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 - ustalanie reguł jakości danych
Jakość danych to coś więcej niż punkt odniesienia - to strategiczna konieczność dla globalnego zaufania, Zgodności i interoperacyjności. W tym blogu Zornitsa Manolova, kierownik ds. zarządzania jakością danych i nauki o danych w GLEIF, podkreśla, w jaki sposób ustrukturyzowane, oparte na zasadach podejście do kontroli jakości danych pomaga zapewnić integralność danych referencyjnych LEI w Globalnym Systemie LEI.
Autor: Zornitsa Manolova
Data: 2025-08-07
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. Jednocześnie 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 zasad ustalania jakości danych.
W dzisiejszym połączonym ekosystemie finansowym wiarygodność danych referencyjnych dotyczących podmiotu prawnego ma ogromne znaczenie. Zdając sobie z tego sprawę, Global Legal Entity Identifier Foundation (GLEIF), w ścisłej współpracy z Komitetem Nadzoru Regulacyjnego (ROC) i podmiotami nadającymi LEI, przewodziła wysiłkom na rzecz poprawy standardów jakości danych w całym Globalnym Systemie Identyfikatorów Podmiotów Prawnych.
Wspierając swoją misję utrzymania wyjątkowych standardów danych, GLEIF wprowadziła ustrukturyzowane Ramy Zarządzania Jakością Danych, które definiują przejrzysty i mierzalny zestaw Kryteriów Jakości Danych. Kryteria te określają jakość danych i służą jako obiektywny punkt odniesienia do oceny integralności danych referencyjnych LEI.
Kontrole jakości danych GLEIF są skrupulatnie zaprojektowane w celu zapewnienia zgodności danych referencyjnych LEI z najnowszymi Zasadami Przejścia i Walidacji Stanu, które opisują zasady biznesowe i ich techniczną implementację w zakresie wydawania, aktualizacji, zarządzania i publikacji w formacie Common Data File (CDF).
Ten blog analizuje, w jaki sposób kontrole jakości danych są definiowane przez Jakość danych Rule Setting i jak przyczynia się to do bardziej wiarygodnej i wydajnej globalnej infrastruktury finansowej.
Czym jest ustalanie reguł jakości danych?
Ustalanie reguł jakości danych to ustrukturyzowane i systematyczne podejście, które reguluje sposób definiowania, interpretowania i stosowania każdej kontroli jakości danych w Globalnym Systemie LEI. Mechanizm ten zapewnia, że każda Kontrola jakości danych ma określoną strukturę, obejmującą cztery kluczowe elementy:
Poziom dojrzałości - określa ewolucję ulepszeń w procesach związanych z tym, co jest mierzone.
Kryterium jakości - stopień zgodności danych z jedną z ustalonych zasad jakości (np. dokładność, poprawność).
Intencja kontroli - definiuje cel lub uzasadnienie reguły.
Sformalizowana logika - wyrażona jako połączenie warunku wstępnego i warunku.
Kontrole są zgodne z logicznym formatem "jeśli-to": Jeśli spełniony jest określony warunek wstępny (X), to musi być również spełniony określony warunek (Y).
Na przykład, jeśli podmiot prawny jest oznaczony jako "emerytowany" (warunek wstępny), wówczas odpowiednie zdarzenie podmiotu prawnego musi być obecne w rekordzie (warunek). Jeśli rekord nie spełnia warunku wstępnego, kontrola jest uważana za nie mającą zastosowania. Jeśli rekord spełnia warunek wstępny, ale nie spełnia warunku, wynikiem jest niepowodzenie sprawdzenia. Jeśli oba warunki są spełnione, wynik jest pozytywny.
Dzięki precyzyjnemu zdefiniowaniu logiki dla każdej kontroli jakości danych, ustalanie reguł zapewnia powtarzalność, w której każdy punkt danych jest obliczany w ten sam sposób, za każdym razem, w całym Globalnym Systemie LEI. Umożliwia to przejrzystą, spójną i skalowalną ocenę jakości danych w milionach rekordów LEI, ułatwiając ciągłe doskonalenie i dostosowanie do globalnych standardów.
Aby zapewnić jeszcze większą przejrzystość i elastyczność operacyjną, każdej kontroli jakości danych przypisywane są również znaczniki, które odzwierciedlają jej status w cyklu wdrażania. Tagi te pomagają kategoryzować kontrole i usprawniają ich monitorowanie, konsultacje i raportowanie. Obejmują one
Podgląd - kontrola została w pełni opracowana, przetestowana i udostępniona przez GLEIF. Wyniki są widoczne dla podmiotów nadających LEI, ale nie są jeszcze wykorzystywane w żadnej publicznej sprawozdawczości. Faza ta zapewnia wczesny dostęp i wspiera prace przygotowawcze przed formalnymi konsultacjami.
Konsultacje - Kontrola jest przedmiotem aktywnych konsultacji z podmiotami nadającymi LEI. Na tym etapie zbierane są informacje zwrotne w celu dopracowania logiki kontroli, jej wpływu i możliwości zastosowania.
Raport - kontrola przeszła pomyślnie konsultacje i została oficjalnie przyjęta. Jej wyniki stanowią teraz wkład w publicznie dostępne wyniki, takie jak Globalny raport na temat jakości danych LEI i Raporty na temat jakości danych podmiotów nadających LEI.
Coroczne konsultacje w sprawie ustanawiania zasad 2025
Ostatecznie ustalanie zasad jest podstawą, na której opierają się kluczowe wskaźniki wydajności (KPI) przedstawione w tej serii Metryk Miesiąca, od całkowitego wyniku jakości danych (TDQS) po poziomy dojrzałości i wyniki poszczególnych kryteriów jakości. Oznacza to, że ciągłe doskonalenie, we współpracy z uczestnikami ekosystemu, jest niezbędne do promowania zaufania i przejrzystości.
W dniu 3 lipca 2025 r. GLEIF i podmioty nadające LEI rozpoczęły okres konsultacji w sprawie ustalania zasad na rok 2025. W ciągu następnych sześciu tygodni interesariusze dokonają przeglądu 22 nowych i 24 zaktualizowanych kontroli, zanim zostaną one wdrożone do produkcji w 2025 r., zapewniając podmiotom nadającym LEI wyraźny czas na przygotowanie swoich systemów i procesów. Oczekuje się, że te uzupełnienia i aktualizacje łącznie zwiększą standaryzację i niezawodność Globalnego Systemu LEI.
Najważniejsze z nich obejmują:
Kontrola LENU oparta na sztucznej inteligencji - LENU (Podmiot prawny Name Understanding), model uczenia maszynowego typu open source opracowany wspólnie przez GLEIF i Sociovestix Labs, proponuje teraz kody form prawnych podmiotów prawnych (ELF) w 22 jurysdykcjach, zmniejszając wysiłki związane z ręcznym mapowaniem i zwiększając spójność na całym świecie.
Bogatsza walidacja wzorców - ulepszone reguły regex podnoszą poprzeczkę dla kodów pocztowych i lokalnych identyfikatorów, wychwytując więcej przypadków brzegowych i redukując liczbę fałszywych alarmów.
Pięć nowych list kodów - te wyselekcjonowane listy zapewniają dodatkową strukturę, obejmującą takie sytuacje jak:
Podmioty, które nie mogą mieć rodziców ani dzieci
Oczekiwane organy rejestracyjne dla określonych kodów ELF
Odpowiednie formy prawne dla organów zarządzania
Organy, które nie wydają identyfikatorów
Po zakończeniu konsultacji odpowiednie kontrole są kategoryzowane pod tagiem "Raport", dzięki czemu są widoczne zarówno w sekcji raportów, jak i na pulpicie nawigacyjnym. W raportach dotyczących jakości danych kontrole te są prezentowane w sekcji "Top 5 Failing Checks", zapewniając ogólny obraz krytycznych obszarów, które wymagają uwagi.
Lipiec w centrum uwagi: Kontrola C000438
Każdy wpis w raportach dotyczących jakości danych przedstawia liczbę podmiotów nadających LEI, na które miały wpływ kontrole zakończone niepowodzeniem, oraz wskazuje organizację o najwyższym wskaźniku niepowodzeń. W lipcu kontrola C000438 okazała się najbardziej niepomyślna. Kontrola ta zapewnia, że każda bezpośrednia relacja z podmiotem dominującym zgłoszona przez podmiot nadający LEI jest zgodna z ujawnionym podmiotem dominującym najwyższego szczebla. Powiadamia ona podmioty nadające LEI o wszelkich rozbieżnościach w strukturze powiązań między bezpośrednim podmiotem dominującym a ostatecznym podmiotem dominującym struktury korporacyjnej. Łącznie w lipcu odnotowano 22 średnie błędy, co stanowi spadek w porównaniu z 64 średnimi błędami w czerwcu. Zapewnia to cenny wgląd w to, jak jakość danych emitenta zmienia się w czasie.
Przekształcanie danych w możliwości
GLEIF i ROC kierują kilkoma wyspecjalizowanymi grupami roboczymi, w tym grupą roboczą ds. jakości danych. Zespoły te przewidują pojawiające się potrzeby i przekładają je na praktyczne ulepszenia, od nowych kontroli jakości danych po zaktualizowane standardy techniczne. To oparte na współpracy, multidyscyplinarne podejście sprawia, że ekosystem LEI jest dostosowany do potrzeb w coraz bardziej cyfrowej i wzajemnie powiązanej gospodarce.
Łącząc rygorystyczne Standardy, przejrzystość i opinie społeczności, GLEIF nadal przekształca wysokiej jakości dane w strategiczną przewagę, odblokowując wydajność, ograniczając ryzyko i otwierając drzwi do innowacji dla uczestników rynku na całym świecie.
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.
