Exciting News from Dateno!

We are thrilled to announce that Dateno has successfully closed its latest investment round, led by Blockchair! 🎉 This marks a major milestone in our mission to revolutionize data accessibility and search.

Since our launch just a few months ago, Dateno has been rapidly growing, now indexing over 15 million datasets. By the end of 2024, we aim to expand this number to 30 million! Our platform offers a focused and advanced data search experience, supporting 13 facets for filtering results, making it easier than ever for users to find the datasets they need.
With this new investment and partnership, we’re excited to roll out major updates, including the launch of the Dateno API. This will position Dateno as the world's largest search index for data, allowing other projects to integrate our robust data search capabilities directly into their platforms.

We’re also incorporating blockchain and web3 data from Blockchair and other decentralized finance players, and we’re hard at work on AI-powered features to improve search accuracy and relevance. These enhancements will empower data analysts worldwide, making their work more intuitive, efficient, and insightful.

We’re just getting started, and we’re grateful for the support of our investors, partners, and the entire Dateno community. Stay tuned for more updates, and thank you for being part of this journey with us! 🚀✨

#Dateno #DataSearch #Investment #Innovation #AI

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