Clean Data: Гражданский фактор

Основные статьи:

• Управление данными (Data management)
• Управление качеством данных

2024: Совместимость с «Ред ОС» 8

Компании Clean Data и «Ред Софт» подтвердили совместимость продуктов «Гражданский фактор» и Ред ОС 8. Продукт от Clean Data для обработки и стандартизации данных поможет пользователям РЕД ОС 8 упорядочить информацию внутри своей организации, упростить процесс работы и принятия управленческих решений. Об этом «Ред Софт» сообщил 1 июля 2024 года.

Мы активно создаем и развиваем цифровые продукты в области качества данных, в том числе «Гражданский фактор», чтобы наши заказчики принимали проактивные решения при работе с данными и имели возможность использовать для этого современные отечественные разработки. Совместимость с РЕД ОС 8 — еще один шаг в этом направлении, ведь все больше организаций, с которыми мы сотрудничаем, отдают предпочтение российским операционным системам. И этот тренд будет только усиливаться, — сказал Андрей Пряников, заместитель генерального директора Clean Data.

В каталоге совместимых с РЕД ОС решений есть множество отечественных разработок, нацеленных на автоматизацию работы с документами, хранение и защиту информации. Решение от Clean Data поможет подготовить данные для последующего внедрения ИТ-решений и значительно ускорить процесс цифровизации, ведь с эталонными данными можно избежать досадных ошибок или нежелательных задержек. Благодарим коллег из Clean Data за плодотворное сотрудничество! — прокомментировал Рустам Рустамов, заместитель генерального директора РЕД СОФТ.

2023: Внесение в реестр отечественного ПО

Компания Clean Data 18 мая 2023 года сообщила о том, что зарегистрировала в реестре российского программного обеспечения два ИТ-решения для обработки и стандартизации данных о гражданах и организациях. Продукты призваны ускорить предоставление государственных услуг и могут быть использованы на федеральном и региональном уровнях.

Комплексный продукт «Гражданский фактор» консолидирует сведения о юридических и физических лицах из разных ИТ-систем. Он исправляет ошибки в ФИО, адресах, телефонах, документах и email. Например, он может восстановить реквизиты компаний по данным из Единого государственного реестра юридических лиц (ЕГРЮЛ), проверить действительность паспортов и соответствие адресов официальным справочникам. Если в системе оказываются некорректные данные, «Гражданский фактор» отправляет их на ручную проверку. Также продукт Clean Data находит среди записей о гражданах дублирующиеся, и после проверки по специальным алгоритмам объединяет их в единую эталонную карточку.

Чтобы предоставление государственных услуг стало по-настоящему клиентоцентричным, требуется объединение гигантских массивов данных. Сложность заключается в том, что крупные ведомства долгое время накапливали информацию и при этом пережили не одно изменение процессов. Все это привело к большому объему неточностей. Наши продукты помогают решить проблемы, связанные с низким качеством данных в системах заказчиков. Главная задача — не только не допустить появление новых ошибочных данных, но и осуществить проверку уже накопленных, — сказал Денис Ишутинов, генеральный директор Clean Data.

Обработанные с помощью «Гражданского фактора» данные помогают принимать эффективные управленческие решения. Например, можно проанализировать данные жителей региона в различных разрезах (возраст, пол, материальное положение) для планирования социально-экономического развития, строительства детских садов, школ, поликлиник. Отсутствие записей-дубликатов сведет к минимуму случаи с ошибочным начислением повторных социальных выплат. А операторы ведомств, получив полную карточку физлица в системе «Гражданский фактор», смогут предложить актуальные услуги. Так, если в карточке сведений есть информация о маленьких детях, оператор предложит записать их в детский сад или оформить льготную путевку в лагерь.

Программное обеспечение Data Quality Framework также относится к классу средств управления информационными ресурсами и основными данными (ECM, MDM). Этот продукт Clean Data обеспечивает качественный контроль данных на разных уровнях и находит в них ошибки по сформулированным правилам и критериям проверок. Data Quality Framework можно использовать в любых организациях, оперирующих большим объемом данных.