Ещё одна весьма неприятная российская новость то что Сотрудников вузов уже штрафуют за упоминания нежелательных организаций. https://66.ru/news/society/287190/

И тут у меня вопрос, если я сошлюсь на данные созданные в Университете Беркли или Йеле или IETLS то меня тоже захотят оштрафовать?

У Йеля и Беркли есть значимые датасеты опубликованные на Hugging Face и платформах Dataverse

#opendata #datasets #russia #closeddata

Немного про экономику открытых данных с точки зрения инфраструктуры. Набор фактов, о том как порталы данных создаются.

Количественно большая часть порталов открытых данных в мире создаются на базе открытого ПО: CKAN, DKAN, Geonetwork, GeoNode, InvenioRDM и многих других. Открытый код доминирует, но далеко не является единственным.

В мире есть несколько основных коммерческих вендоров предоставляющих облачные порталы через годовые лицензии:
- ArcGIS Hub - продукт SaaS от ESRI есть ограниченная бесплатная версия которой массово пользуются и есть Premium версия стоит порядка $10000 в год. Акцент на геоданных, но многие публикуют и Excel и. CSV и иные дата файлы на этих порталах.
- OpenDataSoft - французская компания предоставляющая сервис порталов открытых данных. За последние 2 года они переименовались в Huwise и стали позиционировать себя как разработчиков маркетплейсов данных. Их ценник варьируется от 46 до 186 тысяч евро в год
- Socrata - компания из США и одноименный продукт, была куплена Tyler Technologies' Data & Insights и как компания более не существует, но продукт остался и используется преимущественно в США. Стоимость лицензии и внедрения порядка $49000 в год
- PortalJS - продукт компании Datopian, одних из разработчиков open source каталога данных CKAN. Продукт тоже с открытым кодом и с онлайн версией по модели SaaS с ценником от ~$1200 до ~$3600 ежегодно. Стоимость невысокая, но и коммерческих внедрений у них очень мало. Большинству достаточно бесплатного и открытого CKAN или открытой версии PortalJS.

Все остальные вендоры порталов с данными скорее являются вендорами автоматизации академических и образовательных институций и тот же Elsevier Pure используется для публикации исследовательских результатов (research outputs) включая наборы данных, но рассматривать их как вендора порталов открытых данных будет, всё таки, неверно.

В целом же этот рынок как рынок существует только в Западном мире, где есть сложившаяся привычка и бюджеты платить за SaaS решения и лицензии и где тема открытых данных имеет сильные институциональные корни. В развивающихся странах чаще массово разворачивают ПО с открытым кодом или используют бесплатные версии SaaS продуктов вроде ArcGIS Hub в базовой бесплатной редакции.

#opendata #market #data #datacatalogs

В рубрике как это устроено у них Water Data for the Nation портал данных о воде в США созданный государственной геологической службой страны.

Включает открытые API, открытые данные, визуализацию и графики мониторинга уровня и качества воды в реальном времени.

Довольно комплексная штука на самые разные аудитории.

#opendata #water #usa

В рубрике как это устроено у них MCP сервис для доступа к данным французского национального портала открытых данных data.gouv.fr.

Опубликовано под MIT лицензией, внутри FastMCP, много примеров и рекомендаций по подключению для разных инструментов.

Выглядит интересно, отложил на попробовать и посмотреть в деле.

#opendata #opensource #ai #mcp

Я слегка выпал из злободневных событий с тем что у меня буквально за пару дней сломался ноутбук, сначала частично, а потом полностью отказала матрица.

А почти все осмысленные тексты в телеграм я пишу только с клавиатуры.

О чем хочу написать, но пока откладываю так это про ИИ и открытые данные. Это тема для большого числа дискуссий в мире и я об это тоже ранее писал, но не столь целенаправлено.

Так что как решу мелкие неурядицы, то вернусь к этой теме.

#offtopic #opendata

Я обещал начать более системно записывать взаимосвязь открытых данных и ИИ и их пересечения и, в том числе, посмотрел конференцию The Future of Open Data которую OKFN провело ко дню открытых данных в мире.

Сессия эта с участием разных предсавителей сообщества открытых данных, разработчиков CKAN, академических и других исследователей. С сильным акцентом на экосистему CKAN'а, но это специфика OKFN откуда разработчики и изначальные создатели CKAN'ат вышли.

Так вот про взаимосвязь ИИ и открытых данных, это довольно сложная история про разные взгляды и восприятие:
1. Отношение к ИИ в среде открытых данных (тусовке) довольно неоднозначное, главным образом из-за довольно сильно левых взглядов у тусовки в целом, неприятию Бигтехов в целом и ИИ Бигтехов в частности. Если, к примеру, я рационализирую применение ИИ инструментов проприетарных или открытых в зависимости от ситуации и стоимости, то многие в среде open data рассматривают только открытые ИИ модели для практического использования. Это не вся тусовка, конечно, но существенная её часть.
2. Одно из очевидных применений - это попытки создавать MCP сервисы как неотъемлимую или дополняемую часть порталов открытых данных. Я ранее писал про MCP сервис французского национального портала данных data.gouv.fr, а также есть MCP сервисы у CKAN'а и PortalJS и других
3. В целом активность тех кто работал над наиболее заметными и известными доступными наборами данных можно разделить на две части. Существенное усиление тех кто поставляет данные для обучения ИИ и сохраняет некоммерческий статус - пример, Common Crawl. Они получили существенно большее финансирование в последние годы (но и это копейки в сравнении с объёмом ИИ рынка), и многих других кто создавал открытые данные, а теперь понимает что их монетизируют другие (ИИ бигтехи в основном).
4. Тут важно понимать что открытые данные сами по себе не являются профессией или специализацией. Профессией может быть дата инженерия или биоинформатика, к примеру. А главные выгодоприобретатели от идущей ИИ революции в данных являются люди с глубоким отраслевым или профессиональным погружением. Поэтому, если честно, то существенная часть мировой тусовки по открытым данным выглядит всё маргинализированной в сравнении с профессиональными дата продуктами. Я ранее ругался про то куда ушла разработка Open Data Editor, который OKFN делали для подготовки данных для публикации в CKAN и это лишь один из многих примеров. Продукт откровенно свернул не туда, ИИ фичи в нем оказались очень плохо реализованными и в целом программная реализация скорее плохая чем какая-либо иная.
5. К примеру, то что мы делаем в Dateno сильно лучше (без хвастовства) чем практически все попытки делать ИИ ассистенты, поисковики и тд в экосистеме открытых данных, но если сравнивать с профессиональными продуктами и сервисами то ещё есть куда расти. MCP сервис у нас уже есть, про ИИ асситентов я расскажу еще позже, но в целом из изучения что делают разные команды в среди именно в тусовке open data никаких инсайтов не дает, увы.
6. Очень много разговоров в среде открытых данных про этику применения ИИ, OKF, к примеру, пытается еще и заниматься AI Literacy, но объективно компетенций в этом немного и это далеко от открытости данных, объективно.

В целом, как я неоднократно вслух рассуждал, с одной стороны открытые данные как уже не настолько sexy тема как лет 10 назад, а с другой стороны сама тема никуда не исчезла и имеет много институционального закрепления во многих странах, сильнее всего в ЕС. Однако видно как многие кто этим занимались десятилетия уже устали, а смены им не будет, потому что ИИ пожирает всё, и интересы активных технарей интересующихся открытостью меняются.

А в целом лично мне нехватает глубины что ли в разговорах про ИИ и про открытость. Например, может ли возникнуть такая ситуация что государства могут отойти от политики открытых данных и вместо этого будут предоставлять ИИ модели обученные на них?

Типа, а зачем вам данные? Вот вам ГосЧат, им и пользуйтесь! А все что есть данные у него внутри и только так.

#opendata #ai #thoughts

Для тех кто интересуется глобальными геодатасетами Global Canopy Heights (Глобальная высота растительного покрова) эти обновленные данные совсем недавно Meta опубликовали как открытую модель на 22ТБ и появился уже сервис chm.geocarpentry.org для выгрузки из него по странам или по конкретным блокам. Он позволяет извлечь из датасета слепки по интересующим территориям.

#opendata #datasets #geodata

Для тех кто, возможно, еще не читал, полезный материал Coding agents for data analysis от Саймона Уиллисона про применении ИИ агентов в анализе данных. Более всего полезно дата журналистам, даже аналитикам и в разного рода аналитических проектах.

Главное достоинство - все хорошо и просто объяснено, хоть переводи и курс делай по этому материалу.

#opendata #ai #dataanalysis