 |
Продолжается проект внедрения АСЭД в Белстате
В апреле 2011 г. начались работы по автоматизации управленческого документооборота территориальных органов статистики.
В итоге проекта АСЭД Белстата должна объединить общей технологией работы все подключенные к системе органы статистики на республиканском, областном и районном уровнях с соблюдением принципа «Однократный ввод информации и многократное ее использование». Планируется, что на областном уровне АСЭД будет выполнять следующие технологические процессы обработки документов: − регистрация документов; − ввод резолюций; − исполнение документов; − контроль исполнения; − отправка документов; − поиск документов; − списание документов в дело; − автоматическое формирование отчетных форм.
Для каждого Главного статистического управления области создается отдельная система электронного документооборота, к которой подключены отделы статистики районов. Обмен документами между областным и районным уровнями происходит с использованием подсистемы «ДЕЛО-WEB» (разработка ЭОС). Обмен документами между территориально удаленными структурами осуществляется по электронной почте.
При разработке АСЭД территориальных органов в целях упорядочения и унификации документопотоков в корпоративной системе управленческого документооборота производится типовая настройка баз данных всех Главных статистических управлений области. Обучение персонала проводится на территории Главного статистического управления. Для основных пользователей системы – делопроизводителей, а также технолога АСЭД проводится индивидуальное обучение. Для остальных пользователей занятия проходят в учебном классе по группам категорий пользователей.
В настоящее время завершены работы в Главном статистическом управлении Гродненской области, Главном статистическом управлении Брестской области, продолжаются работы в Главном статистическом управлении Гомельской области.
До конца сентября 2011 г. планируется завершить работы по автоматизации в Главных статистических управлениях Могилевской и Витебской областей.
Контактное лицо: Швецова Екатерина
Компания: ООО "Электронные офисные системы"
Добавлен: 02:43, 01.07.2011
Количество просмотров: 1124
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия617 |
| «Платформа ОФД» присоединилась к соглашению Минцифры России о развитии и внедрении мобильной электронной подписи «Госключ». Сотрудничество направлено на проработку новых сценариев использования сервиса, обмен технологической экспертизой и поддержку интеграции в продукты электронного документооборота. |
| UDV Group: банки столкнутся с ИБ-рисками из-за нейросетей без правил, UDV Group, 17:04, 17.08.2026, Россия609 |
| Российский разработчик решений в области киберустойчивости UDV Group прокомментировал рекомендации Банка России по безопасному использованию искусственного интеллекта финансовыми организациями. По оценке эксперта компании, ИИ постепенно становится для банков не только инструментом автоматизации, но и отдельным объектом управления информационной безопасностью. |
| ActiveCloud запустил в России услугу частного облака, ActiveCloud, 20:34, 16.08.2026, Россия687 |
| Облачный провайдер ActiveCloud запустил в России услугу частного облака для размещения критически важных систем, ресурсоемких приложений и инфраструктуры с повышенными требованиями к безопасности. |
| «НОБИЛИС» ПРЕДСТАВИТ ЦИФРОВУЮ ЭКСПЕРТИЗУ В СФЕРЕ КОРПОРАТИВНОГО ЗДОРОВЬЯ НА ВНОТ-2026, Нобилис ООО, 14:07, 14.08.2026, Россия793 |  |
| ООО «Нобилис», разработчик российской платформы управления корпоративным здоровьем TouchMED, объявляет об участии в ключевом отраслевом событии - XI Всероссийской неделе охраны труда (ВНОТ-2026). В фокусе презентации компании - практические инструменты цифровизации медосмотров, в том числе профилактических и предиктивной аналитики для снижения операционных рисков и повышения эффективности персонала. |
| Nexign: российский бизнес не спешит использовать ИИ для поиска аномалий, Nexign, 14:03, 14.08.2026, Россия135 |  |
| Почти 80% российских компаний уже применяют инструменты мониторинга своей ИТ-инфраструктуры, но лишь каждая шестая использует модели машинного обучения для обнаружения аномалий. Мешают нехватка внутренней экспертизы, низкое качество данных и сложность подсчета окупаемости инвестиций. |
|
 |