Nieuwe RaptorXML-scripts toegevoegd: XBRL.US DQC-regels, EFM v35 en EBA-rapportagevoorschriften

Altova is lid van XBRL.US en is onlangs toegetreden tot het XBRL US Center for Data Quality om het initiatief van de Data Quality Committee te ondersteunen, dat erop gericht is de zorgen van het publiek aan te pakken met betrekking tot de kwaliteit en bruikbaarheid van de XBRL-financiële gegevens die bij de SEC worden ingediend.

Met genoegen kondigen wij aan dat we zojuist een nieuwe set EDGAR-tools voor RaptorXML+XBRL Server op GitHub hebben gepubliceerd. Deze nieuwe Python-scripts voor RaptorXML+XBRL Server ondersteunen nu validatie tegen de nieuwe versie 35 van de Edgar Filer Manual (EFM), en implementeren tevens alle goedgekeurde DQC-richtlijnen en validatieregels van XBRL.US.

Altova has worked with XBRL.US to ensure that our implementation correctly completes the entire [DQC testsuite](https://github.com/DataQualityCommittee/dqc_us_rules), and we are happy to report that running the entire test suite with RaptorXML+XBRL Server takes a little less than 9 minutes on a quad-core i7 machine, compared to the open-source reference implementation that takes over 2 hours on the same computer.

Tegelijkertijd hebben we de regels voor het indienen van gegevens in XBRL-formaat van de Europese Bankautoriteit (EBA) versie 4.1 geïmplementeerd, en we zijn verheugd om ook de bijbehorende Python-scripts van eba-tools voor de RaptorXML+XBRL Server op GitHub beschikbaar te stellen.

Alle scripts voor de RaptorXML+XBLR Server maken gebruik van de nieuwe Raptor Python v2.2 API, zijn beschikbaar als open source en worden aangeboden onder een standaard Apache 2.0 licentie.