Вдогонку к новости от ИПП про датасет российского законодательства, не могу не порадоваться его появлению, ИПП одни из немногих кто создаёт качественные датасеты и публикует их ещё и в parquet формате. Реально ценный датасет для исследователей и моя любимая тема - измерение качества баз нормативных документов и законотворческой деятельности. Раз 5 я подступался к запуску публичного проекта в этой области, но каждый раз убеждался что политизации избежать сложно (невозможно!) и единственный способ подачи материалов, это вот такие датасеты.
А я покажу Вам живой пример как его использовать с помощью DuckDB. Благо пример у меня был уже готов по другой базе, тоже законов, и его надо было лишь слегка адаптировать.
Итак, скачиваете все parquet файлы, запускаете DuckDB в одной с ними папке и выполняете вот такой, не самый сложный SQL Запрос:
select count(num) as n_open, max(num) as n_total, (n_total-n_open) as n_closed, (n_open*100.0/n_total) as percent_open, year(parsed_date) as y from (select CAST(split_part(docNumberIPS, '-', 1) as INTEGER) a
s num, strptime(docdateIPS, '%d.%m.%Y') as parsed_date from 'ruslawod_*.parquet' where issuedByIPS = 'Распоряжение Правительства Российской Федерации' order by parsed_date) group by y order by y desc;
-
Результат будет как на картинке. По этой таблице можно построить графики:
- общего числа принятых распоряжений Правительства РФ по годам
- числа распоряжений которые были опубликованы
- числа распоряжений которые не были опубликованы (секретны)
- доля открытых текстов распоряжений.
Можно увидеть что:
1. Доля распоряжений резко нарастает в последние 2 года
2. Число закрытых/секретных распоряжений значительно выросло, в 2.1 раза с 2020 г.
3. Доля открытых распоряжений снизилась с 81% в 2020 году до 63% в 2023 г.
По другим типам НПА можно проделать такой же фокус и увидеть много интересного. Например, измеряя рост нормативной нагрузки по объёмам опубликованных НПА определённого типа.
В добавок, в качестве добрых пожеланий, датасет можно улучшить если изменить его типы данных внутри с varchar на более естественные для формата parquet. Превратить поля docdateIPS и actual_datetimeIPS в датувремя, поля classifierByIPS и keywordsByIPS в списки varchar, is_widely_used в boolean.
Впрочем и без этого с данными можно работать.
#opendata #datasets #russia #laws
А я покажу Вам живой пример как его использовать с помощью DuckDB. Благо пример у меня был уже готов по другой базе, тоже законов, и его надо было лишь слегка адаптировать.
Итак, скачиваете все parquet файлы, запускаете DuckDB в одной с ними папке и выполняете вот такой, не самый сложный SQL Запрос:
select count(num) as n_open, max(num) as n_total, (n_total-n_open) as n_closed, (n_open*100.0/n_total) as percent_open, year(parsed_date) as y from (select CAST(split_part(docNumberIPS, '-', 1) as INTEGER) a
s num, strptime(docdateIPS, '%d.%m.%Y') as parsed_date from 'ruslawod_*.parquet' where issuedByIPS = 'Распоряжение Правительства Российской Федерации' order by parsed_date) group by y order by y desc;
-
Результат будет как на картинке. По этой таблице можно построить графики:
- общего числа принятых распоряжений Правительства РФ по годам
- числа распоряжений которые были опубликованы
- числа распоряжений которые не были опубликованы (секретны)
- доля открытых текстов распоряжений.
Можно увидеть что:
1. Доля распоряжений резко нарастает в последние 2 года
2. Число закрытых/секретных распоряжений значительно выросло, в 2.1 раза с 2020 г.
3. Доля открытых распоряжений снизилась с 81% в 2020 году до 63% в 2023 г.
По другим типам НПА можно проделать такой же фокус и увидеть много интересного. Например, измеряя рост нормативной нагрузки по объёмам опубликованных НПА определённого типа.
В добавок, в качестве добрых пожеланий, датасет можно улучшить если изменить его типы данных внутри с varchar на более естественные для формата parquet. Превратить поля docdateIPS и actual_datetimeIPS в датувремя, поля classifierByIPS и keywordsByIPS в списки varchar, is_widely_used в boolean.
Впрочем и без этого с данными можно работать.
#opendata #datasets #russia #laws
С конца ноября НКО OpenOwnership закрывают [1] свой проект Open Ownership Register [2] где была собрана база из 30 миллионов записей о конечных владельцах компаний.
Лично я так до конца и не понял почему они это делают, но в анонсе события указывается на сложности поддержания технической инфраструктуры и на фокусе на доступности данных, а не продукта основанного на данных.
Подозреваю что основной причиной было то что больших успехов достигнуть не удалось и кроме реестра бенефициаров Великобритании, всё остальное очень скромное по актуальности и по объёму.
Я когда-то списывался с ними по поводу данных по Армении, которые заявлялись как очень хорошие, а по факту там была информация всего по 8 компаниям и не то чтобы хорошо подготовленная.
В любом случае, хотя сайт у реестра уже плохо работает, раздел с выгрузкой данных всё ещё доступен [3] и обещают что он останется.
Текущая база - это 3.7ГБ файл JSON lines сжатый GZIP.
Для тех кто изучает подобные данные на практике будет очень полезно.
Ссылки:
[1] https://www.openownership.org/en/news/evolving-from-the-open-ownership-register-to-increase-our-impact/
[2] https://register.openownership.org
[3] https://register.openownership.org/download
#opendata #uk #transparency #datasets #data
Лично я так до конца и не понял почему они это делают, но в анонсе события указывается на сложности поддержания технической инфраструктуры и на фокусе на доступности данных, а не продукта основанного на данных.
Подозреваю что основной причиной было то что больших успехов достигнуть не удалось и кроме реестра бенефициаров Великобритании, всё остальное очень скромное по актуальности и по объёму.
Я когда-то списывался с ними по поводу данных по Армении, которые заявлялись как очень хорошие, а по факту там была информация всего по 8 компаниям и не то чтобы хорошо подготовленная.
В любом случае, хотя сайт у реестра уже плохо работает, раздел с выгрузкой данных всё ещё доступен [3] и обещают что он останется.
Текущая база - это 3.7ГБ файл JSON lines сжатый GZIP.
Для тех кто изучает подобные данные на практике будет очень полезно.
Ссылки:
[1] https://www.openownership.org/en/news/evolving-from-the-open-ownership-register-to-increase-our-impact/
[2] https://register.openownership.org
[3] https://register.openownership.org/download
#opendata #uk #transparency #datasets #data
Ещё пример того как это работает у них Репозиторий открытых данных Национального банка РК [1], явно совсем недавно открытый.
Из плюсов:
- это не два-три показателя, а несколько десятков. Есть надежда что и дальше их прибавится
- данные машиночитаемы, отдаются в CSV и JSON форматах
- есть API [2] с возможностью получить данные, также в JSON
- много региональных данных, по областям Республики Казахстан
А в качестве дружелюбного фидбека добавлю:
1. Было бы хорошо указать условия распространения данных, например лицензию CC-BY или аналог, главное чтобы условия были.
2. Сейчас сайт интерактивен, у конкретного раздела или показателя нет постоянных ссылок. Это может выглядеть смазливо при показе начальству, но для пользователей скорее неудобно.
3. В продолжение про постоянные ссылки, при их наличии можно добавлять экспорт и описание метаданных в Schema.org Dataset. Тогда их сможет проиндексировать Google Dataset Search, а если сделать экспорт в DCAT, то и Dateno, впрочем Dateno скоро сможет и по Schema.org индексировать тоже.
4. Стоит сразу добавить экспорт данных в формате Parquet, это несложно, и современно и вообще хорошо.
5. Сейчас по каждому показателю данные экспортируются динамично. Это неэффективно и лишняя нагрузка на сервер. Есть смысл не только автоматически генерировать статичные датасеты, но и давать возможность получать их пермалинками, тогда данные можно легко грузить в базу данных по прямой ссылке на CSV или JSON файл
В остальном это большой прогресс для РК.
Ссылки:
[1] https://data.nationalbank.kz
[2] https://data.nationalbank.kz/api-docs
#opendata #kazakhstan #datasets #datacatalogs
Из плюсов:
- это не два-три показателя, а несколько десятков. Есть надежда что и дальше их прибавится
- данные машиночитаемы, отдаются в CSV и JSON форматах
- есть API [2] с возможностью получить данные, также в JSON
- много региональных данных, по областям Республики Казахстан
А в качестве дружелюбного фидбека добавлю:
1. Было бы хорошо указать условия распространения данных, например лицензию CC-BY или аналог, главное чтобы условия были.
2. Сейчас сайт интерактивен, у конкретного раздела или показателя нет постоянных ссылок. Это может выглядеть смазливо при показе начальству, но для пользователей скорее неудобно.
3. В продолжение про постоянные ссылки, при их наличии можно добавлять экспорт и описание метаданных в Schema.org Dataset. Тогда их сможет проиндексировать Google Dataset Search, а если сделать экспорт в DCAT, то и Dateno, впрочем Dateno скоро сможет и по Schema.org индексировать тоже.
4. Стоит сразу добавить экспорт данных в формате Parquet, это несложно, и современно и вообще хорошо.
5. Сейчас по каждому показателю данные экспортируются динамично. Это неэффективно и лишняя нагрузка на сервер. Есть смысл не только автоматически генерировать статичные датасеты, но и давать возможность получать их пермалинками, тогда данные можно легко грузить в базу данных по прямой ссылке на CSV или JSON файл
В остальном это большой прогресс для РК.
Ссылки:
[1] https://data.nationalbank.kz
[2] https://data.nationalbank.kz/api-docs
#opendata #kazakhstan #datasets #datacatalogs
Вдогонку к порталу данных Нацбанка Казахстана, сделаю краткий обзор состояния открытых данных в Республике Казахстан.
Во первых, конечно, начать стоит с профиля страны [1] у нас в реестре Dateno там сейчас 38 каталогов данных и вскоре пополнится большим их числом.
Что можно сказать про Казахстан?
1. Много порталов геоданных, причём многие на каких-то собственных разработках, но есть и на открытом коде. В частности проект Национальная инфраструктура пространственных данных Республики Казахстан [2] работает на GeoNode и содержит 183 набора данных. На самом деле материалов там должно быть куда больше, ранее там всё было общедоступно, но теперь требуется авторизация с электронной подписью. Ещё ряд геопорталов доступны в виде серверов ArcGIS и Geoserver
2. Портал открытых данных РК [3], к сожалению, не открытых. Раньше для любой операции требовалась авторизация, а сейчас просто ограничивают выгрузку по 100 записей (!) из набора данных. Пожалуй худшая из практик в РК по публикации данных
3. Water resources data portal [4] портал данных водных ресурсов который делают в стартапе Ozen-M. Данных там немного, но датасеты хорошо организованы и все опубликованы на Github.
4. Статистическая система ТАЛДАУ [5] статслужбы РК, что удобно - наличие API и есть экспорт данных. Правда только в Excel. Выглядит работоспособно, хотя и довольно консервативно.
5. Почти нет открытых научных данных. У университетов есть развёрнутые репозитории публикаций, но датасеты среди них упоминаются только в репозитории научных результатов Университета Назарбаева и только единожды [6]. В целом такая же картина во многих постсоветских странах, не только в РК
6. Оказывается была/есть небольшая активность и группа Open Data Kazakhstan [7] на Github, но не очень масштабная и небольшими всплесками.
7. То что я знаю так то что в рамках Smart Data Ukimet в Казахстане экспериментируют сейчас с развертыванием австралийского проекта Magda [8], но пока это из пушки по воробьям, потому что Magda тяжёлый продукт и оправдывает себя на десятках тысяч наборов данных. Публичного анонса этого я не видел, поэтому прямой ссылки не даю
—
Какое-то время назад мы с коллегами думали про создание портала/порталов данных по странам Центральной Азии, но в итоге с запуском Dateno сфокусировались на индексации всех данных туда и сейчас в Dateno более 34 тысяч наборов данных классифицированных как относящихся к Казахстану [9]. Все они относятся к открытым индикаторам из международных баз данных и к геоданным. По мере того как мы улучшим инструменты геоклассификации, из других источников добавится ещё 5-6 тысяч наборов данных.
Данных о территории РК, также, много в тех глобальных каталогах научных данных о Земле которые мы ещё пока не проиндексировали.
Ссылки:
[1] https://dateno.io/registry/country/KZ/
[2] https://map.gov.kz
[3] https://data.egov.kz
[4] https://data.qiot.kz/en
[5] https://taldau.stat.gov.kz
[6] https://research.nu.edu.kz/en/publications/?type=%2Fdk%2Fatira%2Fpure%2Fresearchoutput%2Fresearchoutputtypes%2Fnontextual%2Fdatabase&nofollow=true
[7] https://github.com/open-data-kazakhstan/
[8] https://magda.io
[9] https://dateno.io/search?refinementList%5Bsource.countries.name%5D%5B0%5D=Kazakhstan
#opendata #data #kazakhstan #datasets #dateno
Во первых, конечно, начать стоит с профиля страны [1] у нас в реестре Dateno там сейчас 38 каталогов данных и вскоре пополнится большим их числом.
Что можно сказать про Казахстан?
1. Много порталов геоданных, причём многие на каких-то собственных разработках, но есть и на открытом коде. В частности проект Национальная инфраструктура пространственных данных Республики Казахстан [2] работает на GeoNode и содержит 183 набора данных. На самом деле материалов там должно быть куда больше, ранее там всё было общедоступно, но теперь требуется авторизация с электронной подписью. Ещё ряд геопорталов доступны в виде серверов ArcGIS и Geoserver
2. Портал открытых данных РК [3], к сожалению, не открытых. Раньше для любой операции требовалась авторизация, а сейчас просто ограничивают выгрузку по 100 записей (!) из набора данных. Пожалуй худшая из практик в РК по публикации данных
3. Water resources data portal [4] портал данных водных ресурсов который делают в стартапе Ozen-M. Данных там немного, но датасеты хорошо организованы и все опубликованы на Github.
4. Статистическая система ТАЛДАУ [5] статслужбы РК, что удобно - наличие API и есть экспорт данных. Правда только в Excel. Выглядит работоспособно, хотя и довольно консервативно.
5. Почти нет открытых научных данных. У университетов есть развёрнутые репозитории публикаций, но датасеты среди них упоминаются только в репозитории научных результатов Университета Назарбаева и только единожды [6]. В целом такая же картина во многих постсоветских странах, не только в РК
6. Оказывается была/есть небольшая активность и группа Open Data Kazakhstan [7] на Github, но не очень масштабная и небольшими всплесками.
7. То что я знаю так то что в рамках Smart Data Ukimet в Казахстане экспериментируют сейчас с развертыванием австралийского проекта Magda [8], но пока это из пушки по воробьям, потому что Magda тяжёлый продукт и оправдывает себя на десятках тысяч наборов данных. Публичного анонса этого я не видел, поэтому прямой ссылки не даю
—
Какое-то время назад мы с коллегами думали про создание портала/порталов данных по странам Центральной Азии, но в итоге с запуском Dateno сфокусировались на индексации всех данных туда и сейчас в Dateno более 34 тысяч наборов данных классифицированных как относящихся к Казахстану [9]. Все они относятся к открытым индикаторам из международных баз данных и к геоданным. По мере того как мы улучшим инструменты геоклассификации, из других источников добавится ещё 5-6 тысяч наборов данных.
Данных о территории РК, также, много в тех глобальных каталогах научных данных о Земле которые мы ещё пока не проиндексировали.
Ссылки:
[1] https://dateno.io/registry/country/KZ/
[2] https://map.gov.kz
[3] https://data.egov.kz
[4] https://data.qiot.kz/en
[5] https://taldau.stat.gov.kz
[6] https://research.nu.edu.kz/en/publications/?type=%2Fdk%2Fatira%2Fpure%2Fresearchoutput%2Fresearchoutputtypes%2Fnontextual%2Fdatabase&nofollow=true
[7] https://github.com/open-data-kazakhstan/
[8] https://magda.io
[9] https://dateno.io/search?refinementList%5Bsource.countries.name%5D%5B0%5D=Kazakhstan
#opendata #data #kazakhstan #datasets #dateno
Open Data
Сервис предоставляет возможость найти наборы данных в форматах XML, EXCEL, JSON.
Foursquare вот буквально только что выложили огромный набор данных в 100 миллионов точек интереса (POI) [1] [2], скачать его можно через Amazon S3 хранилище [3] в виде множества parquet файлов.
Данные охватывают 247 стран и территорий [4], например, по Армении 7425 точек (очень мало!), по Польше 3,553,098 (❗️), по России меньше чем по Польше, всего 3,125,954. А более всего, ожидаемо, по США - 22 миллиона точек. Это на апрель 2023 года и по всей базе Places, а конкретно этот набор надо изучить, что там внутри.
Всё оформлено как полноценный дата продукт, с документацией, примерами SQL запросов, API, ответами на вопросы. Необычна лицензия, Apache 2.0, она в целом для кода, а не для данных.
Ссылки:
[1] https://location.foursquare.com/resources/blog/products/foursquare-open-source-places-a-new-foundational-dataset-for-the-geospatial-community/
[2] https://opensource.foursquare.com/os-places/
[3] https://docs.foursquare.com/data-products/docs/access-fsq-os-places
[4] https://docs.foursquare.com/data-products/docs/supported-countries
#opendata #datasets #foursquare #geodata #spatial #poi
Данные охватывают 247 стран и территорий [4], например, по Армении 7425 точек (очень мало!), по Польше 3,553,098 (❗️), по России меньше чем по Польше, всего 3,125,954. А более всего, ожидаемо, по США - 22 миллиона точек. Это на апрель 2023 года и по всей базе Places, а конкретно этот набор надо изучить, что там внутри.
Всё оформлено как полноценный дата продукт, с документацией, примерами SQL запросов, API, ответами на вопросы. Необычна лицензия, Apache 2.0, она в целом для кода, а не для данных.
Ссылки:
[1] https://location.foursquare.com/resources/blog/products/foursquare-open-source-places-a-new-foundational-dataset-for-the-geospatial-community/
[2] https://opensource.foursquare.com/os-places/
[3] https://docs.foursquare.com/data-products/docs/access-fsq-os-places
[4] https://docs.foursquare.com/data-products/docs/supported-countries
#opendata #datasets #foursquare #geodata #spatial #poi
Forwarded from Open Data Armenia
[EN] Armenian Points of interests (POI) data from Foursquare OS Places [1] is a new dataset in the Open Data Armenia data catalogue. This data is extracted from the huge OS Places dataset previously published by Foursquare [2].
The dataset contains just under 16 thousand locations across the country, most of the place names are in English, Russian and Armenian. The most places are marked in Yerevan, but not only.
Data in Parquet format is a special format for data popular in Data Science, it is most convenient to work with it using such tools as DuckDB, Pandas and Polars.
If someone needs this data in other formats, please write, we will add it.
[RU] Armenian Points of interests (POI) data from Foursquare OS Places [1] новый набор данных в каталоге данных Open Data Armenia. Эти данные извлечены из огромного датасета OS Places ранее опубликованного Foursquare [2].
Датасет содержит чуть менее 16 тысяч точек по стране, большая часть названий мест на английском, русском и армянском языках. Более всего мест отмечено в Ереване, но не только.
Данные в формате Parquet, это специальный формат для данных популярный в Data Science, с ним удобнее всего работать с помощью таких инструментов как DuckDB, Pandas и Polars.
Если кому-то понадобятся эти данные в других форматах, напишите, добавим.
Ссылки:
[1] https://data.opendata.am/dataset/am-os-places
[2] https://t.iss.one/opendataam/131
#opendata #datasets #geodata #armenia #foursquare
The dataset contains just under 16 thousand locations across the country, most of the place names are in English, Russian and Armenian. The most places are marked in Yerevan, but not only.
Data in Parquet format is a special format for data popular in Data Science, it is most convenient to work with it using such tools as DuckDB, Pandas and Polars.
If someone needs this data in other formats, please write, we will add it.
[RU] Armenian Points of interests (POI) data from Foursquare OS Places [1] новый набор данных в каталоге данных Open Data Armenia. Эти данные извлечены из огромного датасета OS Places ранее опубликованного Foursquare [2].
Датасет содержит чуть менее 16 тысяч точек по стране, большая часть названий мест на английском, русском и армянском языках. Более всего мест отмечено в Ереване, но не только.
Данные в формате Parquet, это специальный формат для данных популярный в Data Science, с ним удобнее всего работать с помощью таких инструментов как DuckDB, Pandas и Polars.
Если кому-то понадобятся эти данные в других форматах, напишите, добавим.
Ссылки:
[1] https://data.opendata.am/dataset/am-os-places
[2] https://t.iss.one/opendataam/131
#opendata #datasets #geodata #armenia #foursquare
В рубрике как это устроено у них проекты по созданию пространств данных в Испании (Dataspaces) [1]. На них выделено 500 миллионов евро из них крупнейшая статья расходов это Kit Espacios de Datos, инициатива по вовлечению бизнеса в экономику данных с компенсацией им в виде безвозвратных субсидий того что они будут:
- использовать принятые стандарты и разрабатывать онтологии;
- подключать свои информационные системы в пространства данных (data spaces)
- публиковать данные в открытом доступе;
Это всё про перевод данных из частного блага в общественное и про денежную мотивацию бизнеса к обмену данными и вовлечению в экономику данных.
Ссылки:
[1] https://datos.gob.es/es/noticia/plan-de-impulso-de-los-espacios-de-datos-sectoriales
#opendata #datasets #spain #dataspaces #datamarket
- использовать принятые стандарты и разрабатывать онтологии;
- подключать свои информационные системы в пространства данных (data spaces)
- публиковать данные в открытом доступе;
Это всё про перевод данных из частного блага в общественное и про денежную мотивацию бизнеса к обмену данными и вовлечению в экономику данных.
Ссылки:
[1] https://datos.gob.es/es/noticia/plan-de-impulso-de-los-espacios-de-datos-sectoriales
#opendata #datasets #spain #dataspaces #datamarket
Про метрики качества данных и дата продуктов.
Я ранее писал про метрики качества в Dateno и что количество проиндексированных датасетов является важной метрикой, но далеко не единственной. Кроме него важно ещё то какие именно датасеты и их представленность - это метрика разнообразия данных, ещё важна метрика разнообразия источников данных, а то есть чтобы вся база не состояла только из научных данных или только из статистики. Ещё есть метрики глубины охвата, качества метаданных, частоты обновления и тд.
И, наконец, важная лично для меня метрика - это метрика географического охвата. Одна из изначальных идей была в том что Dateno Должно охватывать вообще все страны и территории мира. А то есть данные должны быть не только по крупнейшим развитым странам (это особенность научных каталогов данных), но и по малым развивающимся странам.
И вот, ура-ура, в последнем обновлении Dateno эта цель была окончательно достигнута. В Dateno сейчас есть датасеты привязанные ко всем странам и зависимым территориям в мире, по крайней мере при проверке по реестру стран Всемирного банка.
Как это получилось? Главное - это глобальные базы статистики международных организаций. Даже если у страны нет веб-сайта и доступа в Интернет, статистические службы взаимодействуют с ООН и статистика о них накапливается в глобальных базах индикаторов. Дальше вопрос только сбора этих данных и привязывания к странам.
Второй фактор - это то что у многих развивающихся стран нет порталов открытых данных, но есть геосервера и геопорталы которые и проиндексированы в Dateno.
Геоданных в развивающихся странах тоже мало, но больше чем открытых данных.
Итого по каждой стране есть, как минимум, данные индикаторов. Эти данные настолько хороши и полны, насколько они полны в данных первоисточников. Поэтому теперь метрика полноты данных в Dateno для меня звучит как географическое разнообразие данных не являющихся индикаторами.
И по этому критерию у нас нет датасетов по 38 странам, все они наименее развитые, или островные или иные микрогосударства. По многим из них есть каталоги данных в реестре, но пока они не проиндексированы поскольку, или нестандартны, или блокируют внешний доступ или с ними что-то ещё не так.
При этом список можно сократить и охватить почти все страны привязать к ним датасеты из других глобальных каталогов вроде Humanitarian Data Exchange или датасетов наук о земле, которые привязаны де-факто не к юрисдикации, а к инструментам/командам наблюдения и публикации научной работы.
#opendata #dateno #data #datasets
Я ранее писал про метрики качества в Dateno и что количество проиндексированных датасетов является важной метрикой, но далеко не единственной. Кроме него важно ещё то какие именно датасеты и их представленность - это метрика разнообразия данных, ещё важна метрика разнообразия источников данных, а то есть чтобы вся база не состояла только из научных данных или только из статистики. Ещё есть метрики глубины охвата, качества метаданных, частоты обновления и тд.
И, наконец, важная лично для меня метрика - это метрика географического охвата. Одна из изначальных идей была в том что Dateno Должно охватывать вообще все страны и территории мира. А то есть данные должны быть не только по крупнейшим развитым странам (это особенность научных каталогов данных), но и по малым развивающимся странам.
И вот, ура-ура, в последнем обновлении Dateno эта цель была окончательно достигнута. В Dateno сейчас есть датасеты привязанные ко всем странам и зависимым территориям в мире, по крайней мере при проверке по реестру стран Всемирного банка.
Как это получилось? Главное - это глобальные базы статистики международных организаций. Даже если у страны нет веб-сайта и доступа в Интернет, статистические службы взаимодействуют с ООН и статистика о них накапливается в глобальных базах индикаторов. Дальше вопрос только сбора этих данных и привязывания к странам.
Второй фактор - это то что у многих развивающихся стран нет порталов открытых данных, но есть геосервера и геопорталы которые и проиндексированы в Dateno.
Геоданных в развивающихся странах тоже мало, но больше чем открытых данных.
Итого по каждой стране есть, как минимум, данные индикаторов. Эти данные настолько хороши и полны, насколько они полны в данных первоисточников. Поэтому теперь метрика полноты данных в Dateno для меня звучит как географическое разнообразие данных не являющихся индикаторами.
И по этому критерию у нас нет датасетов по 38 странам, все они наименее развитые, или островные или иные микрогосударства. По многим из них есть каталоги данных в реестре, но пока они не проиндексированы поскольку, или нестандартны, или блокируют внешний доступ или с ними что-то ещё не так.
При этом список можно сократить и охватить почти все страны привязать к ним датасеты из других глобальных каталогов вроде Humanitarian Data Exchange или датасетов наук о земле, которые привязаны де-факто не к юрисдикации, а к инструментам/командам наблюдения и публикации научной работы.
#opendata #dateno #data #datasets
Telegram
Ivan Begtin
Я тут задумался о KPI которые должны/могут быть у поисковика по данным, если рассматривать его как глобальный, причём эти критерии могут существенно как пересекаться так и давать разные направления усилий.
Например, критерий разнообразности. То что данные…
Например, критерий разнообразности. То что данные…
Для тех кто хочет поработать с данными из OS Places по России, на Хаб открытых данных выложен датасет в формате parquet на 3 096 012 точек [1] и общим объёмом 309 мегабайт.
Ожидаемо, у тех точек где есть привязка к региону, более всего точек у Москвы и Санкт-Петербурга. А вообще датасет можно использовать и для проверки алгоритмов повышения качества данных потому что у более чем половины точек, к примеру, нет указания региона, города и адреса, только координаты.
Датасет большой, идей по его применению может быть очень много
Ссылки:
[1] https://hubofdata.ru/dataset/ru-os-places
#opendata #russia #geodata #datasets
Ожидаемо, у тех точек где есть привязка к региону, более всего точек у Москвы и Санкт-Петербурга. А вообще датасет можно использовать и для проверки алгоритмов повышения качества данных потому что у более чем половины точек, к примеру, нет указания региона, города и адреса, только координаты.
Датасет большой, идей по его применению может быть очень много
Ссылки:
[1] https://hubofdata.ru/dataset/ru-os-places
#opendata #russia #geodata #datasets
Знаете ли Вы что... DBPedia - это не только цельная база данных, но и большой каталог наборов данных созданных на её основе. Все они собраны на портале databus.dbpedia.org [1], например, в виде коллекции дата файлов извлеченных из последней итерации обработчика Википедии.
Хотя лично у меня до сих пор немало сомнений насколько концепции Semantic Web И Linked Data приживутся за пределами научного мира, но что точно способствует их популяризации так это доступность больших наборов данных. А в DBPedia Databus определённо данных много. Это немалый, хотя и малоизвестный каталог открытых данных.
Ссылки:
[1] https://databus.dbpedia.org
[2] https://databus.dbpedia.org/dbpedia/collections/latest-core
#opendata #datasets #datadiscovery
Хотя лично у меня до сих пор немало сомнений насколько концепции Semantic Web И Linked Data приживутся за пределами научного мира, но что точно способствует их популяризации так это доступность больших наборов данных. А в DBPedia Databus определённо данных много. Это немалый, хотя и малоизвестный каталог открытых данных.
Ссылки:
[1] https://databus.dbpedia.org
[2] https://databus.dbpedia.org/dbpedia/collections/latest-core
#opendata #datasets #datadiscovery
К вопросу о том как и где искать данные, в качестве регулярного напоминания:
Поисковые системы по данным
- Dateno - поисковая система по всем видам наборов данных, геоданных и научных данных, агрегирует их из более чем 5 тысяч каталогов данных, включает 19 миллионов карточек датасетов
- Google Dataset Search - исследовательская поисковая система по датасетам от Google. Охватывает все датасеты в мире опубликованные по стандарту Schema.org Dataset, включает около 50 миллионов карточек датасетов
Поисковые системы по научным данным
- DataCite Commons - поисковик по всем датасетам которым присвоен DOI через сервис DataCite. Более 22 миллионов карточек наборов данных. Используется многими другими поисковыми системами и агрегаторами наборов данных. Содержит только ссылки на оригинальные публикации, но не ссылки на связанные файлы ресурсов.
- OpenAIRE - поисковая система ЕС по результатам научной деятельности включая датасеты. Около 19 миллионов карточек датасетов. Содержит только ссылки на оригинальные публикации, но не ссылки на связанные файлы ресурсов.
- BASE (Bielefeld Academic Search Engine) - поисковая система по научным публикациям от Bielefeld University. Включает 25 миллионов карточек датасетов из которых 22 миллиона агргеггируются из DataCite. Содержит только ссылки на оригинальные публикации, но не ссылки на связанные файлы ресурсов.
- Mendeley Data - поисковик по научным данным от Elsevier, декларирует 26 миллионов карточек датасетов, в реальности многие из низ - это фрагменты единых баз данных или документы в университетских библиотеках. За их исключением реальное число наборов данных ближе к 5 миллионам. Содержит только ссылки на оригинальные публикации, но не ссылки на связанные файлы ресурсов.
Платформы и крупнейшие порталы научных данных
- Figshare - одна из крупнейших онлайн платформ для публикации научных данных. Содержит всего 2 миллиона наборов данных включая сами данные. Более половины этих наборов данных происходят из публикаций в рамках Public Library of Science (PLOS).
- OSF - открытая платформа для публикации научных данных. Точное число датасетов измерить сложно поскольку открытой статистики, или нет, или до неё сложно добраться, но можно исходить из того что это как минимум сотни тысяч наборов данных
- DataOne - каталог и агрегатор данных наук о земле. Более 777 тысяч наборов данных, включая все ресурсы/файлы к ним приложенные
Поисковики по геоданным
- GeoSeer - чуть ли не единственный специализированный поисковик по геоданным. Обещают что охватывают 3.5 миллионов точек подключения к гео API таким как WMS, WFS, WMTS и др.
P.S. Существует также большое число крупных порталов данных и агрегаторов в других областях: машинное обучение, статистика, геоданные. О них в следующий раз
#opendata #data #datasearch #datasets #geodata #openaccess
Поисковые системы по данным
- Dateno - поисковая система по всем видам наборов данных, геоданных и научных данных, агрегирует их из более чем 5 тысяч каталогов данных, включает 19 миллионов карточек датасетов
- Google Dataset Search - исследовательская поисковая система по датасетам от Google. Охватывает все датасеты в мире опубликованные по стандарту Schema.org Dataset, включает около 50 миллионов карточек датасетов
Поисковые системы по научным данным
- DataCite Commons - поисковик по всем датасетам которым присвоен DOI через сервис DataCite. Более 22 миллионов карточек наборов данных. Используется многими другими поисковыми системами и агрегаторами наборов данных. Содержит только ссылки на оригинальные публикации, но не ссылки на связанные файлы ресурсов.
- OpenAIRE - поисковая система ЕС по результатам научной деятельности включая датасеты. Около 19 миллионов карточек датасетов. Содержит только ссылки на оригинальные публикации, но не ссылки на связанные файлы ресурсов.
- BASE (Bielefeld Academic Search Engine) - поисковая система по научным публикациям от Bielefeld University. Включает 25 миллионов карточек датасетов из которых 22 миллиона агргеггируются из DataCite. Содержит только ссылки на оригинальные публикации, но не ссылки на связанные файлы ресурсов.
- Mendeley Data - поисковик по научным данным от Elsevier, декларирует 26 миллионов карточек датасетов, в реальности многие из низ - это фрагменты единых баз данных или документы в университетских библиотеках. За их исключением реальное число наборов данных ближе к 5 миллионам. Содержит только ссылки на оригинальные публикации, но не ссылки на связанные файлы ресурсов.
Платформы и крупнейшие порталы научных данных
- Figshare - одна из крупнейших онлайн платформ для публикации научных данных. Содержит всего 2 миллиона наборов данных включая сами данные. Более половины этих наборов данных происходят из публикаций в рамках Public Library of Science (PLOS).
- OSF - открытая платформа для публикации научных данных. Точное число датасетов измерить сложно поскольку открытой статистики, или нет, или до неё сложно добраться, но можно исходить из того что это как минимум сотни тысяч наборов данных
- DataOne - каталог и агрегатор данных наук о земле. Более 777 тысяч наборов данных, включая все ресурсы/файлы к ним приложенные
Поисковики по геоданным
- GeoSeer - чуть ли не единственный специализированный поисковик по геоданным. Обещают что охватывают 3.5 миллионов точек подключения к гео API таким как WMS, WFS, WMTS и др.
P.S. Существует также большое число крупных порталов данных и агрегаторов в других областях: машинное обучение, статистика, геоданные. О них в следующий раз
#opendata #data #datasearch #datasets #geodata #openaccess
Мне вот тоже хочется поисследовать что там у нас уже набралось в Dateno, а то всё репощу исследования других, что тоже интересно, конечно.
Я, для поиска чаще всего использую datenocmd, утилитку для запросов с командной строки и, например, недавно искал что у нас с индексацией данных по криптовалютам.
Хорошая новость - датасеты в индексе есть. Не такая хорошая новость - почти это все неактуальные, исторические датасеты опубликованные исследователями в разное время популярности и непопулярности крипты.
Что удивительно, нет ни одной базы индикаторов по крипте. Коммерческих сервисов много, а ни одного центрального банка и ни одного статистического ведомства мне неизвестно которые бы эту инфу публиковали.
Даже в у Банка международных расчётов или ЕЦБ или Евростата этой информации нет, даже в экспериментальной статистике. В общем-то реально серая зона, совершенно за пределами официального статучёта.
Но мы скоро начнём добавлять эти данные в Dateno, все что найдём;)
#opendata #datasets #crypto
Я, для поиска чаще всего использую datenocmd, утилитку для запросов с командной строки и, например, недавно искал что у нас с индексацией данных по криптовалютам.
Хорошая новость - датасеты в индексе есть. Не такая хорошая новость - почти это все неактуальные, исторические датасеты опубликованные исследователями в разное время популярности и непопулярности крипты.
Что удивительно, нет ни одной базы индикаторов по крипте. Коммерческих сервисов много, а ни одного центрального банка и ни одного статистического ведомства мне неизвестно которые бы эту инфу публиковали.
Даже в у Банка международных расчётов или ЕЦБ или Евростата этой информации нет, даже в экспериментальной статистике. В общем-то реально серая зона, совершенно за пределами официального статучёта.
Но мы скоро начнём добавлять эти данные в Dateno, все что найдём;)
#opendata #datasets #crypto
В рубрике интересных и полезных наборов данных geoBoundaries [1] база данных, открытые данные и открытое API с данными по границам стран с детализацией территорий, иногда, до 5 уровня, а в целом хотя бы на уровне охвата основных границ территорий.
Весь проект с открытым кодом [2] и данные всех последних версий хранятся в Github в LFS хранилище для больших файлов.
На сайте ещё и предусмотрено использование разных источников для отображения основной границы страны (да их много и они отличаются) и поддерживаются базы GADM, OCHA ROCCA, Who's On First, OSM-Boundaries возможно ещё какие-то, все не просмотрел.
Как и почти во всех таких проектах по картированию границ, здесь данные соответствуют международно-признанным границам и странам. Поэтому в аналитике где нужны ещё и, к примеру, границы Приднестровья, Южной Осетии или Абхазии и иных непризнанных территорий, эти данные необходимо дополнять.
Если Вы ищете данные с границами регионов и муниципалитетов, то на этот источник точно стоит обратить внимание. Например, данные по границам российских муниципалитетов там есть.
Данные в форматах SHP, GeoJSON, Geopackage.
Распространяются под лицензией CC-BY.
Созданы и поддерживаются Геолабораторией в университете William & Mary [3]
Ссылки:
[1] https://www.geoboundaries.org
[2] https://github.com/wmgeolab/geoBoundaries
[3] https://sites.google.com/view/wmgeolab/
#opendata #boundaries #geodata #datasets
Весь проект с открытым кодом [2] и данные всех последних версий хранятся в Github в LFS хранилище для больших файлов.
На сайте ещё и предусмотрено использование разных источников для отображения основной границы страны (да их много и они отличаются) и поддерживаются базы GADM, OCHA ROCCA, Who's On First, OSM-Boundaries возможно ещё какие-то, все не просмотрел.
Как и почти во всех таких проектах по картированию границ, здесь данные соответствуют международно-признанным границам и странам. Поэтому в аналитике где нужны ещё и, к примеру, границы Приднестровья, Южной Осетии или Абхазии и иных непризнанных территорий, эти данные необходимо дополнять.
Если Вы ищете данные с границами регионов и муниципалитетов, то на этот источник точно стоит обратить внимание. Например, данные по границам российских муниципалитетов там есть.
Данные в форматах SHP, GeoJSON, Geopackage.
Распространяются под лицензией CC-BY.
Созданы и поддерживаются Геолабораторией в университете William & Mary [3]
Ссылки:
[1] https://www.geoboundaries.org
[2] https://github.com/wmgeolab/geoBoundaries
[3] https://sites.google.com/view/wmgeolab/
#opendata #boundaries #geodata #datasets
Давно хочу написать на эту тему, но она какая-то огромная, о доступных данных в США. Сейчас в Dateno проиндексировано по США ~1.2 миллиона датасетов [1] из которых более 300 тысяч с портала data.gov. Это много, но есть и побольше.
Для сравнения по Германии есть 2.7 миллионов наборов данных [2].
Почему так? Потому что в Германии есть несколько государственных каталогов геоданных где они сверхдетально нарезали данные по малым сообществам. То есть это скорее про форму упаковки данных, чем про реальный их объём.
Но есть и другие факторы
Первый фактор в том что в США из-за их конфедеративной модели государства очень много данных находится в ведении отдельных штатов, а также городов и муниципалитетов (counties), в особенности это касается геоданных которых в США очень много и они очень рассеяны по разным сайтам
Второй фактор в том что многие дата продукты госорганами в США делаются ещё до того как сам термин открытые данные появился и до сих пор публикуются очень консервативно, выгрузками на FTP серверах. Соответственно чтобы превратить их в датасеты надо их правильно индексировать обогащая метаданными которые реконструировать из таблиц на веб сайтах, форм поиска и запроса и тд.
Наглядный пример, данные TIGER [2] (Topologically Integrated Geographic Encoding and Referencing database) информационной системы Бюро переписи США. Это десятки тысяч, может быть даже больше, файлов с геоданными с детализацией до городов и муниципалитетов и ещё и за разные годы. Они доступны через FTP сервер службы. [4] Но лишь в малой степени проиндексированы на национальном портале data.gov
Таких примеров много, это и база Sciencebase [5] USGS (Геологической службы США), и большие объёмы научных данных созданных и опубликованных в репозиториях финансируемых NSF и многое другое.
Я бы сказал если в каких то странах пр-ва пытаются завышать число реальных датасетов на национальных дата порталах, то в США ровно наоборот. Есть ощущение что команда data.gov совершенное не спешит его развивать, хотя от 2 до 5 миллионов наборов данных они могли бы добавить туда без феноменальных усилий.
В общем, лентяи;) Даже австралийцы сделали агрегатор и поисковик по госданным на базе движка Magda.
Ссылки:
[1] https://dateno.io/search?refinementList%5Bsource.countries.name%5D%5B0%5D=United%20States
[2] https://dateno.io/search?refinementList%5Bsource.countries.name%5D%5B0%5D=Germany
[3] https://tigerweb.geo.census.gov
[4] https://www2.census.gov/geo/tiger/
[5] https://www.sciencebase.gov/
#opendata #usa #geodata #datasets
Для сравнения по Германии есть 2.7 миллионов наборов данных [2].
Почему так? Потому что в Германии есть несколько государственных каталогов геоданных где они сверхдетально нарезали данные по малым сообществам. То есть это скорее про форму упаковки данных, чем про реальный их объём.
Но есть и другие факторы
Первый фактор в том что в США из-за их конфедеративной модели государства очень много данных находится в ведении отдельных штатов, а также городов и муниципалитетов (counties), в особенности это касается геоданных которых в США очень много и они очень рассеяны по разным сайтам
Второй фактор в том что многие дата продукты госорганами в США делаются ещё до того как сам термин открытые данные появился и до сих пор публикуются очень консервативно, выгрузками на FTP серверах. Соответственно чтобы превратить их в датасеты надо их правильно индексировать обогащая метаданными которые реконструировать из таблиц на веб сайтах, форм поиска и запроса и тд.
Наглядный пример, данные TIGER [2] (Topologically Integrated Geographic Encoding and Referencing database) информационной системы Бюро переписи США. Это десятки тысяч, может быть даже больше, файлов с геоданными с детализацией до городов и муниципалитетов и ещё и за разные годы. Они доступны через FTP сервер службы. [4] Но лишь в малой степени проиндексированы на национальном портале data.gov
Таких примеров много, это и база Sciencebase [5] USGS (Геологической службы США), и большие объёмы научных данных созданных и опубликованных в репозиториях финансируемых NSF и многое другое.
Я бы сказал если в каких то странах пр-ва пытаются завышать число реальных датасетов на национальных дата порталах, то в США ровно наоборот. Есть ощущение что команда data.gov совершенное не спешит его развивать, хотя от 2 до 5 миллионов наборов данных они могли бы добавить туда без феноменальных усилий.
В общем, лентяи;) Даже австралийцы сделали агрегатор и поисковик по госданным на базе движка Magda.
Ссылки:
[1] https://dateno.io/search?refinementList%5Bsource.countries.name%5D%5B0%5D=United%20States
[2] https://dateno.io/search?refinementList%5Bsource.countries.name%5D%5B0%5D=Germany
[3] https://tigerweb.geo.census.gov
[4] https://www2.census.gov/geo/tiger/
[5] https://www.sciencebase.gov/
#opendata #usa #geodata #datasets
Свежий интересный доклад The UK government as a data provider for AI [1] о том используют ли LLM госсайты Великобритании и официальные государственные данные. Результаты таковы что контент с официальных сайтов активно используется, а датасеты из data.gov.uk практически нет. Результат совершенно неудивительный поскольку основные LLM тренировали на бесконечном количестве текстов собранных с помощью Common Crawl или своими ботам или из поискового индекса, как у Google и Microsoft. В общем-то не на данных, строго говоря. Причин этому много, я бы обозначил основной причиной что датасеты для ИИ в государстве никто не готовил и датасеты с большим числом текстов также.
Рекомендации в докладе вполне разумные и включают:
1. Публиковать данные более пригодными для ИИ (AI ready)
2. Сделать ревизию доступности контента для AI краулеров.
3. Создать национальную дата библиотеку для AI
Последний пункт это про создание специализированного каталога данных высокого качества. О таких проектах давно и много где говорят, вероятность появления его в Великобритании растёт, это не первый доклад где я о таком читаю.
Текст доклада опубликован Институтом открытых данных (Великобритания) и у них же в этом году выходило ещё одно исследование From co-generated data to generative AI [2] о том как устроено обучение ИИ на данных краудсорсинга и соцсетей. Ничего революционного, но чтение полезное.
Ссылки:
[1] https://theodi.cdn.ngo/media/documents/The_UK_government_as_a_data_provider_for_AI.pdf
[2] https://wp.oecd.ai/app/uploads/2024/12/From-co-generated-data-to-generative-AI-1.pdf
#opendata #datasets #ai #uk #readings
Рекомендации в докладе вполне разумные и включают:
1. Публиковать данные более пригодными для ИИ (AI ready)
2. Сделать ревизию доступности контента для AI краулеров.
3. Создать национальную дата библиотеку для AI
Последний пункт это про создание специализированного каталога данных высокого качества. О таких проектах давно и много где говорят, вероятность появления его в Великобритании растёт, это не первый доклад где я о таком читаю.
Текст доклада опубликован Институтом открытых данных (Великобритания) и у них же в этом году выходило ещё одно исследование From co-generated data to generative AI [2] о том как устроено обучение ИИ на данных краудсорсинга и соцсетей. Ничего революционного, но чтение полезное.
Ссылки:
[1] https://theodi.cdn.ngo/media/documents/The_UK_government_as_a_data_provider_for_AI.pdf
[2] https://wp.oecd.ai/app/uploads/2024/12/From-co-generated-data-to-generative-AI-1.pdf
#opendata #datasets #ai #uk #readings
Я тут задумался над тем какие практические инструменты с LLM внутри я использую в работе и для чего хотелось бы использовать ещё. Хотелось бы, для многого конечно, но не всё ещё существует
Самое очевидное это переписывание текстов с помощью DeepL Write. Очень удобно для переписке и публикаций не на родном языке, поскольку сильно выправляет текст. Похоже на Grammarly, но ощущение что итоговый текст гораздо лучше и поддерживается не только английский язык. Главный минус пока только в том что поддерживаются только 8 языков. В любом случае очень удобно для публикации в англоязычных и других соцсетях
Совсем не такое очевидное, но важное для меня это сбор информации о дата каталогах. Это довольно специфическая лично моя задача по обновлению реестра каталогов данных в Dateno. Этот процесс на текущей стадии ручной, поскольку автоматизированный ранее собранных каталогов уже выполнен и оставшаяся часть работы - это ручная разметка. В частности вручную проставляется инфа по каталогу данных:
- название
- описание
- название владельца
- тип владельца (гос-во, муниципалитет, ученые и тд.)
- тематики
- теги
А также простановка геопривязки для тех ресурсов у которых её нет или если выясняется что они уровня регионов.
Это много ручной работы напрямую влияющей на качество данных в Dateno, поскольку тип владельца, геопривязки и тематики идут в фасеты поиска, а остальные поля отображаются в карточках датасетов.
Оказалось что Perplexity отлично выдаёт ответы на такие вопросы как:
- Who owns <> website ?
- About what this website is <> ?
А также, что очень практически удобно, Perplexity умеет точно отвечать на такие вопросы как "What is ISO3166-2 code of the Magallanes and Chilean Antarctica ?" и выдавать точный код.
Скорее всего Perplexity можно заменить на другую модель, но и текущие результаты вполне полезны.
Сейчас в Dateno около 18% (3.4 миллиона) наборов данных не имеют пометки типа владельца данных, а 2.4 миллиона не имеют привязки к стране/территории.
Это, в любом случае лучше чем у Google Dataset Search, но всё ещё недостаточно хорошо.
Применение LLM в повышении качества метаданных кажется очень реалистичной задачей.
#ai #thoughts #dateno #datasets #data
Самое очевидное это переписывание текстов с помощью DeepL Write. Очень удобно для переписке и публикаций не на родном языке, поскольку сильно выправляет текст. Похоже на Grammarly, но ощущение что итоговый текст гораздо лучше и поддерживается не только английский язык. Главный минус пока только в том что поддерживаются только 8 языков. В любом случае очень удобно для публикации в англоязычных и других соцсетях
Совсем не такое очевидное, но важное для меня это сбор информации о дата каталогах. Это довольно специфическая лично моя задача по обновлению реестра каталогов данных в Dateno. Этот процесс на текущей стадии ручной, поскольку автоматизированный ранее собранных каталогов уже выполнен и оставшаяся часть работы - это ручная разметка. В частности вручную проставляется инфа по каталогу данных:
- название
- описание
- название владельца
- тип владельца (гос-во, муниципалитет, ученые и тд.)
- тематики
- теги
А также простановка геопривязки для тех ресурсов у которых её нет или если выясняется что они уровня регионов.
Это много ручной работы напрямую влияющей на качество данных в Dateno, поскольку тип владельца, геопривязки и тематики идут в фасеты поиска, а остальные поля отображаются в карточках датасетов.
Оказалось что Perplexity отлично выдаёт ответы на такие вопросы как:
- Who owns <> website ?
- About what this website is <> ?
А также, что очень практически удобно, Perplexity умеет точно отвечать на такие вопросы как "What is ISO3166-2 code of the Magallanes and Chilean Antarctica ?" и выдавать точный код.
Скорее всего Perplexity можно заменить на другую модель, но и текущие результаты вполне полезны.
Сейчас в Dateno около 18% (3.4 миллиона) наборов данных не имеют пометки типа владельца данных, а 2.4 миллиона не имеют привязки к стране/территории.
Это, в любом случае лучше чем у Google Dataset Search, но всё ещё недостаточно хорошо.
Применение LLM в повышении качества метаданных кажется очень реалистичной задачей.
#ai #thoughts #dateno #datasets #data
Про плохие практики публикации открытых данных, вот пример совершенно неожиданный, дата хаб штата Массачусетс (США) [1].
С виду он неплохо выглядит, по крайней мере внешне, но, это не должно обманывать, у него есть несколько системных недостатков:
1. Это не каталог данных, а список внешних ресурсов. Практически все ссылки ведут на другие сайты принадлежащие штату или федеральной власти, вроде сайта переписи census.gov
2. Наборов данных там всего 384 что очень мало, потому что на одном только портале города Кембридж (входит в штат) есть 432 набора данных [2]
3. В поиске нет возможности фильтровать ни по одному из фильтров кроме темы
4. Нет API, нет экспорта метаданных,
5. Часть ссылок вообще ведут на страницы сервиса Tableau с дашбордами откуда данные не скачать без авторизации [3]
В общем-то для США это довольно редкий пример, потому как там почти все порталы открытых данных сделаны, либо на движке Socrata, либо CKAN, либо ArcGIS Hub.
При этом у штата есть вполне приличный по размеру и содержанию каталог геоданных [4] с 2439 наборами данных, включая исторические.
Впрочем я уже писал о том что в США важные особенности развития открытых данных - это высокая их фрагментированность, рассеяность по множеству ресурсов и в том что геоданных и научных данных значительно больше всех остальных.
Ссылки:
[1] https://data.mass.gov
[2] https://data.cambridgema.gov/browse
[3] https://public.tableau.com/app/profile/drap4687/viz/MassachusettsTrialCourtChargesDashboard/AllCharges
[4] https://gis.data.mass.gov/search
#opendata #datasets #data #usa #geodata
С виду он неплохо выглядит, по крайней мере внешне, но, это не должно обманывать, у него есть несколько системных недостатков:
1. Это не каталог данных, а список внешних ресурсов. Практически все ссылки ведут на другие сайты принадлежащие штату или федеральной власти, вроде сайта переписи census.gov
2. Наборов данных там всего 384 что очень мало, потому что на одном только портале города Кембридж (входит в штат) есть 432 набора данных [2]
3. В поиске нет возможности фильтровать ни по одному из фильтров кроме темы
4. Нет API, нет экспорта метаданных,
5. Часть ссылок вообще ведут на страницы сервиса Tableau с дашбордами откуда данные не скачать без авторизации [3]
В общем-то для США это довольно редкий пример, потому как там почти все порталы открытых данных сделаны, либо на движке Socrata, либо CKAN, либо ArcGIS Hub.
При этом у штата есть вполне приличный по размеру и содержанию каталог геоданных [4] с 2439 наборами данных, включая исторические.
Впрочем я уже писал о том что в США важные особенности развития открытых данных - это высокая их фрагментированность, рассеяность по множеству ресурсов и в том что геоданных и научных данных значительно больше всех остальных.
Ссылки:
[1] https://data.mass.gov
[2] https://data.cambridgema.gov/browse
[3] https://public.tableau.com/app/profile/drap4687/viz/MassachusettsTrialCourtChargesDashboard/AllCharges
[4] https://gis.data.mass.gov/search
#opendata #datasets #data #usa #geodata
В мире очень много данных о которых мало кто знает (с)
Большой срез научных данных - это данные о погоде, климате и наблюдениях за морями и океанами. Всё это является частью метеорологии и климатологии наук которые изначально про работу с большими данными, поскольку данные метеонаблюдений, спутниковых снимков и тд. - это реально большие объёмы данных поступающих в реальном времени.
Так вот большая часть этих данных в мире собирается с помощью открытого кода и публикуется в форме датасетов в каталогах данных на базе движка ERDDAP [1]. Это довольно старый программный продукт, разработанный Национальным управлением океанических и атмосферных исследований и используемый как каталог научных данных с возможностью работать с данными через API, в виде графов, таблиц и с первичными данными в формате NetCDF.
В общей сложности в мире более 100 инсталляций ERDDAP, большая их часть находится в США, но есть и в Австралии, Японии, странах ЕС и ряде других. В совокупности это более 100 тысяч наборов данных, а реальный объём данных сложно измерить, но можно исходить из того что там минимум сотни терабайт, а скорее больше.
В реестре Dateno тоже есть записи с серверами ERDDAP [2] и пока их там чуть менее 70, по большинству из них ещё не собраны нужные метаданные и сами данные ещё не индексируются.
В ближайшие недели/месяцы мы, конечно, индексировать их начнём, поскольку они неплохо стандартизированы и пригодны для индексации. Но это та область которая как бы существует сама по себе, узкая нишевая научная инфраструктура в которой, в принципе, большинство исследователей и так знают где что искать.
Поэтому для Dateno эти каталоги данных пока не первоприоритетны, но они несомненно интересны для понимания того как устроены данных в отдельных научных дисциплинах. А что то и так индексируется с существующих дата каталогов где есть ссылки на данные из ERDDAP [3]
Ссылки:
[1] https://github.com/ERDDAP
[2] https://dateno.io/registry/catalog/cdi00004521/
[3] https://dateno.io/search?query=ERDDAP
#opendata #dataportals #datasets #oceans #climatology
Большой срез научных данных - это данные о погоде, климате и наблюдениях за морями и океанами. Всё это является частью метеорологии и климатологии наук которые изначально про работу с большими данными, поскольку данные метеонаблюдений, спутниковых снимков и тд. - это реально большие объёмы данных поступающих в реальном времени.
Так вот большая часть этих данных в мире собирается с помощью открытого кода и публикуется в форме датасетов в каталогах данных на базе движка ERDDAP [1]. Это довольно старый программный продукт, разработанный Национальным управлением океанических и атмосферных исследований и используемый как каталог научных данных с возможностью работать с данными через API, в виде графов, таблиц и с первичными данными в формате NetCDF.
В общей сложности в мире более 100 инсталляций ERDDAP, большая их часть находится в США, но есть и в Австралии, Японии, странах ЕС и ряде других. В совокупности это более 100 тысяч наборов данных, а реальный объём данных сложно измерить, но можно исходить из того что там минимум сотни терабайт, а скорее больше.
В реестре Dateno тоже есть записи с серверами ERDDAP [2] и пока их там чуть менее 70, по большинству из них ещё не собраны нужные метаданные и сами данные ещё не индексируются.
В ближайшие недели/месяцы мы, конечно, индексировать их начнём, поскольку они неплохо стандартизированы и пригодны для индексации. Но это та область которая как бы существует сама по себе, узкая нишевая научная инфраструктура в которой, в принципе, большинство исследователей и так знают где что искать.
Поэтому для Dateno эти каталоги данных пока не первоприоритетны, но они несомненно интересны для понимания того как устроены данных в отдельных научных дисциплинах. А что то и так индексируется с существующих дата каталогов где есть ссылки на данные из ERDDAP [3]
Ссылки:
[1] https://github.com/ERDDAP
[2] https://dateno.io/registry/catalog/cdi00004521/
[3] https://dateno.io/search?query=ERDDAP
#opendata #dataportals #datasets #oceans #climatology
В рубрике как это устроено у них несколько проектов с открытыми данными по всем государственным доменам в США.
.gov data [1] база всех доменов в зоне .gov, создана и актуализируется Cybersecurity and Infrastructure Security Agency, доступно в виде датасетов CSV файлов и файлов зоны .gov для DNS. Ведётся как полноценный дата продукт, регулярно обновляется.
GDA/govt-urls [3] репозиторий от U.S. General Services Administration с актуальным перечнем доменов/ссылок на все домены относящиеся к государству федеральные, уровня штатов, локальные, квазигосударственные и др. Огромное их число не в домене .gov кстати
ScanGov [4] публичный проект сканирования госсайтов на предмет соблюдения обязательных требований, рекомендаций и тд. В общем, лучшие практики. Создано в Civic Hacking Agency, использует базы сайтов выше и доступны новые датасеты [5]
Analytics.USA.gov [6] монитор статистики по большинству федеральных сайтов США. Отдаёт данные датасетами и API.
Service Status Checker [7] сервис проверки, мониторинга и уведомлений о недоступности для геопространственных сервисов. Мониторит большое число государственных геопространственных API в США, в основном это сервисы на базе ArcGIS и Geoserver, но не только их.
Ссылки:
[1] https://github.com/cisagov/dotgov-data
[2] https://get.gov/about/data/
[3] https://github.com/GSA/govt-urls
[4] https://scangov.org/
[5] https://docs.scangov.org/data
[6] https://analytics.usa.gov/
[7] https://statuschecker.fgdc.gov/
#opendata #government #domains #datasets
.gov data [1] база всех доменов в зоне .gov, создана и актуализируется Cybersecurity and Infrastructure Security Agency, доступно в виде датасетов CSV файлов и файлов зоны .gov для DNS. Ведётся как полноценный дата продукт, регулярно обновляется.
GDA/govt-urls [3] репозиторий от U.S. General Services Administration с актуальным перечнем доменов/ссылок на все домены относящиеся к государству федеральные, уровня штатов, локальные, квазигосударственные и др. Огромное их число не в домене .gov кстати
ScanGov [4] публичный проект сканирования госсайтов на предмет соблюдения обязательных требований, рекомендаций и тд. В общем, лучшие практики. Создано в Civic Hacking Agency, использует базы сайтов выше и доступны новые датасеты [5]
Analytics.USA.gov [6] монитор статистики по большинству федеральных сайтов США. Отдаёт данные датасетами и API.
Service Status Checker [7] сервис проверки, мониторинга и уведомлений о недоступности для геопространственных сервисов. Мониторит большое число государственных геопространственных API в США, в основном это сервисы на базе ArcGIS и Geoserver, но не только их.
Ссылки:
[1] https://github.com/cisagov/dotgov-data
[2] https://get.gov/about/data/
[3] https://github.com/GSA/govt-urls
[4] https://scangov.org/
[5] https://docs.scangov.org/data
[6] https://analytics.usa.gov/
[7] https://statuschecker.fgdc.gov/
#opendata #government #domains #datasets