Рубрика "Циничная приоткрытость"
Стоило мне похвалить организаторов ЦИПРа за размещение презентаций спикеров в ТГ-канале АНО ЦЭ, как из поста про выступление замминистра Минэка Максима Колесникова презентация как раз исчезла, хотя была там поначалу.
Видимо, были там какие-то цифры, не предназначенные для широкой публичности.
Вот так Минэк (ответственный, между прочим, за реализацию остатков открытости государства в РФ) трактует эту самую открытость.
Штош... Мне остается протрактовать эту открытость по-своему и повесить здесь ту самую презентацию.
Попробуйте понять, что не захотел показывать Минэк ширнармассам

Ещё в копилку происходящего с регулированием данных в России, одна из причин почему я лично перестал как-либо пытаться влиять на госполитику в этой области в том что весь GR в цифре свёлся к "защитному GR'. А то есть он не про продвижение каких-то инициатив выгодных бизнесу, типа открыть какие-то данные, а про снижение вреда от нового регулирования и совсем уж людоедских законопроектов.

Вот и со сдачей данных ровно точно также. Тот же цифровой крупняк в ассоциации толстых котов больших данных хотел бы чтобы этой инициативы вообще не существовало, но вместо этого предлагают модель дата брокеров по обезличиванию данных. Хотя всем прекрасно понятно что главный бенефициар госрегулирования это спецслужбы и пара госов которые получат монополию на частные данные. А обезличивание тут - это дело такое, необезличенные данные кому надо всегда будут доступны. Поэтому история с дата брокерами - это как самих себя высечь небольно, чтобы барин сильно не высек.

А как оно в мире? А в мире всё наоборот. Бизнес обсуждает с государством о том как получать доступ к госданным через дата брокеров, когда не госорганы раздают права, а госорганы дают чувствительные данные сертифицированным дата брокерам и те обезличивают их и передают бизнесу для коммерческих продуктов.

Почувствуйте, что называется, задницу разницу.


#data #government #regulation #russia

⚡Бизнес предложил государству свой способ работы с обезличенными данными
🔸Бизнес предложил государству ввести экспериментальный правовой режим для тестирования технологий по обезличиванию персональных данных россиян. Он поможет компаниям из разных сфер разрабатывать более технологичные сервисы и услуги, в большей степени отвечающие потребностям потребителей.
🔸Инициатива является, по сути, альтернативой законопроекту Минцифры, согласно которому компании по требованию государства будут предоставлять имеющиеся у него персональные данные в государственную информационную систему для обезличивания и формирования дата-сетов. Документ неоднократно подвергался критике со стороны бизнеса.

Firecrawl [1] любопытный новый инструмент по работе с данными с помощью LLM. Обещает что умеет отдавать команды LLM по извлечению данных по определенным схемам.

Плюс публикуют исходный код, но только клиентской библиотеки к своему сервису.
Всё это выглядит любопытно и какие то простые схемы действительно удалось с его помощью извлечь. Пока выглядит, конечно, не суперпродвинуто, но и в такой простоте есть плюсы для тех кто не хочет писать тысячи парсеров для бесконечного числа сайтов.

Я когда-то много времени посвятил теме преобразованию сайтов в данные, но остановился когда написал алгоритм превращения в RSS любой вебстраницы со списками чего-то.

Полноценно превращать сайты в базы данных осложнено тем что надо их вначале краулить, потом анализировать и уже по итогам идентифицировать характер хранимой информации и превращения её в данные. Тем не менее задача не невозможная.

Ссылки:
[1] https://firecrawl.dev

#data #datatools #ai

В рубрике *как это устроено в России* о том что должно было бы быть открытыми данными, но ими не является. У почти всех российских регионов есть инвестиционные карты. Это, либо отдельные геопорталы, либо разделы на инвестиционных порталах которые точно есть у всех. Например, инвестиционная карта Курганской области [1] или инвестиционная карта Волгоградской области [2]. Можно убедиться что на них есть слои карт и их от десятков до полутора сотен. Другие подобные инвестиционные карты легко находятся по ссылкам с портала инвестпроектов Минэка РФ [3].

Что можно о них сказать? Они все содержат то или иное недокументированное API. Там всего несколько вендоров геоинформационных систем и у них всё довольно стандартизировано. При очень небольших усилиях то же Минэкономразвития могло бы добавить на нацпортал открытых данных более 1000 датасетов и/или стандартизированных API по стандарту WFS. Очень небольшие расходы на всё это нужно, я бы даже сказал мизерные, а вероятность что эти данные были бы небесполезны, конечно, есть.

Но в России нет уже давно нацпортала открытых данных, деятельность в этой области на федеральном уровне, если не свернута, то подзабили на неё изрядно, особенно в Минэкономразвития.

Кстати, к примеру в Казахстане национальный геопортал [4] сделан довольно прилично и там публикуют открытые данные. Не со всех региональных геопорталов они их агрегируют, но и 571 слой карт - это неплохо.

Возвращаясь к ситуации в РФ. Мне бы вот, например, хотелось агрегировать данные с российских геопорталов в Dateno и даже недокументированность их API решается. У типовых систем, типовые API. Но тут уже другое ограничение, российские госсайты в большинстве своём недоступны с зарубежных IP адресов. Краулер работающий не изнутри страны не сможет достучасться до большого числа сайтов. Это, конечно, тоже решается, но требует больше времени и усилий.

В этом смысле поразительна ситуация с европейскими открытыми данными и открытыми данными в других развитых странах где именно геоданные составляют большую часть всего раскрываемого и опубликовано.

Ссылки:
[1] https://invest45.ru/investmap
[2] https://investmap.volgograd.ru
[3] https://invest.economy.gov.ru
[4] https://map.gov.kz

#opendata #data #geodata #russia #api

К лекции о безопасности и необходимости регулировать ИИ. В X пользователь делится рецептом пиццы в которую ИИ рекомендует добавить клея, немного, 1/8 стакана и нетоксичного😜. А всё потому что некий пользователь fucksmith когда-то написал в Reddit'е такой коммент.

Регулирование ИИ неизбежно, как обязательное тестирование на безопасность, а разработчики не могут не избегать юридических последствий.

Но что будет с open source LLM ?

#ai #safety #regulation

Свежий доклад State of Data Engineering 2024 от команды LakeFS.

Подмечают три ключевых тренда:
1. Генеративный ИИ влияет на инструментарий в Modern Data Stack
2. Конкуренция дата продуктов растёт и, соответственно, моё дополнение, цена выхода на рынок с новым продуктом.
3. Открытые форматы создают закрытые заборы. В центре конфликт между Databricks и Snowflake.

Последнее утверждение спорное, скорее речь о том что есть такой конфликт на рынке, а уж каким образом и что используется при нем - не это в его основе.

Что характерно в таких обзорах State of ... так то что от 75 до 95 процентов инструментов, по разным категориям, это облачные продукты. К российским реалиям, к примеру, они не применимы. Как и ко многим особо закрытым не-российским стекам данных.

И, кстати, чтобы не забыть, составители таких State of продолжают путать открытые данные и каталоги открытых данных и корпоративные каталоги. А это очень разные продукты под очень разные задачи.

А если бы я выпускал свой State of data ... то делал бы два отдельных. Один для облака, а другой для корп оффлайна. А может быть даже и три. Ещё один для корп оффлайна открытого кода.

#datatools #opensource #stateof #dataengineering #moderndatastack #readings

Грустная новость, Microsoft закрывают Planetary Data Hub [1], это был специальный сервис в рамках проекта Planetary Computer который позволял работать с большими наборами геоданных с помощью научных тетрадок которые были прямо на инфраструктуре этого сервиса. По опыту и отзывам пользовавшихся - очень удобный.

Что ещё немаловажно, так это то что хаб закрывают под предлогом несоответствия его новым политикам безопасности онлайн сервисов принятым в Microsoft недавно [2].

Есть, правда, подозрение что шаг этот, на самом деле, про монетизацию данных поскольку у коммерческих пользователей Azure есть возможность доступа через платные сервисы облака.

Теперь Hub закрывается, если Вы им пользовались то поспешите перенести тетради и данные [3] если Вы их там заводили.

Ссылки:
[1] https://github.com/microsoft/PlanetaryComputer/discussions/347
[2] https://blogs.microsoft.com/blog/2024/05/03/prioritizing-security-above-all-else/
[3] https://planetarycomputer-hub.microsoft.com/

#opendata #datasets #data #geodata #microsoft

В рубрике закрытых данных в России Минэнерго закрыло статистику о производстве бензина, в РБК подробности [1] а формулировки то там какие «будет способствовать укреплению надежности обеспечения внутренних потребителей и повышению энергетической безопасности страны в целом»

С такими формулировками можно всё закрыть вообще. У нефтяной компании есть сайт? Его закрытие тоже «будет способствовать укреплению надежности обеспечения внутренних потребителей и повышению энергетической безопасности страны в целом» .

АЗС публикуют цены? И их надо закрыть. А цены на бензин запретить обсуждать. 😠

Ссылки:
[1] https://www.rbc.ru/economics/29/05/2024/66574a469a79471b5a6f192e

#opendata #closeddata #russia #energy

Поднакопилось какое-то количество мыслей про доступность/открытость данных и дата инженерию, прежде чем писать по каждой мысли отдельный текст, изложу тезисами:

- проблема поиска данных под конкретную задачу в том что структурированных данных может и не быть. Ищущий решает задачу интеграции данных в свой продукт/решение своей задачи и машиночитаемость данных - это лишь снижение барьера по работе с ними, а так то данные могут быть и распарсены из любого неструктурированного формата или собраны вручную. Из-за такой модели потребления главный недостаток поиска структурированных данных в том что их может не быть и пользователю нужен первоисточник.

- самое сложное - это производство данных и ещё сложнее производство хороших данных. Создавая Dateno одной из мыслей было хотя бы частично решить задачу нахождения данных индексируя основных производителей. Но это не решает проблему отсутствия данных. Как поощрять их создание? Конкурсы для волонтеров? Datathon'ы ? Вопрос открытый.

- геоданные очень прикольная штука когда они очищены и приведены в удобную форму. Можно, например, довольно быстро сделать геопортал Армении на базе TerriaJS и интегрировать туда данные из нашего портала открытых данных data.opendata.am даже сейчас пара сотен слоёв данных наберётся из открытых источников и результат даже будет вполне симпатичен и открыт. Стоит ли делать его с учётом скорого обновления maparmenia.am (не отовсюду и не всегда доступен, неизвестно чем будет после обновления) ? Стоит ли делать такой портал для других стран?

- особенность доступности данных в России что всё что на сайтах госорганов названо "открытыми данными" таковыми не является, или бесполезно, или не обновлялось от 4 до 8 лет. Создать портал открытых данных без гос-ва не так сложно, сколь сложно его держать актуальным и с тем что его надо обновлять. Перезапуск темы открытых данных в России так чтобы данные были востребованы? Ха! Самое очевидное - машиночитаемые нормативные документы и первичные нормативные документы и тексты для машинного обучения, систематизация научных данных и их агрегация и много-много-много датасетов. Это не дорого, этим некому заниматься внутри гос-ва и не похоже что появится кто-то в ближайшие годы. Но если федералы всё же запустят новую версию data.gov.ru то точно сделаем альтернативу ему, больше и лучше, просто чтобы все знали что они не умеют;)

- веб архивация, цифровая архивация находится в кризисе. Причин много, и они нарастают. Во первых многие страны огораживаются, как РФ от поисковых ботов, во вторых информации производится сильно больше чем раньше, волонтеров и НКО недостаточно, далее контент тяжелеет, далее всё больше контента в соцсетях с авторизацией и пэйволов, инструменты устаревают, соцсети блокируют доступ к контенту, а в некоторых странах нет даже политики сохранения даже ключевого контента.

#opendata #data #thoughts #webarchives #geodata

Смешная картинка про российскую ГосТехИИзацию. 😂 Но вместо того чтобы говорить что не так с ГосТех'ом в РФ, я скажу что так с ГосТехом в Сингапуре. В основе ГосТеха в Сингапуре много открытого исходного кода и открытых продуктов созданных командой разработчиков их технологического государственного агентства Продукты живые, исходный код доступен https://github.com/opengovsg

Ответить на вопрос что не так с ГосТехом в РФ каждый может самостоятельно😜

#govtech #singapore #russia #opensource

Кстати, вот эта история про то что в РФ Роскомнадзор начал продавливать блокировку поисковых ботов для всех ресурсов в российской юрисдикции [1] , а не только для государственных - это совсем не безболезненная история и весьма неприятная долгосрочно.

Во первых актуальных архивов контента на русском языке больше не будет. Уже сейчас в Archive.org нет архивов российских госсайтов за 2 года, дальше будет хуже. То же самое с Common Crawl, останется только не самое свежее.

Во вторых для обучения российских ИИ используют эти же базы Archive.org и Common Crawl. Кроме разве что Яндекса у которого есть свой индекс. По этому из разработчиков ИИ менее всего пострадает Яндекс, но в целом пострадают все.

В третьих от блокировки поисковых ботов до блокировки поисковиков один шаг. Заблокируют ли когда-либо в РФ Google и Bing, к примеру? Врядли скоро, но могут. И это будет неприятно. Неприятнее лишь если только сам Google заблокирует все российские IP к своей инфраструктуре, вот это будет просто таки даже болезненно. Многие впервые узнают от чего зависят их сайты, продукты и устройства.

Ссылки:
[1] https://www.kommersant.ru/doc/6679719

#digitalpreservation #webarchives #closeddata #russia #search

Два интересных и противоположных текста. В NYTimes о том как Марк Цукерберг поднабрал кармы и репутации выбрав open-source путь для развития AI в Meta. И, в целом, текст про пользу от открытия кода LLAMA.

Второй текст авторский от John Luttig из фонда Founders Fund, финансирующего многие AI стартапы что у нас на слуху, о том что фундаментальные модели ИИ будут с закрытым кодом. Потому что дорого, потому что национальная безопасность и много разных соображений.

Где правда? Я бы предположил что правда в будущих прецедентах. Если кто-то из недружественных для США стран попадётся на применении open-source LLM в каком-нибудь военном непотребстве конфликте, то open source LLM пришибут очень быстро.

Как бы то ни было тема важная, забывать про неё нельзя.

#opensource #ai #LLM

Для тех кто работает с файлами в WARC формате (большая часть сайтов в ruarxive хранятся в нём) ещё одна утилита по работе с ними. Warchaeology [1]. Утилита создана в Национальной библиотеке Норвегии и позволяет:
- конвертировать форматы ARC, WARC и Nedlib
- листать WARC файлы
- удалять дубликаты файлов
- валидировать содержание WARC файлов
- предоставлять оболочку по работе с WARC файлами

Инструмент полезный, может пригодится тем кто любит работать в командной строке. Я также напомню про библиотеку и утилиту командной строки WarcIO [2] с функциями извлечения и пересжатия содержимого WARC файлов и разработанную мной когда-то утилиту MetaWARC [3] которая тоже умеет извлекать контент из WARC файлов и ещё индексировать их в sqlite и считать статистику и даже извлекать метаданные из вложенных файлов.

Больше инструментов полезных и разных! Если Вы знаете хорошие инструменты с открытым кодом для цифровой архивации, пишите нам, будем делать их обзоры.

Ссылки:
[1] https://github.com/nlnwa/warchaeology
[2] https://github.com/webrecorder/warcio
[3] https://github.com/datacoon/metawarc

#tools #opensource #digitalpreservation #webarchives #WARC #software

В рубрике полезных инструментов по работе с данными:
Milvus Lite [1] безсерверная версия продукта Milvus, с открытым кодом и библиотекой для Python. Является векторной базой данных позволяющей реализовывать поиск по тексту или по изображениям. А также много примеров по применению вместе с языковыми моделями. [2]. Про движок Milvus [3] также забывать не стоит.

Относительно векторных баз данных то чуть ли не лучший их обзор - это примеры в документации LLamaindex [4] в разделе "Vector stores". Нет информации о производительности хранилищ, зато там перечислены практически все такие продукты.

Правда я подозреваю что DuckDB может оказаться более удобным инструментом для векторных данных и операций, если не уже, то скоро.

Ссылки:
[1] https://github.com/milvus-io/milvus-lite
[2] https://github.com/milvus-io/bootcamp/tree/master/bootcamp/tutorials
[3] https://milvus.io/
[4] https://docs.llamaindex.ai/en/stable/examples/

#vectordb #opensource #databases

Хорошая статья [1] о том как добиться высокой производительности Python при обработке очень больших файлов с данными на примере данных конкурса One Billion Row Challenge [2].

Ключевое что можно из статьи вынести:
- да, по умолчанию Python медленный, но есть много способов его очень сильно ускорить
- Polars и DuckDB дают сильнейшее ускорение, буквально 30кратное и делают обработку данных особенно быстрой
- Pandas - это медленно, пора отказываться от него где возможно
- замена CPython на PyPy заметно ускоряет процесс
- всё это без использования GPU, на ноутбуке

А я не могу не вспомнить что уже есть One Trillion Rows Challenge [3] где Dask претендуют на лучшую скорость обработки данных [4]

Больше соревнований хороших и разных!

Ссылки:
[1] https://towardsdatascience.com/python-one-billion-row-challenge-from-10-minutes-to-4-seconds-0718662b303e
[2] https://1brc.dev
[3] https://hottg.com/begtin/5529
[4] https://docs.coiled.io/blog/1trc.html

#data #dataengineering #contests #python