В рубрике особо больших наборов данных. Пока в некоторых странах невозможно найти открытыми даже базовые геоданные, в Новой Зеландии Правительство публикует наборы данных LiDAR по отдельным территориям.
Например:
- Southland LiDAR 1m DEM (2020-2024) [1]
- Waikato LiDAR 1m DEM (2021) [2]
- Gisborne LiDAR 1m DEM (2023) [3]
И многие другие. Разброс объёмов данных в формате GeoTIFF от 10 до 65 GB.
В общей сложности это больше десятка терабайт открытых геоданных LiDAR по относительно небольшой стране.
Кроме Новой Зеландии данные LiDAR в больших объёмах доступны во Франции и ряде других развитых стран.
Ссылки:
[1] https://data.linz.govt.nz/layer/113172-southland-lidar-1m-dem-2020-2024/
[2] https://data.linz.govt.nz/layer/113203-waikato-lidar-1m-dem-2021/
[3] https://data.linz.govt.nz/layer/115847-gisborne-lidar-1m-dem-2023/
#opendata #geodata #newzealand #lidar
Например:
- Southland LiDAR 1m DEM (2020-2024) [1]
- Waikato LiDAR 1m DEM (2021) [2]
- Gisborne LiDAR 1m DEM (2023) [3]
И многие другие. Разброс объёмов данных в формате GeoTIFF от 10 до 65 GB.
В общей сложности это больше десятка терабайт открытых геоданных LiDAR по относительно небольшой стране.
Кроме Новой Зеландии данные LiDAR в больших объёмах доступны во Франции и ряде других развитых стран.
Ссылки:
[1] https://data.linz.govt.nz/layer/113172-southland-lidar-1m-dem-2020-2024/
[2] https://data.linz.govt.nz/layer/113203-waikato-lidar-1m-dem-2021/
[3] https://data.linz.govt.nz/layer/115847-gisborne-lidar-1m-dem-2023/
#opendata #geodata #newzealand #lidar
data.linz.govt.nz
Southland LiDAR 1m DEM (2020-2024) | LINZ Data Service
This layer contains the DEM for LiDAR data in the Southland Region, captured between 15 December 2020 to 30 January 2024.
- The DSM is available as layer...
- The DSM is available as layer...
Я слышал в другом варианте. "А что с замедлением ютуба? Ещё раз спросишь лицензию оператора заберу!";) Сложно не смеяться.
Forwarded from Ах, этот Минфин (Olya Parkhimovich)
Пожалуй, самое оригинальное про новую ИТ-ипотеку (можно еще и версию про разблокировку Youtube сделать):
«Приходит Чебурашка в Минцифры и говорит:
— Постановление по ипотеке вышло?
— Нет,— говорит Шадаев.— Как выйдет сообщу!
На следующий день Чебурашка снова приходит в минцифры и спрашивает:
— Постановление вышло?
А Шадаев говорит:
— Если ты еще хоть раз спросишь про постановление, я у тебя аккредитацию заберу!
На третий день Чебурашка приходит и спрашивает:
— А вы можете просто так аккредитацию забрать?
Нет, не можем,— отвечает Шадаев.
— А постановление по ипотеке вышло?»
(с) @mixmebar из ИТ-чата @MIT_union
«Приходит Чебурашка в Минцифры и говорит:
— Постановление по ипотеке вышло?
— Нет,— говорит Шадаев.— Как выйдет сообщу!
На следующий день Чебурашка снова приходит в минцифры и спрашивает:
— Постановление вышло?
А Шадаев говорит:
— Если ты еще хоть раз спросишь про постановление, я у тебя аккредитацию заберу!
На третий день Чебурашка приходит и спрашивает:
— А вы можете просто так аккредитацию забрать?
Нет, не можем,— отвечает Шадаев.
— А постановление по ипотеке вышло?»
(с) @mixmebar из ИТ-чата @MIT_union
Про разного рода технически сложные задачи и их решения.
Я тут регулярно пишу про разные форматы файлов данных и могу сказать что, конечно, файловых форматов как и стандартов какое-то бесконечное количество. Когда-то я и сам делал и периодически обновляю инструменты вроде undatum [1] по работе с некоторыми из них. Так в undatum я недавно добавил работу с множеством алгоритмов сжатия обработкой файлов с минимизацией объёма их хранения и нагрузкой на оперативную память, с быстрым преобразованием из JSON lines / BSON в аналогичные форматы со сжатием xzip, zstd и др. В общем-то из-за банальных задач уменьшения объёма хранения JSON lines файлов, но с возможностью работы с ними.
Однако вот сейчас я смотрю на задачу преобразования данных в условно "диком состоянии", а то есть в большинстве популярных форматов, среди которых, конечно, лидируют CSV и Excel файлы и могу сказать что самые типовые задачи решает DuckDB, а чуть более сложные DuckDB + Polars + Pandas + предобработка некоторых форматов файлов на входе.
Причём именно в такой комбинации. Почему так?
DuckDb - даёт большую скорость в работе с табличными и большей частью иерархичных данных. Но DuckDb не умеет читать файлы Excel, ORC, ORC и тд. Их умеют читать Pandas и Polars. И частично их писать.
Из фундаментальных проблем DuckDB - непонимание кодировок кроме utf-8 для CSV файлов что решается их предобработкой. Вторая проблема в том что DuckDB не умеет определять структуру CSV файлов если заголовки не в начале файла. Это вообще не все инструменты умеют и это, в принципе, умеют немногие инструменты, особенно с открытым кодом.
CSV самый распространённый формат, плохо стандартизированный в "диком виде", слишком часто CSV файлы лежат в открытом доступе после экспорта из Excel.
Еще один недостаток DuckDB при работе с CSV файлами - это отсутствие поддержки алгоритмов сжатия за исключением GZip. Если исходить из эффективности хранения и стоимости хранения - это важный фактор. Например, несколько сотен тысяч CSV файлов в Dateno - это около 4TB данных. Хранить их в оригинальном виде неэффективно, сжатыми GZip лучше, а ещё лучше в чём то вроде zstd или даже сразу в Parquet со сжатием. Что логично поскольку эти данные статичны.
Но в итоге именно DuckDB + Polars + Pandas + предобработка + постобоработка данных + хранение первичных данных в Parquet оказывается наиболее универсальным решением в таких задачах.
Ссылки:
[1] https://github.com/datacoon/undatum
#thoughts #data #datatools #fileformats #dateno
Я тут регулярно пишу про разные форматы файлов данных и могу сказать что, конечно, файловых форматов как и стандартов какое-то бесконечное количество. Когда-то я и сам делал и периодически обновляю инструменты вроде undatum [1] по работе с некоторыми из них. Так в undatum я недавно добавил работу с множеством алгоритмов сжатия обработкой файлов с минимизацией объёма их хранения и нагрузкой на оперативную память, с быстрым преобразованием из JSON lines / BSON в аналогичные форматы со сжатием xzip, zstd и др. В общем-то из-за банальных задач уменьшения объёма хранения JSON lines файлов, но с возможностью работы с ними.
Однако вот сейчас я смотрю на задачу преобразования данных в условно "диком состоянии", а то есть в большинстве популярных форматов, среди которых, конечно, лидируют CSV и Excel файлы и могу сказать что самые типовые задачи решает DuckDB, а чуть более сложные DuckDB + Polars + Pandas + предобработка некоторых форматов файлов на входе.
Причём именно в такой комбинации. Почему так?
DuckDb - даёт большую скорость в работе с табличными и большей частью иерархичных данных. Но DuckDb не умеет читать файлы Excel, ORC, ORC и тд. Их умеют читать Pandas и Polars. И частично их писать.
Из фундаментальных проблем DuckDB - непонимание кодировок кроме utf-8 для CSV файлов что решается их предобработкой. Вторая проблема в том что DuckDB не умеет определять структуру CSV файлов если заголовки не в начале файла. Это вообще не все инструменты умеют и это, в принципе, умеют немногие инструменты, особенно с открытым кодом.
CSV самый распространённый формат, плохо стандартизированный в "диком виде", слишком часто CSV файлы лежат в открытом доступе после экспорта из Excel.
Еще один недостаток DuckDB при работе с CSV файлами - это отсутствие поддержки алгоритмов сжатия за исключением GZip. Если исходить из эффективности хранения и стоимости хранения - это важный фактор. Например, несколько сотен тысяч CSV файлов в Dateno - это около 4TB данных. Хранить их в оригинальном виде неэффективно, сжатыми GZip лучше, а ещё лучше в чём то вроде zstd или даже сразу в Parquet со сжатием. Что логично поскольку эти данные статичны.
Но в итоге именно DuckDB + Polars + Pandas + предобработка + постобоработка данных + хранение первичных данных в Parquet оказывается наиболее универсальным решением в таких задачах.
Ссылки:
[1] https://github.com/datacoon/undatum
#thoughts #data #datatools #fileformats #dateno
У Михаила Емельяниникова в блоге публикация Уполномоченные операторы обработают персональные данные для вас и за вас? Точно?
о новой инициативе российских депутатов по формированию перечня уполномоченных операторов персональных данных которые умеют защищеннее/лучше/больше/быстрее обрабатывать персональные данные среднего и малого бизнеса.
Статья полезная могу порекомендовать её почитать и кое что добавить. Наделение специальных организаций полномочиями операторов персональных данных в мире есть и даже есть такое понятие как Data Custodians. Например, оно есть в Австралии и называется Data scheme.
Казалось бы лучшие практики? Но, в чём разница между российскими и австралийскими практиками. В том что в Австралии эти Data Custodians уполномочены на работу с персональными данными которыми трам-парам-парам владеет Правительство Австралии. А то есть, это те операторы которым Правительство страны доверяет и даёт им доступ и через них доступ к данным внутри государственных информационных систем.
В РФ всё это имеет нюанс, в том что депутаты обсуждают не доступ к госданным, а операторов для работы с данными бизнеса.
Чувствуете разницу?
В первом случае - это защищённый доступ бизнеса к госданным, во втором случае это дополнительное обременение на средний и малый бизнес.
Второй немаловажный нюанс этого регулирования - это попытка крупных владельцев персональных данных уйти от требований сдачи всех данных в государственную информационную систему. Это уже не столько про выгоду для цифровых олигополий, хотя и она есть, сколько про их попытку защитить собственные данные. Можно относится к инициативе как к одной из попыток "защитного GR" от наиболее худших последствий сдачи данных государству для "обезличивания".
#privacy #russia #regulation
о новой инициативе российских депутатов по формированию перечня уполномоченных операторов персональных данных которые умеют защищеннее/лучше/больше/быстрее обрабатывать персональные данные среднего и малого бизнеса.
Статья полезная могу порекомендовать её почитать и кое что добавить. Наделение специальных организаций полномочиями операторов персональных данных в мире есть и даже есть такое понятие как Data Custodians. Например, оно есть в Австралии и называется Data scheme.
Казалось бы лучшие практики? Но, в чём разница между российскими и австралийскими практиками. В том что в Австралии эти Data Custodians уполномочены на работу с персональными данными которыми трам-парам-парам владеет Правительство Австралии. А то есть, это те операторы которым Правительство страны доверяет и даёт им доступ и через них доступ к данным внутри государственных информационных систем.
В РФ всё это имеет нюанс, в том что депутаты обсуждают не доступ к госданным, а операторов для работы с данными бизнеса.
Чувствуете разницу?
В первом случае - это защищённый доступ бизнеса к госданным, во втором случае это дополнительное обременение на средний и малый бизнес.
Второй немаловажный нюанс этого регулирования - это попытка крупных владельцев персональных данных уйти от требований сдачи всех данных в государственную информационную систему. Это уже не столько про выгоду для цифровых олигополий, хотя и она есть, сколько про их попытку защитить собственные данные. Можно относится к инициативе как к одной из попыток "защитного GR" от наиболее худших последствий сдачи данных государству для "обезличивания".
#privacy #russia #regulation
Blogspot
Уполномоченные операторы обработают персональные данные для вас и за вас? Точно?
Портал RSpectr опубликовал статью о новой инициативе депутатов во главе с председателем комитета по информационной политике, информацио...
В качестве регулярного напоминания, в России уже 16 месяцев как отсутствует федеральный портал открытых данных data.gov.ru. Он был "закрыт на ремонт" Минэкономразвития РФ в марте 2023 года [1] и с тех пор не возвращён к жизни, несмотря на то что его "перенос на Гостех" должен был завершиться к январю 2024 года.
В истории Минэка - это не последняя плохая история в их информатизации и зоной ответственности, но очень показательная поскольку закрыли старую версию портала до того как открыли новую. В общем-то всем понятно что просто хотели закрыть.
Ссылки:
[1] https://t.iss.one/begtin/4714
#opendata #closeddata #russia
В истории Минэка - это не последняя плохая история в их информатизации и зоной ответственности, но очень показательная поскольку закрыли старую версию портала до того как открыли новую. В общем-то всем понятно что просто хотели закрыть.
Ссылки:
[1] https://t.iss.one/begtin/4714
#opendata #closeddata #russia
Telegram
Ivan Begtin
Свежая новость [1] и заметка в Коммерсанте [2] о том что "временно" приостанавливается работа федерального портала открытых данных data.gov.ru и что будет через какое-то время новая/лучшая версия портала, надо только подождать.
Мне так много есть что сказать…
Мне так много есть что сказать…
В качестве примера интерактивной визуально насыщенной инфографики свежее видео Стива Баллмера, бывшего главы Microsoft, про бюджет США [1]. Для тех кто не может посмотреть видео на Youtube я специально сделал набор скриншотов.
Рассказывает и показывает он весьма наглядно, не вдаваясь в идеи как менять ситуацию с растущим долгом и лишь указывая на факты.
Честно говоря я не знаю его политических целей, они наверняка есть в таком проекте, но сам проект USAFacts весьма любопытный, хотя и малоизвестный широкой публике.
Ссылки:
[1] https://usafacts.org/just-the-facts/budget/
#budget #government #usa #dataviz #infographics
Рассказывает и показывает он весьма наглядно, не вдаваясь в идеи как менять ситуацию с растущим долгом и лишь указывая на факты.
Честно говоря я не знаю его политических целей, они наверняка есть в таком проекте, но сам проект USAFacts весьма любопытный, хотя и малоизвестный широкой публике.
Ссылки:
[1] https://usafacts.org/just-the-facts/budget/
#budget #government #usa #dataviz #infographics
USAFacts
What Is the Federal Budget: Just the Facts | USAFacts
Learn about our US federal budget and how government revenue collection and spending decisions impact your daily life.