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Transformer les données en opportunités : Métrique du mois - Critères de qualité des données (suite)
Les données de haute qualité sont plus qu'un repère - c'est une nécessité stratégique pour la confiance, la Conformité et l'interopérabilité à l'échelle mondiale. Dans le blog de ce mois, Zornitsa Manolova - Responsable de la gestion de la qualité des données et de la science des données à GLEIF, continue d'explorer le rôle des critères de qualité des données et son importance critique en tant que partie du cadre de gestion de la qualité des données de GLEIF pour garantir que les données LEI restent fiables, à jour et adaptées à une utilisation mondiale par les institutions financières, les régulateurs et les participants au marché.
Auteur: Zornitsa Manolova
Date: 2025-07-07
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Dans une économie mondiale de plus en plus interconnectée, la capacité des organisations à faire confiance aux données et à les utiliser efficacement est le fondement de l'innovation, de la croissance et de la compétitivité.
Un écosystème de données de haute qualité est un moteur de changement et d'innovation qui permet aux organisations d'identifier et de saisir de nouvelles opportunités, tandis qu'une faible qualité des données peut entraîner des inefficacités et une exposition aux risques réglementaires et de réputation.
Le GLEIF s'est engagé à optimiser la qualité, la fiabilité et la facilité d'utilisation des données LEI. Depuis 2017, il publie des rapports mensuels dédiés pour démontrer de manière transparente le niveau global de qualité des données atteint dans le système Global LEI.
Pour aider à une compréhension et une sensibilisation plus large de l'industrie aux initiatives de qualité des données de GLEIF, cette nouvelle série de blogs explore les métriques clés incluses dans les rapports.
Le blog de ce mois-ci continue d'examiner les critères de Qualité des données.
Dans l'économie actuelle axée sur les données, l'utilisation de données sur les entités légales de haute qualité est cruciale pour stimuler l'innovation, assurer la Conformité et favoriser la confiance dans les marchés mondiaux. Le GLEIF garantit les normes les plus élevées possibles grâce à un cadre structuré de Gestion de la Qualité des données, qui définit douze critères de Qualité des données distincts et mesurables pour évaluer objectivement les enregistrements de l'Identifiant d'entité légale (LEI).
Pleins feux sur l'exactitude, l'exhaustivité et la représentation
L'exactitude, l'exhaustivité et la représentation sont des éléments essentiels d'un cadre de données LEI résilient qui répond à la fois aux besoins réglementaires et à une interopérabilité mondiale transparente. Ensemble, ils garantissent que les données LEI sont non seulement correctes et complètes d'un point de vue technique, mais aussi présentées de manière structurée et cohérente.
Exactitude : Refléter les faits réels, de manière fiable
Des données précises renforcent la confiance dans le système LEI, améliorent la Conformité réglementaire et favorisent la transparence des transactions entre les organisations.
La précision permet d'évaluer dans quelle mesure les données de référence sur le LEI correspondent aux informations sur les entités légales provenant de sources faisant autorité, en estimant dans quelle mesure les données sont exemptes d'erreurs identifiables. Il peut s'agir de l'un des critères les plus complexes à évaluer, car il dépend souvent de données de référence externes, ce qui ajoute une couche de complexité aux vérifications. Cependant, bien qu'il soit difficile de garantir une précision absolue, GLEIF s'engage à atteindre les Normes de précision les plus élevées possibles grâce à des améliorations continues.
La précision est actuellement évaluée au moyen de 14 contrôles individuels qui, collectivement, ont atteint un score moyen de qualité des données de 99,99 en juin. Les contrôles consistent notamment à vérifier que la forme juridique d'un fonds est correctement catégorisée, qu'il existe des combinaisons raisonnables pour les exceptions relatives aux parents, ou que les codes postaux correspondent au format prescrit par le pays.
Exhaustivité : S'assurer que tous les champs obligatoires sont présents
Des enregistrements LEI complets permettent une analyse précise des risques et favorisent la prise de décisions réglementaires et commerciales en connaissance de cause.
L'exhaustivité fait référence à la complétude des enregistrements de référence du LEI, en s'assurant qu'aucun champ obligatoire ne manque. Outre la vérification de la validité technique des enregistrements conformément aux règles du fichier commun de données (CDF) et de la définition du schéma XML (XSD), ces contrôles vont plus loin et garantissent que chaque enregistrement contient toutes les données essentielles et significatives, y compris les noms des entités, les adresses, les détails de l'enregistrement et les enregistrements des relations, le cas échéant.
Avec 14 contrôles ciblés en place, l'exhaustivité maintient constamment un niveau élevé, atteignant un score moyen de qualité des données de 99,99 en juin. Parmi les exemples de ces vérifications, citons la validation que le nom légal d'une entité est plausible et qu'il n'y a pas de doublons, la garantie que les enregistrements retirés sont correctement liés à l'événement correspondant de l'entité légale, et la confirmation que des informations supplémentaires sont fournies lorsqu'une autorité d'enregistrement ou un code de forme légale n'est pas encore disponible dans les listes de codes officielles.
Représentation : Respecter les formats normalisés
Une représentation cohérente des enregistrements de LEI améliore l'interopérabilité des systèmes, la lisibilité et garantit une intégration transparente dans les systèmes réglementaires, les modèles de risque et les flux de travail automatisés.
La représentation évalue si les éléments de données du LEI sont présentés de manière cohérente et standardisée. Les aspects clés comprennent le respect des modèles, le codage approprié des caractères, les formats, le marquage des langues et la conformité aux normes de code telles que la norme ISO 20275, qui définit les codes de l'Entité légale (ELF).
Évaluée au moyen de 14 contrôles, la représentation a maintenu une performance de qualité quasi parfaite, comme en témoigne son score de 99,99 en juin. Parmi ces contrôles, citons l'évaluation de l'application cohérente des jeux de caractères, la vérification que les noms légaux ou les adresses contiennent la balise linguistique appropriée et que les informations sur les successeurs contiennent des entrées valides.
Transformer les données en opportunités
L'exactitude, l'exhaustivité et la représentation jouent un rôle essentiel pour garantir que les données LEI sont non seulement correctes et complètes, mais aussi structurées de manière cohérente en vue d'une utilisation mondiale transparente. Ces dimensions collaborent avec d'autres critères de Qualité des données pour créer une base solide pour la fiabilité des données qui sous-tend le Système Global LEI, permettant une prise de décision en toute confiance, une conformité rationalisée et des interactions numériques fiables.
L'engagement du GLEIF à améliorer le Cadre de Gestion de la Qualité des données et à explorer des critères de qualité supplémentaires reflète notre engagement inébranlable en faveur de la Qualité totale des données. Cela place l'utilisateur des données au centre de tous les efforts de qualité et témoigne de nos efforts continus pour accroître encore la convivialité, la transparence et la fiabilité des données de référence LEI sur le marché mondial.
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Zornitsa Manolova dirige l’équipe chargée de la gestion de la qualité des données et de la science des données au sein de la Global Legal Entity Identifier Foundation {GLEIF}. Depuis avril 2018, elle a pour mission d’améliorer le cadre établi pour la qualité et la gouvernance des données en introduisant des méthodes d’analyse de données innovantes. Auparavant, Zornitsa est chargée de la gestion des projets d’analyse de données médico-légales dans le cadre d’enquêtes financières internationales chez PwC Forensics. Elle possède un diplôme allemand en informatique avec une spécialisation en apprentissage automatique de l’Université Philipps de Marbourg.
