ДомКлик: как работает сервис Сбербанка
/Журнал/Кредиты
Ликбез
Купить квартиру в ипотеку – дело непростое. Эту операцию можно провести самостоятельно, а можно с привлечением риелторов или ипотечных брокеров. Правда, за услуги последних придётся заплатить. Но есть вариант сэкономить деньги, а некоторые процедуры выполнить, даже не выходя из дома. Сегодня это помогает сделать «ДомКлик».
02.07.18
6786
Поделиться
Что такое ДомКлик
«ДомКлик» – сервис Сбербанка, запущенный в 2017 году. Его цель – помощь в приобретении квартир с использованием ипотечных кредитов. Через портал можно найти жильё и провести оформление сделки в дистанционном режиме.
«ДомКлик» предоставляет набор функций как для покупателей, так и для продавцов квартир, в том числе застройщиков.
Работает платформа по следующей схеме:
- продавец размещает объявление о продаже квартиры;
- сервис проверяет объект, заказывая выписку из ЕГРН;
- покупатель, который ищет подходящую квартиру и заинтересовавшийся предложением, может положить её в корзину, чтобы вернуться к ней спустя какое-то время;
- если покупатель принимает решение о приобретении квартиры, он отправляет в банк запрос на получение ипотечного кредита по этому конкретному объекту;
- при одобрении заявки покупателю поступает информация о документах, которые необходимы для оформления сделки.
Кроме того, покупатель может направить через «ДомКлик» ипотечную заявку на квартиру, которая не представлена на сервисе.
Функционал сервиса для покупателей квартир
Для покупателей, которые намереваются приобрести квартиру в ипотеку от Сбербанка, «ДомКлик» предоставляет следующие возможности (некоторые услуги – платные):
- Поиск квартир по размещенным объявлениям. Механизм поиска представляет собой фильтр по параметрам (стоимость, кол-во комнат, этаж, площадь и т.д.), в том числе по географическому положению.
- Пометка заинтересовавших предложений для последующего обращения к ним.
- Получение экспертной оценки стоимости квартиры, установленной продавцом.
- Заказ правовой экспертизы на предмет юридической чистоты объекта.
- Расчёт ипотеки по понравившейся квартире.
- Одобрение выбранной недвижимости банком.
Если заявка на ипотечный кредит одобрена, то представитель банка совместно с продавцом и покупателем организует сбор необходимых документов и оформление сделки купли-продажи и ипотеки.
При оформлении займа через «ДомКлик» процентная ставка снижается на 0,3% по сравнению с базовыми условиями по ипотечным кредитам Сбербанка.
Использование сервиса «ДомКлик» для покупки квартиры в ипотеку предоставляет покупателям следующие бонусы:
- чистота объекта проверяется специалистами;
- нет необходимости визита в банк для подачи заявки и документов по представленной на сервисе квартире;
- возможна электронная регистрация сделки без необходимости посещения органа Росреестра или МФЦ.
Функционал сервиса для продавцов и застройщиков
Для продавцов квартир на вторичном рынке и застройщиков, предлагающих объекты в новостройках, «ДомКлик» предоставляет следующие возможности:
- размещение объявлений о выставляемых на продажу квартирах;
- создание карточек жилых комплексов;
- безопасные контакты с покупателями (звонки на телефоны продавцов идут не напрямую, а через номера ДомКлик).
Размещая объявления о продаже квартир на «ДомКлик», продавцы и застройщики расширяют круг потенциальных покупателей и реализуют объекты по упрощённой схеме.
Знаете ли Вы что
Во многих мировых банках есть негласный список профессий клиентов, которые нежелательны. Сюда обычно относятся: журналисты, юристы, индивидуальные предприниматели, военнослужащие, судьи…
Подобрать кредит в банке, которому все профессии важны
Личный кабинет «ДомКлик»
Для получения доступа ко всем функциям сервиса необходимо зарегистрироваться:
- заполнив необходимые сведения в разделе «Ипотека»;
- через систему интернет-банкинга «Сбербанк Онлайн».
В обоих вариантах регистрация подтверждается кодом, который высылается по СМС. Вход в личный кабинет производится через указание реквизитов (номера телефона и пароля) или через «Сбербанк Онлайн».
Для партнёров Сбербанка (застройщиков, агентств недвижимости) предусмотрен специальный личный кабинет. Регистрация осуществляется путём заполнения формы онлайн, после чего с заявителем связывается специалист банка для подключения к сервису.
Личный кабинет «ДомКлик» существует и в мобильном варианте. Приложения для мобильных устройств представлены в магазинах Google Play и App Store.
«ДомКлик» – сервис сравнительно молодой, но некоторые операторы рынка недвижимости уже увидели в нём конкурента. Возможность не только подобрать подходящее жильё, но и получить по нему одобрение ипотечного кредита не выходя из дома – хорошая альтернатива посредникам. Скидка в 0,3% по ипотеке – маленькая, но вкусная вишенка на этом торте.
Реклама от партнера
- Что такое ДомКлик
- Функционал сервиса для покупателей квартир
- Функционал сервиса для продавцов и застройщиков
- Личный кабинет «ДомКлик»
Читайте также
Ликбез
Разрезать, выкинуть, забыть? Разбираемся, как правильно закрыть кредитную карту
Домклик от Сбербанка — ипотека, недвижимость в СПб, официальный сайт домклик, калькулятор ипотеки домклик.
ООО «Единиый Центр Оценки и Эксмпертиз» является аккредитованной компанией Сбербанка и аккредитованной оценочной компанией портала ДомКлик.
Что такое сервис ДомКлик от Сбербанка?
ДомКлик – это сервис, который был разработан «Центром недвижимости» — дочерней компанией Сбербанка. Эта компания занимается только вопросами, связанными с ипотекой, а сервисДомКлик – это инструмент для взаимосвязи между пользователями и компанией. Чаще всего этот портал называют витриной недвижимости, так как основной его функцией является помощь в поиске и подборе жилья. Здесь можно найти:
- Предложения по новостройкам;
- Варианты покупки квартир с рынка вторичного жилья.
ДомКлик – это площадка для объявлений, куда входят только реальные и проверенные варианты. Отсутствие «пустышек» объясняется тем, что разместить объявление на портале может только партнер Сбербанка после получения аккредитации. Размещение объявлений от частных лиц или риелторов невозможно.
К преимуществам портала ДомКлик стоит причислить все плюсы работы со Сбербанком по вопросу ипотеки, так как этот сервис работает только с этим банком. Соответственно, к плюсам инструмента можно отнести:
- Выгодные условия ипотечного кредитования, так как Сбербанк для всех клиентов предлагает довольно выгодные условия, однако в рамках популяризации сервиса оформление ипотеки через ДомКлик поможет снизить ставку.
- Возможность работать со Сбербанком удаленно. Всю необходимую информацию для вынесения решения сотрудники банка уточняют через чат сервиса. В отделение необходимо будет подъехать только при одобрении для подписания договора.
- Пользователи просматривают только реальные варианты на продажу, а на странице с объявлением сразу можно увидеть информацию по условиям ипотеки и даже рассчитать примерную сумму выплат.
- Возможность работы в любом месте. ДомКлик – это мобильное приложение, а значит, все действия можно выполнять со своего мобильного телефона при наличии подключения к сети.
Также стоит отметить, что воспользоваться инструментом поиска квартиры в ипотеку могут только текущие клиенты Сбербанка, которые имеют регистрацию в личном кабинете сервиса Сбербанк-Онлайн. Это необходимое условием для получения доступа к DomClick. А еще многие пользователи в отзывах указывают, что сервис крайне редко одобряет заявки. Подобная сложность связана с тем, что проверка данных пользователя проводится удаленно и автоматически. Для того, чтобы избежать возможных ошибок, сервис одобряет только заявки от добросовестных клиентов. Отказ в сервисе не означает, что пользователь не может подать заявку на общих условиях повторно.
Как оформить ипотеку?
Оформление ипотеки через ДомКлик это возможность купить жилье за несколько щелчков мышью. В первую очередь необходимо войти в личный кабинет или зарегистрироваться на портале, если учетная запись еще не создана. После входа в аккаунт пользователю станет доступна кнопка «Подать заявку».
Подача заявки – это заполнение стандартной анкеты с вопросами о трудоустройстве и тому подобным. Все эти данные проверяются, поэтому заполнять их нужно максимально корректно. Так как заполнение заявки производится самостоятельно, для улучшения качества онлайн-заявок возле каждого поля есть кнопка с подсказкой по оформлению.
В процессе подачи заявки пользователю необходимо будет указать объект недвижимости для покупки в ипотеку. Чаще всего это жилье, выбранное на сайте. Однако есть возможность указать объект недвижимости не указанный в объявлениях. После подачи заявки останется только отслеживать статус заявления. При одобрении Сбербанк пришлет список документов, оригиналы которых необходимы для подписания договора.
Требования к заемщику по ипотеке ДомКлик
Ответ на заявку по ипотеке высылается в личный кабинет ДомКлик – ipoteka. Отказ чаще всего мотивирован тем, что потенциальный заемщик не соответствует требованиям:
- Наличие гражданства РФ;
- Стаж работы не менее 5 лет в целом и 6 месяцев на текущем месте работы;
- Возраст от 21 года, однако на момент погашения клиент должен быть не старше 75 лет.
Также внимание обращается на семейное положение. К примеру, у граждан, которые состоят в официальном браке, больше шансов получить одобрение. Так как второй из супругов автоматически становится созаемщиком. Он также должен отвечать требованиям, предъявляемым к заемщику.
СМОТРИТЕ ТАКЖЕ: КАЛЬКУЛЯТОР ИПОТЕКИ ДОМКЛИК
- ПОЛЕЗНЫЕ МАТЕРИАЛЫ
- — Нотариусы Санкт-Петербурга
- — Нотариусы Лен. области
- — ГКУ ЖА Санкт-Петербурга
- — Операторы целевых программ СПб
- — Расчет расстояния между городами
- — Карта районов Санкт-Петербурга
- — Калькулятор госпошлины в суды СПб
- — Районные суды Санкт-Петербурга
- — Ипотечный, кредитный калькулятор
- — Рефинансирование ипотеки
- — Калькулятор ипотеки ДомКлик
Вконтакте
Быстрая СУБД OLAP с открытым исходным кодом — ClickHouse
ClickHouse — это самая быстрая и наиболее ресурсоэффективная база данных с открытым исходным кодом для приложений и аналитики в реальном времени.
Или загрузите ClickHouse с открытым исходным кодомSELECT toStartOfMonth(upload_date) КАК месяц, sum(view_count) КАК `Просмотры на YouTube`, bar(sum(has_subtitles) / count(), 0.55, 0.7, 100) КАК `% субтитров` С YouTube ГДЕ (месяц >= ‘2020-08-01’) И (месяц <= '2021-08-01') СГРУППИРОВАТЬ ПО месяцам ЗАКАЗАТЬ ПО месяцам ASC
13 рядов в наборе. Прошло: 0,823 с Обработано 1,07 миллиарда строк, 11,75 ГБ (1,30 миллиарда строк/с, 14,27 ГБ/с)
Нам доверяют лучшие разработчики, работающие с масштабируемыми данными.
Ускорьте запросы из любого источника данных.
ClickHouse поддерживает все источники данных, необходимые для работы ваших приложений и вариантов использования, требующих исключительной производительности.
Базы данных и хранилища данных Потоки, журналы и аналитика Форматы озера данных Локальные файлы Данные инструменты визуализации Языки и драйверыПочему ClickHouse такой быстрый?
Базы данных, ориентированные на столбцы, лучше подходят для сценариев OLAP. Они как минимум в 100 раз быстрее обрабатывают большинство запросов. ClickHouse максимально использует все доступные системные ресурсы для максимально быстрой обработки каждого аналитического запроса.
Базы данных, ориентированные на строки
В базах данных, ориентированных на строки, данные хранятся в строках, при этом все значения, относящиеся к строке, физически хранятся рядом друг с другом.
Базы данных, ориентированные на столбцы
В базах данных, ориентированных на столбцы, таких как ClickHouse, данные хранятся в столбцах, а значения из одних и тех же столбцов хранятся вместе.
Развертывайте по-своему
В отличие от традиционных баз данных OLAP с закрытым исходным кодом, ClickHouse работает в любой среде, будь то на вашем компьютере или в облаке.
ClickHouse Local
Выполнение быстрых запросов к локальным файлам (CSV, TSV, Parquet и др.) без сервера.
ClickHouse с открытым исходным кодом
Разверните сервер базы данных с помощью ClickHouse с открытым исходным кодом. Всегда бесплатно.
ClickHouse Cloud
Разверните полностью управляемый сервис ClickHouse на AWS.
Присоединяйтесь к более чем 100 000 разработчиков, использующих ClickHouse сегодня
1,2 000+ участников
32 000+ PR
27 000+ звезд
Что говорят разработчики?
ClickHouse — наиболее часто используемая база данных для внутренних и коммерческих платформ наблюдения. Disney+ использует ClickHouse для предоставления аналитики для своей системы распространения контента.
«У нас действительно не получалось обрабатывать все журналы, которые у нас есть, потому что это большие данные, и все пользователи Disney+ генерируют эти данные. С тех пор, как мы выбрали ClickHouse, все идет хорошо».
Рони Лазими
Инженер-программист, Disney+
Платформа аналитики журналов Uber
Узнайте, почему Uber перешел на ClickHouse из стека ELK.
Инфраструктура HTTP-аналитики Cloudflare
Прочитайте о том, как Cloudflare использует ClickHouse для поддержки 6 миллионов запросов в секунду.
Хранилище данных APM GitLab
Посмотрите это видео на YouTube, в котором показано, почему GitLab выбрала ClickHouse, а не Timescale для поддержки своей инфраструктуры APM.
Часто задаваемые вопросы
Где бы вы ни нуждались в нас, мы там. Мы любим вести вдумчивые беседы с сообществом ClickHouse и всегда готовы ответить на ваши вопросы.
Спросите нас о чем угодноНачните использовать ClickHouse за считанные минуты
Установите ClickHouse для MacOS, Linux и FreeBSD.
$ завиток https://clickhouse.com/ | sh
Или установите для Windows, Docker или посмотрите другие варианты установки.
Продукт
Ресурсы
Компания
Присоединяйтесь к нашему сообществу
Будьте в курсе выпусков функций, плана развития продукта, поддержки и облачных предложений!
© 2023 ClickHouse, Inc. Штаб-квартира в районе залива, Калифорния, и Амстердаме, Нидерланды.
Торговая маркаКонфиденциальностьБезопасностьУсловия обслуживания
Что такое ClickHouse? | ClickHouse Docs
ClickHouse® — это высокопроизводительная, столбцовая система управления базами данных SQL (СУБД) для интерактивной аналитической обработки (OLAP). Он доступен как в виде программного обеспечения с открытым исходным кодом, так и в виде облачного предложения.
Что такое OLAP?
Сценарии OLAP требуют ответов в режиме реального времени поверх больших наборов данных для сложных аналитических запросов со следующими характеристиками:
- Наборы данных могут быть огромными — миллиарды или триллионы строк
- Данные организованы в таблицы, содержащие много столбцов
- Для ответа на любой конкретный запрос выбираются только несколько столбцов
- Результаты должны быть возвращены в миллисекундах или секундах
Столбец Базы данных, ориентированные на строки, и базы данных, ориентированные на строки
В СУБД, ориентированных на строки, данные хранятся в строках, при этом все значения, относящиеся к строке, физически хранятся рядом друг с другом.
В СУБД, ориентированной на столбцы, данные хранятся в столбцах, а значения из одних и тех же столбцов хранятся вместе.
Почему базы данных, ориентированные на столбцы, лучше работают в сценарии OLAP
Базы данных, ориентированные на столбцы, лучше подходят для сценариев OLAP: они как минимум в 100 раз быстрее обрабатывают большинство запросов. Причины подробно объясняются ниже, но факт легче продемонстрировать визуально:
СУБД, ориентированная на строки
СУБД, ориентированная на столбцы
Видите разницу?
В оставшейся части этой статьи объясняется, почему столбцовые базы данных хорошо подходят для этих сценариев и почему ClickHouse, в частности, превосходит другие в этой категории.
Почему ClickHouse такой быстрый?
ClickHouse максимально использует все доступные системные ресурсы для максимально быстрой обработки каждого аналитического запроса. Это стало возможным благодаря уникальному сочетанию аналитических возможностей и внимания к низкоуровневым деталям, необходимым для реализации самой быстрой базы данных OLAP.
Полезные статьи для более глубокого погружения в эту тему включают:
- Производительность ClickHouse
- Отличительные особенности ClickHouse
- Часто задаваемые вопросы: Почему ClickHouse такой быстрый?
Аналитические запросы в режиме реального времени
.
Примерами СУБД, ориентированной на строки, являются MySQL, Postgres и MS SQL Server.
In a column-oriented DBMS, data is stored like this:
Row: | #0 | #1 | #2 | #N |
---|---|---|---|---|
WatchID: | 89354350662 | 509958 | 89953706054 | … |
JavaEnable: | 1 | 0 | 1 | … |
Title: | Investor Relations | Contact us | Mission | … |
GoodEvent: | 1 | 1 | 1 | … |
EventTime: | 2016-05-18 05: 19:20 | 2016-05-18 08:10:20 | 2016-05-18 07:38:00 | … |
В этих примерах показан только порядок расположения данных. разные столбцы хранятся отдельно, а данные из одного столбца хранятся вместе.
Примеры столбцовой СУБД: Vertica, Paraccel (Actian Matrix и Amazon Redshift), Sybase IQ, Exasol, Infobright, InfiniDB, MonetDB (VectorWise и Actian Vector), LucidDB, SAP HANA, Google Dremel, Google PowerDrill, Druid и кдб+.
Различные порядки хранения данных лучше подходят для разных сценариев. Сценарий доступа к данным относится к тому, какие запросы выполняются, как часто и в какой пропорции; сколько данных считывается для каждого типа запроса — строк, столбцов и байтов; связь между чтением и обновлением данных; рабочий размер данных и то, как локально они используются; используются ли транзакции и насколько они изолированы; требования к репликации данных и логической целостности; требования к задержке и пропускной способности для каждого типа запроса и так далее.
Чем выше нагрузка на систему, тем важнее настроить систему так, чтобы она соответствовала требованиям сценария использования, и тем более тонкой становится эта настройка. Не существует системы, одинаково хорошо подходящей для существенно разных сценариев. Если система адаптируется к широкому набору сценариев, при высокой нагрузке система будет одинаково плохо обрабатывать все сценарии или будет работать хорошо только для одного или нескольких возможных сценариев.
Ключевые свойства сценария OLAP
- Таблицы «широкие», т. е. содержат большое количество столбцов.
- Наборы данных большие, а запросы требуют высокой пропускной способности при обработке одного запроса (до миллиардов строк в секунду на сервер).
- Значения столбцов довольно малы: числа и короткие строки (например, 60 байтов на URL).
- Запросы извлекают большое количество строк, но только небольшое подмножество столбцов.
- Для простых запросов допускается задержка около 50 мс.
- На запрос приходится одна большая таблица; все столики маленькие, кроме одного.
- Результат запроса значительно меньше исходных данных. Другими словами, данные фильтруются или агрегируются, поэтому результат умещается в оперативной памяти одного сервера.
- Запросы относительно редки (обычно сотни запросов на сервер или меньше в секунду).
- Вставки происходят довольно большими партиями (> 1000 строк), а не отдельными строками.
- Транзакции не нужны.
Легко заметить, что сценарий OLAP сильно отличается от других популярных сценариев (таких как OLTP или доступ по ключу-значению). Так что нет смысла пытаться использовать OLTP или БД Key-Value для обработки аналитических запросов, если вы хотите получить достойную производительность. Например, если вы попытаетесь использовать MongoDB или Redis для аналитики, вы получите очень низкую производительность по сравнению с базами данных OLAP.
Ввод/вывод
- Для аналитического запроса необходимо прочитать лишь небольшое количество столбцов таблицы. В базе данных, ориентированной на столбцы, вы можете считывать только те данные, которые вам нужны. Например, если вам нужно 5 столбцов из 100, вы можете ожидать 20-кратного сокращения операций ввода-вывода.
- Поскольку данные считываются пакетами, их легче сжимать. Данные в столбцах также легче сжимать. Это еще больше уменьшает объем ввода-вывода.
- Из-за сокращения операций ввода-вывода в системный кэш помещается больше данных.
Например, запрос «подсчитать количество записей для каждой рекламной платформы» требует чтения одного столбца «идентификатор рекламной платформы», который в несжатом виде занимает 1 байт. Если большая часть трафика была не с рекламных площадок, можно ожидать как минимум 10-кратное сжатие этой колонки. При использовании алгоритма быстрого сжатия возможна распаковка данных со скоростью не менее нескольких гигабайт несжатых данных в секунду. Другими словами, этот запрос может обрабатываться со скоростью примерно несколько миллиардов строк в секунду на одном сервере. Эта скорость реально достигается на практике.
ЦП
Поскольку выполнение запроса требует обработки большого количества строк, это помогает диспетчеризировать все операции для целых векторов, а не для отдельных строк, или реализовать механизм запросов так, чтобы практически не было затрат на диспетчеризацию.