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 (ciąg dalszy)
Jakość danych to coś więcej niż punkt odniesienia - to strategiczna konieczność dla globalnego zaufania, zgodności i interoperacyjności. W tym miesiącu na blogu Zornitsa Manolova - Head of Jakość danych Management and Data Science w GLEIF - kontynuuje badanie roli Kryteriów Jakości Danych i ich kluczowego znaczenia jako części Ram Zarządzania Jakością Danych GLEIF w zapewnianiu, że dane LEI pozostają wiarygodne, aktualne i nadają się do globalnego wykorzystania przez instytucje finansowe, Regulacje i uczestników rynku.
Autor: Zornitsa Manolova
Data: 2025-07-07
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 kontynuuje analizę kryteriów jakości danych.
W dzisiejszej gospodarce opartej na danych korzystanie z wysokiej jakości danych dotyczących podmiotów prawnych ma kluczowe znaczenie dla napędzania innowacji, zapewniania zgodności i budowania zaufania na rynkach globalnych. GLEIF zapewnia najwyższe możliwe standardy poprzez ustrukturyzowane ramy zarządzania jakością danych, które definiują dwanaście odrębnych, mierzalnych kryteriów jakości danych w celu obiektywnej oceny rekordów Identyfikatora podmiotu prawnego (LEI).
Dokładność, kompleksowość i reprezentacja w centrum uwagi
Dokładność, kompleksowość i reprezentacja to kluczowe elementy odpornych ram danych LEI, które wspierają zarówno potrzeby regulacyjne, jak i płynną globalną interoperacyjność. Razem zapewniają one, że dane LEI są nie tylko poprawne technicznie i kompletne, ale także prezentowane w ustrukturyzowany, spójny sposób.
Dokładne dane wzmacniają zaufanie do systemu LEI, zwiększają zgodność z przepisami i wspierają przejrzyste transakcje między organizacjami.
Dokładność ocenia, jak ściśle dane referencyjne dotyczące podmiotu prawnego odpowiadają informacjom o podmiocie prawnym z wiarygodnych źródeł, szacując stopień, w jakim dane są wolne od możliwych do zidentyfikowania błędów. Może to być jedno z bardziej skomplikowanych kryteriów do oceny, ponieważ często zależy od zewnętrznych danych referencyjnych, dodając warstwę złożoności do kontroli. Jednakże, choć zagwarantowanie absolutnej precyzji może być trudne, GLEIF dąży do osiągnięcia najwyższych możliwych standardów dokładności poprzez ciągłe ulepszenia.
Dokładność jest obecnie oceniana za pomocą 14 indywidualnych kontroli, które łącznie osiągnęły w czerwcu średni wynik jakości danych na poziomie 99,99. Kontrole obejmują sprawdzenie, czy forma prawna funduszu jest prawidłowo skategoryzowana, czy istnieją uzasadnione kombinacje wyjątków dla rodziców lub czy kody pocztowe są zgodne z formatem określonym przez kraj.
Kompleksowość: Upewnij się, że wszystkie wymagane pola są obecne
Kompleksowe rejestry LEI umożliwiają dokładną analizę ryzyka i wspierają podejmowanie świadomych decyzji regulacyjnych i handlowych.
Kompleksowość odnosi się do kompletności rekordów referencyjnych LEI, zapewniając, że nie brakuje żadnych obowiązkowych pól. Oprócz sprawdzenia, czy rekordy są technicznie poprawne zgodnie z zasadami Common Data File (CDF) i XML Schema Definition (XSD), kontrole te idą o krok dalej, zapewniając, że każdy rekord zawiera wszystkie istotne i znaczące dane, w tym nazwy podmiotów, adresy, szczegóły rejestracji i rekordy relacji, jeśli ma to zastosowanie.
Dzięki 14 ukierunkowanym kontrolom kompleksowość konsekwentnie utrzymuje wysoki standard, osiągając w czerwcu średni wynik jakości danych na poziomie 99,99. Przykłady tych kontroli obejmują sprawdzenie, czy nazwa prawna podmiotu jest wiarygodna i nie jest duplikatem, zapewnienie, że wycofane rekordy są prawidłowo powiązane z odpowiednim zdarzeniem podmiotu prawnego oraz potwierdzenie, że dodatkowe informacje są dostarczane, gdy kod organu rejestracyjnego lub formy prawnej nie jest jeszcze dostępny na oficjalnych listach kodów.
Spójna reprezentacja rekordów LEI poprawia interoperacyjność systemu, zwiększa czytelność i zapewnia płynną integrację z systemami regulacyjnymi, modelami ryzyka i zautomatyzowanymi przepływami pracy.
Reprezentacja ocenia, czy elementy danych LEI są prezentowane w spójny i ustandaryzowany sposób. Kluczowe aspekty obejmują przestrzeganie standardów, odpowiednie kodowanie znaków, formaty, znaczniki językowe i zgodność z normami kodowymi, takimi jak ISO 20275, która definiuje kody Podmiotu Prawnego (ELF).
Oceniana w ramach 14 kontroli, reprezentacja utrzymała niemal idealną jakość, co znalazło odzwierciedlenie w wyniku 99,99 w czerwcu. Przykłady tych kontroli obejmują ocenę spójnego stosowania zestawów znaków, takich jak zapewnienie, że nazwy prawne lub adresy zawierają odpowiedni znacznik językowy oraz że informacje o następcy zawierają prawidłowe wpisy.
Przekształcanie danych w możliwości
Dokładność, kompleksowość i reprezentacja odgrywają kluczową rolę w zapewnieniu, że dane LEI są nie tylko prawidłowe i kompletne, ale także spójnie ustrukturyzowane w celu płynnego globalnego wykorzystania. Wymiary te współdziałają z innymi Kryteriami Jakości Danych, tworząc solidną podstawę wiarygodności danych, która leży u podstaw Globalnego Systemu LEI, umożliwiając podejmowanie pewnych decyzji, sprawniejszą Zgodność i zaufane interakcje cyfrowe.
Zaangażowanie GLEIF w ulepszanie ram zarządzania jakością danych i badanie dodatkowych kryteriów jakości odzwierciedla nasze niezachwiane zaangażowanie na rzecz kompleksowej jakości danych. Stawia to użytkownika danych w centrum wszystkich działań na rzecz jakości i jest świadectwem naszych ciągłych wysiłków na rzecz dalszego zwiększania użyteczności, przejrzystości i wiarygodności danych referencyjnych LEI na rynku globalnym.
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.
