В Defense One пишут о сокращении производства на российских оборонительных заводах [1] из-за COVID-19, а PWC France опубликовали записку о результатах геомониторинга экономической активности на фоне COVID-19 [2] и о падении производства на многих китайских заводах.
В обоих случаях авторы ссылаются на данные от Orbital Insight, стартапа из Palo Alto, в Кремниевой долине. С 2013 года, своего основания, они получили 128,7 миллионов USD инвестиций из которых 50 миллионов USD в 2019 году.
Их основная специализация - это геомониторинг, с распознаванием того для чего используются земельные ресурсы, скоплений людей, машин и объектов и анализу социальной активности.
Orbital Insight - это один из ключевых источников альтернативных данных, используемых параллельно с официальной корп. отченостью или госданными. Они, при этом, безусловно не единственные в этой области. Был обзор платформы Quandl по подобным проектам в 2016 году [3]
Ссылки:
[1] https://www.defenseone.com/technology/2020/05/russian-arms-production-slowed-coronavirus-analysts-find/165071/?oref=d-river
[2] https://www.pwc.fr/fr/assets/files/pdf/2020/04/en-france-pwc-covid-19-insights-from-space.pdf
[3] https://blog.quandl.com/alternative-data-satellite-companies
#alternativedata #data #satellite
В обоих случаях авторы ссылаются на данные от Orbital Insight, стартапа из Palo Alto, в Кремниевой долине. С 2013 года, своего основания, они получили 128,7 миллионов USD инвестиций из которых 50 миллионов USD в 2019 году.
Их основная специализация - это геомониторинг, с распознаванием того для чего используются земельные ресурсы, скоплений людей, машин и объектов и анализу социальной активности.
Orbital Insight - это один из ключевых источников альтернативных данных, используемых параллельно с официальной корп. отченостью или госданными. Они, при этом, безусловно не единственные в этой области. Был обзор платформы Quandl по подобным проектам в 2016 году [3]
Ссылки:
[1] https://www.defenseone.com/technology/2020/05/russian-arms-production-slowed-coronavirus-analysts-find/165071/?oref=d-river
[2] https://www.pwc.fr/fr/assets/files/pdf/2020/04/en-france-pwc-covid-19-insights-from-space.pdf
[3] https://blog.quandl.com/alternative-data-satellite-companies
#alternativedata #data #satellite
Бизнес модель связанной с данными о которой я регулярно пишу - это предоставление большого объёма данных компаниями занимающимися хостингом и иной инфраструктурой. Хороший пример - Amazon с их реестром открытых данных большого объёма [1], данные можно скачивать откуда угодно, но гораздо удобнее из датацентров самого Amazon.
Другой пример - Microsoft Azure Open Datasets [2] с совершенно той же логикой и, похоже на них, Google BigQuery [3] и в этом списке я ранее не упоминал CreoDIAS (DIAS) [4], консорциум созданный CloudFerro, Wroclaw Institute of Spatial Information and Artificial Intelligence (WIZIPISI), Geomatys, Eversis и Sinergise [5] и имеющий контракт с Европейским космическим агенством (ESA).
CreoDIAS, как и все ранее упомянутые, работают преимущественно с открытыми данными от ESA, но и я рядом коммерческих поставщиков. Важнее объёмы данных - это 21.9 петабайт в архиве и около 20 терабайт ежедневные обновления. Большая часть данных, около 90%, это снимки спутников Sentinel 1, Sentinel 2, Sentinel 3.
Бизнес модель CreoDIAS в том что они предоставляют много тарифных планов для аренды серверов непосредственно подключённых к их ЦОДам и предположительно удешевляют стоимость обработки спутниковых данных и снимков.
В Евросоюзе организаторы хакатонов CASSINI [6] предоставляют доступ к инфраструктуре CreoDIAS для участников и дают возможность создавать космические ИТ проекты с доступом к этим данным.
Конечно этот пример не единственный, многие отраслевые банки данных всё более становятся гибридными сервисами совмещая доступ к данным, доступ к инструментам с облачной инфраструктурой. В нескольких формах такое уже есть в биоинформатике и иных data-rich областях медицины и фармацевтики и во многом другом.
Ссылки:
[1] http://registry.opendata.aws/
[2] https://azure.microsoft.com/en-us/services/open-datasets/
[3] https://cloud.google.com/bigquery/public-data
[4] https://creodias.eu
[5] https://creodias.eu/about-us
[6] https://hackathons.cassini.eu/
#opendata #satellite #hackathons #earthobservation #datahosting
Другой пример - Microsoft Azure Open Datasets [2] с совершенно той же логикой и, похоже на них, Google BigQuery [3] и в этом списке я ранее не упоминал CreoDIAS (DIAS) [4], консорциум созданный CloudFerro, Wroclaw Institute of Spatial Information and Artificial Intelligence (WIZIPISI), Geomatys, Eversis и Sinergise [5] и имеющий контракт с Европейским космическим агенством (ESA).
CreoDIAS, как и все ранее упомянутые, работают преимущественно с открытыми данными от ESA, но и я рядом коммерческих поставщиков. Важнее объёмы данных - это 21.9 петабайт в архиве и около 20 терабайт ежедневные обновления. Большая часть данных, около 90%, это снимки спутников Sentinel 1, Sentinel 2, Sentinel 3.
Бизнес модель CreoDIAS в том что они предоставляют много тарифных планов для аренды серверов непосредственно подключённых к их ЦОДам и предположительно удешевляют стоимость обработки спутниковых данных и снимков.
В Евросоюзе организаторы хакатонов CASSINI [6] предоставляют доступ к инфраструктуре CreoDIAS для участников и дают возможность создавать космические ИТ проекты с доступом к этим данным.
Конечно этот пример не единственный, многие отраслевые банки данных всё более становятся гибридными сервисами совмещая доступ к данным, доступ к инструментам с облачной инфраструктурой. В нескольких формах такое уже есть в биоинформатике и иных data-rich областях медицины и фармацевтики и во многом другом.
Ссылки:
[1] http://registry.opendata.aws/
[2] https://azure.microsoft.com/en-us/services/open-datasets/
[3] https://cloud.google.com/bigquery/public-data
[4] https://creodias.eu
[5] https://creodias.eu/about-us
[6] https://hackathons.cassini.eu/
#opendata #satellite #hackathons #earthobservation #datahosting
Microsoft
Open Datasets | Microsoft Azure
Use curated, public datasets to improve the accuracy of your machine learning models with Azure Open Datasets. Save time on data discovery and prep.
Ещё полезных ссылок про данные технологии и не только:
- Introducing MAI-Cyber-1-Flash inside MDASH свежая модель от Microsoft по поиску уязвимостей. Интересная архитектура и технические подробности про то как там устроена мультиагентность
- Pi Web веб интерфейс для известного кодирующего агента pi. С ним привычно уже работать с командной строки, но UI также удобно и полезно
- EU delays release of Copernicus imagery over Gulf of Oman Евросоюз установил 24 часовую задержку в публикации снимков Оманского Залива со спутников Sentinel-1 и Sentinel-2. Конечно же по просьбе властей США😉 Подозреваю что рано или поздно крупные медиа реально будут запускать свои спутники чтобы получать оперативную информацию. Кстати, тут есть материал для хорошего фантастического рассказа
#opendata #ai #eu #satellite #security #microsoft
- Introducing MAI-Cyber-1-Flash inside MDASH свежая модель от Microsoft по поиску уязвимостей. Интересная архитектура и технические подробности про то как там устроена мультиагентность
- Pi Web веб интерфейс для известного кодирующего агента pi. С ним привычно уже работать с командной строки, но UI также удобно и полезно
- EU delays release of Copernicus imagery over Gulf of Oman Евросоюз установил 24 часовую задержку в публикации снимков Оманского Залива со спутников Sentinel-1 и Sentinel-2. Конечно же по просьбе властей США😉 Подозреваю что рано или поздно крупные медиа реально будут запускать свои спутники чтобы получать оперативную информацию. Кстати, тут есть материал для хорошего фантастического рассказа
#opendata #ai #eu #satellite #security #microsoft
Microsoft AI
Introducing MAI-Cyber-1-Flash inside MDASH | Microsoft AI
👍5😁2