О системе

СПАРК, собирая всю доступную информацию о компаниях и извлекая из нее знания, помогает бизнесу снижать риски и эффективно работать с контрагентами.

Пользуясь СПАРКом, вы получаете самые качественные и полные данные о компаниях. Наши технологии превращают информацию в сервисы и аналитику, чтобы вы могли видеть все риски и комплексно оценивать контрагентов, искать между ними связи, управлять дебиторской задолженностью.

Мы даем вам эксклюзивные данные: сведения о платежной дисциплине компаний, информацию о зарубежных юридических лицах, материалы СМИ.

В режиме одного окна СПАРК предоставляет доступ к данным кредитного бюро, нотариата, Росреестра.

С помощью API вы можете встроить СПАРК в свой бизнес-процесс, сделав его инструментом оперативного принятия решений и автоматизации внутренних процедур.

Поэтому СПАРК бесспорный лидер на рынке информационно-аналитических систем о компаниях. По данным опроса Deloitte, его используют для проверки благонадежности партнеров 71,5% компаний крупного и среднего бизнеса.

Для чего нужна программа спарк

Система сервисов по оценке рисков и обеспечению
экономической безопасности бизнеса

• проверка контрагентов
• выявление аффилированности и скрытых связей
• управление дебиторской задолженностью
• поддержка маркетинга и продаж

Задачи:

• проверка контрагентов: экспресс-оценка рисков и благонадежности компании, оценка масштабов бизнеса и кредитоспособности
• выявление аффилированности, поиск бенефициаров, анализ коррупционных рисков
• мониторинг изменений информации о контрагентах
• оценка конкурентного окружения
• поиск новых клиентов
• проведение маркетинговых исследований

Для кого:

• департаментов рисков и кредитных подразделений
• аналитических подразделений
• служб безопасности и финансового мониторинга
• департаментов продаж и маркетинга
• служб материально-технического снабжения, сбыта, закупок
• оценщиков и арбитражных управляющих
• СМИ

Преимущества:

• исчерпывающая информация обо всех официально зарегистрированных компаниях и ИП
• собственные эксклюзивные данные о платежной дисциплине / программа «СПАРК — Мониторинг платежей»
• многомерная экспресс-оценка контрагентов и их благонадежности на основе высокоточных уникальных индексов и скорингов: Индекс должной осмотрительности, Индекс финансового риска, Индекс платежной дисциплины
• автоматические проверки контрагентов в соответствии с внутренними регламентами организаций / сервис «Регламентные проверки контрагентов»
• мониторинг изменений, в том числе о намерении компании провести ликвидацию или реорганизацию
• «география» системы охватывает Россию, Белоруссию, Казахстан, Киргизию, Молдавию, Узбекистан, Украину
• возможность интеграции данных СПАРК в любую внутрикорпоративную информационную систему или сервис с помощью API

Другие продукты и услуги

• Продукты и услуги
  • Информационные системы
    • СПАРК
    • СКАН
    • X-Compliance
    • Маркер
    • СКАУТ
    • АСТРА
    • RU DATA
    • Центр раскрытия корпоративной информации
    • Учебный центр
    • Национальный рейтинг университетов
    • Инновационный центр «Интерфакс-Лаб»
    • Аналитический центр «Интерфакс-ProЗакупки»
    • О нас
      • Интерфакс сегодня
      • Как мы работаем
      • История
      • Корпоративные новости
      • Вестник «Ваш Интерфакс»
      • Публикации
      • Направления деятельности
      • Вакансии

      Copyright © 1991-2023 Interfax.
      Все права защищены

      Вся информация, размещенная на данном веб-сайте, предназначена только для персонального использования
      и не подлежит дальнейшему воспроизведению и / или распространению в какой-либо форме, иначе как с письменного разрешения «Интерфакса».

      Для повышения удобства работы с сайтом используются файлы cookie.
      Нажимая «Принять», вы разрешаете их использование. Узнать больше об использовании файлов cookie.

      Spark

      Apache Spark или просто Spark — это фреймворк (ПО, объединяющее готовые компоненты большого программного проекта), который используют для параллельной обработки неструктурированных или слабоструктурированных данных.

      

      Освойте профессию «Data Scientist»

      Например, если нужно обработать данные о годовых продажах одного магазина, то программисту хватит одного компьютера и кода на Python, чтобы произвести расчет. Но если обрабатываются данные от тысяч магазинов из нескольких стран, причем они поступают в реальном времени, содержат пропуски, повторы, ошибки, тогда стоит использовать мощности нескольких компьютеров и Spark. Группа компьютеров, одновременно обрабатывающая данные, называется кластером, поэтому Spark также называют фреймворком для кластерных вычислений.

      Профессия / 24 месяца
      Data Scientist

      Дата-сайентисты решают поистине амбициозные задачи. Научитесь создавать искусственный интеллект, обучать нейронные сети, менять мир и при этом хорошо зарабатывать. Программа рассчитана на новичков и плавно введет вас в Data Science.

      

      Зачем нужен Spark

      Области использования Spark — это Big Data и технологии машинного обучения, поэтому им пользуются специалисты, работающие с данными, например дата-инженеры, дата-сайентисты и аналитики данных.

      Примеры задач, которые можно решить с помощью Spark:

      • изучить потребительское поведение;
      • спрогнозировать прибыль и финансовые риски;
      • обработать данные сенсоров и датчиков в системе интернета вещей;
      • проанализировать информацию о транзакциях, безопасности финансовых операций и утечках.

      Spark поддерживает языки программирования Scala, Java, Python, R и SQL. Сначала популярными были только первые два, так как на Scala фреймворк был написан, а на Java позже была дописана часть кода. С ростом Python-сообщества этим языком тоже стали пользоваться активнее, правда обновления и новые фичи в первую очередь доступны для Scala-разработчиков. Реже всего для работы со фреймворком используют язык R.

      В структуру Spark входят ядро для обработки данных и набор расширений:

      • Spark Core или ‎‎ядро‎ — это как раз движок. Он отвечает за хранение данных, управление памятью, распределение и отслеживание задач в кластере;
      • MLlib — набор библиотек для машинного обучения;
      • SQL — компонент, который отвечает за запрос данных;
      • GraphX — модуль для работы с графами (абстрактными представлениями связей между множеством объектов);
      • Streaming — средство для обработки потоков Big Data в реальном времени.

      Как работает Spark

      Спарк интегрирован в Hadoop — экосистему инструментов с открытым доступом, в которую входят библиотеки, система управления кластером (Yet Another Resource Negotiator), технология хранения файлов на различных серверах (Hadoop Distributed File System) и система вычислений MapReduce. Классическую модель Hadoop MapReduce и Spark постоянно сравнивают, когда речь заходит об обработке больших данных.

      

      Станьте дата-сайентистом и решайте амбициозные задачи с помощью нейросетей

      Принципиальные отличия Spark и MapReduce

      Hadoop MapReduce

      Пакетная обработка данных

      Хранит данные на диске

      Написан на Java

      Spark

      В 100 раз быстрее, чем MapReduce

      Обработка данных в реальном времени

      Хранит данные в оперативной памяти

      Написан на Scala

      Пакетная обработка в MapReduce проходит на нескольких компьютерах (их также называют узлами) в два этапа: на первом головной узел обрабатывает данные и распределяет их между рабочими узлами, на втором рабочие узлы сворачивают данные и отправляют обратно в головной. Второй шаг пакетной обработки не начнется, пока не завершится первый.

      Обработка данных в реальном времени с помощью Spark Streaming — это переход на микропакетный принцип, когда данные постоянно обрабатываются небольшими группами.

      

      Кроме этого, вычисления MapReduce производятся на диске, а Spark производит их в оперативной памяти, и за счет этого его производительность возрастает в 100 раз. Однако специалисты предупреждают, что заявленная «молниеносная скорость работы» Spark не всегда способна решить задачу. Если потребуется обработать больше 10 Тб данных, классический MapReduce доведет вычисление до конца, а вот у Spark может не хватить памяти для такого вычисления.

      Но даже сбой в работе кластера не спровоцирует потерю данных. Основу Spark составляют устойчивые распределенные наборы данных (Resilient Distributed Dataset, RDD). Это значит, что каждый датасет хранится на нескольких узлах одновременно и это защищает весь массив.

      Разработчики говорят, что до выхода версии Spark 2.0 платформа работала нестабильно, постоянно падала, ей не хватало памяти, и проблемы решались многочисленными обновлениями. Но в 2021 году специалисты уже не сталкиваются с этим, а обновления в основном направлены на расширение функционала и поддержку новых языков.

      Как правильно?

      ✅ «Наша компания использует Spark для прогнозирования финансовых рисков»

      ❌ «Я учусь работать в программе Spark»

      Data Scientist

      Дата-сайентисты решают поистине амбициозные задачи. Научитесь создавать искусственный интеллект, обучать нейронные сети, менять мир и при этом хорошо зарабатывать. Программа рассчитана на новичков и плавно введет вас в Data Science.

      

      Статьи по теме:
      При подготовке материала использовались источники:
      https://spark-interfax.ru/about
      https://group.interfax.ru/products/systems/spark/

      Spark