Вышла вторая версия стандарта Data Package [1] ранее он назывался Frictionless Data. Полезен он будет всем кто публикует табличные CSV файлы которые с его помощью очень хорошо описываются. Это большой плюс, особенно для тех кто не является дата инженерами или аналитиками, а рядовыми учёными, пользователям и тд.

Это же и минус. Лично я вспоминаю что мало какие интересные данные публиковал за последние годы именно в CSV. В основном же это были JSON lines файлы или parquet. А стандарт пока CSV ориентированный, что не отменяет его полезности если с CSV Вы работаете и активно. Или если пользователи готовят всё ещё данные в Excel, а надо бы что-то получше.

Так что ругаю я зря, а хвалю не зря. Стандарт надо использовать и развивать спектр поддерживающих его инструментов.

Ссылки:
[1] https://datapackage.org

#opensource #standards #opendata #data #okfn

[EN]
GIRAI (Global Index of Responsible AI) report is available for 138 countries. It includes Armenian scores as well. Not so good to be honest( Looks like government has to do a lot with AI and it's responsibility.

It's generally available at https://global-index.ai

[RU]
Вышел Глобальный индекс ответственного ИИ (GIRAI) в виде отчета по 138 странам.

В нём есть и Армения, с очень низкими оценками, к сожалению( Похоже что Пр-ву есть много того что нужно сделать в этой области.

С индексом можно ознакомиться по ссылке https://global-index.ai

#armenia #indexes #ratings

Любопытная картина по геопространственным сервисам в мире от Spatial Stack [1] за исключением того что там избыточно перечислены все подразделения ESRI.

И, конечно, отдельно нужны картины по open source стеку и по enterprise (без облака) стеку. Потому что очень уж разные задачи решаются. Не все могут и хотят решать задачи с помощью облачных сервисах.

P.S. У меня сегодня перегруз входящих материалов, сразу с десяток интересных тем о которых хочется рассказать, но видимо не все сразу.

Ссылки:
[1] https://www.spatialstack.ai

#geodata #landscapes #spatial #data

Интересные ссылки про данные, технологии и не только:
- OmniParse [1] очень интересный open source движок по применению ИИ к парсингу документов. В примерах приводят разбор PDF на картинки и таблицы. Для задач разбора PDF'ок может быть бесценен, и как идея, и как код. Лицензия GPL3, часть облачного продукта стартапа CognitiveLab

- Meta 3D Gen [2] в Meta создали модель ИИ для генерации 3D моделей. Выглядит интересно и очень много прикладного применения у такого есть. Можно начинать гадать сколько 3D дизайнеров и гейм дизайнеров лишаться работы или... сильно повысят свою продуктивность

- Google AI и Pixel 9 [3] похоже что новая версия телефонов Pixel от Google будет иметь на борту мини языковую модель и несколько продуктов на базе ИИ. Даже не знаю что сказать на это. Неужели это начало тренда когда во всех телефонах будут ИИ приложения всегда?

- Google Mesop [4] open-source движок от Гугла по быстрой разработке веб интерфейсов. Ещё бы к нему хороший автогенератор кода из ТЗ в интерфейс и было бы бесценно, как минимум, для создания быстрых демок.

- The 4M Roadmap: A Higher Road to Profitability by Using Big Data for Social Good, by Brennan Lake [5] доклад о применении корпоративных данных для общественного блага. Подробный разбор нескольких глобальных инициатив в этой области

Ссылки:
[1] https://github.com/adithya-s-k/omniparse
[2] https://venturebeat.com/ai/meta-drops-3d-gen-bomb-ai-powered-3d-asset-creation-at-lightning-speed/
[3] https://www.androidauthority.com/google-ai-recall-pixel-9-3456399/
[4] https://google.github.io/mesop/
[5] https://www.sharedvalue.org/resource/the-4m-roadmap/

#opendata #opensource #readings

Google с октября 2024 года не будут более доверять сертификатам от CA Entrust [1] для Google Chrome, а это, на минуточку, более 4 миллионов доменов, по статистике Censys [2]. А значит что уже сейчас пользоваться Entrust для получения сертификатов будет нецелесообразно. Хорошо пока что старые не отключены. Причины очень подробно изложены, в кратком изложении - это систематическое нарушение правил сообщества, несоблюдение стандартов, нежелание внедрять актуальные технологии и тд.

Понятно что кроме Google есть и другие браузеры, но все они в одном консорциуме/сообществе и почти наверняка та же участь постигнет Entrust и в других продуктах.

Что характерно, да, это скорее всего разумное решение. Но это же Kill Switch бигтехов, регулирование вынесенное за пределами регуляторов затрагивающее существенный бизнес и существенную цифровую инфраструктуру.

Ссылки:
[1] https://groups.google.com/a/ccadb.org/g/public/c/29CRLOPM6OM
[2] https://search.censys.io/search?resource=certificates&q=%28Entrust%29+and+parsed.issuer.organization%3D%60Entrust%2C+Inc.%60

#ca #regulation #network #google

К вопросу об AI и больших языковых моделях, я на днях тестировал несколько LLM'ок вопросами в форме "дай мне расходы бюджета города N по по месяцам с января по май 2024 года". И пока ни один из них не дал такого расклада со ссылкой на первоисточник документа бюджета города. Только на новости на сайте мэрии и новостных агентств.

В этом важное ограничение всех этих инструментов - у них нет доступа к огромным базам данных на которых можно строить аналитику. Я вот сомневаюсь что Bloomberg или S&P Global откроют свои базы для OpenAI или чего-то подобного, если только это не будет какое-то стратегическое партнерство. А вот применение ИИ к макропрогнозированию и работе с экономическими данными - это будет реальный прорыв для одних и катастрофа для других.

Поэтому одно из самых интересных направлений которые я вижу - это связывание языковых моделей с очень специальными большими банками данных и создание новых продуктов в этих областях.

А от AI краулеров почти все СМИ и иные контентные сайты начнут стремительно закрываться. И требовать убирать их контент из индексов этих AI моделей. Потому что бизнес модель контентных сайтов через рекламу или подписку скоро начнет стремительно рушится.

#ai #data #thoughts

Удивительное дело насколько все не даёт покоя идея социального рейтинга/антирейтинга и в мире пытаются так или иначе сделать скоринговые системы массовыми. Например, во Франции тестируют рейтинг подозрительности в отношении безработных желающих получить пособия. В статье это называют одним из шагов к дегуманизации общества.

Другой пример с тем что выяснилось что алгоритм проверки заявок на выплату жилищных пособий в Великобритании оказался ошибочным и выдавал 2/3 ложных срабатываний. А это не просто много, это делало его работу, фактически, бесполезной. Сейчас журналисты задаются вопросом зачем же его применяли и то во сколько встало казне его ручная проверка.

До этого в Великобритании уже были сложности с применением алгоритмов по автоматической оценке кредитополучателей , опять же алгоритмом применяемом одним из правительственных департаментов. Тогда алгоритм проверки с помощью ИИ просто отключили.

#privacy #scoring #uk #france #ai

В последнее время у меня было несколько разговоров с разными людьми, но все на одну и ту же тему что открытые данные тесно связаны с развитием свобод и демократии и что без них их не существует или становится меньше.

Хотя такая связь и есть, но из того что я много лет наблюдаю не только по РФ, но и по другим странам я вижу гораздо большую связь с устойчивостью государства, экономикой и качеством госуправления, которые, часто, высоки именно в развитых демократиях, но, при этом в демократиях бедных, к примеру, тема открытых данных не развита или на 100% зависит от внешних грантов.

В то время как внутренние инициативы по открытости данных есть в самых разных странах: Китае, Вьетнаме, Катаре, ОАЭ, Казахстане, Таиланде и даже в России в каком-то виде. Это те страны которые, к примеру, по Democracy Matrix [1] относятся к автократиям.

Про каждую страну можно не одну статью написать почему это так, и почему в этих странах, не входящих в ОЭСР или Open Government Partnership есть довольно продвинутые инициативы, законы, порталы и научные проекты про открытые данные и на их основе.

Почему так происходит? Что общего в этих странах?

У меня нет универсального ответа на этот вопрос, но есть несколько гипотез:
1. Вне зависимости от политического руководства страны не оспаривается нигде тезис что работа госаппарата по созданию и распределению общественного блага. По мере роста числа квалифицированных пользователей данными сотрудники госорганов как минимум часть своей работы раскрывают как данные просто потому что требуются дополнительные усилия чтобы эти материалы публиковать неудобным образом (в закрытых немашиночитаемых форматах).
2. Даже в авторитарных странах есть публичная коммуникация государства с гражданами и по мере нарастания госрасходов на информатизацию, раскрытие части данных является ответом на общественные запросы: "Зачем Вы потратили на это столько денег?", "Какая с этого польза гражданам?"
3. Коммуникация с местным и международным цифровым бизнесом, привлечение зарубежных инвесторов, демонстрация открытости рынка. В авторитарных странах чаще на порталах открытых данных речь идёт о коммуникации с бизнесом.
4. Развитие науки, создание проектов с раскрытием открытых научных данных
5. Демонстрация того что "вы называете нас авторитарными, а посмотрите, у нас качество госуправления и открытость повыше вашей"
6. Демонстрация устойчивости государства: "Мы сильные и устойчивые, нам нечего скрывать, наша открытость нас не пугает"

Есть и другие, более специфичные для конкретных стран гипотезы и доводы.

А есть и взгляд с другой стороны. Когда инициативы по открытости закрываются с невнятной коммуникацией ( Россия ) или когда вместо портала открытых данных есть портал закрытых данных только для граждан и с получением не более чем по 100 записей за раз (Казахстан), такие инициативы не говорят об устойчивости гос-ва, они дают только сигналы: "Мы боимся!", "Мы не умеем этим управлять!".

А я ещё не раз напишу с примерами о том как данные публикуют в недемократических государствах.

Ссылки:
[1] https://www.democracymatrix.com/ranking

#opendata #data #thoughts

В качестве лирического отступления. Если бы я был писателем пишущим по методу Хэмингуэя, без исправления текста, то сказал бы что "аллилуйя", пришёл настоящий вызов. Но я не такой писатель, и художественное творчество моё куда как скромно, но вот работа с нефункционирующей кнопкой бэкспейса на клавиатуре и ещё рядом других кнопок накладывает свои ограничения, как минимум на скорость печати. К сожалению замена клавиатуры будет только через несколько дней, так что это писать также часто как раньше пока не выходит.

Но даже так я слегка пробежался по старому коду движка metacrafter'а [1], инструмента для идентификации семантических типов данных, или более простым языком, инструмент идентификации того что за колонка в наборе данных или в базе данных и что с ней можно делать. Инструмент я потихоньку начал приводить в целевое состояние - усиление поисковых возможностей у Dateno и автодокументирование датасетов.

Что нового:
- правила для metacrafter'а перенесены теперь в новый репозиторий metacrafter-rules [2], их стало больше, в основном за счёт правил для других языков отличных от английского и русского;
- обновился серверный и клиентский режимы работы. Теперь можно ускорить сканирование данных запустив metacrafter как сервер и обращаясь к нему через параметр remote при вызовах сканирования файлов или баз данных. Это важно для ускорения процесса поскольку правила инициализируются только один раз
- добавилась команда просмотра правил 'metacrafter rules list'
- и так далее

Главный недостаток сейчас - это скорость работы на больших датасетах. Чем больше колонок тем дольше анализ, до нескольких минут. Это не так критично для задач вроде сканирования корпоративных СУБД, но тяжко для задач Dateno когда миллионы датасетов.

На самом деле чтобы всё ускорить нужно просто много ресурсов: процессорных, хранения и памяти. А прикрутив LLM'ку можно сильно повысить качество автодокументирования данных.

Понимание данных, автодокументирование датасетов, автоматизация анализа данных - это одни из наиболее любимых мной тем в дата инженерии и дата анализе. Жаль удаётся уделять немного времени.

Ссылки:
[1] https://github.com/apicrafter/metacrafter/
[2] https://github.com/apicrafter/metacrafter-rules/

#opensource #data #datatools #dateno #metacrafter

А также эти данные доступны по всем странам мира, почти по всем вернее. И интересное Wiki https://www.gem.wiki от той же команды на базе Semantic MediaWiki. Про полноту не знаю, но подход у ребят системный, есть что поизучать