相互接続が進むグローバル経済において、組織がデータを信頼し、効果的に活用する能力は、イノベーション、成長、競争力の基盤です。
一方、データ品質が低いと、非効率となり、規制リスクや風評リスクにさらされることになります。
GLEIF は、LEI データの品質、信頼性及び有用性の最適化にコミットしている。2017 年以降、グローバル LEI システムで達成されたデータ品質の全体的なレベルを透明性をもって示すため、専用の月次レ ポートを公表している。
GLEIF のデータ品質イニシアチブのより広範な業界の理解と認識を助けるため、この新し いブログ・シリーズは、報告書に含まれる主要な指標を探求する。
今月のブログは、データ品質基準について検討する。
信頼されるデータへの GLEIF のコミットメントの中核には、取引主体識別子（LEI）データの完全性、最新 性、信頼性を確保する強固なデータ品質管理フレームワークがある。
GLEIF のデータ品質管理フレームワークは、顧客（我々の場合、データ・ユーザー）を全ての 品質取組みの中心に据える「総合品質」の原則に支えられている。このフレームワークは、利害関係者の要求を直接反映し、グローバル LEI システム全体で可能な限り最高水準のデータ品質を確保するよう設計されている。
これを達成するため、GLEIF は、合計 180 以上の構造化された確認を通じて、有効性、完全性、 一貫性を含む明確なデータ品質の基準に照らして LEI データを評価する。これらの基準は、標準を支持し、グローバルな相互運用性のための測定可能なベンチマークを確立 する。最終的に、これは、様々な業界にわたる規制当局への報告、金融リスク分析及び顧客の本人確認 （KYC）業務を強化することにより、グローバル経済全体を通じて信頼と透明性を高める高品質の LEI データの利用を促進する。
データ品質基準とは何か？
データ品質基準は、データレコードまたはデータ要素が期待される品質基準を満たしているかどうかを評価するために使用される、具体的で測定可能な期待値または側面を定義します。
LEI 参照データの評価に使用される基準が適切かつインパクトのあるものであることを確保す るため、GLEIF は国際的に認知されたデータ品質の概念及び標準の詳細な分析を行った。これは、グローバル LEI システム内のデータ品質のレベルを評価するための透明かつ客観的なベンチマークを確立するための 12 の明確なデータ品質基準の策定に資するものである。これらは以下のとおりである：正確性、アクセス可能性、完全性、包括性、一貫性、通貨性、完全性、証明力、表現力、適時 性、独自性及び有効性。
各基準は、適用における一貫性と拡張性を確保するために、ルールベースまたはアルゴリズムによる評価を可能にする。GLEIF は、確立されたベンチマークに照らして LEI データを体系的に評価するため、これらの 基準を適用する。これらのデータ品質の確認は、データ要素の正確な自動検証を可能にする構造化された if-then-else ロジック・ルールとして実装される。各チェックは、単一の品質基準に固有に割り当てられ、ルールと対応する品質次元との間に 明確かつ追跡可能なリンクを構築する。この構造は、月次データ品質レポートと公開ダッシュボードの基盤を形成しています。
妥当性、完全性、一貫性にスポットライトを当てる
データ品質基準の全 12 項目は不可欠であるが、本ブログは、高品質の LEI データを確保するため の「有効性」、「完全性」及び「一貫性」の役割に焦点を当てる：
有効性とは、データ値がそのドメイン・バリュー・セットにどのように適合するかの尺度を指す。これは、各 LEI データ要素が事前に定義されたフォーマット及びコード・リストに適合することを確保する。妥当性は、33 の個別確認を通じて評価され、5 月にはこの基準の平均データ品質スコア99.99を達成した。チェックは、地域コードが ISO3166-1/2（国名及びその下位区分の名称を表すコードを定義する国 際標準）に従っていること、又はレコードが認定 LEI 発行者により管理されていることの検証を含む。
一般的に、有効性は、システムの相互運用性を改善し、自動化されたワークフローにおける 処理エラーのリスクを軽減する。
完全性は29 の確認から成り、5 月には平均データ品質スコア99.98を達成し、高水準のデータ 完全性と精度を反映している。専用のチェックには、報告例外が別個のものであり、同時の関係レコードを持たないかどうか、あるいは、有効な国際支店関係は国ごとに1つしか存在しないかどうかの検証などが含まれる。
完全性は、LEI 記録における矛盾する情報を防止し、利用者がその内部ロジックに確信を持って データに依拠することを支援する。これは、定義されたデータ関係ルールに LEI データが適合する度合いを指し、必須フィールドが適切に入力されているかどうか、 フィールド間の関係（例えば、親子エンティティ）が首尾一貫しているかどうか、矛盾する又は論理的に 不可能な組み合わせが存在しないかどうかを検証する。
一貫性とは、一意のデータが複数のデータセットにまたがっても同じ値を保持する度合いを評価するものである。これにより、取引主体や管轄コードが統一的に適用され、類似の取引主体が一貫した命名規則に従っていることが保証される。このチェックは25の専用チェックによってサポートされており、5月の平均データ品質スコアは99.99であった。チェックは、宣言された登録機関コードが取引主体 の法的管轄区域に対応すること、又はファンドの主体が適切な主体区分を使用することを含む。
一貫性のあるデータは、LEI の記録がどこで、又は誰が作成したかにかかわらず、比較可能で 相互運用可能であることを確保する。これは、正確なデータ集計を容易にし、信頼性のあるクロスボーダー分析をサポートし、 規制当局、金融機関及びその他の関係者にとって、LEI データセットの分析価値と有用性を 大幅に高める。
一貫性は、グローバル LEI システムのような分散システムにおいては、特に重要である。法域、セクター及び主体にまたがる共通の標準への統一的な遵守がなければ、データの完全 性は損なわれる。
データを機会に変える
データ品質の維持は、連結された透明な金融エコシステムの未来を形作るために不可欠である。
GLEIF のデータ品質基準は、LEI データが正確、完全であり、国・地域やセクターを超えた戦略 的利用に適していることを確保するものであり、断片化された情報を信頼される普遍的なリソー スに転換する上で、有効性、整合性及び一貫性が基本である。
明確なベンチマークを設定し、透明性のある測定可能な洞察を提供することで、GLEIF は利用者が正確なデータがその選択をサポートするという確信を持って、情報に基づいた意思決定を行うことを支援します。これらの標準はデータを強化し、規制当局への報告からリスク分析、デジタル・アイデンティティ管理に至るまで、あらゆる場面でシステム的な信頼性を可能にします。
検証可能な高品質の実体データへの需要が高まる中、GLEIF の高品質データへのコミットメントは、LEI をグローバルなデジタル・トラストの重要なイネーブラーとして位置づける。
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Global Legal Entity Identifier Foundation (GLEIF)において、データ品質管理・データサイエンス・チームを率いています。2018年4月以来、画期的なデータ・アナリティクス手法を導入することにより、確立されたデータ品質とデータ・ガバナンスの枠組みの強化と改善の責任を担っています。前職は、PwC Forensicsの国際金融調査に関するフォレンジック・データ分析プロジェクトの管理を担当。フィリップ大学マールブルクで機械学習を中心としたコンピュータ科学の学位を取得。
