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Transformar datos en oportunidades: Métrica del mes - Criterios de Calidad de datos (Continuación)
Los datos de alta calidad son más que una referencia: son una necesidad estratégica para la confianza, el cumplimiento y la interoperabilidad globales. En este blog, Zornitsa Manolova, Directora de Gestión de calidad de datos y Ciencia de datos de la GLEIF, sigue explorando el papel de los Criterios de calidad de datos y su importancia fundamental como parte del Marco de Gestión de Calidad de datos de la GLEIF para garantizar que los datos del IPJ sigan siendo fiables, estén actualizados y sean aptos para su uso global por parte de las instituciones financieras, los reguladores y los participantes en el mercado.
Autor: Zornitsa Manolova
Fecha: 2025-09-05
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En una economía global cada vez más interconectada, la capacidad de las organizaciones para confiar en los datos y utilizarlos de forma eficaz es la base de la innovación, el crecimiento y la competitividad.
Un ecosistema de datos de alta calidad es un motor de cambio e innovación que permite a las organizaciones identificar y aprovechar nuevas oportunidades. Al mismo tiempo, una baja calidad de los datos puede dar lugar a ineficiencias y a la exposición a riesgos normativos y de reputación.
La GLEIF se compromete a optimizar la calidad, fiabilidad y usabilidad de los datos del IPJ. Desde 2017, ha publicado informes mensuales específicos para demostrar de forma transparente el nivel general de calidad de los datos alcanzado en el Sistema Global del IPJ.
Para ayudar a una mayor comprensión y concienciación del sector sobre las iniciativas de calidad de datos de la GLEIF, esta nueva serie de blogs explora las métricas clave incluidas en los informes.
El blog de este mes sigue examinando los Criterios de Calidad de datos.
En la economía actual impulsada por los datos, el uso de datos de entidades jurídicas de alta calidad es crucial para impulsar la innovación, garantizar el cumplimiento y fomentar la confianza en los mercados globales. La GLEIF garantiza los estándares más elevados posibles a través de un Marco de Gestión de datos de Calidad estructurado, que define doce Criterios de Calidad de datos distintos y mensurables para evaluar los registros del Identificador de Entidad Legal (IPJ) de forma objetiva.
Los blogs anteriores de la serie La Métrica del Mes han explorado los siguientes criterios: exactitud", "Exhaustividad", "Coherencia", "Integridad", "Representación" y "Validez". La edición de este mes destaca los seis criterios esenciales restantes: "Accesibilidad", "Exhaustividad", "Actualidad", "Procedencia", "Oportunidad" y "Singularidad", y examina cómo se evalúa cada uno de ellos mediante comprobaciones estructuradas y mensurables para ayudar a mantener la integridad y la utilidad global de los datos del IPJ.
La accesibilidad, la integridad, la vigencia, la procedencia, la puntualidad y la unicidad en el punto de mira
Al garantizar que los datos sigan siendo accesibles, completos, actuales, de buena procedencia, puntuales e identificables de forma exclusiva, la GLEIF mantiene activamente un marco de confianza que mantiene y refuerza las normas de calidad de los datos a medida que crece la demanda mundial de datos fiables sobre entidades.
Accesibilidad: Garantizar que los datos sean accesibles y estén disponibles de forma responsable
Los datos de IPJ accesibles permiten a una amplia gama de partes interesadas, desde reguladores hasta empresas de tecnología financiera, integrar información fiable en sus sistemas de forma rápida y eficiente.
La accesibilidad mide el grado en que los datos del IPJ se pueden obtener de forma fácil y legal, al tiempo que se garantiza la existencia de protecciones y controles sólidos. En la práctica, esto significa que los datos deben estar disponibles abiertamente, como a través de API o archivos descargables, al tiempo que se mantiene una Gobernanza adecuada sobre su uso.
La accesibilidad se evalúa actualmente mediante 12 controles específicos, que en agosto alcanzaron una puntuación media de 99,99 en calidad de datos. Los controles incluyen la verificación de que los identificadores locales se facilitan y son plausibles, así como si las entidades de las sucursales están registradas.
Exhaustividad: Capturar toda la información obligatoria
Disponer de datos completos es esencial para respaldar casos de uso críticos, como la diligencia debida, la resolución de entidades y el análisis de redes.
La exhaustividad evalúa si todos los elementos de datos obligatorios aparecen en un registro de IPJ. La comprobación de que se incluyen los campos obligatorios, como el nombre legal, la dirección y los datos de registro, garantiza que cada registro del IPJ esté totalmente cumplimentado y sea utilizable desde el punto de vista operativo.
Con 11 comprobaciones específicas, la exhaustividad alcanza sistemáticamente una puntuación media de calidad de los datos de 99,99, incluido el mes de agosto. Entre los ejemplos de comprobaciones se incluyen la provisión obligatoria de la categoría de entidad jurídica, la garantía de que se utiliza un código de forma jurídica de entidad válido y la evaluación de si las matrices últimas tienen información completa sobre la relación.
Actualidad: Mantener los datos actualizados y precisos a lo largo del tiempo
Los datos actuales garantizan que las instituciones financieras, los reguladores y los usuarios de datos puedan confiar en el IPJ para tomar decisiones oportunas en mercados que cambian con rapidez.
La vigencia evalúa si los datos del IPJ siguen siendo relevantes y están actualizados. Un punto de datos "actual" refleja información precisa en un momento determinado, mientras que las entradas obsoletas podrían inducir a error a los usuarios.
La actualidad se evalúa mediante 2 comprobaciones para verificar que la próxima fecha de renovación de las entidades caducadas es razonable, y que tanto los datos de nivel 1 como los de nivel 2 se someten a ciclos de renovación similares. El rendimiento sostenido de alta calidad en agosto se reflejó en su puntuación de 100,00.
Procedencia: Seguimiento del origen y la historia de los datos
Comprender la procedencia de los datos favorece la auditabilidad, la rendición de cuentas y aumenta la confianza en el intercambio transfronterizo de información.
La procedencia se centra en la historia o pedigrí de cada elemento de los datos. Proporciona el contexto de dónde se originan los datos y cómo han cambiado con el tiempo, añadiendo una capa de confianza al revelar de forma transparente el linaje de los datos de referencia.
La procedencia se mide a través de 11 comprobaciones específicas y ha dado siempre excelentes resultados, alcanzando una puntuación media de calidad de datos de 99,99 en agosto. Estas comprobaciones incluyen la verificación del formato correcto de los identificadores de entidad, la garantía de que los eventos de entidad jurídica plausibles se notifican para las entidades retiradas y la confirmación de que todos los sucesores se enumeran adecuadamente para los eventos completados.
Puntualidad: Haga que los datos estén disponibles cuando sea necesario
Las actualizaciones oportunas de los registros del IPJ ayudan a evitar la dependencia de información obsoleta y a reducir los riesgos operativos y de reputación.
Mientras que la vigencia evalúa si los datos del IPJ son relevantes y están actualizados, la puntualidad se refiere a la rapidez con la que los datos están disponibles para los fines previstos. Esto garantiza que cuando los usuarios necesiten información sobre el IPJ, ya sea para fines de cumplimiento, diligencia debida o análisis, los datos estén accesibles sin demoras indebidas.
La puntualidad se evalúa a través de 2 comprobaciones específicas, que verifican la provisión obligatoria de fechas de entrada en vigor para los eventos de personas jurídicas completados y confirman que las fechas de creación de personas jurídicas notificadas son plausibles. Mantiene unos buenos resultados de calidad, que se reflejan en su puntuación de 99,99 en agosto.
Unicidad: Garantizar valores distintos y no duplicados
Un IPJ único proporciona un ancla fiable para vincular los datos de las entidades entre jurisdicciones, conjuntos de datos y sistemas.
La unicidad garantiza que cada elemento de datos, como un código de IPJ, sólo aparece una vez y es claramente único en todo el Sistema Global del IPJ. Esta comprobación garantiza que se evitan la duplicación y la ambigüedad, preservando la integridad y la facilidad de uso del conjunto de datos.
Con 8 controles específicos, la unicidad demuestra un alto rendimiento constante, obteniendo una Puntuación de Calidad de datos de 99,99 en agosto. Las comprobaciones ayudan a evitar violaciones de la unicidad fuera de las transferencias permitidas, detectan redundancias en el domicilio legal y las direcciones en idiomas alternativos, y garantizan que sólo exista un registro de sucursal por entidad y país.
Transformar los datos en oportunidades
La accesibilidad, la integridad, la vigencia, la procedencia, la puntualidad y la unicidad siguen siendo los pilares fundamentales para mantener la integridad, la utilidad y la fiabilidad de los datos del IPJ.
El continuo perfeccionamiento de estos criterios por parte de la GLEIF a través de evaluaciones estructuradas y consultas en colaboración refleja su firme compromiso con el avance de la calidad de los datos de una forma significativa y mensurable. A medida que el papel del IPJ se amplía en todos los sectores, la GLEIF sigue dedicada a mantener un marco de calidad de los datos que no sólo sea resistente y con visión de futuro, sino que esté centrado en las necesidades de los usuarios de datos de todo el mundo.
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Zornitsa Manolova dirige el equipo de Gestión de la Calidad de los Datos y Ciencia de la Global Legal Entity Identifier Foundation (GLEIF). Desde abril de 2018, se encarga de mejorar y perfeccionar el marco establecido para la calidad de los datos y la gobernanza de los datos mediante la introducción de enfoques innovadores de análisis de datos. Anteriormente, Zornitsa dirigió proyectos de análisis de datos forenses en investigaciones financieras internacionales en PwC Forensics. Es licenciada en Ciencias de la Computación, con la especialidad de Aprendizaje Automático, por la Universidad Philipps en Marburg, Alemania.
