Я не пропустил совсем новость о том что Пр-во России анонсировало национальный проект "Экономика данных и цифровая трансформация государства" на который предполагается что потратят более 1 триллиона рублей до 2030 года [1], но долго думал как прокомментировать.

Меня в этом проекте всегда смущало слово экономика, оно как бы неявно, завуалировано, так сказать, создавало ощущение что где-то здесь, вот тут вот, совсем рядом, надо только вчитаться, но есть экономический эффект, оценка оборота данных, снижение регуляторных барьеров и так далее. Иначе говоря моделирование регуляторного и деятельностного пространства. И, конечно, введение в оборот большего числа/объёма данных находящихся в введении органов власти или напрямую ими регулируемых.

Я долго это искал в нацпроекте Цифровая экономика, но не мог найти. И сейчас не могу найти в новом нац проекте. А вот цифровая трансформация государства представлена в полной мере, здесь вопросов нет, здесь всё понятно.

И, конечно, как всегда, не могу не отметить отсутствие тематики открытых данных в официальной государственной повестке. Это не значит что их нет, это значит что их приоритет улетел куда-то, далеко улетел, но не совсем.

Но давайте я немного отвлекусь. Не все знают, а я напомню, что большая часть Bigtech'ов (Google/Amazon/Microsoft/Facebook) - это дата корпорации. Многие из них легко делятся технологиями и выкладывают их в открытый код потому что для всех из них (кроме разве что Microsoft) данные - это основной актив, важнейший актив. Большая часть из них живут по принципу DINDO (Data-in-no-data-out), по-русски это звучит как "Данные входят, данные не выходят".

Особенность российского регулирования данных и основных инициатив, на текущем этапе, в том что российское государство трансформируется в data корпорацию, в первую очередь на федеральном уровне. Медленнее чем можно было бы подумать, тяжелее чем можно было представить, но последовательнее чем можно было бы ожидать.

Это приводит всех нас в ситуацию когда, к примеру, запрос от бизнеса на государственные данные приводит к контр-вопросу "А Вы нам что?". Государство из распределителя общественного блага превращается в супер-дата-корпорацию не заинтересованную делиться данными потому что, вспоминаем, это ценный актив.

Это уникальное для мира явление и лично мне не нравится эта тенденция. В каждой новой инициативе я пытаюсь разглядеть отход от движения в эту сторону и пока не вижу.

Ссылки:
[1] https://tinyurl.com/data-economy-2025

#data #russia #regulation

В рубрике как это устроено у них Суверенное Технологическое Агентство Германии ( Sovereign Tech Agency) [1] специализированное агентство при The Federal Agency for Disruptive Innovation при Правительстве страны со специализацией на поддержке проектов с открытым кодом. Причём поддерживают они не просто раздачей грантовых средств, а то что можно назвать системной поддержкой сообщества.

У агентства действует четыре программы:
- Sovereign Tech Fund - фонд распределяющий грантовые программы на продукты с открытым кодом
- Sovereign Tech Resilience - целевая программа повышения надёжности открытого кода (финансирование исправления ошибок, общей инфраструктуры и тд.)
- Sovereign Tech Fellowship - на русский язык сложно правильно перевести слово fellowship, так что это программа фэллоушипа для разработчиков открытого кода когда их, по сути, берут на работу для того чтобы они 100% занимались только открытым кодом по своим проектам
- Sovereign Tech Challenge - программа целевых конкурсов для разработчиков открытого ПО

Почему это важно? Потому что кроме просто открытого кода общего назначения агентство финансировало и финансирует проекты связанные с данными. Например, curl получил поддержку в 195 тысяч евро в 2022 и 2023 года [2] потому что curl - это инструменты выгрузки данных;) Это более всего похоже на то что пара человек работала над проектом фуллтайм 2 года. А в 2025 и 2026 году агентство будет финансировать команду OpenStreetMap на сумму в 384 тысячи евро [3].

Ограничение агентства в том что они финансирует только заявки от организаций и разработчиков находящихся в Германии, зато это именно финансирование общественного блага именно в той форме которая не вызывает вопросов.

Ссылки:
[1] https://www.sovereign.tech
[2] https://www.sovereign.tech/tech/curl
[3] https://www.sovereign.tech/tech/openstreetmap

#opensource #data #germany

Полезные ссылки про данные, технологии и не только:

AI & Science
- AI Scientist [1] фреймворки и примеры научных статей созданных полностью с помощью больших языковых моделей. Создано в японской AI лаборатории Sakana, у них же в блоге подробности [2]
- Accelerating scientific breakthroughs with an AI co-scientist [3] в блоге Google о мультиагентной системе на базе Gemini 2.0 для помощи исследователям в формировании гипотез и предложений исследователям. С акцентом на биомедицину, ожидаемо. Кстати, я до сих пор не видел ни одного исследования о потенциальном влиянии ИИ на разные научные дисциплины, а ведь потребность в таком анализе есть.
- ScienceOS [4] коммерческий сервис помощи исследователям с помощью ИИ. Как я понимаю пока там три основных сервиса: поговорить о науке в чате, поговорить вокруг PDF документа и управление ссылками.
- Awesome MCP Servers [5] большая коллекция серверов с Model Context Protocol в самых разных областях, в том числе с интеграцией с СУБД: Clickhouse, Elastic, BigQuery, Postgres и др.

Open Source
- Make Ubuntu packages 90% faster by rebuilding them [6] автор рассказывает как пересобирать пакеты для Linux ускоряя их приложения на примере утилиты jq. Почему это важно? jq используется во многих системах преобразования данных (ELT/ETL/скрейпинг) и сами советы дают некоторое понимание того как оптимизировать приложения с открытым кодом не меняя сам код
- Plane [7] аналог системы управления проектами Asana/Monday с открытым кодом. У открытой версии лицензия AGPL-3.0, так что использовать локально можно, а вот перепродавать свой сервис на их основе не получится.

Government & Data
- Government data is disappearing before our eyes [8] в целом ничего нового, но много ссылок на старое и происходящее сейчас с исчезновением открытых госданных в США.
- The State of Open Humanitarian Data 2025 [9] обзор состояния данных в сфере гуманитарной помощи от United Nations Office for the Coordination of Humanitarian Affairs (OCHA).

Ссылки:
[1] https://github.com/SakanaAI/AI-Scientist
[2] https://sakana.ai/ai-scientist-first-publication/
[3] https://research.google/blog/accelerating-scientific-breakthroughs-with-an-ai-co-scientist/
[4] https://www.scienceos.ai/
[5] https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers
[6] https://gist.github.com/jwbee/7e8b27e298de8bbbf8abfa4c232db097
[7] https://github.com/makeplane/plane
[8] https://thehill.com/opinion/technology/5201889-government-data-is-disappearing-before-our-eyes/

#opendata #opensource #openaccess #ai #science #government #data

Обнаружил ещё один инструмент по проверке данных validator [1], умеет делать кросс табличные проверки данных и использует схему из спецификации Frictionless Data [2]. Пока малоизвестный, но кто знает. Он выглядит неплохо по способу реализации, но есть проблема с самой спецификацией и о ней отдельно.

Я неоднократно писал про Frictionless Data, это спецификация и набор инструментов созданных в Open Knowledge Foundation для описания и публикации наборов данных. Спецификация много лет развивалась, вокруг неё появился пул инструментов, например, свежий Open Data Editor [3] помогающий готовить датасеты для публикации на дата платформах на базе ПО CKAN.

С этой спецификацией есть лишь одна, но серьёзная проблема. Она полноценно охватывает только плоские табличные файлы. Так чтобы работать со схемой данных, использовать их SDK, тот же Open Data Editor и тд. Это даёт ей применение для некоторых видов данных с которыми работают аналитики и куда хуже с задачами дата инженерными.

Существенная часть рабочих данных с которыми я сталкивался - это не табличные данные. К примеру, в плоские таблицы плохо ложатся данные о госконтрактах или юридических лицах или объектах музейных коллекций. Там естественнее применения JSON и, соответственно, построчного NDJSON.

Для таких данных куда лучше подходят пакеты валидации данных вроде Cerberus [4]. Я использовал её в случае с реестром дата каталогов [5] в Dateno и пока не видел решений лучше.

Ссылки:
[1] https://github.com/ezwelty/validator/
[2] https://specs.frictionlessdata.io
[3] https://opendataeditor.okfn.org
[4] https://docs.python-cerberus.org/
[5] https://github.com/commondataio/dataportals-registry/

#opensource #data #datatools #dataquality

По поводу каталогов данных на базы Apache Iceberg, я не поленился и развернул один на базе Cloudflare R2 о котором писал ранее и могу сказать что всё прекрасно работает, с некоторыми оговорками конечно:

- каталог в Cloudflare R2 настраивается очень просто, без танцев с бубном, но требует ввода карты даже если не надо платить (на бесплатном тарифе в R2 можно хранить до 10GB и бесплатный исходящий трафик). Фактически там просто одна галочка которую надо включить
- подключение к pyIceberg также крайне простое, и в части загрузки данных, и в части запросов к ним. Для всего есть примеры
- а вот для прямого подключения DuckDB к этому каталогу танцы с бубном явно понадобятся, потому что в документации нет ничего про R2, примеры только с Amazon S3 Tables и Amazon Glue, скорее всего всё вскоре появится, но пока ничего нет.
- не заработало передача параметров фильтрации в функции table.scan, что решается последующим запросом к не фильтрованным записям, но при фильтрации требует очень много памяти;
- какие-либо UI для каталогов Apache Iceberg пока отсутствуют. Вернее есть встроенные инструменты в облачных сервисах и возможность посмотреть на загруженное в open source каталогах типа Nessie и Lakehouse, но всё это встроенные интерфейсы. Явно напрашивается UI для Iceberg browser и доступ к таблицам из веб интерфейса через DuckDB WASM к примеру.
- спецификация предусматривает возможность задания метаданных таблицам и пространствам имён, но у меня это не сработало. Впрочем я бы метаданные по пространствам имён хранил бы отдельно. Как то это логичнее
- хотя UI для каталога нет, но UI для доступа к данным в нём можно обеспечить через UI к DuckDB. Хотя для DuckDB нет пока инструкций для подключения к R2, но есть примеры прямого чтения метаданных по файлу манифеста в JSON
- есть ощущение что для работы с Iceberg и подобными таблицами напрашивается кеширующий клиент. Собственно я не первый и не один кто об этом думает.

В целом выглядит перспективно как долгосрочная технология, но ещё много что требует оптимизации и инструментарий только на стадии становления.

#datatools #data #dataengineering #dataanalytics

Полезные свежие научные статьи про работу с данными:
- Large Language Models for Data Discovery and Integration: Challenges and Opportunities - обзор подходов по обнаружению и интеграции данных с помощью LLM
- Unveiling Challenges for LLMs in Enterprise Data Engineering - оценка областей применения LLM в корпоративной дата инженерии
- Magneto: Combining Small and Large Language Models for Schema Matching - про одно из решений сопоставления схем через использование LLM и SLM
- Interactive Data Harmonization with LLM Agents - интерактивная гармонизация данных с помощью LLM агентов
- Towards Efficient Data Wrangling with LLMs using Code Generation - про автоматизацию обработки данных с помощью кодогенерирующих LLM

#readings #data

🖥 Репозиторий: File_Hider — простой способ скрыть файлы и папки

File_Hider — утилита для быстрого и лёгкого скрытия файлов и папок на компьютере, чтобы защитить их от случайного доступа.

— Данный инструмент имеет открытый исходный код и простое использование без лишних настроек.

⏺ Ссылка на GitHub (https://github.com/x011/File_Hider)

#Privacy #Security #Encryption #Data #File

@hackernews_lib

В качестве регулярных напоминаний.

Я пишу в этом телеграм канале @begtin о технологиях, преимущественно, связанных с работой с данными, открытых данных, цифровой архивации и близких к этому темам почти все из которых являются, либо моей работой, либо моими хобби.

Также о том что я делаю и делают команды проектов которые я веду или с которыми я связан:
- @ruarxive - новости по цифровой и веб-архивации в контексте России и русскоязычных ресурсов
- @opendataam - открытые данные в Армении, новости о данных связанных с Арменией
- @infoculture - новости Информационной культуры, НКО ведущей ряд проектов в по открытости РФ
- @datenosearch - новости проекта поисковика по датасетам Dateno, на английском языке
- begtin.substack.com - блог/рассылка где я время от времени пишу лонгриды на русском языке
- medium.com/@ibegtin - англоязычный блог для лонгридов на английском языке. Пишу туда не очень часто, а надо бы чаще
- linkedin.com/in/ivbeg - регулярные публикации на английском языке в LinkedIn, по большей части про работу с данными.

#writings #opendata #digitalpreservation #data