The Social Dynamics of Open Data phân tích cách dữ liệu mở trở thành nguồn lực chiến lược trong quản trị hiện đại, cả ở khu vực công và khu vực tư. Cuốn sách chỉ ra rằng việc công khai và chia sẻ dữ liệu không chỉ giúp các cơ quan nhà nước minh bạch hơn, mà còn tạo điều kiện cho doanh nghiệp đổi mới mô hình kinh doanh, tối ưu vận hành và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Cuốn sách khám phá các phương pháp và hạ tầng dữ liệu mở liên kết nhằm thúc đẩy việc chia sẻ, tích hợp và cộng tác nghiên cứu trong ngôn ngữ học và khoa học ngôn ngữ.

Cuốn sách này cho thấy tầm nhìn về quyền truy cập mở vào dữ liệu khoa học có thể dễ dàng đạt được hơn thông qua mô hình theo giai đoạn mà các nhà tài trợ nghiên cứu, nhà hoạch định chính sách, nhà khoa học và tổ chức nghiên cứu có thể áp dụng trong thực tiễn của họ. Dựa trên kinh nghiệm của riêng mình về xử lý dữ liệu, về những phát hiện ban đầu với dữ liệu khoa học mở tại CERN (Tổ chức nghiên cứu hạt nhân châu Âu) và từ các nghiên cứu điển hình về dữ liệu thử nghiệm lâm sàng được chia sẻ, tác giả cập nhật hiểu biết của chúng ta về dữ liệu nghiên cứu - dữ liệu nghiên cứu là gì; dữ liệu phát triển động như thế nào trên các lĩnh vực khoa học khác nhau và trên nhiều giai đoạn thực hành nghiên cứu; và dữ liệu có thể và thực sự nên được chia sẻ ở bất kỳ giai đoạn nào trong số đó. Kết quả là một con đường linh hoạt và thực tế để triển khai dữ liệu khoa học mở.

Kubernetes đã sẵn sàng cho khối lượng công việc có trạng thái chưa? Hệ thống nguồn mở này đã trở thành nền tảng chính để triển khai và quản lý các ứng dụng gốc trên đám mây. Nhưng vì ban đầu nó được thiết kế cho khối lượng công việc không trạng thái nên việc xử lý dữ liệu trên Kubernetes gặp nhiều thách thức. Nếu bạn muốn tránh tình trạng thiếu hiệu quả và chi phí trùng lặp khi có cơ sở hạ tầng riêng cho ứng dụng và dữ liệu, hướng dẫn thực tế này có thể giúp ích.

Sách giáo khoa này phục vụ như một giới thiệu nhẹ nhàng cho sinh viên đại học về các khái niệm lý thuyết trong cấu trúc dữ liệu và thuật toán trong khoa học máy tính trong khi cung cấp bảo hiểm về các vấn đề thực hiện thực tế (mã hóa).

Cuốn sách nhìn lại mười năm phát triển phong trào dữ liệu mở, từ hàng nghìn sáng kiến toàn cầu đến những thành tựu và thách thức mới. Bên cạnh việc giải quyết các vấn đề kinh tế – xã hội, dữ liệu mở nay đối mặt với câu hỏi về quyền dữ liệu, quyền riêng tư, sự bao gồm và tác động của trí tuệ nhân tạo.

Cuốn sách nghiên cứu tác động của dữ liệu mở tại các nước đang phát triển qua các ví dụ thực tế như nông nghiệp ở Colombia, y tế ở Uganda và ứng phó khủng hoảng ở Nepal.

Dữ liệu mở có thể được bất kỳ ai sử dụng, tái sử dụng hoặc phân phối lại một cách tự do, miễn là có các biện pháp bảo vệ nhằm bảo vệ tính toàn vẹn và minh bạch của dữ liệu. Cuốn sách này mô tả cách dữ liệu được truy xuất từ ​​các kho dữ liệu mở công cộng có thể cải thiện chất lượng học tập của mạng kỹ thuật số, đặc biệt là hiệu suất và độ tin cậy. Các chương đề cập đến các chủ đề như trích xuất kiến ​​thức, Dữ liệu Chính phủ Mở (OGD), bảng điều khiển công cộng, phát hiện xâm nhập và trí tuệ nhân tạo trong chăm sóc sức khỏe.

Cuốn sách xem xét ý tưởng về dữ liệu mở đã được các tác nhân xã hội dân sự và cộng đồng hoạch định chính sách đưa ra như thế nào. Nó xem xét liệu các hoạt động của các chủ thể này có tạo thành một phong trào xã hội đang tìm cách huy động dữ liệu mở hay không và quan trọng hơn là liệu công việc đó có đang thúc đẩy quá trình chuyển đổi từ một xã hội thông tin dựa trên nền kinh tế tri thức sang một xã hội tri thức hay không. Để đánh giá câu hỏi rộng này, cần phải khám phá một số lĩnh vực công việc chính cần thiết để tạo điều kiện thuận lợi cho dữ liệu mở.

Cuốn sách này cho thấy tầm nhìn về quyền truy cập mở vào dữ liệu khoa học có thể dễ dàng đạt được hơn thông qua mô hình theo giai đoạn mà các nhà tài trợ nghiên cứu, nhà hoạch định chính sách, nhà khoa học và tổ chức nghiên cứu có thể áp dụng trong thực tiễn của họ