В качестве регулярных напоминаний о том где взять открытые данные:
Списки на Github
- awesome-public-dataset один из крупнейших списков общедоступных данных
- awesome-citygml - список доступных 3D моделей городов, много, по разным странам
- awesome-gis в основном открытый код для ГИС, но и раздел с геоданными
- awesome-opendata-rus довольно давно ещё собранный нами в Инфокультуре и пополняемый контрибьюторами список данных по РФ
- awesome-italian-public-dataset список открытых данных в Италии
- awesome-syntetic-data список инструментов по генерации синтетических данных
Каталоги каталогов данных
- Dateno Registry реестр каталогов данных который мы ведём в Dateno
- datacatalogs.org каталог порталов открытых данных от Open Knowledge Foundation
- datacatalogs.ru каталог порталов открытых данных в РФ и постсоветском пространстве от Инфокультуры
Поисковики по данным
- Dateno.io поисковик по более чем 15 миллионов наборов данных, со множеством фасетов и источников
- Google Dataset Search поисковик по датасетам от Google. На сегодняшний день крупнейший в мире
- BASE (Bielefeld Academic Search Engine) один из крупнейших поисковиков по научным данным
- OpenAIRE Explore европейский поисковик и агрегатор по научным данным ЕС и не только.
- Findata.cn китайский поисковик по научным данным Китая и данным связанным с Китаем от Китайской Академии Наук
- SciDb.cn китайский агрегатор научных данных, аналог OpenAIRE
- GeoSeer единственный известный мне поисковик по геоданным (кроме Dateno, конечно)
Крупные [над]национальные порталы открытых данных
- Data.europa.eu портал открытых данных Евросоюза
- Data.gov портал открытых данных США
- Data.gov.uk портал открытых данных Великобритании
Данные для ИИ и обучения нейросетей
- Kaggle крупнейший каталог данных для ИИ, поддерживается Google
- Hugging Face большое сообщество дата сайентистов и каталог данных
#opendata #datasets #data
Списки на Github
- awesome-public-dataset один из крупнейших списков общедоступных данных
- awesome-citygml - список доступных 3D моделей городов, много, по разным странам
- awesome-gis в основном открытый код для ГИС, но и раздел с геоданными
- awesome-opendata-rus довольно давно ещё собранный нами в Инфокультуре и пополняемый контрибьюторами список данных по РФ
- awesome-italian-public-dataset список открытых данных в Италии
- awesome-syntetic-data список инструментов по генерации синтетических данных
Каталоги каталогов данных
- Dateno Registry реестр каталогов данных который мы ведём в Dateno
- datacatalogs.org каталог порталов открытых данных от Open Knowledge Foundation
- datacatalogs.ru каталог порталов открытых данных в РФ и постсоветском пространстве от Инфокультуры
Поисковики по данным
- Dateno.io поисковик по более чем 15 миллионов наборов данных, со множеством фасетов и источников
- Google Dataset Search поисковик по датасетам от Google. На сегодняшний день крупнейший в мире
- BASE (Bielefeld Academic Search Engine) один из крупнейших поисковиков по научным данным
- OpenAIRE Explore европейский поисковик и агрегатор по научным данным ЕС и не только.
- Findata.cn китайский поисковик по научным данным Китая и данным связанным с Китаем от Китайской Академии Наук
- SciDb.cn китайский агрегатор научных данных, аналог OpenAIRE
- GeoSeer единственный известный мне поисковик по геоданным (кроме Dateno, конечно)
Крупные [над]национальные порталы открытых данных
- Data.europa.eu портал открытых данных Евросоюза
- Data.gov портал открытых данных США
- Data.gov.uk портал открытых данных Великобритании
Данные для ИИ и обучения нейросетей
- Kaggle крупнейший каталог данных для ИИ, поддерживается Google
- Hugging Face большое сообщество дата сайентистов и каталог данных
#opendata #datasets #data
Кстати, я совсем упустил, а ещё месяц назад с организаторы конференции Smart Data выложили видео моего прошлогоднего доклада Common Data Index. Строим аналог Google Dataset Search, но проще и быстрее [1] про пред-проект Dateno. По сути Common Data Index был идеей собрать все каталоги данных, а Dateno сейчас это уже полноценный поисковый индекс.
Ссылки:
[1] https://www.youtube.com/watch?v=IWLNlHTo9M0
#opendata #data #datasets #datacatalogs
Ссылки:
[1] https://www.youtube.com/watch?v=IWLNlHTo9M0
#opendata #data #datasets #datacatalogs
YouTube
Иван Бегтин — Common Data Index. Строим аналог Google Dataset Search, но проще и быстрее
Ближайшая конференция — SmartData 2024, 4 сентября (online), 8–9 сентября, (Москва + трансляция).
Подробности и билеты: https://jrg.su/KFFBS7
— —
В мире существует немного поисковых систем по наборам данных. Самая известная из них — это Google Dataset Search…
Подробности и билеты: https://jrg.su/KFFBS7
— —
В мире существует немного поисковых систем по наборам данных. Самая известная из них — это Google Dataset Search…
К вопросу о состоянии открытости данных в РФ, я не очень верю что в ближайшие месяцы (годы?) случится чудо и оживёт государственный портал data.gov.ru. Пока не проглядывается сценарий при котором внутри гос-ва тренд на систематическую открытость вернулся. Больше шансов что мы в Dateno соберём больше данных чем когда-то было в data.gov.ru. Там уже сейчас проиндексировано много разного и можно больше.
Но есть посмотреть профиль РФ в Dateno, то там проиндексировано только около 15 каталогов данных из 154. Почему так? Можно ли лучше?
Конечно можно, и ограничения тут очень понятные:
1. Большая часть российских госресурсов сейчас не индексируются с зарубежных датацентров. Это преодолевается развертыванием прокси в РФ и индексация через прокси. И РФ не единственная страна где есть такие ограничения.
2. Значительная часть открытых данных в России публикуется по метод рекомендациям Минэка. Они очень плохо написаны, индексировать сайты публикующие данные по ним сложно, но возможно. Только этот парсер будет только под российские госпорталы, и то не все. И, по большей части, с устаревшими данными.
3. Очень много в РФ своих геопродуктов, самописных порталов данных и тд. Это также требует написания множества парсеров. Штук 40-50. Более менее стандартизированы только порталы NextGIS, Bitrix и Орбис, но их не так много.
4. Часть порталов с данными используют известное ПО типа Ipt, Pure, Figshare и до них пока ещё не дошли руки, но как только дойдут они добавятся в общий индекс.
В итоге, если специально не заморачиваться российской спецификой получится проиндексировать ещё 20-40 каталогов данных через прокси и за счёт парсеров для универсального софта, а в остальном надо приложить существенные усилия чтобы проиндексировать оставшиеся.
В этом смысле, собрать данные, например, по Финляндии гораздо проще. Там уже большая часть каталогов данных проиндексирована, да и не проиндексированные работают на типовом ПО которое тоже скоро будет индексироваться.
Вся эта национальная специфика очень сильно снижает видимость и находимость данных. И в Dateno ещё можно более-менее, но измерить эту доступность, а, к примеру, в Google Dataset Search невозможно даже посмотреть сколько датасетов и источников есть по странам.
#opendata #dateno #datasets #datacatalogs
Но есть посмотреть профиль РФ в Dateno, то там проиндексировано только около 15 каталогов данных из 154. Почему так? Можно ли лучше?
Конечно можно, и ограничения тут очень понятные:
1. Большая часть российских госресурсов сейчас не индексируются с зарубежных датацентров. Это преодолевается развертыванием прокси в РФ и индексация через прокси. И РФ не единственная страна где есть такие ограничения.
2. Значительная часть открытых данных в России публикуется по метод рекомендациям Минэка. Они очень плохо написаны, индексировать сайты публикующие данные по ним сложно, но возможно. Только этот парсер будет только под российские госпорталы, и то не все. И, по большей части, с устаревшими данными.
3. Очень много в РФ своих геопродуктов, самописных порталов данных и тд. Это также требует написания множества парсеров. Штук 40-50. Более менее стандартизированы только порталы NextGIS, Bitrix и Орбис, но их не так много.
4. Часть порталов с данными используют известное ПО типа Ipt, Pure, Figshare и до них пока ещё не дошли руки, но как только дойдут они добавятся в общий индекс.
В итоге, если специально не заморачиваться российской спецификой получится проиндексировать ещё 20-40 каталогов данных через прокси и за счёт парсеров для универсального софта, а в остальном надо приложить существенные усилия чтобы проиндексировать оставшиеся.
В этом смысле, собрать данные, например, по Финляндии гораздо проще. Там уже большая часть каталогов данных проиндексирована, да и не проиндексированные работают на типовом ПО которое тоже скоро будет индексироваться.
Вся эта национальная специфика очень сильно снижает видимость и находимость данных. И в Dateno ещё можно более-менее, но измерить эту доступность, а, к примеру, в Google Dataset Search невозможно даже посмотреть сколько датасетов и источников есть по странам.
#opendata #dateno #datasets #datacatalogs
В рубрике интересных проектов на данных GeoSeer [1], поисковая система по геоданным, а конкретнее по точкам API по стандартам WFS, WMC, WCS по всему миру. Я писал о нём год назад [2] и в течение года ни раз обращал внимание.
Из интересного:
1. 3.5 миллиона проиндексированных георесурсов/геоданных
2. За деньги доступно API для поиска
3. Любопытная статистика по охвату [3]
4. Дают расширенное описание георесурсов с учётом его геохарактеристик (области, атрибутов WFC/WMS и др.) [4]
Из особенностей:
- более 60%, примерно 2 миллиона записей - это геоданные Германии. Для сравнения в Dateno 4.4 миллиона георесурсов из которых к Германии относятся 1.89, это около 43%.
- реестр источников не публикуют, вернее обещают доступность только через API при платном тарифе
- фасетного поиска нет, только достаточно простой язык запросов
- поскольку индексируются WMS, WFC, WCS и WMTS то охватывает гораздо больше точек подключения в этих стандартах, но не охватывает все остальные геоданные, на порталах открытых данных и в каталогах ArcGIS и не только.
Разницу между GeoSeer и Dateno можно описать так:
1.✅ В Dateno есть публичный реестр всех источников, он не скрывается, любой желающий может скачать его как датасет [4].
2.✅ В Dateno есть много открытой статистики [5]. Она пока мало визуализируется, но с ней можно работать.
3.✅ В Dateno есть быстрый фасетный поиск и фильтрация по странам/территориям и другим критериям
4.✅ Dateno агрегирует геоданные из порталов неохваченных GeoSeer поскольку они не по стандартам OGC.
5.❌ Пока в Dateno нет охвата любых источников геоданным по стандартам OGC
6.❌ Пока в Dateno нет расширенного вывода метаданных для георесурсов
В целом пересечение индексов GeoSeer и Dateno в части геоданных около 60-80%. GeoSeer для проекта выглядит как хороший референсный проект для проверки полноты собственной базы.
Ссылки:
[1] https://www.geoseer.net
[2] https://t.me/begtin/5071
[3] https://www.geoseer.net/stats/
[4] https://github.com/commondataio/dataportals-registry/
[5] https://github.com/commondataio/dateno-stats
#opendata #datasearch #datasets #geodata #spatial
Из интересного:
1. 3.5 миллиона проиндексированных георесурсов/геоданных
2. За деньги доступно API для поиска
3. Любопытная статистика по охвату [3]
4. Дают расширенное описание георесурсов с учётом его геохарактеристик (области, атрибутов WFC/WMS и др.) [4]
Из особенностей:
- более 60%, примерно 2 миллиона записей - это геоданные Германии. Для сравнения в Dateno 4.4 миллиона георесурсов из которых к Германии относятся 1.89, это около 43%.
- реестр источников не публикуют, вернее обещают доступность только через API при платном тарифе
- фасетного поиска нет, только достаточно простой язык запросов
- поскольку индексируются WMS, WFC, WCS и WMTS то охватывает гораздо больше точек подключения в этих стандартах, но не охватывает все остальные геоданные, на порталах открытых данных и в каталогах ArcGIS и не только.
Разницу между GeoSeer и Dateno можно описать так:
1.
2.
3.
4.
5.
6.
В целом пересечение индексов GeoSeer и Dateno в части геоданных около 60-80%. GeoSeer для проекта выглядит как хороший референсный проект для проверки полноты собственной базы.
Ссылки:
[1] https://www.geoseer.net
[2] https://t.me/begtin/5071
[3] https://www.geoseer.net/stats/
[4] https://github.com/commondataio/dataportals-registry/
[5] https://github.com/commondataio/dateno-stats
#opendata #datasearch #datasets #geodata #spatial
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
В рубрике как это устроено у них открытые и общедоступные данные тихоокеанских островных государств.
Большая часть тихоокеанских государств входят в сообщество Pacific Community которое ведёт несколько проектов по сбору данных. Один из них - это геопорталы на базе ПО PopGIS которые были созданы для 14 стран [1] и которые совмещают раскрытие статистики и геопорталы [2].
Другой пример, это Pacific Environment Data Portal [3] созданный в Secretariat of the Pacific Regional Environment Programme (SPREP) и содержащий 19 тысяч наборов данных об окружающей среде и включающий подпорталы по каждой стране [4].
А также, конечно стоит упомянуть Pacific Data Hub [5] портал открытых данных всё того же Pacific Community и PHD.Explorer [6] одно окно доступа к статистики всех государств Тихого океана входящих в Pacific Community.
Это не весь список, есть и инициативы в отдельных странах и есть другие порталы в Pacific Community, но при поиске данных по этим странам стоит начинать именно с этих порталов.
Ссылки:
[1] https://sdd.spc.int/mapping-popgis
[2] https://fiji.popgis.spc.int
[3] https://pacific-data.sprep.org
[4] https://tonga-data.sprep.org
[5] https://pacificdata.org
#opendata #oceania #polynesia #data #datasets #datacatalogs
Большая часть тихоокеанских государств входят в сообщество Pacific Community которое ведёт несколько проектов по сбору данных. Один из них - это геопорталы на базе ПО PopGIS которые были созданы для 14 стран [1] и которые совмещают раскрытие статистики и геопорталы [2].
Другой пример, это Pacific Environment Data Portal [3] созданный в Secretariat of the Pacific Regional Environment Programme (SPREP) и содержащий 19 тысяч наборов данных об окружающей среде и включающий подпорталы по каждой стране [4].
А также, конечно стоит упомянуть Pacific Data Hub [5] портал открытых данных всё того же Pacific Community и PHD.Explorer [6] одно окно доступа к статистики всех государств Тихого океана входящих в Pacific Community.
Это не весь список, есть и инициативы в отдельных странах и есть другие порталы в Pacific Community, но при поиске данных по этим странам стоит начинать именно с этих порталов.
Ссылки:
[1] https://sdd.spc.int/mapping-popgis
[2] https://fiji.popgis.spc.int
[3] https://pacific-data.sprep.org
[4] https://tonga-data.sprep.org
[5] https://pacificdata.org
#opendata #oceania #polynesia #data #datasets #datacatalogs
Полезные ссылки про данные, технологии и не только:
- FOR-species20K dataset [1] датасет результатов лазерного сканирования более 20 тысяч деревьев и идентификация их видов на основе этих данных
- DuckDB Tricks – Part 1 [2] полезные трюки по работе с данными с помощью DuckDB.
- ncWMS Guide [3] руководство по серверу WMS ncWMS, активно используется вместе с серверами Thredds в метеорологии. Начал их активно добавлять в реестр каталогов данных, скоро проиндексируются в Dateno
- Mapbender 4.0 [4] вышла 4-я версия Mapbender, популярного open source геопортала используемого в ЕС во многих странах.
- SuperMap [5] популярный в Китае геосервер, альтернатива ArcGIS. Используется во многих китайских госорганах, компаниях и активно распространяется в южной, восточной и юго-восточной азии. Имеет частичную совместимость с ArcGIS
- Mealie [6] сервер для ведения рецептов, открытый код и импорт из разных источников. Локализован на многие языки включая русский.
- Slackdump [7] архиватор публичных и личных сообщений из Slack'а. Не требует админских привилегий, открытый код.
Ссылки:
[1] https://zenodo.org/records/13255198
[2] https://duckdb.org/2024/08/19/duckdb-tricks-part-1
[3] https://reading-escience-centre.gitbooks.io/ncwms-user-guide/content/
[4] https://mapbender.org/aktuelles/details/mapbender-version-400-released/
[5] https://www.supermap.com/en-us/
[6] https://github.com/mealie-recipes/mealie
[7] https://github.com/rusq/slackdump
#opensource #data #datatools #geodata #geoportals #tools #datasets
- FOR-species20K dataset [1] датасет результатов лазерного сканирования более 20 тысяч деревьев и идентификация их видов на основе этих данных
- DuckDB Tricks – Part 1 [2] полезные трюки по работе с данными с помощью DuckDB.
- ncWMS Guide [3] руководство по серверу WMS ncWMS, активно используется вместе с серверами Thredds в метеорологии. Начал их активно добавлять в реестр каталогов данных, скоро проиндексируются в Dateno
- Mapbender 4.0 [4] вышла 4-я версия Mapbender, популярного open source геопортала используемого в ЕС во многих странах.
- SuperMap [5] популярный в Китае геосервер, альтернатива ArcGIS. Используется во многих китайских госорганах, компаниях и активно распространяется в южной, восточной и юго-восточной азии. Имеет частичную совместимость с ArcGIS
- Mealie [6] сервер для ведения рецептов, открытый код и импорт из разных источников. Локализован на многие языки включая русский.
- Slackdump [7] архиватор публичных и личных сообщений из Slack'а. Не требует админских привилегий, открытый код.
Ссылки:
[1] https://zenodo.org/records/13255198
[2] https://duckdb.org/2024/08/19/duckdb-tricks-part-1
[3] https://reading-escience-centre.gitbooks.io/ncwms-user-guide/content/
[4] https://mapbender.org/aktuelles/details/mapbender-version-400-released/
[5] https://www.supermap.com/en-us/
[6] https://github.com/mealie-recipes/mealie
[7] https://github.com/rusq/slackdump
#opensource #data #datatools #geodata #geoportals #tools #datasets
Zenodo
FOR-species20K dataset
Description Data for benchmarking tree species classification from proximally-sensed laser scanning data. Data split and usage The data is split into: Development data (dev): these includes 90% of the trees in the dataset and consists of individual tree point…
В рубрике как это устроено у них национальный портал открытых данных Германии GovData.de [1] включает более 117 тысяч наборов данных, большую часть которых агрегируют из региональных порталов открытых данных отдельных территорий и городов, более всего, 28 тысяч из земли Schleswig-Holstein, но и остальные данные чаще региональные и хорошо обновляемые. Федеральный портал стремительно пополняется, ещё несколько месяцев назад там было около 88 тысяч наборов данных.
Внутри портала работает CKAN, поверх него сделан интерфейс с помощью Liferay.
Особенность портала в том что на нём далеко не все открытые данные Германии и на портале данных ЕС имеется 726+ тысяч наборов данных. Остальные 609 тысяч наборов данных собираются из каталога геоданных Германии GDI.
В Dateno тоже есть данные по Германии и основные данные не с госпортала GovData, а как раз с геопорталов отдельных земель. Собственно обилие данных по Германии даёт значительное искажение картины доступности данных по Западной Европе в Европейском портале и в Dateno. Что вызвано тем что данных в Германии, действительно, раскрывается очень много и тем что нужно больше индексировать источники данных по другим европейским странам.
А пока можно обратить внимание что крупные национальные порталы вроде GovData также идут по пути развития фасетного поиска. Больше интересных фильтров, больше возможности найти нужные наборы данных
Ссылки:
[1] https://www.govdata.de
#opendata #germany #europe #datasets #data
Внутри портала работает CKAN, поверх него сделан интерфейс с помощью Liferay.
Особенность портала в том что на нём далеко не все открытые данные Германии и на портале данных ЕС имеется 726+ тысяч наборов данных. Остальные 609 тысяч наборов данных собираются из каталога геоданных Германии GDI.
В Dateno тоже есть данные по Германии и основные данные не с госпортала GovData, а как раз с геопорталов отдельных земель. Собственно обилие данных по Германии даёт значительное искажение картины доступности данных по Западной Европе в Европейском портале и в Dateno. Что вызвано тем что данных в Германии, действительно, раскрывается очень много и тем что нужно больше индексировать источники данных по другим европейским странам.
А пока можно обратить внимание что крупные национальные порталы вроде GovData также идут по пути развития фасетного поиска. Больше интересных фильтров, больше возможности найти нужные наборы данных
Ссылки:
[1] https://www.govdata.de
#opendata #germany #europe #datasets #data
Свежая научная статья Why TPC Is Not Enough: An Analysis of the Amazon Redshift Fleet [1] изнутри Amazon AWS с анализом около 32 миллионов таблиц и около 500 миллионов запросов за 3-х месячный период, а также открытый датасет который лежит в основе этой статьи и её выводов.
Для дата инженерии там немало инсайтов:
1. До сих пор использование parquet это редкость, большая часть клиентов AWS используют сжатые GZip'ом CSV и JSON файлы.
2. Самый популярный тип данных varchar, более 52%. Это ещё раз подтверждает что на AWS явно основное применение не для математических расчётов, анализа геномных данных и тд.
3. Реально больших данных мало, больше 99.8% запросов работают менее чем с 10TB.
По поводу последнего в блоге MotherDuck, пост со ссылкой на эту статью [3] как раз про то что "больших данных не существует" и то что статья про данные AWS это подтверждает. Реальная потребность в обработке очень больших данных невелика.
Ссылки:
[1] https://assets.amazon.science/24/3b/04b31ef64c83acf98fe3fdca9107/why-tpc-is-not-enough-an-analysis-of-the-amazon-redshift-fleet.pdf
[2] https://github.com/amazon-science/redset?tab=readme-ov-file
[3] https://motherduck.com/blog/redshift-files-hunt-for-big-data/
#datasets #data #datatools #dataresearch
Для дата инженерии там немало инсайтов:
1. До сих пор использование parquet это редкость, большая часть клиентов AWS используют сжатые GZip'ом CSV и JSON файлы.
2. Самый популярный тип данных varchar, более 52%. Это ещё раз подтверждает что на AWS явно основное применение не для математических расчётов, анализа геномных данных и тд.
3. Реально больших данных мало, больше 99.8% запросов работают менее чем с 10TB.
По поводу последнего в блоге MotherDuck, пост со ссылкой на эту статью [3] как раз про то что "больших данных не существует" и то что статья про данные AWS это подтверждает. Реальная потребность в обработке очень больших данных невелика.
Ссылки:
[1] https://assets.amazon.science/24/3b/04b31ef64c83acf98fe3fdca9107/why-tpc-is-not-enough-an-analysis-of-the-amazon-redshift-fleet.pdf
[2] https://github.com/amazon-science/redset?tab=readme-ov-file
[3] https://motherduck.com/blog/redshift-files-hunt-for-big-data/
#datasets #data #datatools #dataresearch
В рубрике как это устроено у них раскрытие данных в штате Нью Джерси, США. Раскрытие данных в штате осуществляется в рамках
NJ Geographic Information Network [1] проекте основанном NJOGIS (New Jersey Office of GIS).
В рамках этого проекта публикуются геоданные штата, начиная с информации о дорогах, кадастровых участках и иных данных большая часть которых доступна через портал в облаке ArcGIS [3], а также на сайте проекта публикуются изображения аэрофотосъёмки c 1920 по 2020 годы [4] доступные, как в виде сервисов по стандарту WMS, так и данных для массовой выгрузки.
Что может показаться необычным, но, на самом деле, уже становится стандартным способом раскрытия многих данных, так это то что все крупные датасеты предоставляются не только для выгрузки по прямым ссылкам, но и изнутри инфраструктуры Amazon AWS с помощью их утилиты для командной строки.
Общий объём данных измеряется десятка терабайт, начиная от простых CSV таблиц, до большого числа GeoTIFF файлов оптимизированных для облаков.
Ссылки:
[1] https://njgin.nj.gov
[2] https://njgin.nj.gov/njgin/about/ogis/
[3] https://njogis-newjersey.opendata.arcgis.com/
[4] https://njgin.nj.gov/njgin/edata/imagery/index.html
#opendata #usa #datasets #geodata #datacatalogs
NJ Geographic Information Network [1] проекте основанном NJOGIS (New Jersey Office of GIS).
В рамках этого проекта публикуются геоданные штата, начиная с информации о дорогах, кадастровых участках и иных данных большая часть которых доступна через портал в облаке ArcGIS [3], а также на сайте проекта публикуются изображения аэрофотосъёмки c 1920 по 2020 годы [4] доступные, как в виде сервисов по стандарту WMS, так и данных для массовой выгрузки.
Что может показаться необычным, но, на самом деле, уже становится стандартным способом раскрытия многих данных, так это то что все крупные датасеты предоставляются не только для выгрузки по прямым ссылкам, но и изнутри инфраструктуры Amazon AWS с помощью их утилиты для командной строки.
Общий объём данных измеряется десятка терабайт, начиная от простых CSV таблиц, до большого числа GeoTIFF файлов оптимизированных для облаков.
Ссылки:
[1] https://njgin.nj.gov
[2] https://njgin.nj.gov/njgin/about/ogis/
[3] https://njogis-newjersey.opendata.arcgis.com/
[4] https://njgin.nj.gov/njgin/edata/imagery/index.html
#opendata #usa #datasets #geodata #datacatalogs
В продолжение размышлений о поиске геоданных и связанных с этим сложностей. Я ранее писал про GeoSeer, единственный известный мне поисковик геоданных в мире, но и он сравнительно небольшой. А вот в качестве альтернатив ему выступают уже не поисковики, а каталоги георесурсов. В первую очередь поисковики в экосистеме ArcGIS по их каталогам открытых данных и георесурсов и некоторое, небольшое число альтернатив.
Например, Spatineo Directory [1] от финских геоконсалтеров Spatineo. Там более 87 тысяч георесурсов, в виде точек API по стандартам WFS, WMS, WMTS, но без сбора информации о слоях, поэтому это не поисковик, а именно каталог. Его существенный минус в то что более менее там систематизированы только точки API из развитых стран.
Другой, неожиданно, государственный проект это FGDS Status Checker [2] гигантский каталог геовебсервисов созданный как сервис проверки их доступности. Список вебсервисов там огромный, но почти полностью ориентированный на США и почти не охватывающий морские территории. Есть подозрение что Spatineo делали свой каталог с оглядкой именно на этот продукт, поскольку функции схожи.
Но ещё больше каталогов которые прекратили своё существование. К примеру WFS Geodata Catalog от германского GeoClub. Сейчас можно найти только скриншот.
Ещё был Pyxis crawler с каталогом из 29+ тысяч датасетов, вот он ближе к GeoSeer, но индексировал всего 1572 источника и его тоже больше нет. Тоже остался тоже скриншот.
И был ещё такой поисковик Geometa, но теперь даже его скриншот найти оказалось непросто.
Фактических попыток систематизировать и сделать доступными геоданные и геосервисы было много. Можно сказать что у Dateno тоже есть подзадача в части геоданных.
В каталоге Dateno сейчас 4.4 миллиона наборов геоданных извлеченных из 3127 геопорталов. При этом в реестре Dateno всего 5955 геопорталов и после индексации оставшихся объём геоданных существенно вырастет, кроме того много геоданных в других типах дата каталогов: порталах открытых данных, научных репозиториях и тд., это тоже добавит число геоданных.
Но пока приходится держать в голове что в части геоданных относительно сравнимой референсной базой является GeoSeer.
Ссылки:
[1] https://directory.spatineo.com
[2] https://statuschecker.fgdc.gov
#opendata #geodata #datasets #datacatalogs #dateno
Например, Spatineo Directory [1] от финских геоконсалтеров Spatineo. Там более 87 тысяч георесурсов, в виде точек API по стандартам WFS, WMS, WMTS, но без сбора информации о слоях, поэтому это не поисковик, а именно каталог. Его существенный минус в то что более менее там систематизированы только точки API из развитых стран.
Другой, неожиданно, государственный проект это FGDS Status Checker [2] гигантский каталог геовебсервисов созданный как сервис проверки их доступности. Список вебсервисов там огромный, но почти полностью ориентированный на США и почти не охватывающий морские территории. Есть подозрение что Spatineo делали свой каталог с оглядкой именно на этот продукт, поскольку функции схожи.
Но ещё больше каталогов которые прекратили своё существование. К примеру WFS Geodata Catalog от германского GeoClub. Сейчас можно найти только скриншот.
Ещё был Pyxis crawler с каталогом из 29+ тысяч датасетов, вот он ближе к GeoSeer, но индексировал всего 1572 источника и его тоже больше нет. Тоже остался тоже скриншот.
И был ещё такой поисковик Geometa, но теперь даже его скриншот найти оказалось непросто.
Фактических попыток систематизировать и сделать доступными геоданные и геосервисы было много. Можно сказать что у Dateno тоже есть подзадача в части геоданных.
В каталоге Dateno сейчас 4.4 миллиона наборов геоданных извлеченных из 3127 геопорталов. При этом в реестре Dateno всего 5955 геопорталов и после индексации оставшихся объём геоданных существенно вырастет, кроме того много геоданных в других типах дата каталогов: порталах открытых данных, научных репозиториях и тд., это тоже добавит число геоданных.
Но пока приходится держать в голове что в части геоданных относительно сравнимой референсной базой является GeoSeer.
Ссылки:
[1] https://directory.spatineo.com
[2] https://statuschecker.fgdc.gov
#opendata #geodata #datasets #datacatalogs #dateno