Кстати, помните я расхваливал китайский портал/агрегатор научных данных SciDb [1].
Так вот его можно не только хвалить. После некоторого исследования его содержания он на 100% соответствует подходу "главное не быть, а казаться". Из заявленных 10 миллионов наборов данных лишь 18 тысяч имеют присоединённые файлы и загружены через сам портал, ещё 754 тысячи собраны из нескольких больших открытых порталов научных данных таких как Zenodo и PANGAEA, а всё остальное - это просто слепок поискового индекса по данным DataCite, сильно замусоренного и, объективно, без значимых метаданных, да и не факт что ссылки на сами данные.
С одной стороны, как обидно, так мало данных. С другой стороны, очередное подтверждение приоритетов индексирования и то что из SciDB можно собирать только те данные что туда были загружены. Другой вопрос что отфильтровать их непросто.
В любом случае удивительно то что вместо индексации тех же геномных данных китайцы пошли по этому пути.
Ссылки:
[1] https://www.scidb.cn
#opendata #china #datasets #datacatalogs
Так вот его можно не только хвалить. После некоторого исследования его содержания он на 100% соответствует подходу "главное не быть, а казаться". Из заявленных 10 миллионов наборов данных лишь 18 тысяч имеют присоединённые файлы и загружены через сам портал, ещё 754 тысячи собраны из нескольких больших открытых порталов научных данных таких как Zenodo и PANGAEA, а всё остальное - это просто слепок поискового индекса по данным DataCite, сильно замусоренного и, объективно, без значимых метаданных, да и не факт что ссылки на сами данные.
С одной стороны, как обидно, так мало данных. С другой стороны, очередное подтверждение приоритетов индексирования и то что из SciDB можно собирать только те данные что туда были загружены. Другой вопрос что отфильтровать их непросто.
В любом случае удивительно то что вместо индексации тех же геномных данных китайцы пошли по этому пути.
Ссылки:
[1] https://www.scidb.cn
#opendata #china #datasets #datacatalogs
На днях я накатывал очередной обновление реестра каталогов данных, Dateno registry [1] тот самый который раньше был Common Data Index, а потом стал ядром поисковика по данным.
Важно то что он сам по себе также является продуктом, открытым, бесплатным, под свободной лицензией как база источников открытых и общедоступных данных. Самое очевидное применение его разработчиками национальных порталов открытых данных для агрегации на них данных с региональных, муниципальных и других порталов своей страны.
Некоторые цифры реестра видны на сайте, а некоторые можно подсчитать поработав в этим датасетом напрямую. Такие цифры на сегодня.
По типам каталогов данных
- 10 099 каталогов данных всего, из них:
— 5944 каталога геоданных
— 2732 портала открытых данных
— 871 репозиторий научных данных
— 276 каталогов индикаторов
— 276 всех остальных каталогов данных
По точкам подключения к API
- 35 404 точек подключения к API 99 различных типов API
По внешним идентификаторам:
- 777 идентификаторов каталогов данных в других источниках таких как re3data, datacatalogs.org, roar, wikidata и других
По используемому ПО:
- 119 типов ПО каталогов зарегистрировано
- 89% каталогов внесены с идентификацией типа ПО и только 11 процентов как отдельная разработка
По предметным областям
- 2158 каталогов имеют тематическую привязку в виде хотя бы одной темы, это около 21% всех каталогов данных
Это самый крупный каталог источников данных на сегодняшний день, сравнимый только с re3data и fairsharing, но они используются только для научных баз данных.
А наибольшие ограничения у реестра сейчас в том что у 66% каталогов данных не указан тип владельца и у 15% не идентифицирована страна к которой каталог относится. Если страну ещё можно идентифицировать по доменной зоне, то тип владельца каталога определяется, пока, только вручную. А приоритет ручной проверки проставлен от числа наборов данных в каталоге. Если в поисковый индекс Dateno попадает источник где есть более 1000 наборов данных то он становится кандидатом для ручной проверки и обновления метаданных.
И это, напомню, цифры именно по реестру каталогов данных. Потому что по индексируемым датасетам статистика совсем другая.
Ссылки:
[1] https://dateno.io/registry
#opendata #data #datasets #datacatalogs
Важно то что он сам по себе также является продуктом, открытым, бесплатным, под свободной лицензией как база источников открытых и общедоступных данных. Самое очевидное применение его разработчиками национальных порталов открытых данных для агрегации на них данных с региональных, муниципальных и других порталов своей страны.
Некоторые цифры реестра видны на сайте, а некоторые можно подсчитать поработав в этим датасетом напрямую. Такие цифры на сегодня.
По типам каталогов данных
- 10 099 каталогов данных всего, из них:
— 5944 каталога геоданных
— 2732 портала открытых данных
— 871 репозиторий научных данных
— 276 каталогов индикаторов
— 276 всех остальных каталогов данных
По точкам подключения к API
- 35 404 точек подключения к API 99 различных типов API
По внешним идентификаторам:
- 777 идентификаторов каталогов данных в других источниках таких как re3data, datacatalogs.org, roar, wikidata и других
По используемому ПО:
- 119 типов ПО каталогов зарегистрировано
- 89% каталогов внесены с идентификацией типа ПО и только 11 процентов как отдельная разработка
По предметным областям
- 2158 каталогов имеют тематическую привязку в виде хотя бы одной темы, это около 21% всех каталогов данных
Это самый крупный каталог источников данных на сегодняшний день, сравнимый только с re3data и fairsharing, но они используются только для научных баз данных.
А наибольшие ограничения у реестра сейчас в том что у 66% каталогов данных не указан тип владельца и у 15% не идентифицирована страна к которой каталог относится. Если страну ещё можно идентифицировать по доменной зоне, то тип владельца каталога определяется, пока, только вручную. А приоритет ручной проверки проставлен от числа наборов данных в каталоге. Если в поисковый индекс Dateno попадает источник где есть более 1000 наборов данных то он становится кандидатом для ручной проверки и обновления метаданных.
И это, напомню, цифры именно по реестру каталогов данных. Потому что по индексируемым датасетам статистика совсем другая.
Ссылки:
[1] https://dateno.io/registry
#opendata #data #datasets #datacatalogs
В рубрике интересных продуктов для публикации данных малоизвестный pycsw [1] движок с открытым кодом для публикации метаданных для геоданных. Поддерживает стандарты STAC API, CSW, OpenAPI, OGC Collections, OpenSearch, OAI-PMH и даже SRU, который, скорее, для библиотечных систем.
Имеет немного внедрений, около 50 по всему миру [2] во всяком случае тех что известны самим разработчикам.
Сильно менялся от версии к версии. До версии 3.0 был просто движком для публикации CSW каталогов, а с версии 3.0 чем-то стал конкурировать с геосервером или дополнять, тут уж как посмотреть.
С точки зрения архитектуры штука не то чтобы сильно современная, но открытый код, но расширяется плагинами и, в целом, функции индексации геоданных может выполнять неплохо если прикрутить к нему интерфейс, API для управления и тд.
Ссылки:
[1] https://pycsw.org
[2] https://raw.githubusercontent.com/geopython/pycsw.org/gh-pages/live-deployments.geojson
#opendata #geodata #datacatalogs #opensource
Имеет немного внедрений, около 50 по всему миру [2] во всяком случае тех что известны самим разработчикам.
Сильно менялся от версии к версии. До версии 3.0 был просто движком для публикации CSW каталогов, а с версии 3.0 чем-то стал конкурировать с геосервером или дополнять, тут уж как посмотреть.
С точки зрения архитектуры штука не то чтобы сильно современная, но открытый код, но расширяется плагинами и, в целом, функции индексации геоданных может выполнять неплохо если прикрутить к нему интерфейс, API для управления и тд.
Ссылки:
[1] https://pycsw.org
[2] https://raw.githubusercontent.com/geopython/pycsw.org/gh-pages/live-deployments.geojson
#opendata #geodata #datacatalogs #opensource
В рубрике интересных малоизвестных проектов по публикации данных WMO Information System (WIS) 2.0 [1] проект Всемирной метеорологической организации по стандартизированному и систематизированному сбору данных о местной погоде от национальных метеорологических агентств. WIS 2.0 представляет собой набор стандартов по предоставлению данных и для упрощения работы по стандартам WMO предоставляет открытое и бесплатное ПО WIS 2 in a box [2] в которое поступает данные со станций метеонаблюдения и данные предоставляются в виде OGC API (стандарт геоданных) через встроенный внутрь движок pygeoapi [3].
Все публикуемые в WIS 2.0 in a box стандартизированы, там всего несколько коллекций: метаданные, станции, уведомления о данных и ежечасные синоптические наблюдения.
Большая часть инсталляций WIS 2.0 in a box общедоступны, но и не очевидно может быть где найти, но и это не так сложно, если захотеть.
Вот примеры серверов с WIS 2 in a box:
- США https://wis2node.nws.noaa.gov
- Белиз https://wis.nms.gov.bz
- Казахстан https://wis2box.kazhydromet.kz
- Россия https://wis2box.mecom.ru
- Китай https://wis2node.wis.cma.cn/
И так далее, таких инсталляций довольно много, что делает pygeoapi одним из довольно популярных движков для публикации геоданных.
P.S. Мне так и не удалось найти инсталляции WIS 2.0 in a box в Армении, возможно его там и нет, а данные передаются каким-то другим образом. Как я помню, синоптические данные в странах СНГ собирались через Росгидромет.
Ссылки:
[1] https://community.wmo.int/en/activity-areas/wis
[2] https://docs.wis2box.wis.wmo.int/en/1.0b7/index.html
[3] https://pygeoapi.io/
#opendata #datacatalogs #geodata #datasets #synoptic #weather
Все публикуемые в WIS 2.0 in a box стандартизированы, там всего несколько коллекций: метаданные, станции, уведомления о данных и ежечасные синоптические наблюдения.
Большая часть инсталляций WIS 2.0 in a box общедоступны, но и не очевидно может быть где найти, но и это не так сложно, если захотеть.
Вот примеры серверов с WIS 2 in a box:
- США https://wis2node.nws.noaa.gov
- Белиз https://wis.nms.gov.bz
- Казахстан https://wis2box.kazhydromet.kz
- Россия https://wis2box.mecom.ru
- Китай https://wis2node.wis.cma.cn/
И так далее, таких инсталляций довольно много, что делает pygeoapi одним из довольно популярных движков для публикации геоданных.
P.S. Мне так и не удалось найти инсталляции WIS 2.0 in a box в Армении, возможно его там и нет, а данные передаются каким-то другим образом. Как я помню, синоптические данные в странах СНГ собирались через Росгидромет.
Ссылки:
[1] https://community.wmo.int/en/activity-areas/wis
[2] https://docs.wis2box.wis.wmo.int/en/1.0b7/index.html
[3] https://pygeoapi.io/
#opendata #datacatalogs #geodata #datasets #synoptic #weather
К вопросу о наличии данных о странах, есть два взгляда на это. Первый есть ли вообще какие-то данные о стране в структурированном или неструктурированном виде, не обязательно из источников внутри страны. И второй в том есть ли структурированные источники данных внутри страны. В Dateno идёт агрегация структурированных источников и данные по странам, находятся, или в глобальных агрегаторах вроде индикаторов Всемирного банка, BIS, WHO и других, либо из самих стран, либо, реже, из глобальных и региональных систем раскрытия научных или статистических данных.
И сейчас есть 24 страны по которым нет источников структурированных данных внутри страны. Фактически, ни одного каталога данных: открытые данные, геопорталы, индикаторы, ничего нет.
Страны можно разделить на 3 типа:
- совсем небольшие развитые: Монако, Сан Марино. Их данные агрегируются странами их окружающими
- страны в длительном политическом / экономическом кризисе
- совсем бедные страны
По последним двум группам минимальные инфраструктурные данные есть на Humanitarian Data Exchange [1].
А про развитые страны где тоже маловато данных я ранее писал. Но мало, не значит нет.
В любом случае в Dateno есть уже полное покрытие всех стран именно за счёт данных из глобальных агрегаторов.
Ссылки:
[1] https://data.humdata.org
#opendata #nodata #datacatalogs
И сейчас есть 24 страны по которым нет источников структурированных данных внутри страны. Фактически, ни одного каталога данных: открытые данные, геопорталы, индикаторы, ничего нет.
Страны можно разделить на 3 типа:
- совсем небольшие развитые: Монако, Сан Марино. Их данные агрегируются странами их окружающими
- страны в длительном политическом / экономическом кризисе
- совсем бедные страны
По последним двум группам минимальные инфраструктурные данные есть на Humanitarian Data Exchange [1].
А про развитые страны где тоже маловато данных я ранее писал. Но мало, не значит нет.
В любом случае в Dateno есть уже полное покрытие всех стран именно за счёт данных из глобальных агрегаторов.
┏━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━┓
┃ Alpha-2 ┃ Name ┃ Internet TLD ┃
┡━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━┩
│ NE │ Niger (the) │ .ne │
│ TM │ Turkmenistan │ .tm │
│ AF │ Afghanistan │ .af │
│ SD │ Sudan (the) │ .sd │
│ SL │ Sierra Leone │ .sl │
│ KN │ Saint Kitts and Nevis │ .kn │
│ ER │ Eritrea │ .er │
│ KM │ Comoros (the) │ .km │
│ SM │ San Marino │ .sm │
│ SY │ Syrian Arab Republic (the) │ .sy │
│ CF │ Central African Republic (the) │ .cf │
│ GQ │ Equatorial Guinea │ .gq │
│ GA │ Gabon │ .ga │
│ GW │ Guinea-Bissau │ .gw │
│ VC │ Saint Vincent and the Grenadines │ .vc │
│ GN │ Guinea │ .gn │
│ SZ │ Eswatini │ .sz │
│ TD │ Chad │ .td │
│ GD │ Grenada │ .gd │
│ MC │ Monaco │ .mc │
│ KP │ Korea (the Democratic People's Republic of) │ .kp │
│ ST │ Sao Tome and Principe │ .st │
│ DJ │ Djibouti │ .dj │
│ TL │ Timor-Leste │ .tl │
├─────────┼────────────────────────────────────────────────┼──────────────┤
│ Total │ 24 │ │
└─────────┴────────────────────────────────────────────────┴──────────────┘
Ссылки:
[1] https://data.humdata.org
#opendata #nodata #datacatalogs
Одна из стран по которой пока в Dateno мало датасетов, всего 58 тысяч, это Индия. 58 тысяч датасетов на страну в более чем 1 млрд человек это очень мало хотя объективно причины и понятны.
В Dateno сейчас 46 каталогов данных связанных с Индией [1], они сейчас обновляются и не все доступны и не все включены.
Итак что с открытыми данными в Индии:
1. В Индии сильная централизация данных на национальном портале data.gov.in Это самописный продукт где заявляется 500+ тысяч дата ресурсов. У его создателей свое восприятие мира и по факту, эти 500+ тысяч ресурсов - это файлы, а то что принято в мире называть датасетами они называют каталогами. Их всего 12.6+ тысяч. Примерно по 40 файлов на один каталог. Поэтому, с одной стороны индийский портал данных кажется огромным, а с другой, совсем нет. Это всего +12.6 тысяч наборов данных для поискового индекса. А это уже не так много и не так масштабно. Что ещё показательно на нац портале не указываются объёмы хранимых данных, а это один из верных признаков что физического объёма там немного. В любом случае стандартизированного API там нет, надо делать парсер их API/веб страниц
2. Индия страна большая, но сравнительно небогатая. Не у всех регионов есть свои информационные системы, геопорталы и тд. Они постепенно появляются, но в общем то есть не у каждого штата.
3. Официальная статистика тоже не отдаётся стандартизированными интерфейсами, а отдельный портал открытых данных [2] и ещё несколько публичных ресурсов о которых я ранее писал.
В принципе же Индию я лично отношу пока к категории стран со своей большей спецификой в работе с данными. Сейчас это: Китай, Россия, Индия.
У меня пока ключевой вопрос в том как измерять качество покрытия поиска Dateno по странам. В пропорции к населению, к ВВП, индексу развития цифровой инфраструктуры (ООН), индексу демократизации или ещё чему-то? Или всем сразу?
При этом понятно что это, одновременно, оценка, и качество наполнения реестра и поискового индекса Dateno, и развитости культуры работы с данными в стране.
Можно свой индекс "забабахать" World data discovery index;)
Ссылки:
[1] https://dateno.io/registry/country/IN
[2] https://esankhyiki.mospi.gov.in
#opendata #india #datasets #datacatalogs
В Dateno сейчас 46 каталогов данных связанных с Индией [1], они сейчас обновляются и не все доступны и не все включены.
Итак что с открытыми данными в Индии:
1. В Индии сильная централизация данных на национальном портале data.gov.in Это самописный продукт где заявляется 500+ тысяч дата ресурсов. У его создателей свое восприятие мира и по факту, эти 500+ тысяч ресурсов - это файлы, а то что принято в мире называть датасетами они называют каталогами. Их всего 12.6+ тысяч. Примерно по 40 файлов на один каталог. Поэтому, с одной стороны индийский портал данных кажется огромным, а с другой, совсем нет. Это всего +12.6 тысяч наборов данных для поискового индекса. А это уже не так много и не так масштабно. Что ещё показательно на нац портале не указываются объёмы хранимых данных, а это один из верных признаков что физического объёма там немного. В любом случае стандартизированного API там нет, надо делать парсер их API/веб страниц
2. Индия страна большая, но сравнительно небогатая. Не у всех регионов есть свои информационные системы, геопорталы и тд. Они постепенно появляются, но в общем то есть не у каждого штата.
3. Официальная статистика тоже не отдаётся стандартизированными интерфейсами, а отдельный портал открытых данных [2] и ещё несколько публичных ресурсов о которых я ранее писал.
В принципе же Индию я лично отношу пока к категории стран со своей большей спецификой в работе с данными. Сейчас это: Китай, Россия, Индия.
У меня пока ключевой вопрос в том как измерять качество покрытия поиска Dateno по странам. В пропорции к населению, к ВВП, индексу развития цифровой инфраструктуры (ООН), индексу демократизации или ещё чему-то? Или всем сразу?
При этом понятно что это, одновременно, оценка, и качество наполнения реестра и поискового индекса Dateno, и развитости культуры работы с данными в стране.
Можно свой индекс "забабахать" World data discovery index;)
Ссылки:
[1] https://dateno.io/registry/country/IN
[2] https://esankhyiki.mospi.gov.in
#opendata #india #datasets #datacatalogs
В рубрике как это устроено у них, открытые данные Палестинской Автономии. В реестр Dateno на сегодня 15 каталогов данных из Палестины [1] из которых 12 каталогов - это геопорталы на базе ArcGIS Server или ArcGIS Hub, 1 каталог микроданных и 2 каталога открытых данных. Основной opendata.ps можно сказать официальный портал открытых данных страны и и второй с наборами данных связанными с последними гуманитарными событиями https://data.techforpalestine.org/docs/datasets/ от Tech for Palestine.
Как и по многим других развивающимся странам гораздо больше данных о Палестине в международных организациях, в виде статистики или данных по гуманитарной инфраструктуре.
Многие из каталогов данных уже проиндексированы в Dateno, но не все. Сказывается ситуация с отсутствием сетевой нейтральности и того что не все источники данных индексируются из всех стран( Рано или поздно придётся приходить к использованию распределённых краулеров и тестированию доступности из разных стран.
Ссылки:
[1] https://dateno.io/registry/country/PS
#opendata #datacatalogs #palestine #datasets
Как и по многим других развивающимся странам гораздо больше данных о Палестине в международных организациях, в виде статистики или данных по гуманитарной инфраструктуре.
Многие из каталогов данных уже проиндексированы в Dateno, но не все. Сказывается ситуация с отсутствием сетевой нейтральности и того что не все источники данных индексируются из всех стран( Рано или поздно придётся приходить к использованию распределённых краулеров и тестированию доступности из разных стран.
Ссылки:
[1] https://dateno.io/registry/country/PS
#opendata #datacatalogs #palestine #datasets
В рубрике как это устроено у них портал открытых данных провинции Центральная Ява в Индонезии [1]. Отличается каким-то неимоверным числом опубликованных датасетов, там их чуть менее 200 тысяч что, конечно, очень много. Для сравнения на портале открытых данных США Data.gov всего опубликовано 300 тысяч датасетов. А тут всего одна провинция, да ещё и в Индонезии.
При этом, там почти нет геоданных или научных данных, зато бесконечное число файлов статистики и Excel файлов. Такое ощущение что они просто обыскали все компьютеры и выложили все найденные Excel файлы, сконвертировав некоторые из них в CSV.
Это пример того почему я говорил что сделать национальный портал открытых данных и быстро его наполнить вообще несложно. Сложно сделать его полезным.
Ссылки:
[1] https://data.jatengprov.go.id/dataset/
#opendata #indonesia #centraljava #datacatalogs
При этом, там почти нет геоданных или научных данных, зато бесконечное число файлов статистики и Excel файлов. Такое ощущение что они просто обыскали все компьютеры и выложили все найденные Excel файлы, сконвертировав некоторые из них в CSV.
Это пример того почему я говорил что сделать национальный портал открытых данных и быстро его наполнить вообще несложно. Сложно сделать его полезным.
Ссылки:
[1] https://data.jatengprov.go.id/dataset/
#opendata #indonesia #centraljava #datacatalogs
Ivan Begtin
В рубрике как это устроено у них портал открытых данных провинции Центральная Ява в Индонезии [1]. Отличается каким-то неимоверным числом опубликованных датасетов, там их чуть менее 200 тысяч что, конечно, очень много. Для сравнения на портале открытых данных…
Крупнейшие порталы открытых данных в мире, по критерию количества (не физического объёма) открытых данных и с более чем 100 тысячами наборов данных.
Открытые данные
- data.europe.eu - портал открытых данных Евросоюза, данные структур ЕС и агрегатор данных входящих в ЕС стран
- data.gov - национальный портал открытых данных США
- data.jatengprov.go.id портал открытых данных провинции Центральная Ява, Индонезия
- datos.gob.es - портал открытых данных Испании
- www.govdata.de - портал открытых данных Германии
Научные данные
- explore.openaire.eu - портал раскрытия результатов исследований в Европейском союзе, разные формы результатов, включая наборы данных
- zenodo.org - портал для раскрытия научных данных от CERN
- data.mendeley.com - портал агрегатор научных данных от Elsevier. Лукавят с числами, реально наборов данных значительно меньше заявленных 31 миллиона, поскольку за датасеты выдают, в том числе, отдельные машиночитаемые записи. Но несколько миллионов наборов данных точно есть.
- figshare.com - платформа и агрегатор научных данных от Digital Science
Геоданные
- data.amerigeoss.org - портал геоданных сообщества AmeriGEO, включающего все страны северной, центральной и южной америк
- hub.arcgis.com - платформа и агрегатор открытых данных от компании ArcGIS
- metadaten.geoportal-bw.de портал геоданных земли Baden-Wurttemberg в Германии
- geo.btaa.org - большой геопортал альянса университетов в США, чуть-чуть недотягивает до 100 тысяч датасетов
- atom.cuzk.cz - портал геоданных Чешского кадастра
- catalogue.geo-ide.developpement-durable.gouv.fr - каталог геоданных Франции
Данные для обучения ИИ
- www.kaggle.com - крупнейший каталог наборов данных для обучения ИИ
- huggingface.co - второй после Kaggle и стремительно набирающий популярность (и данные) каталог данных для обучения ИИ
Статистика
- data.worldbank.org - более 4-х миллионов индикаторов в системе Всемирного Банка, если рассматривать их в привязке к странам и территориям. Неочевидно если смотреть индикаторы на сайте, выясняется при использовании их API
- data.bis.org - многочисленные индикаторы банка международных расчётов
- data.ecb.europa.eu - огромное число индикаторов Европейского центрального банка
#opendata #datacatalogs #bigdata
Открытые данные
- data.europe.eu - портал открытых данных Евросоюза, данные структур ЕС и агрегатор данных входящих в ЕС стран
- data.gov - национальный портал открытых данных США
- data.jatengprov.go.id портал открытых данных провинции Центральная Ява, Индонезия
- datos.gob.es - портал открытых данных Испании
- www.govdata.de - портал открытых данных Германии
Научные данные
- explore.openaire.eu - портал раскрытия результатов исследований в Европейском союзе, разные формы результатов, включая наборы данных
- zenodo.org - портал для раскрытия научных данных от CERN
- data.mendeley.com - портал агрегатор научных данных от Elsevier. Лукавят с числами, реально наборов данных значительно меньше заявленных 31 миллиона, поскольку за датасеты выдают, в том числе, отдельные машиночитаемые записи. Но несколько миллионов наборов данных точно есть.
- figshare.com - платформа и агрегатор научных данных от Digital Science
Геоданные
- data.amerigeoss.org - портал геоданных сообщества AmeriGEO, включающего все страны северной, центральной и южной америк
- hub.arcgis.com - платформа и агрегатор открытых данных от компании ArcGIS
- metadaten.geoportal-bw.de портал геоданных земли Baden-Wurttemberg в Германии
- geo.btaa.org - большой геопортал альянса университетов в США, чуть-чуть недотягивает до 100 тысяч датасетов
- atom.cuzk.cz - портал геоданных Чешского кадастра
- catalogue.geo-ide.developpement-durable.gouv.fr - каталог геоданных Франции
Данные для обучения ИИ
- www.kaggle.com - крупнейший каталог наборов данных для обучения ИИ
- huggingface.co - второй после Kaggle и стремительно набирающий популярность (и данные) каталог данных для обучения ИИ
Статистика
- data.worldbank.org - более 4-х миллионов индикаторов в системе Всемирного Банка, если рассматривать их в привязке к странам и территориям. Неочевидно если смотреть индикаторы на сайте, выясняется при использовании их API
- data.bis.org - многочисленные индикаторы банка международных расчётов
- data.ecb.europa.eu - огромное число индикаторов Европейского центрального банка
#opendata #datacatalogs #bigdata
В рубрике как это устроено у них открытые данные в Великобритании. Самый очевидный опыт когда дело касается открытых данных. Один из эпицентров движухи про открытые данные в мире был именно в Великобритании и один из первых порталов государственных открытых данных data.gov.uk также появился именно там.
Сейчас там 67 тысяч наборов данных и сам портал выглядит если не запущенным, то точно не развивающимся уже несколько лет. Особенно если сравнить с общеевропейским порталом data.europe.eu или порталом открытых данных Франции data.gouv.fr.
Малоизвестная широкой публике особенность открытости данных в Великобритании - это огромное число академических порталов раскрытия данных. Фактически данные публикуются всеми исследовательскими центрами и университетами, либо в общих порталах открытого доступа и раскрытия research outputs, либо на специальных порталах с research data.
Параллельно с этим в Великобритании существует множество порталов открытых данных городов и отдельных графств, множество геопорталов и тд. В реестре Dateno сейчас 382 каталога данных страны и почти наверняка есть ещё неучтённые. Из каталогов которые можно выделить:
Открытые данные
- Resource Data https://www.resourcedata.org
Геоданные
- NERC Geonetwork https://csw-nerc1.ceda.ac.uk/geonetwork/
- CEDA Geonetwork https://csw.ceda.ac.uk/geonetwork
Научные данные
- British Antarctic Survey Data https://data.bas.ac.uk
#opendata #datasets #uk #datacatalogs
Сейчас там 67 тысяч наборов данных и сам портал выглядит если не запущенным, то точно не развивающимся уже несколько лет. Особенно если сравнить с общеевропейским порталом data.europe.eu или порталом открытых данных Франции data.gouv.fr.
Малоизвестная широкой публике особенность открытости данных в Великобритании - это огромное число академических порталов раскрытия данных. Фактически данные публикуются всеми исследовательскими центрами и университетами, либо в общих порталах открытого доступа и раскрытия research outputs, либо на специальных порталах с research data.
Параллельно с этим в Великобритании существует множество порталов открытых данных городов и отдельных графств, множество геопорталов и тд. В реестре Dateno сейчас 382 каталога данных страны и почти наверняка есть ещё неучтённые. Из каталогов которые можно выделить:
Открытые данные
- Resource Data https://www.resourcedata.org
Геоданные
- NERC Geonetwork https://csw-nerc1.ceda.ac.uk/geonetwork/
- CEDA Geonetwork https://csw.ceda.ac.uk/geonetwork
Научные данные
- British Antarctic Survey Data https://data.bas.ac.uk
#opendata #datasets #uk #datacatalogs
17-18 сентября я буду в Алма-Ата, в Казахстане, какое-то число встреч встреч уже запланировано, если задумаете со мной там пересечься, напишите.
А пока об открытых данных в Казахстане я неоднократно тут писал, в стране довольно контрастная ситуация когда одновременно есть портал данных data.egov.kz который хоть и называется порталом открытых данных, но по факту ничего открытого там нет. И параллельно существует геопортал НИПД где как раз именно открытые данные, но только пространственные и в отличие от data.egov.kz он сделан на типовом ПО GeoNode как раз предназначенном для раскрытия геоданных.
А главная особенность Казахстана в большом числе региональных геопорталов сделанных местными компаниями и, соответственно, на которых слои карт отдаются в каких-то собственных форматах вместо общепринятых.
И отдельно, важная тема, в Казахстане практически нет практики публикации научных данных. Либо эта культура ещё не сформировалась, либо публикация данных идёт только на зарубежных ресурсах
В целом ощущения что данных много, систематизации мало, а проекты вроде data.egov.kz правильнее было бы закрыть или радикально переделать.
#opendata #datasets #datacatalogs #kazakhstan
А пока об открытых данных в Казахстане я неоднократно тут писал, в стране довольно контрастная ситуация когда одновременно есть портал данных data.egov.kz который хоть и называется порталом открытых данных, но по факту ничего открытого там нет. И параллельно существует геопортал НИПД где как раз именно открытые данные, но только пространственные и в отличие от data.egov.kz он сделан на типовом ПО GeoNode как раз предназначенном для раскрытия геоданных.
А главная особенность Казахстана в большом числе региональных геопорталов сделанных местными компаниями и, соответственно, на которых слои карт отдаются в каких-то собственных форматах вместо общепринятых.
И отдельно, важная тема, в Казахстане практически нет практики публикации научных данных. Либо эта культура ещё не сформировалась, либо публикация данных идёт только на зарубежных ресурсах
В целом ощущения что данных много, систематизации мало, а проекты вроде data.egov.kz правильнее было бы закрыть или радикально переделать.
#opendata #datasets #datacatalogs #kazakhstan
Telegram
Ivan Begtin
В Казахстане два госоргана проводят опросы по поводу открытых данных. Это Комитет государственных доходов МФ РК [1] и Акимат Северо-Казахстанской области [2]
Как думаете, что не так с этими опросами?
Не так то что в Казахстане нет портала открытых данных…
Как думаете, что не так с этими опросами?
Не так то что в Казахстане нет портала открытых данных…
В рубрике как это устроено у них, поисковик по биомедицинским датасетам DataMed [1], создан в Университете Калифорнии, Сан Диего, на грант 10 миллионов USD [2] от Национального института здравоохранения США и других грантодающих организаций.
С одной стороны, это действительно поисковик, с 49 проиндексированными репозиториями, 4-мя фасетами и 1.2 миллионами датасетов, а с другой стороны...
Из этих репозиториев топ 4 содержат 1 миллион датасетов, более 83% и, в целом, если пройтись по сайтам этих топ 4 репозиториев: ClinicalTrials, Gene Expression Omnibus, NeuroMorpho, Zenodo то их поиск содержит гораздо больше возможностей.
Кроме того сами особенности индексируемых данных учитываются, как бы сказать, никак.
Не выглядит, конечно, как продукт за 10 миллиона долларов, но даже в таком виде любопытен и потенциально полезен.
И конечно, это не поисковик, а по сути агрегатор репозиториев. Главное отличие поисковика по данным и агрегатора, в том что агрегатор создан быть проиндексированным поисковыми системами и у каждого датасета есть отдельная индексируемая страница. А поисковик не предполагает что его будут индексировать другие поисковики.
Ссылки:
[1] https://datamed.org
[2] https://reporter.nih.gov/project-details/1U24AI117966-01
#opendata #datasets #datasearch #datacatalogs #healthcare #bioinformatics
С одной стороны, это действительно поисковик, с 49 проиндексированными репозиториями, 4-мя фасетами и 1.2 миллионами датасетов, а с другой стороны...
Из этих репозиториев топ 4 содержат 1 миллион датасетов, более 83% и, в целом, если пройтись по сайтам этих топ 4 репозиториев: ClinicalTrials, Gene Expression Omnibus, NeuroMorpho, Zenodo то их поиск содержит гораздо больше возможностей.
Кроме того сами особенности индексируемых данных учитываются, как бы сказать, никак.
Не выглядит, конечно, как продукт за 10 миллиона долларов, но даже в таком виде любопытен и потенциально полезен.
И конечно, это не поисковик, а по сути агрегатор репозиториев. Главное отличие поисковика по данным и агрегатора, в том что агрегатор создан быть проиндексированным поисковыми системами и у каждого датасета есть отдельная индексируемая страница. А поисковик не предполагает что его будут индексировать другие поисковики.
Ссылки:
[1] https://datamed.org
[2] https://reporter.nih.gov/project-details/1U24AI117966-01
#opendata #datasets #datasearch #datacatalogs #healthcare #bioinformatics
В рубрике популярных каталогов данных OpenSDG [1] просто ПО с открытым кодом используемое статистическими службами многих стран для публикации индикаторов устойчивого развития.
Особенность OpenSDG в том что это открытый код [2] профинансированный статслужбами Великобритании и США и разработанный в CODE [3], The Center for Open Data Enterprise.
Из-за простоты и бесплатности его как раз и используют, например, статслужба Армении [4], Конго [5], Великобритании [6] и ещё пара десятков стран и множество городов [7].
OpenSDG нельзя назвать полноценным порталом данных, скорее порталом индикаторов. Причём без стандартизированного API, но со стандартизированной выгрузкой всех индикаторов целиком и некоторым псевдо API для доступа к данным индикаторов.
Ссылки:
[1] https://open-sdg.org
[2] https://github.com/open-sdg/open-sdg
[3] https://www.opendataenterprise.org/
[4] https://sdg.armstat.am
[5] https://odd-dashboard.cd
[6] https://sdgdata.gov.uk
[7] https://open-sdg.org/community
#opendata #datacatalogs #opensdg #statistics
Особенность OpenSDG в том что это открытый код [2] профинансированный статслужбами Великобритании и США и разработанный в CODE [3], The Center for Open Data Enterprise.
Из-за простоты и бесплатности его как раз и используют, например, статслужба Армении [4], Конго [5], Великобритании [6] и ещё пара десятков стран и множество городов [7].
OpenSDG нельзя назвать полноценным порталом данных, скорее порталом индикаторов. Причём без стандартизированного API, но со стандартизированной выгрузкой всех индикаторов целиком и некоторым псевдо API для доступа к данным индикаторов.
Ссылки:
[1] https://open-sdg.org
[2] https://github.com/open-sdg/open-sdg
[3] https://www.opendataenterprise.org/
[4] https://sdg.armstat.am
[5] https://odd-dashboard.cd
[6] https://sdgdata.gov.uk
[7] https://open-sdg.org/community
#opendata #datacatalogs #opensdg #statistics
Я, кстати, в очередной раз могу сказать что открытые данные - это, в первую очередь, культура и систематизация работы с данными. Так сложилось что я регулярно работаю с большими базами документов порождённых органами власти. Не с отдельными файлами, а прям с копиями банков документов законов и других НПА. И огромная часть этих НПА - это, безусловно, то что должно быть доступно в виде данных, а не в виде отсканированных PDF документов.
Если бы официальные документы все и всеми публиковались бы с приложениями, хотя бы в виде Excel файлов, то доступных данных было бы гораздо больше.
Например из десятков тысяч документов опубликованных органами власти г. Москвы на оф сайте mos.ru, как минимум несколько тысяч - это очень большие таблицы, в сотни и тысячи страниц опубликованные как сканы. Если бы их публиковали иначе, то то же Правительство Москвы могло бы публиковать не несколько сотен, а несколько тысяч наборов данных, потенциально весьма востребованных к тому же.
Это просто пример, он справедлив к отношении практически всех органов власти, особенно крупных стран и территорий.
А я об этом задумался ещё давно в контексте того что поиск по данным может начинаться как поиск по каталогам данных и индексированием того что уже машиночитаемо, а продолжаться охватывая то что ещё не машиночитаемо, но может стать таковым. Чтобы проиндексировать каталог данных, надо сделать этот каталог данных (с).
#opendata #datasets #laws #datacatalogs
Если бы официальные документы все и всеми публиковались бы с приложениями, хотя бы в виде Excel файлов, то доступных данных было бы гораздо больше.
Например из десятков тысяч документов опубликованных органами власти г. Москвы на оф сайте mos.ru, как минимум несколько тысяч - это очень большие таблицы, в сотни и тысячи страниц опубликованные как сканы. Если бы их публиковали иначе, то то же Правительство Москвы могло бы публиковать не несколько сотен, а несколько тысяч наборов данных, потенциально весьма востребованных к тому же.
Это просто пример, он справедлив к отношении практически всех органов власти, особенно крупных стран и территорий.
А я об этом задумался ещё давно в контексте того что поиск по данным может начинаться как поиск по каталогам данных и индексированием того что уже машиночитаемо, а продолжаться охватывая то что ещё не машиночитаемо, но может стать таковым. Чтобы проиндексировать каталог данных, надо сделать этот каталог данных (с).
#opendata #datasets #laws #datacatalogs
В рубрике как это устроено у них Indian Data Portal [1] портал открытых данных созданный Bharti Institute of Public Policy, индийским исследовательским центром в области публичной политики.
Интересен тем что работает на собственном движке поверх каталога открытых данных CKAN. Сами данные хранятся в связанном с ним каталогом данных [2], а основной веб сайт использует API каталога данных для создания дополнительных фильтров при поиске данных, таких как гранулярность, сектор экономики, источник данных, частота обновления.
Данные исследователям доступны после авторизации и, в принципе, именно они являются аудиторией этого портала.
Это пример, использования CKAN как Data Management System (DMS), многие порталы данных в мире создавались по той же модели, когда CKAN используется как хранилище метаданных и данных, а над ним строятся разные интерфейсы.
Ссылки:
[1] https://indiadataportal.com/
[2] https://ckan.indiadataportal.com/
#opendata #datacatalogs #datasets #india
Интересен тем что работает на собственном движке поверх каталога открытых данных CKAN. Сами данные хранятся в связанном с ним каталогом данных [2], а основной веб сайт использует API каталога данных для создания дополнительных фильтров при поиске данных, таких как гранулярность, сектор экономики, источник данных, частота обновления.
Данные исследователям доступны после авторизации и, в принципе, именно они являются аудиторией этого портала.
Это пример, использования CKAN как Data Management System (DMS), многие порталы данных в мире создавались по той же модели, когда CKAN используется как хранилище метаданных и данных, а над ним строятся разные интерфейсы.
Ссылки:
[1] https://indiadataportal.com/
[2] https://ckan.indiadataportal.com/
#opendata #datacatalogs #datasets #india
Полезные ссылки про данные, технологии и не только:
- Governing data products using fitness functions [1] полезная статья с определением того что такое Data Product и как ими управлять, в первую очередь с архитектурной точки зрения.
- UIS Data Browser [2] новый каталог данных (статистики) ЮНЕСКО, данных немного, но есть API и массовая выгрузка.
- Why is language documentation still so terrible? [3] гневная статья где автор ругает все языки программирования кроме Rust. Претензий много и я с ним согласен и не только в отношении языков. Хорошую документацию на SDK или open source продукты встретишь нечасто.
- How We Made PostgreSQL Upserts 300x Faster on Compressed Data [4] про оптимизацию загрузки данных в PostgreSQL с помощью TimescaleDB, лично я не видел этот движок в работе, но для каких-то задач он может быть именно тем что нужно
- ImHex [5] шестнадцатеричный редактор с открытым кодом для реверс инжиниринга. На мой взгляд мало что заменит IDA Pro, но для задач не требующих хардкора и когда нет денег вполне себе полезный инструмент.
Ссылки:
[1] https://martinfowler.com/articles/fitness-functions-data-products.html#ArchitecturalCharacteristicsOfADataProduct
[2] https://databrowser.uis.unesco.org/
[3] https://walnut356.github.io/posts/language-documentation/
[4] https://www.timescale.com/blog/how-we-made-postgresql-upserts-300x-faster-on-compressed-data/
[5] https://github.com/WerWolv/ImHex
#opensource #data #datacatalogs #documentation #dbs
- Governing data products using fitness functions [1] полезная статья с определением того что такое Data Product и как ими управлять, в первую очередь с архитектурной точки зрения.
- UIS Data Browser [2] новый каталог данных (статистики) ЮНЕСКО, данных немного, но есть API и массовая выгрузка.
- Why is language documentation still so terrible? [3] гневная статья где автор ругает все языки программирования кроме Rust. Претензий много и я с ним согласен и не только в отношении языков. Хорошую документацию на SDK или open source продукты встретишь нечасто.
- How We Made PostgreSQL Upserts 300x Faster on Compressed Data [4] про оптимизацию загрузки данных в PostgreSQL с помощью TimescaleDB, лично я не видел этот движок в работе, но для каких-то задач он может быть именно тем что нужно
- ImHex [5] шестнадцатеричный редактор с открытым кодом для реверс инжиниринга. На мой взгляд мало что заменит IDA Pro, но для задач не требующих хардкора и когда нет денег вполне себе полезный инструмент.
Ссылки:
[1] https://martinfowler.com/articles/fitness-functions-data-products.html#ArchitecturalCharacteristicsOfADataProduct
[2] https://databrowser.uis.unesco.org/
[3] https://walnut356.github.io/posts/language-documentation/
[4] https://www.timescale.com/blog/how-we-made-postgresql-upserts-300x-faster-on-compressed-data/
[5] https://github.com/WerWolv/ImHex
#opensource #data #datacatalogs #documentation #dbs
martinfowler.com
Governing data products using fitness functions
Fitness functions are an automated governance technique that can help scale the governance of data products in a data mesh – learn how to implement them.
В рубрике интересных наборов и каталогов данных, источники данных по блокчейну, Web 3
- Blockсhair datasets [1] дампы всех основных криптовалют: Bitcoin, Bitcoin Cash, Zcash, ERC-20, Ethereum, Dogecoin, Litecoin в виде коллекции сжатых TSV файлов
- Bitcoin Blockchain Historical Data [2] датасет на Kaggle адаптированный под data science прямо на платформе, только Bitcoin
- AWS Public Blockchain Data [3] дампы блокчейнов Bitcoin и Ethereum сразу в формате parquet
- Google Cloud Blockchain Analytics [4] данные и интерфейс работы с ними для 24 разных криптовалют на платформе Google Cloud
Ссылки:
[1] https://blockchair.com/dumps
[2] https://www.kaggle.com/datasets/bigquery/bitcoin-blockchain
[3] https://registry.opendata.aws/aws-public-blockchain/
[4] https://cloud.google.com/blockchain-analytics/docs/supported-datasets
#opendata #datasets #data #datacatalogs
- Blockсhair datasets [1] дампы всех основных криптовалют: Bitcoin, Bitcoin Cash, Zcash, ERC-20, Ethereum, Dogecoin, Litecoin в виде коллекции сжатых TSV файлов
- Bitcoin Blockchain Historical Data [2] датасет на Kaggle адаптированный под data science прямо на платформе, только Bitcoin
- AWS Public Blockchain Data [3] дампы блокчейнов Bitcoin и Ethereum сразу в формате parquet
- Google Cloud Blockchain Analytics [4] данные и интерфейс работы с ними для 24 разных криптовалют на платформе Google Cloud
Ссылки:
[1] https://blockchair.com/dumps
[2] https://www.kaggle.com/datasets/bigquery/bitcoin-blockchain
[3] https://registry.opendata.aws/aws-public-blockchain/
[4] https://cloud.google.com/blockchain-analytics/docs/supported-datasets
#opendata #datasets #data #datacatalogs
Blockchair
Ultimate Cryptocurrency Dataset by Blockchair
Comprehensive dataset across top cryptocurrencies
Вышла бета версия германской статистической системы GENESIS-Online используемой статслужбой страны для публикации индикаторов [1]. В целом удобно, но скорее консервативно чем современно.
Из плюсов:
- есть API
- есть выгрузка в CSV/XLSX
- всё достаточно быстро и удобно
Из минусов:
- документированное API требует регистрации и авторизации, недокументированное... недокументировано
- документированное API сделано предоставляет SOAP интерфейс, непонятно зачем в 2024 году
- нет поддержки SDMX
- нет массовой выгрузки, bulk download
В целом, это скорее даже удивительно насколько статистика ЕС удобнее в работе чем статистика Германии, по крайней мере инструментально.
Ссылки:
[1] https://www-genesis.destatis.de/datenbank/beta
#opendata #statistics #germany #datacatalogs #indicators
Из плюсов:
- есть API
- есть выгрузка в CSV/XLSX
- всё достаточно быстро и удобно
Из минусов:
- документированное API требует регистрации и авторизации, недокументированное... недокументировано
- документированное API сделано предоставляет SOAP интерфейс, непонятно зачем в 2024 году
- нет поддержки SDMX
- нет массовой выгрузки, bulk download
В целом, это скорее даже удивительно насколько статистика ЕС удобнее в работе чем статистика Германии, по крайней мере инструментально.
Ссылки:
[1] https://www-genesis.destatis.de/datenbank/beta
#opendata #statistics #germany #datacatalogs #indicators
Для тех кто любит применять правильные термины, оказывается ещё в июле 2024 г. вышел словарь CODATA Research Data Management Terminology [1] с подборкой англоязычных терминов по управлению исследовательскими данными.
В принципе то термины там относительно универсальны, но определения даны через призму работу исследователей, поэтому корректно их воспринимать именно в контексте исследовательских данных, принципов FAIR и открытого доступа.
Например, определение открытых данных звучит как:
Data that are accessible, machine-readable, usable, intelligible, and freely shared. Open data can be freely used, re-used, built on, and redistributed by anyone – subject only, at most, to the requirement to attribute and sharealike.[2]
Этот словарь доступен через портал Research Vocabularies Australia [3] агрегатор и поисковик по всем словарям используемым в исследовательских целях в Австралии.
Ссылки:
[1] https://vocabs.ardc.edu.au/viewById/685
[2] https://vocabs.ardc.edu.au/repository/api/lda/codata/codata-research-data-management-terminology/v001/resource?uri=https%3A%2F%2Fterms.codata.org%2Frdmt%2Fopen-data
[3] https://vocabs.ardc.edu.au
#opendata #semanticweb #data #datacatalogs #terms
В принципе то термины там относительно универсальны, но определения даны через призму работу исследователей, поэтому корректно их воспринимать именно в контексте исследовательских данных, принципов FAIR и открытого доступа.
Например, определение открытых данных звучит как:
Data that are accessible, machine-readable, usable, intelligible, and freely shared. Open data can be freely used, re-used, built on, and redistributed by anyone – subject only, at most, to the requirement to attribute and sharealike.[2]
Этот словарь доступен через портал Research Vocabularies Australia [3] агрегатор и поисковик по всем словарям используемым в исследовательских целях в Австралии.
Ссылки:
[1] https://vocabs.ardc.edu.au/viewById/685
[2] https://vocabs.ardc.edu.au/repository/api/lda/codata/codata-research-data-management-terminology/v001/resource?uri=https%3A%2F%2Fterms.codata.org%2Frdmt%2Fopen-data
[3] https://vocabs.ardc.edu.au
#opendata #semanticweb #data #datacatalogs #terms
В рубрике как это устроено у них Hakala [1] французский репозиторий данных для гуманитарных и социальных наук. Предоставляет открытое API [2], интерфейс OAI-PMH [3] и содержит чуть менее 800 тысяч цифровых объектов.
Кажется большим, но есть нюансы. Они почти всегда есть с научными репозиториями данных. В данном случае де-факто поиск не данных, а файлов/ресурсов и большая их часть (71%) это изображения, а самих датасетов там не более 1-2 % если к ним относить ещё и карты, большая часть которых, тоже, растровые изображения.
Иначе говоря, если смотреть глазами инженера, аналитика данных или дата сайентиста, то никаких данных там нет, а только фрагментированные первичные данные. Но учёные социологи и гуманитарии к данным, по всей видимости, относят всё что приложено к научной статье, а для гуманитарных статей это обычно изображения, видео, звуки, тексты.
Всё это к философским рассуждениям о том что такое данные и все они сводятся к тому что ответ зависит от того с кем разговариваешь. Кто аудитория? Потому что разные ответы для разных пользователей.
А также, чтобы два раза не возвращаться, ещё один интересный проект за пределами англосферы про систематизацию научных данных - это Cat OPIDoR [2] каталог научных репозиториев данных, баз данных и сервисов для их публикации и обработке во Франции. Отличается тем что сделан на Semantic Mediawiki. В каком-то смысле альтернатива re3data и других каталогов научных дата репозиториев.
Ссылки:
[1] https://nakala.fr
[2] https://api.nakala.fr/doc
[3] https://api.nakala.fr/oai2?verb=Identify
[4] https://cat.opidor.fr
#opendata #data #openaccess #france #datacatalogs
Кажется большим, но есть нюансы. Они почти всегда есть с научными репозиториями данных. В данном случае де-факто поиск не данных, а файлов/ресурсов и большая их часть (71%) это изображения, а самих датасетов там не более 1-2 % если к ним относить ещё и карты, большая часть которых, тоже, растровые изображения.
Иначе говоря, если смотреть глазами инженера, аналитика данных или дата сайентиста, то никаких данных там нет, а только фрагментированные первичные данные. Но учёные социологи и гуманитарии к данным, по всей видимости, относят всё что приложено к научной статье, а для гуманитарных статей это обычно изображения, видео, звуки, тексты.
Всё это к философским рассуждениям о том что такое данные и все они сводятся к тому что ответ зависит от того с кем разговариваешь. Кто аудитория? Потому что разные ответы для разных пользователей.
А также, чтобы два раза не возвращаться, ещё один интересный проект за пределами англосферы про систематизацию научных данных - это Cat OPIDoR [2] каталог научных репозиториев данных, баз данных и сервисов для их публикации и обработке во Франции. Отличается тем что сделан на Semantic Mediawiki. В каком-то смысле альтернатива re3data и других каталогов научных дата репозиториев.
Ссылки:
[1] https://nakala.fr
[2] https://api.nakala.fr/doc
[3] https://api.nakala.fr/oai2?verb=Identify
[4] https://cat.opidor.fr
#opendata #data #openaccess #france #datacatalogs