Daten in Chancen verwandeln: „Metric in Motion“ – Daten anhand von Veränderungen betrachten

LEI-Referenzdaten ändern sich, wenn Organisationen ihre Namen, Adressen, Registrierungsdaten und andere Informationen aktualisieren. In diesem Blogbeitrag erläutert Zornitsa Manolova, Leiterin des Bereichs Datenqualität und Data Science bei der GLEIF, zwei praktische Methoden, mit denen Datennutzer feststellen können, was sich bei einer Organisation geändert hat: durch den Vergleich der GLEIF-Golden-Copy- und Delta-Dateien sowie durch die Nutzung der GLEIF-API zur Überprüfung der jüngsten Aktualisierungen einzelner LEI-Datensätze. Ein begleitendes Jupyter-Notebook zeigt, wie diese Ansätze in die Praxis umgesetzt werden können.

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Jeder Legal Entity Identifier (LEI)-Datensatz ist mit Referenzdaten über die entsprechende Rechtsperson verknüpft. Dazu gehören unter anderem der rechtliche Name und andere Bezeichnungen der Rechtsperson, ihre Rechtsform und Gerichtsbarkeit, Adressangaben sowie der Registrierungsstatus.

Legal Entity-Referenzdaten sind nicht statisch; sie ändern sich, wenn sich Rechtsträger ändern. Ein Unternehmen kann umziehen, seinen rechtlichen Namen oder seine Rechtsform ändern, seinen Registrierungsstatus oder seine Muttergesellschaft aktualisieren oder ein Unternehmensereignis durchlaufen. LEI-Daten müssen mit diesen Änderungen Schritt halten, um die Genauigkeit des globalen LEI-Datenpools zu gewährleisten und das Vertrauen in das globale LEI-System aufrechtzuerhalten.

Zusätzlich zum obligatorischen jährlichen Erneuerungsprozess, bei dem LEI-Vergabestellen die Daten der von ihnen betreuten Rechtsträger erneut überprüfen, können Änderungen an LEI-Referenzdaten auch über den öffentlich zugänglichen Dienst „Überprüfung von LEI-Daten“ identifiziert werden. Darüber hinaus verarbeitet die GLEIF täglich externe Datenquellen und gleicht diese mit bestehenden LEI-Datensätzen ab. Werden dabei potenzielle Unstimmigkeiten festgestellt, kann die GLEIF eine Aktualisierungsanfrage an die Organisation auslösen, die den LEI verwaltet.

Die Aktualisierung der LEI-Daten ist jedoch nur ein Teil des Ganzen. Datennutzer müssen auch wissen, was sich geändert hat. Die Aktualität und Zeitnähe der LEI-Daten sind entscheidend für deren Nutzen. Die schnelle Ermittlung, was sich wann geändert hat – insbesondere bei Unternehmen von Interesse –, kann Nutzern helfen, Änderungen zu validieren und ihre eigenen Systeme mit größerer Sicherheit zu aktualisieren.

Kennzahl im Wandel: Wie stark ändern sich LEI-Daten?

Im Durchschnitt wurden im vergangenen Monat täglich 7.354 LEI-Datensätze hinzugefügt oder geändert, was insgesamt etwa 220.620 Änderungen im Monat entspricht. Diese Änderungen herauszufiltern, anstatt den gesamten LEI-Datensatz wiederholt zu verarbeiten, kann daher für Datennutzer einen erheblichen Unterschied ausmachen.

Die GLEIF stellt LEI-Daten in verschiedenen Formaten zur Verfügung, um den unterschiedlichen Bedürfnissen der Nutzer gerecht zu werden. Zwei häufig verwendete Dateitypen sind:

• „Golden Copy“-Dateien: bieten eine vollständige Momentaufnahme der veröffentlichten LEI-Daten zu einem bestimmten Zeitpunkt.
• Delta-Dateien: enthalten Datensätze, die seit einer vorherigen Veröffentlichung hinzugefügt oder geändert wurden, sodass sich Nutzer auf Aktualisierungen konzentrieren können, anstatt den gesamten Datensatz erneut zu verarbeiten.

GLEIF bietet zudem über die GLEIF-API Zugriff auf LEI-Daten, wodurch Nutzer und Anwendungen einzelne LEI-Datensätze und zugehörige Informationen programmgesteuert abrufen können.

Für Nutzer, die mit LEI-Daten arbeiten, besteht die Überprüfung oft nicht darin, auf die Daten selbst zuzugreifen, sondern darin, die Änderungen schnell zu identifizieren und zu verstehen.

Dieser Artikel untersucht zwei praktische Möglichkeiten, Änderungen an LEI-Daten zu identifizieren: durch die Nutzung der Delta-Dateien und durch die Verwendung der GLEIF-API, um die jüngsten Feldänderungen für einen LEI zu überprüfen. Beide Ansätze helfen dabei, eine große Datenmenge auf eine viel einfachere Frage zu reduzieren: Was hat sich geändert, und wie lautete der Wert vor und nach der Änderung?

Ein begleitendes Jupyter-Notebook ist ebenfalls verfügbar und bietet eine praktische Umsetzung dieser Ansätze.

Was enthält eine Delta-Datei?

Während die „Golden Copy“ einen vollständigen Überblick über die LEI-Daten zu einem bestimmten Zeitpunkt bietet, enthalten Delta-Dateien nur Datensätze, die sich seit der letzten Veröffentlichung geändert haben oder hinzugefügt wurden. Durch die Überprüfung der LEIs in einer Delta-Datei können Nutzer schnell feststellen, ob ein LEI:

• neu hinzugefügt wurde
• bereits vorhanden, aber aktualisiert

Bei geänderten Datensätzen hebt die GLEIF die spezifischen Felder hervor, die sich geändert haben, und zeigt sowohl den vorherigen als auch den aktuellen Wert nebeneinander an. Beispielsweise könnte ein Nutzer feststellen, dass der rechtliche Name eines LEI unverändert geblieben ist, während die rechtliche Anschrift, der Registrierungsstatus oder die Angaben zur Muttergesellschaft aktualisiert wurden. So können sich Nutzer ausschließlich auf die Punkte konzentrieren, die ihrer Aufmerksamkeit bedürfen, anstatt den gesamten Datensatz erneut durchzugehen, was wertvolle Zeit spart.

Überprüfung von Änderungen über die GLEIF-API

Die GLEIF-API bietet eine weitere Möglichkeit, sich über die jüngsten LEI-Aktualisierungen zu informieren. Anstatt zwei heruntergeladene Dateien zu vergleichen, kann die API den protokollierten Änderungsverlauf der Felder für einen LEI bereitstellen. So können Sie die jüngsten Änderungen an einer Einheit identifizieren, ohne die vollständigen „Golden Copy“- und „Delta“-Dateien manuell verarbeiten zu müssen.

Für eine einfachere Handhabung können Sie zunächst das Datum der letzten Änderung ermitteln und nur die Felder anzeigen, die an diesem Datum geändert wurden. Dies erleichtert die Beantwortung von Fragen wie:

• Was hat sich zuletzt bei diesem LEI geändert?
• Welche Felder wurden aktualisiert?
• Wie lauteten die früheren und aktuellen Werte?

Änderungen leichter verständlich machen

Unverarbeitete Feldnamen und Änderungsdatensätze können schwer zu interpretieren sein, insbesondere für Nutzer, die mit der zugrunde liegenden Datenstruktur nicht vertraut sind. Durch die Gruppierung von Änderungen in aussagekräftige Kategorien lassen sich die Ergebnisse wesentlich leichter überblicken. Beispiele für solche Kategorien sind:

• Rechtsträger / Rechtsidentität
• Rechtliche Anschrift
• Adresse des Hauptsitzes
• Registrierung / Validierung
• Ereignisse des Rechtsträgers
• Beziehungen / Ausnahmen bei der Berichterstattung

Dadurch können sich Benutzer auf den Grund für eine Änderung konzentrieren, anstatt auf die Struktur der Quelldaten.

Vorteile

Diese Ansätze ermöglichen es Datennutzern, effizienter auf die Daten der für sie relevanten Entitäten zuzugreifen und diese zu interpretieren. Dies wird durch folgende Funktionen erreicht:

• Schnellere Erkennung von Änderungen: Nutzer können Daten so filtern, dass nur die geänderten Datensätze und Felder angezeigt werden, ohne den gesamten Datensatz verarbeiten zu müssen.
• Eindeutige Identifizierung neuer LEIs: Neue Datensätze lassen sich leicht von Aktualisierungen bestehender Datensätze unterscheiden.
• Einfachere Validierung: Frühere und aktuelle Werte können nebeneinander angezeigt werden.
• Übersichtlichere Ergebnisse: Änderungen lassen sich in vertraute Geschäftskategorien gruppieren, anstatt nur technische Feldpfade offenzulegen.
• Gezieltere Überwachung: Basierend auf ihren eigenen Risikoprofilen können Nutzer ausgewählte Unternehmen überwachen und sich auf Änderungen konzentrieren, die für ihre Prozesse relevant sind.

Eine praktische Methode zur Untersuchung von LEI-Aktualisierungen

Diese beiden Ansätze dienen unterschiedlichen und sich ergänzenden Zwecken. Die Delta-Dateien sind nützlich, wenn mit veröffentlichten Dateien gearbeitet wird und überprüft werden soll, welche Datensätze sich zwischen den Datensätzen geändert haben. Der API-Ansatz ist nützlich, wenn Sie die zuletzt erfassten Änderungen für einzelne LEIs schnell überprüfen möchten. Zusammen bieten sie eine praktische Möglichkeit, von großen LEI-Datensätzen zu einem klaren Überblick darüber zu gelangen, was sich geändert hat, wodurch LEI-Daten leichter zugänglich, überprüfbar und verständlich werden. Für Nutzer, die Unternehmensdaten in ihren eigenen Systemen pflegen, können diese Ansätze LEI-Datenänderungen von etwas, das verarbeitet werden muss, in etwas verwandeln, auf das sie reagieren können.

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