Ivan Begtin
7.99K subscribers
1.78K photos
3 videos
101 files
4.49K links
I write about Open Data, Data Engineering, Government, Privacy, Digital Preservation and other gov related and tech stuff.

Founder of Dateno https://dateno.io

Telegram @ibegtin
Facebook - https://facebook.com/ibegtin
Secure contacts ivan@begtin.tech
Download Telegram
В рубрике интересных поисковиков по данным Datacite Commons [1] это поисковик по научным данным, другим научным работам, научным организациям и репозиториям данных. Создан и развивается компанией DataCite, выдающей DOI для работ связанным с данными и собирающей единый индекс научных работ с метаданными объектов которые получили эти DOI.

Выглядит достаточно большим, 61 миллион работ включая 19 миллионов наборов данных [2].

Но, если присмотреться, то не всё так там с этим просто.
1) Значительная часть датасетов, около 2 миллионов, находятся на сервисе Data Planet [3] и публично недоступны, даже каталог посмотреть нельзя, только метаданные в DataCite.
2) Как минимум два источника - это GBIF и The Cambridge Structural Database это базы со структурированным описанием встречаемости видов и химических элементов. Это не датасеты, а как бы единые базы нарезанные на большое число записей. На эти записи по отдельности выдаются DOI, но называть их датасетами скорее неправильно.
3) Особенность метаданных в DataCite в отсутствии ссылок на файлы/ресурсы, поэтому те карточки датасетов что там есть не дают информации по реальному содержанию, только говорят о факте существования набора данных.

На фоне DataCite Commons у нас в Dateno реализовано гораздо больше, и с точки зрения объёмов проиндексированного, и с точки зрения удобства поиска.

Но не все источники данных из DataCite сейчас есть в Dateno и их ещё предстоит добавить. Ключевой вопрос в том рассматривать источники данных такие как GBIF как множество датасетов или не считать такое дробление обоснованным?

Ссылки:
[1] https://commons.datacite.org
[2] https://commons.datacite.org/statistics
[3] https://data.sagepub.com

#opendata #data #datasearch
В рубрике как это устроено у них Hakala [1] французский репозиторий данных для гуманитарных и социальных наук. Предоставляет открытое API [2], интерфейс OAI-PMH [3] и содержит чуть менее 800 тысяч цифровых объектов.

Кажется большим, но есть нюансы. Они почти всегда есть с научными репозиториями данных. В данном случае де-факто поиск не данных, а файлов/ресурсов и большая их часть (71%) это изображения, а самих датасетов там не более 1-2 % если к ним относить ещё и карты, большая часть которых, тоже, растровые изображения.

Иначе говоря, если смотреть глазами инженера, аналитика данных или дата сайентиста, то никаких данных там нет, а только фрагментированные первичные данные. Но учёные социологи и гуманитарии к данным, по всей видимости, относят всё что приложено к научной статье, а для гуманитарных статей это обычно изображения, видео, звуки, тексты.

Всё это к философским рассуждениям о том что такое данные и все они сводятся к тому что ответ зависит от того с кем разговариваешь. Кто аудитория? Потому что разные ответы для разных пользователей.

А также, чтобы два раза не возвращаться, ещё один интересный проект за пределами англосферы про систематизацию научных данных - это Cat OPIDoR [2] каталог научных репозиториев данных, баз данных и сервисов для их публикации и обработке во Франции. Отличается тем что сделан на Semantic Mediawiki. В каком-то смысле альтернатива re3data и других каталогов научных дата репозиториев.

Ссылки:
[1] https://nakala.fr
[2] https://api.nakala.fr/doc
[3] https://api.nakala.fr/oai2?verb=Identify
[4] https://cat.opidor.fr

#opendata #data #openaccess #france #datacatalogs
Яндекс выпустил сервис геоаналитики [1] что очень любопытно в части изучения потребностей аудитории Яндекса, но, конечно, очень ограничено в части доступности данных.

Всё таки модель существования Яндекса - это довольно жёсткое правило что "данные входят, данные не выходят" или по английски Data in, no data out. Я называю это правило DINDO, которое часто встречается именно у дата-корпораций. Входят данные, а выходят дата продукты на их основе, но не сами данные, кроме очень редких исключений.

С точки зрения бизнеса это логично, с точки зрения открытости, хотелось бы чтобы было иначе, но мир несовершенен. Геоаналитические продукты в РФ есть также у Т-Банка, у сотовых операторов, Сбера и многих других.

Конкуренция - это хорошо, конкуренции нужно больше и охват других стран, а не только РФ.

Ссылки:
[1] https://yandex.ru/geoanalytics/platform

#yandex #dataproducts #data
Я как раз собирался составить очередную подборку интересного чтения про данные и понял что один из текстов стоит упомянуть отдельно и поговорить про него. Это заметка Is Excel immortal? [1] от Benn Stancil. Бэн регулярно пишет интересно про данные, венчурный рынок, стартапы, аналитику и про Excel он пишет очень правильные слова.

Основная мысль которую он доносит в том что Excel вечен и раскрывает её с тем что заменить его сложно и для этого требуется сильное долгосрочное видение и команда которая готова играть в очень длинную дистанцию. Он говорит об этом другими словами, но я лично перевожу их именно так.

Причём тут важна сильная сторона Excel, это сочетание гибкой манипуляции табличными данными, внутреннего языка и формул и (самое главное!) гибкой визуализации.

Даже в самых продвинутых сервисах с визуальной аналитикой, например, продаж и посещаемости, менеджеры скачивают Excel файлы и работают с данными внутри них.

Бэн упоминает замену в виде Tableau, но Tableau не поставляется по умолчанию на почти все десктопы и у него отсутствует (?) сильный инструмент по операциями с данными. Странно что при этом он не упоминает PowerBI от MS.

Но в, самом деле, какой может быть замена Excel к 2075 году?

Лично я много что перепробовал в своей жизни:
- Airtable для ведения таблиц онлайн. Скорее онлайн замена MS Access, непомерно дорогая при коммерческом использовании, удобная при личном, но
- OpenRefine для того что называют data wrangling. Он заменяет Excel в задачах визуальной чистки данных.
- PowerBI для визуализации данных, но, признаюсь, в простых задачах Excel удобнее

Что печально, продуктов с открытым кодом для таких задач маловато. Но и коммерческие продукты пока не тянут что-то кроме ограниченных задач.

Обратите внимание, что обычно Excel'ю противопоставляют LibreOffice/OpenOffice, но я лично считаю что времена такого сравнения давно прошли. LibreOffice/OpenOffice обладает очень ограниченными функциями визуализации и манипуляции с данными.

Каким может быть Excel будущего?

1) Разделение данных и представления. Таблицы с данными в embedded базе, а ля DuckDB или SQlite, а разметка в гипертексте, может быть на основе одного из существующих стандартов.
2) Разделение визуализации и представления. Звучит странно, но это как с данными. Визуализация строится на основе одного из будущих стандартов описания дашбордов, а разметка это как накладываемые на неё стили.
3) Облачная синхронизация, но local-first.
4) Отсутствие ограничений на объёмы хранимых данных
5) Типизация вкладок. Сейчас когда в Excel готовят данные некоторые вкладки - это таблицы, а другие это тексты с пояснениями к ним и третьи - это формы. Нужны вкладки которые останутся дата таблицами, вкладки заметок, вкладки форм и вкладки аля markdown notebooks

Что можно добавить?

Ссылки:
[1] https://benn.substack.com/p/is-excel-immortal

#thoughts #excel #data #datatools
Подборка ссылок про данные, технологии и не только:
- The Open Data Editor is now ready for the pilot phase [1] обновлённый редактор для подготовки датасетов готов для тестирования, полезный инструмент для всех кто публикует данные с помощью CKAN
- To Be Born in a Bag [2] о исследованиях в разработки искусственной матки и возможностью создавать живых существ искусственным образом. Напоминает воплощение научной фантастики из серии книг Лоис Буджолд. А заодно и там же про создание мамонтов искусственным образом
- DuckDB foundation [3] один из успехов DuckDB в том что это фонд успешно взаимодействующий с несколькими компаниями контрибьюторами. Полезное чтение про успешную модель существования открытого кода.
- The Disappearance of an Internet Domain [4] Великобритания отказывается от суверенитета над островами Чагос и передаёт их Маврикию. Что такое острова Чагос? Это доменная зона .io. Автор рассуждает о его судьбе.
- The Prosopography of Anglo-Saxon England (PASE) [5] онлайн база данных всех британцев как-либо упомянутых в литературных источниках с 6 по 11 века нашей эры. Почти 20 тысяч персон
- Bots, so many Bots [6] боты составляют более 60% из 1 миллиона пользователей ProductHunt. А если говорить о других социальных площадках, то и там ботов всё больше. В какой-то момент должен будет возникнуть перелом когда такие площадки станут бесполезными.
- DatAasee - A Metadata-Lake for Libraries [7] научная статья и открытый код [8] каталога метаданных и озера данных для библиотек.

Ссылки:
[1] https://blog.okfn.org/2024/10/02/the-open-data-editor-is-now-ready-for-the-pilot-phase/
[2] https://press.asimov.com/articles/artificial-wombs
[3] https://davidsj.substack.com/p/foundation
[4] https://every.to/p/the-disappearance-of-an-internet-domain
[5] https://pase.ac.uk/pase/
[6] https://wakatime.com/blog/67-bots-so-many-bots
[7] https://www.semanticscholar.org/reader/7166be7af2fd4bc9cf73d19f076180d9ca83b029
[8] https://github.com/ulbmuenster/dataasee

#opendata #data #tech #dataengineering
Полезное чтение про данные, технологии и не только:
- Unlocking AI for All: The Case for Public Data Banks [1] о том что для развития экосистемы ИИ нужны public AI data banks (PAIDs), каталоги данных доступных для исследователей и среднего/малого бизнеса. Мысли здравые и даже примеры близкие, но автор явно далёк от некоторых областей работы с данными иначе знал бы более релевантные примеры. В любом случае идея актуальная ещё надолго.
- China: Autocracy 2.0 [2] структуризация экономической и политической политики Китая с оглядкой на его автократическую модель. Что-то кажется очевидным, что-то не так очевидным, но всё вместе неплохо описано.
- Climate and Health Outcomes Research Data Systems (CHORDS) [3] проект и каталог данных о влиянии окружающей среды на здоровье человека. Каталог данных скорее выглядит как агрегатор ссылок на академические репозитории, но всё неплохо организовано. Подробный рассказ про инициативу [4] и, что любопытно, внутри него ранее не встречавшийся мне продукт каталога данных Gen3 Data Commons [5]
- Need for Co-creating Urban Data Collaborative [6] про инициативы по открытости данных в Индии на уровне городов и вовлечение граждан в создание данных. Много интересного о том что там происходит, из любопытного, у них есть DMAF (Data Maturity Assessment Framework) [7] для оценки зрелости работы с данными в индийских городах и результаты оценки и дашборд по 100 городам [8]
- Report – Improving Governance Outcomes Through AI Documentation: Bridging Theory and Practice [9] доклад о необходимости и влиянии документированности AI моделей на их управляемость


Ссылки:
[1] https://www.lawfaremedia.org/article/unlocking-ai-for-all--the-case-for-public-data-banks
[2] https://www.nber.org/papers/w32993
[3] https://niehs.github.io/chords_landing/index.html
[4] https://factor.niehs.nih.gov/2024/8/science-highlights/climate-health-data
[5] https://gen3.org/products/data-commons/
[6] https://medium.com/civicdatalab/need-for-co-creating-urban-data-collaboratives-1ab9bc2c0776
[7] https://dmaf.mohua.gov.in/
[8] https://amplifi.mohua.gov.in/dmaf-dashboard
[9] https://cdt.org/insights/report-improving-governance-outcomes-through-ai-documentation-bridging-theory-and-practice/

#data #opendata #ai #india #china #healthcare #openaccess #datapolicy
Пишут что PostgreSQL 17 может заменить NoSQL базы данных [1] потому что умеет грузить безсхемные JSON документы и обзавёлся несколькими функциями для работы с JSON документами. Новости прекрасная, если там всё так хорошо как описано, то это есть на чём проверить, очень хочется качественного сравнения с MongoDB и другими NoSQL СУБД построенными по модели хранения документов (MongoDB, ArangoDB и др), а также поисковые СУБД вроде Elastic, Meilisearch и тд.

Во многих СУБД есть поддержка JSON, но они оказываются весьма придирчивы к содержанию загружаемых документов. Потому и интересно как это сейчас в PostgreSQL.

И, в дополнение, полезный текст Postgres is eating the database world [2] о том как PostgreSQL вырос в мощную экосистему за последние годы.

Ссылки:
[1] https://www.linkedin.com/posts/mehd-io_the-last-release-of-postgresql-17-silently-activity-7250122811581640706-RLBD
[2] https://medium.com/@fengruohang/postgres-is-eating-the-database-world-157c204dcfc4

#data #opensource #postgresql
SQL Has Problems. We Can Fix Them: Pipe Syntax In SQL [1] научная статья от исследователей Google про GoogleSQL. Особенность в том что это не альтернативный новый язык, а именно специальный диалект для удобного написания конвейеров и так называемого pipe syntax для SQL.

GoogleSQL уже реализован во многих их продуктах вроде BigQuery, F1 и ZetaSQL [2]

Ссылки:
[1] https://research.google/pubs/sql-has-problems-we-can-fix-them-pipe-syntax-in-sql/
[2] https://github.com/google/zetasql

#google #sql #datatools #data
Еврокомиссия 24 сентября запустила Public Procurement Data Space (PPDS) [1] инициативу по интеграции данных о государственных закупках в странах Евросоюза. Инициатива эта является продолжением и развитием Европейской стратегии данных (European strategy for data) [2] от 2020 года где тематика доступности данных о закупках была явно обозначена.

Из любопытного:
1. В основе технологий PPDS лежит онтология eProcurement Ontology (ePO) [3] и технологии Knowledge Graphs с реализацией аналитической базы данных с интерфейсом SPARQL
2. У проекта есть открытые репозитории, в основном с проверка
ми качества данных и индикаторами [4]
3. А также они в открытый доступ отдают дашборды с оценками качества данных [5], реализованы дашборды на Superset

Собственно чего в PPDS пока нехватает - это самих данных, систематизированных и пригодных для автоматической загрузки и обработки.

Ссылки:
[1] https://www.public-procurement-data-space.europa.eu/en
[2] https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=CELEX%3A52020DC0066
[3] https://docs.ted.europa.eu/EPO/latest/index.html
[4] https://eproc.pages.code.europa.eu/ppds/pages/
[5] https://www.public-procurement-data-space.europa.eu/en/dashboards

#opendata #europe #procurement #data #datasets
В рубрике как это устроено у них текст How to build a National Data Library [1] в блоге Open Data Institute о создании Национальной библиотеки данных в Великобритании.

Национальная библиотека данных - это инициатива по созданию и предоставлению особо ценных данных исследователям и стартапам и с акцентом на их применение в задачах создания и развития AI. Open Data Institute ещё месяц назад публиковали первоначальное видение этой инициативы [2].

Кроме того National Data Library упомянута в манифесте Лейбористов [3], нынешней правящей партии как часть их экономической программы.

Сама инициатива более напоминает современную реализацию исследовательского портала данных для ИИ, по модели аналогичного корейского проекта и похожих проектов в ряде других стран. А упоминание библиотеки это, на самом деле, отсылка к Британской библиотеке, так сказать "British Library for Data".

Проект всё ещё на стадии проектирования и есть разные варианты его реализации, но можно обратить внимание на приоритеты в его создании в виде научного и экономического эффекта. Иначе говоря такой проект может содержать немного открытых данных, но создаваться с прицелом на академическую аудиторию.

В Великобритании есть как минимум две похожие инициативы. Первая - это UK Biobank с данными по здравоохранению и вторая UK Data Archive с данными по экономике и социальным наукам.

Ссылки:
[1] https://theodi.org/news-and-events/blog/how-to-build-a-national-data-library/
[2] https://theodi.org/news-and-events/consultation-responses/the-odis-input-to-the-ai-action-plan-an-ai-ready-national-data-library/
[3] https://labour.org.uk/change/kickstart-economic-growth/

#opendata #data #uk #datapolicy #datastrategy