В современном мире данные являются неотъемлемой частью научных исследований, бизнеса и публичной политики. Статистическое управление Канады (Statistics Canada) предоставляет огромный объем разнообразных данных, доступных через свои таблицы и кубы данных. Однако работа с ними представляет ряд вызовов, особенно учитывая объем информации и различия в форматах и стандартах. В недавнем проекте, посвященном обработке всех таблиц, опубликованных Статистическим управлением Канады, удалось получить ценные инсайты и разработать пути оптимизации работы с этими данными. К началу июля 2025 года общее число опубликованных таблиц достигло почти восьми тысяч, что свидетельствует об огромном масштабе создаваемой ведомством статистики.
Данные доступны в двух основных форматах — CSV и XML, при этом каждый доступный файл поставляется в виде ZIP-архива. Общий размер загруженного материала составил порядка 178 ГБ в сжатом виде и более трех с половиной терабайт после распаковки. Уже на этом этапе становится очевидным тот вызов, с которым сталкиваются пользователи при загрузке и обработке таких объемов информации. Основная задача заключалась в упрощении доступа к данным и их оптимизации для дальнейшего использования. Стандартный подход требует отдельно скачать каждый ZIP-файл, распаковать, а затем адаптировать содержимое под конкретные нужды, что само по себе является затратным по времени и ресурсам процессом.
Было принято решение преобразовать исходные датасеты в формат Parquet — современный и эффективный способ хранения данных, оптимизированный для анализа. Преобразование почти 99,9% всех таблиц в Parquet позволило существенно снизить объем занимаемого пространства, доведя общий размер файлов до приблизительно 25 ГБ, что всего лишь 14% от первоначального объема в ZIP. При этом увеличение удобства обработки данных удовлетворяло поставленным целям — пользователи получили возможность быстрого доступа к статистике без необходимости предварительной подготовки больших архивов. Одним из важных этапов работы стало внедрение дополнительных колонок, которые расширяют функциональность таблиц. Так, на основе существующего столбца с датами (REF_DATE) были созданы новые поля с обозначением начала и конца периода (REF_START_DATE и REF_END_DATE).
Это нововведение способствовало удобству временных запросов при работе с базами через инструменты, такие как DuckDB, и значительно улучшило фильтрацию по датам в аналитических задачах. Обработка различных форматов даты — от указания только года до полного года, месяца и дня — была автоматизирована для универсального использования. Тем не менее, в ходе работы выявились серьезные проблемы, связанные с качеством данных и структурой исходных файлов. Среди заметных минусов оказалась нестабильность в отображении времени выпуска (releaseTime) информации. Разные API статистики предоставляли дату и время релиза в различных часовых поясах, что создавало путаницу при синхронизации и обработке данных.
В некоторых случаях значение даты и времени отличалось на годы между двумя способами получения метаданных, что является существенным препятствием для автоматизированного мониторинга изменений. Еще одной проблемой стала неоднородность типов данных. В частности, идентификатор продукта (productId) в одном API представлен как число, в другом — как строка. Такие расхождения, хоть и мелочные, способны вызывать сложности при массовой обработке и требовать дополнительной нормализации данных. Важным аспектом, с которым пришлось столкнуться, стали ошибки и неточности в географических идентификаторах.
Специальный код DGUID (Dissemination Geography Unique Identifier), предназначенный для точной привязки статистических данных к географическим границам, оказался в ряде случаев отсутствующим или сформированным неправильно по регулярным выражениям, определяющим его структуру. Многие таблицы, содержащие информацию по Канаде в целом или отдельным регионам, не имели корректных DGUID, что затрудняло использование данных для географической визуализации и анализа в GIS-системах. Кроме того, при проверке XML-версий больших таблиц наблюдались случаи, когда загрузка файлов сопровождалась крайне малым размером архива, что свидетельствовало о неполной или отсутствующей информации. Это ограничивало возможность использования XML-данных и заставляло полагаться главным образом на CSV, несмотря на их больший вес и необходимость дополнительной конвертации. Аппаратные ограничения тоже наложили отпечаток на процесс.
Ознакомившись с размерами таблиц, некоторые из которых превышали сотни гигабайт после распаковки, стало ясно, что стандартные параметры RAM на 32 ГБ неадекватны для безопасной обработки объемов данных такого масштаба. Для решения этой проблемы была настроена виртуальная память swap объемом порядка 400 ГБ, а также изменены параметры ядра операционной системы для более эффективного обращения с памятью и кэшированием. Такой подход позволил избежать сбоев и добиться стабильности при работе с наиболее «тяжелыми» таблицами. Опыт работы подтвердил необходимость автоматизации процессов обновления и переработки данных. В будущем планируется создание конвейера данных на базе Dagster — инструмента для управления потоками данных, что обеспечит постоянное обновление таблиц без участия человека.
Для улучшения сохранности и версионности данных предлагается воспользоваться платформой Zenodo, обеспечивающей надежное хранение и контроль версий в долгосрочной перспективе. Одним из ключевых направлений развития станет интеграция возможностей доступа к данным с помощью Python и R API на базе DuckDB — легковесной и быстрой аналитической базы данных, ориентированной на современные задачи обработки больших объемов информации. Такой функционал позволит пользователям легко осуществлять фильтрацию, объединять данные с картографическими границами и строить визуализации, что значительно расширит потенциал применения официальной статистики в научных и практических проектах. В итоге проект продемонстрировал, что сложность и объем статистических данных способны быть управляемыми и удобными в использовании при условии эффективной оптимизации форматов, стандартизации и автоматизации обработки. Внедрение современных форматов хранения и аналитических инструментов позволяет не только уменьшить нагрузку на вычислительные ресурсы, но и сделать данные максимально доступными для широкого круга пользователей.
Опыт обработки таблиц Статистического управления Канады служит важным уроком для всех организаций, располагающих большими статистическими массивами: качество данных, совместимость форматов и прозрачность изменений должны быть приоритетом для обеспечения максимальной пользы и долгосрочного успеха. Текущая работа положила прочный фундамент для дальнейших улучшений, которые сделают официальную статистику еще более открытой, полезной и понятной как для исследователей, так и для практиков.
