Хорошие советы от Александра, а я добавлю что сейчас мало где столько манипуляций как в любом околополитическом контенте. И мало где столько токсичности как в политике и околополитике. Особенно присоединяюсь к совету читать публикации с противоположным вашему мнению.

Цифровая гигиена

Завтра, видимо, будет много контента и совсем проигнорировать его и невозможно, и, наверное, не нужно. Но можно пытаться минимизировать его вред. Мой личный подход ниже.

– Все околополитическое лучше читать, чем смотреть. Любой продажник подтвердит, письменно фигню сложнее впарить. Заодно и время сэкономите.

– Читать лучше в изложении тех, с кем вы не согласны. Правым подойдут левые издания, левым – правые. В интерпретациях и подборе деталей врут те и другие, но вранье оппонента считывается лучше. Основные факты у хоть как-то адекватных СМИ пока одинаковы, а те, что живут в полном отрыве от объективной реальности и при этом на чужой половине спектра, вы читать все равно не сможете – стошнит. “Свои”, кстати, сможете. В этом и есть опасность.

– Если глаза и личный опыт явно противоречат тому, что пишут в газетах, то верить надо глазам, а не газетам. Проактивный гуглеж тоже обычно достовернее реактивного чтения. Если в статье пишут “упал”, а в выдаче поисковика все ссылки на “поднялся” – скорее всего, он поднялся.

#политота

Полезное чтение про данные, технологии и не только:
- Practices for Collecting, Managing, and Using Light Detection and Ranging Data (2025) хороший обзор практик сбора, обработки и публикации данных измерений LIDAR где можно узнать о том как, зачем и в каком виде эти данные собираются и где их искать.
- Enriching Unstructured Cultural Heritage Data Using NLP обогащение неструктурированных данных об объектах культурного наследия с помощью LLM.

#readings #ai #opendata #data #geodata

В рубрике как это устроено у них
Государственный каталог Музейного фонда

Существует как минимум 8 лет, включает 9335 объектов.

Из плюсов:
- имеет API (недокументированное), охватывает множество музеев страны.

Из минусов:
- условия использования материалов не определены
- объекты в виде книг отсканированы только в виде обложек
- 9335 объектов это очень мало для страны в 9 миллионов человек и более 150 музеев. В одном только национальном музее Беларуси 37 тысяч единиц

Во всех таких каталогах я проверяю на наличие объектов относящихся к Армении и в белорусском каталоге их практически нет, вернее всего два.

#culturalheritage #opendata #belarus

В дополнение к классификациям приложений https://t.me/begtin/6810 которые я ранее перечислял могу сформулировать ещё одну - local-network-first. Это почти как local-first, когда приложение выполняется локально, но получает дополнительные возможности при наличии сетевого доступа. local-network-first - это когда дополнительные сервисы для такого приложения остаются в контуре компании/проекта, но достаточно стандартизовано. Например, если приложение может использовать облачную LLM, а может использовать LLM развернутое в локальной сети (или не в локальной, но под контролем). Тем самым расширенные функции сохраняются, но взаимодействие идёт не в пределах локального устройства, а в пределах сети. При этом есть и возможность переключиться на облачное API/сервис.

Выглядит уже как архитектурный шаблон, пока не самый распространённый, но кто знает.

#itarchitecture #api #thoughts

Хорошая картинка (источник) отображающая основные дата профессии для тех кто выбирает чему учиться и куда переквалифицироваться.

К ним можно добавить ещё 3:
- data quality engineer (спец по качеству данных, подвид дата аналитика)
- platform engineer (дата инженерия на основе облачных платформ, подвид дата инженера)
- analytics engineer (гибрид дата аналитика и дата инженера)

И более редкая карьера в ответе на вопрос "любите ли Вы программировать?". Если да, то есть ещё путь в разработчики data продуктов.

Ничего не упустил?

#data #thoughts #career

Полезное чтение про данные, технологии и и не только:
- Traps for developers подборка советов по особенностям языков программирования и фреймворков. По Python совсем мало, видно что не сильная сторона автора, по многим другим немало, в целом выглядит полезно.
- Data quality guides подборка руководств по качеству данных, вернее по процессам организации обеспечения качества данных. Все собраны из документов руководств дата-компаний и, по сути, касаются не только качества данных, но и управления данными в целом, что затрагивает качество.
- Big Tech Is Eating Itself in Talent War статья в WSJ за пэйволом о том что главный дефицит в бигтехах сейчас - это ИИ таланты за которые идёт всё более ожесточённая война.
- Building a web search engine from scratch in two months with 3 billion neural embeddings лонгрид о том как автор пытается создать поисковую систему по веб'у. Много технических подробностей и решений, точно интересное чтение

#data #bigtech #search #readings

О предубеждениях программистов

На днях мне довелось общаться с командой которая делает один любопытный продукт по обработке данных. В какой-то момент они решили добавить в продукт работы с данными с помощью ИИ и, поначалу, поэкспериментировали с подключением ChatGPT, а потом весь механизм полностью заменили на движок llama.cpp (не путайте с Ollama) с помощью и перевели всю работу с данными в режим local-only. Это когда через интерфейс приложения можно скачать одну из двух моделей Llama 3.2 или Qwen 2.5 и с их помощью локально с данными работать.

Надо ли объяснять что тут не так? В первом случае они сделали решение которое было cloud-only, без облачного сервиса не работало. Во втором случае они сделали решение local-only, очень приватное, и почти неработоспособное. Кроме того что оно кушает много памяти и диска, оно ещё и замораживает компьютер пользователя, а пользователи могут быть не самые продвинутые по навыкам и по технике.

Мне буквально пришлось им объяснять что для большинства пользователей нужен выбор и оба подхода некорректны по умолчанию. Кого-то не пугают облачные LLM, у кого-то есть собственная инфраструктура с развертными Ollama или LM Studio на сервере или десктопе с сетевым подключением, кто-то пользуется хостинг провайдерами - Digital Ocean, Nebius, Яндекс.Клауд и др.

Поскольку эту команду я знаю достаточно давно и они из open source мира то подозреваю что первоначальное использование ChatGPT было скорее экспериментом, а потом они стремительно переключились на local-first решение как то которое они считают наиболее приемлемым.

Я совсем не уверен что мне удастся их переубедить, потому что у них есть два мощнейших предубеждения. Это Анти бигтех и Анти ИИ (пока не могу подобрать названий получше).

Первое заключается в том чтобы не использовать никаких сервисов биг техов и других крупных облачных провайдеров. Это довольно мощная установка в большой часть европейского open source движения в том что использовать только открытые альтернативы. Не использовать хостинг биг техов, не использовать их облачные сервисы, не использовать системы звонков/коммуникации и тд. Эта предустановка распространяется и на все американские ИИ стартапы и сейчас множится на концепцию цифрового суверенитета ЕС.

Второе - Анти ИИ, происходит от Анти бигтех, но с установкой того что большие ИИ компании "сжирают Интернет" и все открытые цифровые артефакты: открытый код, открытые данные, книги, статьи, иные открытые результаты, всё идёт в их обучение. Она выражается в том что обработка данных через ИИ не реализуется чтобы "не кормить ИИ своими данными".

Всё это в дополнение другим традиционным предубеждениям программных команд: Не изобретено здесь, Пользователь всегда неправ и ещё многих других.

#opensource #programming #thoughts #data #ai

Что-то я текст написал, а поделиться им забыл. Цифровой ящик пандоры про национальный госмессенжер, национальную википедию и национальный ИИ. Пока писал меня не покидало ощущение что записываю какие-то банальности, очевидности-высоковероятности, но решил зафиксировать текстом.

#readings #texts #writings

Тем временем в Европе сворачивается история с раскрытием реестров конечных бенефициаров компаний. Сами данные продолжают собирать, но теперь эти реестры убирают из открытого доступа в тех странах где ранее публиковали. Свежее решение датского регулятора (на датском языке) по которому с 1 сентября 2025 г. датский реестр бенефициаров компаний публиковаться не будет. Их кейс когда-то неплохо разбирали в рамках проекта Open Ownership в 2023 году и в целом в мире всё постепенно двигалось к большей открытости бенефициаров до директивы (ЕС) 2024/1640 от 31 мая 2024 которая возникла после решения европейского суда.

История эта интересная, но у меня пока нет времени написать про неё лонгрид. Она ровно о том что защита персональных данных, а в данном случае GDPR, главный ограничитель открытости коммерческих реестров.


#opendata #europe

Новый протокол Agent Communication Protocol (ACP) в открытом коде от IBM Research, предполагается как альтернатива MCP.

Что тут скажешь, идея может и хорошая (надо проверять как там и что), а вот реальное применение может возникнуть только при проникновении в наиболее популярные сервисы и инструменты.

#ai #ibm #opensource

В продолжение текста о предубеждениях программистов, команда с которой я тогда общался - это команда Open Data Editor, open source приложения от Open Knowledge Foundation для валидации данных, изначально публикуемых на порталах открытых данных вроде CKAN.

Мне вообще для многих разных задач всегда был нужен похожий инструмент который помогал бы в задачах обработки и верификации данных и изначально ребята ребята его и делали с возможностью подготовить данные для публикации в CKAN/Zenodo, почистить их и тд.

Теперь:
1. Они добавили ИИ функции исключительно через локальные LLM
2. Убрали публикацию в CKAN и Zenodo
3. Переосмыслили приложение в сторону data exploration и data validation, практически полностью убрав все функции редактирования данных.

В итоге:
- ИИ функции не работают поскольку используются самые слабые ИИ модели и всё выполняется локально
- ориентация на нетехнических пользователей
- всё сделано в виде десктопного приложения, но у разработчиков нет компьютеров с Windows поэтому на Windows они не тестируют и приложение на Windows регулярно падает, скорее всего также из-за ИИ функций
- валидация данных без последующей возможности изменения данных не приносит счастья, даже если ошибки найдены
- у пользователей постоянный вопросы "какие промпты писать?" потому что оказывается что промптинг сам по себе на бытовые вопросы - это несложно, а промптинг в отношении данных - вопросы вызывает.

По моим ощущениям всё это скорее печально, но вообще экосистема открытых данных резко контрастирует с инструментами для дата аналитиков. Есть ощущение что она очень сильно отстаёт и ориентируется на пользователей с весьма низкими навыками вместо обучения их к применению более развитых инструментов. Причём на пользователей из наименее развитых стран, при этом не учитывая что у них нет достаточно мощного оборудования для работы с LLM локально.

Другой подход есть, к примеру, у расширения ИИ для OpenRefine которое позволяет обрабатывать данные подключая разных провайдеров, Ollama или Grok или OpenRouter.

А пока получается что удобного инструмента для публикации в каталогах данных нет(

#opensource #thoughts #data #opendata #tools

Кстати про инструменты которые относятся к data exploratory (изучение данных) включая визуализацию, контроль качества, поиск инсайтов и тд. Вот тот самый DataKit что я приводил ранее - это один из примеров таких инструментов и пример целого семейства/типа таких инструментов - работающих только в браузере.

В их основе DuckDB-WASM с возможностью вести всю обработку данных в браузере пользователя и таких инструментов всё больше. Это QuackDB, Duck-UI, SQL Workbench, PondPilot, Quacklytics, DB Pilot, Galaxy и другие. В некоторых уже есть встроенные ИИ ассистенты, в других в планах, но инструментов много.

Архитектура работы через DuckDB-WASM так привлекательна по нескольким причинам:
1. Вся нагрузка остаётся на пользовательском устройстве и на подключенной ИИ модели. Нагрузка на сам сервис минимальна.
2. Данные не выходят за контур устройства пользователя, кроме случаев когда пользователь осознанно хочет проаналитизировать данные с помощью LLM.

DuckDB-WASM не единственный пример движка обработки данных внутри WASM, есть и другие.

Важно что настольные приложения для обработки и анализа данных включая data exploration уже становятся моветоном.

#ai #datatools