В продолжение про постановление российского пр-ва про взимание платы за доступ к статистике и то как оно в мире:
- OECD: Set of good statistical practices свод хороших статистических практик от ОСЭР. Включают рекомендации по бесплатному и свободному распространению статистики. Пункт 9.2: A dissemination policy ensures the free dissemination of official statistics.
- OECD: Open access by default рекомендации ОЭСР по предоставлению доступа к данным в режиме открытости по умолчанию
- OECD Principles and Guidelines for Access to Research Data from Public Funding рекомендации ОЭСР по предоставлению доступа к исследовательским данным (микроданным) с открытостью по умолчанию и взиманию платы только в исключительных случаях и в объеме не более себестоимости

Я специально привожу в пример принципы ОЭСР, есть также и позиции других международных и межгосударственных организаций, практики распространения данных в других странах и многое другое.

Практически все они сводятся к следующим принципа:
1. Статистика по всем вопросам являющихся объектом общественного интереса должна быть открыта и общедоступна
2. За доступ к статистике не должна взиматься плата за исключением очень ограниченного числа случаев запросов на доступ к специализированным данным требующих существенных усилий
3. По умолчанию все данные должны быть свободно доступными в цифровой форме и распространяться в открытую максимально возможными способами распространения

#opendata #statistics #regulation #oecd

Продолжая рассказывать про применение ИИ агентов для разработки, после экспериментов на не самом критичном коде я добрался до обновления реестра дата каталогов в Dateno и могу сказать что результаты пока что хорошие.

Вплоть до того что ИИ агент способен сформировать карточку дата каталога просто передав ему ссылку и задав промпт сгенерировать его описание. Это работает, во многом, потому что уже есть больше 10 тысяч созданных карточек и поскольку есть чёткие спецификации схем ПО дата каталогов, самих описаний дата каталогов и тд.

Кроме того хорошо отрабатывают задачи которые:
- находят ошибки в метаданных дата каталогов
- находят и исправляют дубликаты записей
- обогащают карточки каталогов тематиками и тэгами
- исправляют геоклассификацию каталогов
- и многое другое что предполагает массовое исправление и обогащение данных

Лично для меня и Dateno это очень хорошая новость это означает что реестр (dateno.io/registry) можно вести теперь значительно меньшими личными усилиями.

В ближайшее время я сделаю очередное обновление реестра уже по итогам большого числа итераций обновления метаданных и качество реестра существенно вырастет. А оно влияет и на индекс Dateno и на сам продукт реестра дата каталогов.

P.S. Тут я описываю внутренности происходящего в Dateno, которым я занимаюсь как основным проектом и продуктом. А новости проекта всегда можно читать в LinkedIn

#opendata #datacatalogs #ai #dev #datatools