점점 더 상호 연결되는 글로벌 경제에서 조직이 데이터를 신뢰하고 효과적으로 사용할 수 있는 능력은 혁신, 성장 및 경쟁력의 토대입니다.
고품질 데이터 생태계는 조직이 새로운 기회를 파악하고 포착할 수 있게 해주는 변화와 혁신의 원동력입니다. 동시에 낮은 데이터 품질은 비효율성을 초래하고 규제 및 평판 위험에 노출될 수 있습니다.
GLEIF는 LEI 데이터의 품질, 신뢰성 및 사용 편의성을 최적화하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 2017년부터 글로벌 LEI 시스템에서 달성한 전반적인 데이터 품질 수준을 투명하게 보여주기 위해 월간 전용 보고서를 발행하고 있습니다.
이 새로운 블로그 시리즈에서는 GLEIF의 데이터 품질 이니셔티브에 대한 업계의 폭넓은 이해와 인식을 돕기 위해 보고서에 포함된 주요 메트릭을 살펴봅니다.
이번 달 블로그에서는 데이터 품질 기준에 대해 계속 살펴봅니다.
오늘날의 데이터 중심 경제에서 고품질 법인 데이터의 사용은 혁신을 주도하고 컴플라이언스를 보장하며 글로벌 시장에서의 신뢰를 구축하는 데 매우 중요합니다. GLEIF는 12개의 측정 가능한 데이터 품질 기준을 정의하는 구조화된 데이터 품질 관리 프레임워크를 통해 가능한 최고의 표준을 보장하며, 이는 법인식별기호(LEI) 기록을 객관적으로 평가합니다.
이달의 메트릭 시리즈의 이전 블로그에서는 다음 기준을 살펴보았습니다: '정확성', '포괄성', '일관성', '무결성', '대표성', '유효성'. 이번 달에는 나머지 6가지 필수 기준인 '접근성', '완전성', '통화', '출처', '적시성', '고유성'을 강조하고, LEI 데이터의 무결성과 글로벌 유용성을 유지하기 위해 구조적이고 측정 가능한 점검을 통해 각 기준을 평가하는 방법을 살펴봅니다.
접근성, 완전성, 통화, 출처, 적시성 및 고유성에 대한 집중 조명
데이터의 접근성, 완전성, 최신성, 출처, 적시성, 고유 식별성을 보장함으로써 GLEIF는 신뢰할 수 있는 법인 데이터에 대한 전 세계적인 수요가 증가함에 따라 데이터 품질 표준을 유지하고 강화하는 신뢰할 수 있는 프레임워크를 적극적으로 유지합니다.
접근 가능한 LEI 데이터는 규제기관부터 핀테크 기업에 이르기까지 다양한 이해관계자가 신뢰할 수 있는 정보를 신속하고 효율적으로 시스템에 통합할 수 있도록 지원합니다.
접근성은 LEI 데이터를 쉽고 합법적으로 획득할 수 있는 정도를 측정하는 동시에 강력한 보호 및 제어가 이루어지고 있는지를 확인합니다. 실제로 이는 API 또는 다운로드 가능한 파일 등을 통해 데이터를 공개적으로 이용할 수 있어야 하며, 데이터 사용에 대한 적절한 거버넌스를 유지해야 함을 의미합니다.
현재 12개의 전용 점검을 통해 접근성을 평가하고 있으며, 8월에 평균 데이터 품질 점수 99.99점을 달성했습니다. 점검 항목에는 지역 식별자의 제공 여부와 타당성, 지사 등록 여부 등이 포함됩니다.
완전한 데이터는 실사, 법인 확인, 네트워크 분석과 같은 중요한 사용 사례를 지원하는 데 필수적입니다.
완전성은 모든 필수 데이터 요소가 LEI 기록에 나타나는지 여부를 평가합니다. 법인명, 주소, 등록 세부 사항과 같은 필수 필드가 포함되어 있는지 확인함으로써 각 LEI 기록이 완전히 채워져 있고 운영상 사용 가능한지 확인합니다.
11개의 집중 점검을 통해 완전성은 8월을 포함하여 평균 데이터 품질 점수 99.99점을 지속적으로 달성하고 있습니다. 점검의 예로는 법인 범주 의무 제공, 유효한 법인 서식 코드 사용 여부, 최종 모기업의 완전한 관계 정보 보유 여부 평가 등이 있습니다.
최신 데이터는 금융기관, 규제기관 및 데이터 사용자가 급변하는 시장에서 적시에 의사 결정을 내릴 수 있도록 LEI에 의존할 수 있도록 보장합니다.
Currency는 LEI 데이터가 관련성 있고 최신 상태로 유지되는지 여부를 평가합니다. '최신' 데이터 요소는 특정 시점의 정확한 정보를 반영하는 반면, 오래된 항목은 사용자를 오도할 수 있습니다.
Currency는 만료된 법인의 다음 갱신 날짜가 합리적인지, 레벨 1과 2 데이터 모두 유사한 갱신 주기를 거치는지 확인하기 위해 2번의 점검을 통해 평가합니다. 8월의 지속적인 고품질 성과가 100.00점으로 반영되었습니다.
데이터 출처를 이해하면 감사 가능성과 책임성을 지원하고 국가 간 정보 교환에 대한 신뢰를 높일 수 있습니다.
출처는 각 데이터 요소의 이력 또는 혈통에 중점을 둡니다. 데이터의 출처와 시간이 지남에 따라 데이터가 어떻게 변화했는지에 대한 컨텍스트를 제공하여 참조 데이터의 계보를 투명하게 공개함으로써 신뢰의 층을 더합니다.
출처 증명은 11개의 전용 점검을 통해 측정되며, 지난 8월에는 평균 데이터 품질 점수 99.99점을 달성하는 등 지속적으로 우수한 성과를 거두고 있습니다. 이러한 점검에는 법인식별기호의 올바른 형식 확인, 은퇴한 법인에 대해 그럴듯한 법인 이벤트가 보고되었는지 확인, 완료된 이벤트에 대해 모든 승계인이 적절하게 나열되었는지 확인이 포함됩니다.
LEI 기록을 적시에 업데이트하면 오래된 정보에 대한 의존을 방지하고 운영 및 평판 위험을 줄이는 데 도움이 됩니다.
통화는 LEI 데이터가 관련성이 있고 최신 상태인지 평가하는 반면, 적시성은 의도한 목적에 맞게 데이터를 얼마나 신속하게 사용할 수 있는지와 관련이 있습니다. 이는 컴플라이언스, 실사 또는 분석 등 사용자가 LEI 정보를 필요로 할 때 과도한 지연 없이 데이터에 액세스할 수 있도록 보장합니다.
적시성은 완료된 법인 이벤트에 대한 유효 날짜의 의무적 제공을 확인하고 보고된 법인 생성 날짜가 타당한지 확인하는 두 가지 대상 점검을 통해 평가됩니다. 8월에 99.99점을 기록하는 등 우수한 품질 성과를 유지하고 있습니다.
고유 LEI는 관할 지역, 데이터 세트 및 시스템 전반에서 법인 데이터를 연결하기 위한 신뢰할 수 있는 앵커를 제공합니다.
고유성은 LEI 코드와 같은 각 데이터 요소가 글로벌 LEI 시스템 전체에서 단 한 번만 나타나고 뚜렷하게 고유하다는 것을 보장합니다. 이 점검은 중복과 모호성을 방지하여 데이터 세트의 무결성과 유용성을 유지합니다.
8개의 구체적인 점검을 통해 고유성은 지속적으로 높은 성능을 입증하여 8월에 데이터 품질 점수 99.99점을 획득했습니다. 이러한 점검에는 허용된 전송 이외의 고유성 위반 방지, 법적 주소 및 대체 언어 주소의 중복 감지, 국가별 법인당 하나의 지점 레코드만 존재하도록 보장하는 것 등이 포함됩니다.
데이터를 기회로 전환
접근성, 완전성, 통화, 출처, 적시성 및 고유성은 LEI 데이터의 무결성, 사용성 및 신뢰성을 유지하는 데 있어 계속해서 기본 기둥 역할을 하고 있습니다.
구조화된 평가와 협력 협의를 통해 이러한 기준을 지속적으로 개선하는 GLEIF의 노력은 의미 있고 측정 가능한 방식으로 데이터 품질을 발전시키겠다는 강력한 의지를 반영합니다. LEI의 역할이 여러 부문으로 확대됨에 따라 GLEIF는 탄력적이고 미래 지향적일 뿐만 아니라 전 세계 데이터 사용자의 요구에 중점을 둔 데이터 품질 프레임워크를 유지하기 위해 최선을 다하고 있습니다.
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조니차 마놀로바는 Global Legal Entity Identifier Foundation(GLEIF) 데이터 품질 관리 및 데이터 과학 팀을 이끌고 있습니다. 2018년 4월부터 혁신적인 데이터 분석 접근 방식을 도입하여 확립된 데이터 품질 및 데이터 거버넌스 프레임워크를 향상하고 개선하는 일을 맡고 있습니다. 과거에는 PwC Forensics의 국제 금융 조사에서 포렌식 데이터 분석 프로젝트를 관리했습니다. 독일 마르부르크 필리프 대학교에서 기계 학습에 중점을 둔 컴퓨터 공학 학위를 이수했습니다.
