Для чего нужен Spark?

Spark: Швейцарский армейский нож для больших данных

• Распределенная обработка больших данных, обеспечивающая масштабируемость и производительность.
• Широкий спектр приложений: выявление шаблонов, аналитика в режиме реального времени, машинное обучение.

Что такое база Спарк?

Информационный ресурс СПАРК – профессиональное решение для проверки контрагентов, управления кредитными и налоговыми рисками, маркетинга, инвестиционного анализа, поиска аффилированности.

Откуда данные в Спарк?

СПАРК – единое окно доступа к всеобъемлющей информации о компаниях и предпринимателях в России.

Система аккумулирует данные более 15 государственных ведомств и от компаний напрямую.

• Ключевая информация: репутация, финансовые показатели, связи и многое другое.
• Надежный источник: данные регулярно обновляются и проверяются.
• Необходимый инструмент для принятия обоснованных решений.

Сколько стоит Спарк в месяц?

Подписка «Спарк» обойдется вам приблизительно в 25 000 рублей в месяц.

Минимальный срок подписки составляет 3 месяца.

Чем отличается Spark от Hadoop?

Различия между Hadoop и Spark

Режим обработки данных:

• Hadoop: Обрабатывает данные в пакетном режиме, что подходит для обработки больших объемов данных, требующих длительного времени выполнения.
• Spark: Обрабатывает данные в реальном времени, что позволяет осуществлять интерактивный анализ данных и обработку потоков данных.

Стоимость:

• Hadoop: Доступнее по сравнению с Spark благодаря наличию обширного сообщества и доступных дистрибутивов с открытым исходным кодом.
• Spark: Сравнительно дороже, так как требует более мощной инфраструктуры и квалифицированных специалистов для его развертывания и обслуживания.

Архитектура:

• Hadoop: Использует распределенную файловую систему HDFS и систему управления ресурсами YARN для координации и управления задачами.
• Spark: Включает в себя Spark SQL, Spark Streaming, Spark MLlib и другие библиотеки для различных задач обработки данных, а также собственный движок для распределенной обработки Spark Core.

Удобство использования:

• Hadoop: Имеет более низкий порог вхождения для тех, кто знаком с традиционными системами обработки данных.
• Spark: Требует более глубоких знаний в области распределенных вычислений и программирования.

Применения:

• Hadoop: Хорошо подходит для традиционной пакетной обработки данных, включая извлечение, преобразование и загрузку (ETL), а также аналитику больших данных.
• Spark: Эффективен для задач, требующих обработки в реальном времени, таких как потоковая обработка данных, интерактивный анализ и обучение моделей машинного обучения.

Что может Спарк?

Возможности сервиса SPARK-Interfax: Информация и анализ: * Доступ к всеобъемлющей бизнес-информации о российских и зарубежных компаниях, включая финансовые показатели, взаимосвязи, правовой статус и многое другое. * Глубокий анализ данных, позволяющий выявить тенденции, оценить риски и получить ценные инсайты о рынке. Проверка аффилированности: * Автоматизированный поиск скрытых взаимосвязей между компаниями, даже если они не являются прямыми дочерними или аффилированными структурами. * Помогает выявить конфликты интересов и определить степень влияния отдельных лиц или организаций на принятие решений. Оценка рисков: * Инструменты ранней оценки риска, позволяющие прогнозировать финансовую устойчивость компаний и выявлять потенциальные угрозы. * Широкий спектр индикаторов риска, таких как финансовые показатели, судебные дела и смена руководства. Управление соответствия требованиям: * Проверка контрагентов на соответствие требованиям санкционного законодательства и антиотмывочных норм. * Мониторинг изменений в статусе контрагентов, помогающий своевременно реагировать на потенциальные риски. Контроль репутационных рисков: * Мониторинг упоминаний компаний в СМИ, социальных сетях и других источниках информации. * Раннее предупреждение о репутационных угрозах, позволяющее оперативно реагировать и минимизировать ущерб. Контроль изменений контрагентов: * Автоматизированные уведомления об изменениях в ключевых данных контрагентов, таких как смена руководства, смена названия или финансовые показатели. * Помогает поддерживать актуальную информацию о контрагентах и принимать обоснованные решения. Поиск деловых возможностей: * Обнаружение потенциальных партнеров и инвесторов через поиск по ключевым словам, фильтрам и аналитическим инструментам. * Доступ к базе перспективных сделок и тендеров. Настраиваемые отчеты: * Возможность настроить отчеты в соответствии с индивидуальными потребностями и сохранять их в удобном формате. * Автоматизированная доставка отчетов по заданному расписанию.

Что можно посмотреть в спарке?

СПАРК (Система профессионального анализа рынков и компаний) является мощным инструментом для поиска и анализа сведений о компаниях.

В СПАРКе можно найти информацию о любых компаниях, действующих и прекративших деятельность. Поиск возможен по:

• наименованию
• коду
• адресу
• руководителю
• телефону

Система позволяет:

• установить факт государственной регистрации компании
• выяснить сведения о руководстве и учредителях
• проверить наличие сведений о финансовом состоянии и отчетности
• проанализировать историю изменений в компании (например, смена руководства, увеличение уставного капитала)

СПАРК также предоставляет доступ к:

• архиву юридически значимых документов (уставов, свидетельств о государственной регистрации)
• новостным лентам о компаниях и их руководстве
• возможности составления отчетов и выписок по запросу

Инструменты СПАРК помогают:

• осуществить проверку контрагентов
• провести анализ рынка и конкурентов
• сформировать отчеты для принятия управленческих решений

Чем Spark лучше Hadoop?

В сравнении с Hadoop, Spark отличается следующими преимуществами: p>Spark превосходит Hadoop в скорости обработки благодаря: * Снижению операций чтения/записи с диска: Spark хранит промежуточные данные в памяти, тем самым минимизируя операции ввода/вывода из памяти. * Обработке в памяти: Spark выполняет большую часть операций в памяти, что значительно ускоряет обработку в сравнении с Hadoop, который в значительной степени полагается на обработку на дисках. Конкретные показатели скорости: * В памяти: Spark работает в 100 раз быстрее, чем Hadoop. * На диске: Spark работает в 10 раз быстрее, чем Hadoop. Дополнительная информация: * Hadoop MapReduce: Традиционная система MapReduce, используемая в Hadoop, основана на чтении и записи на диск, что снижает скорость обработки и общую эффективность. * Обработка в памяти: Spark оптимизирован для обработки больших объемов данных в памяти, что позволяет ему работать намного быстрее, чем Hadoop, особенно для сложных приложений и итеративных вычислений. * Эффективное использование ресурсов: Spark использует модель вычислений в памяти, что позволяет ему эффективно использовать ресурсы и достигать параллельного выполнения задач.

Можно ли использовать Spark без Hadoop?

Apache Spark не обязательно требует инфраструктуры Hadoop, что позволяет использовать его как автономную платформу. Тем не менее, многие организации применяют сочетание Hadoop и Spark для анализа больших данных. Это связано с тем, что Spark дополняет возможности Hadoop, предоставляя:

• Ускоренную обработку данных благодаря памяти: Spark выполняет вычисления в памяти, достигая значительно более высокой скорости, чем процессы на диске.
• Обработку потоковых данных: Spark позволяет обрабатывать потоки данных в режиме реального времени с низкой задержкой.
• Анализ машинного обучения и искусственного интеллекта: Spark оптимизирован для таких задач, как обучение и развертывание моделей машинного обучения.

Таким образом, Spark без Hadoop возможен, но комбинация Hadoop и Spark обеспечивает более комплексное и мощное решение для анализа больших данных, которое охватывает весь спектр сценариев обработки данных.

Сколько стоит подписка в Спарк?

Доступ к финансовым данным компаний из базы данных Спарк не бесплатен. За подписку на сервис Спарк придется заплатить около 25 000 рублей в месяц.

Минимальный период подписки составляет 3 месяца.

Какие данные есть в Спарк?

Спарк: юридический и финансовый микроскоп для бизнеса

Получайте мгновенный доступ к критически важным сведениям о контрагентах:

• Данные из ЕГРЮЛ и ЕГРИП: деятельность, руководство
• Финансовые показатели
• Долги и судебные процессы
• Прочие релевантные сведения

Нужно ли отправлять баланс в Спарк?

Ответ: С 1 января 2020 года организациям не нужно будет представлять обязательный экземпляр годовой бухгалтерской отчетности в органы государственной статистики (п. 5 ст. 2 Закона N 444-ФЗ).

Кто сдает баланс в статистику?

Все юридические лица (коммерческие и некоммерческие), включая организации всех видов деятельности и форм собственности, обязаны отчитываться по форме П-4.
Исключения: общественные организации, кооперативы и политические партии.

Как отчетность попадает в Спарк?

Данные в Системе Прозрачности и Открытости Раскрытия Информации (СПАРК) доступны из ведомственных и судебных источников, а также федеральных информационных ресурсов и самих компаний. Система получает информацию из легальных источников.

Все данные имеют ссылку на источник, подтверждающую их подлинность и прошедшие строгую проверку.

Полезная дополнительная информация:

• СПАРК является авторитетным источником данных о российских компаниях.
• Система содержит обширный объем информации, включая финансовые показатели, корпоративные документы, судебные решения и новости.
• Данные в СПАРК регулярно обновляются, обеспечивая актуальную информацию.

Нужно ли отправлять баланс в статистику?

В соответствии с изменениями, внесенными в Федеральный закон «О бухгалтерском учете» № 402-ФЗ от 06.12.2011, начиная с отчетности за 2019 год:

• Годовая бухгалтерская отчетность организаций представляется исключительно в налоговые органы по месту их нахождения.
• На основе этой отчетности формируется Государственный информационный ресурс бухгалтерской отчетности (ГИР БО).
• Представление отчетности в территориальные органы Росстата более не требуется.

Таким образом, отправка баланса в статистические органы начиная с 2024 года не является обязательной. Всю необходимую бухгалтерскую отчетность следует представлять только в налоговую службу.

Нужно ли сдавать баланс в статистику?

С 1 января 2024 года организации освобождены от сдачи баланса в органы статистики, за исключением случаев, когда бухгалтерская отчетность содержит:

• государственную тайну;
• персональные данные.

Кто должен отчитываться в статистику?

Обязанность отчетности в статистическом наблюдении возлагается на:

• Малые и микропредприятия
• Индивидуальные предприниматели, включенные в Единый реестр субъектов малого и среднего предпринимательства

Форма отчетности: № МП-сп «Сведения об основных показателях деятельности малого предприятия»

Период отчетности: Ежегодно, за предшествующий год

Полезная информация:

• Статистическое наблюдение за малыми и микропредприятиями осуществляется в форме сплошного наблюдения. Это означает, что отчеты обязаны предоставлять все организации и предприниматели, попадающие под критерии.
• Цель наблюдения: получение оперативной и достоверной информации о состоянии и динамике развития малого и среднего предпринимательства.
• Сроки предоставления отчета: Установлены территориальными органами Росстата.
• Ответственность за непредставление отчета: Административная ответственность согласно действующему законодательству.

Что будет если не сдать отчет в статистику?

Несвоевременная подача статистических отчетов влечет за собой административные штрафы в соответствии с КоАП РФ:

• От 20 до 70 тысяч рублей — юридические лица
• От 10 до 20 тысяч рублей — индивидуальные предприниматели

Помимо финансовых санкций:

• Органы статистики могут направить требование об устранении нарушений.
• При неисполнении требования в установленные сроки статистические органы вправе применить меры обеспечения производства по делу об административном правонарушении, такие как:
• Временный запрет на совершение определенных действий;
• Опечатывание помещений и приостановление деятельности;
• Истребование информации;
• Выемка документов и предметов.

Рекомендуется своевременно подавать статистические отчеты, чтобы избежать негативных последствий.

Как узнать нужно ли сдавать отчет в статистику?

Определите обязанность сдачи отчета в статистику по ИНН:

• Скопируйте ИНН из документов.
• Перейдите в сервис Росстата.
• Введите ИНН и просмотрите перечень необходимых отчетов.

Кто должен делать отчет в статистику?

Согласно Федеральному закону № 282-ФЗ, подача отчетности в Росстат является обязанностью для следующих субъектов хозяйствования:

• Юридические лица, зарегистрированные в Российской Федерации
• Индивидуальные предприниматели
• Руководители подразделений и представительств зарубежных компаний, осуществляющих деятельность на территории России

Важно отметить, что отчетность в Росстат содержит информацию о различных аспектах деятельности субъектов, таких как:

• Финансовая деятельность
• Производственные показатели
• Трудовые ресурсы
• Цены и тарифы
• Инновационная деятельность

Статистические данные, предоставляемые Росстатом, широко используются для принятия управленческих решений, анализа экономической ситуации, а также для составления прогнозов развития различных отраслей и регионов.

Что такое Спарк отчет?

Отчет СПАРК-Риски является всесторонним инструментом для оценки благонадежности компаний.

Он предоставляет агрегированную оценку, которая включает:

• Сводный индикатор риска
• Индекс должной осмотрительности
• Индекс финансового риска
• Индекс платежной дисциплины

Кроме того, отчет СПАРК-Риски выделяет конкретные факторы риска, которые требуют внимания, такие как:

• Финансовые показатели
• Судебные разбирательства
• Анализ деловой репутации
• Информация о собственниках и аффилированных лицах

Используя отчет СПАРК-Риски, пользователи могут:

• Получить быстрое и основанное на данных представление о благонадежности компании
• Выявить скрытые риски, которые могут повлиять на бизнес-операции
• Принимать информированные решения о ведении бизнеса с потенциальными партнерами

Отчет СПАРК-Риски является ценным инструментом для организаций, которые ищут надежных и благонадежных партнеров.

Для чего нужен Spark SQL?

Spark SQL — механизм запросов SQL, который поддерживает различные источники данных и использует такую структуру данных, как DataFrame. Spark Streaming — обработка потоковых данных в режиме реального времени. MLlib — библиотека для машинного обучения. GraphX — библиотека для работы с графами.