Я в своих выступлениях про поисковик по данным Dateno рассказывал про то что один из приоритетов его развития - это повышение качества данных.
Причём, чтобы было понятно, качество данных и их описания, метаданных, подавляющего числа порталов открытых данных плохое. Иногда совсем плохое - чаще, реже среднее, но очень хорошее - это огромная редкость. Причём почти всегда это качество является отражением того что с ним работают люди которые вручную вносят файлы и заполняют описание.
Вот пример одной из практических задач. В Dateno сейчас 3383 типа форматов файлов, но, в реальности, это лишь 129 форматов, потому что пользователи указывают в полях типа file format что попало, часто с ошибками. Помимо того что есть указания по которым вообще нельзя понять что это за файл, так есть ещё и много форм написания расширений и типов. На скриншотах примеры с форматами и расширениями которые приходится приводить в порядок, сейчас, полувручную. Похожая ситуация с типами MIME, они очень даже активно заполняются с ошибками, хотя, казалось бы, так быть не должно.
Поэтому большая часть работы над поисковиком - это обогащение данных, повышение качества их описания, извлечение метаданных из самих данных и многое другое для нормализации описания каждого датасета.
На скриншотах можно увидеть проверку в OpenRefine автоматически размеченных форматов и типов mime по одному из снапшотов базы Dateno. И это с оговоркой что сейчас проиндексированы далеко не самые "грязные" каталоги данных. Скорее всего ситуация будет сильно хуже с форматами когда начнём индексировать большие каталоги научных данных. Вот тут, конечно, хотелось бы найти инструмент который бы всё это делал без участия человека, но такого не наблюдается.
Потому что, например, определение форматов и типов mime относительно хорошо можно делать по содержанию файла, но скачивание всех-всех файлов для поисковика является весьма дорогостоящей задачей, и с точки зрения трафика и с точки зрения ресурсов.
#dateno #data #howitworks #datasearch #dataquality
Причём, чтобы было понятно, качество данных и их описания, метаданных, подавляющего числа порталов открытых данных плохое. Иногда совсем плохое - чаще, реже среднее, но очень хорошее - это огромная редкость. Причём почти всегда это качество является отражением того что с ним работают люди которые вручную вносят файлы и заполняют описание.
Вот пример одной из практических задач. В Dateno сейчас 3383 типа форматов файлов, но, в реальности, это лишь 129 форматов, потому что пользователи указывают в полях типа file format что попало, часто с ошибками. Помимо того что есть указания по которым вообще нельзя понять что это за файл, так есть ещё и много форм написания расширений и типов. На скриншотах примеры с форматами и расширениями которые приходится приводить в порядок, сейчас, полувручную. Похожая ситуация с типами MIME, они очень даже активно заполняются с ошибками, хотя, казалось бы, так быть не должно.
Поэтому большая часть работы над поисковиком - это обогащение данных, повышение качества их описания, извлечение метаданных из самих данных и многое другое для нормализации описания каждого датасета.
На скриншотах можно увидеть проверку в OpenRefine автоматически размеченных форматов и типов mime по одному из снапшотов базы Dateno. И это с оговоркой что сейчас проиндексированы далеко не самые "грязные" каталоги данных. Скорее всего ситуация будет сильно хуже с форматами когда начнём индексировать большие каталоги научных данных. Вот тут, конечно, хотелось бы найти инструмент который бы всё это делал без участия человека, но такого не наблюдается.
Потому что, например, определение форматов и типов mime относительно хорошо можно делать по содержанию файла, но скачивание всех-всех файлов для поисковика является весьма дорогостоящей задачей, и с точки зрения трафика и с точки зрения ресурсов.
#dateno #data #howitworks #datasearch #dataquality
Как и где искать наборы данных? Помимо Dateno, поисковика над которым работает наша команда, в мире существует некоторое количество поисковых систем в которых можно попробовать найти нужные данные.
Google Dataset Search
Все ещё имеет исследовательский статус, но уже содержит десятки миллионов ссылок на датасеты. Для индексирования использует описание Dataset из Schema.org что даёт возможность индексировать всё что вебмастера отметили как датасеты, и индексировать немало спама тоже.
Плюс: широта охвата, много данных для бизнеса, много научных данных
Минус: мало данных не научных и не коммерческих, сильная загрязненность SEO, не индексируется всё что не по Schema.org
BASE (Bielefeld Academic Search Engine)
Как видно из название система поиска по академическим результатам, более 363 миллионов разного рода research outputs (научных результатов) включая наборы данных которых там 21 миллион. Охватывает только научные источники и научные данные. Индексирует с помощью OAI-PMH краулера со всеми его достоинствами и недостатками.
Плюсы: много научных данных, хорошие фильтры для сужения поиска
Минус: мало ненаучных данных, невозможно скачивать ресурсы с файлами прямо из поиска
Datacite Commons
Поисковик по научным работам от DataCite, сервиса выдачи DOI для данных. Умеет искать по всем тем датасетам которым присвоен DOI. Охватывает несколько десятков миллионов научных данных и научных предметов. Дело в том что DOI могут присваиваться не только датасету, но и,к примеру, виду животных или химической формуле.
Плюсы: широкий охват научных данных
Минусы: отсутствие любых ненаучных данных, много мусора поскольку часто исследователи присваивают DOI документам и изображениям а не датасетам.
FinData
Китайский поисковик по научным данным от Центра компьютерных сетей при Академии наук. Охватывает , преимущественно, китайские и связанные с Китаем датасеты, в первую очередь из SciDB.
Плюсы: очень много очень китайских научных данных
Минусы: совсем нет ничего другого, мало фильтров при поиске
—
Итого поисковики есть, из крупных - это Google. У Bing и Yandex нет поиска по наборам данных. Большая часть остальных научные. Кроме них ещё есть немало поисковиков как агрегаторов, о них я тоже позже расскажу.
#datasearch #opendata #data #search #datasets #dateno
Google Dataset Search
Все ещё имеет исследовательский статус, но уже содержит десятки миллионов ссылок на датасеты. Для индексирования использует описание Dataset из Schema.org что даёт возможность индексировать всё что вебмастера отметили как датасеты, и индексировать немало спама тоже.
Плюс: широта охвата, много данных для бизнеса, много научных данных
Минус: мало данных не научных и не коммерческих, сильная загрязненность SEO, не индексируется всё что не по Schema.org
BASE (Bielefeld Academic Search Engine)
Как видно из название система поиска по академическим результатам, более 363 миллионов разного рода research outputs (научных результатов) включая наборы данных которых там 21 миллион. Охватывает только научные источники и научные данные. Индексирует с помощью OAI-PMH краулера со всеми его достоинствами и недостатками.
Плюсы: много научных данных, хорошие фильтры для сужения поиска
Минус: мало ненаучных данных, невозможно скачивать ресурсы с файлами прямо из поиска
Datacite Commons
Поисковик по научным работам от DataCite, сервиса выдачи DOI для данных. Умеет искать по всем тем датасетам которым присвоен DOI. Охватывает несколько десятков миллионов научных данных и научных предметов. Дело в том что DOI могут присваиваться не только датасету, но и,к примеру, виду животных или химической формуле.
Плюсы: широкий охват научных данных
Минусы: отсутствие любых ненаучных данных, много мусора поскольку часто исследователи присваивают DOI документам и изображениям а не датасетам.
FinData
Китайский поисковик по научным данным от Центра компьютерных сетей при Академии наук. Охватывает , преимущественно, китайские и связанные с Китаем датасеты, в первую очередь из SciDB.
Плюсы: очень много очень китайских научных данных
Минусы: совсем нет ничего другого, мало фильтров при поиске
—
Итого поисковики есть, из крупных - это Google. У Bing и Yandex нет поиска по наборам данных. Большая часть остальных научные. Кроме них ещё есть немало поисковиков как агрегаторов, о них я тоже позже расскажу.
#datasearch #opendata #data #search #datasets #dateno
Dateno
Dateno - datasets search engine
Search engine for datasets
Подборка ссылок и моих наблюдений про то как публикуют данные в мире:
1. Китайский национальный центр по биоинформатике собирает базы общим размером более 51 петабайта [1] большая часть которых доступна для скачивания онлайн через их FTP сервер, посмотреть можно через веб интерфейс их FTP сервера [2]
2. THREDDS Data Server [3] софт с открытым кодом для публикации научных данных. Изначально создан для работы с метеорологическими данными и, в основном, так и применяется. Несколько десятков инсталляций по всему миру, хотя сам продукт очень консервативный и заточенный под конкретную область. Можно посмотреть пример такого каталога [4]
3. Github - это крупнейший каталог данных, но плохо структурированный. Опубликовать данные там просто, найти данные там сложно потому что будучи репозиторием кода датасеты там не структурированы в отдельную категорию. Можно искать их через правильные поисковые запросы, например, находя спецификации Frictionless Data которые в файлах datapackage.json [5]
4. Datamed [6] поисковик по биомедицинским датасетам, пишут что их там миллионы, по факту 1.2 миллиона из 49 репозиториев. Из них 80% датасетов из всего 4-х репозиториев имеющих более продвинутые формы поиска. Идея хорошая, реализация, на мой взгляд, не очень, недостаточно нового качества создаётся. Ну и индексируют они похоже отдельными парсерами под каждый источник и у них всё та же запутанность о том что считать датасетами.
5. Уже несколько раз сталкиваюсь с тем что, казалось бы, у типового ПО для публикации данных нет API. Нечасто но такое бывает и выясняется что это не нет API, а подход возврата разного содержания от передачи заголовка Accept: application/json в HTTP запросе. То есть, де-факто, API есть, но GET запрос не вернет JSON или другой машиночитаемый ответ. Любопытно насколько это распространено в публикации чего-то ещё, есть подозрение что это не такое редкое явление и не только про каталоги данных.
Ссылки:
[1] https://www.cncb.ac.cn/
[2] https://download.cncb.ac.cn/
[3] https://github.com/Unidata/tds
[4] https://thredds.rda.ucar.edu/thredds/catalog/catalog.html
[5] https://github.com/search?q=path%3A**%2Fdatapackage.json&type=code&ref=advsearch
[6] https://datamed.org/
#opendata #data #datasets #datatools #datacatalogs #datasearch
1. Китайский национальный центр по биоинформатике собирает базы общим размером более 51 петабайта [1] большая часть которых доступна для скачивания онлайн через их FTP сервер, посмотреть можно через веб интерфейс их FTP сервера [2]
2. THREDDS Data Server [3] софт с открытым кодом для публикации научных данных. Изначально создан для работы с метеорологическими данными и, в основном, так и применяется. Несколько десятков инсталляций по всему миру, хотя сам продукт очень консервативный и заточенный под конкретную область. Можно посмотреть пример такого каталога [4]
3. Github - это крупнейший каталог данных, но плохо структурированный. Опубликовать данные там просто, найти данные там сложно потому что будучи репозиторием кода датасеты там не структурированы в отдельную категорию. Можно искать их через правильные поисковые запросы, например, находя спецификации Frictionless Data которые в файлах datapackage.json [5]
4. Datamed [6] поисковик по биомедицинским датасетам, пишут что их там миллионы, по факту 1.2 миллиона из 49 репозиториев. Из них 80% датасетов из всего 4-х репозиториев имеющих более продвинутые формы поиска. Идея хорошая, реализация, на мой взгляд, не очень, недостаточно нового качества создаётся. Ну и индексируют они похоже отдельными парсерами под каждый источник и у них всё та же запутанность о том что считать датасетами.
5. Уже несколько раз сталкиваюсь с тем что, казалось бы, у типового ПО для публикации данных нет API. Нечасто но такое бывает и выясняется что это не нет API, а подход возврата разного содержания от передачи заголовка Accept: application/json в HTTP запросе. То есть, де-факто, API есть, но GET запрос не вернет JSON или другой машиночитаемый ответ. Любопытно насколько это распространено в публикации чего-то ещё, есть подозрение что это не такое редкое явление и не только про каталоги данных.
Ссылки:
[1] https://www.cncb.ac.cn/
[2] https://download.cncb.ac.cn/
[3] https://github.com/Unidata/tds
[4] https://thredds.rda.ucar.edu/thredds/catalog/catalog.html
[5] https://github.com/search?q=path%3A**%2Fdatapackage.json&type=code&ref=advsearch
[6] https://datamed.org/
#opendata #data #datasets #datatools #datacatalogs #datasearch
GitHub
GitHub - Unidata/tds: THREDDS Data Server
THREDDS Data Server. Contribute to Unidata/tds development by creating an account on GitHub.
Для тех кто интересуется поиском по данным и каталогами данных, реестр каталогов переехал на сайт Dateno и теперь доступен по адресу dateno.io/registry и содержит ещё и статистику из самого портала Dateno, по странам и по каждому каталогу в числе датасетов.
Собственно Dateno - это крупнейший открытый индекс и поисковик по данным и раскрытие по масштабу индексирования - это про то как он работает.
Пока в качестве преданонса, в поисковик загружаются ещё миллионы датасетов и это то что будет в следующем его обновлении. А вскоре будет и обещанное API, в первую очередь для beta тестирования и по запросу, а когда сделаем личный кабинет на сайте то и доступное для всех.
#dateno #datacatalogs #datasearch #data #opendata
Собственно Dateno - это крупнейший открытый индекс и поисковик по данным и раскрытие по масштабу индексирования - это про то как он работает.
Пока в качестве преданонса, в поисковик загружаются ещё миллионы датасетов и это то что будет в следующем его обновлении. А вскоре будет и обещанное API, в первую очередь для beta тестирования и по запросу, а когда сделаем личный кабинет на сайте то и доступное для всех.
#dateno #datacatalogs #datasearch #data #opendata
Очередные обновления в Dateno:
- загружены более 4.9 миллионов карточек датасетов, удалены часть недоступных, почищены часть дубликатов. Итого в поисковом индексе сейчас 14.85 миллионов наборов данных
- из добавленного: индикаторы Всемирного банка, индикаторы множества национальных статслужб таких как Финляндия, Латвия, Эстония, Филлипины, Швеция и многих других
- Улучшилась фильтрация по форматам файлов, все форматы теперь приводятся к стандатизированным значениям
- Появился фильтр по типу данных таким как: геоданные, семантические данные, архивы, изображения, итд. включая просто data (привычные дата файлы) . Построен поверх фильтра по форматам файлов.
- Из небольшого и необычного, проиндексированы датасеты инсталляций ПО Aleph, используемых журналистами расследователями и частично открытые через интерфейс и API. Таких датасетов чуть более 300, но они бывают весьма большими.
Список изменений можно почитать тут, а новость на английском чуть позже на наших ресурсах в соц сетях.
Всё, по прежнему, работает в режиме максимально быстрого поиска, что дорого обходится по аппаратным ресурсам, зато даёт незабываемые ощущения когда надо что-то быстро найти.
Сейчас система достигла временного пика по размеру поискового индекса и ближайшие шаги мы будем предпринимать в сторону повышения качества индекса, улучшения и развития UI и постепенной архивации хотя бы части данных. Новые источники будут подключаться понемногу, и в основном небольшие.
Не могу не напомнить что Dateno создаётся в Армении, небольшой распределённой командой и цель проекта в том чтобы дать современный удобный быстрый и насколько только возможно большой поисковик и поисковый индекс по всем общедоступным наборам данных.
#opendata #datasets #datacatalogs #datasearch #dateno
- загружены более 4.9 миллионов карточек датасетов, удалены часть недоступных, почищены часть дубликатов. Итого в поисковом индексе сейчас 14.85 миллионов наборов данных
- из добавленного: индикаторы Всемирного банка, индикаторы множества национальных статслужб таких как Финляндия, Латвия, Эстония, Филлипины, Швеция и многих других
- Улучшилась фильтрация по форматам файлов, все форматы теперь приводятся к стандатизированным значениям
- Появился фильтр по типу данных таким как: геоданные, семантические данные, архивы, изображения, итд. включая просто data (привычные дата файлы) . Построен поверх фильтра по форматам файлов.
- Из небольшого и необычного, проиндексированы датасеты инсталляций ПО Aleph, используемых журналистами расследователями и частично открытые через интерфейс и API. Таких датасетов чуть более 300, но они бывают весьма большими.
Список изменений можно почитать тут, а новость на английском чуть позже на наших ресурсах в соц сетях.
Всё, по прежнему, работает в режиме максимально быстрого поиска, что дорого обходится по аппаратным ресурсам, зато даёт незабываемые ощущения когда надо что-то быстро найти.
Сейчас система достигла временного пика по размеру поискового индекса и ближайшие шаги мы будем предпринимать в сторону повышения качества индекса, улучшения и развития UI и постепенной архивации хотя бы части данных. Новые источники будут подключаться понемногу, и в основном небольшие.
Не могу не напомнить что Dateno создаётся в Армении, небольшой распределённой командой и цель проекта в том чтобы дать современный удобный быстрый и насколько только возможно большой поисковик и поисковый индекс по всем общедоступным наборам данных.
#opendata #datasets #datacatalogs #datasearch #dateno
Размышляя над задачами поиска данных (data discovery) и их доступностью вспоминаю про ключевой принцип отличия открытых данных от общедоступной информации. Статус данных как открытых предполагает осознанность владельцем данных того что он делает. Чтобы опубликовать датасет, ему/ей надо подумать о метаданных, надо выбрать лицензию, надо подготовить данные в машиночитаемом виде и, желательно, убедится что данные разумного качества. Это всё хорошо работает когда такая осознанность у владельца данных есть и работает так себе когда её недостаточно.
Но дело в том что кроме данных публикуемых осознанно есть много чего что публикуется AS IS без размышлений о правах, статусе и машиночитаемости. Иногда это недокументированные API, иногда веб страницы пригодные к скрейпингу, иногда что-то ещё. В любом случае это данные которые по всем формальным критериям, в первую очередь, юридическим относить к открытым данным нельзя.
Когда мы говорим про поиск данных, то пользователи редко ищут именно открытые данные, их, как правило, интересуют данные насколько возможно хорошего качества, желательно с максимальной свободой использования и желательно с минимальным техническим порогом для их использования. Желательно машиночитаемых, но часто если даже нет, то можно и скрейпить их из HTML или из документов .
Я довольно давно размышляю о том как можно охватить больше данных за пределами каталогов данных и идей и мыслей довольно много, но за каждым шагом есть свои ограничения и оценка востребованности.
1. Сейчас Dateno индексирует данные работая с ограниченным числом источников каталогизируемых полу-вручную. Если отказаться от этого принципа и подключить индексирование всего что есть через краулинг schema.org Dataset, то число наборов данных можно нарастить на 10-15 миллионов датасетов, одновременно снизится качество метаданных, появится SEO спам и просто мусор. Одна из претензий к Google Dataset Search именно по наличию такого мусора в индексе и сильная заспамленность.
2. Кроме датасетов по schema.org есть огромное число машиночитаемых ресурсов и API доступных через краулинг сайтов. Самые очевидные RSS/ATOM фиды которые к API можно отнести. Менее очевидные, к примеру, эндпоинты ArcGIS серверов которые и так уже активно в Dateno добавлялись , но не как датасеты, а как каталоги таблиц и с ручной проверкой. Тем не менее открытых API немало, но их поиск и доступность ближе к задачам OSINT и инфобеза, а не только data discovery.
3. Многие немашиночитаемые сведения можно делать машиночитаемыми автоматически. Извлекать таблицы из разных языков разметки, преобразовывать документы в таблицы или извлекать таблицы из контента там где они есть. Например, из НПА, из научных статей, из корпоративной отчетности и ещё много чего. Но это тоже много маленьких данных, интересных некоторым исследователям, журналистам, но не так вероятно что интересные data scientist'ам.
4. Тем не менее если оценивать качество поиска по числу наборов данных как основному критерию, то обогнать Google Dataset Search и другие поисковики по данным - это не то реальная, это не такая уж сложная задача. Вызовы в ней скорее в моделировании, как создавать фасеты на разнородных данных, не всегда имеющих геопривязку, например
5. Сложнее задача в создании нового качества доступа к общедоступным данным. Как сделать проиндексированные датасеты удобными? Как облегчить работу аналитиков и иных пользователей? И вот тут концептуальный момент в том где происходит переход от поисковика по метаданным к системе управления данными. К примеру, для статистических индикаторов невелика разница между тем чтобы индексировать их описание (метаданные) и сами значения. По ресурсоёмкости почти одно и то же, а имея копии сотен статистических порталов данных, остаёмся ли мы поисковиком или становимся агрегатором и можно превращаться во что-то вроде Statista ? Неочевидно пока что
#opendata #datasearch #datasets #dateno #thoughts
Но дело в том что кроме данных публикуемых осознанно есть много чего что публикуется AS IS без размышлений о правах, статусе и машиночитаемости. Иногда это недокументированные API, иногда веб страницы пригодные к скрейпингу, иногда что-то ещё. В любом случае это данные которые по всем формальным критериям, в первую очередь, юридическим относить к открытым данным нельзя.
Когда мы говорим про поиск данных, то пользователи редко ищут именно открытые данные, их, как правило, интересуют данные насколько возможно хорошего качества, желательно с максимальной свободой использования и желательно с минимальным техническим порогом для их использования. Желательно машиночитаемых, но часто если даже нет, то можно и скрейпить их из HTML или из документов .
Я довольно давно размышляю о том как можно охватить больше данных за пределами каталогов данных и идей и мыслей довольно много, но за каждым шагом есть свои ограничения и оценка востребованности.
1. Сейчас Dateno индексирует данные работая с ограниченным числом источников каталогизируемых полу-вручную. Если отказаться от этого принципа и подключить индексирование всего что есть через краулинг schema.org Dataset, то число наборов данных можно нарастить на 10-15 миллионов датасетов, одновременно снизится качество метаданных, появится SEO спам и просто мусор. Одна из претензий к Google Dataset Search именно по наличию такого мусора в индексе и сильная заспамленность.
2. Кроме датасетов по schema.org есть огромное число машиночитаемых ресурсов и API доступных через краулинг сайтов. Самые очевидные RSS/ATOM фиды которые к API можно отнести. Менее очевидные, к примеру, эндпоинты ArcGIS серверов которые и так уже активно в Dateno добавлялись , но не как датасеты, а как каталоги таблиц и с ручной проверкой. Тем не менее открытых API немало, но их поиск и доступность ближе к задачам OSINT и инфобеза, а не только data discovery.
3. Многие немашиночитаемые сведения можно делать машиночитаемыми автоматически. Извлекать таблицы из разных языков разметки, преобразовывать документы в таблицы или извлекать таблицы из контента там где они есть. Например, из НПА, из научных статей, из корпоративной отчетности и ещё много чего. Но это тоже много маленьких данных, интересных некоторым исследователям, журналистам, но не так вероятно что интересные data scientist'ам.
4. Тем не менее если оценивать качество поиска по числу наборов данных как основному критерию, то обогнать Google Dataset Search и другие поисковики по данным - это не то реальная, это не такая уж сложная задача. Вызовы в ней скорее в моделировании, как создавать фасеты на разнородных данных, не всегда имеющих геопривязку, например
5. Сложнее задача в создании нового качества доступа к общедоступным данным. Как сделать проиндексированные датасеты удобными? Как облегчить работу аналитиков и иных пользователей? И вот тут концептуальный момент в том где происходит переход от поисковика по метаданным к системе управления данными. К примеру, для статистических индикаторов невелика разница между тем чтобы индексировать их описание (метаданные) и сами значения. По ресурсоёмкости почти одно и то же, а имея копии сотен статистических порталов данных, остаёмся ли мы поисковиком или становимся агрегатором и можно превращаться во что-то вроде Statista ? Неочевидно пока что
#opendata #datasearch #datasets #dateno #thoughts
К вопросу о качестве индексов в больших агрегаторов данных, приведу в пример SciDB [1] китайский агрегатор и портал для раскрытия научных данных. Всего там 8,7 миллионов объектов, можно было бы называть их датасетами, но датасеты там далеко не всё.
Когда смотришь подробнее на статистику то оказывается что в фильтрах гораздо меньше данных. В фильтре по годам 3.5 миллионов записей, в фильтре по типу около 5 миллионов записей из которых 4.25 - это "Other data",а по фильтру тематик вообще размечено только 50 тысяч наборов данных.
И тут просто таки начинаешь задаваться вопросом, а где же всё остальное? Неужели где-то врут?
Но, скорее всего не врут, а не договаривают. Общий индекс может быть большим, но данные там не родные, а импортированные из DataCite или Zenodo и других ресурсов. Они почти наверняка не размечены и не сматчены с тематиками SciDB и всем остальным. Похожая ситуация и в базе поиска Datacite и в OpenAIRE когда большая часть фильтров не фильтрует потому что нужно много работать над этим. Качество метаданных и качество поисковых индексов очень невысокое. Увы( Но это можно рассматривать не как проблему, а как вызов.
В Dateno тематическая классификация датасетов сейчас решается через классифицированные источники и через авторазметку по простым правилам, а в планах добавить разметку по расширенному классификатору и это даст возможность находить самые неожиданные данные.
Ссылки:
[1] https://www.scidb.cn
#opendata #datasets #datasearch #china
Когда смотришь подробнее на статистику то оказывается что в фильтрах гораздо меньше данных. В фильтре по годам 3.5 миллионов записей, в фильтре по типу около 5 миллионов записей из которых 4.25 - это "Other data",а по фильтру тематик вообще размечено только 50 тысяч наборов данных.
И тут просто таки начинаешь задаваться вопросом, а где же всё остальное? Неужели где-то врут?
Но, скорее всего не врут, а не договаривают. Общий индекс может быть большим, но данные там не родные, а импортированные из DataCite или Zenodo и других ресурсов. Они почти наверняка не размечены и не сматчены с тематиками SciDB и всем остальным. Похожая ситуация и в базе поиска Datacite и в OpenAIRE когда большая часть фильтров не фильтрует потому что нужно много работать над этим. Качество метаданных и качество поисковых индексов очень невысокое. Увы( Но это можно рассматривать не как проблему, а как вызов.
В Dateno тематическая классификация датасетов сейчас решается через классифицированные источники и через авторазметку по простым правилам, а в планах добавить разметку по расширенному классификатору и это даст возможность находить самые неожиданные данные.
Ссылки:
[1] https://www.scidb.cn
#opendata #datasets #datasearch #china
Для тех кто ищет данные сейчас и регулярно не могу не напомнить что в Dateno перенесен каталог порталов данных который ранее был Common Data Index и если в самом Dateno каталог ещё не проиндексирован, можно самостоятельно в него зайти и поискать на его сайте.
Список каталогов на сайте удобнее всего смотреть по странам. А недавно он дополнился 34 геопорталами на базе TerriaJS о котором я ранее писал и порталами Open Data Cube которых в реестре уже 9 штук.
Прежде чем данные проиндексированы поисковой системой они вначале попадают именно в этот каталог, большая часть порталов оттуда уже проиндексирована, а часть на подходе. В частности самое стандартизированное - это как раз Open Data Cube и другие геопорталы со STAC API, а также геопорталы вроде TerriaJS у которых недокументированное, но стандартизированное API.
#opendata #dateno #datasets #datasearch
Список каталогов на сайте удобнее всего смотреть по странам. А недавно он дополнился 34 геопорталами на базе TerriaJS о котором я ранее писал и порталами Open Data Cube которых в реестре уже 9 штук.
Прежде чем данные проиндексированы поисковой системой они вначале попадают именно в этот каталог, большая часть порталов оттуда уже проиндексирована, а часть на подходе. В частности самое стандартизированное - это как раз Open Data Cube и другие геопорталы со STAC API, а также геопорталы вроде TerriaJS у которых недокументированное, но стандартизированное API.
#opendata #dateno #datasets #datasearch
В рубрике интересных поисковиков по данным, Lens.org научный поисковик по патентам, авторам и научным работам. Причём научных работ там проиндексировано 272 миллиона из которых 3.8 миллиона - это наборы данных.
Грамотно спроектированный интерфейс, удобный поиск (хотя и в Dateno быстрее) и большой охват источников.
Из минусов:
- существенный дисбаланс в сторону США и мало данных других стран
- многое названное там датасетами таковым не является
- только научные данные и даже не всех отраслей
#opendata #datasearch #datatools
Грамотно спроектированный интерфейс, удобный поиск (хотя и в Dateno быстрее) и большой охват источников.
Из минусов:
- существенный дисбаланс в сторону США и мало данных других стран
- многое названное там датасетами таковым не является
- только научные данные и даже не всех отраслей
#opendata #datasearch #datatools