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Transformar datos en oportunidades: Métrica del mes - Establecimiento de normas de Calidad de datos
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 los datos y Ciencia de los datos de la GLEIF, destaca cómo un enfoque estructurado y basado en normas para los Controles de la calidad de los datos ayuda a garantizar la integridad de los datos de referencia del IPJ en todo el Sistema Global del IPJ.
Autor: Zornitsa Manolova
Fecha: 2025-08-07
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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 el establecimiento de normas de Calidad de datos.
En el ecosistema financiero interconectado de hoy en día, la fiabilidad de los datos de referencia de la entidad legal es primordial. Consciente de ello, la Global Legal Entity Identifier Foundation (GLEIF), en estrecha colaboración con el Comité de Supervisión Regulatoria (CSR) y las organizaciones emisoras de IPJ, ha encabezado los esfuerzos para mejorar los Estándares de Calidad de datos en todo el Sistema Global del Identificador de Entidades Legales.
En apoyo de su misión de mantener unas normas de datos excepcionales, la GLEIF ha introducido un Marco de Gestión de datos de calidad estructurado, que define un conjunto transparente y mensurable de Criterios de Calidad de datos. Estos criterios definen lo que constituyen datos de alta calidad y sirven como punto de referencia objetivo para evaluar la integridad de los datos de referencia del IPJ.
Los Controles de la calidad de los datos de la GLEIF están meticulosamente diseñados para garantizar el cumplimiento de los datos de referencia del IPJ con las últimas Normas de Transición y Validación de Estados, que describen las normas empresariales y su aplicación técnica para la emisión, actualización, gestión y publicación, en el Formato de archivo de datos comunes (CDF).
Este blog examina cómo se definen los Controles de la calidad de los datos mediante el Establecimiento de normas de calidad de los datos y cómo esto contribuye a una infraestructura financiera mundial más fiable y eficiente.
¿Qué es el establecimiento de normas de calidad de datos?
El Establecimiento de Normas de Calidad de los datos es un enfoque estructurado y sistemático que regula cómo se define, interpreta y aplica cada Control de Calidad de los datos en todo el Sistema Global del IPJ. Este mecanismo garantiza que cada Comprobación de la Calidad de los datos se diseñe con una estructura específica, incorporando cuatro componentes clave:
Nivel de madurez - define la evolución de las mejoras en los procesos asociados a lo que se mide.
Criterio de calidad - grado en que los datos se ajustan a uno de los principios de calidad establecidos (por ejemplo, Exactitud, Validez).
Intención de comprobación - define el objetivo o la razón de ser de la regla.
Lógica formalizada: se expresa como una combinación de precondición y condición.
Las comprobaciones siguen un formato lógico "si-entonces": Si se cumple una determinada condición previa (X), entonces también debe cumplirse una condición específica (Y).
Por ejemplo, si una entidad jurídica está marcada como "jubilada" (condición previa), entonces debe estar presente en el registro el correspondiente evento de entidad jurídica (condición). Si un registro no cumple la condición previa, la comprobación se considera no aplicable. Si un registro cumple la condición previa pero no cumple la condición, el resultado es una comprobación fallida. Si se cumplen ambas, el resultado es un aprobado.
Al definir con precisión la lógica de cada Comprobación de la Calidad de los datos, el Establecimiento de Reglas garantiza la reproducibilidad, ya que cada punto de datos se calcula de la misma manera, siempre, en todo el Sistema Global del IPJ. Esto permite la evaluación transparente, coherente y escalable de la calidad de los datos en millones de registros de IPJ, facilitando la mejora continua y la alineación con las normas mundiales.
Para respaldar una transparencia y una flexibilidad operativa aún mayores, a cada Comprobación de la calidad de los datos también se le asignan etiquetas que reflejan su estado en el ciclo de vida de la aplicación. Estas etiquetas ayudan a categorizar las comprobaciones y a agilizar su seguimiento, consulta y elaboración de informes. Entre ellas se incluyen:
Vista previa - La comprobación ha sido totalmente desarrollada, probada y publicada por la GLEIF. Los resultados son visibles para las organizaciones emisoras de IPJ pero todavía no se utilizan en ningún informe público. Esta fase proporciona un acceso temprano y apoya el trabajo preparatorio antes de la consulta formal.
Consulta - El control está siendo consultado activamente con las organizaciones emisoras de IPJ. Durante esta fase, se recopilan comentarios para perfeccionar la lógica, el impacto y la aplicabilidad de la comprobación.
Informe - La verificación ha superado la consulta y se ha adoptado oficialmente. Sus resultados contribuyen ahora a los resultados públicos, como el Informe Global de Calidad de datos del IPJ y los Informes de Calidad de datos específicos del emisor del IPJ.
Consulta anual sobre el establecimiento de normas 2025
En última instancia, el Establecimiento de Normas es la base sobre la que se construyen los indicadores clave de rendimiento (KPI) que aparecen en esta serie de la Métrica del Mes, desde la Puntuación Total de Calidad de datos (TDQS) hasta los Niveles de Madurez y los resultados individuales de los Criterios de Calidad. Esto significa que la mejora continua, en colaboración con los participantes del ecosistema, es imprescindible para promover la confianza y la transparencia.
El 3 de julio de 2025, la GLEIF y las organizaciones emisoras de IPJ abrieron el período de consulta 2025 para el Establecimiento de Normas. Durante las próximas seis semanas, las partes interesadas revisarán 22 comprobaciones nuevas y 24 actualizadas antes de que se apliquen en la producción a finales de 2025, proporcionando a los emisores de IPJ una pista clara para preparar sus sistemas y procesos. En conjunto, se espera que estas adiciones y actualizaciones mejoren la normalización y la fiabilidad en todo el Sistema Global del IPJ.
Entre los aspectos más destacados se incluyen:
Comprobación LENU potenciada por IA - LENU (Entidad Legal Name Understanding), un modelo de aprendizaje automático de código abierto codesarrollado por la GLEIF y Sociovestix Labs, propone ahora códigos de Forma Jurídica de la Entidad (ELF) en 22 jurisdicciones, reduciendo los esfuerzos de asignación manual e impulsando la coherencia en todo el mundo.
Validación de patrones más rica: las reglas regex mejoradas elevan el listón para los códigos postales y los identificadores locales, capturando más casos extremos y reduciendo los falsos positivos.
Cinco nuevas listas de códigos: estas listas curadas aportan una estructura adicional, cubriendo situaciones como:
Entidades que no pueden tener padres o hijos
Autoridades de registro previstas para códigos ELF específicos
Formas jurídicas apropiadas para organismos gubernamentales
Autoridades que no emiten identificadores
Una vez concluida la consulta, las comprobaciones pertinentes se categorizan bajo la etiqueta "Informe", haciéndolas visibles tanto en la sección de informes como en el cuadro de mandos. En los Informes de calidad de los datos, estas comprobaciones se muestran bajo el epígrafe "Las 5 comprobaciones que más fallan", lo que proporciona una instantánea de alto nivel de las áreas críticas que requieren atención.
Destacado de julio: Control C000438
Cada entrada de los Informes de Calidad de los datos indica el número de emisores de IPJ afectados por comprobaciones fallidas e identifica a la organización con el mayor porcentaje de fallos. En julio, la comprobación C000438 apareció como la comprobación con más fallos. Esta comprobación garantiza que todas las relaciones parentales directas comunicadas por un emisor de IPJ coinciden con la matriz final declarada. Notifica a los emisores de IPJ cualquier discrepancia en la estructura de relaciones, siguiendo la cadena de matrices directas, con respecto a la matriz última de la estructura corporativa. En total, se registraron 22 fallos medios durante el mes de julio, lo que representa un descenso con respecto a los 64 fallos medios de junio. Esto proporciona una valiosa visión de cómo evoluciona la calidad de los datos de los emisores a lo largo del tiempo.
Transformar los datos en oportunidades
La GLEIF y el ROC dirigen varios grupos de trabajo especializados, incluido el Grupo de Trabajo de Calidad de datos. Estos equipos se anticipan a las necesidades emergentes y las traducen en mejoras prácticas, desde nuevos Controles de la calidad de los datos hasta normas técnicas actualizadas. Este enfoque colaborativo y multidisciplinar mantiene el ecosistema del IPJ adecuado para su propósito en una economía cada vez más digital e interconectada.
Al unir unos Estándares rigurosos, la transparencia y los comentarios de la comunidad, la GLEIF sigue transformando los datos de alta calidad en una ventaja estratégica, desbloqueando eficiencias, mitigando el riesgo y abriendo puertas a la innovación para los participantes en el mercado 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.
