Ce projet vise à définir et promouvoir des formats de stockage de données standardisés pour faciliter l'interopérabilité entre différents systèmes informatiques. Il permet aux développeurs et entreprises de documenter, partager et utiliser des formats de fichiers communs, réduisant ainsi les incompatibilités et améliorant l'efficacité des échanges de données techniques.

Ce projet fournit un modèle de dépôt pour créer et partager des schémas de données au format Table Schema, conforme à la spécification Frictionless Data. Il permet aux producteurs de données de définir des structures de données standardisées, de valider des fichiers CSV ou JSON contre ces schémas, et de garantir la qualité et l'interopérabilité des données publiées. Destiné aux administrations, chercheurs ou entreprises, il facilite la réutilisation et l'intégration des données dans des écosystèmes ouverts.

Outil conçu pour analyser automatiquement le contenu des colonnes de fichiers tabulaires (CSV, Excel, ODS, Parquet) et détecter leur format (dates, codes postaux, numéros de téléphone, etc.). Il permet d'enrichir les métadonnées des jeux de données pour faciliter leur exploitation et leur croisement. Principalement utilisé par des plateformes de données ouvertes comme data.gouv.fr pour standardiser et valider les fichiers partagés.

Outil dédié à la génération et à la structuration de jeux de données à partir de sources variées. Il permet aux chercheurs et aux équipes techniques de transformer des données brutes en formats standardisés et exploitables pour des analyses avancées. Le projet s'inscrit dans une démarche d'automatisation et de reproductibilité des données, facilitant ainsi leur réutilisation et leur partage au sein de la communauté scientifique.

Le projet pds4 vise à fournir un ensemble de namespaces pour la gestion et le partage de données dans le domaine des missions spatiales. Il permet de standardiser les formats de données et d'assurer leur interopérabilité, facilitant ainsi la collaboration entre différentes missions.

Kerarrow est une bibliothèque permettant la gestion de données en colonnes en mémoire, avec un format standardisé et partageable entre processus. Elle permet également la sérialisation de données.

PiFF (Pivot File Format) est un format de fichier conçu pour faciliter le partage et la réutilisation de jeux de données et de résultats de traitement. Il permet aux utilisateurs d'échanger des données de manière simple et de réutiliser des outils existants sans complexité technique. Le projet vise à standardiser les échanges pour améliorer la collaboration entre acteurs.

NetCDF est une bibliothèque et un format de données conçu pour faciliter la création, l'accès et le partage de données scientifiques organisées sous forme de tableaux. Il permet aux chercheurs et ingénieurs de stocker et échanger des informations environnementales, climatiques ou géophysiques de manière standardisée et interopérable. Utilisé dans de nombreux domaines scientifiques, il simplifie la gestion et l'analyse de données complexes.

NXstress est un projet dédié à la standardisation et à la conversion de données expérimentales issues de mesures de contrainte mécanique. Il permet de transformer des fichiers bruts en un format structuré et normalisé (NXstress) compatible avec les standards NeXus, facilitant ainsi leur analyse et leur partage. Le projet inclut des outils pour générer des fichiers au format HDF5 et des exemples de visualisation interactifs.

Ce projet permet de convertir des données brutes issues de l'instrument IPRAL (lidar atmosphérique) en un format standardisé (netCDF) pour faciliter leur analyse et leur partage. Il traite différents types de fichiers générés par IPRAL et les transforme en données structurées exploitables par les scientifiques et les outils de visualisation.