Я ранее писал про сервис ExplainPaper [1] который генерировал сжатое изложение научных статей понятным языком. С той поры сервис быстро коммерциализировался, так что, очень похоже, что услуга эта востребована, а с появлением ChatGPT, GPT-4 и других языковых моделей ещё не раз реинкарнирует.
Из свежих подобных продуктов стартап OpenRead [2]. Сервис автоматически генерирует краткое изложение, так называемое Paper Expresso и позволяет естественным языком задать вопросы по научной статье и получить развернутые ответы. Я проверил на нескольких статьях которые сам читаю, перечитываю, учитываю в своей работе и результаты вполне практичные. Я, правда, не считаю что такие сервисы должны быть сами по себе, гораздо естественнее они будут как часть платформ вроде Google Scholar, Semantic Scholar или Arxive.org и др.
Например, будучи подписанным на рассылки Semantic Scholar по нескольким научным темам могу сказать что главное неудобство в отсутствии кратких понятных аннотаций к статьям. Но это только самое очевидное применение, более интересные модели в уже более серьёзном применении ИИ с предобучением на научных статьях по направлениям, почти наверняка такие AI ассистенты появятся (уже появились?) в ближайшем будущем.
Ссылки։
[1] https://t.iss.one/begtin/4346
[2] https://www.openread.academy
#startups #ai #science #papers #readings
Из свежих подобных продуктов стартап OpenRead [2]. Сервис автоматически генерирует краткое изложение, так называемое Paper Expresso и позволяет естественным языком задать вопросы по научной статье и получить развернутые ответы. Я проверил на нескольких статьях которые сам читаю, перечитываю, учитываю в своей работе и результаты вполне практичные. Я, правда, не считаю что такие сервисы должны быть сами по себе, гораздо естественнее они будут как часть платформ вроде Google Scholar, Semantic Scholar или Arxive.org и др.
Например, будучи подписанным на рассылки Semantic Scholar по нескольким научным темам могу сказать что главное неудобство в отсутствии кратких понятных аннотаций к статьям. Но это только самое очевидное применение, более интересные модели в уже более серьёзном применении ИИ с предобучением на научных статьях по направлениям, почти наверняка такие AI ассистенты появятся (уже появились?) в ближайшем будущем.
Ссылки։
[1] https://t.iss.one/begtin/4346
[2] https://www.openread.academy
#startups #ai #science #papers #readings
Команда Meltano, ETL/ELT продукта вышедшего из инженерной команды Gitlab, преданонсировали запуск Meltano Cloud [1], облачной версии их продукта, пока без цен, что чуть ли не самое важное, так что ждём.
А также они полностью обновили интерфейс хаба коннекторов Meltano Hub [2] где можно подобрать коннектор для специфичных сервисов и подключить его в свой экземпляр Meltano.
Облачные продукты на базе open source довольно распространены, это чуть ли не основная бизнес модель сейчас для новых СУБД и инфраструктурных продуктов. В этом смысле Meltano один из продуктов за которыми я давно слежу, от активного использования их ETL лично меня сдерживают те же ограничения что у большинства ETL/ELT продуктов - это ориентация на модель SQL-only и преимущественно на работу с плоскими таблицами. Не для всех задач с которыми лично я сталкиваюсь это годится.
В остальном, Meltano один из продуктов и стартапов по работе с данными за которыми я лично наблюдаю. Как-нибудь сделаю список из всех о которых я писал и за которыми слежу. Они преимущественно с открытым кодом, таких дата продуктов немало.
Ссылки:
[1] https://meltano.com/cloud/
[2] https://hub.meltano.com/
#opensource #etl #startups #data #elt
А также они полностью обновили интерфейс хаба коннекторов Meltano Hub [2] где можно подобрать коннектор для специфичных сервисов и подключить его в свой экземпляр Meltano.
Облачные продукты на базе open source довольно распространены, это чуть ли не основная бизнес модель сейчас для новых СУБД и инфраструктурных продуктов. В этом смысле Meltano один из продуктов за которыми я давно слежу, от активного использования их ETL лично меня сдерживают те же ограничения что у большинства ETL/ELT продуктов - это ориентация на модель SQL-only и преимущественно на работу с плоскими таблицами. Не для всех задач с которыми лично я сталкиваюсь это годится.
В остальном, Meltano один из продуктов и стартапов по работе с данными за которыми я лично наблюдаю. Как-нибудь сделаю список из всех о которых я писал и за которыми слежу. Они преимущественно с открытым кодом, таких дата продуктов немало.
Ссылки:
[1] https://meltano.com/cloud/
[2] https://hub.meltano.com/
#opensource #etl #startups #data #elt
arch.dev
Arch: the bridge between your customers' data & your code
Arch is the bridge between your customers' data & your code. Stop wasting time on your own OAuth flows, API integrations, and embeddings pipelines. Instantly access all your customers’ data sources; raw, mapped, or as vector embeddings
Полезное чтение про данные, технологии и не только:
- 🌶 Hot Takes on the Modern Data Stack [1] - несколько интересных мыслей про современный стек данных, особенно актуально для тех кто работает с этими сервисами регулярно
- 🗄 How we made our reporting engine 17x faster [2] про ускорение системы отчётов в 17 раз через миграцию на движок BigQuery (облачный сервис Google). Любопытно, технические подробгости
- 💭 The new philosophers. How the modern data stack falls out of fashion. [3] у Benn Stancil размышления о том что развитие ИИ изменит существующий ландшафт продуктов по работе с данными и что к этому надо быть готовыми. Он же о том что Modern Data Stack и Generative AI плохо совместимые идеологии.
- 🗂 Using DuckDB with Polars [4] автор пишет про комбинацию этих двух новых инструментов, комбинация хорошая, надо брать
- 💰 Announcing Cybersyn’s $62.9M Series A [5] стартап Cybersyn по предоставлению доступа к открытым госданным через Snowflake поднял $62.9 инвестиций. Можно им только позавидовать, я для нашего сервиса Datacrafter всё ещё ищу инвестиции. Видимо надо делать сразу на маркетплейсы и не в России;) А Cybersyn стартап интересный, инвестиции для этого рынка большие.
Ссылки:
[1] https://mattpalmer.io/posts/hot-takes/
[2] https://medium.com/teads-engineering/how-we-made-our-reporting-engine-17x-faster-652b9e316ca4
[3] https://benn.substack.com/p/the-new-philosophers
[4] https://towardsdatascience.com/using-duckdb-with-polars-e15a865e48a3
[5] https://www.cybersyn.com/blog-series-a/
#opensource #startups #readings #data #dataengineering
- 🌶 Hot Takes on the Modern Data Stack [1] - несколько интересных мыслей про современный стек данных, особенно актуально для тех кто работает с этими сервисами регулярно
- 🗄 How we made our reporting engine 17x faster [2] про ускорение системы отчётов в 17 раз через миграцию на движок BigQuery (облачный сервис Google). Любопытно, технические подробгости
- 💭 The new philosophers. How the modern data stack falls out of fashion. [3] у Benn Stancil размышления о том что развитие ИИ изменит существующий ландшафт продуктов по работе с данными и что к этому надо быть готовыми. Он же о том что Modern Data Stack и Generative AI плохо совместимые идеологии.
- 🗂 Using DuckDB with Polars [4] автор пишет про комбинацию этих двух новых инструментов, комбинация хорошая, надо брать
- 💰 Announcing Cybersyn’s $62.9M Series A [5] стартап Cybersyn по предоставлению доступа к открытым госданным через Snowflake поднял $62.9 инвестиций. Можно им только позавидовать, я для нашего сервиса Datacrafter всё ещё ищу инвестиции. Видимо надо делать сразу на маркетплейсы и не в России;) А Cybersyn стартап интересный, инвестиции для этого рынка большие.
Ссылки:
[1] https://mattpalmer.io/posts/hot-takes/
[2] https://medium.com/teads-engineering/how-we-made-our-reporting-engine-17x-faster-652b9e316ca4
[3] https://benn.substack.com/p/the-new-philosophers
[4] https://towardsdatascience.com/using-duckdb-with-polars-e15a865e48a3
[5] https://www.cybersyn.com/blog-series-a/
#opensource #startups #readings #data #dataengineering
mattpalmer.io
Hot Takes on the Modern Data Stack
My take on the state of the modern data stack in 2023.
Ещё один любопытный open source продукт Evidence [1] на сей раз для изменения подхода к Business Intelligence. Вместо того чтобы делать графики и сопровождающий текст к каком-либо веб интерфейсе, подход BI-as-a-code, а то есть ты пишешь код в Markdown и он преобразуется в текст и графики.
Причём всё это в маркдауне описывается как код графиков и SQL запросы. Запросы движок умеет делать ко всем популярным SQL движкам и CSV файлам.
В основе всё та же бизнес модель: открытый код для локальной работы и облачный сервис за деньги.
Мне нравится сама идея, Markdown кажется вполне подходящей основой для такого продукта и, учитывая что сам продукт под MIT лицензией, я бы не удивился что кто-то из BI игроков и рядом с ним может захотеть к своему продукту такое добавить.
Плюс это очень удобная штука для команд с инхаус разработкой, когда надо приделать аналитику с визуализацией для себя, а времени и желания на внедрение BI продукта нет.
Ссылки:
[1] https://evidence.dev
#opensource #dataviz #bi #startups
Причём всё это в маркдауне описывается как код графиков и SQL запросы. Запросы движок умеет делать ко всем популярным SQL движкам и CSV файлам.
В основе всё та же бизнес модель: открытый код для локальной работы и облачный сервис за деньги.
Мне нравится сама идея, Markdown кажется вполне подходящей основой для такого продукта и, учитывая что сам продукт под MIT лицензией, я бы не удивился что кто-то из BI игроков и рядом с ним может захотеть к своему продукту такое добавить.
Плюс это очень удобная штука для команд с инхаус разработкой, когда надо приделать аналитику с визуализацией для себя, а времени и желания на внедрение BI продукта нет.
Ссылки:
[1] https://evidence.dev
#opensource #dataviz #bi #startups
Свежий State of Data Engineering report 2023 от LakeFS [1].
Не очень детальный, на мой взгляд, не тянущий на полноценный State of ... доклад, но содержащий полезные факты и тезисы и упоминания некоторых продуктов про которые я лично не слышал или когда-то видел, но не впечатлившись отложил на потом.
Отчет короткий поэтому прочитать его несложно в любом случае.
Ссылки:
[1] https://lakefs.io/blog/the-state-of-data-engineering-2023
#dataengineering #startups #reports
Не очень детальный, на мой взгляд, не тянущий на полноценный State of ... доклад, но содержащий полезные факты и тезисы и упоминания некоторых продуктов про которые я лично не слышал или когда-то видел, но не впечатлившись отложил на потом.
Отчет короткий поэтому прочитать его несложно в любом случае.
Ссылки:
[1] https://lakefs.io/blog/the-state-of-data-engineering-2023
#dataengineering #startups #reports
Через месяц, 29 июня, закрывается проект bit.io [1] в связи с тем что их команду купил DataBricks. Для тех кто не помнит, bit.io - это был сервис облачного хостинга PostgreSQL с возможностью ручной загрузки данных, API, дистанционного подключения к СУБД, наличия большого числа опубликованных баз данных.
DataBricks такой сервис не нужен, а нужна только команда. Поэтому сервис закрывают.
Ссылки:
[1] https://bit.io
#startups #data #rdbms #databases #dataengineering
DataBricks такой сервис не нужен, а нужна только команда. Поэтому сервис закрывают.
Ссылки:
[1] https://bit.io
#startups #data #rdbms #databases #dataengineering
Когда-то одним из наиболее удобных инструментов для ведения заметок был Evernote, продукт одноимённого стартапа которые почти идеально для 2004 года, года его запуска, синхронизировался с устройствами и долгие годы был любим многими пользователями. Я лично пользовался им около 7 лет, скажу тогда это был очень удобный инструмент. Потом пришло много инструментов ему на замену, от личных wiki, до продуктов вроде Notion, Obsidian, Roam и ещё многих других.
В декабре 2022 года Evernote купила европейская компания Binding Spoons, в феврале 2023 года они уволили там 129 сотрудников, а 10 июля анонсировали полное увольнение офиса в США [1] и что разработка вестись будет теперь только в Европе. Правда непонятно кем учитывая что разработчики были в США, но, тем не менее, происходящее уже свершившийся факт.
Что использовать ему на замену?
Лично я исхожу из следующего подхода:
- результаты изучения, чтения чего-то и размышлений, которые могут быть публичными, для этого использую этот телеграм канал
- личные заметки в Joplin, Notion или Obsidian. Я лично предпочитаю Notion, но не претендую что это лучший вариант для всех
- рабочие заметки в Markdown и в Git когда это возможно
Ссылки:
[1] https://arstechnica.com/gadgets/2023/07/evernote-the-memory-app-people-forgot-about-lays-off-entire-us-staff/
#evernote #startups #notetaking
В декабре 2022 года Evernote купила европейская компания Binding Spoons, в феврале 2023 года они уволили там 129 сотрудников, а 10 июля анонсировали полное увольнение офиса в США [1] и что разработка вестись будет теперь только в Европе. Правда непонятно кем учитывая что разработчики были в США, но, тем не менее, происходящее уже свершившийся факт.
Что использовать ему на замену?
Лично я исхожу из следующего подхода:
- результаты изучения, чтения чего-то и размышлений, которые могут быть публичными, для этого использую этот телеграм канал
- личные заметки в Joplin, Notion или Obsidian. Я лично предпочитаю Notion, но не претендую что это лучший вариант для всех
- рабочие заметки в Markdown и в Git когда это возможно
Ссылки:
[1] https://arstechnica.com/gadgets/2023/07/evernote-the-memory-app-people-forgot-about-lays-off-entire-us-staff/
#evernote #startups #notetaking
Ars Technica
Evernote, the memory app people forgot about, lays off entire US staff
Launched in 2004, the company once sought to be the world's brain dump.
В рубрике бизнеса на открытых данных Social Explorer [1], продукт и одноимённая компания в США предоставляющая аналитический сервис с визуализацией данных на картах с детализацией до отдельных графств (Counties), аналог российских муниципальных образований. Практически все данные в их продукте - это общедоступные данные переписи США, избирательных комиссий, отчетов ФБР по преступности и других статистических индикаторов публикуемых в США с довольно высокой детализацией. Особенность продукта в том что он почти полностью ориентирован на университетскую подписку. Университеты приобретают подписку и предоставляют доступ преподавателям и студентам. Поэтому в платформе отдельно реализованы разделы по быстрому старту по тому как учить и как учиться с ней работать.
Ссылки:
[1] https://www.socialexplorer.com
#startups #opendata #geodata #usa
Ссылки:
[1] https://www.socialexplorer.com
#startups #opendata #geodata #usa
Любопытное про стартапы на данных:
- Collibbra приобрели стартап по созданию SQL тетрадок Huspray [1] учитывая что основной бизнес Collibra это корпоративные каталоги данных, причём изначально с сильным акцентом на выявление персональных данных, то эта покупка про сдвиг приоритетов на дата аналитиков.
- Treefera подняли pre-seed $2.2 миллиона инвестиций на дата-платформу по мониторингу лесного покрова [2], внутри обещают ИИ и создание data продуктов
- DataBricks получили ещё $500 миллионов инвестиций в рамках Series I [3], пишут что это скорее всего раунд перед IPO и на IPO оценка может достигнуть $43 миллиардов.
- Gable получил $7 миллионов на seed стадии [4] - Gable это стартап по повышению качества данных через применение data contracts. Тут так и хочется спросить "а что так можно было?!", стартап явно под экосистему работы с данными в Modern data stack и под последующую покупку одним из крупных платформенных игроков.
Ссылки:
[1] https://www.collibra.com/us/en/company/newsroom/press-releases/collibra-acquires-sql-data-notebook-vendor-husprey
[2] https://www.treefera.com/blog/treefera-pre-seed-funding-round
[3] https://techcrunch.com/2023/09/14/databricks-raises-500m-more-boosting-valuation-to-43b-despite-late-stage-gloom/
[4] https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7107413267072917504/
#startups #data #dataquality
- Collibbra приобрели стартап по созданию SQL тетрадок Huspray [1] учитывая что основной бизнес Collibra это корпоративные каталоги данных, причём изначально с сильным акцентом на выявление персональных данных, то эта покупка про сдвиг приоритетов на дата аналитиков.
- Treefera подняли pre-seed $2.2 миллиона инвестиций на дата-платформу по мониторингу лесного покрова [2], внутри обещают ИИ и создание data продуктов
- DataBricks получили ещё $500 миллионов инвестиций в рамках Series I [3], пишут что это скорее всего раунд перед IPO и на IPO оценка может достигнуть $43 миллиардов.
- Gable получил $7 миллионов на seed стадии [4] - Gable это стартап по повышению качества данных через применение data contracts. Тут так и хочется спросить "а что так можно было?!", стартап явно под экосистему работы с данными в Modern data stack и под последующую покупку одним из крупных платформенных игроков.
Ссылки:
[1] https://www.collibra.com/us/en/company/newsroom/press-releases/collibra-acquires-sql-data-notebook-vendor-husprey
[2] https://www.treefera.com/blog/treefera-pre-seed-funding-round
[3] https://techcrunch.com/2023/09/14/databricks-raises-500m-more-boosting-valuation-to-43b-despite-late-stage-gloom/
[4] https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7107413267072917504/
#startups #data #dataquality
Collibra
Collibra Acquires SQL Data Notebook Vendor Husprey
Collibra, the Data Intelligence company, today announced the acquisition of Husprey, a leading integrated SQL data notebook platform.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Свежий любопытный BI(?) проект MotherDuck Data App Generator [1] который позволяет на основе датасета в DuckDB генерировать дата приложение. Приложение с открытым кодом, но зависит от инфраструктуры MotherDuck.
Хотя они и называют его Data App Generator, тут надо быть честными, это такой недо-BI, по крайней мере в текущей форме и примерах по генерации дашбордов.
Мне, честно говоря, показалось странным что они сделали такое, потому что визуализация данных не самая сильная сторона их команды, Mother Duck известны продуктом для облачной аналитики, но не BI. Но в итоге они, похоже, выбирают путь прокачки собственного продукта, а не интеграции с другими, предлагая свой продукт как бэкэнд.
В любом случае идея по генерации приложений на данных имеет право на существование и даже может быть весьма востребована.
Если бы я не был занят Dateno и поиском данных, я бы автоматизацию аналитики ставил бы где в верхней части своих приоритетов, потому что это большая рыночная востребованная тема.
Ссылки:
[1] https://motherduck.com/blog/data-app-generator/
#opensource #duckdb #data #dataapps #startups
Хотя они и называют его Data App Generator, тут надо быть честными, это такой недо-BI, по крайней мере в текущей форме и примерах по генерации дашбордов.
Мне, честно говоря, показалось странным что они сделали такое, потому что визуализация данных не самая сильная сторона их команды, Mother Duck известны продуктом для облачной аналитики, но не BI. Но в итоге они, похоже, выбирают путь прокачки собственного продукта, а не интеграции с другими, предлагая свой продукт как бэкэнд.
В любом случае идея по генерации приложений на данных имеет право на существование и даже может быть весьма востребована.
Если бы я не был занят Dateno и поиском данных, я бы автоматизацию аналитики ставил бы где в верхней части своих приоритетов, потому что это большая рыночная востребованная тема.
Ссылки:
[1] https://motherduck.com/blog/data-app-generator/
#opensource #duckdb #data #dataapps #startups