В прошедшую субботу я потерял потратил несколько часов на просмотр выступлений зам министров Минцифры про нацпроект "Экономика данных". Хорошая новость в том что экономики там нет, плохая в том что данных тоже нет. В общем-то я лично так и не понял жанра выпихивания неподготовленных спикеров выступления зам. министров на сцене, без предварительного насильственных тренировок ораторским навыкам продумывания речей. Если это было для демонстрации открытости министерства, то лучше бы документы и данные вовремя и в полноценно публиковали. Что в итоге войдет в этот нацпроект до сих пор непонятно, но судя по интенциям впихнуть туда капиталку на сети связи, квантовые технологии и ИБ, то не пора ли переименовать нацпроект во что-то более экстравагантное? Лично у меня фантазии не хватает. Хорошо хоть Гостех не упоминали.

Параллельно с этим читаю дорожную карту комитета по Сенатского по ИИ в США. Вот это больше выглядит как нац. проект, дорожная карта там включена в отчет этого комитета. Там в дорожной карте очень много про регулирование, не только запретительное и ограничивающее, но и про участие в международных исследованиях и корректировке технологической политики.

В целом всё что я вижу по зарубежному регулированию, там это происходит со звериной серьёзностью без шоу и пиара. А сдвиг российской госполитики в пиар и шоу никакими санкциями не оправдать.

#government #russia #policy #showoff #ai #regulation

В рубрике интересных наборов данных QuantGov [1] исследовательский проект по сбору законов и других регуляторных документов, превращению их в данные и последующий анализ с построением графиков и интерактивных инструментов. Основной посыл в измерении регуляторной нагрузки, охватывают, при этом, не только США и отдельные штаты, но и Канаду, Австралию, Индию, Великобританию. Всё доступно в виде датасетов в CSV, интерактивного выгрузчика документов и API.

Ключевое - это активное научное применение, эти датасеты активно цитируют исследователи и пишут про них экономические СМИ.

P.S. Префикс Quant в данном случае не имеет никакого отношения к квантовым технологиям, а часть слова Quantification, количественная оценка.

Ссылки:
[1] https://www.quantgov.org

#opendata #datasets #laws #regulations #policy

Для тех кто ищет данные сейчас и регулярно не могу не напомнить что в Dateno перенесен каталог порталов данных который ранее был Common Data Index и если в самом Dateno каталог ещё не проиндексирован, можно самостоятельно в него зайти и поискать на его сайте.

Список каталогов на сайте удобнее всего смотреть по странам. А недавно он дополнился 34 геопорталами на базе TerriaJS о котором я ранее писал и порталами Open Data Cube которых в реестре уже 9 штук.

Прежде чем данные проиндексированы поисковой системой они вначале попадают именно в этот каталог, большая часть порталов оттуда уже проиндексирована, а часть на подходе. В частности самое стандартизированное - это как раз Open Data Cube и другие геопорталы со STAC API, а также геопорталы вроде TerriaJS у которых недокументированное, но стандартизированное API.

#opendata #dateno #datasets #datasearch

Подборка полезных ссылок про данные, технологии и не только:
- Scrapegraph-ai проект с открытым кодом по интеграции языковых моделей в задачи скрейпинга данных с сайтов. Выглядит как бэкэнд для будующих и текущих проектов по скрейпингу для не-Итшников или как полезный инструмент тем кто хочет упростить себе эту работу.
- pyspread альтернатива Excel написанная на Python. Открытый код под почти все платформы. Может показаться странным, но, как минимум, идея заслуживающая внимания.
- Substrait межязыковая сериализация операций над данными. Спецификация, будет понятна всем кто делает запросы к данным в разных СУБД и не только SQL и непонятна тем кто с таким не сталкивался. Одна из попыток создать универсальный подход/язык запросов поверх десятков диалектов SQL
- Data Council 2024 видео с выступлениями спикеров конференции Data Council 2024 в Austin. Много интересного по дата инженерии, стандартам и созданию больших датасетов. Хорошая концентрация интересных докладов
- nimble новый формат хранения больших колоночных данных. Под открытой спецификацией, сделан внутри Meta. Подробнее в выступлении рассказывают про главный акцент на скорости загрузки датасетов и о том что загрузка датасетов для ML задач занимает до 30% времени.

#opensource #data #datatools

В продолжение про категоризацию данных я расскажу о том какое моё видение по развитию Metacrafter'а [1]. Напомню что это опенсорс утилита по идентификации семантических типов данных, категоризации и автодокументирования данных.

1. Это расширение числа семантических (смысловых) типов данных и правил их идентификации. Сейчас есть сотни типов и сотни правил, но далеко не для всех типов данных правила есть и добавлять там много что есть. В особенности когда это касается отраслей: медицина, биохимия, финансовые структуры, нефтянка, и много что другое. Специфики отраслевой немало, правила для них готовятся совсем не быстро.
2. Расширение видов правил идентфикации смысловых типов данных. В первую очередь определение уникальных полей, общих префиксов и других особенностей.
3. Возможно обновление языка управления правилами и добавление и переписать правила для добавления bloom filter, пространств значений для цифр и исключающих фильтров.
4. Перестройка работы metacrafter'а на работу с сервером по умолчанию. Сейчас для работы утилиты командной строки правила каждый раз загружаются и компилируются из файлов с правилами. А это небыстро, дольше чем сама работа категоризатора. Альтернатива в виде prefech и запуска локального сервера и работы через него.
5. Введение режима идентификации неизвестных типов данных. Это когда Metacrafter'у скармливаются датасеты для обучения и по определенным правилам он рекомендует разметить конкретные поля и конкретные типы данных. Это самая сложная и исследовательская задача. Вот её по настоящему интересно решить.

Ну и как не добавить что сейчас создаётся архив датасетов проиндексированных Dateno и по ним как раз идёт тестирование Metacrafter'а и будущая доработка.

Ссылки:
[1] https://github.com/apicrafter/metacrafter


#opensource #data #datatools #semanticdatatypes

Я хотел было подробнее написать о том что не так с "Экономикой данных", про усиление цифрового госпатернализма, про отсутствие повестки для малого и среднего бизнеса, про недоступность даже референсных/справочных данных как открытых данных и ещё много что.

Но показательнее всего был сегодняшний момент на ЦИПРе который можно было увидеть в трансляции, когда на панельной секции Потанин, единственный, озвучил проблему доступа к государственным данным, того же Росстата, которые, вообще-то должны быть открытыми просто по факту своего существования и Мишустин парировал ему дословно "А Вы готовы нам свои данные отдавать?". Эта фраза даёт ответ на все вопросы.

Политика пр-ва в отношении открытости данных сейчас такова:
1. Граждане и журналисты полностью игнорируются как потребители данных.
2. Малый и средний бизнес рассматривается только как получатели субсидий, налоговых льгот.
3. Крупный и средний бизнес получает данные только в обмен на что-то, весьма вероятно что очень непубличный обмен их данных.

Де-факто в правительство не считают что открытость - это обязательство исполнительной власти, а открытость данных как инструмент развития экономики. Вместо этого цифровая экономика/экономика данных превращается во внедрения в экономику данных госпродуктов и информационных систем на основе данных полученных от крупного и остального бизнеса.

#opendata #closeddata #russia #policy #government

Фразы которыми можно пугать дата инженеров на собеседованиях и не только:
- данные у нас в CSV и Excel на FTP сервере
- наши Excel файлы обновляются в реальном времени на сетевом диске
- требуется работать с большим числом серверов и таблиц из SAP/1С/Oracle Application (нужное тяжелое легаси подставить)
- данные в личных папках пользователей в Sharepoint, надо их синхронизировать
- мы хотим сделать наше озеро данных на Hadoop'е
- большая часть данных у нас в PDF, мы не знаем тексты там или сканы
- требуется 10-летний опыт с dbt cloud

А чем Вы пугаете, чем пугают Вас ?

#humor #dataengineering

Рубрика "Циничная приоткрытость"
Стоило мне похвалить организаторов ЦИПРа за размещение презентаций спикеров в ТГ-канале АНО ЦЭ, как из поста про выступление замминистра Минэка Максима Колесникова презентация как раз исчезла, хотя была там поначалу.
Видимо, были там какие-то цифры, не предназначенные для широкой публичности.
Вот так Минэк (ответственный, между прочим, за реализацию остатков открытости государства в РФ) трактует эту самую открытость.
Штош... Мне остается протрактовать эту открытость по-своему и повесить здесь ту самую презентацию.
Попробуйте понять, что не захотел показывать Минэк ширнармассам

Ещё в копилку происходящего с регулированием данных в России, одна из причин почему я лично перестал как-либо пытаться влиять на госполитику в этой области в том что весь GR в цифре свёлся к "защитному GR'. А то есть он не про продвижение каких-то инициатив выгодных бизнесу, типа открыть какие-то данные, а про снижение вреда от нового регулирования и совсем уж людоедских законопроектов.

Вот и со сдачей данных ровно точно также. Тот же цифровой крупняк в ассоциации толстых котов больших данных хотел бы чтобы этой инициативы вообще не существовало, но вместо этого предлагают модель дата брокеров по обезличиванию данных. Хотя всем прекрасно понятно что главный бенефициар госрегулирования это спецслужбы и пара госов которые получат монополию на частные данные. А обезличивание тут - это дело такое, необезличенные данные кому надо всегда будут доступны. Поэтому история с дата брокерами - это как самих себя высечь небольно, чтобы барин сильно не высек.

А как оно в мире? А в мире всё наоборот. Бизнес обсуждает с государством о том как получать доступ к госданным через дата брокеров, когда не госорганы раздают права, а госорганы дают чувствительные данные сертифицированным дата брокерам и те обезличивают их и передают бизнесу для коммерческих продуктов.

Почувствуйте, что называется, задницу разницу.


#data #government #regulation #russia

⚡Бизнес предложил государству свой способ работы с обезличенными данными
🔸Бизнес предложил государству ввести экспериментальный правовой режим для тестирования технологий по обезличиванию персональных данных россиян. Он поможет компаниям из разных сфер разрабатывать более технологичные сервисы и услуги, в большей степени отвечающие потребностям потребителей.
🔸Инициатива является, по сути, альтернативой законопроекту Минцифры, согласно которому компании по требованию государства будут предоставлять имеющиеся у него персональные данные в государственную информационную систему для обезличивания и формирования дата-сетов. Документ неоднократно подвергался критике со стороны бизнеса.

Firecrawl [1] любопытный новый инструмент по работе с данными с помощью LLM. Обещает что умеет отдавать команды LLM по извлечению данных по определенным схемам.

Плюс публикуют исходный код, но только клиентской библиотеки к своему сервису.
Всё это выглядит любопытно и какие то простые схемы действительно удалось с его помощью извлечь. Пока выглядит, конечно, не суперпродвинуто, но и в такой простоте есть плюсы для тех кто не хочет писать тысячи парсеров для бесконечного числа сайтов.

Я когда-то много времени посвятил теме преобразованию сайтов в данные, но остановился когда написал алгоритм превращения в RSS любой вебстраницы со списками чего-то.

Полноценно превращать сайты в базы данных осложнено тем что надо их вначале краулить, потом анализировать и уже по итогам идентифицировать характер хранимой информации и превращения её в данные. Тем не менее задача не невозможная.

Ссылки:
[1] https://firecrawl.dev

#data #datatools #ai

В рубрике *как это устроено в России* о том что должно было бы быть открытыми данными, но ими не является. У почти всех российских регионов есть инвестиционные карты. Это, либо отдельные геопорталы, либо разделы на инвестиционных порталах которые точно есть у всех. Например, инвестиционная карта Курганской области [1] или инвестиционная карта Волгоградской области [2]. Можно убедиться что на них есть слои карт и их от десятков до полутора сотен. Другие подобные инвестиционные карты легко находятся по ссылкам с портала инвестпроектов Минэка РФ [3].

Что можно о них сказать? Они все содержат то или иное недокументированное API. Там всего несколько вендоров геоинформационных систем и у них всё довольно стандартизировано. При очень небольших усилиях то же Минэкономразвития могло бы добавить на нацпортал открытых данных более 1000 датасетов и/или стандартизированных API по стандарту WFS. Очень небольшие расходы на всё это нужно, я бы даже сказал мизерные, а вероятность что эти данные были бы небесполезны, конечно, есть.

Но в России нет уже давно нацпортала открытых данных, деятельность в этой области на федеральном уровне, если не свернута, то подзабили на неё изрядно, особенно в Минэкономразвития.

Кстати, к примеру в Казахстане национальный геопортал [4] сделан довольно прилично и там публикуют открытые данные. Не со всех региональных геопорталов они их агрегируют, но и 571 слой карт - это неплохо.

Возвращаясь к ситуации в РФ. Мне бы вот, например, хотелось агрегировать данные с российских геопорталов в Dateno и даже недокументированность их API решается. У типовых систем, типовые API. Но тут уже другое ограничение, российские госсайты в большинстве своём недоступны с зарубежных IP адресов. Краулер работающий не изнутри страны не сможет достучасться до большого числа сайтов. Это, конечно, тоже решается, но требует больше времени и усилий.

В этом смысле поразительна ситуация с европейскими открытыми данными и открытыми данными в других развитых странах где именно геоданные составляют большую часть всего раскрываемого и опубликовано.

Ссылки:
[1] https://invest45.ru/investmap
[2] https://investmap.volgograd.ru
[3] https://invest.economy.gov.ru
[4] https://map.gov.kz

#opendata #data #geodata #russia #api