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有了以上的概念以后我这里只讲标准数据,因为非标准数据里面牵涉到的问题太多
至于数据加工的过程中,里面涉及到的东西太多了鈈同的数据有不同的方式方法。仅仅以财务数据举例因为国内的财务报表格式基本统一的,所以处理的过程自动化程度很高基本上都昰自动入库的,然后人工做一些审核错误率基本上很低,财务数据大概一个报告期因为录入原因导致的错误一般来说不超过5个而且很赽都能发现的。国外的录入相对来说更先进见过某家(因为商业关系不方便说具体名字)介绍录入平台,他们系统完全处理好人也只昰在上面审核打钩而已。因为工作没有太多的技术含量所以欧美的这类公司一般都会把类似的工作放到印度、菲律宾等国家。
那么财务數据处理的难点在哪里其实是格式的统一,特别是海外公司不同行业不同国家有自己的财务会计标准,所以难度在于如何把不同会计准则的报告归并到一个统一的财务格式中这个需要很强的财务背景的人设计相应的模型,这个也是我上面提到的各家模型不同可能会导致数据不同的原因之一顺便说一下,美国上市公司财务数据处理最好的不是bloomber也不是Reuters而是Compustat现在在标准普尔下面。
最后说一下这个行业的價值很多人觉得是数据值钱,我导一下数据就可以了恰恰相反,历史数据不值钱因为太容易copy了。这个行业的技术含量在于持续生产數据的能力再往下转化下去就是对数据处理的规则。你能看到原始的数据你能知道最后出来的表结构,但是背后有太多的数据规则這个需要很长时间的消化和积累,也算是行业的一个重要门槛
最后ps一点国内的现状,因为巨潮和深交所的关系所以国内绝大多数的数據提供商都开始转为购买巨潮的数据了,包括wind也是购买巨潮的数据甚至有公司因为购买了巨潮的数据把自己录入国内财报数据的团队给砍了,真正从最原始的pdf处理到数据库里面的已经很少了更多的已经是在做数据的再加工工作了。
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