СПАРК — программа проверки контрагентов, платная и бесплатная версия
Что дает проверка на сайте Спарк?
Спарк программа проверки контрагентов позволяет онлайн получить следующие сведения.
Спарк проверка контрагентов проводится только на официальном сайте — http://www.spark-interfax.ru/. В информационной базе сервиса содержится информация по 29,5 млн. ИП и юридических лиц. Каталог ежедневно пополняется как минимум 3000 новыми контрагентами.
Кто может проверить контрагента СПАРК?
Проверить контрагента СПАРК может абсолютно любое ведомство или компания. Для этого нужен только доступ на официальный сайт Спарк проверки контрагентов.
Источники данных для проверки контрагентов СПАРК
Данные для проверки контрагентов СПАРК черпает только из официальных источников. Это сайты и базы данных следующих служб и ведомств.
Для проверки контрагентов СПАРК использует также источники открытых сведений – информация, самостоятельно представленная компаниями в сети Интернет и СМИ.
Как проверить контрагента по программе СПАРК?
Проверка контрагентов бесплатно на сайте Спарк возможна только на условиях демо-доступа. Главная страницу ресурса выглядит так:
Прокручиваем страницу вниз до появления оранжевой кнопки « Получить демо-доступ » к проверке.
После нажатия на нее на экране появится вот такой бланк:
Заполняем бланк для получения демо-доступа к проверке контрагентов СПАРК.
Далее опять нажимаем на оранжевую кнопку. Полученный код вводим в соответствующее поле.
На экране высвечивается сообщение о том, что в ближайшее время менеджер ЗАО Интерфакс свяжется с вами для подтверждения доступа к системе СПАРК. На электронную почту приходит аналогичное уведомление.
Отзвон производится обычно в течение суток. Менеджер уточняет название компании, контактные данные и обязательно цель получения демо-доступа к проверке СПАРК. Обязательное условие – назвать реально работающую компанию. Указанные данные моментально проверяются прямо во время телефонного разговора. В случае удачного прохождения проверки на электронную почту приходит логин и пароль для демо-доступа в систему СПАРК.
Выглядит это уведомление следующим образом.
Перед вами вот такая рабочая страница СПАРК с поисковой строкой:
Вводим в нее данные для проверки. Например, проверяем компанию ПРОМХОЛОД из г. Москва. Забиваем ее название в поисковую строку и получаем следующий перечень в 140 пунктов.
Нас интересует первая компания в списке – именно ее мы проверяем, как контрагента. Нажимаем по данной строчке. Получаем следующую общую карточку компании. Рассмотрим результаты проверки СПАРК подробнее.
Помимо стандартной информации по регистрационным данным, в карточке проверки указано:
Какую еще информацию дает СПАРК-программа проверки контрагентов?
Обратите внимание на левое вертикальное меню на черном поле. В нем 33 строки и в каждой – сведения об интересующем нас контрагенте.
Выберем проверку по исполнительным производствам. Нажимаем на соответствующую строку в черном поле СПАРК и получаем следующие данные:
Таким образом, СПАРК предоставляет финансовую, бухгалтерскую, аналитическую информацию, сведения о судебных разбирательствах и исполнительных производствах.
На кого ориентирована система проверки СПАРК?
Широкие возможности системы СПАРК охватывают весь спектр деятельности юрлиц и ИП. Программа проверки рекомендована:
Информация обновляется регулярно. Все данные предоставляются по состоянию на дату запроса.
СПАРК-Интерфакс
СПАРК – это профессиональное решение для проверки контрагентов, управления кредитными и налоговыми рисками, маркетинга, инвестиционного анализа, поиска аффилированности.
Качественную информацию о компаниях мы объединили с мощными аналитическими инструментами, создали сервисы, базирующиеся на знании источников информации и глубоком понимании задач, которые ежедневно решают наши клиенты. Наши скоринги позволяют мгновенно оценить платёжеспособность и надёжность компаний.
Мы снижаем риски и помогаем принимать правильные решения.
СПАРК-Интерфакс запись закреплена
В рамках нашей регулярной рубрики про платёжную дисциплину в мире сегодня речь зайдёт о Болгарии.
Наши данные говорят о положительной динамике в платёжной дисциплине за последние несколько лет: доля компаний, соблюдающих согласованные условия оплаты, увеличилась на 2%, плательщики в категории «до 90 дней» выросли на 5,2 процентных пункта, а доля «плохих» плательщиков (задержка на 90 дней и больше) снизилась на 7,2%.
Показать полностью.
Однако несмотря на положительную динамику, болгарские компании не отличаются быстрой оплатой счетов: точно в срок счета оплачивают всего 23,7% от общего числа компаний.
Большинство плательщиков (64,9 процента) расположилось в классе умеренной просрочки платежей «до 30 дней», в то время как серьезные задержки (90 дней и более) демонстрируют всего 3,1% компаний.
Крупные компании Болгарии платят исправнее всех – 27% организаций рассчитываются в срок.
По отраслям экономики сектор финансовых услуг показывает лучшие результаты платежей с 30,6% дисциплинированных плательщиков, а худшими плательщиками стали представители транспортной и строительной областей.
СПАРК-Интерфакс запись закреплена
Согласно опубликованному письму ФНС юридические лица, исключенные из реестра ЕГРЮЛ, и их законные представители больше не смогут получать справки о состоянии расчетов.
В документе отмечается, что этот порядок будет вступать в силу с даты внесения записи об удалении недействующего юридического лица из ЕГРЮЛ.
Исключением станут запросы судов в контексте, например, дел о субсидиарной ответственности, когда информация о расчётах будет все же предоставляться, но только по согласованию с управлением обеспечения процедур банкротства ФНС России.
СПАРК-Интерфакс запись закреплена
СПАРК-Интерфакс запись закреплена
Наступила пятница, а вместе с ней и первый день зимы.
Той самой зимы, в которой новогодние праздники, мандарины и дед мороз (19 товарных знаков в СПАРКе), катки в парках, лыжи (несколько сотен патентов в СПАРКе), санки (тысячи патентов в СПАРКе), сугробы (1 товарный знак в СПАРКе), снеговики (24 товарных знака в СПАРКе) и сосульки (5 товарных знаков в СПАРКе).
Ну и вообще, мы видим, что россияне к зиме готовы. Устройство для удаления сосулек запатентовано, как и устройство для предотвращения скольжения обуви.
А у кого-то зима круглый год, ведь согласно данным СПАРКа именно такое название носит 985 российских компаний.
Хорошей зимы!
СПАРК-Интерфакс запись закреплена
В рамках регулярной рубрики о платёжной культуре в мире, сегодня мы перенесемся в Юго-Восточную Азию и поговорим про Таиланд.
Платёжная дисциплина в этой стране, увы, далека от идеальной – всего 21,5% от общего числа тайских компаний платят точно в срок. Но в тоже самое время всё не так уж плохо: если мы посмотрим на группу компаний, которая задерживает платежи ненадолго (до 30 дней), то обнаружим, что в этой категории находится 63,2% компаний. 12,2% организаций Таиланда платят в срок от 30 до 90 дней и всего 3,1% компаний задерживает платежи свыше 90 дней.
Тайские микрокомпании платят лучше всех – тут расположилось 25,7% пунктуальных плательщиков, ну а среди крупных компаний эта цифра составляет всего 12,2%.
По отраслям экономики распределение следующее: безопасность и торговля – это сектора с лучшими платёжными показателями в Таиланде, с 40,7% компаний, платящих в рамках согласованных условий. На втором и третьем местах изготовление строительных материалов и садовых принадлежностей (34,1%), замыкают список лидеров автодилеры и автомобильные сервис-центры с 30,9% своевременных платежей.
СПАРК-Интерфакс запись закреплена
СПАРК-Интерфакс запись закреплена
Сегодня день рождения Александра Васильевича Суворова – пожалуй, самого известного российского полководца, который за всю свою карьеру не проиграл ни одного сражения, неоднократно наголову разбивал значительно превосходящие по численности силы противника.
В СПАРКе мы видим подтверждение народной любви к Суворову – тут мы находим и компании, в названии которых есть фамилия «Суворов» – таких организаций ни много ни мало 2879 штук, также фамилия встречается в местах регистрации компаний – в адресах которых есть слово «суворовская» – 4262, ну и конечно же, знаменитые суворовские училища по всей стране.
СПАРК-Интерфакс запись закреплена
Продолжаем нашу рубрику про платёжную дисциплину в мире. Сегодня на очереди – Чехия.
По нашим данным, в этой стране ситуация с платёжной дисциплиной очень даже неплоха: процент компаний, плативших точно в срок в Чешской Республике в 2016 году составил 44,7%, что на 5,6 процентных пункта выше среднего по Европе.
Наибольшее количество плательщиков – 49,3%, сосредоточилось в категории 1 до 30 дней, причем многие из этих компаний задерживали платежи всего на несколько дней.
Показать полностью.
В категориях «30-60 дней» и «60-90 дней» находятся 5,3% чешских компаний. А совсем плохих плательщиков, задерживающих платежи более чем на 90 дней, в Чешской Республике меньше, чем в среднем по Европе: таких компаний всего 0,7% от общего числа.
Самое лучше платёжное поведение демонстрируют микрокомпании, среди которых мы наблюдаем 45,5% пунктуальных плательщиков, а реже всего платят в срок крупные компании – только 36,3% организаций.
По отраслям лучшие показатели по своевременным платежам у отрасли «услуги населению» – 53,5% и «финансовые услуги» – с 50% платежей в срок. Хуже всего ситуация в строительном секторе, в котором только 40,5% компаний соблюдают согласованные условия платежей.
1СПАРК Риски – проверка контрагентов в программе 1С
Экспресс-оценка контрагентов
на основе индексов СПАРК
Мониторинг контрагентов
События мониторинга отображаются в отдельном отчете и по месту, например, при формировании платежного поручения. Таким образом перед отправкой платежа сервис предупредит вас, что у клиента произошли изменения.
Получение заверенной справки о контрагенте
Справка содержит развернутую информацию о существенных индикаторах деятельности контрагента: выявленные факторы риска, проверки государственными органами, финансовые показатели деятельности, арбитражные дела, исполнительные производства и др.
Справка заверена электронной подписью агентства «Интерфакс» и ее можно предъявлять в контролирующих органах или в суде как доказательство проявления должной осмотрительности при работе с контрагентом.
Полная информация из СПАРК
Из системы 1С есть возможность перейти к просмотру карточки СПАРК, в которой доступны полные сведения из более чем 150 официальных и уникальных источников и готовая аналитика для оценки их финансово-хозяйственной деятельности.
Диаграмма связей в СПАРК позволяет определить весь круг связанных лиц и конечных совладельцев компаний, даже если структура собственников уходит за рубеж.
Поиск связей осуществляется по всем доступным СПАРК параметрам: совладельцы, контактные данные, адреса, возможные родственники, лицензии, товарные знаки, иностранные реестры, включающие сведения о 265 млн юридических лиц из более чем 200 стран мира и другие.
Все возможности
Примеры справок
Надежность оценки
1СПАРК Риски создан на базе системы СПАРК-Интерфакс, являющейся отраслевым стандартом в области предоставления информации о компаниях.
СПАРК помогает предотвратить мошенничество со стороны компаний и предпринимателей, благодаря актуальным сведениям о компаниях и уникальной методике по выявлению факторов риска.
Знакомство с Apache Spark
Здравствуйте, уважаемые читатели!
Мы наконец-то приступаем к переводу серьезной книги о фреймворке Spark:
Сегодня мы предлагаем вашему вниманию перевод обзорной статьи о возможностях Spark, которую, полагаем, можно с полным правом назвать слегка потрясающей.
Я впервые услышал о Spark в конце 2013 года, когда заинтересовался Scala – именно на этом языке написан Spark. Несколько позже я принялся ради интереса разрабатывать проект из области Data Science, посвященный прогнозированию выживаемости пассажиров «Титаника». Оказалось, это отличный способ познакомиться с программированием на Spark и его концепциями. Настоятельно рекомендую познакомиться с ним всем начинающим Spark-разработчикам.
Сегодня Spark применяется во многих крупнейших компаниях, таких, как Amazon, eBay и Yahoo! Многие организации эксплуатируют Spark в кластерах, включающих тысячи узлов. Согласно FAQ по Spark, в крупнейшем из таких кластеров насчитывается более 8000 узлов. Действительно, Spark – такая технология, которую стоит взять на заметку и изучить.
В этой статье предлагается знакомство со Spark, приводятся примеры использования и образцы кода.
Что такое Apache Spark? Введение
Spark – это проект Apache, который позиционируется как инструмент для «молниеносных кластерных вычислений». Проект разрабатывается процветающим свободным сообществом, в настоящий момент является наиболее активным из проектов Apache.
Spark предоставляет быструю и универсальную платформу для обработки данных. По сравнению с Hadoop Spark ускоряет работу программ в памяти более чем в 100 раз, а на диске – более чем в 10 раз.
Кроме того, код на Spark пишется быстрее, поскольку здесь в вашем распоряжении будет более 80 высокоуровневых операторов. Чтобы оценить это, давайте рассмотрим аналог “Hello World!” из мира BigData: пример с подсчетом слов (Word Count). Программа, написанная на Java для MapReduce, содержала бы около 50 строк кода, а на Spark (Scala) нам потребуется всего лишь:
При изучении Apache Spark стоит отметить еще один немаловажный аспект: здесь предоставляется готовая интерактивная оболочка (REPL). При помощи REPL можно протестировать результат выполнения каждой строки кода без необходимости сначала программировать и выполнять все задание целиком. Поэтому написать готовый код удается гораздо быстрее, кроме того, обеспечивается ситуативный анализ данных.
Кроме того, Spark имеет следующие ключевые черты:
Ядро Spark дополняется набором мощных высокоуровневых библиотек, которые бесшовно стыкуются с ним в рамках того же приложения. В настоящее время к таким библиотекам относятся SparkSQL, Spark Streaming, MLlib (для машинного обучения) и GraphX – все они будут подробно рассмотрены в этой статье. Сейчас также разрабатываются другие библиотеки и расширения Spark.
Ядро Spark
Ядро Spark – это базовый движок для крупномасштабной параллельной и распределенной обработки данных. Ядро отвечает за:
Трансформации в Spark осуществляются в «ленивом» режиме — то есть, результат не вычисляется сразу после трансформации. Вместо этого они просто «запоминают» операцию, которую следует произвести, и набор данных (напр., файл), над которым нужно совершить операцию. Вычисление трансформаций происходит только тогда, когда вызывается действие, и его результат возвращается основной программе. Благодаря такому дизайну повышается эффективность Spark. Например, если большой файл был преобразован различными способами и передан первому действию, то Spark обработает и вернет результат лишь для первой строки, а не станет прорабатывать таким образом весь файл.
По умолчанию каждый трансформированный RDD может перевычисляться всякий раз, когда вы выполняете над ним новое действие. Однако RDD также можно долговременно хранить в памяти, используя для этого метод хранения или кэширования; в таком случае Spark будет держать нужные элементы на кластере, и вы сможете запрашивать их гораздо быстрее.
SparkSQL – это компонент Spark, поддерживающий запрашивание данных либо при помощи SQL, либо посредством Hive Query Language. Библиотека возникла как порт Apache Hive для работы поверх Spark (вместо MapReduce), а сейчас уже интегрирована со стеком Spark. Она не только обеспечивает поддержку различных источников данных, но и позволяет переплетать SQL-запросы с трансформациями кода; получается очень мощный инструмент. Ниже приведен пример Hive-совместимого запроса:
Spark Streaming поддерживает обработку потоковых данных в реальном времени; такими данными могут быть файлы логов рабочего веб-сервера (напр. Apache Flume и HDFS/S3), информация из соцсетей, например, Twitter, а также различные очереди сообщений вроде Kafka. «Под капотом» Spark Streaming получает входные потоки данных и разбивает данные на пакеты. Далее они обрабатываются движком Spark, после чего генерируется конечный поток данных (также в пакетной форме) как показано ниже.
API Spark Streaming точно соответствует API Spark Core, поэтому программисты без труда могут одновременно работать и с пакетными, и с потоковыми данными.
MLlib – это библиотека для машинного обучения, предоставляющая различные алгоритмы, разработанные для горизонтального масштабирования на кластере в целях классификации, регрессии, кластеризации, совместной фильтрации и т.д. Некоторые из этих алгоритмов работают и с потоковыми данными — например, линейная регрессия с использованием обычного метода наименьших квадратов или кластеризация по методу k-средних (список вскоре расширится). Apache Mahout (библиотека машинного обучения для Hadoop) уже ушла от MapReduce, теперь ее разработка ведется совместно с Spark MLlib.
GraphX – это библиотека для манипуляций над графами и выполнения с ними параллельных операций. Библиотека предоставляет универсальный инструмент для ETL, исследовательского анализа и итерационных вычислений на основе графов. Кроме встроенных операций для манипуляций над графами здесь также предоставляется библиотека обычных алгоритмов для работы с графами, например, PageRank.
Как использовать Apache Spark: пример с обнаружением событий
Теперь, когда мы разобрались, что такое Apache Spark, давайте подумаем, какие задачи и проблемы будут решаться с его помощью наиболее эффективно.
Недавно мне попалась статья об эксперименте по регистрации землетрясений путем анализа потока Twitter. Кстати, в статье было продемонстрировано, что этот метод позволяет узнать о землетрясении более оперативно, чем по сводкам Японского Метеорологического Агентства. Хотя технология, описанная в статье, и не похожа на Spark, этот пример кажется мне интересным именно в контексте Spark: он показывает, как можно работать с упрощенными фрагментами кода и без кода-клея.
Во-первых, потребуется отфильтровать те твиты, которые кажутся нам релевантными – например, с упоминанием «землетрясения» или «толчков». Это можно легко сделать при помощи Spark Streaming, вот так:
Затем нам потребуется произвести определенный семантический анализ твитов, чтобы определить, актуальны ли те толчки, о которых в них говорится. Вероятно, такие твиты, как «Землетрясение!» или «Сейчас трясет» будут считаться положительными результатами, а «Я на сейсмологической конференции» или «Вчера ужасно трясло» — отрицательными. Авторы статьи использовали для этой цели метод опорных векторов (SVM). Мы поступим также, только реализуем еще и потоковую версию. Полученный в результате образец кода из MLlib выглядел бы примерно так:
Если процент верных прогнозов в данной модели нас устраивает, мы можем переходить к следующему этапу: реагировать на обнаруженное землетрясение. Для этого нам потребуется определенное число (плотность) положительных твитов, полученных в определенный промежуток времени (как показано в статье). Обратите внимание: если твиты сопровождаются геолокационной информацией, то мы сможем определить и координаты землетрясения. Вооружившись этими знаниями, мы можем воспользоваться SparkSQL и запросить имеющуюся таблицу Hive (где хранятся данные о пользователях, желающих получать уведомления о землетрясениях), извлечь их электронные адреса и разослать им персонализированные предупреждения, вот так:
Другие варианты использования Apache Spark
Потенциально сфера применения Spark, разумеется, далеко не ограничивается сейсмологией.
Вот ориентировочная (то есть, ни в коем случае не исчерпывающая) подборка других практических ситуаций, где требуется скоростная, разноплановая и объемная обработка больших данных, для которой столь хорошо подходит Spark:
В игровой индустрии: обработка и обнаружение закономерностей, описывающих игровые события, поступающие сплошным потоком в реальном времени; в результате мы можем немедленно на них реагировать и делать на этом хорошие деньги, применяя удержание игроков, целевую рекламу, автокоррекцию уровня сложности и т.д.
В электронной коммерции информация о транзакциях, поступающая в реальном времени, может передаваться в потоковый алгоритм кластеризации, например, по k-средним или подвергаться совместной фильтрации, как в случае ALS. Затем результаты даже можно комбинировать с информацией из других неструктутрированных источников данных — например, с отзывами покупателей или рецензиями. Постепенно эту информацию можно применять для совершенствования рекомендаций с учетом новых тенденций.
В финансовой сфере или при обеспечении безопасности стек Spark может применяться для обнаружения мошенничества или вторжений, либо для аутентификации с учетом анализа рисков. Таким образом можно получать первоклассные результаты, собирая огромные объемы архивированных логов, комбинируя их с внешними источниками данных, например, с информацией об утечках данных или о взломанных аккаунтах (см., например, https://haveibeenpwned.com/), а также использовать информацию о соединениях/запросах, ориентируясь, например, на геолокацию по IP или на данные о времени
Итак, Spark помогает упростить нетривиальные задачи, связанные с большой вычислительной нагрузкой, обработкой больших объемов данных (как в реальном времени, так и архивированных), как структурированных, так и неструктурированных. Spark обеспечивает бесшовную интеграцию сложных возможностей – например, машинного обучения и алгоритмов для работы с графами. Spark несет обработку Big Data в массы. Попробуйте – не пожалеете!