Я для себя какое-то время назад составил список проектов по дата инженерии и аналитики для изучения и отслеживания.

Не у всех есть открытый код и некоторые я бы отдельно отметил:
- DoltHub - продукт и сервис по работе с данными как с Git, большой каталог данных. Активно используется в игровой индустрии и не только
- Mode - стартап Бэна Стенцила про рабочее место для аналитика. Полезно
- CastorDoc - дата каталог с сильным акцентом на автодокументирование. Его недавно купили Coalesce
- Clickhouse - open source продукт и сервис одной из лучших аналитической СУБД
- DuckDB - про это я пишу часто, open source продукт для аналитической базы и мощный инструмент запросов. Возможно лучший или один из лучших инструментов работы с parquet файлами
- CKAN - open source каталог открытых данных активно трансформирующийся в более человечный продукт PortalJS, в сильной конкуренции с другими продуктами для каталогов открытых данных
- OpenDataSoft - французский стартап облачного продукта каталога открытых данных. Не самый популярный, но имеет множество уникальных возможностей

А также я веду большую коллекцию продуктов с открытым кодом который я собрал в структурированных списках на Github вот тут https://github.com/ivbeg?tab=stars

#opendata #data #dataanalytics #dataengineering

В CKAN появилась поддержка схемы метаданных Croissant [1], переводится как круассан, используемой для публикации наборов данных для машинного обучения. По этой схеме уже публикуются данных в Hugging Face, Kaggle и OpenML, а теперь ещё и в репозиториях на CKAN.

Хорошо то что CKAN используется во многих особо крупных каталогах данных вроде data.europa.eu и data.gov что повышает вероятностью публикации датасетов для ML на национальных порталах открытых данных.

Ссылки:
[1] https://ckan.org/blog/bridging-ckan-and-machine-learning-introducing-support-for-the-croissant-standard

#opendata #ckan #opensource #datacatalogs #datasets

Полезные ссылки про данные, технологии и не только:
- Data Engineering: Now with 30% More Bullshit [1] автор ругается на термин Modern Data Stack и рассказывает про архитектуры полезное, объясняя разницу между маркетингом и здравым смыслом
- dbt Isn't Declarative — And That's a Problem [2] автор явно член секты декларативного программирования недолюбливает dbt за недекларативность и объясняет как правильно и почему. Только пока что декларативных аналогов dbt нет как бы кому-то этого не хотелось. Не, ну если появится, я бы посмотрел
- How Agoda Uses GPT to Optimize SQL Stored Procedures in CI/CD [3] автор пишет про то как применил LLM к оптимизации хранимых процедур. Плохо пишет, код нормально не приводит, то какую LLM использовал неясно, но идея разумна и практична. Для тех кто пользуется хранимыми процедурами
- Parquet is a streaming data format [4] о том что Parquet файлы можно использовать для потоковой обработки данных. Неожиданно, немного, но всё так
- Introducing MAI-DS-R1 [5] открытая модель от Microsoft на базе DeepSeek превосходящая оригинальную по множеству параметров и обходящая цензурные ограничения дипсика на тему Китая.
- An Intro to DeepSeek's Distributed File System [6] подробности о том как устроена 3FS открытая файловая система от DeepSeek.
- SpacetimeDB [7] open source СУБД и сервис для баз данных и серверов для разработчиков онлайн игр. Вообще интересная ниша и продукт любопытный. Ни разу не дешёвый как сервис, но как открытый код вполне бесплатен.
- Cloudflare R2 + Apache Iceberg + R2 Data Catalog + Daft [8] автор пишет про Apache Iceberg поверх R2 и работать с данными с помощью Daft. Выглядит всё лучше и лучше, практичнее и практичнее.

Ссылки:
[1] https://luminousmen.com/post/data-engineering-now-with-30-more-bullshit
[2] https://jennykwan.org/posts/dbt-isnt-declarative/
[3] https://medium.com/agoda-engineering/how-agoda-uses-gpt-to-optimize-sql-stored-procedures-in-ci-cd-29caf730c46c
[4] https://www.linkedin.com/posts/danforsberg_parquet-is-a-streaming-data-format-i-activity-7319055651689631744-M64r/
[5] https://techcommunity.microsoft.com/blog/machinelearningblog/introducing-mai-ds-r1/4405076
[6] https://maknee.github.io/blog/2025/3FS-Performance-Journal-1/
[7] https://spacetimedb.com
[8] https://dataengineeringcentral.substack.com/p/cloudflare-r2-apache-iceberg-r2-data

#opensource #dataengineering

Внезапно обнаружил прекрасное, чей то эксперимент по 3D рисованию с помощью DuckDB-WASM [1] и созданию клона Doom'а через SQL.

Тот случай когда безумная задача, необычный выбор способа её реализации и неплохие результаты.

Автор выложил код на Github [2], там его немного и всё в виде SQL + JS.

Ссылки:
[1] https://www.hey.earth/posts/duckdb-doom
[2] https://github.com/patricktrainer/duckdb-doom

#opensource #datatools

Почти совсем забытая рубрика закрытые данные в России и о России, но конкретно про эти данные я, похоже, не писал.

Статистика ЕАЭС [1] почти вся недоступна уже несколько лет, а та что есть актуальна на июнь 2023 года.

Разделы:
- Финансовая статистика [2] - требует авторизации
- Статистика внешней и взаимной торговли товарами [3] открывается, но все ссылки внутри требуют авторизации
- Социально-экономическая статистика [4] часть ссылок требуют авторизации, в остальных данные в последний раз за июнь 2023 года

И так со всеми остальными материалами в этом разрезе

P.S. Часть данных, всё же, находится на новом сайте ЕАЭС - https://eec.eaeunion.org/comission/department/dep_stat/union_stat/, но... не покидает ощущение что многие данные исчезли

Ссылки:
[1] http://www.eurasiancommission.org/ru/act/integr_i_makroec/dep_stat/union_stat/Pages/default.aspx
[2] http://www.eurasiancommission.org/ru/act/integr_i_makroec/dep_stat/fin_stat/Pages/default.aspx
[3] http://www.eurasiancommission.org/ru/act/integr_i_makroec/dep_stat/tradestat
[4] http://www.eurasiancommission.org/ru/act/integr_i_makroec/dep_stat/econstat

#russia #closeddata #opendata #statistics

Подборка полезных ссылок про данные, технологии и не только:
- Wireduck [1] расширение для DuckDB для чтения файлов сохраненного сетевого трафика PCAP. Для тех кто анализирует трафик вручную или автоматически может оказаться очень полезным
- OpenDataEditor v1.4.0 [2] новая версия инструмента для публикации открытых данных от Open Knowledge Foundation. Пока не пробовал, но скоро надо будет посмотреть внимательнее.
- dataframely [3] библиотека для декларативной проверки данных в дата фреймах нативная для Polars. Есть вероятность что будет работать с хорошей производительностью. Уже напрашиваются бенчмарки для библиотек и инструментов валидации фреймов и датасетов.
- Repairing Raw Data Files with TASHEEH [4] статья про инструмент восстановления битых CSV файлов. Это результат работы команды из Hasso-Plattner Institut [5]. Код найти не удалось, хотя пишут что он открыт, скорее всего под эмбарго пока что
- Pollock [6] инструмент и бенчмарк от той же команды из HPI по измерению качества парсинга CSV файлов. Неожиданно и тут лидирует DuckDB. Удивительно что о нём никто не знает. У этой команды много инструментов и практических работ по теме data preparation.

Ссылки:
[1] https://github.com/hyehudai/wireduck
[2] https://blog.okfn.org/2025/04/21/announcement-open-data-editor-1-4-0-version-release/
[3] https://tech.quantco.com/blog/dataframely
[4] https://www.semanticscholar.org/paper/Repairing-Raw-Data-Files-with-TASHEEH-Hameed-Vitagliano/4ec3b2d9e8ef1658bfce12c75e1ad332d4f73665
[5] https://hpi.de/naumann/projects/data-preparation/tasheeh.html
[6] https://github.com/HPI-Information-Systems/Pollock

#opensource #data #datatools #dataengineering