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Transformer les données en opportunités : Métrique du mois - Mapping Network
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, souligne l'importance du réseau de cartographie de GLEIF pour permettre l'interopérabilité entre les plateformes d'identification parallèles, rationaliser les processus de vérification des entités et réduire les coûts de gestion des données pour les utilisateurs de données.
Auteur: Zornitsa Manolova
Date: 2025-10-08
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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 se penche sur le Réseau de cartographie de GLEIF
Le système Global LEI (GLEIS) a été conçu pour rendre les données sur les entités légales transparentes, accessibles et réutilisables par tout le monde, n'importe où. Toutes les données LEI et les fichiers de relations connexes sont publiés en tant que jeux de données ouvertes, permettant aux acteurs du marché, aux régulateurs et aux chercheurs d'interopérer soutenus par une base partagée et fiable de données de haute qualité. Cet engagement en faveur des données ouvertes renforce l'inclusion financière, favorise la collaboration et garantit que des données de référence d'entité de haute qualité sont disponibles pour tous.
Comme décrit dans notre récent blog'Construire un avenir transparent avec les données ouvertes, l'IA et le LEI', plus tôt cette année, GLEIF et Open Ownership ont lancé une nouvelle initiative stratégique, le Réseau mondial d'intégration des données ouvertes (GODIN) - un cadre qui mesure et promeut la disponibilité de données d'entité fiables, lisibles par machine et sous licence ouverte dans le monde entier. GODIN incarne notre conviction que les données ouvertes ne sont pas seulement un principe mais un catalyseur d'innovation, permettant aux organisations, aux régulateurs et aux développeurs de collaborer sur une base partagée d'informations fiables.
L'importance de l'Appariement des LEI
L'Appariement des LEI est essentiel pour assurer l'interopérabilité entre les plateformes d'identification parallèles. En reliant des identifiants largement utilisés à des LEI mondialement reconnus directement à partir de leurs sources de données respectives, le GLEIF et ses partenaires transforment des identifiants fragmentés en un réseau connecté et ouvert. Les identifiants auxquels le LEI est déjà apparenté sont les suivants : Business Identifier Code (BIC) et Marketer Identifier Code (MIC) de SWIFT ; International Securities Identification Number (ISIN) de l'Association of National Numbering Agencies ; S&P Global Market Intelligence's S&P CIQ Company ID ; OpenCorporates' IDs ; et Qichacha's QCC code.
Ces correspondances certifiées permettent une interopérabilité transparente entre des données provenant de différents systèmes et juridictions, facilitant ainsi une série d'applications, notamment la Conformité transfrontalière, l'analyse des risques, la recherche sur les marchés financiers et la diligence raisonnable. Au-delà de la connexion des données, l'appariement des LEI renforce également la transparence et la confiance tout en réduisant les coûts et la complexité de la réconciliation des données.
Afin de promouvoir davantage la valeur de la cartographie ouverte et d'encourager une participation plus large, GODIN développe actuellement un espace open-source qui démontre le potentiel de transformation de la collaboration entre les organisations. Le premier carnet de notes Jupyter publié est le résultat d'un travail d'équipe entre GLEIF et la nouvelle organisation membre de GODIN : Données ouvertes. Le carnet de notes révèlera comment les cartographies existantes peuvent être utilisées pour générer des connaissances du monde réel. Cela permettra à quiconque d'explorer, d'analyser et de visualiser les relations entre les identifiants et les LEI en utilisant des données ouvertes en direct. En montrant le potentiel de ces cartographies, nous souhaitons encourager davantage de fournisseurs de données à rejoindre l'initiative, à étendre la couverture et à accélérer l'innovation dans l'ensemble de l'écosystème financier mondial. Ensemble, l'ouverture et la cartographie transforment les données sur les entités légales en un puissant bien public.
Un coup de projecteur sur nos partenaires cartographiques :
SWIFT (BIC & MIC): Depuis février 2018, GLEIF et SWIFT publient un fichier de relations open-source mettant en correspondance les enregistrements de codes d'identification d'entreprise (BIC) avec les enregistrements LEI. Cela permet aux institutions financières de relier les identifiants bancaires aux données d'entités reconnues à l'échelle mondiale, en soutenant les paiements, la messagerie et les rapports réglementaires. Actuellement, un total de 39 211 appariements BIC-to-LEI sont disponibles
De même, depuis novembre 2022, le GLEIF a maintenu le mappage des identifiants Market Identifiant Code (MIC) aux LEI, permettant de relier directement les opérateurs de marché et les plates-formes de négociation à leurs entités juridiques respectives. Avec 1 001 correspondances déjà établies, cela permet de soutenir le reporting réglementaire dans le cadre de régimes tels que MiFID II (marchés) et SFTR (financement de titres), en facilitant l'agrégation des contreparties, la surveillance des risques et la réconciliation des identifiants des plateformes de négociation ou de marché.
Association of National Numbering Agencies (ANNA): Depuis avril 2019, GLEIF fournit des fichiers quotidiens mettant en correspondance les codes des numéros internationaux d'identification des valeurs mobilières (ISIN) avec les LEI, indiquant quelle entité juridique a émis chaque titre. Au 2 octobre, nous avons 94 015 émetteurs uniques avec des LEI, et 7 441 649 appariements sont en place. Cette initiative accroît la transparence et renforce l'analyse des risques sur les marchés de capitaux.
S&P Global Market Intelligence (S&P CIQ): Lancé en novembre 2022, le mappage entre les identifiants des sociétés de S&P Global Market Intelligence (S&P CIQ) et les enregistrements LEI relie l'un des ensembles de données propriétaires sur les sociétés les plus complets au GLEIS. Mise à jour chaque semaine, cette relation de 3 056 323 enregistrements aide les organisations à aligner leurs enregistrements internes basés sur le S&P CIQ avec les LEI normalisés, rationalisant ainsi la conformité, l'évaluation des risques et les rapports réglementaires. En faisant le lien entre ces deux principaux systèmes d'identification, cette correspondance apporte clarté et cohérence à des millions de profils d'entreprises utilisés dans le secteur financier.
OpenCorporates ID (OCID) : En avril 2023, le GLEIF et OpenCorporates ont lancé le premier fichier de relations bihebdomadaire en source ouverte, reliant les identifiants d'entités OpenCorporates aux LEI. La cartographie utilise les données de la base de données OpenCorporates de plus de 220 millions d'entreprises (à travers ~145 juridictions). 1 529 589 des LEI mondiaux sont désormais liés à la base de données OpenCorporates, bien que certains LEI appartiennent à des entités non couvertes par les registres d'entreprises (par exemple, des fonds), ce qui limite la couverture totale.
Qichacha (QCC): Lancé en avril 2025, l'Appariement des QCC aux LEI étend le réseau de données ouvertes du GLEIF au paysage des entreprises chinoises. En reliant les identifiants des entreprises locales du QCC aux LEI mondialement reconnus, cet ensemble de données, publié mensuellement, crée un pont vital entre les enregistrements des entités chinoises et les données de référence internationales. Avec 1 930 040 correspondances déjà disponibles, l'initiative ouvre de nouvelles possibilités d'analyses transfrontalières transparentes, de contrôles de conformité et d'études de marché impliquant des entités basées en Chine.
Transformer les données en opportunités
Le RIGD ouvre de nouvelles perspectives d'innovation et de collaboration. Alors que de plus en plus d'organisations fournissent des identificateurs à l'initiative de cartographie GLEIF, l'espace open-source de GODIN montre comment tirer parti de ces ensembles de données. Si votre organisation souhaite contribuer à améliorer la transparence, l'efficacité et la confiance dans les écosystèmes de données mondiaux en rejoignant GODIN - ou si vous avez des idées de scripts open-source qui pourraient apporter de la valeur au public - nous serions ravis d'entendre parler de vous. N'hésitez pas à nous contacter à l'adresse godin@gleif.org.
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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.
