Бизнес модель связанной с данными о которой я регулярно пишу - это предоставление большого объёма данных компаниями занимающимися хостингом и иной инфраструктурой. Хороший пример - Amazon с их реестром открытых данных большого объёма [1], данные можно скачивать откуда угодно, но гораздо удобнее из датацентров самого Amazon.
Другой пример - Microsoft Azure Open Datasets [2] с совершенно той же логикой и, похоже на них, Google BigQuery [3] и в этом списке я ранее не упоминал CreoDIAS (DIAS) [4], консорциум созданный CloudFerro, Wroclaw Institute of Spatial Information and Artificial Intelligence (WIZIPISI), Geomatys, Eversis и Sinergise [5] и имеющий контракт с Европейским космическим агенством (ESA).
CreoDIAS, как и все ранее упомянутые, работают преимущественно с открытыми данными от ESA, но и я рядом коммерческих поставщиков. Важнее объёмы данных - это 21.9 петабайт в архиве и около 20 терабайт ежедневные обновления. Большая часть данных, около 90%, это снимки спутников Sentinel 1, Sentinel 2, Sentinel 3.
Бизнес модель CreoDIAS в том что они предоставляют много тарифных планов для аренды серверов непосредственно подключённых к их ЦОДам и предположительно удешевляют стоимость обработки спутниковых данных и снимков.
В Евросоюзе организаторы хакатонов CASSINI [6] предоставляют доступ к инфраструктуре CreoDIAS для участников и дают возможность создавать космические ИТ проекты с доступом к этим данным.
Конечно этот пример не единственный, многие отраслевые банки данных всё более становятся гибридными сервисами совмещая доступ к данным, доступ к инструментам с облачной инфраструктурой. В нескольких формах такое уже есть в биоинформатике и иных data-rich областях медицины и фармацевтики и во многом другом.
Ссылки:
[1] https://registry.opendata.aws/
[2] https://azure.microsoft.com/en-us/services/open-datasets/
[3] https://cloud.google.com/bigquery/public-data
[4] https://creodias.eu
[5] https://creodias.eu/about-us
[6] https://hackathons.cassini.eu/
#opendata #satellite #hackathons #earthobservation #datahosting
Другой пример - Microsoft Azure Open Datasets [2] с совершенно той же логикой и, похоже на них, Google BigQuery [3] и в этом списке я ранее не упоминал CreoDIAS (DIAS) [4], консорциум созданный CloudFerro, Wroclaw Institute of Spatial Information and Artificial Intelligence (WIZIPISI), Geomatys, Eversis и Sinergise [5] и имеющий контракт с Европейским космическим агенством (ESA).
CreoDIAS, как и все ранее упомянутые, работают преимущественно с открытыми данными от ESA, но и я рядом коммерческих поставщиков. Важнее объёмы данных - это 21.9 петабайт в архиве и около 20 терабайт ежедневные обновления. Большая часть данных, около 90%, это снимки спутников Sentinel 1, Sentinel 2, Sentinel 3.
Бизнес модель CreoDIAS в том что они предоставляют много тарифных планов для аренды серверов непосредственно подключённых к их ЦОДам и предположительно удешевляют стоимость обработки спутниковых данных и снимков.
В Евросоюзе организаторы хакатонов CASSINI [6] предоставляют доступ к инфраструктуре CreoDIAS для участников и дают возможность создавать космические ИТ проекты с доступом к этим данным.
Конечно этот пример не единственный, многие отраслевые банки данных всё более становятся гибридными сервисами совмещая доступ к данным, доступ к инструментам с облачной инфраструктурой. В нескольких формах такое уже есть в биоинформатике и иных data-rich областях медицины и фармацевтики и во многом другом.
Ссылки:
[1] https://registry.opendata.aws/
[2] https://azure.microsoft.com/en-us/services/open-datasets/
[3] https://cloud.google.com/bigquery/public-data
[4] https://creodias.eu
[5] https://creodias.eu/about-us
[6] https://hackathons.cassini.eu/
#opendata #satellite #hackathons #earthobservation #datahosting
Microsoft
Open Datasets | Microsoft Azure
Use curated, public datasets to improve the accuracy of your machine learning models with Azure Open Datasets. Save time on data discovery and prep.