 |
Инспекция Алтайского края по надзору в строительстве автоматизирует кадровый учет с помощью программного решения компании ЭОС
В июле 2011 года Инспекция государственного строительного надзора, контроля и надзора в области долевого строительства Алтайского края приобрела дополнительные рабочие места системы кадрового учета «КАДРЫ» разработки компании «Электронные Офисные Системы» (ЭОС).
В данной системе сотрудники инспекции работают с 2008 года; всеми функциональными возможностями данного программного продукта пользуются сотрудники отдела организационно-правовой и кадровой работы.
Система «КАДРЫ» – удобный инструмент ведения кадрового учета и оформления трудовых отношений. Она позволяет вести учет всей кадровой документации, формировать различные отчетные формы, вести график отпусков, командировки, личные данные сотрудников. Система «КАДРЫ» отличается простотой в работе; понятный интерфейс обеспечивает максимальное удобство при работе. Система предназначена для специалистов и руководителей кадровых служб и позволяет вести учет всей кадровой документации с помощью новых технологий в соответствии с трудовым законодательством.
Для клиентов, использующих систему «КАДРЫ» наряду с еще одной разработкой компании ЭОС – системой электронного документооборота «ДЕЛО», дополнительным преимуществом является использование подсистемы синхронизации «КАДРЫ+ДЕЛО», предназначенной для автоматизированного отражения изменений штатного расписания в справочнике должностных лиц и подразделений системы управления документами «ДЕЛО».
В структуре государственных органов Алтайского края крупнейшими пользователями системы «КАДРЫ» являются ГУ ФС судебных приставов по Алтайскому краю, Администрация Алтайского края, Управление Алтайского края по обеспечению деятельности мировых судей, Алтайское краевое законодательное собрание и многие другие.
Поставку системы и ее последующее техническое сопровождение осуществляет компания «КС-Консалтинг» – региональный представитель компании ЭОС Западной и Восточной Сибири.
Контактное лицо: Галина
Компания: ООО "Электронные офисные системы"
Добавлен: 15:10, 19.09.2011
Количество просмотров: 909
| 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. |
|
|
