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Trasformare i dati in opportunità: La metrica del mese - Definizione delle regole per la qualità dei dati
La qualità dei dati è più di un benchmark: è una necessità strategica per la fiducia, la Conformità e l'interoperabilità a livello globale. In questo blog, Zornitsa Manolova, responsabile della Gestione dei dati e della Scienza dei dati presso il GLEIF, sottolinea come un approccio strutturato e basato su regole per le Verifiche sulla qualità dei dati contribuisca a garantire l'integrità dei dati di riferimento LEI in tutto il Sistema LEI globale.
Autore: Zornitsa Manolova
Data: 2025-08-07
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In un'economia globale sempre più interconnessa, la capacità delle organizzazioni di fidarsi dei dati e di utilizzarli in modo efficace è alla base dell'innovazione, della crescita e della competitività.
Un ecosistema di dati di alta qualità è un motore di cambiamento e innovazione che consente alle organizzazioni di identificare e cogliere nuove opportunità. Allo stesso tempo, una bassa qualità dei dati può portare a inefficienze e all'esposizione a rischi normativi e di reputazione.
Il GLEIF è impegnato a ottimizzare la qualità, l'affidabilità e la fruibilità dei dati LEI. Dal 2017 pubblica rapporti mensili dedicati per dimostrare in modo trasparente il livello complessivo di qualità dei dati raggiunto dal Sistema LEI Globale.
Per favorire una più ampia comprensione e consapevolezza da parte del settore delle iniziative di qualità dei dati del Blog GLEIF, questa nuova serie di blog esplora le metriche chiave incluse nei report.
Il blog di questo mese continua ad esaminare la definizione delle regole per la qualità dei dati.
Nell'attuale ecosistema finanziario interconnesso, l'affidabilità dei dati di riferimento della persona giuridica è fondamentale. Riconoscendo ciò, la Global Legal Entity Identifier Foundation (GLEIF), in stretta collaborazione con il Comitato di supervisione regolamentare (ROC) e le organizzazioni che emettono LEI, ha guidato gli sforzi per migliorare gli standard di qualità dei dati nel Sistema globale di identificazione delle persone giuridiche.
A sostegno della sua missione di sostenere standard di dati eccezionali, il GLEIF ha introdotto un quadro strutturato di gestione della qualità dei dati, che definisce un insieme trasparente e misurabile di criteri di qualità dei dati. Questi criteri definiscono ciò che costituisce un dato di alta qualità e fungono da punto di riferimento oggettivo per valutare l'integrità dei dati di riferimento LEI.
Le Verifiche sulla Qualità dei Dati del GLEIF sono meticolosamente progettate per garantire la conformità dei dati di riferimento LEI alle più recenti Regole di Transizione e Convalida dello Stato, che descrivono le regole aziendali e la loro implementazione tecnica per l'emissione, l'aggiornamento, la gestione e la pubblicazione, nel formato Formati Common Data File (CDF).
Questo blog esamina come le Verifiche sulla qualità dei dati siano definite dal Qualità dei dati Rule Setting e come questo contribuisca a rendere più affidabile ed efficiente l'infrastruttura finanziaria globale.
Che cos'è il Qualità dei dati Rule Setting?
Il Qualità dei dati Rule Setting è un approccio strutturato e sistematico che regola il modo in cui ciascuna verifica sulla qualità dei dati viene definita, interpretata e applicata nel Sistema LEI globale. Questo meccanismo garantisce che ogni controllo di qualità dei dati sia progettato con una struttura specifica, che incorpora quattro componenti chiave:
Livello di maturità - definisce l'evoluzione dei miglioramenti nei processi associati a ciò che viene misurato.
Criterio di qualità - definisce la rispondenza dei dati a uno dei principi di qualità stabiliti (ad esempio, accuratezza, validità).
Intenzione di controllo - definisce l'obiettivo o la logica alla base della regola.
Logica formalizzata - espressa come combinazione di una precondizione e di una condizione.
I controlli seguono un formato logico "se-allora": Se una certa precondizione (X) è soddisfatta, allora deve essere soddisfatta anche una specifica condizione (Y).
Ad esempio, se una persona giuridica è contrassegnata come "ritirata" (precondizione), allora un evento corrispondente della persona giuridica deve essere presente nel record (condizione). Se un record non soddisfa il prerequisito, il controllo è considerato non applicabile. Se un record soddisfa la precondizione ma non la condizione, il risultato è un controllo fallito. Se entrambe le condizioni sono soddisfatte, il risultato è positivo.
Definendo con precisione la logica di ciascun controllo della qualità dei dati, la definizione delle regole garantisce la riproducibilità, in quanto ogni punto dati viene calcolato nello stesso modo, ogni volta, in tutto il sistema LEI globale. Ciò consente una valutazione trasparente, coerente e scalabile della qualità dei dati su milioni di record LEI, facilitando il miglioramento continuo e l'allineamento agli Standard globali.
Per supportare una trasparenza e una flessibilità operativa ancora maggiori, a ogni Verifiche sulla qualità dei dati vengono assegnati dei tag che riflettono il suo stato nel ciclo di vita dell'implementazione. Questi tag aiutano a classificare i controlli e a semplificarne il monitoraggio, la consultazione e la rendicontazione. Essi comprendono:
Anteprima - Il controllo è stato completamente sviluppato, testato e rilasciato dal GLEIF. I risultati sono visibili alle organizzazioni che emettono LEI, ma non sono ancora utilizzati in alcun rapporto pubblico. Questa fase consente un accesso anticipato e supporta il lavoro preparatorio prima della consultazione formale.
Consultazione - Il controllo è in fase di consultazione attiva con le organizzazioni che emettono LEI. In questa fase vengono raccolti i feedback per perfezionare la logica, l'impatto e l'applicabilità del controllo.
Rapporto - Il controllo ha superato la consultazione ed è stato ufficialmente adottato. I suoi risultati contribuiscono ora a produrre output rivolti al pubblico, come il Rapporto sulla qualità dei dati LEI a livello globale e i Rapporti sulla qualità dei dati specifici degli emittenti LEI.
Consultazione annuale sulla definizione delle regole 2025
In definitiva, la definizione delle regole è il fondamento su cui si basano gli indicatori chiave di prestazione (KPI) presentati in questa serie di Metriche del mese, dal Total Qualità dei dati Score (TDQS) ai livelli di maturità e ai risultati dei singoli criteri di qualità. Ciò significa che il miglioramento continuo, in collaborazione con i partecipanti all'ecosistema, è imperativo per promuovere la fiducia e la trasparenza.
Il 3 luglio 2025, il GLEIF e le organizzazioni che emettono LEI hanno aperto il periodo di consultazione per la definizione delle regole. Nelle prossime sei settimane, le parti interessate esamineranno 22 controlli nuovi e 24 aggiornati prima che vengano implementati in produzione nel corso del 2025, fornendo agli emittenti di codici LEI una pista chiara per preparare i loro sistemi e processi. L'insieme di queste aggiunte e aggiornamenti dovrebbe migliorare la standardizzazione e l'affidabilità del Sistema LEI globale.
I punti salienti includono:
Controllo LENU con intelligenza artificiale - LENU (Persona giuridica Name Understanding), un modello open-source di apprendimento automatico sviluppato da GLEIF e Sociovestix Labs, propone ora i codici della Persona giuridica (ELF) in 22 giurisdizioni, riducendo gli sforzi di mappatura manuale e aumentando la coerenza a livello mondiale.
Convalida dei modelli più ricca: le regole di rigex migliorate aumentano il livello dei codici postali e degli identificatori locali, catturando un maggior numero di casi limite e riducendo i falsi positivi.
Cinque nuovi elenchi di codici - questi elenchi curati apportano una struttura supplementare, coprendo situazioni quali:
Entità che non possono avere genitori o figli
Autorità di registrazione previste per specifici codici ELF
Forme giuridiche appropriate per gli enti governativi
Autorità che non rilasciano identificatori
Al termine della consultazione, i controlli pertinenti vengono classificati sotto il tag "Report", rendendoli visibili sia nella sezione dei report che nella dashboard. All'interno dei Rapporti sulla qualità dei dati, questi controlli sono evidenziati sotto la voce "Top 5 Failing Checks", fornendo un'istantanea di alto livello delle aree critiche che richiedono attenzione.
In evidenza a luglio: Controllo C000438
Ogni voce dei Rapporti sulla qualità dei dati indica il numero di emittenti di codici LEI interessati da controlli falliti e identifica l'organizzazione con il più alto tasso di fallimento. Nel mese di luglio, il controllo C000438 è risultato il più fallito. Questo controllo garantisce che ogni relazione di parentela diretta segnalata da un emittente LEI sia coerente con la parentela ultima rivelata. Segnala agli emittenti di codici LEI eventuali discrepanze nella struttura delle relazioni, seguendo la catena dei genitori diretti, rispetto alla capogruppo della struttura aziendale. In totale, nel mese di luglio sono stati registrati 22 fallimenti medi, in diminuzione rispetto ai 64 fallimenti medi di giugno. Questo dato fornisce un'indicazione preziosa sull'evoluzione della qualità dei dati degli emittenti nel tempo.
Trasformare i dati in opportunità
Il GLEIF e il ROC dirigono diversi gruppi di lavoro specializzati, tra cui il Gruppo di lavoro sulla qualità dei dati. Questi gruppi anticipano le esigenze emergenti e le traducono in miglioramenti pratici, dalle nuove Verifiche sulla qualità dei dati agli standard tecnici aggiornati. Questo approccio collaborativo e multidisciplinare rende l'ecosistema LEI adatto allo scopo in un'economia sempre più digitale e interconnessa.
Unendo standard rigorosi, trasparenza e feedback della comunità, GLEIF continua a trasformare i dati di alta qualità in un vantaggio strategico, sbloccando l'efficienza, mitigando il rischio e aprendo le porte all'innovazione per i partecipanti al mercato in tutto il mondo.
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Zornitsa Manolova guida il team Gestione della qualità dei dati e Scienza dei dati presso la Global Legal Entity Identifier Foundation (GLEIF). Dall'aprile 2018 ha la responsabilità di promuovere e migliorare l'esistente quadro di qualità e governance dei dati introducendo approcci analitici innovativi. In precedenza, ha gestito progetti di analisi dei dati forensi in indagini finanziarie internazionali presso PwC Forensics. Zornitsa ha conseguito la laurea in scienze informatiche con specializzazione in Apprendimento automatico presso l'Università di Marburgo (Philipps-Universität Marburg).
