Возвращаюсь из недельной командировки совмещённой с отпуском, надеюсь что читатели не заскучали по материалам про данные. И сразу же интересный свежий доклад The State of Open Data 2023 [1] от команды Digital Science, стартапа/компании предоставляющих Figshare и другие порталы и сервисы для открытой инфраструктуры для научных публикаций.

Доклад не про то что вы можете подумать публикуется на порталах открытых данных, а про то как исследователи публикуют свои данные. В каких дисциплинах чаще, с какой мотивацией, что они об этом думают, помогают ли им и так далее. Тем кто хочет знать как развивается открытость науки в головах исследователей - это полезный документ. Он составлен через опросы как и большая часть докладов жанра "The State of ...", и главный вывод который можно сделать в том что открытость данных в науке - это долговременный постепенно развивающийся и не останавливающийся тренд.

Ссылки:
[1] https://digitalscience.figshare.com/articles/report/The_State_of_Open_Data_2023/24428194

#opendata #openaccess #research #science

У меня тут основательно поднакопилось "долгов" по написанию длинных текстов и пока в приоритете те что пишу не на публику, поэтому и пишу реже, а некоторые запланированные статьи/тексты пытаюсь переосмыслить и, иногда отказываться от них. Например, пока я начал писать серию заметок про корпоративные каталоги данных то чем больше думал про них тем больше приходил к выводам о том что "Если вам нужен корпоративный портал [мета]данных, то поставьте DataHub и не парьтесь (с)". Благо он с открытым кодом, но не без своих нюансов. Сравнивать платные глобальные продукты для большинства российских пользователей смысла нет, а open source продукты сейчас сводятся к DataHub или OpenMetadata. В итоге лонгрид не выходит, могу лишь напомнить про предыдущий текст Data discovery в корпоративном секторе. Часть 1. Зачем всё это нужно? [1] можно прочитать на Substack. Честно говоря я очень не люблю вот так останавливать мысль на полпути, поэтому может быть я к ней ещё и вернусь.

Другая тема про которую я думаю регулярно и которая просится в текст - это фрагментация сообществ по работе с данными и слабая их взаимосвязь. Вокруг открытости данных есть такие группы как:
- активисты/евангелисты/пользователи открытых государственных данных - open data community
- исследователи работающие с открытыми научными данными - open access / fair data community
- географы/геоинформатики/урбанисты и тд. работающие с геоданными - geodata community
- дата-инженеры и дата-сайентисты как правила из коммерческого сектора - data engineering and data science community
- статистики и социологи - statistics community
Все эти группы частично пересекаются, но куда меньше чем могли бы быть и ещё внутри них множество своих подгрупп и ещё какие-то сильно меньше/незаметнее.
Это не-пересечение и разный опыт приводит, например, к тому что когда я спрашиваю разработчиков некоторых национальных порталов с открытыми данными о том почему они дают экспорт в JSON и CSV, но, к примеру, не дают экспорта в форматы Parquet или Avro, то ответ всегда один и тот же: "А мы об этом даже не думали как-то".
Кроме того везде своя специфическая терминология, разные названия для одного и того же. В итоге всё выглядит как разные наборы ментальных установок часто приводящих к разному восприятию темы. Ранее упомянутый мной доклад The State of Open Data написан с сообщества исследователей, но за пределами этой среды Open Data - это несколько иное, если не по определению объектов наблюдения, то по логике существования тех кто этим живёт.

Ещё одно направление мыслей у меня было и частично есть для упаковки в текст - это вот эти вот все инициативы Минцифры в РФ по созданию портала с наборами данных для ИИ. Много умных мыслей я мог бы написать о том как это делают или стараются не-делать в мире, почему плохо организовывать авторизацию через ЕСИА и тд. Но всё в сводится к вопросу который, в приличном варианте, звучит как "А зачем это делается?". Если цель в практических результатах, то никакие порталы не нужны, нужно выкладывать данные для обучения ИИ на Kaggle и/или HuggingFace, а деньги тратить не на разработку софта, а на создание наборов данных. Если цель в развитии науки, то надо обязывать исследователей публиковать в открытом доступе данные на которых построены их выводы в их статьях и результаты публикации наборов данных измерять в числе статей в профильных научных журналах в которых используются эти наборы данных. Но, будем честными, заниматься в Минцифре РФ этому некому, а "Правительство - это просто группа людей, как правило, плохо организованных (с)".

Ссылки:
[1] https://begtin.substack.com/p/corporate-data-discovery-1

#thoughts #data #opendata #texts #reflections

Кто-то говорит что скоро ИИ заменит разработчиков, а на сайте фонда Sequoia статья о следующем миллиарде разработчиков [1]. Сейчас их около 100 миллионов, достижим ли миллиард? Оптимистично ли это для рынка/человечества или наоборот катастрофа ? Интересно что автор ссылается на отчёт Github'а The State of Octoverse [2] где упоминается 100 миллионов разработчиков на Github'е и 26% (21 миллион) рост их числа за прошедший год.

Интересное предсказание, вполне возможно что небезосновательное.

Ссылки:
[1] https://www.sequoiacap.com/article/the-next-billion-developers-perspective/
[2] https://github.blog/2023-11-08-the-state-of-open-source-and-ai/

#opensource #it

Постепенно возвращаясь к нашим публичным активностям, хотим поблагодарить тех наших подписчиков и единомышленников, кто уже помог нам с автоматизацией сбора данных из различных важных источников. Будем очень рады, если круг таких людей расширится, потому что наша миссия – не только собрать все важные для Армении и армян данные в машиночитаемом и общедоступном виде, но и развивать сообщество неравнодушных к этой теме людей.

Вот список задач, ожидающих своих героев. Не забывайте прокомментировать задачу, если берётесь за неё.

Stay tuned!

В рубрике как это устроено у них центры научных данных и другие проекты распространения научных данных Китайской республики.

Центры научных данных
- National Basic Sciences Public Science Data Center [1] - центр данных по базовым дисциплинам: физика, химия, астрономия, биология и т.д.
- National Marine Science Data Center [2] - центр данных о море и водных объектах
- National Earthquake Science Data Center [3] - центр данных о землетрясениям
- National Meteorological Science Data Center [4] - центр данных по метеорологии
- National Forestry and Grassland Science Data Center [5] - центр данных о лесе и зеленых насаждениях
- National Agricultural Science Data Center [6] - центр данных о сельском хозяйстве
- National Population Health Science Data Center [7] - центр данных о здоровье граждан
- National Metrological Science Data Center [8] - центр данных по метрологии
- National Cryosphere Desert Data Center [9] - центр данных о засушливых и холодных территориях

Другие ресурсы
- CSDB [10] центр научных данных академии наук Китая. Действует с 1987 года, включает более 45 тысяч наборов данных
- Science Data Bank [11] портал для публикации данных исследователями Китая. Интегрирован с большинством поисковых систем, сервисов цитирования и иными глобальными сервисами открытой науки
- CSData [12] научный журнал посвящённый доступности научных данных Китая и для китайских исследователей
- FinData [13] поисковик по научным данным Китая и данным используемых китайскими исследователями

Не все из научных порталов данных предоставляют открытые данные, через многие доступны данные только по запросу или авторизации, в некоторых случаях существуют градации режимов доступа, в ряде случаев есть требования/рекомендации поделиться Вашими исследованиями на этих данных. Однако широко распространены свободные лицензии и большая часть данных общедоступны и не требуют никаких усилий кроме как скачать их напрямую и знать китайский язык.

Ссылки:
[1] https://www.nsdata.cn
[2] https://mds.nmdis.org.cn
[3] https://data.earthquake.cn
[4] https://data.cma.cn/en
[5] https://www.forestdata.cn
[6] https://www.agridata.cn
[7] https://www.geodata.cn
[8] https://www.nms.org.cn
[9] https://www.ncdc.ac.cn/portal/?lang=en
[10] https://www.casdc.cn
[11] https://www.scidb.cn/en
[12] https://www.csdata.org/en/
[13] https://findata.cn

#opendata #datasets #china #datacatalogs #openaccess #openresearch

Любопытная статья [1] и связанные с ней наборы данных [2] про WikiWebQuestions, набор данных SPARQL аннотированных данных из Wikidata и о том что большие языковые модели вроде LLaMa меньше галлюцинируют и точность их ответов повышается. Всячески полезное чтение и возвращение к вопросу о том насколько и как структурированные и качественно аннотированные базы данных могут повлиять на качество ИИ-инструментов. До сих пор в основе больших языковых моделей были очень большие базы текстов, а тут базы фактов. При всей неидеальности и неполноте Wikidata баз таких объёмов и такой структуризации одновременно очень мало.

Ссылки:
[1] https://arxiv.org/abs/2305.14202
[2] https://github.com/stanford-oval/wikidata-emnlp23

#ai #opendata #wikidata #datasets #research #readings

Я ничего не писал про увольнение Сэма Альтмана из OpenAI ожидая когда станут известны подробности и подробности уже прозвучали, он переходит в Microsoft, что, для Microsoft, несомненно большой выигрыш. Тем временем просто интереса ради почитать обзор того как менялся состав правления OpenAI за 6 лет [2], там немало любопытного и непрозрачного было.

Почему это важно?
OpenAI сейчас лидер рынка генеративного ИИ и изменения в связи с уходом Альтмана могут отразится на рынке в целом. Например, то что Microsoft сейчас наберёт компетенций и откажется от финансовой поддержки OpenAI.

Ссылки:
[1] https://twitter.com/satyanadella/status/1726509045803336122
[2] https://loeber.substack.com/p/a-timeline-of-the-openai-board

#ai #microsoft

OneTable [1] новый ожидаемый стандарт/инструмент по преобразованию табличных данных из Apache Hudi, Delta Lake и Apache Iceberg. Развивают его OneHouse, Google и Microsoft и уже заявлена поддержка 4-х видов каталогов данных и 8 движков для запросов. Стандарт никак не затрагивает открытые данные, потому что никто не использует в них такие форматы, но затрагивает корпоративные системы использующие подобные форматы.

Обещают что проект в итоге будет передан в Apache Foundation, уже сейчас можно опробовать через репозиторий открытого кода и демо на Docker.

Ссылки:
[1] https://onetable.dev/

#data #datatools #opensource

В рубрике как это устроено у них проект OpenEI (Open Energy Initiative) [1] развивается Департаментом энергетики США и включает инфраструктурные ресурсы для исследователей в области энергетики. В том числе репозитории открытых научных данных:
- Open Energy Data Initiative [2] 26 озёр данных посвящённых теме энергетики, общим объёмом 2.7 петабайта
- Geothermal Data Repository [3] данных по геотермальным источникам, 271 терабайт
- Marine and Hydrokinetic Data Repository [4] данных по морским и гидрокинетическим источникам, 29 терабайт

А также многие другие данные [5].

Все данные, включая наиболее крупные наборы данных, доступны без взимания платы. К большинству наборов данных приложены примеры в Jupyter Notebook, доступ предоставляется через инфраструктуру Amazon AWS, Azure или Google Cloud. Всё за что нужно платить исследователям - это за использование инфраструктуры облачных сервисов Microsoft, Amazon или Google, и только в тех случаях, когда им нужны высокопроизводительные расчёты.

От себя добавлю что 3 петабайта открытых данных это не предел, есть наборы данных и общедоступные озёра данных и большего размера.

Ссылки:
[1] https://openei.org
[2] https://data.openei.org
[3] https://gdr.openei.org/
[4] https://mhkdr.openei.org/
[5] https://openei.org/wiki/Data

#energy #opendata #usa #datacatalogs #datasets