Свежий доклад State of Data Engineering 2024 от команды LakeFS.

Подмечают три ключевых тренда:
1. Генеративный ИИ влияет на инструментарий в Modern Data Stack
2. Конкуренция дата продуктов растёт и, соответственно, моё дополнение, цена выхода на рынок с новым продуктом.
3. Открытые форматы создают закрытые заборы. В центре конфликт между Databricks и Snowflake.

Последнее утверждение спорное, скорее речь о том что есть такой конфликт на рынке, а уж каким образом и что используется при нем - не это в его основе.

Что характерно в таких обзорах State of ... так то что от 75 до 95 процентов инструментов, по разным категориям, это облачные продукты. К российским реалиям, к примеру, они не применимы. Как и ко многим особо закрытым не-российским стекам данных.

И, кстати, чтобы не забыть, составители таких State of продолжают путать открытые данные и каталоги открытых данных и корпоративные каталоги. А это очень разные продукты под очень разные задачи.

А если бы я выпускал свой State of data ... то делал бы два отдельных. Один для облака, а другой для корп оффлайна. А может быть даже и три. Ещё один для корп оффлайна открытого кода.

#datatools #opensource #stateof #dataengineering #moderndatastack #readings

В рубрике полезного чтения:
- Science in the age of AI [1] доклад британского королевского общества о трансформации и вызовах перед наукой в контексте AI. Много примеров и полезное чтение. Для тех кто давно изучает эту тему ничего нового, но авторитетный источник старого.
- Exploring the Impact of ChatGPT on Wikipedia Engagement [2] препринт статьи о влиянии ChatGPT на вовлечение в Википедию. Выводы пока что не влияет, но полезно почитать о том как измеряют.
- Vulnerabilities across keyboard apps reveal keystrokes to network eavesdroppers [3] большой лонгрид от CitizenLab о том как они анализировали перехват набираемых текстов в приложениях клавиатур, для Android и IoS, с акцентом на китайских вендоров и китайский язык. Детальное, хорошо проработанное техническое расследование
- The Simple Macroeconomics of AI [4] работа по влиянию ИИ на макроэкономику. Текст полезный всем кто считает AI impact в конкретных отраслях. Я его ещё не дочитал, но отложил до ближайшего свободного времени.
- A New National Purpose: Harnessing Data for Health [5] доклад института Тони Блэра про создание National Data Trust по управлению данными в сфере здравоохранения в Великобритании. Открытые данные не упоминается и предполагается научное примененеи и коммерциализация в среднесрочной перспективе и то что данные могут быть персональными. Если говорить про экономику данных настоящую, то это вот так, и очень непросто в реализации.


Ссылки:
[1] https://royalsociety.org/news-resources/projects/science-in-the-age-of-ai/
[2] https://www.arxiv.org/abs/2405.10205
[3] https://citizenlab.ca/2024/04/vulnerabilities-across-keyboard-apps-reveal-keystrokes-to-network-eavesdroppers/
[4] https://www.nber.org/papers/w32487
[5] https://www.institute.global/insights/politics-and-governance/a-new-national-purpose-harnessing-data-for-health

#readings #ai #data #privacy

Нашёл презентацию Paul Bradshaw о недокументированных API веб-сайтов и как их искать [1]. Рецепты у него довольно простые:
- используйте Chrome Developers Tools и аналог в Firefox
- изучайте структуру ссылок и XHR типы запросов
- учитесь декодировать параметры

Ну и примеры недокументированных API тоже. Презентация должна быть доходчивой для журналистов, для которых собственно он и пишет как автор The Online Journalism Handbook.

У меня на эту же тему было несколько презентаций в контексте проблем с архивацией сайтов и в контексте поиска недокументированных API.

Так вот ключевой инструмент в работе с ними - это поисковые системы, возможность найти точки подключения проиндексированные ими.

Второй значимый инструмент - это "типовые", но недокументированные API многих программных продуктов. В первую очередь типовые API CMS.

И третий - это мобильные приложения, декодирование байткода которых или перехват их обращений к сайту также может дать много чего интересного.

Но, опять же, это всё полезно, в первую очередь журналистам, OSINT'щикам и хакерам. Для других задач нужно куда реже.

Ссылки:
[1] https://github.com/paulbradshaw/undocumentedapis/blob/main/Undocumented%20APIs.pdf

#api #readings #datajournalism

Свежий гайд от Всемирного банка про Beneficial Ownership Registers: Implementation Insights and Emerging Frontiers [1] в виде пояснений о том как реализовывать реестры конечных бенефициаров компаний и с весьма конкретными рекомендациями. На сегодняшний день таких реестров немного, самый известный это реестр компаний в Великобритании и чуть меньше в других странах, но тренд в этом направлении точно есть и общедоступные и открытые данные тоже. Конкретно в этом документе разобраны такие проекты в Нигерии, Кении, Северной Македонии и Великобритании.

Кроме того напомню что в реестрах Open Ownership есть данные из Дании, Словакии и чуть-чуть Армении. [2]

Про Армению разговор отдельный, там всего несколько компаний и сами данные довольно плохого качества, можно сказать что инициативы де-факто работающей нет.

Важно отличать реестры компаний от реестров конечных бенефициаров компаний потому что реестры компаний не дают глубокой прослеживаемости фактического владения юр. лицом.

Ссылки:
[1] https://openknowledge.worldbank.org/server/api/core/bitstreams/fea074cb-e6a4-4ebe-8348-6cd151d2f424/content
[2] https://register.openownership.org/data_sources

#opendata #readings #transparency

Читаю статью The Public Interest Internet [1] за авторством Robin Berjon и нахожу это весьма познавательным чтением, достойным быть как примером для эволюции интернета, так и прототипом сценария научной фантастики.

Если кратко, то автор задаётся вопросом как же так получилось что мы оказались в ситуации когда биг техи, де факто, управляют всеми основными интернет процессами, то что де-факто цифровая дипломатия США основана именно на них и какой момент человечество свернула не туда и как это можно было бы исправить через создание Интернета как общей цифровой инфраструктуры, общественного блага или общественного интереса?

Там же в статье весьма показательный блок про Captured Infrastructure когда крупные частные компании контролируют ключевую инфраструктуру и обогащаются за счёт того что они знают о всех остальных гораздо больше чем кто-то ещё на рынке.

Рассуждения очень интересные, не очень реалистичные, но про подумать. А также попробовать представить себе в формате "А что если?"

- А что если... развитие технологий было бы на порядок медленнее, а международного регулирования на порядок оперативнее?
- А что если... крупнейшие операторы цифровой инфраструктуры были бы не из США?
- А что если... цифровые границы были бы гораздо более похожими на реальные, со всеми требованиями и ограничениями по экспорту/импорту и тд. ?

И ещё многое другое.

Ссылки:
[1] https://berjon.com/public-interest-internet/


#readings #internet #publicgood #digitalinfrastructure

Полезное чтение про данные технологии и не только:
- AI Doesn’t Kill Jobs? Tell That to Freelancers [1] статья в WSJ о том что рынок фрилансеров резко проседает с 2022 года (появления ChatGPT) и у людей делавших рутинную цифровую работу теперь задача найти себе новый заработок.
- AI Is Already Wreaking Havoc on Global Power Systems [2] лонгрид в Блумберг о том как AI влияет на энергопотребление. Большой интерактивный продукт, приятно смотреть. И тема актуальная
- The Rise of Medium Code[3] в блоге Dagster про восхождение среднего кода (medium code). О том что с разработкой ПО не всё так плохо, просто по другому.
- Governing with Artificial Intelligence [4] свежая статья от ОЭСР про госуправление с помощью ИИ. Как раз актуально, много разговоров на эту тему и больше хайпа чем смысла, а тут сжато и с примерами
- How to optimize the systematic review process using AI tools [5] об использовании ИИ для систематического обзора тематических статей/публикаций. Полезно учёным и исследователям в самых разных областях.

Ссылки:
[1] https://www.wsj.com/tech/ai/ai-replace-freelance-jobs-51807bc7
[2] https://www.bloomberg.com/graphics/2024-ai-data-centers-power-grids/
[3] https://dagster.io/blog/the-rise-of-medium-code
[4] https://www.oecd-ilibrary.org/science-and-technology/governing-with-artificial-intelligence_26324bc2-en
[5] https://acamh.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/jcv2.12234

#readings #software #ai

Интересные ссылки про данные, технологии и не только:
- OmniParse [1] очень интересный open source движок по применению ИИ к парсингу документов. В примерах приводят разбор PDF на картинки и таблицы. Для задач разбора PDF'ок может быть бесценен, и как идея, и как код. Лицензия GPL3, часть облачного продукта стартапа CognitiveLab

- Meta 3D Gen [2] в Meta создали модель ИИ для генерации 3D моделей. Выглядит интересно и очень много прикладного применения у такого есть. Можно начинать гадать сколько 3D дизайнеров и гейм дизайнеров лишаться работы или... сильно повысят свою продуктивность

- Google AI и Pixel 9 [3] похоже что новая версия телефонов Pixel от Google будет иметь на борту мини языковую модель и несколько продуктов на базе ИИ. Даже не знаю что сказать на это. Неужели это начало тренда когда во всех телефонах будут ИИ приложения всегда?

- Google Mesop [4] open-source движок от Гугла по быстрой разработке веб интерфейсов. Ещё бы к нему хороший автогенератор кода из ТЗ в интерфейс и было бы бесценно, как минимум, для создания быстрых демок.

- The 4M Roadmap: A Higher Road to Profitability by Using Big Data for Social Good, by Brennan Lake [5] доклад о применении корпоративных данных для общественного блага. Подробный разбор нескольких глобальных инициатив в этой области

Ссылки:
[1] https://github.com/adithya-s-k/omniparse
[2] https://venturebeat.com/ai/meta-drops-3d-gen-bomb-ai-powered-3d-asset-creation-at-lightning-speed/
[3] https://www.androidauthority.com/google-ai-recall-pixel-9-3456399/
[4] https://google.github.io/mesop/
[5] https://www.sharedvalue.org/resource/the-4m-roadmap/

#opendata #opensource #readings

Симпатичная open source книжка DevOps for Data Science полезная для всех кто сисадминит и хочет развиваться в сторону дата инфраструктуры. Не охватывает платформы, охватывает большую часть фундаментальных вопросов. Полезное и для дата инженеров тоже.

#readings #data #datascience #devops

Полезное чтение про данные, технологии и не только:
- Everyone Has A Price — And Corporations Know Yours [1] о нарастающем тренде персонализированных цен в примерах. О том что накоплений данных корпорациями приводит к тому что они рано или поздно научатся контролировать то сколько денег остаётся у тебя в карманах. Статья не за пэйволом, но требует регистрации.
- Mapping the Landscape of AI-Powered Nonprofits [2] об отношении НКО и AI, примеры некоммерческого применения и НКОшек работающих с AI, а также областях применения в некоммерческом секторе
- Digital Ethology [3] книга о человеческом поведении в геопространственном контексте. Ещё не читал, но планирую. Судя по содержанию там немало про цифровые следы в пространстве что мы оставляем.
- Diversity in Artificial Intelligence Conferences [4] статья о том что в конференциях по ИИ низкий уровень diversity (разнообразия), например, мало женщин. И низкое разнообразие по странам: все из США, Европы и Китая. Почти все. Казалось бы на эти вопросы есть очевидные ответы, но тут целая научная работа.
- The Great Scrape: The Clash Between Scraping and Privacy [5] нарастающий конфликт между теми кто "обдирает" (scrape) сайты и теми кто заботится о приватности. И ранее было спорной темой, а сейчас становится особенно актуально в контексте обучения ИИ.
- Automated warfare: irresponsible even without killer robots [6] о том как Израиль применяет ИИ для идентификации зданий объектов для атаки и "социальный скоринг" палестинцев на вероятность что они боевики Хамас. Упоминаются две системы Gospel [7] и Lavander [8]

Ссылки:
[1] https://www.levernews.com/everyone-has-a-price-and-corporations-know-yours/
[2] https://ssir.org/articles/entry/ai-powered-nonprofits-landscape
[3] https://mitpress.mit.edu/9780262548137/digital-ethology/
[4] https://publications.jrc.ec.europa.eu/repository/handle/JRC137550
[5] https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4884485
[6] https://r.algorithmwatch.org/nl3/lm8uSbreEO9yUU55aO0flA
[7] https://www.972mag.com/mass-assassination-factory-israel-calculated-bombing-gaza/
[8] https://www.972mag.com/lavender-ai-israeli-army-gaza/

#data #readings #ai