Sıkça sorulan sorular

ABRAMS world trade wiki, Dünya Ticaret Örgütü (http://wto.org), BM Comtrade (https://comtrade.un.org) ve ulusal hükümetler ile hükümete bağlı kurumlar gibi çok çeşitli kaynaklardan gelen milyarlarca veriye dayalı bir temel oluşturmaktadır ve Bilgi Edinme Özgürlüğü Yasası'na (https://de.wikipedia.org/wiki/Freedomofinformation) dayalı olarak ham verilere tamamen yasal erişim sağlamaktadır. ABRAMS world trade wiki'de bu uluslararası verilerin tümü sistematik olarak işlenir ve şeffaflık, güvenlik ve küresel ticarette güven desteği ile oluşturulur. Bu ilkeyi, onlarca yıldır uluslararası taahhüt ve ağları aracılığıyla dünya ticaretinin gelişimine büyük katkı sağlayan çeşitli dünya örgütleriyle paylaşıyoruz:

Dünya Ticaret Örgütü WTO: https://www.wto.org/english/thewto_e/whatis_e/what_we_do_e.htm

Birleşmiş Milletler Comtrade: https://comtrade.un.org

Dünya Gümrük Örgütü WCO: http://www.wcoomd.org/en/about-us.aspx ayrıca http://www.wcoomd.org/en.aspx

Hedef kitle oldukça geniş kapsamlıdır ve kabaca şu kategorilere ayrılabilir:

• Hükümetler
• Gazeteciler
• Lojistikçiler
• Şirketler
• Danışmanlar
• Araştırmacılar

Yes, the origin of these legally acquired raw data are publicly available sources. Any other interested party could also acquire these raw data from all relevant institutions and theoretically, consolidate it to the same processed knowledge as in the case of ABRAMS wiki, achieved by years of painstaking work, comprehensive programming and magnificent dedication of professional employees.

Countries all over the world, some since the sixties, grant fully legal access to various forms of world trade data, based on the Freedom of Information Act. (https://en.wikipedia.org/wiki/Freedomofinformation). The motivation to publish these data can be diverse, reaching from strengthening the own national economy (exporting companies can promote their products and performance as on a physical trade fair, being identified as a potential supplier, as for importing companies where global suppliers are better able to identify their product requirements, improving the position of the domestic company benefiting from competing suppliers.) till identifying illegal business practices and corruption e.g. counterfeit, import/export of prohibited or restricted goods and duty fraud.

Disclosure of corporate information is not practiced equally in all countries, in Germany for example, the annual balance sheets and profit and loss accounts of tens of thousands of companies are disclosed (www.bundesanzeiger.de) and open for the public. In other countries however, the disclosure of financial information is completely unknown and would be regarded as unthinkable, according to public opinion, financial information of often private companies should be confidential (listed companies are already subject to other publication requirements). In Germany however, yearly disclosure of financial information is a legal obligation and punished with high penalties if not made on time.

In other countries however, it is common sense to publish or grant access to trade data from companies, in order to improve world trade with maximum transparency. Examples of benefits of transparency in world trade:

Compliance with laws and treaties, e.g. anti-dumping regulations which are registered in a structured manner by the World Trade Organization (WTO): https://www.wto.org/english/tratop_e/adp_e/adp_e.htm

Eradicating cartels and encouraging competition by e.g. national and international antitrust authorities (see https://en.wikipedia.org/wiki/Competition_regulator):

Antitrust laws are the laws that apply to virtually all industries and to every level of business, including manufacturing, transportation, distribution and marketing. They prohibit a variety of practices that restrain trade. Examples of illegal practices are price-fixing conspiracies, corporate mergers likely to reduce the competitive vigor of particular markets, and predatory acts designed to achieve or maintain monopoly power. These kind of laws or authorities are common in almost every country with an open market economy.

Antitrust authorities in many countries share their experiences in organizations such as the European Competition Authority, the European Competition Network, the International Competition Network or the OECD.

In Germany for example, the Bundeskartellamt (federal antitrust agency) is responsible for a functioning and competitive regulatory principle. This is explicitly based on the antitrust law GWB (see https://www.gesetze-im-internet.de/gwb/), preventing unlawful or prohibited competition practices restraining free trade.

Protection of trademarks e.g. fighting organized crime of product counterfeiting by the World Customs Organization (WCO): http://www.wcoomd.org/en.aspx

The positive arguments for transparency in world trade are obvious and are very well summarized by the basic intentions of the WTO, WCO and UN Comtrade: World Trade Organization WTO: https://www.wto.org/english/thewto_e/whatis_e/10thi_e/10thi00_e.htm

World Customs Organization WCO: http://www.wcoomd.org/en/about-us.aspx

UN Comtrade: http://unstats.un.org/unsd/tradekb/Knowledgebase/What-is-UN-COMTRADE

From many sources we have data since 2007 in our database. Due to reasons of clarity and performance, we have made a basic segmentation:

In "Market Intelligence" we have prepared the primary statistical import and export data from 2010 onwards. Updating a calendar year usually takes place in the middle of the following year by summarizing all reports of the reporting countries (for decades most countries of the world report categories of goods to UN Comtrade by HS codes. We are connected via an API with their databases where we process the data afterwards).

In order to present the data as complete and accurate as possible, we have interpolated missing country reports by means of algorithms and extrapolated still pending reports which are visualized as a trend. These values are marked accordingly.

In the sections for detailed analysis of commercial data e.g. "Company Transparency", we provide uniform standardized data of different databases as of 2013, because here actuality and above all, comparability of the data are most important. The preset time frame is visible in the upper left corner of the tools and can be adjusted according your needs.

In the "Free Search" section you have general access to all data back to 2007, depending on the source. Please note that some country databases start as of 2013.

Depending on the source, trade data are updated on a daily, monthly or quarterly basis. It cannot be precluded that in individual cases the data are delivered with delay. As a general rule, we will prepare and provide the data as quickly and as completely as possible. We must emphasize however, that we can not take any liability for the completeness of all trading data. All statistics, calculations and visualizations presented, are always based on data made available to us and do not represent all correlations in the total world trade.

Hafendaten Plus, Etiyopya, Bangladeş ve Türkiye'ye ait verileri de içeren ek bir veri paketidir.

Ayrıca, 2015'ten 2022'ye kadar olan ve çeşitli liman kaynaklarından iletilen konşimentolar da dahildir. Bu veriler, gümrük verilerine dayanarak görünmeyen ticaret akışlarına dair içgörüler sağlar.

2023'ten itibaren tüm yeni ülke veritabanları Hafendaten Plus'a entegre edilmektedir.

Amacımız, büyük miktardaki ticaret verilerini (6 milyardan fazla veri kaydı) müşterilerimiz için bir katma değere dönüştürmek, böylece kullanıcıların bu bilgileri hedefli bir şekilde kullanarak bilgi kazanabilmelerini sağlamaktır. Platformumuzdaki çeşitli araçların kombinasyonu sayesinde, müşteriler daha iyi stratejik kararlar alabilir, tahminlerde bulunabilir ve rekabet avantajlarını koruyabilirler. Bu bilgileri yayınlamadan veya görselleştirmeden önce, yüksek kalite ve erişilebilirliği sağlamak için verilerin işlenmesi ve analiz edilmesi gerekmektedir.

Bu dönüşüm sürecini daha iyi anlamanız için her adımı sizin için ayrıntılı bir şekilde açıkladık:

1. Toplama ve Çıkarma

Verilerimiz genellikle kötü yapılandırılmış olan çeşitli kaynaklardan gelmektedir. Bu ham veriler genellikle kendiliğinden açıklayıcı değildir, çeşitlidir, hiyerarşik olarak depolanmamıştır ve belirli bir formatta bulunmaz. Farklı operasyonel sistemlerden veri giriş uygulamaları ile üretilir ve bize iletilirler. Bu uygulamalar, verilerini genellikle günlük işlemlerden (gönderiler) üretir. Bununla birlikte, OCR yazılımı (Optik Karakter Tanıma) ile taranan belgeler ve kaçınılmaz bir hata oranıyla birlikte gelen metin dosyaları da iletilmektedir. Ayrıca, genellikle yapılandırılmış ancak her zaman doğrulanmamış olan çeşitli ülkelerden gelen istatistiksel verilere sahibiz.

2. Dönüştürme

Veriler platformumuza yüklenmeden önce, verileri analiz ederek, kodlarını çözerek, yeniden adlandırarak, yerlerini değiştirerek ve haritalandırarak, platformumuzun veri ambarına uygun bir şekilde tanımlanmış standart bir formata dönüştürmemiz gerekir.

3. Doğrulama

Verilerimizi, istatistiksel modeller ve örnekler yardımıyla nicel ve nitel analizler yoluyla doğrularız. Sistemimiz, verilerin toplanmasından platformumuzda yayınlanmasına/görselleştirilmesine kadar olan süreci izler. Bu sayede verilerimizin eksiksizliğini ve doğruluğunu sağlam temellere dayalı ve nesnel bir şekilde değerlendirebiliriz.

4. Doğrulama

Sistemimizin doğruluk, tekrar edilebilirlik, yeniden üretilebilirlik, kararlılık ve güvenlik gibi gereksinimlerimizi ve özelliklerimizi karşıladığından emin olmak için, verilerimizi ve programlarımızı veri türü, sabitler ve çapraz referans tutarlılığına göre doğrularız. Bazı doğrulama yöntemlerimize örnekler:

• Makuliyet kontrolleri: Alanların beklenen değerlere uygun olup olmadığını kontrol eder
• Sistemler arası makuliyet kontrolleri: Farklı sistemlerdeki verileri karşılaştırarak bu verilerin makul olup olmadığını kontrol eder
• Kontrol toplamları: Her veri kaydında yer alan sayısal değerler yardımıyla yapılır
• Kardinalite kontrolü: Veri kümesinin geçerli sayıda ilişkili veri kümesine sahip olup olmadığını kontrol eder

5. Temizlik

Bilgilerin bir veri ambarında düzenlenmesi sürecinden önce, veri temizliği ve iyileştirilmesi kritik öneme sahiptir. Veri temizleme görevlerinden bazıları:

• Yinelenen kayıtları birleştirme
• Veri giriş hatalarından kaynaklanan hatalı veya eksik veri değerlerini tespit etme
• Farklı kaynak formatlarından kaynaklanan tutarsız isimlendirme kurallarını standartlaştırma (örneğin, "ONE" vs. "1" veya "Ltd." vs. "Limited")
• Şirket isimleri ve adresleri yanlış yazılmış, farklı varyasyonlarda veya ek gereksiz bilgiler içeriyor olabilir

6. Düzenleme ve Standartlaştırma

Verilerden bilgi çıkarılmadan önce, verilerin organize edilmesi, yapılandırılması ve standartlaştırılması gerekir. Verilerin birbiriyle karşılaştırılabilir hale getirilmesi için veri kümesindeki yapı ve unsurlar, birleşik bir tanımlama kullanılarak uyumlu hale getirilir. Böylece daha sonra uygulanan iş mantığı platformda tüm veriler için analiz ve yorumlamaları mümkün kılar. Bu amaç için farklı programlama dillerinde yazılmış 20'den fazla yazılım bileşeni kullanıyoruz.

7. Zenginleştirme

Veri zenginleştirme ile entegre verilerimizin iş değerinde önemli bir artış sağlıyoruz. Veri zenginleştirmeye bazı örnekler:

• Yeni gönderiler, ürünler, müşteriler veya tedarikçileri belirlemek için gelen veri kayıtlarını mevcut verilerle birleştirme
• Veri kümesindeki diğer verilere veya veri tabanındaki verilere dayanarak geçersiz verileri düzeltme
• Mevcut diğer verilere dayanarak eksik değerlerin interpolasyonu

8. Analiz

Bilgiye dönüşüm sürecinin en önemli adımlarından biri verilerin analizidir. Veri araştırması, veri modelleme, veri madenciliği ve algoritmalar yoluyla veri korelasyonu ile birlikte nicel ve nitel istatistikler veri analizimizin önemli bir parçasıdır. Doğru analizden sonra veriler, bilgiye dönüştürülerek kullanılır hale gelir. Daha iyi anlamanız için:

• Veri araştırması: Veri kümelerinin ana özelliklerini analiz etmek için bir yaklaşım, genellikle görsel yöntemlerle özetlenir.
• Veri madenciliği: Yapay zeka, makine öğrenimi, istatistik ve veri tabanı sistemlerinden elde edilen yöntemlerle büyük veri kümelerinde kalıpların keşfedilmesi sürecidir.

Veri madenciliği 6 görev içerir:

• Anomali tespiti - (Aykırı değer/ Sapma tespiti) İlginç olabilecek veya daha fazla araştırma gerektiren veri hatalarını içeren olağandışı veri kümelerinin tanımlanması.
• Bağımlılık modelleme (ilişkilendirme kuralını bulma) - Verilerdeki tek tek değişkenler arasındaki ilişkileri araştırır
• Kümeleme - Verilerde bilinen bir yapı kullanılmadan herhangi bir şekilde benzer olan grup ve yapıları belirleme
• Sınıflandırma - Verileri sınıflandırma ve yeni verilere uygulama görevi
• Regresyon - Ham verileri en küçük hata ile modelleyen bir yapı bulmaya çalışır
• Yoğunlaştırma - Veri kümesinin daha kompakt bir temsili, görselleştirme ve rapor oluşturmayı içerir.

9. Görselleştirme

Veri görselleştirmenin temel amacı, bilgileri istatistiksel grafikler, tablolar ve bilgi grafikleri ile net ve verimli bir şekilde iletmektir. Sayısal verilerde grafiklerin kullanımı, nicel oranları görsel olarak iletmeye yardımcı olabilir. Etkili bir görselleştirme, kullanıcılarımızın verileri hızlı ve kolay bir şekilde analiz etmelerine ve değerlendirmelerine yardımcı olur. Karmaşık verileri daha erişilebilir, anlaşılır ve kullanılabilir hale getirir. Kullanıcılar belirli analiz görevlerine, örneğin karşılaştırmalar yapmaya veya nedensellikleri anlamaya ilgi duyar. Arayüzümüzün tasarım konsepti, bu müşteri gereksinimini takip eder.

Bu 9 adımda ABRAMS World Trade Wiki, uluslararası ticaret verilerini değerli bilgiye dönüştürüyor. Platformumuzun sizin için rekabet avantajı sağlayacağına inanıyoruz!

ABRAMS world trade wiki bilgi portalı, diğer dünya örgütleriyle birlikte şeffaflık aracılığıyla dünya ticaretini güçlendirmeyi, daha verimli ve güvenli hale getirmeyi amaçlamaktadır.

Ancak, bireylerin korunması amacıyla, algoritmalar yardımıyla tanımlanabilir kişisel veriler içeren gönderileri, örneğin taşımacılık şirketlerinin gönderilerini filtreliyoruz. Filtrelenmiş verilerin yanı sıra sizi şahsen ilgilendiren kişisel verileri fark ederseniz, bunları elbette bildirebilirsiniz. Bu veriler hemen filtrelenecektir: privacy@abrams.wiki

Yıllar boyunca milyonlarca veri kaydını algoritmalarla işledik, optimize ettik, standart hale getirdik ve algoritmaların mantıksal sınırlarında ek olarak veri üzerinde manuel düzenlemeler yapmak için büyük çaba harcadık, böylece size olağanüstü yüksek bir veri kalitesi sunabiliyoruz.

Eğer bazı durumlarda veri kalitesinde iyileştirmeler talep ederseniz (örneğin, firmaların anlamlı bir şekilde birleştirilmesi gibi) veya içerikler size mantıksız veya belirgin şekilde yanlış görünüyorsa, lütfen bunu bize yazılı olarak bildirmenizi rica ederiz: quality@abrams.wiki

Every user of the knowledge portal ABRAMS world trade wiki should absolutely be aware of the coverage and limitations of the data for a good qualitative and quantitative assessment of all information:

Coverage

The knowledge portal ABRAMS world trade wiki contains detailed import and export data, differentiated in statistical- and trade data, reported by various authorities and institutions from around 193 countries around the world.

Statistical data: These are monthly and annual statistical data, processed, published and based on the original formats, as from 2010 till current year. In the absence of data we calculate interpolated values. The same applies to very recent or future data, these are calculated as predicted values through extrapolation and therefore seperately visualized, to be interpreted exclusively as approximated values without entitlement representing the real values.

Determination and rectification of significant deviations (outliers) in reported values is done by means of a RANSAC algorithm based on a trend calculated out of values before and after the reported value. These values are also explicitly visualized in our published data.

The statistical data per country are continuously updated, depending on the availability of national data collected by UN Comtrade.

Trade data: data disclosed by e.g. governments and governmental bodies or institutions based on the Freedom of Information Act.

In the case a country grants access to such data, there are primarily three different versions: A) Only companies with addresses of the country concerned are disclosed, for both import- and export data only the country of the trade partner (foreign company) is published, so not the name and address of the trade partner itself. We call such data "half-open". B) Both companies with addresses in the business relation (international suppliers and customers) are disclosed, so in an import database of a strong import nation, not only the data (importing companies) of the disclosing country are available but also the data (exporting companies) of e.g. more than 100 countries worldwide, selling to this (target) country. We call such data "fully-open". C) In some countries transit information is also collected and disclosed. Strictly speaking this is neither an import nor an export of the disclosing country, these are different nations. Depending on the database, these data can again be type A) or B)/semi-open or fully-open.

Trade data are collected as raw information, processed through a wide variety of processes, software and algorithms, and made uniformly available in a standardized database. In total, the database contains information about approximately 600 million shipments involving 10 million companies worldwide. Trade data are continuously updated, depending on the availability of the national data provided by the concerning country.

Limitations

Users of the ABRAMS world trade wiki should have a clear understanding of the limitations of the portal, which is why we are exclusively working with representatives of professional institutions as e.g. authorities, consultants and certified bodies. The following headings set out below should be carefully read before you start working with the tools and data of the knowledge portal:

Important statement: Is the entire world trade demonstrated or represented? Clearly not!

Both statistical- and trade data always represent only a part of the total world trade. It is not a matter of what percentage is available, but rather what knowledge generally can be generated, helping decision-makers in their decision making process. It must therefore be clear that it is purely about international trade relations. Solely national activities of companies are e.g. rarely present. As a result, all generated statistics with percentages etc. are to be understood in a general way and exclusively based on the IDENTIFIED information.

With respect to the statistical data based on UN Comtrade, we expressly refer to their disclaimer, which sets the framework conditions for the interpretation of our further processed data. The disclaimer is available at: https://comtrade.un.org/db/help/uReadMeFirst.aspx

The key elements, as exemplary highlighted below, are just an example and explicitly just an extract of the official disclaimer: The values of the reported detailed commodity data do not necessarily sum up to the total trade value for a given country dataset. Due to confidentiality, countries may not report some of its detailed trade (for example waepons). This trade will - however - be included at the higher commodity level and in the total trade value. For instance, trade data not reported for a specific 6-digit HS code will be included in the total trade and may be included in the 2-digit HS chapter.

Countries (or areas) do not necessarily report their trade statistics for each and every year. This means that aggregations of data into groups of countries may involve countries with no reported data for a specific year. UN Comtrade does not contain estimates for missing data. Therefore, trade of a country group could be understated due to unavailability of some country data.

Data are made available in several commodity classifications, but not all countries necessarily report in the most recent commodity classification. Again, UN Comtrade does not contain estimates for data of countries which do not report in the most recent classification.

When data are converted from a more recent to an older classification it may occur that some of the converted commodity codes contain more (or less) products than what is implied by the official commodity heading. No adjustments are made for these cases.

Imports reported by one country do not coincide with exports reported by its trading partner. Differences are due to various factors including valuation (imports CIF, exports FOB), differences in inclusions/ exclusions of particular commodities, timing etc. The recommendations for international merchandise trade statistics can be found in the International Merchandise Trade Statistics Compilers Manual . Additional methodological information can be found on the same web page.

Based on the before mentioned limitations of the statistical data, we emphasize additionaly that for trade data, depending on the source and extention, only a part of the international transactions is shown. It can occur that a "fully-open" database contains comprehensive information about maritime shipments but nothing about air- train- or truckfreight because this was not recorded or disclosed.

Furthermore, there is a possiblity that because of aggregation and unification of all databases, individual shipments occur multiple times e.g. a shipment of a Chilean company to a customer in the USA has been recorded in the Chilean export database, but also in the import database of the USA. We try to correlate such shipments as much as possible however, it can lead to statistical imprecisions of analysis which can e.g. better be analyzed or identified in the "FreeSearch" section or in the shipment tables of "Company Transparency".

As with statistical data from countries, although rare, trade data can occasionally be no longer available from individual countries. This might be temporary (technical problems) or for an unpredictable period of time, e.g. in case of war situations, embargo policy or legislative amendments. In such cases, all statistical analysis involved, will have imprecisions.

ABRAMS world trade wiki bilgi portalını kullanmadan önce, kullanım koşullarını okumanız ve bunları kabul etmeniz gerekir. Bu koşullar, kişisel kaydınız sırasında gösterilecektir ve dilediğiniz zaman buradan ulaşabilirsiniz.