Terjemahan selain bahasa Inggris di situs web ini didukung oleh AI. Kami tidak menjamin keakuratan dan tidak bertanggung jawab atas kesalahan atau kerusakan yang diakibatkan dari penggunaan konten terjemahan. Jika terdapat ketidakkonsistenan atau ambiguitas, versi bahasa Inggris yang akan berlaku.
Mengubah Data menjadi Peluang: Metrik Bulan Ini - Kriteria Kualitas Data (Lanjutan)
Kualitas data berkualitas tinggi lebih dari sekadar tolok ukur - data berkualitas tinggi merupakan kebutuhan strategis untuk kepercayaan, kepatuhan, dan interoperabilitas global. Pada blog bulan ini, Zornitsa Manolova - Kepala Manajemen Kualitas Data dan Ilmu Pengetahuan Data di GLEIF, terus mengeksplorasi peran Kriteria Kualitas Data dan kepentingannya yang sangat penting sebagai bagian dari Kerangka Kerja Manajemen Kualitas Data GLEIF dalam memastikan data LEI tetap dapat diandalkan, mutakhir, dan sesuai untuk digunakan secara global oleh lembaga keuangan, pembuat kebijakan, dan partisipan pasar.
Penulis: Zornitsa Manolova
Tanggal: 2025-07-07
Ditampilkan:
Dalam ekonomi global yang semakin saling terhubung, kemampuan organisasi untuk mempercayai dan menggunakan data secara efektif merupakan fondasi untuk inovasi, pertumbuhan, dan daya saing.
Ekosistem data berkualitas tinggi adalah pendorong perubahan dan inovasi yang memungkinkan organisasi untuk mengidentifikasi dan memanfaatkan peluang baru, sementara kualitas data yang rendah dapat menyebabkan inefisiensi dan paparan terhadap risiko regulasi dan reputasi.
GLEIF berkomitmen untuk mengoptimalkan kualitas, keandalan, dan kegunaan data LEI. Sejak tahun 2017, GLEIF telah menerbitkan laporan bulanan khusus untuk menunjukkan secara transparan tingkat Kualitas Data secara keseluruhan yang dicapai dalam Sistem LEI Global.
Untuk membantu pemahaman dan kesadaran industri yang lebih luas mengenai inisiatif Kualitas Data GLEIF, seri blog baru ini mengeksplorasi metrik utama yang disertakan di dalam laporan.
Blog bulan ini melanjutkan pembahasan tentang Kriteria Kualitas Data.
Dalam ekonomi yang digerakkan oleh data saat ini, penggunaan data Badan Hukum berkualitas tinggi sangat penting untuk mendorong inovasi, memastikan kepatuhan, dan menumbuhkan kepercayaan di pasar global. GLEIF memastikan standar setinggi mungkin melalui Kerangka Kerja Manajemen Kualitas Data yang terstruktur, yang mendefinisikan dua belas Kriteria Kualitas Data yang berbeda dan terukur untuk menilai catatan Pengenal Badan Hukum (LEI) secara objektif.
Sorotan pada Akurasi, Kelengkapan, dan Representasi
Akurasi, Kelengkapan, dan Representasi merupakan komponen penting dari kerangka kerja data LEI yang tangguh yang mendukung kebutuhan peraturan dan interoperabilitas global yang lancar. Ketiganya memastikan bahwa data LEI tidak hanya benar dan lengkap secara teknis, tetapi juga disajikan dengan cara yang terstruktur dan konsisten.
Akurasi: Mencerminkan fakta dunia nyata, dengan andal
Data yang akurat memperkuat kepercayaan pada sistem LEI, meningkatkan kepatuhan terhadap peraturan, dan mendukung transaksi yang transparan di antara organisasi.
Akurasi menilai seberapa dekat data rujukan LEI sesuai dengan informasi badan hukum dari sumber yang otoritatif, memperkirakan sejauh mana data bebas dari kesalahan yang dapat diidentifikasi. Ini bisa menjadi salah satu kriteria yang lebih rumit untuk dievaluasi, karena sering kali bergantung pada data rujukan eksternal, yang menambahkan lapisan kerumitan pada pemeriksaan. Namun, meskipun ketepatan absolut mungkin merupakan tantangan, GLEIF berkomitmen untuk mencapai standar akurasi setinggi mungkin melalui peningkatan yang berkelanjutan.
Akurasi saat ini dievaluasi melalui 14 pemeriksaan individual, yang secara kolektif mencapai Skor Kualitas Data Rata-rata 99,99 di bulan Juni. Pemeriksaan termasuk memverifikasi bahwa bentuk hukum suatu dana dikategorikan dengan benar, bahwa ada kombinasi yang wajar untuk pengecualian induk, atau bahwa kode pos sesuai dengan format yang ditentukan negara.
Kelengkapan: Memastikan semua bidang yang diperlukan ada
Catatan LEI yang komprehensif memungkinkan analisis risiko yang akurat dan mendukung pengambilan keputusan regulasi dan komersial yang terinformasi dengan baik.
Kelengkapan merujuk pada kelengkapan catatan rujukan LEI, yang memastikan bahwa tidak ada bidang wajib yang hilang. Selain memverifikasi bahwa catatan tersebut secara teknis valid sesuai dengan aturan File Data Umum (CDF) dan definisi skema XML (XSD), pemeriksaan ini melangkah lebih jauh, memastikan bahwa setiap catatan berisi semua data yang penting dan bermakna, termasuk nama badan hukum, alamat, perincian pendaftaran, dan catatan hubungan, jika ada.
Dengan 14 pemeriksaan terfokus yang ada, kelengkapan secara konsisten menjunjung standar yang tinggi, mencapai Skor Kualitas Data Rata-Rata 99,99 pada bulan Juni. Contoh pemeriksaan ini termasuk memvalidasi bahwa nama badan hukum suatu entitas masuk akal dan tidak diduplikasi, memastikan bahwa catatan pensiunan ditautkan dengan benar ke peristiwa badan hukum yang sesuai, dan mengonfirmasi bahwa informasi tambahan diberikan ketika otoritas pendaftaran atau kode bentuk hukum belum tersedia dalam daftar kode resmi.
Representasi: Ikuti format standar
Representasi yang konsisten di seluruh catatan LEI meningkatkan interoperabilitas sistem, meningkatkan keterbacaan, dan memastikan integrasi yang lancar ke dalam sistem peraturan, model risiko, dan alur kerja otomatis.
Representasi mengevaluasi apakah elemen data LEI disajikan dengan cara yang konsisten dan terstandardisasi. Aspek-aspek utama termasuk kepatuhan terhadap pola, pengodean karakter yang sesuai, format, penandaan bahasa, dan kepatuhan terhadap standar kode seperti ISO 20275, yang mendefinisikan kode Entity Legal Form (ELF).
Dinilai melalui 14 pemeriksaan, representasi ini mempertahankan kinerja kualitas yang nyaris sempurna, yang tercermin dalam skor 99,99 pada bulan Juni. Contoh dari pemeriksaan ini termasuk menilai penerapan set karakter yang konsisten, seperti memastikan bahwa nama atau alamat resmi berisi tag bahasa yang sesuai dan informasi penerus berisi entri yang valid.
Mengubah data menjadi peluang
Akurasi, kelengkapan, dan representasi memainkan peran penting dalam memastikan bahwa data LEI tidak hanya benar dan lengkap, tetapi juga terstruktur secara konsisten untuk penggunaan global yang lancar. Dimensi-dimensi ini bekerja sama dengan Kriteria Kualitas Data lainnya untuk menciptakan fondasi yang kuat untuk keandalan data yang menopang Sistem LEI Global, yang memungkinkan pengambilan keputusan yang meyakinkan, kepatuhan yang efisien, dan interaksi digital yang tepercaya.
Dedikasi GLEIF untuk meningkatkan Kerangka Kerja Manajemen Kualitas Data dan mengeksplorasi kriteria kualitas tambahan mencerminkan komitmen kami yang tak tergoyahkan terhadap Kualitas Data Total. Hal ini menempatkan pengguna data sebagai pusat dari semua upaya kualitas dan merupakan bukti dari upaya berkelanjutan kami untuk lebih meningkatkan kegunaan, transparansi, dan kepercayaan data rujukan LEI di seluruh pasar global.
Jika Anda ingin berkomentar di sebuah postingan di blog, harap kunjungi fungsi blog situs web GLEIF yang berbahasa Inggris untuk mengirimkan komentar Anda. Harap berikan nama depan dan nama belakang Anda. Nama Anda akan muncul di samping komentar Anda. Alamat email tidak akan dimuat. Harap diingat bahwa dengan mengakses atau berkontribusi di ruang diskusi, berarti Anda bersedia mematuhi persyaratan Kebijakan Blogging GLEIF, jadi harap dibaca dengan teliti.
Zornitsa Manolova memimpin tim Manajemen Kualitas Data dan Ilmu Data di Global Legal Entity Identifier Foundation (GLEIF). Sejak April 2018, beliau bertanggung jawab untuk peningkatan serta perbaikan kualitas data dan kerangka kerja tata kelola data yang diakui dengan memperkenalkan pendekatan analitik data yang inovatif. Sebelumnya, Zornitsa mengelola proyek analisis data forensik pada investigasi keuangan internasional di PwC Forensics. Beliau meraih gelar Diploma Jerman dalam Ilmu Komputer dengan fokus pada Pembelajaran Mesin dari Universitas Philipps di Marburg.
