Tłumaczenia na języki inne niż angielski na tej stronie internetowej są wspomagane przez sztuczną inteligencję. Nie gwarantujemy dokładności i nie ponosimy odpowiedzialności za błędy lub szkody wynikające z korzystania z przetłumaczonych treści. W przypadku jakichkolwiek niespójności lub niejasności, wersja angielska ma pierwszeństwo.
Przekształcanie danych w możliwości: Metryka miesiąca - kryteria jakości danych
Jakość danych to coś więcej niż punkt odniesienia - to strategiczna konieczność dla globalnego zaufania, Zgodności i interoperacyjności. W tym blogu Zornitsa Manolova, dyrektor ds. zarządzania jakością danych i nauki o danych w GLEIF, przedstawia rolę kryteriów jakości danych i ich kluczowe znaczenie jako części ram zarządzania jakością danych GLEIF.
Autor: Zornitsa Manolova
Data: 2025-06-06
Odsłon:
W coraz bardziej wzajemnie powiązanej globalnej gospodarce zdolność organizacji do zaufania i efektywnego wykorzystywania danych jest podstawą innowacji, wzrostu i konkurencyjności.
Wysokiej jakości ekosystem danych jest motorem zmian i innowacji, który umożliwia organizacjom identyfikowanie i wykorzystywanie nowych możliwości, podczas gdy niska jakość danych może prowadzić do nieefektywności i narażenia na ryzyko regulacyjne i reputacyjne.
GLEIF jest zaangażowana w optymalizację jakości, wiarygodności i użyteczności danych LEI. Od 2017 r. publikuje specjalne raporty miesięczne, aby w przejrzysty sposób wykazać ogólny poziom jakości danych osiągnięty w Globalnym Systemie LEI.
Aby pomóc szerszej branży w zrozumieniu i uświadomieniu sobie inicjatyw GLEIF w zakresie jakości danych, ta nowa seria blogów analizuje kluczowe wskaźniki zawarte w raportach.
W tym miesiącu blog poświęcony jest kryteriom jakości danych.
U podstaw zaangażowania GLEIF na rzecz wiarygodnych danych leży solidna struktura zarządzania jakością danych, która zapewnia kompletność, aktualność i wiarygodność danych Identyfikatora podmiotu prawnego (LEI).
Ramy zarządzania jakością danych GLEIF opierają się na zasadzie kompleksowej jakości, która stawia klienta - w naszym przypadku użytkownika danych - w centrum wszystkich działań na rzecz jakości. Ramy zostały zaprojektowane tak, aby bezpośrednio odzwierciedlać wymagania interesariuszy i zapewniać najwyższy możliwy standard jakości danych w całym Globalnym Systemie LEI.
Aby to osiągnąć, GLEIF ocenia dane LEI pod kątem jasnych kryteriów jakości danych, w tym ważności, integralności i spójności, przeprowadzając łącznie ponad 180 ustrukturyzowanych kontroli. Kryteria te podtrzymują Standardy i ustanawiają wymierne punkty odniesienia dla globalnej interoperacyjności. Ostatecznie promuje to korzystanie z wysokiej jakości danych LEI, które zwiększają zaufanie i przejrzystość w całej globalnej gospodarce poprzez usprawnienie sprawozdawczości regulacyjnej, analizy ryzyka finansowego i operacji Poznaj swojego klienta (KYC) w różnych branżach.
Czym jest kryterium jakości danych?
Kryterium jakości danych definiuje konkretne, mierzalne oczekiwanie lub aspekt wykorzystywany do oceny, czy rekord danych lub element danych spełnia oczekiwany standard jakości.
Aby zapewnić, że kryteria stosowane do oceny danych referencyjnych LEI są istotne i mają wpływ, GLEIF przeprowadziła dogłębną analizę uznanych na całym świecie koncepcji i Standardów Jakości danych. Na tej podstawie opracowano dwanaście odrębnych kryteriów Jakości danych w celu ustanowienia przejrzystego i obiektywnego punktu odniesienia do oceny poziomu jakości danych w Globalnym Systemie LEI. Są to: Dokładność, Dostępność, Kompletność, Kompleksowość, Spójność, Walutowość, Integralność, Pochodzenie, Reprezentacja, Terminowość, Unikatowość i Ważność.
Każde kryterium pozwala na ocenę opartą na regułach lub algorytmach w celu zapewnienia spójności i skalowalności w jego stosowaniu. GLEIF stosuje te kryteria do systematycznej oceny danych LEI pod kątem ustalonych wzorców. Kontrole jakości danych są wdrażane jako ustrukturyzowane reguły logiczne typu "jeśli-tam-albo", co pozwala na precyzyjną i zautomatyzowaną walidację elementów danych. Każda kontrola jest jednoznacznie przypisana do pojedynczego kryterium jakości, tworząc wyraźne i identyfikowalne powiązanie między regułami a odpowiadającymi im wymiarami jakości. Struktura ta stanowi podstawę comiesięcznych raportów jakości danych i publicznych pulpitów nawigacyjnych.
Nacisk na ważność, integralność i spójność
Chociaż wszystkie dwanaście kryteriów Jakości danych ma zasadnicze znaczenie, niniejszy blog skupia się na roli "Ważności", "Integralności" i "Spójności" w zapewnianiu wysokiej jakości danych LEI:
Ważność: Zapewnienie właściwego formatu i struktury
Ważność odnosi się do pomiaru zgodności wartości danych z zestawem wartości domeny. Zapewnia zgodność każdego elementu danych LEI z wcześniej zdefiniowanymi formatami i listami kodów. Ważność jest oceniana poprzez 33 indywidualne kontrole, które łącznie osiągnęły w maju średni wynik kontroli jakości danych dla tego kryterium na poziomie 99,99. Kontrole obejmują sprawdzenie, czy kody regionalne są zgodne z normą ISO 3166-1/2 (międzynarodowy standard definiujący kody reprezentujące nazwy krajów i ich jednostek terytorialnych) lub czy rekord jest zarządzany przez akredytowany podmiot nadający LEI.
Ogólnie rzecz biorąc, ważność poprawia interoperacyjność systemu i zmniejsza ryzyko błędów przetwarzania w zautomatyzowanych przepływach pracy.
Integralność: Zapewnienie logicznej poprawności
Integralność obejmuje 29 kontroli i osiągnęła w maju średni wynik jakości danych na poziomie 99,98, odzwierciedlając wysoki poziom integralności i precyzji danych. Specjalne kontrole obejmują sprawdzenie, czy wyjątki raportowania są odrębne i nie mają równoległych rekordów relacji lub czy istnieje tylko jedna aktywna relacja oddziału międzynarodowego na kraj.
Integralność zapobiega sprzecznym informacjom w rekordach LEI, pomagając użytkownikom polegać na danych z zaufaniem do ich wewnętrznej logiki. Odnosi się ona do stopnia zgodności danych LEI ze zdefiniowanymi zasadami powiązań danych, sprawdzając, czy wymagane pola są wypełniane prawidłowo, czy relacje między polami (np. podmioty nadrzędne-podrzędne) są spójne oraz czy nie istnieją sprzeczne lub logicznie niemożliwe kombinacje.
Spójność: Wymuszanie jednolitego stosowania
Spójność ocenia stopień, w jakim unikalny element danych zachowuje tę samą wartość w wielu zbiorach danych. Zapewnia to jednolite stosowanie form prawnych i kodów jurysdykcji oraz stosowanie podobnych typów podmiotów zgodnie ze spójnymi konwencjami nazewnictwa. Jest on wspierany przez 25 dedykowanych kontroli, a średni wynik kontroli jakości danych w maju wyniósł 99,99. Kontrole obejmują sprawdzenie, czy zadeklarowany kod organu rejestracyjnego odpowiada jurysdykcji prawnej lub czy podmioty funduszy stosują odpowiednią kategorię podmiotu.
Spójne dane zapewniają, że rekordy LEI są porównywalne i interoperacyjne, niezależnie od tego, gdzie i przez kogo zostały utworzone. Ułatwia to dokładną agregację danych, wspiera wiarygodną analizę transgraniczną i znacznie zwiększa wartość analityczną i użyteczność zbiorów danych LEI dla organów regulacji, instytucji finansowych i innych zainteresowanych stron.
Spójność jest szczególnie istotna w systemie rozproszonym, takim jak Globalny System LEI. Bez jednolitego przestrzegania wspólnych Standardów w różnych jurysdykcjach, sektorach i podmiotach, integralność danych byłaby zagrożona.
Przekształcanie danych w możliwości
Zapewnienie jakości danych ma zasadnicze znaczenie dla kształtowania przyszłości połączonego, przejrzystego ekosystemu finansowego.
Kryteria jakości danych GLEIF zapewniają, że dane LEI są dokładne, kompletne i nadają się do strategicznego wykorzystania w różnych jurysdykcjach i sektorach, a ich ważność, integralność i spójność mają fundamentalne znaczenie dla przekształcenia rozdrobnionych informacji w zaufane, uniwersalne źródło.
Ustanawiając jasne poziomy odniesienia i dostarczając przejrzystych, wymiernych informacji, GLEIF umożliwia użytkownikom podejmowanie świadomych decyzji z przekonaniem, że dokładne dane wspierają ich wybory. Standardy te poprawiają jakość danych i umożliwiają systemową wiarygodność we wszystkim, od sprawozdawczości regulacyjnej po analizę ryzyka i zarządzanie tożsamością cyfrową.
Wraz ze wzrostem zapotrzebowania na weryfikowalne, wysokiej jakości dane podmiotów, zaangażowanie GLEIF na rzecz wysokiej jakości danych pozycjonuje LEI jako kluczowy czynnik globalnego zaufania cyfrowego.
Osoby pragnące umieścić wpis w blogu prosimy o odwiedzenie strony: funkcje internetowego blogu GLEIF w języku angielskim. Imię i nazwisko autora komentarza pojawi się obok wpisu. Adresy e-mail nie będą publikowane. Uczestnictwo w forum dyskusyjnym i korzystanie z niego oznacza zgodę na przestrzeganie obowiązujących Zasad korzystania z blogu GLEIF, które należy uważnie przeczytać.
Zornitsa Manolova kieruje zespołem ds. zarządzania jakością danych i nauki o danych w Global Legal Entity Identifier Foundation (GLEIF). Od kwietnia 2018 roku odpowiada za doskonalenie i poprawę ustalonych ram jakości danych i zarządzania danymi poprzez wprowadzanie innowacyjnych metod analizy danych. Wcześniej Zornitsa zarządzała projektami analizy danych kryminalistycznych w ramach międzynarodowych dochodzeń finansowych w PwC Forensics. Uzyskała niemiecki dyplom z zakresu nauk komputerowych z ukierunkowaniem na uczenie maszynowe na Uniwersytecie w Marburgu.
