Стройся г. Томск – каталог товаров, цены, адрес, часы работы

Уже более 20 лет существует гипермаркет Стройся Томск. Это развивающийся торговый центр, который постоянно предлагает клиентам все больше товаров для проведения ремонтных работ и строительных. Качественные товары от мировых производителей, и невысокие цены на них позволили стать гипермаркету одним из лидеров в городе по продажам отделочной и строительной продукции.

На сегодняшний день гипермаркет считается надежным и честным представителем всех товаров для строительных целей. Этому торговому центру доверяют жители города и всего региона.

Преимущества

Привлекают большой ассортимент продукции в гипермаркете Стройся Томск, каталог товаров здесь дает возможность приобретать строительные материалы по низким ценам. Сомневаться не приходится ни в качестве, ни в надежности, ни в долговечности товаров, представленных на полках магазина.

К одному из преимуществ относится тот факт, что покупки можно совершать непосредственно на сайте гипермаркета. Интернет-магазин Стройся Томск дает возможность, не выходя из дома, покупать все через интернет, знакомиться с продукцией торгового центра и заказывать ее в один клик.

Это отличный вариант для тех, кто устал ходить по рядам торгового центра или просто не успевает этого делать. Онлайн можно совершать покупки за счет того, что все товары подробно описаны и имеют иллюстративную часть.

Посетить магазин можно по адресам: пр. Кирова, 51а, пр. Ленина, 174, ул. Нижне-Луговая, 16/1. Часы работы всех торговых центров: ежедневно с 8.00 до 22.00.

Ассортимент магазина

Каталог товаров, который представлен на полках магазина, включает в себя большое количество отделочной и строительной продукции, в число которой можно включить:

• Напольные покрытия;
• Инструменты садовые и строительные;
• Лаки и краски;
• Материалы для стройки;
• Изделия из керамогранита;
• Двери и окна;
• Сантехнику;
• Бытовую технику;
• Все для кухни и т.д.

Высокое качество всей представленной в магазине и на сайте продукции уже давно по достоинству оценено. Опытные консультанты всегда помогут определиться с правильным выбором товара.

Гарантированы здесь выгодные цены за счет того, что занимается гипермаркет только прямыми поставками. К тому же, приятно радует всех клиентов возможность покупать товары по различным акциям, скидкам и предложениям. Это заметная экономия и выгодные покупки, которые дарит гипермаркет.

СТРОЙСЯ 54

Коттедж состоит на 1-м этаже из кухни-гостиной, спальни, холла, котельной и санузла, на 2-м этаже — 3 (три) спальни, холл и санузел

ПАРАМЕТРЫ КОНСТРУКТИВА:

* Фундамент – ленточный на буронабивных сваях

* Цоколь – высокий, утепленный, перекрытый заводскими ж/б плитами

* Cтены/Фасад – автоклавный газобетон с завода «Сибит» — 400 мм., фасад – комбинированный: декоративная штукатурка «Короед» (цвет «Слоновая кость»), углы дома и обрамления окон выполнены облицовочным кирпичом (цвет «Флэш») или автоклавный газобетон с завода «Сибит» — 300 мм., с армированием через каждые 3 ряда, дополнительно утеплены, стены по всей поверхности выполнены облицовочным кирпичом (цвет «Солома»), углы и обрамления окон выполнены облицовочным кирпичом (цвет «Флэш»)

* Армопояс – выполнен по проекту между этажами, а также между стенами и кровлей(распределяет нагрузку)

* Кровля – ондулин «Черепица», перекрытия чердака утеплено

* Вентиляция – выполнена по проекту в кухне-гостиной и с/у с выходом на кровлю

* Окна – профиль KBE 70, пакет пятикамерный (гарантия 2 года)

* Отмостка – армированная утепленная с щебеночной отсыпкой

* Система водостока – смонтирована по карнизам и углам здания

* Крыльцо – деревянное, с бетонированной площадкой под ним

* Дверь в коттедж – утепленная.

КОММУНИКАЦИИ:

* Отопление – котел смонтирован (система запущена)

* Электричество – монтаж проводки выполнен по проекту (смонтирован счетчик, выключатели, розетки)

* Водоснабжение – вода заведена в коттедж, выполнена разводка труб до санфаянса

* Канализация – автономная — септик 5 куб., монтаж труб внутри коттеджа выполнен.

ВНУТРЕННЯЯ ОТДЕЛКА:

* Окна – выполнены в полном объеме с внутренней и внешней отделкой (подоконники, откосы)

* Пол – водяной теплый, выполнена полусухая стяжка по маякам (под ламинат/линолеум), финишная затирка пола под «вертолёт»

* Стены – финишная шпатлевка по маякам под обои.

* Потолок – подшит ОСП

* Лестница – чистовая деревянная строганная, с балясинами и перилами

Обследование исторических американских зданий / Исторические американские инженерные записи / Обследование исторических американских ландшафтов — Об этой коллекции

Наиболее изображения оцифрованы | Все отображение jpegs / tiffs за пределами Библиотеки Конгресса | Посмотреть все

Об исследовании исторических американских зданий / Исторические американские инженерные записи / Исторические американские ландшафты

Коллекции Обзора исторических зданий Америки (HABS) и Исторических американских инженерных записей (HAER) являются одними из крупнейших и наиболее активно используемых в Отделе эстампов и фотографий Библиотеки Конгресса.С 2000 года к фондам была добавлена ​​документация Обзора исторических ландшафтов Америки (HALS). Коллекции документируют достижения в архитектуре, инженерии и ландшафтном дизайне в Соединенных Штатах и ​​их территориях с помощью широкого диапазона типов зданий, инженерных технологий и ландшафтов, включая такие разнообразные примеры, как Пуэбло в Акоме, дома, ветряные мельницы, однокомнатные школы, мост Золотые Ворота и здания, спроектированные Фрэнком Ллойдом Райтом.

Управляемые с 1933 года на основе соглашений о сотрудничестве со Службой национальных парков, Библиотекой Конгресса и частным сектором, текущие программы Службы национальных парков фиксируют застроенную среду Америки в многоформатных исследованиях, включающих более 581000 измеренных чертежей, широкоформатных фотографий и письменные истории для более чем 43 000 исторических построек и мест, датируемых с доколумбовых времен до двадцатого века.Эта онлайн-презентация коллекций HABS / HAER / HALS включает оцифрованные изображения измеренных чертежей, черно-белые фотографии, цветные прозрачные пленки, подписи к фотографиям, страницы письменной истории и дополнительные материалы. Поскольку программы HABS, HAER и HALS Службы национальных парков создают новую документацию каждый год, документация будет пополняться в коллекции. Первый этап оцифровки коллекции исторических американских инженерных рекордов стал возможным благодаря щедрой поддержке фонда Shell Oil Company Foundation.

Определяющие таблицы в каталоге данных AWS Glue

Вы можете добавить определения таблиц в каталог данных следующими способами:

Когда вы определяете таблицу вручную с помощью консоли или API, вы указываете таблицу схема и значение поля классификации, которое указывает тип и формат данные в источник данных.Если сканер создает таблицу, определяется формат данных и схема. встроенным классификатором или настраиваемым классификатором. Для получения дополнительной информации о создание таблицу с помощью консоли AWS Glue, см. Работа с таблицами в консоли AWS Glue.

Перегородки таблицы

Определение таблицы AWS Glue для папки Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) можно описать разделенный Таблица.Например, для повышения производительности запросов в многораздельной таблице можно разделить данные за месяц в разные файлы, используя название месяца в качестве ключа. В AWS Glue Таблица определения включают ключ разделения таблицы. Когда AWS Glue оценивает данные в Папки Amazon S3 для каталогизации таблицы, он определяет, будет ли отдельная таблица или а добавлена ​​секционированная таблица.

Вы можете создать индексы секций в таблице, чтобы вместо этого получить подмножество секций. загрузки всех разделов в таблице. Для информации о работе с разделом индексы, см. Работа с индексами разделов.

Для создания многораздельной таблицы в AWS Glue должны выполняться все следующие условия. для папка Amazon S3:

• Схемы файлов похожи, как определено AWS Glue.

• Формат данных файлов такой же.

• Формат сжатия файлов такой же.

Например, у вас может быть корзина Amazon S3 с именем my-app-bucket , в которой вы хранить данные о продажах приложений для iOS и Android. Данные разбиты по годам, месяцам, и день.Файлы данных для продаж iOS и Android имеют одинаковую схему, формат данных и формат сжатия. В каталоге данных AWS Glue сканер AWS Glue создает один определение таблицы с ключами разделения на год, месяц и день.

В следующем листинге Amazon S3 my-app-bucket показаны некоторые разделы.Символ = используется для присвоения значений ключей секций.

 
   my-app-bucket / Продажи / год = 2010 / месяц = ​​февраль / день = 1 / iOS.csv
   my-app-bucket / Продажи / год = 2010 / месяц = ​​февраль / день = 1 / Android.csv
   my-app-bucket / Продажи / год = 2010 / месяц = ​​февраль / день = 2 / iOS.csv
   my-app-bucket / Продажи / год = 2010 / месяц = ​​февраль / день = 2 / Android.csv
   ...
   my-app-bucket / Продажи / год = 2017 / месяц = ​​фев / день = 4 / iOS.csv
   my-app-bucket / Продажи / год = 2017 / месяц = ​​февраль / день = 4 / Android.csv
     

Ссылки на ресурсы таблицы

Каталог данных может также содержать ссылок на ресурсы, и таблицы. Стол ссылка на ресурс — это ссылка на локальную или общую таблицу. В настоящее время вы можете создать ресурс ссылки только в AWS Lake Formation.После создания ссылки ресурса на таблицу вы можно использовать имя ссылки ресурса, где бы вы ни использовали имя таблицы. Наряду с таблицами, которые вы собственный или которые предоставлены вам, ссылки на ресурсы таблицы возвращаются клей: GetTables () и отображаются как записи на Таблицы страниц консоли AWS Glue.

Каталог данных может также содержать ссылки на ресурсы базы данных.

Для получения дополнительной информации о ссылках на ресурсы см. Создание ресурса. Ссылки в AWS Lake Formation Developer Guide .

Обновление таблиц каталога данных, созданных вручную, с помощью Краулеры

Возможно, вы захотите создать таблицы каталога данных AWS Glue вручную, а затем сохранить их обновлен с Ползунки AWS Glue.Сканеры, работающие по расписанию, могут добавлять новые разделы и обновлять в таблицы с любыми изменениями схемы. Это также относится к таблицам, перенесенным из Apache. Улей метастор.

Для этого, когда вы определяете искателя, вместо того, чтобы указывать одно или несколько хранилищ данных. в качестве источника обхода контента вы указываете одну или несколько существующих таблиц каталога данных.В гусеничный трактор затем просматривает хранилища данных, указанные в таблицах каталога. В этом случае нет новых столы созданы; вместо этого обновляются ваши таблицы, созданные вручную.

Ниже приведены другие причины, по которым вы можете захотеть создать таблицы каталога вручную. и укажите таблицы каталога в качестве источника поискового робота:

• Вы хотите выбрать имя таблицы каталога, а не полагаться на таблицу каталога алгоритм именования.

• Вы хотите запретить создание новых таблиц в случае, если файлы с формат, который может помешать обнаружению раздела, по ошибке сохраняется в данных исходный путь.

Для получения дополнительной информации см. Тип источника искателя.

Единый каталог из 204938 эталонных геномов микробиома кишечника человека

Более 200000 геномов кишечных микробов человека в каталоге UHGG

Сначала мы собрали все геномы прокариотических изолятов и MAG из микробиома кишечника человека (общедоступны по состоянию на март 2019 г.) .Мы собрали геномы изолятов из Коллекции культур желудочно-кишечных бактерий человека (HBC) ¹⁹ и Culturable Genome Reference (CGR) ²¹ , а также культивируемые геномы кишечника человека, доступные в NCBI ²² , PATRIC ²³ и IMG ^{24 репозитория} , которые включают геномы из нескольких других крупных исследований ^11,12,25 . Кроме того, мы включили все кишечные МАГ, полученные Pasolli et al. ²⁰ (CIBIO), Алмейда и др. ¹⁸ (EBI) и Nayfach et al. ¹⁶ (HGM). Чтобы стандартизировать качество генома для всех наборов, мы использовали пороговые значения полноты генома> 50% и загрязнения <5% в сочетании с оценочным показателем качества (полнота –5 × загрязнение)> 50. Окончательное количество геномов, соответствующих этим критериям, составило 734 (HBC), 1519 (CGR), 651 (NCBI), 7,744 (PATRIC / IMG), 137,474 (CIBIO), 87,386 (EBI) и 51,489 (HGM), в результате чего всего 286997 последовательностей генома (рис. 1a и дополнительные Таблица 1).Они представляли 204938 неизбыточных геномов на основе порогового значения расстояния Mash ²⁶ 0,001 (99,9% идентичности нуклеотидов) и только с учетом одного генома на вид на образец, чтобы учесть тот факт, что три крупных исследования MAG проанализировали много общих образцов. Геномы были извлечены из образцов из 31 страны на шести континентах (Африка, Азия, Европа, Северная Америка, Южная Америка и Океания), но большинство из них были взяты из образцов, собранных в Китае, Дании, Испании и США (рис.1б).

a , Количество кишечных геномов для каждого набора исследований, используемых для создания каталогов последовательностей, окрашенных в зависимости от того, представляют ли они геномы изолята или MAG. b , Географическое распределение числа извлеченных геномов по странам. c , Обзор методов, используемых для создания каталогов генома (UHGG) и последовательностей белков (UHGP). Геномы, полученные из общедоступных наборов данных, сначала прошли контроль качества с помощью CheckM.Отфильтрованные геномы были сгруппированы на предполагаемом уровне вида (95% ANI), и было оценено их внутривидовое разнообразие (гены из геномов консистенции были сгруппированы с 90% идентичностью белка). Параллельно с этим был создан каталог неизбыточных белков из всех кодирующих последовательностей 286 997 геномов на 100% (UHGP-100, n = 170 602 708), 95% (UHGP-95, n = 20 239 340), 90% (UHGP -90, n = 13 907 849) и 50% (UHGP-50, n = 4 735 546) идентичность белков.

Чтобы определить, сколько видов было включено в эту контрольную коллекцию кишечника, мы сгруппировали все 286 997 геномов, используя многоступенчатый подход на основе расстояния (методы) со средним порогом идентичности нуклеотидов (ANI) 95% по крайней мере по 30% фракции выравнивания (AF) ²⁷ . В результате процедуры кластеризации было получено 4644 предполагаемых вида прокариот (4616 бактериальных и 28 архей; дополнительная таблица 2). Мы обнаружили, что результаты кластеризации видов хорошо согласуются с ранее полученными ^16,18,20 (дополнительная таблица 3).Геном наилучшего качества из каждого кластера видов был выбран в качестве его представителя на основе полноты генома, минимального загрязнения и сборки N50 (с геномами изолята всегда отдавалось предпочтение перед MAG), и окончательный набор был использован для создания каталога UHGG (рис. 1в). Из 4644 геномов на уровне видов 3207 были> 90% полными (межквартильный размах, IQR = 87,2–98,8%) и <5% загрязненными (IQR = 0,0–1,34%), причем 573 из них имели 5S, 16S и 23S. гены рРНК вместе по крайней мере с 18 стандартными тРНК (расширенные данные рис.1). Эти 573 генома (535 из изолятов и 38 из MAG) удовлетворяют критериям «высокого качества», установленным для MAG Консорциумом геномных стандартов ²⁸ . Ранее было показано, что оперон рРНК представляет собой проблемную область для сборки из коротких наборов метагеномных данных ^13,16,18,20 , что может объяснить небольшое количество высококачественных MAG. После этого мы классифицировали представителя каждого вида с помощью набора инструментов базы данных таксономии генома ^29,30 (GTDB-Tk; Extended Data Fig.2), стандартизированная таксономическая структура, основанная на конкатенированной белковой филогении, представляющей> 140 000 общедоступных геномов прокариот, полностью разрешенных до уровня вида (подробные сведения об используемой номенклатуре таксономии см. В разделе «Методы»). Однако более 60% геномов кишечника не могут быть отнесены к существующим видам, что подтверждает, что большинство видов UHGG не представлены в текущих справочных базах данных.

Чтобы получить более полное представление о качестве геномов UHGG, мы сделали вывод об уровне гетерогенности штаммов в каждом MAG с помощью CMseq ²⁰ .Медианная неоднородность деформации (доля полиморфных позиций) UHGG MAG составила 0,06% (IQR = 0,01–0,25%; расширенные данные, рис. 1c и дополнительная таблица 1), что ниже порога 0,5%, определенного ранее ²⁰ для различения средне- из качественных МАГ. Мы считаем, что этот дополнительный показатель гетерогенности штаммов является полезным дополнением к стандартным оценкам полноты и загрязнения, обеспечивая дополнительное свидетельство общего высокого качества включенных здесь геномов.

Сравнение видов, извлеченных в отдельных исследованиях

Мы исследовали, сколько из 4644 видов кишечника было обнаружено в различных исследовательских коллекциях, чтобы определить уровень их совпадения и воспроизводимости, а также соотношение между культивируемыми и некультивируемыми видами (рис. 2а). ). В каждом из крупных исследований MAG использовался разный подход к сборке и биннингу: в исследовании CIBIO использовались metaSPAdes ³¹ и MetaBAT 2 (ref. ³² ) для сборки и объединения прогонов секвенирования, ранее объединенных по образцам; в исследовании HGM использовался MEGAHIT ³³ для сборки прогонов, объединенных по образцам, и применялась комбинация MaxBin 2 (см. ³⁴ ), MetaBAT 2 (ref. ³² ), CONCOCT ³⁵ и DAS Tool ³⁶ для группирования и уточнения; а в исследовании EBI использовались metaSPAdes ³¹ и MetaBAT 2 (ref. ³² ) для сборки и объединения отдельных прогонов без объединения по выборкам. Несмотря на эти методологические различия, наибольшее пересечение было обнаружено между этими коллекциями MAG: одни и те же 1081 вид были обнаружены независимо в наборах данных CIBIO, EBI и HGM, но не в каких-либо исследованиях культивированного генома.Ограничив анализ геномами, полученными из 1554 образцов, общих для всех трех исследований MAG, мы обнаружили, что 93–97% видов из каждого набора были обнаружены по крайней мере в одной другой коллекции MAG и 79–86% были обнаружены во всех трех ( Расширенные данные (рис. 3а). Аналогичный уровень перекрытия видов наблюдался при сравнении исследований на выборочной основе (расширенные данные, рис. 3b). Более того, геномы, полученные из одних и тех же образцов в разных исследованиях, имели медианные ANI и AF 99.9% и 92,1% соответственно (94,5% AF с ≥90% полных геномов и 86,6% AF с геномами среднего качества; расширенные данные, рис. 3c). Эти результаты предполагают, что крупномасштабные исследования MAG кишечника человека ^16,18,20 в целом выявили очень похожие геномы. Однако меньшие значения AF, обнаруженные среди геномов, которые были полными менее 90%, предполагают, что необходима осторожность при использовании геномов среднего качества в последующих анализах.

a , Количество видов, обнаруженных в наборах геномных исследований, в порядке их перекрытия. Вертикальные полосы представляют собой количество видов, общих для конкретных наборов исследований, выделенных цветными точками на нижней панели. Горизонтальные полосы на нижней панели указывают общее количество видов, содержащихся в каждой группе исследований. Различные оттенки зеленого обозначают наборы исследований, представленные исключительно MAG, тогда как синим цветом представлены исследования, содержащие только геномы изолятов. b , Кривые разрежения количества обнаруженных видов в зависимости от количества проанализированных неизбыточных геномов. Кривые изображены как для всех видов UHGG, так и после исключения видов-одиночек (представленных только одним геномом). c , Количество неизбыточных геномов, обнаруженных для каждого вида (слева) вместе со степенью географического разнообразия (рассчитано с помощью индекса разнообразия Шеннона; справа). Изображены только 25 наиболее представленных кластеров видов. d , слева — доля метагеномных считываний из 1005 независимых наборов данных, классифицированных с помощью Kraken 2 против представителей видов UHGG.Правильно, степень улучшения классификации по сравнению со стандартной базой данных Kraken 2 RefSeq. Следующее соответствует количеству проанализированных наборов данных по стране: Камерун, n = 54; Эфиопия, n = 25; Германия, n = 56; Гана, n = 40; Индия, n = 105; Италия, n = 50; Люксембург, n = 26; Россия, n = 4; Танзания, n = 61; Соединенное Королевство, n = 210; США, n = 374.Длина прямоугольников представляет собой IQR данных, а усы простираются до самого низкого и самого высокого значений в пределах 1,5-кратного IQR из первого и третьего квартилей, соответственно.

Анализ разреженности показал, что количество обнаруженных некультивируемых видов не достигло точки насыщения, а это означает, что еще предстоит обнаружить дополнительные виды (рис. 2b). Тем не менее, они, скорее всего, представляют собой более редких представителей микробиома кишечника человека, поскольку количество видов ближе к насыщению, если рассматривать только те, у которых есть по крайней мере два конспецифических генома.

Мы также исследовали пересечение трех больших наборов данных по культуре: HBC, CGR и NCBI (который содержит геномы кишечника из HMP ⁴ ). В отличие от MAG, большинство культивируемых видов были уникальными в пределах одной коллекции (486/698; 70%), и только 70 (10%) были общими для всех трех коллекций (расширенные данные, рис. 3d). Это может быть связано с разной географической выборкой между коллекциями (Азия, Европа и Северная Америка) или может указывать на стохастический характер культурных исследований.

У большинства видов кишечных микробов отсутствуют геномы изолятов.

Мы обнаружили, что 3750 (81%) видов в каталоге UHGG не имеют представителей ни в одной из баз данных культур кишечника человека. Чтобы расширить поиск и выделить геномы из других сред или при отсутствии информации об источнике изоляции, мы сравнили каталог UHGG со всеми геномами изолята NCBI RefSeq. Мы идентифицировали дополнительный набор из 438 видов, близко соответствующих культивируемым геномам (88 из участков человеческого тела, 29 из других животных, 3 из растений и остальные (318) из неизвестных источников), в результате чего 3312 (71%) видов UHGG остались некультивируемыми (дополнительные Таблица 2).

Подсчитав количество геномов, содержащихся в каждом культивируемом и некультивируемом виде кишечника человека, мы обнаружили, что виды, содержащие геномы изолятов, представляют собой самые большие кластеры, в то время как те, которые включают исключительно MAG, как правило, являются самыми редкими, как обсуждалось ранее ^16,18,20 . Например, только 2 из 25 крупнейших бактериальных кластеров были представлены исключительно MAG (рис. 2c), при этом 1212 некультивируемых видов представлены одним геномом (80% из которых произошли из образцов, проанализированных только в одном из исследований MAG; расширенные данные Инжир.4). Наиболее представленными в нашей коллекции видами бактерий были Agathobacter rectalis (недавно переклассифицированные из Eubacterium rectale ³⁷ ), Escherichia coli D и Bacteroides uniformis (рис. 2c, рис. 5a с расширенными данными и дополнительная таблица 2 ), тогда как наиболее часто обнаруживаемым видом архей был Methanobrevibacter A smithii , с 608 геномами, обнаруженными на всех шести континентах (расширенные данные, рис.6). Мы сделали вывод об уровне географического разнообразия каждого вида, рассчитав индекс разнообразия Шеннона по доле выборок, в которых каждый вид был обнаружен на континенте. Крупнейшие кластеры видов демонстрировали столь же высокий уровень географического распределения, что указывает на то, что наиболее широко представленные виды не ограничивались отдельными местами (рис. 2c и расширенные данные рис. 5b).

Мы определили, насколько репрезентативен каталог UHGG микробного разнообразия кишечника человека, сопоставив 1005 независимых наборов метагеномных данных с 4644 видами UHGG (рис.2d и дополнительная таблица 4). Используя Kraken 2 (ref. ³⁸ ), мы получили средний уровень классификации 85,9% (IQR = 83,5–88,1%). Примечательно, что это соответствует среднему улучшению на 155% по сравнению со стандартной базой данных RefSeq. Повышение уровня классификации было наиболее заметно в образцах из незападных стран из Камеруна, Эфиопии, Ганы и Танзании, что подчеркивает потенциал каталога UHGG для улучшения изучения разнообразия микробиома этих малоизученных популяций.

Филогенетическое распределение 4616 бактерий (рис.3a) и 28 видов архей (расширенные данные рис. 6) показали, что некультивируемые виды представляли исключительно 66% и 31% филогенетического разнообразия бактерий и архей, соответственно, при этом в нескольких типах отсутствовали культивируемые представители (рис. 3b). Четырьмя крупнейшими монофилетическими группами, не имеющими культивируемых геномов, были отряд 4C28d-15 (167 видов, недавно предложенных как новый отряд Comantemales ord. Nov. ³⁹ ; рис. 3c), отряд RF39 (139 видов), семейство CAG-272 ( 88 видов) и отряд Gastranaerophilales (67 видов).Хотя ни одно из них не было успешно культивировано, некоторые из них были описаны в литературе, в том числе для RF39 (ссылка ¹⁶ ) и Gastranaerophilales (ранее классифицированных как линия Melainabacteria ⁴⁰ ), которые характеризуются сильно сокращенными геномами с многочисленными ауксотрофии. Этот анализ предполагает, что, несмотря на недавние исследования на основе культур ^11,12,19,21 , большая часть разнообразия кишечного микробиома остается некультивируемой, включая несколько крупных и распространенных клад.

a , Филогенетическое древо максимального правдоподобия 4616 видов бактерий, обнаруженных в кишечнике человека. Клады окрашены в соответствии с культурным статусом видов, а внешние кружки обозначают аннотацию типа GTDB. Гистограммы в самом внешнем слое показывают количество геномов каждого вида. Порядок Comantemales ord. ноя выделен темно-зелеными ветками. b , Доля видов в пределах 25 прокариотических типов, обнаруженных в соответствии с статусом культивирования.Цифры в скобках обозначают общее количество видов в соответствующем типе. c , Филогенетическое дерево видов отряда Comantemales ord. ноя (тип Firmicutes A), крупнейшая филогенетическая группа, представленная исключительно некультивируемыми видами. Географическое распределение каждого вида и количество восстановленных геномов представлены под деревом. Вид, ранее классифицированный как Candidatus ‘ Borkfalki ceftriaxensis ’, отмечен звездочкой.

Расширение набора белков в микробиоме кишечника человека

Метагеномные подходы позволяют использовать информацию о содержании генов не только для более точного таксономического анализа, но и для прогнозирования функциональной способности отдельных видов, представляющих интерес, по сравнению с маркером-геном. основанные на методах (например, полагаясь исключительно на ген 16S рРНК или ограниченное количество диагностических генов). Мы построили каталог UHGP, содержащий в общей сложности 625 255 473 полноразмерных белковых последовательностей, предсказанных из 286 997 проанализированных здесь геномов.Они были сгруппированы по аминокислотной идентичности 50% (UHGP-50), 90% (UHGP-90), 95% (UHGP-90) и 100% (UHGP-100), создавая от 5 до 171 миллиона кластеров белка (рис. 1c и расширенные данные рис. 7a). В то время как количество кластеров UHGP-95 и UHGP-90 постоянно растет в зависимости от количества рассматриваемых геномов, кластеры из UHGP-50 достигают точки насыщения (рис. 4a), что соответствует предыдущим оценкам ⁶ .

a , Кривые разрежения количества кластеров белка, полученные в зависимости от количества проанализированных неизбыточных геномов. Отдельные цветные кривые изображены для UHGP-95, UHGP-90 и UHGP-50. b , перекрытие между UHGP (фиолетовый) и IGC (оранжевый), оба кластера с 90% идентичностью аминокислот. c , результаты функциональной аннотации COG унифицированного каталога белков желудочно-кишечного тракта сгруппированы по 100% идентичности аминокислот (UHGP-100).

Чтобы определить, насколько всеобъемлющим является UHGP по сравнению с существующими каталогами кишечных генов человека, мы объединили UHGP-90 ( n = 13 910 025 кластеров белка) с IGC ⁵ , набором из 9.9 миллионов генов из 1267 сборок метагенома кишечника, которые мы сгруппировали в 7 063 981 кластер белка с 90% идентичностью белка (обозначаемый как IGC-90). Почти все образцы, использованные для создания IGC, также были включены в каталог UHGP (за исключением 59 наборов данных транскриптомов), но последний был создан на основе более крупного и географически разнообразного набора метагеномных данных (включая образцы из Африки, Южной Америки и Океании). Объединение UHGP-90 и IGC-90 привело к набору из 15,2 миллиона кластеров белка с перекрытием 5.8 миллионов последовательностей (рис. 4б). Это показало, что 81% IGC представлен в каталоге UHGP, а недостающие 19%, вероятно, представляют собой фрагменты прокариотических геномов, которые являются полными менее чем на 50%, а вирусные или эукариотические последовательности, плазмиды или другие последовательности не объединены в MAG. Фактически, только 0,2% ( n = 34 070 кластеров) UHGP-90 было предсказано вирусного происхождения (на основе аннотаций eggNOG) по сравнению с оценкой 5%, полученной в предыдущем каталоге генов кишечника человека. ⁶ включены в МПК.Однако наиболее примечательно то, что UHGP обеспечил увеличение на 115% охвата белкового пространства кишечного микробиома по сравнению с IGC (с 7 063 981 до 15 217 595 кластеров белка).

Мы также сравнили скорость картирования чтения с использованием тех же 1005 метагеномных образцов, протестированных с каталогом UHGG (дополнительная таблица 4). Несмотря на то, что степень классификации при использовании каталога UHGG была значительно выше, чем при использовании RefSeq, прирост с UHGP-90 по сравнению с IGC-90 был более скромным (медиана 5%; расширенные данные, рис.7б). Эти результаты предполагают, что, хотя UHGP в совокупности охватывает гораздо большее количество кластеров белков, большинство вновь добавленных белков имеют более низкую распространенность / распространенность в отдельных образцах. Однако, поскольку UHGP был сгенерирован из отдельных геномов, а не из их исходных несвязанных сборок метагенома, наш каталог также имеет то преимущество, что обеспечивает прямую связь между каждым кластером генов и его геномом происхождения. С этой целью мы также создали высококачественные подмножества UHGP-95, UHGP-90 и UHGP-50, состоящие из кластеров белков, из которых были извлечены как минимум два белка из разных геномов, принадлежащих к одному и тому же виду (UHGP-95-HQ , n = 10,798,224; UHGP-90-HQ, n = 8,082,122; UHGP-50-HQ, n = 3,088,278).Этот критерий кластеризации использовали для контроля наличия загрязняющих последовательностей в каждом MAG и возможности того, что несколько копий одной и той же кодирующей белок последовательности могут присутствовать в одном геноме. В конечном итоге UHGP позволяет комбинировать отдельные гены с их геномным контекстом для комплексного исследования микробиома кишечника.

Функциональная емкость микробиоты кишечника человека

Мы использовали схемы аннотаций eggNOG ⁴¹ , InterPro ⁴² , COG ⁴³ и KEGG ⁴⁴ , чтобы охватить весь спектр функций в рамках UHGP.Однако мы обнаружили, что 41,5% UHGP-100 был плохо охарактеризован, поскольку 27,3% не соответствовали какой-либо базе данных, а еще 14,2% соответствовали только COG без известной функции (рис. 4c). На основе распределения функций COG наиболее широко представленные категории были связаны с транспортом и метаболизмом аминокислот, биогенезом и транскрипцией клеточной стенки / мембраны / оболочки.

Мы также использовали набор из 171 миллиона белков, полученных из геномов кишечника человека, для изучения функционального разнообразия внутри каждого из видов UHGG.Последовательности белков из всех аналогичных геномов были сгруппированы с 90% -ной аминокислотной идентичностью для создания пангенома для каждого вида. Анализ функциональной способности пангеномов видов UHGG выявил в общей сложности 363 модуля KEGG, кодируемых по крайней мере одним видом (расширенные данные рис. 8а и дополнительная таблица 5). Большинство консервативных модулей были связаны с рибосомной структурой, гликолизом, биосинтезом инозинмонофосфата, глюконеогенезом и шикиматным путем — все они представляют важные бактериальные функции.Однако мы обнаружили, что для некоторых типов, таких как Myxococcota, Bdellovibrionota, Thermoplasmatota, Patescibacteria и Verrucomicrobiota, значительная часть пангеномов видов оставалась плохо охарактеризованной (расширенные данные рис. 8b). В то же время виды, принадлежащие к кладам Fibrobacterota, Bacteroidota, Firmicutes I, Verrucomicrobiota и Patescibacteria, имели самую высокую долю генов, кодирующих углеводно-активные ферменты (CAZy; расширенные данные рис. 8b). Поскольку большинство этих линий в основном представлены некультивируемыми видами (рис.3b), это говорит о том, что микробиота кишечника может содержать множество видов с важной метаболической активностью, которую еще предстоит культивировать и функционально охарактеризовать в лабораторных условиях.

Паттерны внутривидового геномного разнообразия

С помощью аннотаций белков и пангеномов, выведенных для каждого из видов UHGG, мы исследовали их внутривидовой репертуар основных и дополнительных генов. Были проанализированы только почти полные геномы (полнота ≥90%) и виды, по крайней мере, с десятью независимыми конспецифическими геномами.Общая частота встречаемости генов внутри каждого из 781 рассматриваемых здесь видов демонстрирует характерное бимодальное распределение (расширенные данные, рис.9), при этом большинство генов классифицируются как основные или редкие (т. Е. Присутствуют в ≥90% или <10% конспецифические геномы соответственно). Мы проанализировали размер пан-генома для каждого вида в зависимости от количества геномов того же вида, чтобы найти различия во внутривидовом богатстве генов. Мы наблюдали различные закономерности в разных типах кишечника, причем виды из разных клад Firmicutes показали самые высокие темпы прироста генов (рис.5а). Наблюдались большие различия в доле ядерных генов между видами даже среди клад с более чем 1000 геномов (рис. 5b), при этом медианная доля основных генов (процент основных генов среди всех генов в репрезентативном геноме) оценивалась в 66% ( IQR = 59,6–73,9%).

a , Нормализованный размер пангенома в зависимости от количества конспецифичных геномов. Кривые регрессии были построены для каждого типа, с соответствующими коэффициентами детерминации, указанными рядом с каждой кривой, и заштрихованными областями, представляющими интервалы доверительного уровня 95%.Следующее соответствует количеству видов, рассматриваемых для каждого типа: Actinobacteriota, n = 66; Bacteroidota, n = 122; Firmicutes, n = 90; Firmicutes A, n = 325; Firmicutes C, n = 44; Протеобактерии, n = 65; Verrucomicrobiota, n = 13. b , Фракция основного генома для каждого вида согласно количеству конспецифических геномов (слева) и в виде гистограммы (справа), окрашенной по типу.Горизонтальная пунктирная линия представляет собой медианное значение по всем видам. c , Доля основных и дополнительных генов ( n = 781 вид), классифицированных с помощью различных схем аннотации, наряду с процентом генов, не имеющих какой-либо функциональной аннотации. Длина прямоугольников представляет собой IQR данных, а усы простираются до самого низкого и самого высокого значений в пределах 1,5-кратного IQR из первого и третьего квартилей, соответственно. Двусторонний тест суммы рангов Вилкоксона был проведен для сравнения классификации между основным и вспомогательными генами (*** P <0.001). d , Сравнение функциональных категорий, присвоенных основным ( n = 1 236 880) и вспомогательным ( n = 4 785 975) генам. Показаны только статистически значимые (скорректированный P <0,05) различия. Значимость была рассчитана с помощью двустороннего критерия суммы рангов Вилкоксона и дополнительно скорректирована для множественных сравнений с использованием поправки Бенджамини-Хохберга. Положительный размер эффекта (Коэна d ) указывает на избыточное представительство в основных генах.

Чтобы различать функции, закодированные в основных и дополнительных генах, мы проанализировали связанные с ними аннотации. Основные гены были хорошо покрыты, со средним значением 96%, 94%, 92% и 69% генов, присвоенных аннотациями eggNOG, InterPro, COG и KEGG, соответственно (рис. 5c). Напротив, вспомогательные гены имели значительно более высокую долю неизвестных функций ( P <0,001), при этом в среднем 21% генов (IQR = 16,7–27,3%) не соответствовали ни одной из рассмотренных баз данных.После этого мы исследовали функции, кодируемые основными и вспомогательными генами, на основе функциональных категорий COG. Гены, классифицируемые как коровые, были в значительной степени связаны (скорректированный P <0,001) с ключевыми метаболическими функциями, участвующими в метаболизме нуклеотидов, аминокислот и липидов, а также с другими функциями домашнего хозяйства (например, связанными с трансляцией и структурой рибосом; рис. 5d) . Напротив, вспомогательные гены имели гораздо большую долю COG без известной функции и генов, участвующих в репликации и рекомбинации, которые обычно обнаруживаются в мобильных генетических элементах (MGE; рис.5г). Значительное количество дополнительных генов было связано с защитными механизмами, которые охватывают не только общие механизмы устойчивости к противомикробным препаратам (AMR), такие как насосы оттока переносчиков ABC, но также системы, нацеленные на вторжение MGE (например, CRISPR-Cas и системы рестрикционной модификации против бактериофагов). ). Эти результаты подчеркивают потенциал этого ресурса для лучшего понимания динамики хромосомно-кодируемого AMR в кишечнике и позволяют расшифровать степень, в которой микробиом может быть источником как известных, так и новых механизмов устойчивости.

Затем мы исследовали внутривидовые однонуклеотидные варианты (SNV) внутри видов UHGG. Мы создали каталог, состоящий из 249 435 699 SNV от 2489 видов с тремя или более конспецифическими геномами (рис. 6a). Для контекста, ранее опубликованный каталог содержал 10,3 миллиона однонуклеотидных полиморфизмов из 101 вида кишечного микробиома ⁴⁵ . Следует отметить, что более 85% этих SNV были обнаружены исключительно в MAG, тогда как только 2,2% были обнаружены исключительно в геномах (рис.6б). Мы обнаружили, что общая попарная плотность SNV между MAG была выше, чем наблюдаемая между геномами изолята (рис. 6c). Это было независимо от уровня гетерогенности штаммов MAG, поскольку не было корреляции между плотностью SNV и степенью гетерогенности штаммов, оцененной с помощью CMseq (расширенные данные, рис. 10). Затем мы отнесли обнаруженные SNV к континенту происхождения каждого генома и обнаружили, что 36% SNV были специфичными для континента. Примечательно, что геномы европейского происхождения внесли вклад в самые эксклюзивные SNV (рис.6г). Однако геномы из Африки вносили в среднем в три раза больше вариаций, чем европейские или североамериканские геномы. Парный анализ SNV также подтвердил более высокую межконтинентальную плотность SNV, особенно между геномами из Африки и Европы (рис. 6e). Наши результаты показывают, что между континентами существует высокая изменчивость штаммов и что еще предстоит обнаружить значительный уровень разнообразия, особенно из недостаточно представленных регионов, таких как Африка, Южная Америка и Океания.

a , Общее количество обнаруженных SNV в зависимости от количества видов. Кумулятивное распределение было рассчитано после упорядочивания видов по уменьшению количества SNV. b , Количество SNV, обнаруженных только в геномах изолята или MAG, или в обоих. c , Парный анализ плотности SNV геномов одного или разных типов (изоляты, n, = 808 331 сравнение; смешанные, n = 1 575 895 сравнений; MAG, n = 26 899 457 сравнений).Двусторонний критерий суммы рангов Вилкоксона был проведен для оценки статистической значимости и дополнительно скорректирован для множественных сравнений с использованием поправки Бенджамини-Хохберга (*** P <0,001). d , слева — количество эксклюзивных SNV, нормализованное по количеству геномов на континенте. Правильно, количество SNV, обнаруженных исключительно в геномах каждого континента. e , Парный анализ плотности SNV между геномами из Европы, крупнейшего подмножества геномов и других континентов.Средняя плотность SNV была рассчитана для каждого вида, и распределение показано для всех видов (Африка, n = 188; Азия, n = 746; Северная Америка, n = 688; Океания, n = 35 ; Южная Америка, n = 151). Сравнение геномов, извлеченных с одного и того же континента ( n = 908 видов) использовалось в качестве ссылки. Плотность SNV между геномами с одного континента значительно ниже (скорректировано P <0,05), чем рассчитанная для геномов с разных континентов.В моделях c и e длина прямоугольников представляет собой IQR данных, причем усы обозначают наименьшее и наибольшее значения в пределах 1,5-кратного IQR первого и третьего квартилей, соответственно.

Реализация ресурсов

Каталоги UHGG и UHGP доступны как часть нового уровня генома на веб-сайте MGnify ⁴⁶ , где сводные статистические данные по каждому кластеру видов и их функциональные аннотации могут быть интерактивно изучены и загружены (см. ‘Данные доступность ‘для более подробной информации).Мы создали Bitsliced ​​Genomic Signature Index (BIGSI) ⁴⁷ каталога UHGG, который позволяет пользователям интерактивно запрашивать фрагменты последовательностей длиной <5 kb для поиска похожих последовательностей в этой коллекции.

Мы планируем периодически обновлять ресурс (примерно каждые 6–12 месяцев) по мере создания и публикации новых геномов. MAG будут извлекаться из Европейского архива нуклеотидов (ENA), где недавно был реализован новый класс анализа MAG ⁴⁸ .Геномы (MAG или изоляты) будут включены в ресурс либо как новые виды, либо путем замены некультивируемых эталонных геномов версиями более высокого качества. Мы примем систему управления версиями, при которой предыдущие версии каталога будут по-прежнему доступны после последующих обновлений, чтобы обеспечить воспроизводимость.

Почему происходит бум продаж своих песен рок-звездами

Пол Саймон выступает на сцене во время концерта The Nearness Of You Benefit Concert в Frederick P. Rose Hall, Jazz at Lincoln Center 20 января 2015 года в Нью-Йорке.

Савенок Илья Сергеевич | Getty Images Развлечения | Getty Images

От Боба Дилана, впервые включившего свою электрогитару, до рекламы Суперкубка, всегда были моменты в истории музыки, когда самые стойкие фанаты обвиняли своих кумиров в совершении немыслимого: распродаже. Но прямо сейчас «распродажа» приобрела новое значение, и это бум рынка как для инвесторов, так и для суперзвезд звукозаписи.

Волна икон бумер-рока распродается из своих песенных каталогов.Шаги, последний из которых был сделан Полом Саймоном на прошлой неделе, указывают на очевидную истину о пересечении искусства и денег: музыка всегда была бизнесом, и творческий гений заслуживает вознаграждения богатством. И в этом бизнесе сейчас происходят серьезные изменения, вызванные потоковой передачей, и дальнейшие сбои, вызванные пандемией. Сделки Пола Саймона, Боба Дилана, Нила Янга (в случае Янга — 50%) и Стиви Никс (80% прав на ее песни) подчеркивают основные тенденции в индустрии развлечений, рынках капитала и управлении капиталом.

Музыкальные издательские компании, такие как Hipgnosis Songs Fund и Primary Wave Music, а также игроки конгломерата, такие как BMG, Sony, Warner Music Group и Vivendi’s Universal Music Group, скупают каталоги лучших песен в крупных сделках, подпитываемых рекордно низкими процентными ставками. будут более прибыльными в будущем от продажи прав на эти песни на развлекательных платформах.

Рекордно низкие цены на топливо музыкальные сделки

Ларри Местел, генеральный директор Primary Wave Music, компании, которая только что приобрела контрольный пакет в каталоге двукратного члена Зала славы рок-н-ролла Стиви Никс, сообщил CNBC об экономических условиях Пандемия коронавируса сработала в пользу компаний, желающих приобрести крупные активы.Эти низкие процентные ставки облегчают получение займов, а высокая доходность создает прекрасную возможность для покупателей.

«Вы говорите о среде с низкими процентными ставками, и вы можете добиться от 7% до 9% … а затем увеличить это за счет маркетинга и получить прибыль в подростковом возрасте. Это очень привлекательное место для людей, чтобы вкладывать деньги, » он сказал.

Музыкальные каталоги также доказали свою стойкость к рецессии, и пандемия только увеличила количество заключаемых сделок, поскольку музыкальная индустрия переживает серьезные потрясения, вызванные закрытием концертных площадок и гастролями.

Рост потоковой музыки

Сделки также заключаются в то время, когда потоковая передача музыки — при всех ее противоречиях и скептицизме со стороны самих музыкантов по поводу заключения сырой сделки — оказалась экономической колоссальной силой, по крайней мере, для звукозаписывающие компании. В 2020 году Goldman Sachs прогнозирует, что к концу десятилетия мировой доход от музыки достигнет 142 миллиардов долларов, что на 84% больше по сравнению с 77 миллиардами долларов в 2019 году, а к 2030 году стриминг охватит 1,2 миллиарда пользователей, что в четыре раза превышает уровень 2019 года. и в первую очередь приносят пользу таким компаниям, как Sony, купившая каталог Саймона, и Universal, купившая песни Дилана.

Выручка от потоковой музыки в мире в прошлом году достигла рекордно высокого уровня в процентах от отрасли (83%, согласно недавнему отчету), и это также благоприятствует суперзвездам. Spotify заявил, что его миссия — «дать миллиону творческих художников возможность жить за счет своего искусства», но, как показал недавний анализ New York Times, данные Spotify показывают, что только около 13 000 сгенерировали выплаты в размере 50 000 долларов и более в прошлом году.

Но дело не только в потоковой передаче. После приобретения права на более крупные каталоги выступлений можно использовать в синхронизированных местах размещения, которые лицензируют музыку в различных формах медиа, включая фильмы, телешоу, рекламу и видеоигры.

«С точки зрения издателя чрезвычайно важно получить права на определенный каталог, который мы можем предложить для синхронизации», — сказала Ребекка Валис, менеджер по авторским правам и лицензированию PEN Music Group. «Каталог может сделать свою собственную презентацию только благодаря своему легендарному успеху».

Оценка значков в стиле рок

Чем более узнаваемым является каталог, тем более ценным для компаний становится его покупка и использование в фильмах или на телевидении. По ее словам, лучшие каталоги со временем «окупаются», поскольку синхронизация помогает окупить деньги, потраченные покупателями », а со временем — и немного.«

« Я действительно считаю, что иконы и легенды стоят больше, чем другие художники », — сказал Местел. Primary Wave владеет каталогами таких звезд, как Уитни Хьюстон, Рэй Чарльз, Фрэнки Валли и Four Seasons.

Некоторые известные музыканты эпохи бума набросились на ситуацию, в которую их поставила индустрия, например, Дэвид Кросби, который сказал в твиттере в декабре: «Я тоже продаю свою … Я не могу работать … и стримить украл мои рекордные деньги … У меня есть семья и ипотека, и я должен заботиться о них, так что это мой единственный выход… Я уверен, что и другие думают так же ».

В марте он продал весь свой каталог компании Iconic Artists Group Ирвинга Азоффа, которая также недавно приобрела контрольный пакет акций интеллектуальной собственности The Beach Boys, включая часть каталог песен.

«Учитывая нашу текущую неспособность работать вживую, эта сделка является благословением для меня и моей семьи, и я действительно считаю, что это лучшие люди, с которыми можно это сделать», — сказал Кросби в заявлении, объявляющем о сделке.

Поколение бумеров имение-планирование

Для самих музыкантов существует мега-тенденция: потребности самого богатого поколения Америки в планировании имения.Музыканты бумеров (и те, кто родился на пороге зарождения того поколения, как Саймон и Дилан в 1941 году), как и их фанаты, стареют. «Художники стареют, поэтому они могут использовать наличные деньги, они могут планировать имущество», — говорит Местел.

Конечно, оборотной стороной может быть потеря контроля над самым ценным активом художника: творческим гением, сделавшим его карьеру.

«Эти стареющие рок-звезды могут захотеть обналичить свои владения … но вы теряете контроль над своим брендом и своим наследием в некоторой степени, в зависимости от того, какие меры защиты вы вводите в рамках сделки», — сказал Джон Оззайка, музыкант и основатель Music Marketing Manifesto, компании, которая учит музыкантов продавать и продвигать свою музыку.

Кросби и Азофф были друзьями долгое время, об этом Азофф заявил в сообщении о сделке.

Кажется, что любой, кто связан с музыкальным бизнесом, знает, что кто-то пытается собрать деньги.

Ларри Местел

Генеральный директор Primary Wave Records

Некоторым фанатам не нравится слышать такие хиты, как «Edge of Seventeen» Ника или «Like a Rolling Stone» Дилана, продающие автомобили и одежду — хотя Дилан сделал несколько Super Рекламные ролики Bowl, созданные для GM и IBM много лет назад, и его песни использовались отдельно в других, но решения о продаже каталогов также могут помочь музыкантам избежать посмертных юридических баталий, таких как поместья Тома Петти, Принца и Ареты Франклин. .

BMG приобрела в начале этого года долю в каталоге у товарища Ника по группе, Мика Флитвуда, из Fleetwood Mac, и в своем объявлении отметила некоторую статистику, которая показывает, что сколь бы старыми ни были группы бумеров, они могут получить новую жизнь благодаря вирусным стриминговым хитам. Песня Fleetwood Mac «Dreams» сгенерировала более 3,2 миллиарда потоков по всему миру (в течение восьминедельного периода с 24 сентября по 19 ноября 2020 г.) благодаря видео с любителем клюквенного сока и представила новое поколение, более привыкшее к TikTok. , в Fleetwood Mac.Альбом группы «Rumors» достиг шестого места в чарте Billboard Streaming Songs через 43 года после его выпуска.

Сделка Дилана — самая крупная сделка, о которой сообщалось до сих пор, ее оценили в 300 миллионов долларов, хотя цена продажи официально не разглашалась, а Universal только сказала в выпуске, что это было «самое значительное соглашение об издании музыки в этом столетии».

Местел считает, что бум не приближается к концу.

«Кажется, что любой, кто связан с музыкальным бизнесом, знает, что кто-то пытается собрать деньги.Но это не означает, что они могут идентифицировать активы для продажи или даже знать, что они делают ».

BMG и гигант прямых инвестиций KKR недавно подписали сделку, чтобы выйти и сделать крупное приобретение прав на музыку, и как один из руководителей сказал Rolling Stone: «Мы не гонимся за хитами с января 2021 года. Мы смотрим на репертуар, который доказал, что является частью нашей жизни».

KKR в прошлом участвовал в крупных музыкальных сделках, и тенденция покупки прав не нова, но нынешний бум примечателен и укладывается в рамки оценки классов активов, происходящей во многих частях рынка, поскольку инвесторы ищут больше способов заставить свои деньги работать.В то время как сделки бумеров — самые громкие заголовки, недавние выступления также приносят большие выплаты. Ранее в этом году KKR приобрела долю в каталоге Райана Теддера из OneRepublic, как сообщается, за высокую сумму.

Компании, такие как Primary Wave, работают с такими артистами, как Nicks, чтобы попытаться сохранить их в рамках сделки и сделать ее еще лучше для них в будущем, по словам Местела, который говорит, что многие не понимали, что они могут войти. в партнерство, продать часть их каталога, и эта часть потенциально станет более ценной в будущем, чем те 100%, которыми они владели раньше.

«Если все пойдет хорошо, [художники] получат максимальную отдачу от того, за что они пытаются продать это, и обычно это беспроигрышный сценарий для покупателя и продавца», — сказал Валис.

Как исправить 10 распространенных проблем с Lightroom в 2021 году!

Если вы давно пользуетесь Lightroom, вы, вероятно, сталкивались с некоторыми проблемами на протяжении многих лет … особенно если вы пытаетесь поддерживать Lightroom в актуальном состоянии.

Некоторые решения легко найти, а другие… не так уж и много.

В результате мы разработали это руководство по некоторым из наиболее распространенных проблем, с которыми сегодня сталкиваются пользователи Lightroom.

Не забудьте добавить эту страницу в закладки, даже если у вас еще не было проблем с Lightroom — многие из них в какой-то момент возникнут. Кроме того, мы будем обновлять эту страницу по мере появления новых проблем.

В этой публикации мы сосредоточимся в первую очередь на проблемах, возникающих с Lightroom Classic.

Хотите попробовать что-нибудь еще?

Нажмите здесь, чтобы получить скидку на одного из лучших конкурентов Lightroom в 2021 году (без ежемесячной абонентской платы!) >>

10 общих проблем Lightroom (и их исправления)

В целом, если вы купив Lightroom, у вас не будет особых проблем — это стабильное приложение.Большинство старых ошибок было исправлено или устранено с помощью частых обновлений Adobe.

Однако это не означает, что иногда что-то не происходит, особенно если вы работаете с новейшими выпусками.

Вот список из 10 наиболее распространенных проблем, которые сегодня беспокоят пользователей.

Практически каждый пользователь Lightroom заявляет, что вашей фотографии просто нет.Появится предварительный просмотр, но само изображение будет недоступно для редактирования (если это не интеллектуальный предварительный просмотр).

Отсутствие фотографий может произойти в результате отключения внешнего диска, который был источником фотографий, или изменения точки подключения диска (Mac) или буквы диска (Windows).

Для этих проблем решение простое — снова подключите внешний жесткий диск и / или переключитесь обратно на букву диска, которую ожидает Lightroom.

Однако более вероятно, что ваши недостающие фотографии связаны с использованием операционной системы вашего компьютера для перемещения, удаления или переименования файлов изображений, а не с помощью Lightroom.Это разрывает связь между файлами и каталогом Lightroom Classic.

Если это ваша проблема, обязательно выполните следующие несколько шагов. НЕ повторно импортируйте фотографии и не синхронизируйте папку. Это может привести к потере всей работы, которую вы проделали над этими фотографиями!

Вот что нужно делать:

1. Найдите фактическое расположение изображений на жестком диске. Если вы не знаете, куда они попали, воспользуйтесь параметрами поиска вашей операционной системы (Windows Search или macOS Spotlight ).

2. Если вы не можете найти исходные файлы, вам придется перезагрузить их на жесткий диск из резервных копий. (Да, будем надеяться, что вы сделаете резервную копию своих фотографий!)

3. Как только вы узнаете, где находятся фотографии на жестком диске, вернитесь в Lightroom и в модуле «Библиотека» выберите на верхней панели инструментов «Библиотека» -> «Найти все отсутствующие». Фотографии. Это покажет все отсутствующие файлы в виде сетки.

4. Щелкните значок Photo Is Missing . Это вызовет диалоговое окно Locate.

Щелкните значок! в виде сетки или значок отсутствующей фотографии на гистограмме в модуле «Разработка», чтобы открыть диалоговое окно «Найти».

5. Отсюда нажмите кнопку Найти , перейдите к текущему местоположению фотографии и нажмите Выбрать .

6. Если у вас есть несколько «отсутствующих» фотографий в той же области, выберите Найти рядом отсутствующие фотографии в диалоговом окне Найти . Это побудит Lightroom найти любые другие отсутствующие фотографии в той же папке и восстановить связи с ними.

Вот и все.

Чтобы избежать этой головной боли в будущем, убедитесь, что вы перемещаете файлы и папки только в пределах Lightroom. Конечно, есть соблазн «привести в порядок» операционную систему вашего компьютера, но это только нарушит связи между вашим каталогом и вашими файлами.

Простым решением является использование приложения для редактирования фотографий, которое позволяет перемещать фотографии и папки на вашем компьютере без необходимости обновлять их местоположение в программном обеспечении. Luminar 4 — один из популярных и доступных вариантов.

Также — не забудьте сделать резервную копию своих изображений! Помните, что в каталоге Lightroom не хранятся исходные файлы, поэтому резервное копирование каталога НЕ приведет к резервному копированию ваших фотографий. Вам нужно будет создать резервную копию изображений отдельно.

Как упоминалось ранее, Adobe Lightroom — довольно стабильная программа. Тем не менее, бывают случаи, когда что-то повреждается или идет неправильно, и Lightroom не может восстановить.

Мы уже подробно рассмотрели эту тему здесь, поэтому, если это то, что с вами происходит, переходите к этой статье.

Если вы используете Lightroom Classic 8.4.1 или более позднюю версию с macOS Catalina, есть несколько проблем, на которые следует обратить внимание. Одна из них — невозможность импортировать изображения с карты, камеры или внешнего диска.

Это происходит потому, что Catalina требует, чтобы вы дали вашим программам разрешение на доступ к различным дискам.

К счастью, решить эту проблему довольно просто.

В системных настройках Finder перейдите к Безопасность и конфиденциальность. Убедитесь, что в Lightroom Classic установлены все флажки, что дает ему доступ к вашим дискам, файлам и папкам.

Нередко при обновлении возникают некоторые проблемы. Во всяком случае, это, безусловно, верно для Lightroom Classic 10.0.

Одно из них — это сообщение об ошибке при попытке добавить изображения в коллекцию: «?: 0: попытаться сравнить два нулевых значения».

Adobe планирует исправить это в следующем обновлении, но до тех пор вы можете обойти эту проблему, изменив порядок сортировки целевой коллекции на какой-то другой, кроме Custom.

Другая проблема с 10.0 заключается в том, что если панель «Коллекции» свернута при закрытии Lightroom Classic, вы можете обнаружить, что только одна коллекция появится на панели «Коллекции» при повторном запуске.

Если это произойдет, щелкните «+» на панели «Коллекции», и изменит порядок сортировки из того, что было выбрано.

(Это также будет рассмотрено в следующем обновлении.)

В отличие от синхронизации с облаком, функция «синхронизация настроек» позволяет вносить изменения в один изображение, а затем примените те же настройки ко многим другим файлам, которые вы выберете.

За прошедшие годы ряд пользователей обнаружили, что «настройки синхронизации» внезапно перестают работать — иногда после обновления, иногда по непонятной причине.

Если это вы, то самая частая причина связана с балансом белого. Если баланс белого является одной из синхронизируемых настроек и для исходного изображения установлено значение «как снято», Lightroom скажет всем другим изображениям использовать баланс белого, с которым они были сняты, а не баланс белого исходного изображения. .

Чтобы исправить это, попробуйте переместить настройку баланса белого на 1. Это изменит его с «как снимок» на «пользовательский». Теперь, когда добавлены фактические числовые настройки, ваш баланс белого должен синхронизироваться.

Имейте в виду, переключение на «дневной свет» или что-то подобное может не сработать. Лучше всего вручную изменить настройку баланса белого.

Если вы пытаетесь импортировать изображения в LR Classic после того, как уже скопировали их на жесткий диск, вы можете получить сообщение об ошибке «Может не копировать файл в папку назначения, потому что он недоступен для записи ».

Как вы, возможно, знаете, в LR Classic есть три различных варианта импорта: копирование, добавление и перемещение.Если вы уже скопировали фотографии на жесткий диск с карты, попробуйте выбрать Добавить вместо Копировать в верхней части экрана импорта.

Когда вы выбираете Добавить, ваше место назначения не имеет значения, и никаких разрешений не требуется. Вы просто добавляете изображения в файл каталога Lightroom. Исходные файлы остаются нетронутыми. Это должно позволить импортировать ваши изображения без проблем.

Думаете о покупке камеры, выпущенной в последние пару месяцев? Если так, не удивляйтесь, если остальной мир еще не догнал его.Если Lightroom не может читать файлы RAW, скорее всего, формат RAW вашей новой камеры еще не поддерживается.

Но не отчаивайтесь. Производители фотоаппаратов знают об этом и обычно предоставляют бесплатное программное обеспечение, позволяющее редактировать фотографии в формате RAW. Например, если вы только что купили Nikon Z6ii, вы можете использовать собственное программное обеспечение Nikon для редактирования.

Нужен Lightroom? Что ж, тебе придется немного подождать. Обычно требуется 1-2 релиза Lightroom, прежде чем он станет популярным. При этом Adobe выпускает новое обновление LR Classic примерно каждые два месяца, так что вам не придется долго ждать.

Как вариант, вы можете просто снимать в формате JPEG, пока не выйдет новая версия.

Вы когда-нибудь пытались удалить фотографию из Lightroom CC или приложения iOS, а затем обнаружили, что файл не удален в Lightroom Classic? Если так, не волнуйтесь. Вот как это должно работать.

В отличие от Lightroom CC, Lightroom Classic требует, чтобы каталогизированные изображения находились на локальном жестком диске.Когда вы указываете своему мобильному устройству синхронизировать с Lightroom Classic, ваши изображения автоматически загружаются на ваш компьютер. Чтобы удалить их, вы должны удалить их со своего компьютера.

Lightroom CC, с другой стороны, работает только с тем, что находится в облаке. При удалении файла удаляется только то, что находится в облаке (включая ваши коллекции), но не то, что находится на вашем жестком диске. Это позволяет тем, кто хочет удалить изображение из облака, но не , а не со своего жесткого диска, получить эту возможность.

Вы всегда можете удалить изображение из облака , прежде чем вы откроете Lightroom Classic. Однако, как только он будет загружен на ваш компьютер, вам нужно будет удалить его с самого компьютера.

Те, кто недавно обновился до Lightroom Classic 10.0 и использует интеллектуальные превью, могут столкнуться с диалоговым окном с сообщением об ошибке: «Некоторые интеллектуальные превью были не построен ».

Это известная ошибка, которая должна быть исправлена ​​в следующем выпуске.

В настоящее время вы можете обойти это, импортировав файлы без интеллектуального предварительного просмотра, а затем построив предварительный просмотр: Библиотека > Предварительный просмотр > Создание интеллектуального предварительного просмотра

Заключительные слова

У вас есть вероятно, заметил, что многие из перечисленных выше проблем во многом связаны с обновлениями. По правде говоря, именно — это , основная проблема, с которой сталкиваются люди с Lightroom. Это часть опасности продолжать развиваться и совершенствоваться — не все будет работать во время выпуска.

Лично я стараюсь не обновлять ни свою операционную систему, ни свои приложения до тех пор, пока это не будет абсолютно необходимо — так у меня будет меньше проблем.

Если вы находитесь на другом конце — всегда получаете последние обновления (что рекомендуется), вам, возможно, придется набраться терпения, так как некоторые проблемы будут устранены.

И помните, вы всегда можете использовать приложение Creative Cloud, чтобы вернуться к предыдущей версии Lightroom, пока вы ждете исправления ошибок — если вы также не обновили свой каталог.

В качестве последнего средства ознакомьтесь с нашим руководством по альтернативам Lightroom здесь, и как отменить подписку Lightroom здесь.

Как вы думаете? У вас возникли проблемы с Lightroom CC, которых нет в этом списке?

Аппалачский государственный университет / Строительные науки (BS)

Около

Сегодня строительство — одна из крупнейших отраслей в мире. Степень бакалавра наук в области строительных наук в Государственном университете Аппалачей со специализацией в области управления строительством развивает у студентов навыки как в области управления, так и в технологических аспектах строительной отрасли, чтобы они могли стать лидерами в строительстве и связанных со строительством отраслях.

Согласно прогнозам Бюро статистики труда, к 2022 году будет заполнено 78 000 новых должностей руководителей строительства. Согласно недавнему исследованию U.S. News & World Report, управление строительством занимает 15-е место среди профессий в сфере STEM и 37-е место среди 100 лучших вакансий.

Работа менеджером по строительству требует значительной координации и планирования, а также способности мыслить критически и синтетически. Будучи студентом, вы пройдете курсы по строительным системам, материалам и методам строительства, планированию и составлению графиков, оценке затрат, статике и прочности конструкций, геодезии, управлению проектами, строительным нормам и технике безопасности, а также изучите устойчивое архитектурное проектирование в студийные учебные среды.Междисциплинарный подход программы к проектированию и строительству дает студентам наилучшее представление о различных инструментах, необходимых для того, чтобы стать лидером в строительной отрасли.

Эта степень находится в Департаменте устойчивых технологий и искусственной среды.

После окончания

Работа: Студенты обычно сразу же приступают к работе после окончания учебы. Среди недавних работодателей:

• Balfour Beatty Construction
• Bovis Lend Lease
• Centex Дома
• Choate Construction
• DPR Строительство
• Hickory Construction Company
• Знаменитые строители триады
• Skanska USA
• Тернер Констракшн
• Строительство Ванной
• Уайтинг Тернер Констракшн

Веб-сайт исследования карьеры

Люди

• Лицензированный архитектор и отмеченный наградами преподаватель, Д.Джейсон Миллер руководит программой App State по строительным наукам. Прочтите, как он поддерживает вовлеченность студентов во время COVID-19.

• Во время летней стажировки старший Джейк Хейр работает вместе со специалистами строительной отрасли в KMI International (KMI) — глобальной консалтинговой компании по управлению проектами и строительству, базирующейся в Орландо.

Связанные программы

Несовершеннолетние

Несовершеннолетний не требуется.Предлагаемые несовершеннолетние включают:

• Общий бизнес
• Общественное и региональное планирование

Посмотреть всех несовершеннолетних

Помолвка вне школы

Американский институт студентов архитектуры (AIAS) — студенческая организация, действующая как кооператив между тысячами студентов в Северной Америке, которая стремится предоставить форум для идей и сообщества начинающих профессионалов в области архитектуры.

Студенческая ассоциация строителей (SBA) — студенческий клуб, который приглашает представителей отрасли в кампус, устанавливает связи с работодателями, посещает инновационные проекты, участвует в общественных работах и ​​работает с Ассоциацией строителей высокогорных районов.

Ассоциация профессиональных оценщиков строительства (PCEA) — ведущий студенческий клуб PCEA, члены которого активно продолжают свое образование и стремятся стать профессиональными оценщиками.

Аппалачский государственный университет Habitat for Humanity — клуб обслуживания студентов, который помогает филиалу Habitat for Humanity округа Ватауга посредством сбора средств, волонтерской работы и строительных рабочих на различных участках проекта.

Renewable Energy Initiative — комитет студентов с преподавателями и консультантами персонала, который отвечает за выделение денег на внедрение возобновляемых источников энергии в кампусе в Аппалачах. Годовой операционный бюджет комитета формируется из добровольного студенческого взноса в размере 5 долларов за студента за семестр.

Sustainability Council — университетская группа, состоящая из более чем 70 администраторов, преподавателей, сотрудников и студентов, которая определяет и воплощает в жизнь видение устойчивого развития в кампусе в Аппалачах.

Студенческие соревнования

• Конкурс учащихся ассоциированных строительных школ
• Конкурс управления жилищным строительством
• Конкурс экологичного строительства в Северной Каролине
• Конкурс дизайна каменной кладки на стипендию Мемориала Сигмона

Глобальное обучение

Appalachian стремится познакомить студентов с различными культурами и научить их жить и взаимодействовать в глобальном обществе.

Программы краткосрочного обучения за рубежом под руководством преподавателей Building Science и их основные направления:

• Австрия и Швейцария: возобновляемые источники энергии и архитектура
• Никарагуа и Коста-Рика: устойчивые технологии
• Перу: строительство и проектирование в интересах природы
• Южная Корея и Тайвань: устойчивая энергетика и архитектура

Требования к поступающим

Нет требований к зачислению, кроме поступления в Государственный университет Аппалачей.

План действий — Федеральная стратегия данных

Последнее обновление 14.05.2020. В соответствии с оперативным согласованием Федерального агентства M-20-16 для замедления распространения коронавируса COVID-19 План действий Федеральной стратегии данных 2020 корректирует действия, продлевая несколько целевых сроков Агентства на один месяц и одну целевую дату общего решения на три месяцы. Кроме того, в тех местах, где Федеральная стратегия данных требует от агентств определять приоритеты информационных ресурсов и проектов, агентства обязательно включают данные о реакции на COVID-19 в качестве наивысшего приоритета.Все корректировки можно увидеть на видном месте и подробно ниже.

Федеральная стратегия данных предоставляет общий набор принципов и передовых методов работы с данными для внедрения инноваций в области данных, которые приносят больше пользы общественности. Годовые планы действий будут определять и определять приоритетность практических шагов на конкретный год, наряду с целевыми сроками и ответственными организациями.

План действий на 2020 год закладывает прочную основу, которая будет поддерживать реализацию стратегии в течение следующего десятилетия.В частности, план определяет начальные действия агентств, которые необходимы для создания процессов, наращивания потенциала и согласования существующих усилий с целью более эффективного использования данных в качестве стратегического актива.

Кроме того, План действий на 2020 год включает серию пилотных проектов, уже реализуемых отдельными агентствами, и комплекс общегосударственных мероприятий, направленных на поддержку всех агентств посредством разработки инструментов и ресурсов.

разрабатываются итеративно с учетом отзывов и предложений заинтересованных сторон.Если вы хотите получать уведомления об обновлениях или способах участия, подпишитесь на наши новости.

Скачать PDF — Окончательная федеральная стратегия обработки данных и план действий на 2020 год

Скачать PDF — Брошюра о федеральной стратегии в области данных

Скачать PDF — Проект плана действий на 2019-2020 годы

Скачать PDF — Изменения, основанные на отзывах

Преамбула

Категории плана действий

Заключение

Действия агентства

Шесть действий агентства определены как основополагающие шаги для поддержки агентств в разработке планов, процессов и приоритетов для лучшего управления активами данных с учетом того, как активы данных агентства могут быть использованы для продвижения миссии агентства.Поскольку агентства имеют разные уровни зрелости в их текущем управлении и использовании данных, ожидается, что у агентств будут разные отправные точки для выполнения шести действий агентства. Каждое агентство должно сначала установить базовый уровень для каждого действия путем оценки текущего статуса агентства, а затем разработать и реализовать план для полного выполнения каждого действия в течение следующего года. Стратегия поддерживается инструментами и ресурсами, помогающими в выполнении действий агентства. Ресурсы будут размещены в репозитории Federal Enterprise Data Resources на ресурсах.data.gov в течение года.

Многие действия Агентства основываются и дополняют усилия, которые уже предпринимаются в ответ на другие требования или законы. На приведенном ниже рисунке показано, как каждое из шести действий агентства соотносится с рядом соответствующих законов и руководящих документов. В то время как будущие планы действий будут устанавливать аналогичные связи между действиями агентства и соответствующими законами и требованиями, все действия агентства предназначены для поддержки агентств в использовании их информационных активов.

Действие 1. Определение данных, необходимых для ответа на приоритетные вопросы агентства

К сентябрю 2020 года все агентства предпримут первые шаги для определения данных, необходимых для ответа на приоритетные вопросы, представляющие интерес для агентства.

В течение последних нескольких лет в процессе формирования бюджета ^{OMB поощряло агентства к разработке многолетних программ обучения. Многолетняя программа обучения позволяет агентствам систематически определять наиболее важные краткосрочные и долгосрочные вопросы, относящиеся к программам, политике и правилам агентства. Закон о доказательствах теперь требует разработки программ обучения , предписывающих агентствам Закона о финансовых директорах разработать многолетнюю программу обучения в сочетании со своими стратегическими планами.Агентства разрабатывают программы обучения в консультации как с внутренними, так и с внешними заинтересованными сторонами, используя этот процесс для генерации и систематизации приоритетных вопросов агентства, которые могут быть решены с помощью действий, которые включают статистику, оценку программ, исследования, управление производительностью и анализ политики. Принятие этого подхода к определению приоритетных вопросов агентства с самого начала помогает установить процесс, посредством которого агентство может распределить свои статистические данные, управление эффективностью, исследования и оценку, а также финансирование на наиболее важные вопросы, стоящие перед агентством.}

Этот подход представляет собой смену парадигмы в том, как агентства используют активы данных. Вместо того, чтобы ограничивать исследования, основанные на данных, процесс учебной программы гарантирует, что программа исследования начинается с приоритетных вопросов агентства. После того, как приоритетные вопросы агентства были определены, агентство должно подумать, какие данные необходимы для ответа на вопросы приоритетного агентства. Этот важный следующий шаг также явно требуется в соответствии с Законом о доказательствах, который гласит, что программы обучения должны включать «список данных, которые агентство намеревается собрать, использовать или получить для облегчения использования доказательств при разработке политики. ^{Приложение 6 отображает процесс, с помощью которого агентство может приблизиться к определению потребностей в данных, чтобы ответить на приоритетные вопросы агентства.}

Данные, необходимые для ответа на вопрос приоритетного агентства, могут уже существовать — либо в этом агентстве, либо в другом агентстве, либо в нефедеральном субъекте (например, частной фирме или правительстве штата / местного самоуправления). Разработка и расширение высококачественных реестров данных и каталогов данных между агентствами в соответствии с требованиями Закона о доказательствах и при поддержке действий 6 и 17 повысит способность агентств определять, собраны ли уже данные, необходимые для ответа на приоритетные вопросы агентств, и поддерживается федеральным правительством.В обстоятельствах, когда необходимые данные уже существуют, следующим шагом будет либо прямой доступ к хранилищам данных, либо разработка стратегии сбора данных для доступа к необходимым данным. В качестве альтернативы, требуемые данные могут не существовать или могут быть недоступны из-за юридических или других препятствий, и новые усилия по сбору могут быть оправданы. Многие агентства уже имеют процессы и процедуры, с помощью которых они оценивают доступность данных для ответа на приоритетные вопросы агентства, даже если у агентства еще нет формализованной программы обучения.

Действие 2: Создание разнообразного органа управления данными

M-19-23 потребовал от всех агентств создать инклюзивный и наделенный полномочиями Орган управления данными (DGB) к 30 сентября 2019 года под председательством главного директора по данным с участием соответствующих высокопоставленных сотрудников бизнес-подразделений агентства. , функции данных и финансовый менеджмент.

К январю 2020 года все агентства опубликуют документацию, относящуюся к DGB (например, членство, устав, частота встреч и протоколы) на своей веб-странице с данными агентства (https: // [agency] .gov / data) и к ноябрю. 2020, все агентства приступят к деятельности по управлению данными в масштабе предприятия, такой как планирование капиталовложений для корпоративных активов данных и инфраструктуры, новые приоритетные области управления данными, такие как подготовка данных для использования в искусственном интеллекте, а также стратегия управления данными или дорожная карта, или программа управления данными.

DGB должен использовать модели зрелости данных для оценки возможностей агентства (см. Действие 3: Оценка зрелости данных и связанной инфраструктуры), а также должен запрашивать широкий вклад агентства, прежде чем рекомендовать приоритеты вложения данных. Членство в DGB следует обновлять по мере необходимости.

могут обратиться к Пособие в поддержку федеральной стратегии в области данных: начало работы по приоритизации управления данными и оценки зрелости для получения рекомендаций и поддержки в выполнении этого действия, а также действия 3.

* Из-за того, что правительство сосредоточило внимание на мероприятиях по реагированию на COVID-19, команда Federal Data Strategy продлила этот целевой срок.Прочтите заявление команды на нашей странице новостей.

** Директор по данным (CDO) агентства считается основным контактным лицом для его отчетов о ходе работ, и каждый CDO получает уникальную ссылку для инструмента отчета о ходе выполнения.

Действие 3: Оценка зрелости данных и связанной с ними инфраструктуры

К сентябрю 2020 года все агентства должны провести первоначальную оценку зрелости, сосредоточив внимание на данных и соответствующей инфраструктуре данных (например, организационных структурах и базах знаний, политиках), чтобы установить базовый уровень для будущих улучшений.

Оценка зрелости позволяет организации оценивать себя в соответствии с задокументированными передовыми практиками, определять пробелы и определять приоритетные области для улучшения. Оценка зрелости анализирует все аспекты политики, процедур и операций агентства, связанных с данными и инфраструктурой данных, включая управление данными, управление данными, культуру данных, системы и инструменты данных, аналитику данных, навыки и возможности персонала, емкость ресурсов и соответствие требованиям закон и политика. Результаты оценки зрелости используются в процессах управления данными и управления для информирования об инвестиционных решениях и определения приоритетности последующих действий.Об оценке зрелости следует заранее сообщать и объяснять сотрудникам, а также периодически повторять, как определено агентством, для измерения прогресса и определения приоритетов следующих шагов.

Модель зрелости, используемая для проведения оценки зрелости, должна быть выбрана DGB, созданным в соответствии с Действием 2. Эта оценка определит готовность соответствовать другим требованиям стратегии и связанным с ней юридическим требованиям и может использоваться для принятия инвестиционных решений и определения приоритетности последующих действий. .Агентства могут обратиться к Пособие в поддержку федеральной стратегии данных: начало работы по приоритизации управления данными и оценки зрелости для руководства и поддержки в выполнении этого действия, а также Действия 2.

* Из-за того, что правительство сосредоточило внимание на мероприятиях по реагированию на COVID-19, команда Federal Data Strategy продлила этот целевой срок.Прочтите заявление команды на нашей странице новостей.

** Директор по данным (CDO) агентства считается основным контактным лицом для его отчетов о ходе работ, и каждый CDO получает уникальную ссылку для инструмента отчета о ходе выполнения.

Действие 4: Определить возможности для повышения навыков персонала в области обработки данных

К июню 2020 года все агентства Закона о финансовых директорах проведут оценку потенциала для оценки охвата, качества, методов, эффективности, грамотности текущего персонала и навыков работы с данными.Эти оценки могут быть дополнительно использованы агентствами для выявления навыков работы с критически важными данными, оценки возможностей их персонала для этих навыков, выявления любых пробелов и принятия мер для обеспечения того, чтобы их федеральные сотрудники были хорошо подготовлены для поддержки деятельности по сбору доказательств в соответствии с M- 19-23 и Закон о доказательствах.

Оценка навыков персонала с использованием данных должна согласовываться с текущими усилиями по управлению человеческим капиталом, направленными на то, чтобы гарантировать, что агентства обладают навыками и компетенциями, необходимыми для эффективного выполнения миссии агентства, и быть частью этих усилий.Это согласование важно, поскольку достижение паритета между потребностями агентства в навыках обработки данных и его кадровым потенциалом требует повторения этого процесса с течением времени. Оценка состоит из четырех основных компонентов:

1. Определить навыки критически важных данных, необходимые для агентства
2. Оценить текущий потенциал персонала для тех, кто умеет работать с данными
3. Провести анализ пробелов в навыках работы с данными, чтобы определить приоритеты потребностей агентства.
4. Определить и реализовать подходы для удовлетворения этих потребностей

Выявление критических навыков работы с данными, естественно, будет основано на определении приоритетных вопросов агентства, включая те, которые собраны во время разработки программы обучения (см. Действие 1), и будут учтены в оценке зрелости агентства (Действие 3).Следует также внимательно рассмотреть вопрос о выявлении минимального уровня информационной грамотности среди всего персонала, в том числе для тех, кто выполняет роли, которые традиционно не считаются связанными с данными. Агентству следует оценить навыки работы с данными, которыми обладает текущий персонал, и попытаться понять уровень грамотности данных среди своего персонала. Анализ пробелов должен определить, насколько больше каждого критического навыка требуется от персонала, и облегчить приоритизацию необходимых навыков по отношению к имеющимся ресурсам.Варианты повышения квалификации персонала могут включать в себя новый анализ или другие программные инструменты, простые в использовании информационные панели, дополнительные возможности обучения и образования, ротационное обучение без отрыва от производства, участие в сообществах практикующих специалистов, связанных с данными, а также введение найма и стратегии удержания для устранения пробелов.

Примечание. Это действие также может служить одним из вкладов в оценку потенциала, требуемую агентствами Закона о финансовых директорах в соответствии с Законом о доказательствах, в координации с сотрудниками по оценке.

* Из-за того, что правительство сосредоточило внимание на мероприятиях по реагированию на COVID-19, команда Federal Data Strategy продлила этот целевой срок.Прочтите заявление команды на нашей странице новостей.

** Директор по данным (CDO) агентства считается основным контактным лицом для его отчетов о ходе работ, и каждый CDO получает уникальную ссылку для инструмента отчета о ходе выполнения.

Действие 5. Определение приоритетных активов данных для планов агентства по открытым данным

К декабрю 2020 года все агентства определят свой первоначальный список приоритетных данных для планов агентств по открытым данным. ^{В этом списке будут описаны активы данных, которые агентство считает особенно ценными для общественных интересов и поэтому намеревается сделать доступными как открытые правительственные данные.Планы агентства по открытым данным будут включать (1) процессы и процедуры, требующие создания механизмов сбора данных 13 января 2019 г. или после этой даты, способствующие открытому формату и способствующие сотрудничеству с неправительственными организациями (включая предприятия), исследователями и общественностью в интересах цель понимания того, как пользователи данных ценят и используют правительственные данные; (2) определить методы сбора и анализа цифровой информации об использовании ресурсов данных пользователями внутри и за пределами агентства, включая назначение контактного лица в агентстве для оказания помощи общественности и реагирования на проблемы качества, проблемы с удобством использования, рекомендации по улучшениям , а также жалобы на соблюдение требований к открытым данным в разумные сроки; (3) разработать процесс оценки и улучшения своевременности, полноты, последовательности, точности, полезности и доступности открытых государственных информационных активов; и (4) включает требования для достижения целей плана открытых данных агентства, включая приобретение.}

Пособие и сценарии использования, описывающие методологии приоритезации и примеры доступа к открытым данным для поддержки этого действия, будут доступны на сайте resources.data.gov.

* В связи с тем, что правительство сосредоточило внимание на мероприятиях по реагированию на COVID-19, команда Federal Data Strategy включила активы данных ответов COVID-19 в качестве приоритетных активов данных для этого этапа. Прочтите заявление команды на нашей странице новостей.

Действие 6. Публикация и обновление данных инвентаризации

Все агентства будут обновлять существующие комплексные реестры данных в соответствии с обновленными стандартными метаданными, которые облегчают ввод данных.правительство и поисковая оптимизация. По крайней мере, каждые 90 дней все агентства будут выявлять недостающие или неполные списки в своих всеобъемлющих реестрах данных и обеспечивать полноту метаданных для активов приоритетных данных, таких как активы данных, включенные в планы открытых данных агентства, определенные в действиях сообщества практиков 8, 9, и 10, или как определено Советом директоров по данным (Совет CDO).

* Из-за того, что правительство сосредоточило внимание на мероприятиях по реагированию на COVID-19, команда Federal Data Strategy включила активы данных ответов COVID-19 в качестве приоритетных активов данных для этого этапа и уточнила целевые даты на основе зависимостей руководства OMB.Прочтите заявление команды на нашей странице новостей.

К началу

Сообщество практиков Действия предпринимаются конкретным агентством или группой агентств, связанных с общей темой, обычно через созданный межведомственный совет или другой существующий координационный механизм. Действия сообщества практиков направлены на интеграцию и координацию текущих усилий, связанных с существующими законами, постановлениями и распоряжениями, которые имеют особое отношение к стратегии. В этом первоначальном Плане действий четыре включенных в него «Сообщества практиков» были определены как ключевые возможности для агентств по развитию текущих усилий по совершенствованию и лучшей координации инициатив, связанных с данными, между агентствами.В частности, действия Сообщества практиков, включенные в План действий на 2020 год, основаны на текущей работе, связанной с Исполнительным указом о поддержании лидерства Америки в области искусственного интеллекта, Законом о геопространственных данных 2018 года, Законом о доказательствах и усилиями, связанными с управлением и использованием нескольких активов данных финансового управления в правительстве. Эти четыре действия, предпринятые при межведомственном сотрудничестве, ускорят и упростят выполнение существующих требований, как показано в Приложении 7 ниже.

Действие 7. Создание Федерального совета директоров по данным.

К январю 2020 года OMB запустит, а CDO агентства будут участвовать в Совете CDO, как того требует Закон о доказательствах и подробно описано в OMB M-19-23. Совет CDO будет регулярно встречаться, устанавливать свои приоритеты и начинать разработку ресурсов в соответствии с требованиями Закона о доказательствах для поддержки CDO в выполнении их обязанностей в соответствии с Законом о доказательствах. Ресурсы могут разрабатываться совместно с командой FDS и другими советами и будут отражать передовой опыт правительства в области генерации, использования, защиты и распространения данных; продвигать и поощрять соглашения об обмене данными между агентствами; и определить способы, которыми агентства могут улучшить сбор доказательств для использования при разработке политики.Ресурсы Совета CDO будут отражать консультации с общественностью и взаимодействие с частными пользователями правительственных данных и другими заинтересованными сторонами о том, как улучшить доступ к федеральным информационным активам. Кроме того, Совет CDO определит и оценит новые технологические решения для улучшения сбора и использования данных.

Совет CDO будет разделять ответственность с другими общегосударственными советами, которые проводят уставную деятельность, связанную с данными, такими как Межведомственный совет по статистической политике (ICSP) и Совет сотрудников по оценке.OMB ожидает, что деятельность этих многочисленных советов будет координироваться через Федеральный комитет OMB по политике в области данных, который будет создан в соответствии с Действием 12.

Действие 8: Улучшение ресурсов данных и моделей для исследований и разработок искусственного интеллекта

Реализация Указа № ^{«О сохранении лидерства Америки в области искусственного интеллекта» направлена ​​на улучшение данных и вычислительных ресурсов для исследований и разработок в области искусственного интеллекта к февралю 2020 года.Указ, изданный в феврале 2019 года, включает цель: «Расширить доступ к высококачественным и полностью отслеживаемым федеральным данным, моделям и вычислительным ресурсам, чтобы повысить ценность таких ресурсов для НИОКР в области ИИ, сохраняя при этом безопасность, защищенность, конфиденциальность и защита конфиденциальности в соответствии с применимыми законами и политиками ». Федеральное правительство намеревается достичь этой цели путем:}

• Изучение барьеров для доступа или ограничений качества федеральных данных и моделей, которые препятствуют исследованиям и разработкам в области ИИ.Запрос на информацию (RFI) был выпущен в качестве уведомления Федерального реестра OMB ^{, предлагая общественности определить потребности в дополнительном доступе или улучшении качества федеральных данных и моделей, которые улучшат национальные исследования и разработки в области ИИ и усилия по тестированию.}
• Устранение выявленных препятствий путем обновления руководств по инвентаризации федеральных данных и исходного кода, которые агентства могут использовать для повышения эффективности обнаружения и использования федеральных данных и моделей в исследованиях и разработках в области ИИ. Руководство по внедрению обеспечивает поддержку агентствам в:
  • Приоритезация активов данных и моделей, находящихся в их компетенции, для обнаружения, доступа и улучшения;
  • Оценка уровня усилий, необходимых для внесения необходимых улучшений в наборы данных и модели с учетом имеющихся ресурсов; и
  • Разработка обоснования дополнительных ресурсов.
• Включение обновленных форматов технической схемы инвентаризации в действие 11 (разработка хранилища ресурсов федеральных корпоративных данных) и действие 5 (определение приоритетных активов данных для планов агентств по открытым данным) Плана действий на 2020 год.
• Выбор пилотных проектов для демонстрации того, как улучшить доступ к обнаруживаемым и пригодным к использованию федеральным данным и моделям, включая зрелые, высококачественные федеральные учебные данные.

* По согласованию с Национальным научно-техническим советом, Подкомитетом по машинному обучению и искусственному интеллекту и Советом CDO.

Действие 9: Улучшение стандартов данных финансового управления

PMA включает ряд целей CAP, которые касаются «функциональных приоритетных областей трансформации» в правительстве, некоторые из которых касаются совершенствования практики финансового управления. Для включения в План действий на 2020 год были выбраны три конкретные цели CAP, поскольку они ориентированы на активы данных финансового управления. К сентябрю 2020 года федеральное правительство посредством реализации указанных ниже целей CAP улучшит управление и использование нескольких активов данных финансового управления.

• Правильное получение платежей : Цель 9 CAP предписывает агентствам экономить деньги налогоплательщиков за счет правильного осуществления платежей и возврата денег за неправильные платежи. Агентства будут достигать этого, применяя стратегическое использование финансовых данных и другие стратегии смягчения последствий на той стадии процесса оплаты, когда происходит неправильный платеж, а также уточняя и оптимизируя требования к отчетности и соответствию, чтобы сосредоточиться на действиях, которые имеют значение.
• Подотчетность по грантам, ориентированная на результат : Агентства будут максимизировать ценность грантового финансирования, применяя основанную на рисках и данных структуру, которая уравновешивает требования соответствия с демонстрацией успешных результатов для американских налогоплательщиков.
• Содействовать общественному доверию к распоряжению долларами налогоплательщиков : Федеральное правительство привлечет заинтересованные стороны и лиц, принимающих решения, к разработке проекта Федеральной стратегии в области финансовых данных, чтобы раскрыть, объединить и продемонстрировать ценность, одновременно способствуя общественному доверию к прозрачности финансового управления и подотчетности в способ, который отвечает потребностям пользователей, сводя к минимуму бремя отчетности и ориентируя бизнес правительства на данные.
• Модель зрелости прозрачности ИТ-расходов будет инструментом, основанным на консенсусе, который поможет агентствам измерить текущее и будущее состояние их внедрений управления технологическим бизнесом (TBM).Он будет разрабатываться сообществом практиков Федерального управления инвестициями в технологии (FTIM) Совета директоров по информационным технологиям (CIO) при поддержке отраслевых волонтеров ACT-IAC. *

* * Это мероприятие и веха были перенесены в План действий на 2020 год от группы CAP «Улучшение результатов за счет прозрачности федеральных расходов на ИТ».

Действие 10: Интеграция практики геопространственных данных в федеральное предприятие данных

К декабрю 2020 года Федеральный комитет по географическим данным (FGDC) в сотрудничестве с Федеральным комитетом по политике в области данных (FDPC) OMB повысит ценность и доступ к геопространственным данным и услугам для использования в рамках федерального предприятия данных и общественности посредством реализации Закона о геопространственных данных (GDA). Посредством этого действия члены FGDC будут координировать свои действия со своим агентством DGB, своим старшим должностным лицом агентства геопространственной информации (SAOGI) и FDPC по вопросам использования и интеграции геопространственных данных в более широкие федеральные усилия.

Федеральное правительство через FGDC при участии и в партнерстве с представителями правительств штатов, местных и племен, частного сектора и высших учебных заведений разработает стратегический план Национальной инфраструктуры пространственных данных (NSDI) для обеспечения геопространственных данных. данные из множества федеральных и нефедеральных источников доступны и легко интегрируются для улучшения процесса принятия решений.

SAOGI в OMB будет помогать FGDC в обеспечении перекрестного представления FGDC в соответствующих органах по надзору за данными, чтобы помочь пространственно включить федеральное предприятие данных.Члены FGDC будут работать с другими надзорными органами над установлением процесса разработки согласованной идентификации пространственных атрибутов как наборов пространственных данных (данные с геометрическими объектами), так и непространственных наборов данных с атрибутами местоположения (например, адрес, координаты, название округа). Это взаимодействие заложит основу, которая позволит связывать или объединять данные с одинаковыми пространственными атрибутами, чтобы добавить контекстную ценность и обеспечить катализатор для инновационного использования данных и пространственной аналитики.

FGDC будет управлять электронной службой, известной как GeoPlatform, и обеспечивать доступ к геопространственным данным и связанным с ними метаданным для всех национальных активов геопространственных данных (NGDA), исключая публичное раскрытие любой информации, которая, как разумно ожидалось, может нанести ущерб национальным интересам, безопасность или защита нации; и предоставлять соответствующие стандартам метаданные и соответствующие стандартам веб-службы для всех активов данных NGDA, зарегистрированных вместе с данными.gov и доступны в виде веб-сервисов через GeoPlatform.

Ведущие агентства федерального правительства по активам данных NGDA будут определять, инвентаризовать и публиковать статус и стандарты, используемые для каждой из тем данных NGDA, а также метаданных контента и услуг в соответствии с международными стандартами, исключая публичное раскрытие любой информации, которая может может нанести ущерб национальным интересам, безопасности или обороне нации.

К началу

Действия с общим решением

Shared Solution описываются как общегосударственные услуги передачи данных и представляют собой отдельные пилотные проекты или усилия, проводимые одним агентством или существующим советом на благо всех агентств.Десять действий по общему решению, определенные в Плане действий на 2020 год, призваны обеспечить общегосударственное руководство, инструменты и / или услуги для реализации стратегии, которые другие агентства смогут использовать в будущем. Многие из совместных действий по решению получили финансовые ресурсы в рамках цели CAP: Использование данных в качестве стратегического актива и уже выполняются. Подобно действиям агентства и действиям сообщества практиков, действия общего решения также будут поддерживать агентства в реализации существующих политик и законов.Например, каталог курируемых навыков работы с данными, который будет разработан в рамках Действия 13, будет доступен для использования всеми агентствами в поддержку реализации как Закона о доказательствах, так и Исполнительного указа о поддержании американского лидерства в области искусственного интеллекта, оба из которых требуют оценки кадровый потенциал для различных функций, связанных с данными. На рисунке ниже каждое из десяти действий общего решения сопоставляется с рядом соответствующих законов и руководств.

Действие 11: Разработка хранилища ресурсов данных федерального предприятия

К декабрю 2020 года Управление общих служб (GSA), Управление правительственных информационных служб Национального архива и OMB будут сотрудничать с заинтересованными сторонами для разработки ресурсов веб-сайта.data.gov, общегосударственный репозиторий политик, стандартов, инструментов, передовых методов и тематических исследований, который требуется в соответствии с Законом о доказательствах. ^{Этот репозиторий под названием Federal Enterprise Data Resources был создан для обеспечения централизованного доступа к ресурсам, связанным с федеральным управлением данными и их использованием в поддержку агентств, поскольку они стремятся выполнять как FDS, так и требования Закона о доказательствах. Репозиторий будет включать следующие типы ресурсов:}

• Примеры из практики : Примеры того, какие агентства в настоящее время реализуют
• Данные.Схема gov : стандартная схема метаданных, необходимая для включения в data.gov, Федеральный каталог данных
• Федеральная стратегия данных : Руководящие принципы и передовой опыт, а также соответствующие инструменты реализации
• Пособия : точки принятия решений, контрольные списки и вопросы, которые помогают организациям ориентироваться в вариантах
• Требования : Определения, законы, политики и постановления
• Skill Builders : Ресурсы и программы профессионального развития для улучшения навыков работы с данными
• Стандарты : Руководство по предпочтительным техническим форматам, лицензированию и ресурсам, связанным с внедрением стандартов данных
• Инструменты : Инструменты, доступные агентствам для достижения целей в области данных

Действие 12: Создание Федерального комитета по политике данных OMB

К январю 2020 года OMB создаст FDPC, который поможет агентствам выполнять миссию и эффективно распоряжаться деньгами налогоплательщиков, улучшая координацию OMB федеральной политики в области данных, управления и ресурсов.OMB несет установленную законом ответственность и координирует многие общегосударственные приоритеты и функции, многие из которых связаны с данными. FDPC будет механизмом для координации собственной деятельности OMB по разработке и реализации политики в области данных для федерального правительства, включая те, которые необходимы исполнительной власти для выполнения существующих и новых правовых требований, а также для решения возникающих приоритетных областей управления данными, таких как подготовка данных для использования. в искусственном интеллекте. Со временем FDPC также станет форумом для офисов OMB для решения отдельных проблем с данными, которые затрагивают все агентства или обязанности исполнительных советов.FDPC отвечает за общегосударственное управление, руководство и приоритеты ресурсов для стандартизации и использования управления данными, в том числе путем внесения вклада в годовые планы действий FDS и согласования усилий по преобразованию для сокращения затрат, дублирования и нагрузки. FDPC будет состоять из старших сотрудников, представляющих уставные и программные области OMB, включая офисы, ответственные за оценку, финансовое управление, информационные технологии, управление производительностью, конфиденциальность, закупки, правила, управление ресурсами и статистическую политику.В уставе FDPC будут определены роли и обязанности. Подход OMB к работе во всех своих функциональных областях, кроме того, послужит моделью для отдельных агентств, чтобы преодолеть их собственные функциональные разрозненности.

Действие 13: Разработка каталога курируемых навыков работы с данными

К ноябрю 2020 года GSA завершит тщательно подобранный каталог возможностей обучения, чтобы помочь агентствам развить навыки управления данными как стратегическим активом и принятия решений на основе данных.Этот каталог навыков будет согласован с федеральными потребностями в информации о существующих учебных заведениях, программах, курсах, сертификатах и ​​других полномочиях, а также возможностях для сотрудников практиковать и применять новые навыки.

Каталог будет включать в себя вклад федеральных и нефедеральных заинтересованных сторон и будет выпускаться в несколько этапов, чтобы полезный контент был доступен, как только он будет готов, а не в виде одного отложенного выпуска. Спрос на навыки, определенные в других частях FDS, включая Действие 4, будет определять приоритеты построения каталога.

Этот ресурс будет включать информацию о важных ролях в экосистеме данных в своей организации и учитывать навыки, опыт и обязанности ключевых должностных функций, а также поддерживать результаты оценок зрелости данных, которые агентства будут выполнять в рамках Действия 3.

Содержимое каталога будет первоначально доступно для CDO каждого агентства, а также других соответствующих федеральных сообществ по мере его создания. Вклады в его развитие будут поощряться от других групп на протяжении всего процесса.

Действие 14: Разработка концепции этики данных

К декабрю 2020 года GSA разработает структуру этики данных, чтобы помочь агентствам систематически выявлять и оценивать потенциальные выгоды и риски, связанные с данными, которые они собирают, обрабатывают и используют.Эта структура предназначена для того, чтобы помочь сотрудникам, менеджерам и руководителям агентства принимать взвешенные решения по сбору данных, управлению и использованию данных для решения этических проблем, с которыми они могут столкнуться на протяжении всего жизненного цикла данных. Эта структура будет широкой и гибкой — излагать и описывать высокоуровневые принципы, которые могут применяться в конкретных обстоятельствах, например, подготовка данных для ответственного и этичного использования развивающихся технологий, включая снижение предвзятости при разработке методов и систем ИИ и машинного обучения.

После того, как завершенная структура и связанные с ней инструменты реализации будут опубликованы, они будут продвигаться по всему правительству для использования агентством через Совет CDO, ICSP и различные другие каналы. Полная интеграция перспективы этики данных во все аспекты деятельности агентств по управлению данными потребует существенных и долгосрочных культурных изменений. В нем будут участвовать сотрудники всех уровней, проходящие обучение для поддержки и обновления навыков информационной грамотности и усиления протоколов, связанных с конфиденциальностью данных, а также этичным сбором, использованием, хранением и распространением данных.Поддержка руководства, возглавляемая директорами по развитию и статистическими органами, имеет решающее значение, так же как и вклад ведомства в разработку индивидуальных этических рамок и их внедрение.

Первоначальная работа по разработке структуры этики данных уже началась с обзора структуры этики данных, разработанной другими странами, организациями и группами защиты интересов, для выявления общих элементов и тем, которые будут использоваться при разработке структуры этики данных в США. Затем межведомственная группа проведет итеративное взаимодействие с федеральными и нефедеральными заинтересованными сторонами.В этом процессе будут использоваться различные подходы к консультациям, проектированию и оценке, чтобы обеспечить широкий вклад в структуру, например:

• Прототипы фреймворка : Создание прототипов на основе идей различных сообществ пользователей о дизайне, построении и структуре фреймворка.
• Открытая и целенаправленная обратная связь : Совместное использование черновиков концепций и черновиков концепции, чтобы заинтересованные стороны могли конструктивно взаимодействовать и вносить свой вклад.
• Пилоты : Поощрение агентств к пилотированию прототипа структуры с использованием собственных процессов управления данными и предоставлению конкретных отзывов о ее полезности, полноте и недостатках.
• Сценарии использования : Разработка сценариев использования для иллюстрации применения платформы на протяжении жизненного цикла данных.

Действие 15: Разработка набора средств защиты данных

К декабрю 2020 года Федеральный комитет по статистической методологии (ФКЦБ) под руководством ICSP и Министерства образования разработают набор инструментов для защиты данных.То, как федеральное правительство предоставляет, поддерживает и использует данные, занимает уникальное место в обществе, поскольку использование федеральных данных оказывает огромное влияние на общество, бизнес и наш демократический процесс. Это доверие включает защиту или исключение частной информации при публичном раскрытии данных. Разрабатывая этот важный общественный ресурс, федеральное правительство демонстрирует приверженность укреплению конфиденциальности и обещает конфиденциальность сейчас и в будущем.

Это действие разработано для удовлетворения потребности в сохранении конфиденциальности и конфиденциальности данных при предоставлении доступа к федеральным активам данных из-за угрозы растущей угрозы повторной идентификации для физических и юридических лиц из-за объединения общедоступных данных.После завершения набор инструментов защиты данных может использоваться агентствами для разработки и внедрения экономически эффективных программ защиты данных. Этот веб-инструментарий предоставит репозиторий лучших практик в отношении конфиденциальности и конфиденциальности данных, основанных на существующих и новых стандартах в сотрудничестве с агентствами, академическими кругами и промышленностью. Набор инструментов предназначен для использования в качестве центрального ресурса для руководств, инструментов и шаблонов, чтобы помочь агентствам избежать непреднамеренного выпуска активов данных, которые могут быть использованы для повторной идентификации отдельных людей или организаций.

Помимо разработки инструментария, ФКЦБ обновит Отчет о статистической методологии ограничения раскрытия информации № ^{за 2005 год, который служил основным справочным материалом для агентств по подходам к обеспечению конфиденциальности и конфиденциальности данных в федеральных выпусках данных. Пересмотр будет включать более подробные инструкции для агентств по оценке, управлению и снижению риска повторной идентификации отдельных лиц или предприятий.}

Действие 16. Пилотирование универсального стандартного исследовательского приложения

К марту 2020 года Управление программы Федерального центра статистических исследований и данных Бюро переписи США под руководством ICSP запустит пилотный проект первого этапа универсального портала, который снизит нагрузку на исследователей, запрашивающих доступ к ограниченному Бюро переписи. данные активы.Текущий процесс получения данных с ограниченным доступом от нескольких агентств для исследований и сбора доказательств фрагментирован, нескоординирован и требует от каждого агентства отдельного процесса подачи заявок. Стандартизация процесса приложения устранит путаницу, снизит сложность, улучшит взаимодействие с пользователем и сократит время ожидания доступа к данным, которое может составлять от месяцев до лет.

Агентства с активными программами доступа исследователей будут сотрудничать друг с другом и со своими заинтересованными сторонами, чтобы уменьшить нагрузку, возникающую из-за дублирования и нестандартных форм заявок на доступ.Этот стандартный подход поможет агентствам установить согласованные протоколы доступа в соответствии с требованиями Закона о доказательствах. Помимо информирования будущих этапов этого пилотного проекта, эта эффективность улучшит и расширит доступ к данным для сбора доказательств, одновременно способствуя прозрачности.

Действие 17: Пилотирование автоматизированного инструмента для обзоров сбора информации, который поддерживает создание и обновление реестра данных

К июлю 2020 года Национальный центр статистики образования (NCES) при Министерстве образования США завершит пилотную версию автоматизированного инструмента, который использует процессы и документацию агентства по сбору информации (ICR) для создания реестров данных агентства и обновления метаданных в агентстве. инвентаризация данных.В соответствии с Законом о сокращении бумажного документооборота № ^{все агентства должны пройти ICR, чтобы получить одобрение OMB на сбор информации от общественности. Для многих агентств значительная часть элементов инвентаризации данных связана со сбором информации.}

Автоматизированный инструмент, созданный в рамках этого действия, будет включать электронный шаблон и систему управления базой данных, которая облегчит разработку и стандартизацию содержания ICR, разработанных агентствами для проверки OMB.В шаблоне будут поля, включающие метаданные, необходимые для инвентаризации данных агентства, которые будут помечены тегами в базовой базе данных. После того, как CDO агентства подтвердит, а OMB утвердит ICR, отмеченные элементы могут быть извлечены для инвентаризации данных агентства. Этот автоматизированный инструмент будет поддерживать требования к инвентаризации в соответствии с Законом о доказательствах, организуя метаданные, собранные в рамках этапа проектирования сбора информации, в инвентарные реестры агентства. Однако этот шаблон будет собирать только некоторую информацию, необходимую для полной инвентаризации.Метаданные, полученные в результате завершенного сбора данных (например, частота ответов, имена переменных, метки, URL-адрес для отчета и данных), необходимо будет получить другими способами, прежде чем обновление инвентаризации может быть завершено.

Это действие положит начало многолетнему процессу развертывания автоматизированного подхода к заполнению необходимой информации по инвентарным данным агентства с использованием информации, которая уже требуется для утверждения ICR посредством того, что традиционно было отдельным процессом. Этот проект поможет удовлетворить общественные, межведомственные и внутриведомственные потребности в обнаружении данных и доступе к ним за счет использования этих существующих процессов и информации.При этом объем метаданных, генерируемых агентствами, будет превышать минимальные стандарты, требуемые в настоящее время, ^{и лучше позволит потенциальным пользователям данных понять, в какой степени уже собранные активы данных могут удовлетворить их потребности. Вклад агентства будет использован для разработки и расширения этого пилотного проекта.}

Действие 18: Пилотный усовершенствованный инструмент управления данными для федеральных агентств

К сентябрю 2020 года GSA разработает и опробует улучшенный инструмент для управления метаданными, хостинга данных и возможностей API для поддержки открытых данных и требований федерального каталога данных в соответствии с Законом о доказательствах. В настоящее время большинству агентств необходимо найти собственное решение для управления своими запасами данных, метаданными и API.Этот проект предоставит агентствам возможность использовать централизованно разработанный и размещенный инструмент управления данными, предназначенный для снижения затрат и рабочей нагрузки в любом отдельном агентстве.

GSA создаст пилотную правительственную платформу с общей кодовой базой и облачным хостингом, который можно настроить в соответствии с потребностями агентства, используя существующую базу кода с открытым исходным кодом data.gov. Этот подход может предоставить агентствам рентабельный вариант управления метаданными и активами данных, размещать активы данных для публичного доступа, помочь в улучшении качества метаданных и привести к более широкому использованию и улучшению пользовательского опыта для общественности и агентств.

Действие 19: Разработка руководства по измерению качества данных и отчетности

К декабрю 2020 года ФКЦБ под руководством ICSP будет:

• Определить передовой опыт измерения и составления отчетов о качестве выходных данных, созданных из множества источников или вторичного использования активов данных;
• Разработать передовые методы документации, которые агентства будут применять к административным или программным данным, которые могут быть вторично полезными, например, для сбора доказательств; и
• Создайте инструменты, которые помогут агентствам следовать практикам для поддержки эффективного вторичного использования данных.

Оценка пригодности данных для конкретных целей имеет решающее значение для эффективного использования данных. Такая оценка отвечает на вопрос: имеет ли актив данных соответствующий уровень точности, своевременности и актуальности для поддержки предполагаемого использования? Это действие облегчает проведение таких оценок, формулируя передовые методы отчетности о качестве выходных данных. Такие передовые методы могут включать, например, документирование репрезентативности, точности и согласованности актива данных.Последовательная отчетность по таким элементам позволяет заинтересованным сторонам делать осознанный выбор в отношении использования выходных данных. Это действие основывается на прошлых и нынешних усилиях ФКЦБ по оценке полезности административных данных для статистического использования, измерения качества данных в статистических выходных данных и установления передовых методов отчетности о качестве данных для общественности.

Действие способствует эффективному применению этих передовых методов работы с данными, поощряя агентства, которые создают данные, поддерживать метаданные, которые поддерживают измерение качества данных.Такие метаданные могут включать, например, информацию о потенциальных и фактических поставщиках данных, способах сбора данных и корректировках, внесенных в данные во время обработки. Путем объединения руководства с такими инструментами, как шаблоны метаданных, действие направлено на совершенствование отчетности о качестве данных в скоординированном контексте федерального правительства.

* Из-за того, что правительство сосредоточило внимание на мероприятиях по реагированию на COVID-19, команда Federal Data Strategy продлила этот целевой срок.Прочтите заявление команды на нашей странице новостей.

Действие 20: Разработка хранилища стандартов данных

К декабрю 2020 года GSA будет сотрудничать с OMB в консультации с Национальным институтом стандартов и технологий, чтобы создать репозиторий стандартов данных, чтобы ускорить создание и принятие стандартов данных в различных агентствах. Он будет включать информацию о различных типах существующих стандартов всех типов (например, метаданные, контент, классификация), включая политики, связанные с использованием добровольных согласованных стандартов, информацию об организациях, разрабатывающих стандарты, и сообществах практикующих внутри и за пределами правительства, а также каталог стандартов данных, уже используемых федеральным правительством.Репозиторий будет подключаться к resources.data.gov и будет использовать существующие репозитории методов и инструментов разработки стандартов, а также усилия, такие как Федерация данных США, Национальная модель информации и обмена (niem.gov), а также федеральные и нефедеральные репозитории партнерского сообщества, такие как Общие стандарты образовательных данных (ceds.ed.gov), Fair Sharing (fairsharing.org) и Реестр репозиториев исследовательских данных (re3data.org). Репозиторий стандартов данных будет разработан как удобный веб-сайт для поддержки как более технических, так и менее технических пользователей.

Заглядывая в будущее

FDS, представленная в окончательной форме в Меморандуме OMB M-19-18, Federal Data Strategy — A Framework for Consistency , описывает десятилетнее видение того, как федеральное правительство ускорит использование данных для выполнения миссии, служить обществу и распоряжаться ресурсами, защищая при этом безопасность, конфиденциальность и конфиденциальность.Полное внедрение 40 практик, описанных в стратегии, потребует постоянных, повторяющихся и систематических усилий в течение десятилетнего периода. Планы действий, составляемые каждый год, будут определять приоритетные действия на данный год и постепенно наращивать прогресс из года в год, используя успех предыдущих усилий, согласовывая с текущими программами и политикой федерального правительства и дополняя новые законодательные требования. Таким образом, стратегия учитывает динамическую среду, в которой агентства должны реализовывать стратегию.Подготовка годовых планов действий позволяет адаптировать реализацию стратегии каждый год к новым законам, требованиям и приоритетам, которые повлияют на способность агентств использовать данные в качестве стратегического актива.

Будущие ежегодные планы действий будут основываться на Плане действий на 2020 год для дальнейшего развития скоординированного подхода к федеральному управлению данными. Отзывы заинтересованных сторон будут определять и будут определять ключевые тематические области для будущих ежегодных планов действий, такие как внимание к качеству данных, расширение возможностей для безопасного обмена данными, повышение грамотности в отношении данных среди федеральных сотрудников и рассмотрение организационной культуры в поддержку использования данных как стратегический актив.