تحويل البيانات إلى فرص: مقياس الشهر – مستوى النضج 2 – الجودة المتوقعة
البيانات عالية الجودة ليست مجرد معيار، بل هي ضرورة استراتيجية. إن الاستثمار في جودة البيانات يمكن أن يحول المخاطر إلى فرص وانعدام الكفاءة إلى مزايا. في هذه السلسلة الجديدة، تستكشف زورنيتسا مانولوفا، رئيسة إدارة جودة البيانات وعلوم البيانات في GLEIF، المقاييس الرئيسية في نظام معرّفات الكيانات القانونية الدولي. في هذه المدونة، تدرس زورنيتسا نموذج النضج المحدد ضمن إطار جودة البيانات الخاص بـ GLEIF، مع التركيز على الدور الحاسم الذي يلعبه مستوى النضج 2 - أو جودة البيانات المتوقعة - في تعزيز سلامة البيانات وضمان الثقة عبر النظام البيئي المالي العالمي.
المؤلف: زورنيتسا مانولوفا
التاريخ: 07-03-2025
مشاهَدات:
في اقتصاد عالمي مترابط بشكل متزايد، تشكل قدرة المؤسسات على الثقة بالبيانات واستخدامها بشكل فعال الأساس للابتكار والنمو والقدرة التنافسية.
وهذا يعني أن جودة البيانات أصبحت الآن أكثر من مجرد معيار - بل إنها ضرورة استراتيجية. إن نظام البيانات عالي الجودة هو محرك للتغيير والابتكار الذي يمكن المؤسسات من تحديد الفرص الجديدة والاستفادة منها، في حين أن انخفاض جودة البيانات يمكن أن يؤدي إلى عدم الكفاءة والتعرض للمخاطر التنظيمية والمخاطر السمعية.
تلتزم GLEIF بتحسين جودة بيانات LEI وموثوقيتها وقابليتها للاستخدام. ومنذ عام 2017، قامت بنشر تقارير شهرية مخصصة لإظهار المستوى العام لجودة البيانات التي تم تحقيقها في نظام معرّفات الكيانات القانونية الدولي بشكل شفاف.
وللمساعدة في فهم الصناعة على نطاق أوسع والوعي بمبادرات جودة البيانات الخاصة بـ GLEIF، تستكشف سلسلة المدونة الجديدة هذه المقاييس الرئيسية المضمنة في التقارير - مع تسليط الضوء على كيفية تحويل المخاطر إلى فرص عند الاستثمار في جودة البيانات وانعدام الكفاءة إلى مزايا.
تتناول مدونة هذا الشهر مستوى النضج الثاني.
فهم مستويات النضج في جودة بيانات LEI
يعد نضج البيانات مقياسًا رئيسيًا يعكس مدى فعالية استخدام موارد البيانات المتاحة لتحقيق أقصى قدر من قيمتها وموثوقيتها. للحفاظ على أعلى معايير جودة بيانات LEI، تستخدم GLEIF نموذج نضج البيانات.
في هذا النموذج المكون من ثلاثة مستويات، يتم تعيين كل فحص لجودة البيانات إلى مستوى نضج واحد. تعمل هذه المنهجية على تعزيز موثوقية البيانات والثقة بها من خلال ضمان نهج تدريجي ومتدرج للتحسين المستمر، مما يجعل نظام معرّفات الكيانات القانونية الدولي مصدرًا موثوقًا به للأنظمة البيئية المالية والتنظيمية في جميع أنحاء العالم:
مستوى النضج 1 - الجودة المطلوبة هي الأساس لجودة البيانات، مما يضمن تطبيق عمليات التحقق الأساسية بشكل متسق. في هذه المرحلة، تخضع البيانات لفحوصات التنسيق للتأكد من هيكلتها بشكل صحيح ولفحوصات العناصر الإلزامية للتأكد من ملء جميع الحقول المطلوبة بشكل صحيح.
مستوى النضج 2 - لتعزيز موثوقية البيانات، يقدم الجودة المتوقعة تدابير ضمان الجودة المتقدمة، بما في ذلك:
التحقق من المعقولية: التحقق من أن إدخالات البيانات منطقية وموثوقة.
التحقق من قواعد العمل: ضمان الالتزام بمعايير الحوكمة المعمول بها.
التحقق من سلامة العلاقات: التأكد من دقة العلاقات بين الكيانات.
فحص العناصر الاختيارية: تقييم صحة حقول البيانات غير الإلزامية لكنها ذات قيمة.
مستوى النضج 3 - الجودة الممتازة تمثل أعلى معيار لجودة بيانات LEI، مما يضمن أن البيانات ليست دقيقة فحسب، بل وأيضًا في الوقت المناسب ويتم صيانتها جيدًا. في هذه المرحلة، تؤكد عمليات التحقق من التمثيل أن بيانات الكيان متسقة عبر السجلات، وتضمن عمليات التحقق من التوقيت تحديث المعلومات بانتظام وتظل حديثة. تتحقق عمليات فحص سجلات دورة الحياة والسجلات القديمة من صيانة سجلات LEI التاريخية والنشطة بشكل صحيح.
في GLEIF، نقوم بمقارنة نموذج نضج البيانات المكون من ثلاثة مستويات بفئات المقصورة في الرحلة. تمثل الجودة المطلوبة التوقع الأساسي بأن يتم استيفاء الحد الأدنى من المعايير - مثل الوصول إلى وجهتك بأمان. تعكس الجودة المتوقعة تجربة معززة، تمامًا مثل الراحة والخدمات الإضافية التي توفرها تذكرة درجة رجال الأعمال. توفر الجودة الممتازة أعلى مستوى من الموثوقية والرقي، مقارنة بفخامة السفر من الدرجة الأولى.
لماذا يعد مستوى النضج 2 (الجودة المتوقعة) مهمًا؟
من خلال تقديم تدابير ضمان الجودة المتقدمة، تلعب الجودة المتوقعة دورًا حاسمًا في تعزيز سلامة البيانات وضمان الثقة داخل المنظومة المالية.
وهنا السبب في أهمية ذلك:
يمنع أخطاء البيانات
يعمل إطار الجودة المنظم على إزالة البيانات الخاطئة أو غير الكاملة أو غير المتسقة من الأنظمة المالية العالمية.
ضمان الالتزام التنظيمي
يشير تحقيق مستوى الجودة المتوقع إلى أن بيانات LEI تلبي معايير الجودة الأساسية، مما يجعلها مناسبة للتقارير التنظيمية، وتقييم المخاطر المالية، واتخاذ القرارات التجارية المستنيرة.
يقود التحسين المستمر
إن الهيكل التدريجي لمستويات النضج يقود التقدم المستمر في دقة البيانات ومنهجيات التحقق من الصحة. على سبيل المثال، أظهرت جهات إصدار معرّفات الكيانات القانونية الذين حققوا معدل الجودة المتوقع في فبراير 2025 أداءً ثابتًا منذ ديسمبر 2024. ويعكس هذا التقدم المطرد الجهود المستمرة نحو تحقيق جودة بيانات أعلى وموثوقية أعلى. وفي عام 2024، استقرينا عند 50% من جهات إصدار معرّفات الكيانات القانونية، ونحقق باستمرار الجودة المطلوبة، وهو ما يشكل قفزة كبيرة مقارنة بعامي 2020 و2021، عندما حقق 22% و28% فقط من الجهات المصدرة هذا مستوى النضج على التوالي.
يضع الأساس للتميز
مستوى الجودة المتوقع هو شرط أساسي للوصول إلى المستوى الممتاز، وهو أعلى مستوى لجودة البيانات. بدون تحقيق مستوى الجودة المتوقع أولاً، لن يكون من الممكن تحقيق سلامة البيانات الكاملة والموثوقية في نظام معرّفات الكيانات القانونية.
تحويل البيانات إلى فرص
باعتبارها معيارًا رئيسيًا في التميز في بيانات LEI، تدعم مستوى النضج 2 نهجًا منظمًا ومستمرًا للتحسين، مما يمكّن جهات إصدار معرّفات الكيانات القانونية من تحسين جودة البيانات ورفع مستوى الثقة والدقة والشفافية عبر المنظومة المالية. ويعود هذا بالنفع على المنظمات من خلال تعزيز الكفاءة التشغيلية وتحسين تخفيف المخاطر، وفي نهاية المطاف يساعد على تعزيز النمو الاقتصادي من خلال زيادة شفافية السوق وتمكين التجارة الدولية السلسة.
فإذا رغبتم في التعليق على منشور في المدوّنة، يُرجى زيارة خاصيّة المدوّنة على موقع GLEIF الإلكتروني باللغة الإنجليزية لنشر تعليقكم. ويُرجى تعريف أنفسكم بذكر الاسم الأول واسم العائلة. سوف يظهر اسمكم بجانب تعليقكم. لن تُنشر عناوين البريد الإلكتروني. يرجى الملاحظة بأنه من خلال الدخول إلى منتدى المناقشة أو المساهمة فيه فأنتم توافقون على الالتزام بشروط سياسة التدوين لدى GLEIF، ولذا يرجى قراءتها جيدًا.
تترأس زورنيتسا مانولوفا قسم إدارة جودة البيانات وفريق علوم البيانات في Global Legal Entity Identifier Foundation (GLEIF). منذ أبريل 2018، تتولى مسؤولية تعزيز وتحسين إطار عمل جودة البيانات ومراقبة البيانات الراسخ من خلال تقديم مناهج تحليل بيانات مبتكرة. في السابق، كانت زورنيتسا تتولى إدارة مشروعات تحليل بيانات الطب الشرعي في التحقيقات المالية الدولية في PwC Forensics. وتحمل دبلومة ألمانية في علوم الكمبيوتر مع التركيز على التعلم الآلي من جامعة فيليبس في ماربورغ.