Критический разбор понятия Lakehouse [1] когда-то представленный в научной статье сотрудниками Databricks [2]․ Lakehouse декларируется как замена озер данных и хранилищ данных со специализацией на машинном обучении и data science. Одна из ключевых особенностей в хранении данных в форматах ORC и Parquet․ Но, в целом, автор критикует статью с акцентом на отсутствие вызовов которые решались бы предлагаемым подходом что всё это больше похоже на маркетинг, а не на новый подход.

Lakehouse было придумано в Databricks и Databricks, как и многие продукты в Modern Data Stack, всё более агрессивно продвигают свои архитектуру и маркетинговые термины.

На близкую тему у Benn Stancil очередная отличная заметка про "пороховую бочку в modern data stack" [3] о том что как бы создатели продуктов не играли в кооперацию и не пытались следовать совету Питера Тиля "не соревнуйтесь" [4], тем не менее многие компании уже действуют так словно они сражаются с конкурентами [5].

У того же было Benn Stancil хорошее определение Modern Data Stack [6] с точки зрения конечного выгодоприобретателя. Во многом оно сводится к решению о том как ... всем делать свою работу вместо того чтобы ожидать от них работу аналитиками.

Ссылки:
[1] https://0x0fff.com/lakehouse/
[2] https://www.cidrdb.org/cidr2021/papers/cidr2021_paper17.pdf
[3] https://benn.substack.com/p/powder-keg
[4] https://www.wsj.com/articles/peter-thiel-competition-is-for-losers-1410535536
[5] https://news.yahoo.com/snowflake-ceo-why-you-must-declare-war-on-your-competitors-183109540.html
[6] https://benn.substack.com/p/the-modern-data-experience

#moderndatastack #data

В России когда ищешь где почитать про технологии сразу вспоминаешь про Хабр, в каком-то смысле, естественный монополист в технических публикациях, но у Хабра есть постепенный сдвиг в общетехнологические, а не технические темы.

Честно скажу в последние годы я читаю Хабр скорее реже чем чаще чем зарубежные блоги.

А вот из зарубежных платформ выбор есть, хотя и не так уж велик:
* Medium [1] - очень много технологических блогов и публикаций, про данные особенно в Towards data science [2]. Но, спектр тем там куда шире чем технологии, пишут обо всём. Из достоинств: хорошая персонализация и то что не все публикации маркетинговый буллшит.
* Dev.to [3] скорее платформа для начинающих разработчиков для публикации простых гайдов и рецептов. Это как обратная сторона Stackoverflow, но не вопросы, а ответы. Для начинающих полезно, а найти там глубокий текст сложно.
* Hashnode [4] что-то среднее между dev.to и medium по глубине текстов, много лонгридом, но большая часть публикаций про программирование фронтэнда. Совсем мало публикаций про данные.

В итоге самый интересный контент происходит из научных и крупных ненаучных конференций и личных блогов. А вот в части текстов про бизнес на данных и рынок данных большая часть самых интересных авторов на Substack [5]․ При том что Substack - это не про сообщество, а про вещание миру через рассылку и блог (первична рассылка). Там можно почитать Benn Stancil [6] которого я тут регулярно цитирую, там блог/рассылка dbt [7] и ещё много других блогов в категории Technology, всячески их рекомендую.

Я и сам веду там рассылку на русском языке [8], а на английском веду блог на Medium [9].

А где Вы находите интересное чтение? Какие ещё есть хорошие платформы, блоги для регулярного профессионального чтения?

Ссылки:
[1] https://medium.com
[2] https://towardsdatascience.com
[3] https://dev.to
[4] https://hashnode.com/
[5] https://substack.com/
[6] https://benn.substack.com/
[7] https://roundup.getdbt.com/
[8] https://begtin.substack.com/
[9] https://medium.com/@ibegtin

#readings #data #blogging

Приятно что моя критика приводит к результатам, однако, обновленный реестр тоже надо будет проверить;)

Пока нет ощущения системности в этом решении.

#digital #itmarket

📑 Актуализирован реестр аккредитованных ИТ-компаний

В результате из реестра исключено более 400 компаний. Это те организации, для которых деятельность в сфере информационных технологий не является основной.

Среди исключенных из реестра компаний:

▫️ более 150 бюджетных учреждений
▫️ 32 банка
▫️ 12 страховых компаний
▫️ и ряд других компаний, не относящихся к ИТ

Минцифры регулярно анализирует информацию о компаниях из реестра на ее соответствие необходимым требованиям. Например, в сентябре прошлого года из реестра было исключено около 1,6 тыс. организаций.

В этот раз Минцифры использовало сведения о деятельности компаний из открытых источников (включая официальный сайт организации), как дополнительную информацию для принятия решения о включении в реестр.

Раньше компаниям было необходимо только иметь профильный ОКВЭД.

Можно ли аккредитоваться сейчас?

В соответствии с законом о поправках в Налоговый кодекс с 1 августа 2022 года приостановлена подача заявлений до принятия нового порядка аккредитации. Сейчас Минцифры совместно с профильными ассоциациями и регионами ведет работу над совершенствованием критериев и процедуры аккредитации ИТ-компаний.

@mintsifry

По поводу вот этой "очистки реестра аккредитованных ИТ компаний" [1] не могу не добавить что список очищенных очень похож на тот что я передавал сотрудникам Минцифры РФ где-то месяц назад. И хорошо что хоть по нему они прошлись и проверили компании на соответствие их деятельности ИТ рынку, но это не значит что проверены все компании и проверка проведена полная.

Удивительно что в реестре аккредитованных нет до сих пор сайтов этих компаний и независимая проверка соответствия их деятельности ИТ рынку весьма затруднена, вернее трудоёмка.

Если бы я был человеком обидчивым и злопамятным, я бы расстроился что мои материалы сотрудники Минцифры теперь нигде не упоминают, но и ладно. В следующий раз просто никакие материалы не передам;)

А вот что важно - это то что реестр не ведётся как учётная система. Реестр должен быть не в виде Excel файла со списком, а в нём должна отражаться вся история изменений по компании, как это делается в нормальных реестрах.

В целом удивительно что Минцифра за эти годы так и не выпустила типового продукта ведения реестров, это кажется такой очевидной задачей, воспроизводимой во многих органах власти десятки раз.

Ссылки:
[1] https://t.iss.one/mintsifry/1343

#data #itmarket #digital

Европейский проект Copernicus анонсировал Jupyter Notebook Competition большое соревнование по созданию цифровых тетрадей Jupyter Notebook на их данных [1].

Для тех кто не знает, Copernicus - это, возможно, крупнейший проект по сбору и раскрытию данных спутникового мониторинга Земли.

В конкурсе 4 трека:
- исследуйте данные Copernicus
- визуализируйте изменения окружающей среды
- применяйте искусственный интеллект
- расскажите об опасениях и вызовах на планете Земля

Заявки принимают до 4 сентября, участвовать можно с 18 лет. В правилах пишут что участвовать могут кто угодно из Евросоюза и за его пределами, непонятно, распространяется ли это на россиян. Я так подозреваю что нет, но, возможно, стоит спросить организаторов.

Ссылки:
[1] https://notebook.wekeo.eu/

#opendata #challenges

Минцифры, конечно, почистили реестр аккредитованных компаний, да вот незадача, не до конца, не полностью и все. В архиве списки компаний для которых, за некоторым исключением, основная область - это не ИТ.
Эти списки включают ИНН,Название компании и статус после фильтрации, на сегодня. Многие уже не действуют, но те кто захотят посмотреть, найдут и действующие:
- avia.csv - компании имеющие лицензии в авиастроении и иных работах в авиаотрасли. Некоторые ИТ, не все
- finorgs.csv - финансовые организации, имеющие банковские и брокерские лицензии. Почти все не ИТ, большая часть аннулированы
- insurance.csv - страховые компании, почти все не ИТ. Действующая осталаль только АО "БУДУ" (бывшее - Ренессанс Страхование). Очень интересно, как это её оставили.
- universities.csv - Высшие учебные заведения. Аннулировали почти все. Почему не аннулировали аккредитацию Университета Иннополиса?
- ngos.csv - некоммерческие организации. Некоторые из них ИТ, но большая часть это ГОНГО, псевдоведомственные учреждения в регионах. Нехорошо, мало аннулировали
- radiotv.csv - телерадиокомпании имеющие лицензии на телевещание. Аннулировали не всех, у тех что не аннулировали по факту не ИТ деятельность.
- telecom.csv - телекоммуникационные компании. По моему в Минцифре РФ путают телеком и ИТ рынок, а это разные рынки. Хотя телеком компании к ИТ рынку наиболее близки, но выручка у них не с продажи софта
- hasgov.csv - организации с учредителями госкорпорациями, госучреждениями и госорганами. Много аннулированных, но как то избирательно. А почему про Федеральный ресурсный центр (ФБУ ФРЦ) забыли ? Он то точно не ИТ или почему ФКУ ФСИН по инженерному-обеспечению и вооружению в Тюменской области не с аннулированной аккредитацией?

Я могу ещё много задать вопросов, но в качества итога два тезиса:
1. Много самых вопиющих случаев исправлено.
2. Много не самых вопиющих случаев не исправлено
3. А ещё много каких компаний вообще никакой деятельности не ведут и их даже нет в этих списках. О них как-нибудь позже.

#itmarket #digital #registries

"Когда алгоритм твой босс" [1] - это свежий подкаст от Mozilla с большим числом фактов, графиков в виде лонгрида [2] о экономике, влиянии, подотчетности ИИ и деятельности BigTech компаний.

Вот факты из этого лонгрида:
- $15.7 триллионов ожидаемый вклад ИИ в экономику мира к 2030 году
- $52.88 миллиарда - это частные инвестиции в ИИ в США, лидере инвестиций в этой области
- 0 из 100 баллов уровень прозрачности алгоритмов Apple, и 55 и 100 у Microsoft по оценке Ranking Digital Rights, 2022
- 71% просмотренных видео на YouTube о просмотре которых пользователи жалеют они смотрят через рекомендации сервиса
- 3-х кратной может быть разница за одинаковую услугу в дэйтинговых сервисах в США через персонифицированное ценообразование
- около 40% работников онлайн платформ, курьеров, водителей и т.д. (gig workers), получают ежемесячный доход ниже минимальной оплаты труда
- около 1 миллиарда камер видеонаблюдения установлено в мире
- в 3.8 раза выросло число учёных аффилированных с компаниями BigTech, с 12.77% в 2008 г. до 47.17% в 2018 г.
- лишь 3% исследований машинного обучения связаны с правами человека и этическими принципами

И там же рекомендации по регулированию ИИ и этическим принципам.

Практически весь материал - это факты со ссылками на другие исследования и публикации, он хорош именно как систематизированная постановка проблемы.

И, хотя многие материалы, звучат как призывы к цифровому социализму, например, про минимальную оплату работникам, это всё про то как мир меняется и BigTech компании довольно быстро становятся корпорациями зла в восприятии общества.

Всё это о том что компании BigTech уже сейчас находятся на развилке саморегулирования с существенными самоограничениями или гораздо более жесткого государственного регулирования.

Ссылки:
[1] https://2022.internethealthreport.org/episodes/when-an-algorithm-is-your-boss/
[2] https://2022.internethealthreport.org/facts/

#privacy #ai #regulation

Ещё находки про аккредитованные ИТ компании, как можно было догадаться самые интересные находки я не публиковал.

1. Мини-отель (хостел) Старый город (ООО Старый город) в Перми. ИНН 5902993839, аккредитованы как ИТ решением АО-20220310-3784246043-3 от 2022-03-11

Сайта нет, только отзывы в сервисах
- https://yandex.ru/maps/org/stary_gorod/174934420361/?ll=56.251450%2C58.016896&z=15
- https://www.tripadvisor.ru/Hotel_Review-g298516-d8655713-Reviews-Stary_Gorod-Perm_Perm_Krai_Volga_District.html

По ЕГРЮЛ основной ОКВЭД у них ИТшный, но никакого подтверждения этой деятельности нет.

2. Общество с ограниченной ответственностью Микрокредитная компания «Рубикон».

Это микрофинансовая организация с сайтом https://denginadom.ru, аккредитована в мае этого года АО-20220506-4449719929-3.
Страница на сайте ЦБ РФ https://cbr.ru/finorg/foinfo/?ogrn=1152468038568

Достаточно очевидно что занимается она не ИТ деятельности, а просто выдает микрозаймы. Даже к цифровым/технологическим компаниям отнести её сложно, ну а к ИТ рынку не имеет отношения.

3. Общество с ограниченной ответственностью Микрокредитная компания «БАСС»

Была аккредитована в марте 2022 г., решение АО-20220311-3795855648-3 сайт организации https://vzaim1.ru/ , страница в реестре ЦБ РФ https://cbr.ru/finorg/foinfo/?ogrn=1176820001621

В создании ИТ продуктов и иной ИТ деятельности не замечена.
—
Я могу продолжать такое публиковать бесконечно, потому что реестр аккредитованных ИТ компаний превратился в помойку.
И необходимо проверить каждую компанию в этом реестре, а не заниматься ситуативной чисткой.

Пока ещё аккредитация без ИТ льгот (подтверждения ФНС) давала лишь отсрочку от армии, но если она будет давать хоть какие-то преференции, то следователи могут, с легкостью, трактовать её как мошенничество по предварительному сговору.

И не могу не добавить что нахожу очень странным что аккредитацию у Ростелекома аннулировали, а у сотен других телеком компаний нет. В чём правда критерии, брат (с) ?

Я продолжу время от времени публиковать апдейты и данные по этому реестру под хэштегом #itmarket

В качестве регулярных напоминаний, если Вы изучаете открытые данные и хотите больше погрузиться в эту тему:
1. Работа с открытыми данными: особенности публикации и использования в российском правовом поле [1] аналитический доклад 2020 года про возможности и проблемы работы с открытыми данными.
2. Карты данных [2] по многим отраслям составленные нами 3.5 года назад в виде инфографики. Изначально это было куча майндмапов в виде вопросов и ответов. Для наглядности пришлось их переработать. То что получилось делалось, в первую очередь для печати и раздачи на хакатонах.
3. Хаб открытых данных [3] наш негосударственный портал открытых данных. Создавался как независимый от гос-ва портал для публикации данных. Мы его поддерживаем вот уже много лет.

Если хотите помочь Инфокультуре то сделать можно это на странице https://www.infoculture.ru/donation/ пожертвованием однократно или ежемесячно (лучше ежемесячно, конечно!).

Лично я считаю после всей той помощи что я оказал Минцифре РФ по чистке реестра аккредитованных ИТ компаний, сотрудники министерства, не могут пройти мимо и не пожертвовать кто сколько может на благое дело приведения наборов данных в порядок 😜

Ну а если серьёзно, то пандемийные годы были непростыми, а этот год - это ещё больший вызов многократно. До сих пор непонятно как продолжать развивать открытость данных, всё ещё понятно что можно делать в части цифровой архивации и всегда понятно что делать по теме приватности, хотя, это тоже стало сложнее.

А я не могу не напомнить что был и остаюсь в России, и пока рассматриваю варианты отъезда, только по состоянию здоровья (если аллергия на березы начнёт зашкаливать).

Ссылки:
[1] https://opendatareview.infoculture.ru/
[2] https://www.infoculture.ru/2018/12/10/datamaps/
[3] https://hubofdata.ru

#opendata #infoculture #donate

В The Markup очередная хорошая статья про приватность [1], на сей раз о компаниях которые собирают данные из автомобилей и о автомобилях.

В общей сложности это 37 компаний связанных с индустрией подключений к автомобилям, в оригинале - connected vehicle data industry. При том что этот рынок считают относительно молодым, его оценивают от 300 до 800 миллиардов долларов США к 2030 году [2].

Из автомобиля собирается самая разная информация: местонахождение, скорость, когда нажат тормоз, какая музыка играет, была ли открыта дверь, внутренняя температура и так далее. Всё это собирается, обрабатывается локально и передаётся, например, производителю автомобиля.

В статье немало примеров, особенно компаний создающих хабы данных перепродаваемых, например, страховым компаниям.

Выводы там оптимистичные, в том что производители автомобилей начинают идти по пути Apple и предлагать приватность как часть услуги, давая возможность ограничивать передачу данными другим компаниям. Например, так делает Porshe, в этой индустрии.

Лично я не столь оптимистичен, потому что целью Apple было перестроить рынок под себя и не только повысить приватность, но снизить возможности её нарушения для конкурентов и сохранить такую возможность для себя.

Тем не менее я бы зафиксировал следующее именно в отношении автомобилей:
1. Тренд на усиление сбора данных с автомобилей сохраняется и усиливается. Данных собирается всё больше и с большей частотой и гранулярностью.
2. Технологии позволяют собирать данные хоть со всех машин в мире, ограничения скорее в количестве машин выпускаемых основными вендорами и наличию чипов для них.
3. Учитывая значимость этих данных национальные регуляторы точно будут требовать их локализацию, а полиция захочет иметь к ним доступ.

Ссылки:
[1] https://themarkup.org/the-breakdown/2022/07/27/who-is-collecting-data-from-your-car
[2] https://www.documentcloud.org/documents/22120767-capgeminiinvent_vehicledatamonetization_pov_sep2020#document/p5/a2130948

#privacy #data

В рубрике интересных больших наборов данных OpenAlex [1], полностью открытая база о глобальной системе исследований включающая данных о исследователях, журналах, работах, институтах. Основано на Microsoft Academic Graph [2], далее поддерживается и развивается НКО OurResearch [3], создающими многие инструменты для исследователей.

Кроме того что данные доступны в виде API, также они выложены как наборы данных на Amazon AWS [4] в рамках проекта AWS Open Data Sponsorship Program [5], это когда Amazon спонсирует раскрытие больших наборов открытых данных на их инфраструктуре через покрытие стоимости их передачи и хранения.

Для всех кто исследует то устроена система исследований в мире - этот набор данных определенно будет очень интересен.

И, вдогонку к этому интереснейшему набору данных, один из крупнейших по объёму, а не количеству данных, источник - это Academic Torrents [6], сервисы раздачи датасетов для исследователей. Включает датасеты до 4.8ТБ, в основном для машинного обучения и число наборов данных там только растёт. Уже более 127ТБ в 867 наборах данных. Скажу что ни один государственный портал открытых данных в мире по объёмам с ним не сравнится. Кроме, может быть, data.gov в США где основной объём данных, также, составляют исследовательские данные крупнейших государственных научных центров.

Ссылки:
[1] https://docs.openalex.org/
[2] https://www.microsoft.com/en-us/research/project/microsoft-academic-graph/
[3] https://ourresearch.org/
[4] https://registry.opendata.aws/openalex/
[5] https://aws.amazon.com/opendata/open-data-sponsorship-program/
[6] https://academictorrents.com/

#opendata #academy #openscience #machinelearning #datasets

В OECD.ai, проекте ОЭСР по мониторингу инициатив внедрения ИИ в мире, на странице Российской Федерации [1] пропали все ссылки и упоминания инициатив по ИИ. Остались только новости которые, как я понимаю, собираются и отображаются автоматически.

По прямым ссылкам они ещё доступны [2], но по факту их более нет, даже при том что OECD.ai включает сведения не только по членам и кандидатам в ОЭСР.

Аналогично, теперь, недоступна страница страны в OECD Going Digital [3] где были профили стран по метрикам цифровой трансформации.

Хотя по России данных там теперь нет, проекты ОЭСР всё ещё хороший источник информации о госполитике в ИИ, цифровой трансформации и инноваций в госуправлении (OPSI) [4]

Ссылки:
[1] https://oecd.ai/en/dashboards/countries/RussianFederation
[2] https://oecd.ai/en/dashboards/policy-initiatives/2019-data-policyInitiatives-24901
[3] https://goingdigital.oecd.org/countries/rus
[4] https://oecd-opsi.org/

#opengov #government #oecd #ai

Global Data Governance - это свежий рейтинг/индекс стран по уровню/качеству управления данными [1]․ Публикуется институтом Джорджа Вашингтона, включает интерактивную карту [2] и профили отдельных стран, например, России [3].

Оценивается по 6 направлениям:
- Strategic. У правительства есть видение или план для разных типов данных в экономике и госполитике
- Regulatory. Правительство выстроило юридический режим вокруг типов данных и/или их использования
- Responsible. Правительство думает о этике, доверии и том как затронуты права человека при использовании и переиспользовании данных
- Structural. Правительство меняет институциональные структуры в ответ на трансформацию основанную на данных
- Participatory. Государство информирует граждан и бизнес о его активности и запрашивает публичные комментарии с целью применения обратной связи.
- International. Государство присоединяется к другим нациям в общих международных усилиях для установления общих правил и норм управления данными.

Если кратко, то у России всего 27 баллов из 100.

По нулям в направлениях Responsible, Participatory и International.

По направлению Strategic всего 25 баллов, в направлении Regulatory 60 и в направлении Structural 75.

В целом новость то неплохая, к примеру, у Нигерии, всего 21 балл, а у Ирана вообще их всего 3, но всё же, поменьше чем у Вьетнама, там всего 29 баллов.

Выглядит всё это куда менее политически ангажировано чем многие другие рейтинги, он даже не про открытость, а про системной работы правительств стран. О том что у нас с системностью в стране всё не очень я пишу давно( А вот и очередное подтверждение этого.

Ссылки:
[1] https://datagovhub.elliott.gwu.edu/
[2] https://datagovhub.letsnod.com
[3] https://datagovhub.letsnod.com/country-level-data/europe-central-asia/russia

#data #datagovernance #government #russia

В рубрике интересных инструментов по работе с данными.

PipeRider [1] - движок с открытым кодом по автоматизации оценки качества данных. Позволяет писать простые правила оценки типов данных, количества, максимальных и минимальных значений и многое другое. Поддерживает пока только три SQL СУБД: Postgres, Sqlite и Snowflake. Делается тайваньской компанией InfuseAI [2] с прицелом на облачную монетизацию в сервисе PipeRider Cloud, который они обещают вскоре выпустить. В целом выглядит как конкурент Soda, стоит потратить время для дополнительного изучения.

ByteBase [3] система управления изменениями в СУБД и версиями с открытым кодом. Существует в виде открытого кода и облачного сервиса, в облачном сервисе предлагают поддержку с SLA. Главное что позволяет - это подходы Database-as-Code и GitOps.
Поддерживает MySQL, Postgres, Clickhouse, TiDB и Snowflake. Они уже несколько месяцев стремительно набирают звёзды на Github'е [4]. Основатели выходцы из Google, часть команды находится в Шанхае. По данным в Crunchbase привлекли инвестиций на $3M, основной инвестор китайцы в Matrix China Partners. Для компаний внутри которых базы данных имеют клиентов/потребителей такой инструмент будет полезен.

QuestDB [5] быстрая база для временных рядов с открытым кодом, сами они пишут что быстрейшая, но это ещё надо проверять/доказать. Есть те кто сомневаются что QuestDB быстрее Clickhouse [6], тем не менее конкуренция присутствует. Создается одноименной компанией получившей $14.3M инвестиций из которых $12M в прошлом году. Самая очевидная применимость в сборе логов, данных сенсоров и разного рода телеметрии.

Ссылки:
[1] https://www.piperider.io/
[2] https://www.infuseai.io/
[3] https://www.bytebase.com/
[4] https://star-history.com/#bytebase/bytebase&Date
[5] https://questdb.io/
[6] https://telegra.ph/No-QuestDB-is-not-Faster-than-ClickHouse-06-15

#opensource #dbms #dbtools #data #startups

Многие разработчики возмущены появлением Github Copilot [1] и использованием их кода ИИ для написания нового кода. А, тем временем, Brendan Dolan-Gavitt из NYU Tandon School of Engineering создал его аналог с открытым кодом и который можно использовать локально. Встречаем FauxPilot [2] в основе которого модели Salesforce CodeGet [3] и NVIDIA Triton Inference Server [4].

Для работы требуется процессор NVIDIA с объёмом видеопамяти от 2ГБ и где-то до 32ГБ для самых больших языковых моделей, выбор из нескольких моделей предусмотрен.

Для тех кто хочет поработать продуктами по кодогенерации локально и сделать что-то своё и уникальное, это хороший пример того с чего можно начать и что доступно с открытым кодом.

Ссылки:
[1] https://t.iss.one/begtin/4020
[2] https://github.com/moyix/fauxpilot
[3] https://github.com/salesforce/CodeGen
[4] https://developer.nvidia.com/nvidia-triton-inference-server

#opensource #github #copilot #datatools #programming #fauxpilot

Вжух и данные, вжух и продукт на данных (с)

В качестве небольшого отступления от новостей про продукты и стартапы на данных, я сформирую мысли вокруг трендов которые я вижу. Есть некоторый, не на поверхности, но, достаточно хорошо ощутимый тренд, это запрос на автоматизацию/ИИзацию работы с данными. Причём на всех уровнях от хранения данных до их визуализации и продукт-изации.

Во многом это не только про появление no-code инструментов для конечных пользователей, но и усилением этих инструментов инструментами понимания неструктурированных пользовательских запросов.

Например, пока нет инструментов которые могли бы принимать запросы вроде: "Возьми данные оттуда и оттуда, слинкуй их и подбери наилучшую визуализацию по показателям прошлого месяца".

При этом, есть системы ответов на вопросы пользователей, есть системы со-написания исходного кода, но нет, пока нет, аналогичных инструментов для аналитиков/маркетологов/руководителей, иначе говоря конечных потребителей внутренних дата-продуктов.

И бы не сказал что это феноменально сложно, это решаемо, но как и многие продукты такого типа будет вызывать неоднозначную реакцию у тех кто в индустрии работы с данными существует уже сейчас. Подобные инструменты не могут её не менять, причём непонятно, в сторону усиления специалистов среднего уровня или наоборот в сторону снижения их числа на тех же задачах.

Сейчас работа аналитиков - это, часто, очень много ручной работы. Работа дата сайентистов тоже, включает множество экспериментов и чистки данных. В этой области частично всё сдвигается в Automated ML (AutoML), в задачах поддающихся автоматизации. А вот Automated analytics и Automated dashboard в том виде как они существуют сейчас - это лишь преднастроенные отчеты и панели в которых автоматизируют потоки данных. Реальной автоматизации с анализом источников и природы данных пока не наблюдается. Есть на это спрос уже прямо сейчас? Я склоняюсь что он появится вместе с первыми продуктами в этой области.

В итоге я вижу достаточно четкий тренд на усиление конечных пользователей без обучения их дополнительным техническим навыкам. Причём, похоже, он будет только усиливаться в ближайшие годы и туда явно продолжат развитие существующие и новые продукты.

#thoughts #data #datatools

В RSpectr свежая статья про реестр аккредитованных ИТ компаниям, в том числе с моими комментариями [1].

Я ещё раз зафиксирую мою позицию что реестр ИТ компаний получающих льготы (ведёт ФНС) и реестр аккредитованных ИТ компаний (ведёт Минцифры) должны быть одним реестром с правилом двух ключей. Аккредитация должна давать ИТ льготы и подтверждение их должны давать Минцифра и ФНС.

Все остальные "сложные схемы" формирования реестра аккредитованных ИТ компаний можно придумывать сколько угодно, но эта самая простая и понятная.

Ссылки:
[1] https://rspectr.com/articles/svet-moj-reestr-skazhi

#itmarket #digital

Написал сегодня очередной текст в рассылку, на сей раз чуть подробнее рассказал о том как применяется и для чего делается утилита metacrafter [1] выявляющая семантические типы данных.

Если кратко, то это:
- выявление персональных данных
- улучшение data discovery
- автоматическое документирование

Тем временем могу сказать что утилита пополнилась новыми правилами и этой работы там ещё много, а также в базовом варианте она теперь позволяет анализировать XML файлы. В базовом, потому что у ей надо передавать название тега в который вложен объект, а автоматическое определение таких тегов где-то на следующем шаге.

Ссылки:
[1] https://begtin.substack.com/p/28

#metadata #metacrafter #datatools #data #opensource

В рубрике как это работает у них, небольшой обзор проектов по работе с данными в биоинформатике. Небольшой потому что сама эта тема огромна, а публикуемые данные значительно превосходят любой портал открытых государственных данных.

Я сделаю акцент не на обработки больших наборов данных, а на проектах по повышению понимания данных и их систематизации.

Bioschemas

Многие знают про существование Schema.org как совместной инициативы поисковиков Google, Microsoft, Yahoo и Yandex для создания реестра для разметки именованных объектов. Bioschemas [1] - это расширение Schema.org объектами относящимся к химическим веществам, генам, таксонам, молекулам и другим данным важным для исследователей. Создание проекта финансируется Евросоюзом в рамках программы ELIXIR [2]. Проект идет уже более 5 лет [3] и его основная цель в том чтобы метаданные в каталогах и репозиториях данных связанных с науками о жизни были бы стандартизированы и удобны для работы.

Data Discovery Engine

Помимо структурированного описания объектов и понятий в каталогах данных важна ещё и возможность поиска по этому структурированному описанию. Data Discovery Engine [4] - это проект с руководствами по описанию метаданных и по их сбору из существующих каталогов данных таких как CD2H, N3C, Outbreak.info и NIAID Data Portal. Сейчас там агрегируются наборы данных (Datasets) и программные инструменты (Computational Tools), а в основе профили объектов определённые в Schema.org

FAIRSharing

Помимо Bioschemas в мире существуют сотни других стандартов публикации метаданных, как в науках о жизни, так и в других науках. FAIRSharing [5] - это один из крупнейших в мире каталогов таких стандартов в реестре которого собраны руководства, схемы, описания идентификаторов, рекомендации и тд. для данных публикуемых исследователями.
—

Ссылки:
[1] https://bioschemas.org
[2] https://www.elixir-europe.org/about-us/how-funded/eu-projects/excelerate
[3] https://docs.google.com/document/d/1vfRIT7Jk-RixpA7-_8vWLpXgFuYi2rjecx2wn04E2x0/edit#heading=h.7p6phpp9ttsf
[4] https://discovery.biothings.io/
[5] https://fairsharing.org

#opendata #openscience #openaccess #standards #data

Свежий европейский отчет eGovernment Benchmark 2022 [1] о зрелости электронного правительства в Евросоюзе со сравнению EU27+ стран членов и кандидатов в ЕС.

К нему же презентация с фактами по каждой стране [2].

Акцент в отчете сделан на то что в России называют госуслугами, но включает такой блок как прозрачность действий государства при отборе услуг для цифровизации и прозрачность их создания.

Ссылки:
[1] https://ec.europa.eu/newsroom/dae/redirection/document/88517
[2] https://ec.europa.eu/newsroom/dae/redirection/document/88733

#opengovernment #opengov #eu #policy #government