Подборка ссылок про данные, технологии и не только:
- OpenSeaMap [1] аналог OpenStreetMap для морей, открытая краудсорсинговая карта морей и морской инфраструктуры. Нигде не видел сравнений масштабов проекта с коммерческими, но может быть есть шанс повторить судьбу OSM ?
- Data Formulator [2] инструмент по автоматизации визуализации данных с помощью ИИ. Создан исследователями из Microsoft в рамках научной работы. Впервые опубликовали в январе 2024, а в октябре добавили возможность запускать его локально
- 30DayMapChallenge [3] глобальный конкурс для GIS специалистов с ежедневными задачками по визуализации геоданных. В этот раз задачки на ноябрь 2024. Для тех кто хочет показать что умеет визуализировать данные - это очень хороший конкурс чтобы показать себе и другим уровень своих навыков.
- A Business Analyst’s Introduction to Business Analytics [4] книга по бизнес аналитике в открытом доступе. Все примеры на языке R, для тех кто интересуется первым и знает второе - самое оно.
- First aid for figures [5] добротная подборка ресурсов о том как учёным лучше оформлять их работы, научные иконки для замены текстов, оформление таблиц, оформление изображений и тд.
- Chart.css [6] один из самых простых инструментов рисования графиков с помощью элементов HTML и CSS стилей. Поддерживает много видов графиков, очень просто настраивается и очень легковесен.
- A vision for public sector data in Scotland [7] в Шотландии моделируют стратегию региона по работе с госданными. Для этого там создали группу экспертов из 30 человек и под названием Horizon Scan Group после чего те разработали вот такой документ долгосрочного видения
- Using Rust in Non-Rust Servers to Improve Performance [8] большой гайд о том как оптимизировать выполнение задач с помощью Rust для проектов не на Rust. Ваш код медленно работает? Так его можно переписать на Rust, во много как альтернатива переписывания его на C++.

Ссылки:
[1] http://openseamap.org
[2] https://github.com/microsoft/data-formulator
[3] https://30daymapchallenge.com/
[4] https://www.causact.com/
[5] https://helenajamborwrites.netlify.app/posts/24-10_linkcollection/
[6] https://chartscss.org/
[7] https://community.thedatalab.com/news/2187703
[8] https://github.com/pretzelhammer/rust-blog/blob/master/posts/rust-in-non-rust-servers.md

#opensource #gis #dataviz #opendata

Написал краткий обзор новых возможностей [1] в Dateno, включая открытую статистику, расширенный поисковый индексы, фасеты и API.

Лонгриды буду и далее разворачивать на Substack на русском языке, а на английском языке на Medium [2]

Ссылки:
[1] https://open.substack.com/pub/begtin/p/dateno?r=7f8e7&utm_campaign=post&utm_medium=web&showWelcomeOnShare=true
[2] https://medium.com/@ibegtin/just-recently-we-updated-our-dateno-dataset-search-dateno-io-065276450829

#opendata #datasearch #dateno #datadiscovery

Кстати, в качестве регулярного напоминания, кроме всего прочего какое-то время назад я занимался разработкой утилиты metacrafter, она довольно умело умеет идентифицировать семантические типы данных. При этом в ней нет нейросетей, ИИ, а лишь очень много правил в виде регулярных выражений и их аналога в синтаксисе pyparsing с помощью которых можно быстро сканировать базы данных и файлы для выявления смысловых полей данных.

Чтобы собрать те правила я тогда перелопатил около 10 порталов открытых данных и кучу других собранных датасетов для выявления повторяющихся типов данных. И то типов данных собрал больше чем потом сделал правил, реестр типов, при этом вполне живой.

Так вот одна из интересных особенностей Dateno - это бесконечный источник данных для обучения чего-либо. Например, у меня сейчас для экспериментальных целей уже собрано около 5TB CSV файлов из ресурсов Dateno, а также несколько миллионов мелких CSV файлов из потенциальных каталогов данных, ещё в Dateno не подключённых. А это гигантская база для обучения алгоритмов на выявление типовых паттернов и атрибутов.

Вообще в планах было подключить к Dateno возможность фильтрации по распознанным семантическим типам данных, правда уже сейчас понятно что самым распространённым атрибутом из CSV файлов будет геометрия объекта, атрибут the_geom который есть в каждом экспорте слоя карт из Geoserver.

В любом случае Dateno оказывается совершенно уникальным ресурсом для тех кто хочет поделать себе обучающих подборок данных на разных языках, в разных форматах, из разных стран и заранее обладающим множеством метаданных позволяющих упростить задачи классификации распознавания содержимого.

Я уже общался недавно с группой исследователей которые так вот запрашивали подборки CSV файлов именно на разных языках: английском, испанском, арабском и тд. и желательно из разных источников, чтобы были и примеры с ошибками, с разными разделителями и тд.

Впрочем в Dateno проиндексированы не только CSV файлы, но и многие JSON, NetCDF, Excel, XML, KML, GeoTIFF, GML, DBF и других. Можно собирать уникальные коллекции именно для обучения.

А какие файлы для каких задач для обучения нужны вам?

#opendata #thougths #dateno #algorithms

Большая область работы в дата инженерии - это геокодирование данных. Причём относится это не только к датасетам, но ко всем цифровым объектам для которых привязка к конкретной геолокации необходима.

Например, в Dateno есть геопривязка датасетов к странам, макрорегионам и субрегионам (территориям). Она, в большей части, реализована относительно просто. Изначально полувручную-полуавтоматически геокодированы источники данных, а их всего около 10 тысяч и далее с них геопривязка транслируется на датасеты. Это довольно простая логика работающая со всеми муниципальными и региональными порталами данных и куда хуже работающая в отношении национальных порталов данных, реестров индикаторов, каталогов научных данных и так далее.

Главная причина в том что национальные порталы часто агрегируют данные из локальных, научные данные могут происходить из любой точки мира, а индикаторы могут быть как глобальными, так и локализованными до стран, групп стран и отдельных городов и территорий.

Для самых крупных каталогов данных у нас есть дополнительная геопривязка датасетов через простое геокодирование стран по внутреннему справочнику и использованию pycountry.

Но это всё даёт геокодирование, максимум, 40-60% всех датасетов и многие значимые наборы данных привязки к конкретной стране/региону могут не иметь.

Что с этим делать?

Один путь - это использовать существующие открытые и коммерческие API геокодирования такие как Nominatim, Geonames, Googe, Yandex, Bing и другие. У автора библиотеки geocoder они хорошо систематизированы и можно использовать её как универсальный интерфейс, но одно дело когда надо геокодировать тысячи объектов и совсем другое когда десятки миллионов. Кроме того остаётся то ограничение что может не быть отдельных полей с данными геопривязки у первичных датасетов. На национальном портале могут быть опубликованы данные у которых геопривязка может быть только в названии или в описании, но не где-то отдельным полем.

Вот, например, набор данных исторических бюджетов города Мальмо в Швеции на общеевропейском портале открытых данных. Там геопривязка есть только до страны поскольку сам датасет в общеевропейский портал попадает со шведского национального портала открытых данных. При этом в публикации на шведском портале открытых данных можно через API узнать что там есть геокод города Malmo через Geonames и есть он в оригинальных данных на портале данных города.

При этом геоидентифицирующие признаки могут быть разнообразны, начиная со ссылок на geonames, продолжая ссылками на справочники Евросоюза, тэгами и просто текстовым описанием на любом условно языке.

Другой путь в попытке применить LLM для геокодирования в идеале так чтобы отправить туда JSON объект с кучей атрибутов и запросом на то чтобы по нему получить код территории/страны по ISO 3166-1 или ISO 3166-2.

Что выглядит интересно ещё и потому что у всех API геокодирования есть серьёзные ограничения на число запросов и на их кеширование.

И, наконец, данные о геопривязке могут быть в самих данных датасета, но это самая дорогая операция поскольку требует уже принципиально других вычислительных усилий.

#opendata #dateno #geodata #thoughts

Лично я постоянно ищу какие есть поисковики по данным, глобальные и национальные, а недавно обнаружил что оказывается такой поисковик есть у правительства Шотландии find.data.gov.scot и по многим параметрам он напоминает Dateno, что хорошо😜, но тысячу раз меньше поэтому не конкурент😂.

Итак, в Шотландии пр-во достаточно давно планирует осуществить открытие портала открытых данных data.gov.scot, но пока они этого не сделали они пошли по австралийскому пути создания национального поисковика по данным.

Всего на портале на главной странице декларируется что присутствует 17 тысяч датасетов, а на странице поиска только 11 тысяч. Метаданные о них собираются из примерно 60 источников данных (data hosts) через парсеры нескольких видов API.

Что мне нравится, ребята явно идут нашим путём и проанализировали не меньше пары сотен источников данных, систематизировали их API, идентифицировали ПО некоторых каталогов данных о которых я не знал (MetadataWorks, USmart и др.), но при этом про наш каталог Dateno registry явно не знали. Плюс у них в источниках данных многое что каталогами данных назвать нельзя, публикации файлов отдельными ведомствами, но для сбора датасетов на региональном уровне явно полезно..

В итоге поисковик у них получается, на самом деле, не совсем поисковик, поскольку у каждого датасета есть веб страница с метаданными.

Из всего что я видел - это, пока, наибольшее приближение к подходу в Dateno, за исключением, масштаба, конечно.

Если делать внутристрановой поисковик по данным то на их проект стоит обратить внимание. Они явно писали HTML парсеры под разделы статистики на многих сайтах и значительная часть датасетов там - это PDF файлы статистики нескольких инспекций.

В любом случае любопытно, в том числе как референсные оценки числа датасетов в Шотландии. В Dateno их сейчас около 8 тысяч, в этом местном поисковике их около 11 тысяч. Есть куда стремиться 🛠

#opendata #scotland #datasets #data #datasearch #dateno

Я довольно давно думаю о разных возможностях и подходах в удешевлении создания машиночитаемых/структурированных данных из неструктурированных потому что задача создания качественных датасетов из всякого мусора неструктурированных присутствует давно и до конца никем не решена, но есть некоторые приближения.

И здесь можно вспомнить как создавались первые порталы открытых данных в мире. В основном путём закачки на них большого объёма статистики и табличных файлов из банков документов госорганов.

Почему так? Потому что переводя смысл существования государственных порталов данных на современный язык - он заключается в том чтобы обеспечивать доступ к дата продуктам госорганов для профессионалов и общественности. Дата продукты бывают проработанные, изначально с машиночитаемыми данными или API, а бывают, скажем так не осознаваемые как дата продукты. И вот последние являются, чаще всего, частью публикационной активности, они выкладываются как документы, в лучшей форме как Excel, в худшей как сканы.

Между этими крайностями есть много промежуточных вариантов: в виде файлов MS Word, в PDF документах и так далее.

При этом из Excel файлов таблицы выделяются естественным образом, из MS Word с небольшими усилиями, из PDF уже сложнее, нужна человеческая валидация, но всё это возможно и всё это автоматизируемо.

Так вот, как можно было бы создать быстро портал открытых данных из таких продуктов? Давайте я приведу в пример Минфин России. На его сайте в разделе Документы размещено 29 594 документов. Из которых только 45% 12 349 - это PDF файлы,а всё остальное - это XLS, XLSX, DOC, DOCX и ZIP файлы. При этом в ZIP файлах, как правило, десятки DOC/DOCX/XLSX файлов (не PDF).

Весь этот банк документов буквально за короткий срок превращается в банк открытых данных. Не идеальных, не самых востребованных, но куда более полезных чем даже публиковалось на портале data.gov.ru до его исчезновения.

Разумеется это только один из примеров. Точно также можно превратить в банк данных документы Минфина Казахстана или Минфина Армении.

И так справедливо в отношении большей части госорганов. Особенно в отношении статистических служб, министерств финансов и налоговых служб. Для таких задач я когда-то делал простую утилитку по извлечению таблиц из .docx файлов - docx2csv.

Можно ли сейчас создать таким образом десятки и сотни тысяч датасетов? Конечно же можно

#opendata #opengov #datasets #data

Я тут наблюдаю время от времени как публикуют открытые данные некоторые команды, в том числе с хорошей мировой репутацией, но с небольшими знаниями по современной дата инженерии и уже какое-то бесконечное время смотрю как многие открытые и не только открытые данные опубликованы. И прихожу к мысли о том что уже классическое определение открытых данных с точки зрения 5 звезд которое формулировал Тим-Бернерс Ли [1] [2] не то чтобы устарело, но требует актуализации.

Напомню как это было сформулировано:
- 1 звезда - данные доступны онлайн в любом формате ⭐️
- 2 звезды - данные доступны хотя бы в структурированном формате, например, Excel таблица ⭐️⭐️
- 3 звезды - данные доступны в структурированном непроприетарном формате, например, CSV, KML, JSON и др. ⭐️⭐️⭐️
- 4 звезды - данные доступны по прямой ссылке и в форматах а ля RDF (RDF, Turtle, JSON-LD и тд.). То есть их не надо получать динамически через какой-нибудь экспорт из графика или системы, а можно напрямую скачать.⭐️⭐️⭐️⭐️
- 5 звезд - данные доступны как Linked data, их можно связывать с другими датасетами. ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️

Концепция изначально хорошая и правильная, но она неизбежно столкнулась с тем что прижилась и, то частично, только в академической среде. В первую очередь потому что Linked Data плохо связывается с большими данными в общем случае, и с тем что работа над схематическим описанием в Linked Data - это серьёзный барьер с отсутствием прямой экономической выгоды. Это не значит что связанных данных нигде нет, это лишь значит что их мало и доля не растёт. Увы.

Если посмотреть по прошествии более 10 лет с момента формулировки и с точки зрения стремительного развитие работы с данными, я бы, навскидку, описал это так. Не по звёздам, а по уровням качества данных.

- 1 уровень - данные доступны в любом виде
- 2 уровень - данные доступны и к ним есть сопровождающие их базовые метаданные
- 3 уровень - данные доступны, к ним есть метаданные и они опубликованы в машиночитаемой форме
- 4 уровень - данные доступны, к ним есть метаданные, они машиночитаемы и к ним есть документация и/или схема
- 5 уровень - данные доступны, к ним есть метаданные, они машиночитаемы, к ним есть документация и они опубликованы в современных форматах для дата инженерии (parquet) или также доступны через API или как связанные данные Linked Data
- 6 уровень - данные оформлены как дата продукт, они доступны, к ним есть метаданные, они машиночитаемы, есть документация и несколько способов/форматов их получения: простые форматы CSV/JSON, современные вроде parquet, API и SDK. Пример: датасет с данными стран доступный как CSV, как JSON, как parquet, и в виде библиотеки на Python.

Это пока что мысли навскидку, если ещё чуть-чуть подумать то можно сформулировать точнее, но основное думаю очевидно. Linked Data - это хорошо, но воспринимать это как единственно эволюционную доступность данных нельзя. Точно так же с проприетарными форматами. Когда-то Microsoft был объектом публичной атаки буквально всех кто был за открытость. Сейчас проприетарность опубликованного формата, скажем так, вторична при практическом использовании. Проблема форматов XLS/XLSX и, кстати, ODS тоже не в проприетарности, а в чрезмерной гибкости приводящей к проблемам при конвертации.

В то же время про доступность данных для дата инженеров более 10 лет назад никто особо не думал, когда обсуждали вот эту концепцию 5 звезд. Сейчас всё иначе и качество данных определяется, в том числе, тем понимаем ли мы пользователей.

Чуть позже я ещё вернусь к этой теме.

Ссылки:
[1] https://5stardata.info/en/
[2] https://dvcs.w3.org/hg/gld/raw-file/default/glossary/index.html#linked-open-data

#opendata #thoughts #data

Написал короткий лонгрид в продолжение размышлений о качестве открытых данных и дата продуктах

#opendata #thoughts #datasets

Написал большой лонгрид Хорошие и плохие практики публикации данных. Метаданные и форматы файлов про метаданные и то в каких форматах данных их публикуют.

#opendata #metadata #data #datacatalogs

Кстати, не могу не поделиться мыслью что в мире сейчас большой явный кризис в сообществе открытости данных и вызван он развитием ИИ. Я уже не в первый раз слышу разговоры в стиле зачем нам публиковать хорошие открытые данные и работать над их качеством если ИИ всё сожрёт. Это прям большое ментальное давление на очень многие проекты Wikipedia, OpenStreetMap, сообщество OKF и десятки других.

Если это не отменяет повестку открытости для гос-ва, то ограничивает и сильно повестку сообщества. Для многих это большое ограничение в том как готовить хорошие открытые данные и про усиление неравенства в мире.

Все кто создают что-либо общедоступное сталкиваются с тем что они создают лишь топливо для ИИ и что они работают не на преумножение знаний и блага людям, а на обогащение OpenAI.

#opendata #thoughts #community

В продолжение размышлений про то как публикуют открытые данные, я в какие-то из ближайших дней напишу про то как публикуют дата продукты и их качественные отличия от открытых данных (спойлер - большая часть дата продуктов коммерческие и в открытый доступ публикуют данные с ограничениями).

А пока в качестве одного из упоминаемых там материалов, проект OpenCellID [1]. База геолокаций сотовых вышек по всему миру, с возможностью выгрузки данных в по всему миру или отдельной стране.

В статистике упоминают более 30 миллионов вышек, а также можно загружать туда информацию с помощью их API [2]. За проектом стоит компания UnwiredLabs предоставляющая сервисы геолокации [3]

В чем особенность проекта так в том что он начинался как сообщество у которого появилось много контрибьюторов. Изначально данные в нём тоже были открыты и удобны для выгрузки, можно прочитать об этом в статье на Хабр в 2014 году [4], а сейчас данные не только не скачать без регистрации и API ключа, но и не более 2-х файлов в месяц.

Более того, у меня есть слепок данных из этого проекта за 2021 год и когда я сравниваю, например, данные по РФ, со статистикой по РФ на сайте и содержанием дампа на сегодня, то выглядят цифры вот так:
- 1.9 миллионов сотовых вышек РФ в выгрузке за 2021 г.
- 2.2. миллиона сотовых вышек по РФ упоминаются в статистике на 2024 г.
и только 146 тысяч сотовых вышек в выгрузке данных за 2024 г.

На форуме пользователи уже задаются вопросами почему так происходит, но безответно [5].

Ответ, почти наверняка, очевиден, владелец открытого сервиса "портит его" в пользу связанного коммерческого продукта. Так не редко случается в коммерческих дата продуктах изначально основанных на создание открытых данных.

Такое бывает и с опенсорс проектами переходящими в коммерциализацию.

Ссылки:
[1] https://opencellid.org
[2] https://wiki.opencellid.org/wiki/API
[3] https://unwiredlabs.com
[4] https://habr.com/ru/companies/promwad/articles/223635/
[5] https://opencellid.org/downloads.php
[6] https://community.opencellid.org/t/data-vs-statistics-differences/1327

#opendata #dataproducts #data

К вопросу о том как развивается открытый код и открытые данные в мире, я как-то уже упоминал про Registry of Digital Public Goods [1], это по сути, пример систематизации открытого кода донорами которые дают финансирование на открытый код, чаще всего, или, социально ориентированным коммерческим компаниям или технологическим НКО. И тех и тех в мире много, открытого кода тоже много вот собственно в этом реестре их начали вносить в привязке к целям устойчивого развития.

Из всех технологических инициатив связанных с ООН эта наиболее понятная, собственно она сама является открытым стандартом описания проектов [2].

А заодно позволяет оценить насколько эффективно создание ПО на грантовые средства и насколько устойчивы создаваемые проекты. Если присмотреться к тому что там опубликовано, то есть немало проектов созданных по принципу "отчитались и ну его". Иначе говоря код выложен однократно, чтобы соответствовать требованиям гранта.

Но есть и серьёзные проекты. В реестре есть FormSG [3] открытый код по генерации форм, созданный Правительством Сингапура. Там есть CKAN [4] наиболее популярный код для создания порталов открытых данных и ещё много всего.

Что характерно там сейчас 176 проектов, но в реальности их гораздо больше. тут лишь те авторы которых явным образом о себе заявили и прошли верификацию. Причём проекты как от НКО, так и от госорганов. Главное что открытый код и соответствие целям развития.

Можно обратить внимание что из РФ, ожидаемо, ни одного проекта нет. Из Армении есть один, созданный явно на грантовые деньги. Пара проектов из Казахстана, тоже, похоже, грантового происхождения. Из Эстонии там есть X-Road, госпроект ПО по обмену данными, в открытом коде.

В целом это всё очень похоже на модели кооперации НКО и гос-ва в западной модели их поддержки. Гранты раздаются многим, лишь некоторые проекты обретают долгую жизнь и те что обретают переводят в режим кооперации.

Ссылки:
[1] https://www.digitalpublicgoods.net/registry
[2] https://www.digitalpublicgoods.net/standard
[3] https://www.digitalpublicgoods.net/r/formsg
[4] https://www.digitalpublicgoods.net/r/ckan

#opensource #opendata #un

Common Corpus [1] свежий дата продукт от Hugging Face с данными для обучения.

Внутри 2 триллиона токенов, а сам он построен на:

📦 OpenCulture: 926 миллиардов токенов из книг в открытом доступе
📦 OpenGovernment: 388 миллиардов токенов из финансовых и юридических документов
📦 OpenSource: 334 миллиарда токенов открытого кода, отфильтрованного по критериям качества
📦 OpenScience: 221 миллиард токенов из репозиториев открытой науки
📦 OpenWeb: 132 миллиарда токенов на контенте из сайтов с пермиссивной лицензией (Википедия и др.)

Можно обратить внимание что открытых данных нет в списке, но там был бы обучающий набор поменьше.

Корпус это огромен, в нём около 40% английского языка и много других язык.

Внутри всё состоит из бесконечно числа parquet файлов.

Ссылки:
[1] https://huggingface.co/blog/Pclanglais/two-trillion-tokens-open

#opendata #ai #datasets

К вопросу о том что есть и чего нет в Dateno в контексте того доступно через наше API и того что исследователи уже искали по наукометрии. Есть специфика данных в Dateno в том что пока ещё исследовательских данных в нём маловато и по очень объективным причинам.

В реестре каталогов данных Dateno сейчас 874 репозитория научных данных из которых проиндексировано пока только 99 репозиториев, а это чуть более 11% источников метаданных такого типа. И даже эти 874 репозитория - это не все репозитории научных данных в мире, а наиболее очевидные. Точное число, скорее всего, никто не знает потому что реестры вроде Re3Data и Fairsharing более широко трактуют научные дата-ресурсы и включают туда не только каталоги данных, но и базы данных.

Возвращаясь к источникам, в чём с ними сложность:
1. Коммерческие каталоги научных данных вроде облачных продуктов Elsevier и Figshare значительно ограничивают возможности их индексирования. Проиндексировать их можно, но высока вероятность блокировок с их стороны. это примерно 34% каталогов научных данных в реестре Dateno.
2. Каталоги результатов научной деятельности на DSpace легко индексируются, но устроены так что невозможно отдельно индексировать только датасеты. Чтобы проиндексировать их надо скачать все метаданные всех объектов и далее уже фильтровать датасеты. Причем последних будет не более 5% от всего общего числа материалов
3. Некоторые каталоги научных данных вроде тех что основаны Thredds или Galaxy имеют очень скудный набор метаданных, по сути они выглядят как большие научные файлохранилища. Правда и области применения у них узкие: метеорология и биоинформатика, поэтому они пока отложены
4. Для научных репозиториев данных главное API до сих пор это OAI-PMH 2.0. Очень унаследованное, очень неудобное по многим критериям, очень стандартизированное и обладающее критическим недостатком: оно не отдаёт ссылки на файлы в метаданных. Иначе говоря карточку датасета получить можно с базовыми полями метаданных, но метаданных связанных с ним файлов нельзя. Это решается, но тем не менее.
5. Есть очень крупные источники научных наборов данных в OpenAIRE, ScienceDB, ScienceBase, DataCite, BASE и ещё ряде других. Проиндексировав даже парочку из них можно добавить сразу +10-20 миллионов записей, но..., качество датасетов будет посредственное. Честно говоря я тяну с их подключением так долго как могу не потому что это сложно, а потому что качество содержания поискового индекса снизится, у этих источников нет ссылок на ресурсы. Потому что все они агрегируют через OAI-PMH 2.0 Если бы единственным критерием качества в Dateno было бы только число записей, то вопросов бы не было.

Итого это развёрнутый ответ на невысказанный вопрос "Почему в Dateno так мало научных данных, всего 488 тысяч датасетов?" Краткий ответ: из-за качества данных, а более полный ответ выше.

В любом случае крайне важно что ключевой продукт Dateno, резко отличающий его от Google Dataset Search, - это открытый индекс. Помимо открытого API к поиску это ещё и открытый реестр каталогов данных и открытая статистика.

При этом открытый индекс - это большая ответственность потому что все косяки вылезают наружу достаточно быстро, ошибки находятся, также очень быстро.

Открытый индекс - это, также, дата-продукт и у него куча метрик качества о которых я когда-нибудь расскажу в подробностях, но скорее это будет в форме выступления на конференции чем короткая заметка.

А пока покажу некоторые существенные отличия и сравнение GDS (Google Dataset Search) и Dateno.

#opendata #dateno #thoughts #datacatalogs #datasets