма востребованных к тому же.

Это просто пример, он справедлив к отношении практически всех органов власти, особенно крупных стран и территорий.

А я об этом задумался ещё давно в контексте того что поиск по данным может начинаться как поиск по каталогам данных и индексированием того что уже машиночитаемо, а продолжаться охватывая то что ещё не машиночитаемо, но может стать таковым. Чтобы проиндексировать каталог данных, надо сделать этот каталог данных (с).

#opendata #datasets #laws #datacatalogs

В рубрике больших интересных наборов данных Global Biodiversity Data [1] набор открытых данных по биоразнообразию собранный из нескольких научных работ и опубликованный в каталоге данных Всемирного банка.

Датасет относительно небольшой, около 2.2 ГБ в сжатом виде и содержит георазмеченные сведения по встречаемости различных видов.

О нём в августе писали в блоге Всемирного банка [2] и датасет полезен всем кто хочет изучить животный и растительный мир своей страны. Буквально годится для работы школьников на хакатонах например, но язык только английский.

Ссылки:
[1] https://datacatalog.worldbank.org/search/dataset/0066034/global_biodiversity_data
[2] https://blogs.worldbank.org/en/opendata/a-new-world-bank-database-to-support-a-new-era-in-biodiversity-c

#opendata #datasets #worldbank #biodiversity