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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 ce blog, 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: 2025-09-05
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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. Dans le même temps, 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 distincts et mesurables de Qualité des données pour évaluer objectivement les enregistrements d'Identifiant d'entité légale (LEI).
Les blogs précédents de la série Métrique du mois ont exploré les critères suivants : précision", "Exhaustivité", "Cohérence", "Intégrité", "Représentation" et "Validité". L'édition de ce mois-ci met l'accent sur les six critères essentiels restants - "Accessibilité", "Exhaustivité", "Actualité", "Provenance", "Opportunité" et "Unicité" - et examine comment chacun d'entre eux est évalué au moyen de contrôles structurés et mesurables afin de contribuer à maintenir l'intégrité et l'utilité globale des données LEI.
Pleins feux sur l'accessibilité, l'exhaustivité, l'actualité, la provenance, l'opportunité et l'unicité
En s'assurant que les données restent accessibles, complètes, actuelles, bien sourcées, opportunes et identifiables de manière unique, le GLEIF maintient activement un cadre de confiance qui maintient et renforce les Normes de qualité des données alors que la demande mondiale pour des données d'entités fiables augmente.
Accessibilité : S'assurer que les données sont accessibles et disponibles de manière responsable
Des données LEI accessibles permettent à un large éventail de parties prenantes, des régulateurs aux entreprises de fintech, d'intégrer rapidement et efficacement des informations fiables dans leurs systèmes.
L'accessibilité mesure la mesure dans laquelle les données LEI sont facilement et légalement accessibles, tout en garantissant la mise en place de protections et de contrôles robustes. En pratique, cela signifie que les données devraient être ouvertement disponibles, par exemple via des API ou des fichiers téléchargeables, tout en maintenant une gouvernance appropriée sur leur utilisation.
L'accessibilité est actuellement évaluée au moyen de 12 contrôles dédiés, ce qui a permis d'obtenir une note moyenne de qualité des données de 99,99 en août. Les contrôles consistent notamment à vérifier que les identifiants locaux sont fournis et plausibles, et que les entités des succursales sont enregistrées.
Complétude : Saisir toutes les informations obligatoires
Des données complètes sont essentielles pour soutenir les cas d'utilisation critiques, tels que la diligence raisonnable, la résolution des entités et l'analyse du réseau.
L'exhaustivité permet d'évaluer si chaque élément de données requis apparaît dans un enregistrement LEI. Vérifier que les champs obligatoires, tels que le nom légal, l'adresse et les détails de l'enregistrement, sont inclus permet de s'assurer que chaque enregistrement LEI est entièrement renseigné et utilisable sur le plan opérationnel.
Grâce aux 11 contrôles ciblés mis en place, le système Completeness obtient régulièrement un score moyen de qualité des données de 99,99, y compris au mois d'août. Parmi les exemples de contrôles, citons la fourniture obligatoire de la catégorie d'entité légale, la vérification de l'utilisation d'un code de forme légale valide et l'évaluation de l'exhaustivité des informations relatives à la relation avec les parents ultimes.
Monnaie : Maintenir les données à jour et exactes au fil du temps
Des données à jour garantissent que les institutions financières, les régulateurs et les utilisateurs de données peuvent s'appuyer sur le LEI pour prendre des décisions opportunes sur des marchés en évolution rapide.
La devise évalue si les données du LEI restent pertinentes et à jour. Un point de données "actuel" reflète des informations précises à un moment donné, tandis que des entrées périmées peuvent induire les utilisateurs en erreur.
L'actualité est évaluée au moyen de deux contrôles visant à vérifier que la prochaine date de renouvellement des entités périmées est raisonnable et que les données de niveau 1 et 2 sont soumises à des cycles de renouvellement similaires. La performance de haute qualité soutenue en août s'est reflétée dans le score de 100,00.
Provenance : Suivre l'origine et l'historique des données
La compréhension de la provenance des données favorise l'audit et la responsabilité, et renforce la confiance dans l'échange transfrontalier d'informations.
La provenance se concentre sur l'historique ou le pedigree de chaque élément de données. Elle fournit le contexte de l'origine des données et de leur évolution dans le temps, ajoutant une couche de confiance en révélant de manière transparente la lignée des données de référence.
La provenance est mesurée au moyen de 11 contrôles spécifiques et a toujours donné d'excellents résultats, atteignant un score moyen de qualité des données de 99,99 en août. Ces contrôles comprennent la vérification du formatage correct des identifiants d'entité, l'assurance que des événements d'entité légale plausibles sont rapportés pour les entités retirées, et la confirmation que tous les successeurs sont listés de manière appropriée pour les événements terminés.
Rapidité d'exécution : Mettre les données à disposition lorsque cela est nécessaire
La mise à jour en temps utile des enregistrements LEI permet d'éviter de se fier à des informations obsolètes et de réduire les risques opérationnels et de réputation.
Alors que l'actualité évalue si les données LEI sont pertinentes et à jour, la rapidité d'exécution concerne la rapidité avec laquelle les données sont disponibles aux fins prévues. Cela garantit que lorsque les utilisateurs ont besoin d'informations sur les LEI, que ce soit à des fins de Conformité, de diligence raisonnable ou d'analyse, les données sont accessibles sans délai excessif.
L'actualité est évaluée au moyen de deux contrôles ciblés, qui vérifient la fourniture obligatoire de dates d'effet pour les événements d'entité légale achevés et confirment que les dates de création d'entité déclarées sont plausibles. La qualité des données reste élevée, comme en témoigne le score de 99,99 obtenu en août.
Unicité : Garantir des valeurs distinctes et non duplicatives
Un LEI unique constitue un point d'ancrage fiable pour relier les données des entités entre les juridictions, les ensembles de données et les systèmes.
L'unicité garantit que chaque élément de données, tel qu'un code LEI, n'apparaît qu'une seule fois et est distinctement unique dans le système Global LEI. Cette vérification permet d'éviter les doublons et les ambiguïtés, ce qui préserve l'intégrité et la facilité d'utilisation de l'ensemble de données.
Avec 8 contrôles spécifiques en place, l'unicité fait preuve d'une performance élevée et constante, obtenant un score de qualité des données de 99,99 en août. Les contrôles aident notamment à prévenir les violations d'unicité en dehors des transferts autorisés, à détecter les redondances dans l'adresse légale et les adresses en langue alternative, et à s'assurer qu'il n'existe qu'un seul enregistrement de succursale par entité et par pays.
Transformer les données en opportunités
L'accessibilité, l'exhaustivité, l'actualité, la provenance, l'opportunité et l'unicité restent les piliers fondamentaux du maintien de l'intégrité, de la facilité d'utilisation et de la fiabilité des données LEI.
L'affinement continu de ces critères par le GLEIF, par le biais d'évaluations structurées et de consultations collaboratives, reflète son engagement ferme à faire progresser la qualité des données d'une manière significative et mesurable. Alors que le rôle du LEI s'étend à tous les secteurs, le GLEIF s'engage à maintenir un cadre de qualité des données qui n'est pas seulement résilient et tourné vers l'avenir, mais aussi centré sur les besoins des utilisateurs de données dans le monde entier.
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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.
