Интересная свежая статья в Journal of Democracy под названием Delivering Democracy. Why Results matter? [1], на русском языке она прозвучала была с двояким смыслом "Доставляя демократию. Почему результаты имеют значение?". Доставляя как: гуманитарными или военными самолётами? Но здесь речь о классическом понимании provide (предоставлять). Среди авторов статьи Френсис Фукуяма что ещё одна причина её почитать.
Если коротко, то основная идея в том что Демократия не может быть основана только на идеалах. Граждане хотят результатов: работы, безопасности, услуг. Мысль не то чтобы новая, но предельно коротко и точно изложенная именно в этой статье и то что ситуации когда в демократических странах идут долгие экономические кризисы то возникают и кризисы восприятия демократии и наоборот и есть бесспорные экономические успехи в авторитарных странах.
Я, также, ранее не встречал термина performance legitimacy, он есть в предыдущей статье Бена Кросса, Performance Legitimacy for Realists [2] одного из соавторов. Это термин применяемый к восточно-азиатским странам и его можно описать так
Легитимность на основе эффективности (или performance legitimacy) — это концепция, согласно которой власть обосновывает своё право на управление через успешное выполнение задач, направленных на улучшение жизни граждан, а не через традиционные или демократические источники легитимности. Этот подход основывается на достижении положительных материальных результатов, таких как экономический рост, снижение уровня бедности и повышение качества жизни населения.
И, кстати, он применим не только к восточно-азиатским странам, многие авторитарные страны в мире идут тем же путём. И это не худшая форма авторитаризма, конечно,.
Ключевое в статье - это акцент на том как перезапустить демократии чтобы они тоже могли доставлять не хуже авторитарных режимов и, честно говоря, ответов там мало. Я увидел один базовый тезис - лучше управляйте экономикой и его расширение эффективнее развивайте инфраструктуру.
Всё это, конечно, к технологической инфраструктуре и цифровым сервисам имеет прямое отношение. У демократических государств гораздо больше барьеров в их реализации. Авторитаризм имеющие большие экономические ресурсы может быть весьма эффективен. Как демократиям научиться доставлять в этой области - вот в чём вопрос.
Ссылки:
[1] https://muse.jhu.edu/pub/1/article/954557
[2] https://muse.jhu.edu/pub/5/article/918473
#opengov #data tech #thoughts #democracy #digitalservices
Если коротко, то основная идея в том что Демократия не может быть основана только на идеалах. Граждане хотят результатов: работы, безопасности, услуг. Мысль не то чтобы новая, но предельно коротко и точно изложенная именно в этой статье и то что ситуации когда в демократических странах идут долгие экономические кризисы то возникают и кризисы восприятия демократии и наоборот и есть бесспорные экономические успехи в авторитарных странах.
Я, также, ранее не встречал термина performance legitimacy, он есть в предыдущей статье Бена Кросса, Performance Legitimacy for Realists [2] одного из соавторов. Это термин применяемый к восточно-азиатским странам и его можно описать так
Легитимность на основе эффективности (или performance legitimacy) — это концепция, согласно которой власть обосновывает своё право на управление через успешное выполнение задач, направленных на улучшение жизни граждан, а не через традиционные или демократические источники легитимности. Этот подход основывается на достижении положительных материальных результатов, таких как экономический рост, снижение уровня бедности и повышение качества жизни населения.
И, кстати, он применим не только к восточно-азиатским странам, многие авторитарные страны в мире идут тем же путём. И это не худшая форма авторитаризма, конечно,.
Ключевое в статье - это акцент на том как перезапустить демократии чтобы они тоже могли доставлять не хуже авторитарных режимов и, честно говоря, ответов там мало. Я увидел один базовый тезис - лучше управляйте экономикой и его расширение эффективнее развивайте инфраструктуру.
Всё это, конечно, к технологической инфраструктуре и цифровым сервисам имеет прямое отношение. У демократических государств гораздо больше барьеров в их реализации. Авторитаризм имеющие большие экономические ресурсы может быть весьма эффективен. Как демократиям научиться доставлять в этой области - вот в чём вопрос.
Ссылки:
[1] https://muse.jhu.edu/pub/1/article/954557
[2] https://muse.jhu.edu/pub/5/article/918473
#opengov #data tech #thoughts #democracy #digitalservices
muse.jhu.edu
Project MUSE - Delivering for Democracy: Why Results Matter
Обнаружил ещё один инструмент по проверке данных validator [1], умеет делать кросс табличные проверки данных и использует схему из спецификации Frictionless Data [2]. Пока малоизвестный, но кто знает. Он выглядит неплохо по способу реализации, но есть проблема с самой спецификацией и о ней отдельно.
Я неоднократно писал про Frictionless Data, это спецификация и набор инструментов созданных в Open Knowledge Foundation для описания и публикации наборов данных. Спецификация много лет развивалась, вокруг неё появился пул инструментов, например, свежий Open Data Editor [3] помогающий готовить датасеты для публикации на дата платформах на базе ПО CKAN.
С этой спецификацией есть лишь одна, но серьёзная проблема. Она полноценно охватывает только плоские табличные файлы. Так чтобы работать со схемой данных, использовать их SDK, тот же Open Data Editor и тд. Это даёт ей применение для некоторых видов данных с которыми работают аналитики и куда хуже с задачами дата инженерными.
Существенная часть рабочих данных с которыми я сталкивался - это не табличные данные. К примеру, в плоские таблицы плохо ложатся данные о госконтрактах или юридических лицах или объектах музейных коллекций. Там естественнее применения JSON и, соответственно, построчного NDJSON.
Для таких данных куда лучше подходят пакеты валидации данных вроде Cerberus [4]. Я использовал её в случае с реестром дата каталогов [5] в Dateno и пока не видел решений лучше.
Ссылки:
[1] https://github.com/ezwelty/validator/
[2] https://specs.frictionlessdata.io
[3] https://opendataeditor.okfn.org
[4] https://docs.python-cerberus.org/
[5] https://github.com/commondataio/dataportals-registry/
#opensource #data #datatools #dataquality
Я неоднократно писал про Frictionless Data, это спецификация и набор инструментов созданных в Open Knowledge Foundation для описания и публикации наборов данных. Спецификация много лет развивалась, вокруг неё появился пул инструментов, например, свежий Open Data Editor [3] помогающий готовить датасеты для публикации на дата платформах на базе ПО CKAN.
С этой спецификацией есть лишь одна, но серьёзная проблема. Она полноценно охватывает только плоские табличные файлы. Так чтобы работать со схемой данных, использовать их SDK, тот же Open Data Editor и тд. Это даёт ей применение для некоторых видов данных с которыми работают аналитики и куда хуже с задачами дата инженерными.
Существенная часть рабочих данных с которыми я сталкивался - это не табличные данные. К примеру, в плоские таблицы плохо ложатся данные о госконтрактах или юридических лицах или объектах музейных коллекций. Там естественнее применения JSON и, соответственно, построчного NDJSON.
Для таких данных куда лучше подходят пакеты валидации данных вроде Cerberus [4]. Я использовал её в случае с реестром дата каталогов [5] в Dateno и пока не видел решений лучше.
Ссылки:
[1] https://github.com/ezwelty/validator/
[2] https://specs.frictionlessdata.io
[3] https://opendataeditor.okfn.org
[4] https://docs.python-cerberus.org/
[5] https://github.com/commondataio/dataportals-registry/
#opensource #data #datatools #dataquality
В рубрике как это устроено у них о том как управляют публикацией открытых данных во Франции. Частью французского национального портала открытых данных является schema.data.gouv.fr [1] на котором представлено 73 схемы с описанием структурированных данных. Эти схемы охватывают самые разные области и тематики:
- схема данных о государственных закупках
- схема данных о грантах
- схема данных архивных реестров записей
и ещё много других.
Всего по этим схемам на портале data.gouv.fr опубликовано 3246 наборов данных, чуть более 5% от всего что там размещено.
Особенность портала со схемами в том что все они опубликованы как отдельные репозитории на Github созданными из одного шаблона. А сами схемы представлены, либо по стандарту Frictionless Data - тот самый формат про таблицы о котором я писал и он тут называется TableSchema, либо в формате JSONSchema когда данные не табличные. В общем-то звучит как правильное сочетания применения этих подходов.
А для простоты публикации данных по этим схемам у был создан сервис Validata [2] в котором загружаемые данные можно проверить на соответствие этой схеме.
Ссылки:
[1] https://schema.data.gouv.fr
[2] https://validata.fr/
#opendata #datasets #data #datatools #france
- схема данных о государственных закупках
- схема данных о грантах
- схема данных архивных реестров записей
и ещё много других.
Всего по этим схемам на портале data.gouv.fr опубликовано 3246 наборов данных, чуть более 5% от всего что там размещено.
Особенность портала со схемами в том что все они опубликованы как отдельные репозитории на Github созданными из одного шаблона. А сами схемы представлены, либо по стандарту Frictionless Data - тот самый формат про таблицы о котором я писал и он тут называется TableSchema, либо в формате JSONSchema когда данные не табличные. В общем-то звучит как правильное сочетания применения этих подходов.
А для простоты публикации данных по этим схемам у был создан сервис Validata [2] в котором загружаемые данные можно проверить на соответствие этой схеме.
Ссылки:
[1] https://schema.data.gouv.fr
[2] https://validata.fr/
#opendata #datasets #data #datatools #france
По поводу каталогов данных на базы Apache Iceberg, я не поленился и развернул один на базе Cloudflare R2 о котором писал ранее и могу сказать что всё прекрасно работает, с некоторыми оговорками конечно:
- каталог в Cloudflare R2 настраивается очень просто, без танцев с бубном, но требует ввода карты даже если не надо платить (на бесплатном тарифе в R2 можно хранить до 10GB и бесплатный исходящий трафик). Фактически там просто одна галочка которую надо включить
- подключение к pyIceberg также крайне простое, и в части загрузки данных, и в части запросов к ним. Для всего есть примеры
- а вот для прямого подключения DuckDB к этому каталогу танцы с бубном явно понадобятся, потому что в документации нет ничего про R2, примеры только с Amazon S3 Tables и Amazon Glue, скорее всего всё вскоре появится, но пока ничего нет.
- не заработало передача параметров фильтрации в функции table.scan, что решается последующим запросом к не фильтрованным записям, но при фильтрации требует очень много памяти;
- какие-либо UI для каталогов Apache Iceberg пока отсутствуют. Вернее есть встроенные инструменты в облачных сервисах и возможность посмотреть на загруженное в open source каталогах типа Nessie и Lakehouse, но всё это встроенные интерфейсы. Явно напрашивается UI для Iceberg browser и доступ к таблицам из веб интерфейса через DuckDB WASM к примеру.
- спецификация предусматривает возможность задания метаданных таблицам и пространствам имён, но у меня это не сработало. Впрочем я бы метаданные по пространствам имён хранил бы отдельно. Как то это логичнее
- хотя UI для каталога нет, но UI для доступа к данным в нём можно обеспечить через UI к DuckDB. Хотя для DuckDB нет пока инструкций для подключения к R2, но есть примеры прямого чтения метаданных по файлу манифеста в JSON
- есть ощущение что для работы с Iceberg и подобными таблицами напрашивается кеширующий клиент. Собственно я не первый и не один кто об этом думает.
В целом выглядит перспективно как долгосрочная технология, но ещё много что требует оптимизации и инструментарий только на стадии становления.
#datatools #data #dataengineering #dataanalytics
- каталог в Cloudflare R2 настраивается очень просто, без танцев с бубном, но требует ввода карты даже если не надо платить (на бесплатном тарифе в R2 можно хранить до 10GB и бесплатный исходящий трафик). Фактически там просто одна галочка которую надо включить
- подключение к pyIceberg также крайне простое, и в части загрузки данных, и в части запросов к ним. Для всего есть примеры
- а вот для прямого подключения DuckDB к этому каталогу танцы с бубном явно понадобятся, потому что в документации нет ничего про R2, примеры только с Amazon S3 Tables и Amazon Glue, скорее всего всё вскоре появится, но пока ничего нет.
- не заработало передача параметров фильтрации в функции table.scan, что решается последующим запросом к не фильтрованным записям, но при фильтрации требует очень много памяти;
- какие-либо UI для каталогов Apache Iceberg пока отсутствуют. Вернее есть встроенные инструменты в облачных сервисах и возможность посмотреть на загруженное в open source каталогах типа Nessie и Lakehouse, но всё это встроенные интерфейсы. Явно напрашивается UI для Iceberg browser и доступ к таблицам из веб интерфейса через DuckDB WASM к примеру.
- спецификация предусматривает возможность задания метаданных таблицам и пространствам имён, но у меня это не сработало. Впрочем я бы метаданные по пространствам имён хранил бы отдельно. Как то это логичнее
- хотя UI для каталога нет, но UI для доступа к данным в нём можно обеспечить через UI к DuckDB. Хотя для DuckDB нет пока инструкций для подключения к R2, но есть примеры прямого чтения метаданных по файлу манифеста в JSON
- есть ощущение что для работы с Iceberg и подобными таблицами напрашивается кеширующий клиент. Собственно я не первый и не один кто об этом думает.
В целом выглядит перспективно как долгосрочная технология, но ещё много что требует оптимизации и инструментарий только на стадии становления.
#datatools #data #dataengineering #dataanalytics
Полезные ссылки про данные, технологии и не только:
- vanna [1] движок с открытым кодом по генерации SQL запросов к СУБД на основе промптов. Относится к классу продуктов text-to-sql. Поддерживает много видом LLM и много баз данных. Выглядит многообещающие и его есть куда применить. Лицензия MIT.
- Boring Data [2] готовые шаблоны для Terraform для развёртывания своего стека данных. А я даже не думал что это может быть чем-то большим чем консультации, а оказывается тут просто таки автоматизированный сервис с немалым ценником.
- Understanding beneficial ownership data use [3] отчет о том как используются данные о бенефициарных собственниках компании, от Open Ownership. Пример того как делать исследования аудитории по большим общедоступным значимым базам данных / наборам данных.
- Дашборд по качеству данных в opendata.swiss [4] а ещё точнее по качеству метаданных, этим многие озадачены кто создавал большие каталоги данных.
- Open Data in D: Perfekte Idee, halbherzige Umsetzung? Ein Erfahrungsbericht. [5] выступление с рассказом о состоянии доступа к геоданным в Германии с конференции FOSSIG Munster. Всё на немецком, но всё понятно😜 там же презентации. TLDR: все геоданные в Германии доступны, но не во всех территориях одинаково. Можно только позавидовать
- Legal frictions for data openness [6] инсайты из 41 юридического случая проблем с использованием открытых данных для обучения ИИ.
Ссылки:
[1] https://github.com/vanna-ai/vanna
[2] https://www.boringdata.io/
[3] https://www.openownership.org/en/publications/understanding-beneficial-ownership-data-use/
[4] https://dashboard.opendata.swiss/fr/
[5] https://pretalx.com/fossgis2025/talk/XBXSVJ/
[6] https://ok.hypotheses.org/files/2025/03/Legal-frictions-for-data-openness-open-web-and-AI-RC-2025-final.pdf
#opendata #data #dataengineering #readings #ai #dataquality #geodata
- vanna [1] движок с открытым кодом по генерации SQL запросов к СУБД на основе промптов. Относится к классу продуктов text-to-sql. Поддерживает много видом LLM и много баз данных. Выглядит многообещающие и его есть куда применить. Лицензия MIT.
- Boring Data [2] готовые шаблоны для Terraform для развёртывания своего стека данных. А я даже не думал что это может быть чем-то большим чем консультации, а оказывается тут просто таки автоматизированный сервис с немалым ценником.
- Understanding beneficial ownership data use [3] отчет о том как используются данные о бенефициарных собственниках компании, от Open Ownership. Пример того как делать исследования аудитории по большим общедоступным значимым базам данных / наборам данных.
- Дашборд по качеству данных в opendata.swiss [4] а ещё точнее по качеству метаданных, этим многие озадачены кто создавал большие каталоги данных.
- Open Data in D: Perfekte Idee, halbherzige Umsetzung? Ein Erfahrungsbericht. [5] выступление с рассказом о состоянии доступа к геоданным в Германии с конференции FOSSIG Munster. Всё на немецком, но всё понятно😜 там же презентации. TLDR: все геоданные в Германии доступны, но не во всех территориях одинаково. Можно только позавидовать
- Legal frictions for data openness [6] инсайты из 41 юридического случая проблем с использованием открытых данных для обучения ИИ.
Ссылки:
[1] https://github.com/vanna-ai/vanna
[2] https://www.boringdata.io/
[3] https://www.openownership.org/en/publications/understanding-beneficial-ownership-data-use/
[4] https://dashboard.opendata.swiss/fr/
[5] https://pretalx.com/fossgis2025/talk/XBXSVJ/
[6] https://ok.hypotheses.org/files/2025/03/Legal-frictions-for-data-openness-open-web-and-AI-RC-2025-final.pdf
#opendata #data #dataengineering #readings #ai #dataquality #geodata
GitHub
GitHub - vanna-ai/vanna: 🤖 Chat with your SQL database 📊. Accurate Text-to-SQL Generation via LLMs using RAG 🔄.
🤖 Chat with your SQL database 📊. Accurate Text-to-SQL Generation via LLMs using RAG 🔄. - vanna-ai/vanna
В рубрике интересных порталов открытых данных, свежий портал открытых данных Министерства образования Франции [1]. Сделан на базе облачного ПО OpenDataSoft и предоставляет 242 набора данных по темам образования, спорта и молодёжи.
У французской компании OpenDataSoft очень неплохой продукт каталога данных который довольно популярен на субнациональном уровне во Франции и ряде других стран, в основном ЕС. В последние версии они туда добавили новые функции такие как анализ данных и отображение их карте и в других форматах.
Например, календарь министра национального образования [2] или отображение справочника школ на карте [3], но, конечно, самое главное - это продвинутое API и экспорт данных в разных форматах: CSV, JSON, Excel, Parquet и ещё 5 форматов для геоданных.
У OpenDataSoft в итоге очень хороший прогресс с их публичными каталогами данных. Я бы их порекламировал, но в РФ их каталог неприменим, а, к примеру, для Армении слишком дорог для общественных проектов.
При всей хорошей организации их каталога, при этом, отмечу что самое большое число датасетов в них которое я видел было около 40 тысяч наборов данных. Для сравнения в CKAN есть каталоги на 1+ миллионов датасетов. Поэтому качество не значит масштаб, а масштаб не равен качеству.
Тем не менее можно увидеть как теперь публикует данные Минобразования Франции.
Ссылки:
[1] https://data.education.gouv.fr
[2] https://data.education.gouv.fr/explore/dataset/fr-en-agenda-ministre-education-nationale/calendar/?disjunctive.uid&sort=dtstart&calendarview=month
[3] https://data.education.gouv.fr/explore/dataset/fr-en-annuaire-education/map/?disjunctive.type_etablissement&disjunctive.libelle_academie&disjunctive.libelle_region&disjunctive.ministere_tutelle&disjunctive.appartenance_education_prioritaire&disjunctive.nom_commune&disjunctive.code_postal&disjunctive.code_departement&location=9,45.88427,3.1723&basemap=jawg.streets
#opendata #education #france #datasets #data #datacatalogs
У французской компании OpenDataSoft очень неплохой продукт каталога данных который довольно популярен на субнациональном уровне во Франции и ряде других стран, в основном ЕС. В последние версии они туда добавили новые функции такие как анализ данных и отображение их карте и в других форматах.
Например, календарь министра национального образования [2] или отображение справочника школ на карте [3], но, конечно, самое главное - это продвинутое API и экспорт данных в разных форматах: CSV, JSON, Excel, Parquet и ещё 5 форматов для геоданных.
У OpenDataSoft в итоге очень хороший прогресс с их публичными каталогами данных. Я бы их порекламировал, но в РФ их каталог неприменим, а, к примеру, для Армении слишком дорог для общественных проектов.
При всей хорошей организации их каталога, при этом, отмечу что самое большое число датасетов в них которое я видел было около 40 тысяч наборов данных. Для сравнения в CKAN есть каталоги на 1+ миллионов датасетов. Поэтому качество не значит масштаб, а масштаб не равен качеству.
Тем не менее можно увидеть как теперь публикует данные Минобразования Франции.
Ссылки:
[1] https://data.education.gouv.fr
[2] https://data.education.gouv.fr/explore/dataset/fr-en-agenda-ministre-education-nationale/calendar/?disjunctive.uid&sort=dtstart&calendarview=month
[3] https://data.education.gouv.fr/explore/dataset/fr-en-annuaire-education/map/?disjunctive.type_etablissement&disjunctive.libelle_academie&disjunctive.libelle_region&disjunctive.ministere_tutelle&disjunctive.appartenance_education_prioritaire&disjunctive.nom_commune&disjunctive.code_postal&disjunctive.code_departement&location=9,45.88427,3.1723&basemap=jawg.streets
#opendata #education #france #datasets #data #datacatalogs
У меня много рефлексии по поводу всего что я слышал, читал и видел в записи с прошедшей в России конфы Data Fusion. Ещё несколько лет я зарёкся слишком много думать про госполитику в работе с данными в РФ и вместо этого пишу в жанре "как это работает у них" для понимания того как это не работает в РФ, но сказать могу об этом многое, наверное даже слишком многое.
Ключевая мысль которую не грех повторить в том что в РФ не западная (точно не европейская) и не китайская модели работы с рынком данных и цифровыми рынками в целом. Я опишу это всё своими словами, как можно проще, без юридических тонкостей.
Западная, особенно европейская, основана на:
- открытости данных/знаний как базовой ценности для всех данных относимым к общественному благу
- развитии и расширении прав пользователей в управлении данными - крайняя форма это европейский GDPR
- поощрение отраслевого обмена данными через кооперационные механизмы с участием государства и государствами поддерживаемая
- поощрению открытости в областях связанных с общественными интересами (развитие принципов открытой науки, прямая поддержка проектов с открытым кодом и данными)
Китайская модель основана на:
- безусловной доминанте государственных интересов над правами граждан на работу с их данными и интересами бизнеса
- приоритет экономики и интересов бизнеса над правами граждан на работу с их данными
- сильный фокус на обмен данными в научных исследованиях (как следствие госполитики развития науки) и открытости науки
Российская модель имеет некоторые сходства, но не похожа ни на одну из перечисленных:
- госполитика открытости де-факто приостановлена более 10 лет назад, с отдельными исключениями. До этого в течение 3-4 лет она была ближе к западной модели
- декларируемое расширение защиты данных граждан без расширения прав граждан на защиту. Это звучит странно, но имеет простую расшифровку. Вместо усиления юридической защиты граждан идёт усиление регуляторов в отношении организаций которые работают с персональными данными.
- отсутствие госполитики поддержки принципов открытой науки и поддержки проектов с открытым кодом и данными)
- приоритет принципов патернализма и контроля в цифровой сфере с нарастающим усилением давления на цифровой бизнес
Ключевое в российской госполитике - это патернализм и контроль. Поэтому гос-во столь активно стремится получить доступ к данным бизнеса и поэтому же столь тормозятся или не стартуют все инициативы по предоставлению данных из государственных информационных систем.
Специально всё это описываю безэмоционально и безоценочно, просто как описание контекста.
#opendata #data #regulation #russia
Ключевая мысль которую не грех повторить в том что в РФ не западная (точно не европейская) и не китайская модели работы с рынком данных и цифровыми рынками в целом. Я опишу это всё своими словами, как можно проще, без юридических тонкостей.
Западная, особенно европейская, основана на:
- открытости данных/знаний как базовой ценности для всех данных относимым к общественному благу
- развитии и расширении прав пользователей в управлении данными - крайняя форма это европейский GDPR
- поощрение отраслевого обмена данными через кооперационные механизмы с участием государства и государствами поддерживаемая
- поощрению открытости в областях связанных с общественными интересами (развитие принципов открытой науки, прямая поддержка проектов с открытым кодом и данными)
Китайская модель основана на:
- безусловной доминанте государственных интересов над правами граждан на работу с их данными и интересами бизнеса
- приоритет экономики и интересов бизнеса над правами граждан на работу с их данными
- сильный фокус на обмен данными в научных исследованиях (как следствие госполитики развития науки) и открытости науки
Российская модель имеет некоторые сходства, но не похожа ни на одну из перечисленных:
- госполитика открытости де-факто приостановлена более 10 лет назад, с отдельными исключениями. До этого в течение 3-4 лет она была ближе к западной модели
- декларируемое расширение защиты данных граждан без расширения прав граждан на защиту. Это звучит странно, но имеет простую расшифровку. Вместо усиления юридической защиты граждан идёт усиление регуляторов в отношении организаций которые работают с персональными данными.
- отсутствие госполитики поддержки принципов открытой науки и поддержки проектов с открытым кодом и данными)
- приоритет принципов патернализма и контроля в цифровой сфере с нарастающим усилением давления на цифровой бизнес
Ключевое в российской госполитике - это патернализм и контроль. Поэтому гос-во столь активно стремится получить доступ к данным бизнеса и поэтому же столь тормозятся или не стартуют все инициативы по предоставлению данных из государственных информационных систем.
Специально всё это описываю безэмоционально и безоценочно, просто как описание контекста.
#opendata #data #regulation #russia