К вопросу о том сколько в мире общедоступных / открытых данных, приведу цифры чуть более приближенные к настоящим оценкам.

Всего в индексе Dateno сейчас 2 миллиона CSV файлов. Из них 144 тысячи файлов уже собраны и выгружены, на них обучаются алгоритмы и отрабатываются инструменты для выявления семантических типов, конвертации, преобразования форматов и тд. Всего эти файлы в несжатом виде составляют 697ГБ. Итого 697 ГБ / 144 * 2000 получается ~ 9.7 терабайта. Это только из проиндексированных каталогов данных и только CSV файлы. Кроме них ещё немало файлов XLS и XLSX, JSON, XML и многих других.

Ещё цифры:
- половина хранения, около 350ГБ - это 300 крупнейших CSV файлов. Наибольшие достигают размера в 11ГБ в несжатом виде
- крупнейшие датасеты выкладывают французы, канадцы, британцы и американцы на своих национальных порталах открытых данных

Если создавать архив хотя бы самых очевидных файлов в наиболее распространённых форматах потребуется порядка 100-500 ТБ хранения, конечно с оговорками что данные можно хранить сжатыми, с тем что если хранить несколько версий то старые версии можно класть в холодное хранилище и с тем что можно почистить дубликаты, но порядки примерно понятны. Большие отличия начинают возникать при хранении научных и спутниковых датасетов.

И добавлю что работа с таким бесконечным числом дата файлов вскрывает порой самые неожиданные технические челленджи. Например, то что нет функции из коробки по определению что содержание файла CSV файл. Даже если в каталоге данных написано что он CSV, на входе может быть ZIP или GZip файл с CSV внутри, HTML файл если файл уже удалили, ошибка в виде JSON ответа когда по какой-то причине сервер не отдаёт файл и так далее. Но если сервер не выдал ошибку, если файл лежит в хранилище, то лучший способ определить его формат - это прочитать и разобрать из него несколько строк. А встроенные идентификаторы формата не работают. У класса csv.Sniffer в Python слишком много ошибок False Positive (FAR), у duckdb полностью отсутствует поддержка не UTF-8 кодировок, Magika от Google выдаёт слишком много ошибок , как FAR, так и FRR. Приходится делать собственные простые инструменты.

#opendata #dateno #thoughts

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

Сугубо техническое и инструментальное. Я на днях обновил исходный код утилиты metacrafter [1] и библиотеки для Python iterabledata [2].

Metacrafter - это утилита и библиотека для Python по выявлению семантических типов данных и далее автодокументирования датасетов. Она изначально поддерживала MongoDB, базовые типы файлов вроде csv, xml, jsonl и тд, а также большую часть SQL баз данных (через SQLAlchemy). Не хватало только поддержки файлов которые могут быть разнообразно сжаты. Эту задачу получилось решить переключившись на библиотеку iterabledata которая поддерживает работу с файлами вроде .csv.bz2, .xml.xz, .jsonl.gz и так далее. Собственно к уже имеющимся алгоритмам сжатия и форматам я добавил ещё Zstandard и Brotli. Из популярных форматов не поддерживаются пока только Snappy и 7z . Но у Snappy неудобная реализация на Python, надо её переписывать, а библиотека для 7z не поддерживает режим открытия файла в контейнере, без обязательного раз сжатия .

Но в остальном оказалось очень удобно . Осталось часть других инструментов переписать с этой библиотекой для простоты обработки условно любых входящих дата файлов с условно любым типом сжатия/контейнеров.

А поддержку сжатых файлов в metacrafter пришлось добавлять не просто так, а потому что хранение бесконечного числа CSV'шек и других первичных файлов в Dateno сжирает очень много места, а обрабатывать их надо. И обрабатывать достаточно быстро и с достаточно небольшими ресурсами памяти, процессора и тд.

Один из способов такой экономии это обновление инструментария для поддержки сжатых файлов на всех этапах. Причём не только на этапе обработки данных, но и на этапе извлечения и загрузки. Импорт в СУБД тоже нужен не в чистых .csv или .json, файлах, а в том числе, сжатыми тоже.

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

#opensource #datatools #data #metacrafter #dateno

Давайте я для разнообразия напишу про что-нибудь хорошее с открытыми данными в РФ
- похоже что жив и даже перезапущен портал справочников Минздрава (nsi.rosminzrav.ru), это 1797 наборов данных справочной информации в виде датасетов в XML, JSON, XLS и CSV форматах для экспорта
- всё ещё живы и активны многие региональные порталы открытых данных таких как портал данных Республики Коми (opendata.rkomi.ru) и портал данных города Новосибирска (opendata.novo-sibirsk.ru). Таких обновляющихся порталов около десятка.
- всё ещё доступен и обновляется портал открытых данных Минкульта РФ (opendata.mkrf.ru) , наборов данных новых там нет, но старые продолжают обновлять.
- Пушкинский дом продолжает публиковать открытые данные в своём репозитории (dataverse.pushdom.ru)
- некоторые университеты в РФ начали публиковать открытые данные о своей деятельности, например раздел с данными в формате CSV на сайте РНИМУ им. Пирогова и раздел данных Нижегородского НГТУ . А также научные данные публикуются как отдельные проекты, как это делает СГМУ в репозитории клинических данных
- некоторые датасеты для машинного обучения публикует ВНИИАС / РЖД в рамках проекта RailDataSets

#opendata #russia #datasets

Похоже что Большая российская энциклопедия на грани закрытия, не могу сказать что мне она когда-либо вызывала симпатию, но, похоже, сотрудников даже не предупреждали что финансирования больше нет. В комментариях к посту очень много критики в адрес руководства.

Похоже что сайт bigenc.ru придётся архивировать.

С одной стороны такова судьба всех классических энциклопедий ибо создавать контент очень дорого.

А с другой стороны, а зачем вообще на неё тратили средства?

Впрочем вангую что судьба всех остальных российских википедиезаменителей будет аналогична.

Любые энциклопедические проекты должны быть открытыми, с открытыми данными, открытым кодом, API, краудсорсингом и _без любой идеологии_.

Людей жалко, конечно.

#wikipedia #bigenc #closeddata #russia

Велика вероятность закрытия сайта Большой российской энциклопедии (bigenc.ru) 17 июня. Руководство проекта написало об этом сегодня. Наша команда постарается сделать архивную копию на этих выходных. Если у Вас есть копии контента и Вы готовы их передать, мы обязательно добавим их в архив и сделаем материалы общедоступными.

P.S. В который раз приходится сталкиваться с ситуацией необходимости экстренной архивации государственных проектов. Очень печалит что о происходящем ранее не было известно.

#deathwatch #webarchive #bigenc

В продолжение про БРЭ и почему печальный конец проекта был только вопросом времени. Я бы начал с того что вопрос о том почему необходимо поддерживать классические энциклопедические проекты в мире давно не стоит на повестке. В большинстве стран где создавались национальные энциклопедии этот процесс остановился ещё лет 15 назад, если не больше и Вики проекты, в первую очередь Википедия, даже не столько заменили энциклопедии в создании знания, сколько коммодизировали его доступность пусть даже и ценой меньшей достоверности, компенсируемой широтой и актуальностью.

У этого есть много причин, я бы выделил такие главные из них как:
1. Вовлечение широкого числа мотивированных участников в создание общего знания.
2. Понимание у участников того, что всё ими созданное принадлежит человечеству, не закрыто копирайтом и не является собственностью конкретного юр. лица
3. Открытая Вики экосистема: свободные лицензии, открытый код, открытые данные, открытые API и тд.
4. Гибкость, адаптируемость под новые способы работы с данными, авторедактирование, исправление и многое другое.

Для всех кто создавал знания с помощью Mediawiki или Semantic Mediawiki это может показать очевидным. Но не для создателей БРЭ в текущей их онлайн реинкарнации.

К тому как БРЭ создавалось у меня много вопросов, начиная с фундаментальной непрозрачности проекта (поди найди их годовые отчёты, их нет ) и продолжая выбранным форматом создания, но ключевое следующее:
- все материалы в БРЭ закрыты копирайтом. При том что это 100% госфинансирование, при том что в самой энциклопедии используется бесконечное число материалов взятых из первоисточников в CC-BY-NC/CC-BY.
- БРЭ никогда не была открытой средой. Там не было не только свободных лицензий, но и API, экспорта датасетов, открытого кода и вообще ничего
- всё это время чуть ли не единственная мотивация авторов писать туда была оплата за статьи. Денег нет - моментально нет нового контента.

Поэтому даже если БРЭ, по какой-либо, неведомой причине, власти РФ решат спасать то всё что необходимо сделать:
1. Опубликовать все материалы БРЭ под свободной лицензией допускающей свободное использование в любом Вики проекте, конкретно под лицензией CC-BY и в виде открытых данных.
2. Перевести в открытый код весь исходный код используемый в БРЭ.

Если не решат спасать, то сделать надо то же самое.

#government #content #encyclopedy #wiki #data

Свежий инструмент Amphi для визуальных ETL процессов, с low-code проектированием труб данных (data pipelines) через интерфейс в Jupyter lab

Из плюсов:
- low code
- не cloud-first
- базовый набор для обработки структурированных и неструктурированных данных
- всё можно делать в UI прямо в Jupyter Lab
- открытый код

Из минусов:
- low-code (для кого-то минус)
- не cloud-first (для кого-то минус)
- мало разнообразия в источниках получения данных
- лицензия Elastic, недоопенсорс

Мне чем-то напомнило Apache Nifi, но только отчасти.

Интеграция в Jupyter Lab - хорошо,но пока что и в целом надо приглядется. Продукт явно сделан пока скорее для инвесторов чем для пользователей, но без пользователей и инвестиций не будет.

В целом из разработки дата инструментов мне нравятся не только продукты, но и команды Clickhouse и Duckdb.

Хочется дождаться ETL сделанное по аналогии с Duckdb. Удобным ядром и большим числом хорошо написанных расширений. Какое-то время назад мне казалось что Meltano на эту роль подходит, но с тех пор как они отдали свои публичные ресурсы довольно хреновым маркетологам читать их стало тяжело. Развитие продукта сложно оценивать.

#etl #opensource #datatools

Новый портал с открытыми данными по госконтрактам открылся в Гватемале. Данные и API публикуются по стандарту Open Contracting Data Standard и доступны для всех желающих

#opendata #datasets #opencontracting

В Ведомостях (которые уже совсем не торт) за пэйволом [1] статья о том что Минэкономразвития РФ такие зайки большие молодцы и выпустили циркуляр о том что всем госорганам можно открывать данные для компаний создающие ИИ.

Как человек погруженный в тематику открытых данных очень много лет могу сказать что правильно читать эту новость так:
1. Минэкономразвития продолбало портал data.gov.ru
2. Минэкономразвития не смогло создать новую версию data.gov.ru на Гостехе
3. Министерства продалбывают системное централизованное раскрытие данных и единые стандарты.
4. Методические рекомендации отвратно написаны и давно уже писать их просто некому.

Ссылки:
[1] https://www.vedomosti.ru/technology/articles/2024/06/17/1044118-kompanii-poluchat-otkritie-dannie-vedomstv-dlya-obucheniya-ii


#opendata #russia #closeddata

Отвлекаясь от темы данных, немного о самоорганизации. Много лет, больше 15 у меня жизнь была организована по принципу zero inbox это когда каждое письмо во входящих было задачей, а далее день начинался с разбора почты. Правило нарушилось после ковида и, с перерывами на небольшие попытки чистить почту, к июню накопилось 1200+ писем.

Сегодня, наконец-то, удалось всё привести в порядок. Ура! Осталось 4 письма, все из которых являются именно задачами.

И, в который раз, я никак не могу упустить вниманием тот факт что до сих пор нигде не видел удобных автоматизированных email assistant'ов. Там даже ИИ необязательно для его эффективности. Но подход должен быть совершенно нестандартным.
1. Все письма которые информационные/рассылки легко идентифицируются их можно и нужно автоматически складывать в отдельную группу и создавать по ним ежесуточный/еженедельный дайджест.
2. Письмам можно автоматически присваивать теги и давать возможность отфильтровывать и группировать по этим тегам.
3. Куча дополнительных метаданных можно автоматически извлекать из писем и присваивать тегами или группировать. Например,
- письма от адресатов которые ранее Вам не писали
- письма от коллег
- наименования компаний из которых пишут отправители
- письма от контрагентов (по списку компаний/доменов)
4. Для гиков должен быть SQL интерфейс для фильтрации почты. Об этом я как-то уже писал

В современном мире быстрых сообщений часто почта выглядит как архаизм/анахронизм/неизбежное зло, но в корпоративном мире она никуда не исчезла и не исчезнет ещё скоро.

#selforg #email #thoughts #ideas