Я ранее писал про сервис ExplainPaper [1] который генерировал сжатое изложение научных статей понятным языком. С той поры сервис быстро коммерциализировался, так что, очень похоже, что услуга эта востребована, а с появлением ChatGPT, GPT-4 и других языковых моделей ещё не раз реинкарнирует.
Из свежих подобных продуктов стартап OpenRead [2]. Сервис автоматически генерирует краткое изложение, так называемое Paper Expresso и позволяет естественным языком задать вопросы по научной статье и получить развернутые ответы. Я проверил на нескольких статьях которые сам читаю, перечитываю, учитываю в своей работе и результаты вполне практичные. Я, правда, не считаю что такие сервисы должны быть сами по себе, гораздо естественнее они будут как часть платформ вроде Google Scholar, Semantic Scholar или Arxive.org и др.
Например, будучи подписанным на рассылки Semantic Scholar по нескольким научным темам могу сказать что главное неудобство в отсутствии кратких понятных аннотаций к статьям. Но это только самое очевидное применение, более интересные модели в уже более серьёзном применении ИИ с предобучением на научных статьях по направлениям, почти наверняка такие AI ассистенты появятся (уже появились?) в ближайшем будущем.
Ссылки։
[1] https://t.me/begtin/4346
[2] https://www.openread.academy
#startups #ai #science #papers #readings
Из свежих подобных продуктов стартап OpenRead [2]. Сервис автоматически генерирует краткое изложение, так называемое Paper Expresso и позволяет естественным языком задать вопросы по научной статье и получить развернутые ответы. Я проверил на нескольких статьях которые сам читаю, перечитываю, учитываю в своей работе и результаты вполне практичные. Я, правда, не считаю что такие сервисы должны быть сами по себе, гораздо естественнее они будут как часть платформ вроде Google Scholar, Semantic Scholar или Arxive.org и др.
Например, будучи подписанным на рассылки Semantic Scholar по нескольким научным темам могу сказать что главное неудобство в отсутствии кратких понятных аннотаций к статьям. Но это только самое очевидное применение, более интересные модели в уже более серьёзном применении ИИ с предобучением на научных статьях по направлениям, почти наверняка такие AI ассистенты появятся (уже появились?) в ближайшем будущем.
Ссылки։
[1] https://t.me/begtin/4346
[2] https://www.openread.academy
#startups #ai #science #papers #readings
Команда Meltano, ETL/ELT продукта вышедшего из инженерной команды Gitlab, преданонсировали запуск Meltano Cloud [1], облачной версии их продукта, пока без цен, что чуть ли не самое важное, так что ждём.
А также они полностью обновили интерфейс хаба коннекторов Meltano Hub [2] где можно подобрать коннектор для специфичных сервисов и подключить его в свой экземпляр Meltano.
Облачные продукты на базе open source довольно распространены, это чуть ли не основная бизнес модель сейчас для новых СУБД и инфраструктурных продуктов. В этом смысле Meltano один из продуктов за которыми я давно слежу, от активного использования их ETL лично меня сдерживают те же ограничения что у большинства ETL/ELT продуктов - это ориентация на модель SQL-only и преимущественно на работу с плоскими таблицами. Не для всех задач с которыми лично я сталкиваюсь это годится.
В остальном, Meltano один из продуктов и стартапов по работе с данными за которыми я лично наблюдаю. Как-нибудь сделаю список из всех о которых я писал и за которыми слежу. Они преимущественно с открытым кодом, таких дата продуктов немало.
Ссылки:
[1] https://meltano.com/cloud/
[2] https://hub.meltano.com/
#opensource #etl #startups #data #elt
А также они полностью обновили интерфейс хаба коннекторов Meltano Hub [2] где можно подобрать коннектор для специфичных сервисов и подключить его в свой экземпляр Meltano.
Облачные продукты на базе open source довольно распространены, это чуть ли не основная бизнес модель сейчас для новых СУБД и инфраструктурных продуктов. В этом смысле Meltano один из продуктов за которыми я давно слежу, от активного использования их ETL лично меня сдерживают те же ограничения что у большинства ETL/ELT продуктов - это ориентация на модель SQL-only и преимущественно на работу с плоскими таблицами. Не для всех задач с которыми лично я сталкиваюсь это годится.
В остальном, Meltano один из продуктов и стартапов по работе с данными за которыми я лично наблюдаю. Как-нибудь сделаю список из всех о которых я писал и за которыми слежу. Они преимущественно с открытым кодом, таких дата продуктов немало.
Ссылки:
[1] https://meltano.com/cloud/
[2] https://hub.meltano.com/
#opensource #etl #startups #data #elt
arch.dev
Arch: the bridge between your customers' data & your code
Arch is the bridge between your customers' data & your code. Stop wasting time on your own OAuth flows, API integrations, and embeddings pipelines. Instantly access all your customers’ data sources; raw, mapped, or as vector embeddings
Полезное чтение про данные, технологии и не только:
- 🌶 Hot Takes on the Modern Data Stack [1] - несколько интересных мыслей про современный стек данных, особенно актуально для тех кто работает с этими сервисами регулярно
- 🗄 How we made our reporting engine 17x faster [2] про ускорение системы отчётов в 17 раз через миграцию на движок BigQuery (облачный сервис Google). Любопытно, технические подробгости
- 💭 The new philosophers. How the modern data stack falls out of fashion. [3] у Benn Stancil размышления о том что развитие ИИ изменит существующий ландшафт продуктов по работе с данными и что к этому надо быть готовыми. Он же о том что Modern Data Stack и Generative AI плохо совместимые идеологии.
- 🗂 Using DuckDB with Polars [4] автор пишет про комбинацию этих двух новых инструментов, комбинация хорошая, надо брать
- 💰 Announcing Cybersyn’s $62.9M Series A [5] стартап Cybersyn по предоставлению доступа к открытым госданным через Snowflake поднял $62.9 инвестиций. Можно им только позавидовать, я для нашего сервиса Datacrafter всё ещё ищу инвестиции. Видимо надо делать сразу на маркетплейсы и не в России;) А Cybersyn стартап интересный, инвестиции для этого рынка большие.
Ссылки:
[1] https://mattpalmer.io/posts/hot-takes/
[2] https://medium.com/teads-engineering/how-we-made-our-reporting-engine-17x-faster-652b9e316ca4
[3] https://benn.substack.com/p/the-new-philosophers
[4] https://towardsdatascience.com/using-duckdb-with-polars-e15a865e48a3
[5] https://www.cybersyn.com/blog-series-a/
#opensource #startups #readings #data #dataengineering
- 🌶 Hot Takes on the Modern Data Stack [1] - несколько интересных мыслей про современный стек данных, особенно актуально для тех кто работает с этими сервисами регулярно
- 🗄 How we made our reporting engine 17x faster [2] про ускорение системы отчётов в 17 раз через миграцию на движок BigQuery (облачный сервис Google). Любопытно, технические подробгости
- 💭 The new philosophers. How the modern data stack falls out of fashion. [3] у Benn Stancil размышления о том что развитие ИИ изменит существующий ландшафт продуктов по работе с данными и что к этому надо быть готовыми. Он же о том что Modern Data Stack и Generative AI плохо совместимые идеологии.
- 🗂 Using DuckDB with Polars [4] автор пишет про комбинацию этих двух новых инструментов, комбинация хорошая, надо брать
- 💰 Announcing Cybersyn’s $62.9M Series A [5] стартап Cybersyn по предоставлению доступа к открытым госданным через Snowflake поднял $62.9 инвестиций. Можно им только позавидовать, я для нашего сервиса Datacrafter всё ещё ищу инвестиции. Видимо надо делать сразу на маркетплейсы и не в России;) А Cybersyn стартап интересный, инвестиции для этого рынка большие.
Ссылки:
[1] https://mattpalmer.io/posts/hot-takes/
[2] https://medium.com/teads-engineering/how-we-made-our-reporting-engine-17x-faster-652b9e316ca4
[3] https://benn.substack.com/p/the-new-philosophers
[4] https://towardsdatascience.com/using-duckdb-with-polars-e15a865e48a3
[5] https://www.cybersyn.com/blog-series-a/
#opensource #startups #readings #data #dataengineering
mattpalmer.io
Hot Takes on the Modern Data Stack
My take on the state of the modern data stack in 2023.
Ещё один любопытный open source продукт Evidence [1] на сей раз для изменения подхода к Business Intelligence. Вместо того чтобы делать графики и сопровождающий текст к каком-либо веб интерфейсе, подход BI-as-a-code, а то есть ты пишешь код в Markdown и он преобразуется в текст и графики.
Причём всё это в маркдауне описывается как код графиков и SQL запросы. Запросы движок умеет делать ко всем популярным SQL движкам и CSV файлам.
В основе всё та же бизнес модель: открытый код для локальной работы и облачный сервис за деньги.
Мне нравится сама идея, Markdown кажется вполне подходящей основой для такого продукта и, учитывая что сам продукт под MIT лицензией, я бы не удивился что кто-то из BI игроков и рядом с ним может захотеть к своему продукту такое добавить.
Плюс это очень удобная штука для команд с инхаус разработкой, когда надо приделать аналитику с визуализацией для себя, а времени и желания на внедрение BI продукта нет.
Ссылки:
[1] https://evidence.dev
#opensource #dataviz #bi #startups
Причём всё это в маркдауне описывается как код графиков и SQL запросы. Запросы движок умеет делать ко всем популярным SQL движкам и CSV файлам.
В основе всё та же бизнес модель: открытый код для локальной работы и облачный сервис за деньги.
Мне нравится сама идея, Markdown кажется вполне подходящей основой для такого продукта и, учитывая что сам продукт под MIT лицензией, я бы не удивился что кто-то из BI игроков и рядом с ним может захотеть к своему продукту такое добавить.
Плюс это очень удобная штука для команд с инхаус разработкой, когда надо приделать аналитику с визуализацией для себя, а времени и желания на внедрение BI продукта нет.
Ссылки:
[1] https://evidence.dev
#opensource #dataviz #bi #startups
Свежий State of Data Engineering report 2023 от LakeFS [1].
Не очень детальный, на мой взгляд, не тянущий на полноценный State of ... доклад, но содержащий полезные факты и тезисы и упоминания некоторых продуктов про которые я лично не слышал или когда-то видел, но не впечатлившись отложил на потом.
Отчет короткий поэтому прочитать его несложно в любом случае.
Ссылки:
[1] https://lakefs.io/blog/the-state-of-data-engineering-2023
#dataengineering #startups #reports
Не очень детальный, на мой взгляд, не тянущий на полноценный State of ... доклад, но содержащий полезные факты и тезисы и упоминания некоторых продуктов про которые я лично не слышал или когда-то видел, но не впечатлившись отложил на потом.
Отчет короткий поэтому прочитать его несложно в любом случае.
Ссылки:
[1] https://lakefs.io/blog/the-state-of-data-engineering-2023
#dataengineering #startups #reports
Через месяц, 29 июня, закрывается проект bit.io [1] в связи с тем что их команду купил DataBricks. Для тех кто не помнит, bit.io - это был сервис облачного хостинга PostgreSQL с возможностью ручной загрузки данных, API, дистанционного подключения к СУБД, наличия большого числа опубликованных баз данных.
DataBricks такой сервис не нужен, а нужна только команда. Поэтому сервис закрывают.
Ссылки:
[1] https://bit.io
#startups #data #rdbms #databases #dataengineering
DataBricks такой сервис не нужен, а нужна только команда. Поэтому сервис закрывают.
Ссылки:
[1] https://bit.io
#startups #data #rdbms #databases #dataengineering
Когда-то одним из наиболее удобных инструментов для ведения заметок был Evernote, продукт одноимённого стартапа которые почти идеально для 2004 года, года его запуска, синхронизировался с устройствами и долгие годы был любим многими пользователями. Я лично пользовался им около 7 лет, скажу тогда это был очень удобный инструмент. Потом пришло много инструментов ему на замену, от личных wiki, до продуктов вроде Notion, Obsidian, Roam и ещё многих других.
В декабре 2022 года Evernote купила европейская компания Binding Spoons, в феврале 2023 года они уволили там 129 сотрудников, а 10 июля анонсировали полное увольнение офиса в США [1] и что разработка вестись будет теперь только в Европе. Правда непонятно кем учитывая что разработчики были в США, но, тем не менее, происходящее уже свершившийся факт.
Что использовать ему на замену?
Лично я исхожу из следующего подхода:
- результаты изучения, чтения чего-то и размышлений, которые могут быть публичными, для этого использую этот телеграм канал
- личные заметки в Joplin, Notion или Obsidian. Я лично предпочитаю Notion, но не претендую что это лучший вариант для всех
- рабочие заметки в Markdown и в Git когда это возможно
Ссылки:
[1] https://arstechnica.com/gadgets/2023/07/evernote-the-memory-app-people-forgot-about-lays-off-entire-us-staff/
#evernote #startups #notetaking
В декабре 2022 года Evernote купила европейская компания Binding Spoons, в феврале 2023 года они уволили там 129 сотрудников, а 10 июля анонсировали полное увольнение офиса в США [1] и что разработка вестись будет теперь только в Европе. Правда непонятно кем учитывая что разработчики были в США, но, тем не менее, происходящее уже свершившийся факт.
Что использовать ему на замену?
Лично я исхожу из следующего подхода:
- результаты изучения, чтения чего-то и размышлений, которые могут быть публичными, для этого использую этот телеграм канал
- личные заметки в Joplin, Notion или Obsidian. Я лично предпочитаю Notion, но не претендую что это лучший вариант для всех
- рабочие заметки в Markdown и в Git когда это возможно
Ссылки:
[1] https://arstechnica.com/gadgets/2023/07/evernote-the-memory-app-people-forgot-about-lays-off-entire-us-staff/
#evernote #startups #notetaking
Ars Technica
Evernote, the memory app people forgot about, lays off entire US staff
Launched in 2004, the company once sought to be the world's brain dump.
В рубрике бизнеса на открытых данных Social Explorer [1], продукт и одноимённая компания в США предоставляющая аналитический сервис с визуализацией данных на картах с детализацией до отдельных графств (Counties), аналог российских муниципальных образований. Практически все данные в их продукте - это общедоступные данные переписи США, избирательных комиссий, отчетов ФБР по преступности и других статистических индикаторов публикуемых в США с довольно высокой детализацией. Особенность продукта в том что он почти полностью ориентирован на университетскую подписку. Университеты приобретают подписку и предоставляют доступ преподавателям и студентам. Поэтому в платформе отдельно реализованы разделы по быстрому старту по тому как учить и как учиться с ней работать.
Ссылки:
[1] https://www.socialexplorer.com
#startups #opendata #geodata #usa
Ссылки:
[1] https://www.socialexplorer.com
#startups #opendata #geodata #usa
Любопытное про стартапы на данных:
- Collibbra приобрели стартап по созданию SQL тетрадок Huspray [1] учитывая что основной бизнес Collibra это корпоративные каталоги данных, причём изначально с сильным акцентом на выявление персональных данных, то эта покупка про сдвиг приоритетов на дата аналитиков.
- Treefera подняли pre-seed $2.2 миллиона инвестиций на дата-платформу по мониторингу лесного покрова [2], внутри обещают ИИ и создание data продуктов
- DataBricks получили ещё $500 миллионов инвестиций в рамках Series I [3], пишут что это скорее всего раунд перед IPO и на IPO оценка может достигнуть $43 миллиардов.
- Gable получил $7 миллионов на seed стадии [4] - Gable это стартап по повышению качества данных через применение data contracts. Тут так и хочется спросить "а что так можно было?!", стартап явно под экосистему работы с данными в Modern data stack и под последующую покупку одним из крупных платформенных игроков.
Ссылки:
[1] https://www.collibra.com/us/en/company/newsroom/press-releases/collibra-acquires-sql-data-notebook-vendor-husprey
[2] https://www.treefera.com/blog/treefera-pre-seed-funding-round
[3] https://techcrunch.com/2023/09/14/databricks-raises-500m-more-boosting-valuation-to-43b-despite-late-stage-gloom/
[4] https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7107413267072917504/
#startups #data #dataquality
- Collibbra приобрели стартап по созданию SQL тетрадок Huspray [1] учитывая что основной бизнес Collibra это корпоративные каталоги данных, причём изначально с сильным акцентом на выявление персональных данных, то эта покупка про сдвиг приоритетов на дата аналитиков.
- Treefera подняли pre-seed $2.2 миллиона инвестиций на дата-платформу по мониторингу лесного покрова [2], внутри обещают ИИ и создание data продуктов
- DataBricks получили ещё $500 миллионов инвестиций в рамках Series I [3], пишут что это скорее всего раунд перед IPO и на IPO оценка может достигнуть $43 миллиардов.
- Gable получил $7 миллионов на seed стадии [4] - Gable это стартап по повышению качества данных через применение data contracts. Тут так и хочется спросить "а что так можно было?!", стартап явно под экосистему работы с данными в Modern data stack и под последующую покупку одним из крупных платформенных игроков.
Ссылки:
[1] https://www.collibra.com/us/en/company/newsroom/press-releases/collibra-acquires-sql-data-notebook-vendor-husprey
[2] https://www.treefera.com/blog/treefera-pre-seed-funding-round
[3] https://techcrunch.com/2023/09/14/databricks-raises-500m-more-boosting-valuation-to-43b-despite-late-stage-gloom/
[4] https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7107413267072917504/
#startups #data #dataquality
Collibra
Collibra Acquires SQL Data Notebook Vendor Husprey
Collibra, the Data Intelligence company, today announced the acquisition of Husprey, a leading integrated SQL data notebook platform.