OSINT по-русски. Выбираем мощные и бесплатные сервисы для пробива и конкурентной разведки — «Хакер»

OSINT по-русски. Выбираем мощные и бесплатные сервисы для пробива и конкурентной разведки — «Хакер» Гаджет
Содержание
  1. Что такое цифровые технологии и как они появились?
  2. Apache Hadoop
  3. RapidMiner
  4. IBM SPSS Statistics
  5. Apache Spark
  6. Project Jupyter
  7. D3.js
  8. H2O.ai
  9. Alteryx
  10. № 10: блокчейн и криптовалюта
  11. № 3: беспроводной интернет, wi-fi 6 и 5g
  12. № 4: беспилотные автомобили
  13. № 5: искусственный интеллект и машинное обучение
  14. № 6: виртуальная и дополненная реальность (vr и ar)
  15. № 9: облачные вычисления
  16. База данных (database)
  17. Бесплатный источник данных: другие сайты портала
  18. Бесплатный источник данных: журналистика и сми
  19. Бесплатный источник данных: здоровье
  20. Бесплатный источник данных: правительство
  21. Бесплатный источник данных: преступность
  22. Бесплатный источник данных: финансово-экономические данные
  23. В каких сферах применяют цифровые технологии?
  24. Области применения
  25. Онлайн-активность
  26. Почта
  27. Развитие цифровых технологий
  28. Темная сторона, люк
  29. Тотальная слежка
  30. Файлы
  31. Шаг 2: минимальная логическая схема
  32. Шаг 3: набрасываем структуру таблиц
  33. Шаг 4: выясняем неочевидные потребности
  34. Шаг 5: разумная денормализация

Что такое цифровые технологии и как они появились?

Основы современной двоичной системы счисления заложил математик Карл Лейбниц в XVII веке. В ХХ веке ее начали применять для программных вычислений: в 1941 году появился первый компьютер, а в 1948-м — первая программа для ЭВМ.

Тогда, в середине XX века, под цифровыми технологиями понимались те, где информация преобразуется в прерывистый (дискретный) набор данных, состоящий из 0 (нет сигнала) и 1 (есть сигнал). Их противопоставляли аналоговым, где данные — это непрерывный поток электрических ритмов разной амплитуды с неограниченным числом значений.

Но позже на смену этому пришло другое определение: цифровые технологии — это те, где информация «оцифровывается», то есть представляется в универсальном цифровом виде. Другой вариант — это все технологии, которые позволяют создавать, хранить и распространять данные.

Говоря самым простым языком, к цифровым технологиям относят все то, что связано с электронными вычислениями и преобразованием данных: гаджеты, электронные устройства, технологии, программы. По сравнению с аналоговыми, цифровые технологии лучше подходят для хранения и передачи больших массивов данных, обеспечивают высокую скорость вычислений.

Сейчас на долю дата-центров приходится около 0,3% мировых выбросов углерода. Они потребляют около 200 ТВтч в год — это больше, чем годовое потребление энергии в развивающихся странах. Однако к 2030 году этот показатель может вырасти до 20% от всего мирового спроса, что приведет к существенному увеличению выбросов.

Цифровые технологии часто путают с информационными, но на самом деле одно является частью другого. К информационным относят все технологии, связанные с обменом информацией, даже с помощью аналоговых устройств. Например, светофор, сообщающий нам, когда можно идти — это информационное аналоговое устройство, а сервис, где мы отслеживаем пробки — тоже информационное, но уже цифровое.

По данным на 2021 год, через пять лет рынок технологий цифровой трансформации достигнет $3,7 трлн.

Apache Hadoop

Плюсы:

Высокая масштабируемость, поскольку работает в распределенной среде.Избыточная конструкция обеспечивает отказоустойчивость.Может использоваться в облачной среде или на обычном оборудовании.Хранение данных в любом формате.

Минусы:

Менее эффективен, чем другие современные фреймворки.Требует значительных знаний для настройки, обслуживания и обновления.

Цена: Бесплатно.

— это экосистема утилит с открытым исходным кодом, которая в корне меняет способы хранения, обработки и анализа данных. В отличие от обычных платформ, она позволяет выполнять множество различных типов аналитических рабочих нагрузок на одних и тех же данных, в одно и то же время, в больших масштабах на стандартном промышленном оборудовании.

Hadoop распределяет большие наборы данных и аналитические задания по узлам вычислительного кластера, преобразуя их в более мелкие рабочие нагрузки, которые могут выполняться параллельно. Она может обрабатывать как структурированные, так и неструктурированные данные и масштабироваться от одной машины до тысяч устройств.

Этот инструмент состоит из пяти основных модулей:

Распределенная файловая система Hadoop (HDFS) может хранить большие наборы данных на узлах отказоустойчивым способом.Еще один посредник по согласованию ресурсов (YARN) отвечает за планирование задач, управление ресурсами кластера и планирование заданий, выполняемых в Hadoop.

MapReduce — это механизм обработки больших данных и модель программирования, которая обеспечивает параллельное вычисление больших наборов данных.Hadoop Common состоит из библиотек и утилит, необходимых для других модулей Hadoop.Hadoop Ozone — это хранилище объектов, оптимизированное для миллиардов небольших файлов.

В целом, Hadoop включает в себя новые форматы данных (например, данные о настроениях в социальных сетях и потоки кликов) и помогает аналитикам принимать более эффективные решения на основе данных в реальном времени.

RapidMiner

Плюсы:

Поставляется с богатым набором алгоритмов машинного обучения.Интуитивно понятный графический интерфейс.Полная автоматизация там, где это необходимо.Расширения для подключения других полезных инструментов.Исчерпывающие руководства.

Минусы:

Графики немного старомодны.Большие наборы данных требуют времени для обработки.

Цена: Бесплатно.

, разработанный на основе открытой модели ядра, поддерживает все этапы метода машинного обучения, включая подготовку данных, визуализацию результатов, проверку модели и оптимизацию.

Помимо собственной коллекции наборов данных, RapidMiner предоставляет несколько вариантов создания базы данных в облаке для хранения огромных объемов данных. Вы можете хранить и загружать данные с различных платформ, таких как NoSQL, Hadoop, RDBMS и др.

Такие общие задачи, как предварительная обработка, визуализация и очистка данных, могут быть выполнены с помощью опций drag-and-drop без необходимости записывать ни одной строки кода.

Библиотека RapidMiner (содержащая более 1 500 функций и алгоритмов) позволяет подобрать оптимальную модель для любого случая использования. Она также поставляется с предварительно разработанными шаблонами, которые можно использовать в таких распространенных случаях, как выявление мошенничества, предиктивное обслуживание и отток клиентов.

Платформа широко используется для разработки делового и коммерческого программного обеспечения, а также для быстрого создания прототипов, образования, обучения и исследований. Более 700 000 аналитиков используют RapidMiner для увеличения доходов, снижения операционных расходов и предотвращения рисков.

IBM SPSS Statistics

Плюсы:

Автоматизированная подготовка данных.Позволяет точно моделировать линейные и нелинейные взаимосвязи.Обнаружение аномалий и прогнозирование.Поддержка алгоритмов и графиков R.

Минусы:

Большинство функций доступны в платных версиях.Интерфейс выглядит устаревшим.Цена: От 99 долларов США в месяц | 30-дневная бесплатная пробная версия.

— это мощная статистическая программная платформа, позволяющая максимально использовать ценную информацию, которую предоставляют ваши данные. Она предназначена для решения деловых и исследовательских задач посредством детального анализа, проверки гипотез и прогнозной аналитики.

SPSS может читать и записывать данные из электронных таблиц, баз данных, текстовых файлов ASCII и других статистических пакетов. Она может читать и записывать данные во внешние таблицы реляционных баз данных через SQL и ODBC.

Большинство ключевых функций SPSS доступны через выпадающие меню. Вы можете использовать язык командного синтаксиса 4GL для упрощения повторяющихся задач и выполнения сложных манипуляций с данными и анализа.

Исследователи рынка, добытчики данных, правительства и опросные компании широко используют эту платформу для понимания данных, анализа тенденций, проверки предположений и точных выводов.

Apache Spark

Плюсы:

Надежность и отказоустойчивость.Эффективно реализует модели машинного обучения для больших наборов данных.Может получать данные из нескольких источников данных.Поддержка нескольких языков.

Минусы:

Высокая кривая обучения.Плохая визуализация данных.

Цена: Бесплатно.

— это механизм обработки данных с открытым исходным кодом, созданный для больших наборов данных. Он использует современный планировщик DAG, оптимизатор запросов и эффективный механизм выполнения для достижения высокой производительности как для пакетных, так и для потоковых данных. Он может выполнять рабочие нагрузки до 100 раз быстрее.

Spark использует множество библиотек, включая GraphX, MLlib для машинного обучения, Spark Streaming, SQL и DataFrames. Все эти библиотеки могут быть легко объединены в одно приложение.

Этот инструмент имеет иерархическую архитектуру главный-подчиненный. «Драйвер Spark» — это главный узел, который управляет несколькими рабочими (подчиненными) узлами и доставляет результаты данных клиентскому приложению.

Фундаментальная структура Spark — это устойчивые распределенные наборы данных, отказоустойчивый набор компонентов, которые могут быть распределены между несколькими узлами в кластере и работать с ними параллельно.

Он предоставляет более 80 операторов высокого уровня, что упрощает разработку параллельных приложений. Кроме того, вы также можете использовать Spark в интерактивном режиме из оболочек R, Python, Scala и SQL.

Project Jupyter

Плюсы:

Легкий и простой в использовании.Отличная поддержка математических библиотек Python.Предопределенные модели визуализации.Легко редактировать и отслеживать потоки данных.Автоматически создает контрольные точки.

Минусы:

Сложность работы с несколькими ядрами.Ограниченные возможности сотрудничества.

Цена: Бесплатно.

Проект — это коллекция интерактивных веб-инструментов с открытым исходным кодом, которые ученые, изучающие данные, могут использовать для объединения программного кода, результатов вычислений, мультимедийных ресурсов и пояснительного текста в одном документе.

Хотя Jupyter существует уже несколько десятилетий, его популярность резко возросла за последние пару лет. Jupyter предлагает различные продукты для разработки программного обеспечения с открытым исходным кодом, открытых стандартов и услуг для интерактивных вычислений.

Jupyter Notebook позволяет создавать и обмениваться документами, содержащими живые уравнения, код, визуализации и повествовательный текст.Jupyter Kernels обрабатывает множество запросов, таких как выполнение и проверка кода, и предоставляет ответ.

JupyterLab предоставляет строительные блоки (терминал, файловый браузер, текстовый редактор, расширенные выходные данные и т.д.) в интуитивно понятном пользовательском интерфейсе.JupyterHub поддерживает множество пользователей, порождая, управляя и проксируя несколько отдельных серверов Jupyter Notebook.

Вы можете использовать эти инструменты (бесплатно) для проведения численного моделирования, очистки данных, статистического моделирования, визуализации данных и многого другого прямо из браузера.

D3.js

Плюсы:

Легкий и быстрый.Дает вам полный контроль над визуализацией данных.Работает с такими веб-стандартами, как SVG и HTML.Множество встроенных многократно используемых функций и фабрик функций.

Минусы:

Документация может быть немного улучшена.

Цена: Бесплатно.

(сокращение от Data-Driven Documents) — это библиотека JavaScript для создания динамических, интерактивных визуализаций данных в веб-браузерах. Она использует выборочные предварительно разработанные функции для создания объектов SVG, их настройки или добавления к ним динамических эффектов. К этим SVG-объектам можно присоединять большие наборы данных для создания текстовых/графических диаграмм и графиков.

D3 не имеет стандартного формата визуализации. Она позволяет создавать что угодно — от круговых диаграмм и графиков до HTML-таблиц и геопространственных карт.

Данные могут быть в различных форматах, таких как CSV или JSON. Вы можете даже написать код JavaScript для чтения других форматов данных или повторно использовать код с помощью широкой коллекции официальных и разработанных сообществом модулей.

H2O.ai

Плюсы:

Распределенное машинное обучение в памяти.Простота развертывания больших моделей.Автоматизация рабочего процесса машинного обучения.Работает на существующей инфраструктуре больших данных.

Минусы:

Ограниченные возможности обработки данных.Отсутствие документации.

Цена: Зависит от размера и сложности проекта.| Доступна 14-дневная бесплатная пробная версия.

— это инструмент машинного обучения с открытым исходным кодом и распределенной памятью, обладающий линейной масштабируемостью. Он поддерживает почти все популярные статистические алгоритмы и алгоритмы машинного обучения, включая обобщенные линейные модели, глубокое обучение и машины с градиентным усилением.

Для построения моделей вы можете использовать либо язык программирования R/Python, либо H2O Flow (графический блокнот), который не требует кодирования.

H2O AutoML упрощает обучение и оценку моделей машинного обучения. Это помогает автоматизировать задачи науки о данных (такие, как выбор алгоритма, итеративное моделирование, настройка гиперпараметров, генерация признаков и оценка моделей) и больше сосредоточиться на важных проблемах.

Гаджет:  Mozilla Thunderbird 68.7.0 - скачать бесплатно Mozilla Thunderbird 68.7.0

Платформа чрезвычайно популярна в сообществах Python и R и используется более чем 18 000 организаций.

Alteryx

Плюсы:

Интуитивно понятный интерфейс.Готовые к использованию шаблоны прогностического моделирования.Визуализация сложных запросов.Подготовка, смешивание и анализ данных с помощью перетаскивания данных.Интегрированный OCR и текстовый анализ.

Минусы:

Дорогой.Функции вспомогательного моделирования требуют дополнительной лицензии.

Цена: От $2300 в год на одного пользователя.| Доступна 30-дневная бесплатная пробная версия.

объединяет аналитику, машинное обучение, науку о данных и автоматизацию процессов в единую сквозную платформу. Она принимает данные с сотен платформ (включая Oracle, Amazon и Salesforce), позволяя вам тратить больше времени на анализ и меньше на поиск.

Вы можете исследовать данные, создавая, получая доступ и выбирая функции с помощью визуального интерфейса программирования — Analytic Process Automation. Она позволяет вносить детальные изменения в отдельные аналитические блоки, используя готовые варианты конфигурации или добавляя собственный код на Python или R в аналитический рабочий процесс.

Alteryx позволяет быстро создавать прототипы моделей машинного обучения и конвейеров с помощью автоматизированных блоков обучения моделей. Она помогает легко визуализировать данные на протяжении всего пути решения задач и моделирования. Как? Автоматически создает таблицы, графики и отчеты на любом этапе вашего процесса.

Платформа предназначена для компаний любого размера. Если у вас средний бизнес, она поможет вам найти новые идеи и добиться высокоэффективных результатов.

№ 10: блокчейн и криптовалюта

Блокчейн — это технология, при которой данные обо всех совершаемых транзакциях хранятся в единой системе в виде отдельных блоков и удостоверяются цифровой подписью, защищающей от взлома. База данных в системе — распределенная между всеми участниками, то есть без какого-либо централизованного управления и контроля. Это делает ее, по мнению создателей, наиболее независимой, безопасной и устойчивой к коррупции.

В блокчейне используются токены — невзаимозаменяемые, уникальные сущности, — а также смарт-контракты — алгоритмы для формирования, контроля и предоставления информации о владении чем-либо (например, криптовалютой). Первый блок был сгенерирован в 2009 году, а сегодня в мире существует более 2 тыс. разных систем блокчейна.

Одна из последних модификаций — технология NFT, которую применяют для продажи произведений искусства, музыкальных треков и других видов интеллектуальной собственности. Каждому изображению, видео или аудио присваивается уникальный цифровой сертификат, который можно купить, чтобы стать владельцем произведения. NFT можно перепродавать, зарабатывая на этом, как на физических предметах искусства.

Криптовалюта — полностью цифровая валюта, созданная по технологии блокчейна, которая используется для виртуального обмена и платежей. Она не зависит от банков или других финансовых структур. Для ее защиты, обмена и контроля операций применяют специальные методы шифрования.

Технологии блокчейна в ближайшем будущем могут привести к появлению полностью автономной финансовой системы, которая не будет зависеть от государственных и международных финансовых институтов. Возможно, возникнет даже что-то вроде цифрового государства или виртуальной вселенной, со своими внутренними рынками и законами.

№ 3: беспроводной интернет, wi-fi 6 и 5g

Мобильный интернет зародился еще в 1991 году, а беспроводной стандарт Wi-Fi был создан в 1998-м, в австралийской лаборатории радиоастрономии CSIRO. Спустя более 20 лет к интернету подключены практически все электронные устройства. Теперь появились новые технологии высокоскоростной связи: 5G и Wi-Fi 6.

5G предоставляет широкополосную мобильную связь на высокой скорости и с минимальной задержкой сигнала — всего 1–2 мс. По данным Accenture, в ближайшем будущем с помощью 5G можно будет подключить до 1 млн устройств на 1 кв. км. Сотрудники большинства компаний смогут окончательно перейти на удаленную работу и быстрее принимать решения, основываясь на аналитике потоковых данных.

«Обычный» Wi-Fi работает на частотах 2,4 и 5 ГГц, а Wi-Fi 6 добавит к ним новую — 6 ГГц. Это поможет ускорить передачу данных на мобильных устройствах до 2 Гб/сек, и сделать ее более стабильной. Первые 316 млн мобильных устройств с поддержкой Wi-Fi 6E появятся уже в 2021 году.

№ 4: беспилотные автомобили

Беспилотные системы сегодня используют в такси, общественном транспорте, дронах и авиации. На них возлагают надежды как на самый рентабельный коммерческий транспорт и самый безопасный личный. Пока еще на наших дорогах нет полностью автономных машин, которые могут двигаться абсолютно независимо от человека (они бывают разного уровня автономности).

Но в некоторых штатах США и азиатских странах уже можно вызвать беспилотное такси. Главное, что сейчас сдерживает распространение технологии, — это законы: не все государства готовы выпускать беспилотники на дороги общего пользования и пока не до конца понимают, как их регулировать.

Внедрение 5G позволит объединить системы управления беспилотными автомобилями с городской инфраструктурой: дорогами, светофорами, дорожными знаками и парковками.

№ 5: искусственный интеллект и машинное обучение

Чаще всего под «искусственным интеллектом» подразумевают любые алгоритмы, которые решают какие-либо задачи независимо от человека: производят сложные вычисления, распознают изображения и речь, собирают и обрабатывают массивы данных. Но настоящий «искусственный интеллект» — тот, что не только сам решает задачи, но и ставит новые, сам принимает решения и выходит за рамки своих изначальных возможностей.

Чтобы ИИ мог действовать самостоятельно, применяют продвинутые алгоритмы машинного и глубокого обучения, а также конструируют нейросети — по аналогии с системами нейронов в человеческом мозгу. Сегодня ИИ находит для нас нужную информацию, рекомендует подходящие товары или видео, строит аналитические прогнозы, помогает лечить пациентов и управлять беспилотниками.

Но предел его возможностей все еще достаточно далеко, и главный вопрос, который волнует ученых и разработчиков — станет ли ИИ сильнее и важнее человеческого?

№ 6: виртуальная и дополненная реальность (vr и ar)

Первыми возможности AR и VR оценили разработчики игр и маркетологи. Первые использовали виртуальную реальность, чтобы добиться эффекта полного погружения в игру или виртуальный тур, а вторые — чтобы предложить покупателям «примерить» одежду или мебель.

Сегодня технологии AR/VR распространяются и на другие сферы. Например, в образовании виртуальная среда помогает наглядно изучить анатомию, архитектуру или древние цивилизации. В медицине, с применением дополненной и смешанной реальностей, проводят онлайн-консилиумы и операции.

№ 9: облачные вычисления

Облачные технологии основаны на распределенном сетевом доступе к ИТ-инфраструктуре, чтобы хранить и обрабатывать данные любого объема. Как правило, это удаленные серверы или ИТ-сервисы, которые можно арендовать по мере необходимости. Такой подход позволяет компаниям быстро наращивать вычислительные мощности, запускать или масштабировать онлайн-проекты, которые требуют очень больших ресурсов.

Есть три вида облачных сервисов:

  1. IaaS, infrastructure as a service — инфраструктура как услуга. Когда пользователи арендуют серверы, процессоры и другие устройства для хранения и обработки данных, могут устанавливать на них свои ОС и ПО для обработки данных.
  2. PaaS, platform as a service — платформа как услуга. Провайдер предоставляет ОС, на которой пользователи могут устанавливать свои приложения и запускать новые сервисы.
  3. SaaS, software as a service — программное обеспечение как услуга. Пользователь получает доступ ко всем приложениям провайдера для хранения, обработки и передачи данных.

База данных (database)

Сегодня этот термин обозначает как программное обеспечение, содержащее информацию, так и саму информацию, которая в нем хранится. Разработчики используют его в значении коллекции данных, поскольку ПО должно знать, что заказы хранятся на одной машине, а адреса — на другой. Пользователи, как правило, не знают, где находятся значения, а потому могут называть базой данных всю систему.

Финтех-сервисы для вашего бизнеса

Для большинства корпоративных вычислений используются реляционные базы данных, обладающие следующими свойствами.

  • Организуют информацию в столбцы и строки, составляющие таблицы, которые можно разделить на несколько подтаблиц.
  • Иногда содержат индексы, упрощающие поиск.
  • Могут использовать SQL-запросы и сложное планирование, чтобы быстро сокращать количество повторяющихся элементов и создавать краткие отчеты.

В последнее время также начали распространяться нереляционные типы баз данных или NoSQL, которые не хранят информацию в реляционных таблицах. Они дают разработчикам большую гибкость, например позволяют добавлять новые поля или элементы для отдельных записей.

Но в некоторых случаях баз данных бывает недостаточно.

Бесплатный источник данных: другие сайты портала

  1. Capterra: каталог бизнес-программ и обзоров.
  2. Монстр: источник данных для работы и карьерных возможностей.
  3. Glassdoor: справочник вакансий и инсайдерская информация о компаниях с отзывами сотрудников, персонализированными инструментами оплаты труда и многим другим
  4. Схема хорошего гаража: справочник по автосервису, ТО или автосервис
  5. ОСМОЗ: Информация об ароматах .
  6. Octoparse: бесплатный инструмент для извлечения данных для сбора всех веб-данных, упомянутых выше в Интернете.
  7. Нажмите здесь для оригинальной статьи: 70 невероятных бесплатных источников данных

Бесплатный источник данных: журналистика и сми

  1. The New York Times Developer Network — статьи Search Times с 1851 года по сегодняшний день, извлекающие заголовки, резюме и ссылки на связанные мультимедиа. Вы также можете искать обзоры книг, списки событий в Нью-Йорке, обзоры фильмов, лучшие истории и многое другое.
  2. Associated Press API: AP Content API позволяет вам искать и загружать контент, используя ваши собственные инструменты редактирования, не посещая порталы AP. Предоставляет доступ к принадлежащим членам и сторонним лицам изображениям и видео AP, произведенным AP и выбранными третьими лицами.
  3. Google Ngram Viewer: это онлайновая поисковая система, которая записывает частоты любого набора поисковых строк, разделенных запятыми, используя ежегодное количество n-грамм, найденное в печатных источниках между 1500 и 2008 годами в текстовом корпусе Google.
  4. База данных Wikipedia: Wikipedia предлагает бесплатные копии всего доступного контента заинтересованным пользователям.
  5. FiveThirtyEight: это веб-сайт, который фокусируется на анализе опросов общественного мнения, политических, экономических и спортивных блогов. Данные и код на Github лежат в основе истории и взаимодействия FiveThirtyEight.
  6. Google Scholar: Google Scholar — это бесплатный веб-поисковик, который индексирует полный текст или метаданные академической литературы в различных форматах и дисциплинах публикации. Включает большинство рецензируемых онлайновых научных журналов и книг, материалы конференций, тезисы и диссертации, препринты, рефераты, технические доклады и другую академическую литературу, включая судебные заключения и патенты.

Бесплатный источник данных: здоровье

  1. Управление по контролю за продуктами и лекарствами США: Здесь вы найдете сжатый файл данных из базы данных Drugs@FDA. Drugs @ FDA обновляется ежедневно, а этот файл данных обновляется раз в неделю во вторник.
  2. ЮНИСЕФ: ЮНИСЕФ собирает данные о положении детей и женщин во всем мире. Наборы данных включают точные, репрезентативные на национальном уровне данные обследований домашних хозяйств и других источников.
  3. Всемирная организация здравоохранения: статистика по питанию, болезням и здоровью в более чем 150 странах.
  4. Healthdata.gov: 125 лет данных о здравоохранении в США, включая заявки на получение медицинской помощи, эпидемиологию и статистику населения.
  5. Информационный центр здравоохранения и социального обеспечения NHS: наборы данных о здоровье от Национальной службы здравоохранения Великобритании. Организация выпускает более 260 официальных и национальных статистических публикаций. Это включает в себя национальные сравнительные данные для вторичного использования, полученные на основе статистики длительных эпизодов в больницах, которые могут помочь местным лицам, принимающим решения, повысить качество и эффективность оказания первой помощи.
Гаджет:  Clipboarder. Удобный гаджет для Windows 7

Бесплатный источник данных: правительство

  1. Data.gov: это первый этап, на котором правительство США бесплатно предоставляет информацию о климате и преступности в Интернете.
  2. Data.gov.uk: Вот наборы данных от всех центральных департаментов Великобритании, а также от многих других местных и государственных органов. Он служит порталом для всех видов информации обо всем, включая бизнес и экономику, преступность и правосудие, оборону, образование, окружающую среду, правительство, здравоохранение, общество и транспорт .
  3. Бюро переписей США: Этот сайт содержит последние правительственные статистические данные о жизни американских граждан, включая население, экономику, образование, географию и многое другое.
  4. CIA World Factbook: данные по всем странам мира; фокусируется на проблемах истории, правительства, населения, экономики, энергетики, географии, связи, транспорта, военных и транснациональных корпораций для 267 стран.
  5. Socrata: Socrata — компания по разработке программного обеспечения, ориентированная на миссию, которая является еще одним интересным местом для изучения правительственных данных с помощью некоторых встроенных инструментов визуализации. Ваши данные как услуга были приняты более чем 1200 правительственными агентствами для открытых данных, управления производительностью и управления на основе данных.
  6. Портал открытых данных Европейского Союза: Портал открытых данных Европейского Союза: это единственная точка доступа к растущему диапазону данных от учреждений и других органов Европейского Союза. Увеличение данных включает в себя экономическое развитие в пределах ЕС и прозрачность в рамках институтов ЕС, включая географические, геополитические и финансовые данные, статистику, результаты выборов, правовые акты и данные о преступности, здравоохранении, окружающей среде, транспорте и научное исследование. Они могут быть повторно использованы в разных базах данных и отчетах. И еще, различные цифровые форматы доступны от институтов ЕС и других органов ЕС. Портал предоставляет стандартизированный каталог, список приложений и веб-инструментов, которые повторно используют эти данные,
  7. Канадские открытые данные — это пилотный проект со множеством правительственных и геопространственных данных. Это поможет вам понять, как правительство Канады создает большую прозрачность, подотчетность, увеличивает участие граждан и стимулирует инновации и экономические возможности посредством открытых данных, открытой информации и открытого диалога.
  8. Datacatalogs.org: предлагает открытые данные от правительства США, ЕС, Канады, CKAN и многое другое.
  9. U.S. National Center for Education Statistics(NCES): является основным федеральным органом по сбору и анализу данных, касающихся образования в США / других странах.
  10. UK Data Service включает в себя основные опросы, спонсируемые правительством Великобритании, транснациональные обследования, продольные исследования, данные переписей Великобритании, международные статистические данные, данные о торговле и качественные данные.

Бесплатный источник данных: преступность

  1. Унифицированная отчетность о преступности: Программа UCR стала отправной точкой для сотрудников правоохранительных органов, студентов, следователей, представителей средств массовой информации и общественности, ищущих информацию о преступлениях в Соединенных Штатах.
  2. Статистика ФБР по преступности: Статистические отчеты и публикации по статистике преступлений против преступности, в которых подробно описываются конкретные преступления и излагаются тенденции понимания угроз преступности на местном и национальном уровнях.
  3. Статистическое бюро юстиции: информация обо всем, что связано с системой уголовного правосудия США, в том числе о смертях, связанных с арестами, переписи заключенных в тюрьмах, Национальном обзоре лабораторий криминалистической ДНК, Агентских расследованиях правоохранительные органы и др.
  4. NHS Health and Social Care Information Centre: Национальный поиск лиц, совершивших преступления на сексуальной почве, — это беспрецедентный ресурс по обеспечению общественной безопасности, который предоставляет общественности доступ к данным о лицах, совершивших преступления на сексуальной почве по всей стране. Он представляет самую последнюю информацию, предоставленную каждой юрисдикцией.

Бесплатный источник данных: финансово-экономические данные

  1. Открытые данные Всемирного банка: образовательная статистика по всему: от финансов до показателей предоставления услуг.
  2. Экономические данне МВФ: невероятно полезный источник информации, включая отчеты о глобальной финансовой стабильности, региональные экономические отчеты, международную финансовую статистику, курсы валют, направление бизнеса и многое другое.
  3. База данных ООН Comtrade: свободный доступ к подробным данным о мировой торговле с визуализациями. UN Comtrade является хранилищем официальной статистики международной торговли и соответствующих аналитических таблиц. Все данные могут быть доступны через API.
  4. Глобальные финансовые данные: Обладая данными о более чем 60 000 компаний, охватывающих 300 лет, Глобальные финансовые данные представляют собой уникальный универсальный источник для анализа поворотов мировой экономики.
  5. Google Finance: котировки и графики акций в режиме реального времени, финансовые новости, конвертации валют или отслеживаемые портфели.
  6. Google Public Data Explorer : предоставляет публичные данные и прогнозы от различных международных организаций и академических учреждений, включая Всемирный банк, ОЭСР, Евростат и Университет Денвера. Они могут отображаться в виде линейных диаграмм, гистограмм, диаграмм сечений или на картах.
  7. Бюро экономического анализа США: официальная отраслевая и макроэкономическая статистика США, в первую очередь отчеты о валовом внутреннем продукте (ВВП) США и его различных единицах. Они также предоставляют информацию о личных доходах, корпоративных доходах и государственных расходах в своих национальных счетах доходов и продуктов (NIPA).
  8. Finder Financial Data Finder в OSU: многочисленные ссылки на все, что связано с финансами, независимо от того, насколько они непонятны, включая онлайн-индикаторы мирового развития, открытые данные Всемирного банка, глобальные финансовые данные, статистические базы данных Международного валютного фонда и EMIS Intelligence.
  9. Нацональное бюро экономических исследований: макроданные, отраслевые данные, данные о производительности, данные о торговле, международные финансы, данные и многое другое.
  10. Комиссия США по ценным бумагам и биржам: ежеквартальные наборы данных, полученных в результате воздействия корпоративных финансовых отчетов, представленных в Комиссию
  11. Визуализация экономики: визуализация данных по экономике.
  12. Financial Times: Financial Times предоставляет широкий спектр информации, новостей и услуг для мирового бизнес-сообщества.

В каких сферах применяют цифровые технологии?

  • Практически в любом бизнесе используют CRM, онлайн-сервисы для удаленной работы, хранения и работы с клиентской базой, управления бухгалтерией и товарного учета. Все больше компаний используют большие данные и аналитику, основанную на них, чтобы развивать бизнес и наращивать клиентскую базу.
  • В образовании используются гаджеты и программы для дистанционного обучения, подготовки и выполнения домашних заданий, составления презентаций, программирования и творческих задач. Виртуальная и дополненная реальность помогают лучше воспринимать материал и делают обучение более интерактивным. ИИ-алгоритмы помогают с профориентацией и учебным процессом.
  • В медицине цифровые технологии помогают быстрее находить новые лекарства и вакцины, точнее ставить диагноз даже на ранних стадиях, собирать аналитику для прогнозирования заболеваний, проводить онлайн-консультации и даже операции с применением AR и роботов.
  • В ретейле «цифра» упрощает процесс поиска и заказа товаров, управления складом и доставкой. Анализ поведения покупателей и данные о перемещении по торговым залам помогают оптимизировать пространство магазина. Голосовые помощники и чат-боты обрабатывают запросы с максимальной скоростью, а офлайновые магазины уже начинают работать без касс и продавцов — при помощи камер и алгоритмов распознавания лиц.
  • В сфере искусства и развлечений цифровые технологии открывают неограниченные возможности для игр, покупки и чтения книг, прослушивания музыки и просмотра Full HD видео онлайн, на стриминговых сервисах. Нейросети участвуют в создании музыки, живописи и книг, а виртуальные актеры и музыканты заменяют настоящих.
  • На производстве с помощью технологий автоматизируют отдельные линии и целые заводы, разрабатывают новые модели и материалы, следят за безопасностью и экологией, прогнозируют отказы оборудования, предотвращают брак и травмы, оптимизируют рабочее время и ресурсы.
  • В общепите цифровые технологии участвуют в сборе и распределении заказов, приготовлении блюд, контроле за количеством и сроками хранения продуктов и даже помогают находить новые точки с максимальным трафиком.

Области применения

Перечисленные выше системы могут иметь различную архитектуру и структуру в зависимости от потребностей бизнеса. Вот несколько примеров.

  • Компания прямой доставки (дропшиппинг). Она продает гаджеты через интернет-магазин, а их изготовлением и хранением занимается производитель. Такая компания использует простую базу данных, чтобы отслеживать заказы, и обычно удаляет записи после их выполнения. Она часто меняет ассортимент товаров, а потому не нуждается в архивных данных.
  • Врачебный кабинет. В медицинской отрасли действуют установленные правила для защиты конфиденциальности пациентов. Такая компания использует специальный сервис для хранения записей, из которого можно извлечь информацию в долгосрочном периоде. Такой сервис выступает в качестве озера данных, потому что у врача и пациентов нет необходимости в сравнении и сопоставлении результатов лечения.
  • Производственное предприятие. Компания занимает доминирующее положение в стабильно развивающейся отрасли, а потому должна принимать разумные решения в отношении долгосрочных тенденций в области продаж и ценообразовании. Ей нужно сравнивать показатели продаж по регионам в течение определенных периодов времени. Хранилище данных, способное выполнять сложные запросы, значительно упрощает управление такой цепочкой поставок.
  • Группа безопасности сети. Маршрутизаторы и коммутаторы собирают множество необработанных данных о пакетах, которые перемещаются по сети, на случай, если потребуется проанализировать какие-либо аномалии. Эти «‎сырые» значения хранятся в большом озере данных в течение нескольких недель. Если не происходит никаких необычных событий, информация удаляется без анализа.
  • Компания по исследованию лекарственных препаратов. Она собирает «‎сырые» данные об испытаниях препаратов и составляет сводные отчеты. Компании нужно сохранить эту информацию на неопределенный срок — она пригодится будущим исследователям и органам регулирования. Для этого используется озеро данных, а сводные отчеты отправляются в хранилище.

Онлайн-активность

Когда речь заходит об автоматическом ваших персональных данных, которые интернет-компания собрала о вас в процессе просмотра веб-страниц, самые продвинутые опции предлагает Google. Хотя справедливо сказать, что она также лидирует и непосредственно по сбору этих данных…

От компаний вроде Apple и Microsoft на самом деле даже не требуют наличия таких продвинутых инструментов, как у Google, потому что они просто не собирают о пользователях такие огромные массивы информации для таргетинга рекламы.

Войдите в свой аккаунт Google, там кнопка «Конфиденциальность и персонализация» выводит страницу с информацией о том, какие данные Google собирает о вашей онлайн-активности, истории поиска и местоположении — как для персонализации работы с приложениями, так и для целевой рекламы. Во всех категориях можно выбрать опцию автоматического удаления через 3, 18 или 36 месяцев.

Отдельные фрагменты данных можно просмотреть (и удалить) с основной панели мониторинга активности. Например, здесь можно стереть запись всего, что вы сказали своей умной колонке за последнюю неделю.

Почта

В наше время почтовые сервисы предлагают большой объём облачного хранилища — совершенно бесплатно. Конечно, они делают это не просто так, а чтобы накопить как можно больше пользовательских данных для дата-майнинга, анализа и профилирования. В конце концов, это позволяет более эффективно использовать аудиторию сервиса в качестве рекламной аудитории, на которой генерируется основная прибыль интернет-компаний.

Google и другие сервисы рассчитывают, что вы не будете удалять старые сообщения, которые практически навечно останутся в их распоряжении. Если вам действительно необходим этот многолетний архив, то можно его оставить. В противном случае лучше удалить старые письма. Это освободит место в хранилище и ускорит поиск в архиве, плюс к соблюдению правил цифровой гигиены.

Гаджет:  9 электроприборов, для которых не требуется электричество |

Конкретная процедура очистки архива зависит от клиента и сервиса. В случае Gmail нет автоматического способа стирать старые письма, поэтому нужно регулярно проводить такую очистку вручную. Это делается с помощью поискового запроса older_than: с указанием нужного периода времени.

Получив результаты поиска на экране, можно выбрать все сообщения (флажок в левом верхнем углу) — и стереть их.

Чтобы не стирать абсолютно всё, есть возможность объединить запрос с другими поисковыми терминами. Например, запрос older_than:1y is:important выведёт все письма старше года, которые Gmail отметил как «низкоприоритетные». Полный список поисковых операторов Gmail см. здесь.

В других почтовых клиентах может отсутствовать продвинутые операторы поиска, как в Gmail, так что выделить и удалить сообщения сложнее. Но в любом случае должна присутствовать функция сортировки писем по дате, чтобы увидеть самые старые сообщения в архиве.

Для максимальной безопасности в интернете лучше хранить архив сообщений не на сервере, а на персональном компьютере локально. Это позволяет любой локальный почтовый клиент типа The Bat!, который скачивает и сразу удаляет все письма с почтового сервера, чтобы они там вообще не хранились:

OSINT по-русски. Выбираем мощные и бесплатные сервисы для пробива и конкурентной разведки — «Хакер»
Автоматическое удаление всех полученных писем с почтового сервера Gmail в почтовом клиента The Bat!

Развитие цифровых технологий

Ближайшие пять лет — переломный период цифровой трансформации, когда digital-технологии охватывают даже те сферы, где всегда господствовали аналоговые. Государственные, финансовые, медицинские услуги переходят в онлайн-формат, появляются первые прототипы электронных паспортов и цифровые платежные системы без привязки к физическим валютам и банкам.

Синергия цифровых технологий поможет объединить офлайн и онлайн, делая все устройства и сервисы взаимосвязанными между собой. Искусственный интеллект и большие данные помогают принимать более обоснованные решения, а VR и AR — проводить сложные операции, путешествовать и учиться в любой точке.

Такое будущее выглядит очень комфортным, но не для всех. Например, футуролог Герд Леонгард призывает обратить внимание на тотальную цифровизацию и ее возможные последствия. Например, полная замена реального общения цифровым или утрата человечности при принятии глобальных решений, которые мы все больше доверяем ИИ.

Темная сторона, люк

Самый главный файл – JavaScript. Сразу оговорюсь, alert и confirm в гаджетах не работают. Для отладки гаджета, можно воспользоваться Visual Studio, но для этого нужно выполнить два хитрых действия. Прежде всего, включить отладчик JavaScript в Internet Explorer

Добавить в нужном месте кода гаджета строку:

debugger;

и перезапустить гаджет.

Мы объявляем две глобальных переменных, которые отвечают за время в минутах для обновления данных в гаджете, для меня оптимально 30 минут, а также счетчик отсчета оставшихся минут до обновления

var updateInterval = 30;
var updateMinutes = updateInterval;

Функция init содержит действия для инициализации гаджета, мне в данном случае было нужно установить прозрачность гаджета на 40%, чтобы он не перекрывал полностью кусочек рабочего стола.

function init() {
System.Gadget.Settings.write("PrivateSetting_GadgetOpacity", 40);
}

Функция запуска самого мониторинга, которая обновляет список серверов с их статусом, устанавливает интервал обновления данных, таймера в главном окне и так же добавляет обработчик события для ручного обновления статуса серверов.

function startMonitoring() {
init();

updateList();
setInterval(updateList, updateInterval * 1000 * 60);
setInterval(updateTimer, 1000 * 60);

statusLink.onclick = function() {
updateList();
}
}


Добавление обработчика на нажатие происходит в данном случае двумя способами:

element.onclick = function(){}
$(element).get(0).onclick = function(){}

Продвинутые способы в гаджетах не работают:

element.attachEvent('onclick', function(){})
$(element).bind('click', function(){})

Для обновления самого таймера маленькая функция updateTimer, которая каждую минуту рассчитывает сколько времени осталось до обновления.

function updateTimer() {
updateMinutes = updateMinutes == 0 ? updateInterval : updateMinutes - 1;
$('#statusLink').html('Update in ' updateMinutes ' m.');
}


И наконец, обновление списка серверов, для возвращенных данных я использую JSON, вид ответа примерно такой:

[{«ip»:«***.45.**.60»,«lastHitTime»:«2009-09-06 00:07:24»,«runningTasks»:«1»}]

Для получения самих данных – getJSON. Вы можете использовать и AJAX, он прекрасно работает в гаджетах. Прежде всего, используя getJSON мы можем отлаживать код в браузере, не добавляя его в гаджет, AJAX нам такое сделать не позволит. В зависимости от загрузки сервера, я закрашиваю ячейку разным фоном.

Тотальная слежка

OSINT по-русски. Выбираем мощные и бесплатные сервисы для пробива и конкурентной разведки — «Хакер»Продвинутая система сбора данных и аналитики Google

Система сбора данных и аналитики Google считается одной из самых продвинутых в мире. У видеосервиса, почтового и картографического сервисов Google более 1 млрд пользователей (у каждого из них). Компания использует повсеместную распространённость своих продуктов для отслеживания поведения пользователей в онлайне и в реальной жизни, чтобы впоследствии таргетировать их платной рекламой. От точности таргетирования и обширности собираемых данных напрямую зависят доходы Google.

Cпециалисты из организации Digital Content Next и Университета Вандербильта опубликовали результаты исследования Google Data Collection с некоторыми фактами, которые говорят о тотальном наблюдении за людьми со стороны Google:

  • Смартфон Android с активным браузером Chrome в фоне передаёт информацию о местоположении в Google 340 раз в течение 24-часового периода, то есть производится в среднем 14 передач данных в час. На самом деле, информация о местоположении составляет 35% всех образцов данных, отправленных в Google.
  • Google может связывать анонимные данные, собранные пассивными средствами, с личной информацией пользователя. Google устанавливает такую связь главным образом через рекламные системы, многие из которых сама и контролирует. Рекламные ID, которые соответствуют «анонимным пользователям» собирают данные об активности в приложениях и посещениях сторонних веб-страниц. Их можно связать с реальными пользователями Google путём передачи серверам Google идентификационной информации на уровне устройства Android.
  • Куки Doubleclick, которые отслеживают активность пользователя на сторонних веб-страницах — ещё один пример «анонимного» идентификатора, который Google может связать с аккаунтом Google. Связь устанавливается, если пользователь обращается к приложению Google в том же браузере, в котором ранее открывал стороннюю веб-страницу.
  • Бóльшая часть сбора данных Google происходит в то время, когда пользователь не взаимодействует напрямую с каким-либо из продуктов Google. Масштабы сбора весьма значительны. При этом смартфон Android — возможно, самый популярный персональный гаджет в мире. Его круглосуточно носят с собой 2 миллиарда человек.

Файлы

Удаление старых файлов в облаке — это не столько защита от утечки информации или какого-то шпионажа, сколько поддержание порядка и экономия средств в случае использования платного облачного хранилища. Облачному сервису такие действия наносят прямые убытки.

В Dropbox можно щёлкнуть рядом с заголовком столбца и выбрать параметр сортировки «Дата изменения», чтобы увидеть самые старые файлы, которые вы не редактировали в течение длительного времени. Это относится к файлам только в конкретной в папке.

На Google Диске включите просмотр в виде списка, щёлкните по заголовку столбца «Последнее изменение». Стрелочки вверх и вниз переключают просмотр свежих или самых старых изменений.

В Google Диске также работают поисковые запросы типа before:2021-01-01 в главном окне поиска Google Drive, чтобы найти файлы с последним изменением до определённой даты. С помощью Ctrl Click выбираем несколько файлов на вашем Google Диске — и значок корзины, чтобы их удалить.

В OneDrive и iCloud тоже есть похожие опции с сортировкой по дате последнего изменения. Эти ручные операции не так удобны, как автоматические инструменты, но даже если просто запускать их раз в пару месяцев, то можно удалить множество файлов, которые больше не нужны.

Шаг 2: минимальная логическая схема

Схемно пока все получается очень похоже на email-переписку — традиционный инструмент ведения бизнеса. Таки да, «алгоритмически» многие задачи бизнеса похожи друг на друга, поэтому и инструменты для их решения будут структурно сходны.

Давайте зафиксируем уже получившуюся логическую схему отношений сущностей. Для простоты понимания нашей модели воспользуемся самым примитивным вариантом отображения ER-модели без усложнений UML или IDEF-нотаций:

В нашем примере персона, документ и бинарное «тело» файла — это «внешние» сущности, которые самостоятельно существуют и без нашего сервиса. Поэтому просто будем воспринимать их в дальнейшем как некоторые ссылки «куда-то» по UUID.

Рисуйте схемы как можно проще — большинство тех, кому вы их будете показывать, не являются экспертами в чтении UML/IDEF. Но — рисуйте обязательно.

Шаг 3: набрасываем структуру таблиц

Поскольку сообщения у нас пишут много людей сразу, часть из них вообще могут делать это

в оффлайн-режиме

, то самый простой вариант —

использовать UUID в качестве идентификаторов

не только для внешних сущностей, но и для всех объектов внутри нашего сервиса. Причем генерировать их можно даже на клиентской стороне — это поможет нам поддержать отправку сообщений при кратковременной недоступности БД, а вероятность коллизии крайне мала.

Черновая структура таблиц в нашей базе примет вот такой вид:

Таблицы : RU
CREATE TABLE "Тема"(
  "Тема"
    uuid
      PRIMARY KEY
, "Документ"
    uuid
, "Название"
    text
);

CREATE TABLE "Сообщение"(
  "Сообщение"
    uuid
      PRIMARY KEY
, "Тема"
    uuid
, "Автор"
    uuid
, "ДатаВремя"
    timestamp
, "Текст"
    text
);

CREATE TABLE "Адресат"(
  "Сообщение"
    uuid
, "Персона"
    uuid
, PRIMARY KEY("Сообщение", "Персона")
);

CREATE TABLE "Файл"(
  "Файл"
    uuid
      PRIMARY KEY
, "Сообщение"
    uuid
, "BLOB"
    uuid
, "Имя"
    text
);
Таблицы : EN

CREATE TABLE theme(
  theme
    uuid
      PRIMARY KEY
, document
    uuid
, title
    text
);

CREATE TABLE message(
  message
    uuid
      PRIMARY KEY
, theme
    uuid
, author
    uuid
, dt
    timestamp
, body
    text
);

CREATE TABLE message_addressee(
  message
    uuid
, person
    uuid
, PRIMARY KEY(message, person)
);

CREATE TABLE message_file(
  file
    uuid
      PRIMARY KEY
, message
    uuid
, content
    uuid
, filename
    text
);

Самое простое при описании формата — начинать «раскручивать» граф связей от таблиц, которые не ссылаются сами ни на кого.

Шаг 4: выясняем неочевидные потребности

Все, мы спроектировали базу, в которую можно отлично писать и

как-то

читать.

Давайте поставим себя на место пользователя нашего сервиса — что мы захотим делать с его помощью?


Наша структура позволяет решить обе эти задачи «вообще», но быстро — нет. Проблема в том, что для сортировки в рамках первой задачи

невозможно создать индекс

, подходящий для каждого из участников (и придется извлекать все записи), а для решения второй необходимо

извлекать все-все сообщения

по теме.

Непредусмотренные пользовательские задачи могут поставить жирный крест на производительности.

Шаг 5: разумная денормализация

Обе наши проблемы помогут решить дополнительные таблицы, в которые мы будем

дублировать часть данных

, необходимых для формирования на них подходящих к нашим задачам индексов.

OSINT по-русски. Выбираем мощные и бесплатные сервисы для пробива и конкурентной разведки — «Хакер»

Таблицы : RU
CREATE TABLE "РеестрСообщений"(
  "Владелец"
    uuid
, "ТипРеестра"
    smallint
, "ДатаВремя"
    timestamp
, "Сообщение"
    uuid
, PRIMARY KEY("Владелец", "ТипРеестра", "Сообщение")
);
CREATE INDEX ON "РеестрСообщений"("Владелец", "ТипРеестра", "ДатаВремя" DESC);

CREATE TABLE "УчастникТемы"(
  "Тема"
    uuid
, "Персона"
    uuid
, PRIMARY KEY("Тема", "Персона")
);
Таблицы : EN

CREATE TABLE message_registry(
  owner
    uuid
, registry
    smallint
, dt
    timestamp
, message
    uuid
, PRIMARY KEY(owner, registry, message)
);
CREATE INDEX ON message_registry(owner, registry, dt DESC);

CREATE TABLE theme_participant(
  theme
    uuid
, person
    uuid
, PRIMARY KEY(theme, person)
);


Здесь мы применили два типичных подхода, применяемых при создании вспомогательных таблиц:

В следующей части статьи речь пойдет про

в структуру нашей базы.

Оцените статью
GadgetManiac
Добавить комментарий