Продолжаю читать книгу Nadia Engball Working in Public: The Making and Maintenance of Open Source Software [1] и среди многих интересных вопросов которые которые она упоминает:
- зависимость миллионов проектов, от нескольких которыми управляет всего несколько десятков человек. Пример npm - c 3 500 000 зависимыми проектами и командой разработки из 35 человек.
- то что открытый код - это экономика внимания (attention economy), но это не про внимание клиента (customer attention), а внимания авторов проекта (maintainers attention).
- важный фактор усталости open source разработчиков не от открытости, а от необходимости участия в обсуждениях (participatory), поэтому часто важно делать общедоступным контент, но ограничивать коммуникации комфортным кругом обсуждения.

И, чуть ли не самое главная тема, любого открытого проекта - это tragedy of public good. Когда если что-то бесплатно, то оно немедленно сверхиспользуется.

Я знаю немало проектов по открытости которые на открывают код или данные или другие наработки зная что кто-то будет, либо сверхиспользовать их результаты, либо изначально обладает низкой этикой и большими ресурсами, финансовыми или административными, и открытые наработки использует исключительно в свою пользу, без пользы сообществу.

Много такого наблюдаю вокруг. Помню что Ричард Столлман ещё несколько лет назад говорил и писал об использовании инструментов GNU в облачных сервисах, при этом без раскрытия кода этих сервисов (явный кивок в сторону Google и др.). Или когда Wikipedia используется всеми дата-корпорациями в своих контентных, исследовательских и иных проектах, но финансируют её очень немногие и финансирования всегда недостаточно.

Таких кейсов очень много и они, часто, имеют отраслевую/предметную специфику. Когда понятно что в какой-то области любые проекты по открытости будут быстро "каннибализированы", то и оказывается что там есть коммерческие проекты и дефицит открытых.

С открытыми данными отдельная история в том что они не укладываются бизнес модели и модели существования сообществ открытого кода. Если открытый код - это сборка инструментов, то открытые данные - это топливо.

Это можно сравнить как если Вы выпиливаете деревянные игрушки, то:
- открытый код - это инструкции как делать бесплатно инструменты не покупая их в магазине
- открытые данные - это бесплатные пиломатериалы.

Хотя это и не совсем корректно, поскольку данные не являются исчерпаемым ресурсом, тем не менее отличие от исходного кода существенно с точки зрения существования сообществ, устойчивых бизнес моделей и тд.

Беда многих сообществ открытого кода по всему миру была в том что без институционализации выжили немногие. Часть активистов были поглощены цифровыми командами государства (digital teams, data teams) такими как 18F, AlphaGov, TeamDigitale по разным странам (не стоит их путать с отечественными "командами цифровой трансформации", ничего общего между ними нет). Другая часть активистов ушли в коммерческий или долгосрочные международные проекты изменяющиеся в сторону проектов на данных.

И модель устойчивости существования открытых данных как сообщества сообществ до сих пор не найдена.

Эта рефлексия по поводу открытости есть у всех. Внутри нашей команды мы тоже часто думаем над тем что можно и нельзя открывать, что можно делать общественным проектом, а что нельзя делать потому что одним из ключевых вопросов возникает вопрос: "Вот мы опубликуем вот этот код/данные, но ты же понимаешь что ими просто воспользуются вот эти ... или вот эти ... и нам даже спасибо не скажут". В нашем отечестве это важный вопрос, отражающийся на качестве любой профессиональной работы. Отсев профанации на институциональном уровне не происходит или происходит так что лучше бы не происходил.

Как бы то ни было, опыт сообществ открытого кода важен для понимания что происходит в других сообществах открытости.

Ссылки:
[1] https://www.amazon.com/gp/product/B08BDGXVK9/ref=as_li_tl?ie=UTF8&camp=1789&creative=9325&creativeASIN=B08BDGXVK9&linkCode=as2&tag=begtintech-20&linkId=5df79c2a091bee55a08f60476f15ac33

#OpenData #opensource #books

В рубрике интересные книги - свежевышедшая The Informed Company: How to Build Modern Agile Data Stacks that Drive Winning Insights [1] от Dave Fowler и Mattew David о том как организовать современный стэк технологий для работы с данными (data stack), как устроена архитектура с данными в облаке и какие стратегии работы с данными есть у малых, средних и крупных компаний.

Книга рассказывает в подробностях о том что такое Data Source, Data Lake, Data Warehouse и Data Marts (по русски - источники данных, озера данных, хранилища данных и витрины данных), но главное её достоинство для одних и недостаток для других - это простота изложения, вплоть до жанра "озера данных для самых маленьких". Для опытных специалистов это всё может показаться азами, например, там довольно ограниченный перечень описываемых архитектур, структуры и компонентов современного стэка. К примеру в прошлогоднем обзоре Emerging Architectures for Modern Data Infrastructure [2] от Andreessen Horowitz тоже наглядно, но несколько более детальнее>

А вот для руководителей которые должны быть компетентными заказчиками, но часто не разбираются в технологиях эта книга будет очень полезна также как и полезна для обучения студентов современным средам работы с данными.

Этот акцент на понятности у авторов неудивителен, оба они из компании ChartIO, недавно приобретённой Atlassian и у ChartIO есть серия веб-книг DataSchool [3] о том как научиться SQL, как преподавать SQL, как работать с данными в облаке и многое другое. Все они написаны в очень доступном стиле для обучения аналитиков с нуля и тех кто учит аналитиков с нуля. Если присмотреться, то The Informed Company и эти книжки пересекаются по содержанию где-то процентов на 50-60%, главное же изменение в смене акцента аудитории на руководителей и управлении данными.

Ссылки:
[1] https://www.amazon.com/Informed-Company-Modern-Winning-Insights-ebook-dp-B09K5ZMDDN/dp/B09K5ZMDDN/
[2] https://future.a16z.com/emerging-architectures-modern-data-infrastructure/
[3] https://dataschool.com/

#data #datamanagement #books #reviews

Свежая и полезная книжка Fundamentals of Data Observability от Andy Petrella из стартапа Kensu в виде первых двух глав. Можно скачать через форму на сайте Kensu, а можно и сразу по этой прямой ссылке. По прямой ссылке не надо оставлять свои контакты;)

Книга полезная тем что хотя и автор из стартапа профильного в теме наблюдаемости данных (data observability) в книге не самореклама, а реальное объяснение компонентной структуры и концепций наблюдения за данными и процессами.

#data #books #review

Закрывается Flibusta [1], независимый библиотечный ресурс, через несколько недель может прекратить свое существование. Причина - рак у его создателя и администратора.

Совершенно точно у книг Flibusta есть множество архивных копий на торрентах, но эти архивные копии не включают обсуждений, материалов форумов, иных текстов с сайтов, не относящихся к книгам.

Кроме того в торрент трекерах книги, или обновлениями за период, или полным дампом, что усложнит чтение тем кому нужна не библиотека целиком, а собственный список для чтения. Имеет смысл сохранить книги которые Вы читаете заранее.

Ссылки:
[1] https://flibusta.is/node/681117

#digitalpreservation #books #flibusta