相互接続が進む世界経済において、組織がデータを信頼し効果的に利用する能力は、革新、成長、 競争力の基盤である。
高品質なデータ・エコシステムは、組織が新たな機会を特定し、それを捉えることを可能にする変化とイノベーションの推進力である一方、データの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実証するため、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、引き続きデータ品質基準を検討する。
今日のデータ主導型経済において、高品質の取引主体データを使用することは、イノベーションを推進し、コンプライアンスを確保し、グローバル市場における信頼を醸成する上で極めて重要です。GLEIF は、取引主体識別子（LEI）レコードを客観的に評価するための 12 の明確で測定可能な データ品質基準を定義する、構造化されたデータ品質管理フレームワークを通じて、可能な限り高 い標準を確保する。
先月のデータ品質ブログが「有効性」、「完全性」及び「一貫性」基準を探求したのに対して、今月 の版は、「正確性」、「包括性」及び「表現性」の 3 つの更に重要な基準に焦点を当て、LEI データの完全 性とグローバルな有用性を維持するのを助けるために、構造化された測定可能な確認を通じて各基準 がどのように評価されるかを検証する。
正確性、包括性及び代表性のスポットライト
正確性、包括性及び代表性は、規制上のニーズとシームレスでグローバルな相互運用性の両方をサポ ートする弾力的な LEI データの枠組みの重要な構成要素である。これらは共に、LEI データが技術的に正確かつ完全であるだけでなく、構造化された一貫した方法で表示されることを確保する。
正確なデータは、LEI システムに対する信頼を強化し、規制へのコンプライアンスを強化し、組 織間の透明性のある取引をサポートする。
正確性は、取引主体参照データが、権威ある情報源からの取引主体情報とどの程度密接に対応し ているかを評価し、データが識別可能な誤謬を含まない程度を推定する。これは、しばしば外部の参照データに依存し、チェックに複雑なレイヤーを追加することから、 評価するためのより複雑な基準の一つとなり得る。しかし、絶対的な精度を保証することはチャレンジが必要かもしれないが、GLEIFは継続的な改善を通じて、可能な限り高い精度の標準を達成することを約束する。
現在、精度は14の個別チェックによって評価されており、6月にはこれらのチェックを合計して99.99の平均データ品質スコアを達成した。チェック項目には、ファンドの法的形態が正しく分類されているか、親会社の例外に合理的な組み合わせがあるか、郵便番号が国の規定形式と一致しているかなどの確認が含まれる。
包括的な LEI 記録は、正確なリスク分析を可能にし、十分な情報に基づく規制上及び商取引 上の意思決定をサポートする。
包括性とは、LEI 参照記録の完全性を指し、必須フィールドの欠落がないことを確保する。共通データ・ファイル（CDF）及び XML スキーマ定義（XSD）ルールに従っ てレコードが技術的に有効であることを検証することに加え、これらのチェックは更に一歩進み、各レ コードが、取引主体名、住所、登録の詳細、及び該当する場合には関係記録を含む、すべての必須 かつ意味のあるデータを含むことを確保する。
14の重点的な確認により、包括性は一貫して高い水準を維持し、6月には平均データ品質スコア99.99を達成しました。これらのチェックの例としては、取引主体名が妥当であり、二重付番がないことの確認、引退したレコードが対応する取引主体イベントに適切にリンクされていることの確認、登録機関または取引主体コードが公式コードリストにない場合に追加情報が提供されていることの確認などがある。
LEI レコード間の一貫した表現は、システムの相互運用性を改善し、可読性を高め、規制シス テム、リスク・モデル及び自動化されたワークフローへのシームレスな統合を確保する。
表現は、LEI データ要素が一貫性のある標準的な方法で表示されているかどうかを評価する。主要な側面は、パターンへの準拠、適切な文字エンコーディング、フォーマット、言語タ グ、及び取引主体コード（ELF）を定義する ISO 20275 のようなコード標準へのコンプライアンスを 含む。
14のチェックを通じて評価されたこの表現は、6月の99.99スコアに反映されるように、ほぼ完璧な品質パフォーマンスを維持した。これらのチェックの例としては、法律上の名称や住所に適切な言語タグが含まれているか、後継者情報に有効な項目が含まれているかなど、文字セットの一貫した適用を評価するものがある。
データをチャンスに変える
正確性、包括性及び表現は、LEI データが正確かつ完全であるだけでなく、シームレスなグローバルな 使用のために一貫して構造化されていることを確保する上で、重要な役割を果たす。これらの次元は、グローバル LEI システムを支えるデータ信頼性の堅固な基盤を構築するために、他のデータ品質規準と共 に機能し、確信ある意思決定、合理化されたコンプライアンス及び信頼されるデジタルな相互取引を 可能にする。
データ品質管理フレームワークを強化し、追加的な品質基準を探求する GLEIF の献身は、 総合的なデータ品質への揺るぎないコミットメントを反映するものである。これは、データ・ユーザーを全ての品質向上の取組みの中心に据えるものであり、グローバル市場 における LEI 参照データの使いやすさ、透明性及び信頼性を更に高める我々の継続的取組みの証左で ある。
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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。
