Данные по добыче нефти в России тоже йок, РБК пишет что Росстат перестал их публиковать в ежемесячной статистике по динамике промышленного производства [1]. С одной стороны не удивительно, с другой стороны зарубежные разведки и так имеют свои источники для этих данных, а с третьей стороны у меня есть очень простой вопрос.

А где собственно постановление российского правительства запрещающее публикацию этих данных? Их отсутствие - это внутреннее решение Росстата и внутренний документ (приказ) руководителя? Постановление Пр-ва? Или, по "лучшим" практикам регулирования во время ковида, можно всё закрыть даже не имея никаких оснований?

Важно не только что делается, но и как делается. Кстати, с момента закрытия раскрытия данных можно не верить никаким утверждениям российских чиновникам по продаже и отгрузке нефти, для рынков это дополнительный фактор в сторону неопределённости.

Вообще закрытие любых экономических данных и данных о качестве жизни настораживает куда больше чем плохие значения.


Ссылки:
[1] https://www.rbc.ru/economics/26/04/2023/64492a769a794789b8b0feec

#opendata #closeddata #russia #statistics

В рубрике как это работает у них, в Аргентине Министерством науки, технологий и инноваций создана Sistema Nacional de Repositorios Digitales (Национальная система цифровых репозиториев) [1] для которой ещё в 2015 году были разработаны требования по подключению репозиториев академических учреждений с довольно простыми правилами сводящимися к заполнению метаданных по стандарту Dublin Core, поддержки интерфейсов сбора данных и так далее [2]. На организацию этих репозиториев и их приведение к стандарту университеты получали дополнительное финансирование [3] на техническую работу и на обучение кадров.

Всего таким образом охвачено 44 репозитория включающие как научные статьи и результаты конференций, так и исследовательские данные. Для исследовательских данных у них же создана отдельная система DACyTAr - Datos Primarios en Acceso Abierto de la Ciencia y la Tecnología Argentina [4]

Это во многом похоже на программы Европейского Союза, я приводил в пример появление репозиториев данных в Польше в Варшавском университете [5].

Ссылки:
[1] https://repositoriosdigitales.mincyt.gob.ar/vufind/
[2] https://repositoriosdigitales.mincyt.gob.ar/files/Directrices_SNRD_2015.pdf
[3] https://repositoriosdigitales.mincyt.gob.ar/vufind/Content/financiamiento
[4] https://dacytar.mincyt.gob.ar
[5] https://t.iss.one/begtin/4759

#opendata #openaccess #openscience #data

С чем у Минцифры РФ хорошо, так это с самокритикой. Они тут составили подборку телеграм каналов, критично настроенных, в том числе, к их работе. Это не значит что я лично стану менее или более критично писать в их адрес.

Для свежеподписавшихся напомню что я в этом телеграм канале пишу открытые данные, инженерию данных, технологии в государстве, технологии в принципе, приватность, ИИ (взглядом через данные), цифровое сохранение, о том где находить данные, с помощью каких инструментов с ними работать.

Пишу я не только и не столько в контексте России, но и про другие страны.

На русском языке я также веду рассылку с лонгридами, а на английском языке блог в Medium

Телеграм канал я изначально вел и во многом веду как свод регулярных заметок о том что читаю, над чем работаю, о чём пишу и тд. поэтому все ппосты здесь в телеграм канале снабжены тегами облегчающими навигацию.

#blogging #telegram

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

В рубрике как это работает у них репозитории [больших] научных данных в области биоинформатики и не только.

GigaDB [1] репозиторий научных данных созданный командой журнала GigaScience. Создан и развивается в Гонконге, содержит 2339 наборов данных, 410263 файла общим размером около 47 ТБ (на начало мая 2023 г). Данные регулярно обновляются, а метаданные доступны по протоколу OAI-PMH используемому для обмена метаданными между репозиториями научных документов

BioStudies [2] база результатов биологических исследований включая их взаимосвязь с исследованиями в рамках работы EMBL-EBI. 2 миллиона 395 тысяч исследований и 9 миллионов 584 тысячи файлов. Данные раздаются, в том числе, через FTP и через систему обмена научными данными Globus [3]. Объём данных оценить сложно, цифры они не приводят, но он явно очень большой, сравнимый с GigaDB и, скорее всего, его превосходящий.

CSIRO Data Access portal [4] портал данных австралийского агентства CSIRO, в общем объёме чуть менее 7.5 тысяч наборов данных, все посвящены исследованиям проводимым CSIRO или в котором исследователи CSIRO принимают участие. Многие наборы данных - это большие коллекции файлов первичного наблюдения, не машиночитаемые, но также являющиеся результатом исследований.

Существует множество более узкоспециализированных репозиториев, их списки публикуют агентства финансирующие исследования и журналы принимающие научные работы:
- PLOS One recommended Repositories [5]
- The Royal Society Data Sharing [6]

И многие другие. Даже один крупный репозиторий данных в области биоинформатики по объёму хранимых данных может превосходить все национальные и региональные порталы открытых данных.

Ссылки:
[1] https://gigadb.org
[2] https://www.ebi.ac.uk/biostudies/
[3] https://www.globus.org/
[4] https://data.csiro.au/
[5] https://journals.plos.org/plosone/s/recommended-repositories
[6] https://royalsociety.org/journals/ethics-policies/data-sharing-mining/

#opendata #openaccess #openscience #datacatalogs #dataportals

В рубрике интересных каталогов данных открытые каталоги данных на базе TriplyDb [1]. Это продукт с открытым кодом [2] и одноимённая компания для публикации связанных открытых данных. В принципе проникновение связанных данных (Linked Data) в порталы открытых данных оказалось довольно сложным занятием. До сих пор активное использование связанных данных есть только в интеграции научных данных и самый известный проект в этой области DBPedia, в порталах открытых данных до сих пор поддержка OWL/RDF чаще формальность чем реальность.

Тем не менее, Triply есть инсталляции 3-х каталогов:
- https://triplydb.com - каталог 1102 наборов данных
- https://druid.datalegend.net - система Druid в Университете Утрехта
- https://data.pldn.nl - платформа связанных данных Нидерландов

Другим интересным стартапом пытавшемся занять нишу порталов и сервисов данных с акцентом на связанных данных был Swirrl, но несколько лет назад их поглотила компания TPXimpact [3]
У них осталось немного инсталляций:
- https://opendatacommunities.org - официальная статистика Департамента по вопросам выравнивания, жилищного строительства и сообществ Великобритании
- https://statistics.gov.scot - Официальная статистика Шотландии
- https://beta.gss-data.org.uk - статистика по изменению климата по Великобритании

В целом это два наиболее известных мне примеров реального применения связанных данных и инфраструктуры на них за пределами академических задач и общественных проектов. Тем не менее за ними также интересно наблюдать и изучать практическое применение в будущем.

Ссылки:
[1] https://triply.cc
[2] https://github.com/TriplyDB
[3] https://pages.tpximpact.com/swirrl

#opendata #linkedata #opengov #uk #netherlands #datacatalogs #opensource

Palantir Tech опубликовали видео с применением больших языковых моделей (ИИ) в их продуктах для разведки и военных [1]. Выглядит одновременно впечатляюще и пугающе, даже при всех их многочисленных оговорках про этические ограничения.

В каком-то смысле военное применение ИИ было всегда неизбежным и Palantir не единственные кто делал и делает продукты в этом направлении, но несомненно OpenAI с их GPT-3, ChatGPT и GPT-4 подтолкнули все индустрии в этом направлении.

Тут конечно важно не забывать что Palantir - это публичная компания с серьёзным падением стоимости акций за последнюю пару лет, так что насколько их продукты уже реально включают ИИ или же это больше рассчитано на инвесторов - пока непонятно.

Ссылки:
[1] https://www.youtube.com/watch?v=XEM5qz__HOU

#ai #aiethics #palantir

Я ранее давал ссылку на текст Стивена Вольфрама про то как устроен ChatGPT [1], а вот и близкий по смыслу текст Understanding Large Language Models [2] от Себастиана Рашка, автора многочисленных книг по машинному обучению. Собственно и этот текст ориентирован в основном на тех кто машинное обучение изучал и понимает хотя бы основу.

‘Godfather of AI’ quits Google with regrets and fears about his life’s work [3] новость о том что что "один из отцов ИИ" Geoffrey Hinton покинул Google. Скорее всего практического влияния на продукты компании его уход не имеет, но репутационно это минус для Google, поскольку он немного не мало, но Тюринговский лауреат (Нобель для комьютерных наук) и уходит со словами о бесконтрольном развитии AI в Google.

Неинвазивный метод превращения мыслей в текст с помощью ИИ Scientists develop A.I. system focused on turning peoples’ thoughts into text [4]. Пока только в лаборатории и требует сложных устройств, не портативно, но уже интересно. Как минимум для записи снов, как максимум для психологической диагностики. Мне на ум сразу приходит полиграф нового типа, одновременно записывающий не только сердечный ритм, но и мысли в ответ на задаваемые вопросы.

Ссылки:
[1] https://t.iss.one/begtin/4612
[2] https://magazine.sebastianraschka.com/p/understanding-large-language-models
[3] https://www.theverge.com/2023/5/1/23706311/hinton-godfather-of-ai-threats-fears-warnings
[4] https://www.cnbc.com/2023/05/01/scientists-develop-ai-system-focused-on-turning-thoughts-into-text.html

#ai #readings #technology

В рубрике как это работает у них портал данных для машинного обучения AI Hub в Южной Корее [1]

На портале размещено 100 наборов данных, относительно большого размера (крупнейший в 20ТБ). Все наборы данных созданы именно под машинное обучение и обучение ИИ, например, включают размеченные данные распознавания голоса, видео, текстов, изображений лидаров и так далее.

Они же проводят конкурсы по улучшению алгоритмов распознавания образов [2].

Из важных особенностей:
a) Это не открытые данные, доступ к ним только после регистрации и авторизации, для многих наборов данных стоит пометка (Only Koreans can apply for data.), иначе говоря "только для корейцев"
b) Некоторые наборы данных связанные с медициной доступны только в режиме Safe Zone, специальной среде без интернета, доступ к которой надо отдельно запрашивать.
с) По всем наборам данных очень подробное описание/документация. Это должно значительно упрощать их использование. Например, для набора данных Hearing loss test voice data [3]

Ссылки:
[1] https://aihub.or.kr
[2] https://aihub.or.kr/cpthb/cpthb/list.do?currMenu=125&topMenu=102
[3] https://aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?currMenu=115&topMenu=100&aihubDataSe=realm&dataSetSn=71393

#datasets #datacatalogs #dataportals #korea #ai #ml

Часть 1 из 2

Я было планировал написать текст с рассказом о том как устроены открытые геоданные в мире, начиная с европейской инициативы INSPIRE, но быстро понял что текст будет неполным если также не рассказать про UN-GGIM, UNSDI, GEOSS, GMES, GeoSUR и ещё многие другие глобальные и региональные инициативы по открытости метаданных. Текст напишу уже позже и в форме лонгрида в рассылку [1].

А пока про каталогизацию каталогов данных на текущий момент. Я напомню что занимаюсь сейчас проектом Common Data Index [по систематизации каталогов данных и далее по анализу их содержания с разными продуктами на выходе. Чтобы понять какое ПО используется, какие стандарты, какие данные публикуются надо многие из них пересмотреть глазами, не всё автоматизируется. Уже сейчас доступен датасет с каталогами данных [2] и я регулярно пишу о том что же там.

Сейчас в наборе данных с каталогами открытых данных 1950 каталогов и этот список растёт, 461 каталог ещё просто не обработан и сколько-то ещё не найдено. Я могу много лекций прочитать про Data Discovery и о том как находить данные разными способами и как их публикуют.

Интересно то что в процессе выясняется столь многое что было лично мне и многие в сообществе неизвестно совершенно.

1) Начну с неожиданного, очень много порталов данных в азиатских странах: Таиланде, Японии, Южной Корее, Малайзии, Индонезии и Китае. Не так много пока как в США или в Европе, но, в принципе, очень много. Особенность их в том что они не на виду, они почти никогда не переведены на другие языки кроме государственного и их если не знать как искать или если не просматривать сайты органов власти то и не найти не местному жителю (не владеющему языком), так же они резко недопредставлены во всех предыдущих попытках систематизации каталогов данных таких как DataShades, Dataportals.org, Open Data Inception и др.

2) Очень всё не очень на постсоветском пространстве. В России наизобретали велосипедов что для открытых данных, что для геоданных и геоданными исключительно торгуют, открытых почти нет. Это резко контрастирует со всем миром. В Центральной Азии данные есть, но с систематизацией их дело обстоит плохо. В Армении надо очень много усилий приложить чтобы найти опубликованные данные, нет даже госпортала с данными. В Грузии всё выглядело неплохо, в основном из-за прицела на вступление в ЕС, непонятно что дальше. А Азербайджане ситуация мало отличная от Средней Азии и тд. А ещё во всем постсоветском пространстве кроме стран вошедших в ЕС очень скудно с публикацией открытых научных данных, даже в режиме "не быть, но казаться".

3) Иногда порталы открытых данных делают экзотическими способами на CMS вроде Semantic Mediawiki или Wordpress, но в основном, инструменты данных весьма стандартны: CKAN, Geonetwork, Dataverse, DKAN, GeoNode, NADA, OpenDataSoft, Socrata и др.

Часть 2 из 2.
—
4) Во многих африканских странах нет никаких других открытых данных кроме порталов микроданных (явно созданных при поддержке Всемирного банка и других институтов развития) и порталов геоданных, многие из которых также созданы на деньги международной помощи.

5) Количественно открытых государственных данных более всего в Европейском союзе, по объёму в США. При этом стремительный рост порталов открытых данных в Азии, в Китае с акцентом на инновации и бизнес, в других странах на открытость гос-ва, подотчетность и тд.

6) Порталы данных создают даже министерства обороны некоторых стран. В Чехии есть [3] и в США [4]. Немного, но есть.

7) Есть какая-то понятная корреляция между развитием экономики стран и доступностью их данных, но это надо изучать подробнее.

8) Есть очень большая проблема с отсутствием сетевой нейтральности. Например, российские сайты с данными не открываются не из России, многие сайты с госданными США не открываются не из США (даже IP в Германии или Франции не срабатывает), аналогично с некоторыми бразильскими сайтами и тд. Реже, но так бывает когда на сайте прямо сказано что блокируется всё не из их страны. Например, такое сообщение есть на портале данных спутниковых снимков Нидерладов [5]. А также на корейском портале AI Hub [6] открытым текстом пишут что только для корейцев
--
И ещё довольно много всего, я буду рассказывать об этом время от времени

Ссылки:
[1] https://begtin.substack.com
[2] https://github.com/commondataio/dataportals-registry
[3] https://data.army.cz
[4] https://data.defense.gov
[5] https://www.satellietdataportaal.nl
[6] https://aihub.or.kr

#opendata #commondataindex #datacatalogs #dataportals #datasets

Полезное чтение про данные, технологии и не только:
- Parquet file format – everything you need to know! [1] короткое понятное чтение с примерами и визуализацией о том что такое формат Parquet. Автор активно рекламирует в конце Delta Lake file format от Databricks, но почему бы и нет, почитать про него тоже стоит потраченного времени.

- Dolt 1.0 [2] вышел релиз первой стабильной версии Dolt, базы данных совмещающей интерфейс MySQL и Git и сделанной по принципу git для данных. Лично я бы давно перешёл на Dolt в своих экспериментах если бы там был не аналог MySQL, а аналог MongodB, потому что плоские таблицы пригодны не для всех данных. Но конкретно Dolt очень интересная штука.

- What Happened to the Semantic Layer? [3] хороший текст про текущее состояние технологий semantic layer которые ещё называют "headless BI", автор работает на проектом Malloy в Google для языков запросов и преобразования данных в SQL-совместимых средах, так что без рекламы Malloy там текст не обошёлся, но если вы про Malloy не читали, то почитать точно вреда не будет, у технологии есть перспектива.

- Financing the common good [4] а вот это уже статья не про технологии, а про проблемы финансирования общего блага (common good) в том числе закрепленного в глобальных программах ООН и о необходимости радикальной реформы мировых финансов.

- Chandler Good Governance Index [5] вышел ежегодный индекс качества государственного управления, покрывает 104 правительства стран в мире, на постсоветском пространстве авторы не оценивали только Туркменистан и Азербайджан. Рейтинг составной, в основном учитываются другие рейтинги и опросы с подтверждённой методологией. Например, используется Open Budget Index и рейтинги оценки электронного пр-ва.

Ссылки:
[1] https://data-mozart.com/parquet-file-format-everything-you-need-to-know/
[2] https://www.dolthub.com/blog/2023-05-05-dolt-1-dot-0/
[3] https://carlineng.com/?postid=semantic-layer
[4] https://www.socialeurope.eu/financing-the-common-good
[5] https://chandlergovernmentindex.com/

#readings #data #tech

Тем временем в Испании 3 мая приняли первую национальную стратегию открытой науки [1] и собираются тратить по 23.8 миллионов евро ежегодно до 2027 года на развитие открытой науки и интеграции в мировую и европейскую инфраструктуру, в частности в European Open Science Cloud (EOSC). Учитывая что в Испании довольно развиты порталы открытых данных и не так много открытых репозиториев научных данных, я предполагаю что они пойдут французским путём и интегрируют открытые научные данные в нац портал datos.gob.es, но может быть и пойдут польским путем и вложатся в обучение работе с научными репозиториями и создании репозиториев научных данных в ведущих университетах.

Ссылки:
[1] https://www.universidades.gob.es/el-gobierno-aprueba-la-primera-estrategia-nacional-de-ciencia-abierta/

#opendata #openaccess #openscience #spain #eu

The Guardian: WhatsApp может покинуть рынок Великобритании из-за нового законопроекта

– Сервису угрожает законопроект про безопасность в интернете
– Его разрабатывают 4+ года, там 250 страниц (оглавление из 10)
– Законопроект наделяет регулятора UK новыми полномочиями
– Они будут касаться борьбы с терроризмом, защиты детей и др.
– Штрафы для компаний могут составить до 10% оборота в мире
– Фактически, этот закон будет запрещать сквозное шифрование
– Т.к. оно не дает технической возможности прочитать сообщения
– WhatsApp не готов снижать безопасность для всех
– Около 98% его пользователей находятся за пределами рынка UK

@ftsec

В рубрике неочевидных источников информации и наборов данных о порталах данных о которых многие могут не подозревать.

Я ранее рассказывал что компания Esri сейчас обеспечивает работу сотен порталов открытых данных и геоданных через их продукт ArcGIS Hub [1]. В принципе же Esri вот уже много помимо корпоративных версий ArcGIS продают свои облачные сервисы и многие пользуются, как их платными так и бесплатными продуктами. Не все знают что карты, слои карт, документы большинства публичных пользователей доступны в их поисковой системе на hub.arcgis.com [2]. Причём там часто есть ссылки на слои и карты которые не найти на сайтах их создателей.

Например, у Тверского госуниверситета есть образовательный геопортал портал [3] и геоинформационная платформа [4] где кроме карт непосредственно области [5] можно ещё и воспользоваться API ArcGIS и выгрузить данные слоёв ассоциированных с этими картами [6]. Там же есть карты Оренбургского госуниверситета [7]. Многие другие данные и карты публикуются международными организациями, например Freshwater Water Monitoring Stations and Treaties-Russian Federation [8] публикуемые WESR UNEP и многое другое.

Россия в данном случае как пример, аналогично можно найти данные по постсоветским странам, странам Африки и тд. у которых так просто не найти их национальные порталы открытых данных. Сложно лишь найти данные по странам вроде Армении поскольку кроме страны есть ещё и одноимённый муниципалитет в Колумбии [9] по которому много геоданных, которые всплывают в поиске [10].

Часть данных из сервисов ArcGIS можно скачивать сразу, часть доступны через их API, но важнее то что это один из источников данных о странах где чиновники могут даже не знать о существовании этих данных.

Ссылки:
[1] https://t.iss.one/begtin/4804
[2] https://hub.arcgis.com
[3] https://geoportal-gymnasiumtsu.hub.arcgis.com/
[4] https://gymnasiumtsu.maps.arcgis.com
[5] https://gymnasiumtsu.maps.arcgis.com/apps/instant/minimalist/index.html?appid=546f6308f2364aea8aedd2d4906ab801
[6] https://gymnasiumtsu.maps.arcgis.com/sharing/rest/content/items/4ef1a0683c4842bcbafd3d91d4ec0291/data?f=json
[7] https://ggf-osu.maps.arcgis.com
[8] https://hub.arcgis.com/maps/uneplive::freshwater-water-monitoring-stations-and-treaties-russian-federation/about
[9] https://en.wikipedia.org/wiki/Armenia,_Colombia
[10] https://hub.arcgis.com/search?q=Armenia

#opendata #geodata #datasets #datacatalogs