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Transformar dados em oportunidades: Metric in Motion – Após o Desafio: avaliar, reenviar, melhorar
A resolução de um desafio relacionado com dados nem sempre significa que o processo de feedback esteja concluído. Com apenas alguns cliques adicionais, os utilizadores de dados podem avaliar uma resolução ou reenviar um desafio que ainda necessite de atenção. Neste blogue, Zornitsa Manolova, Diretora de Gestão da Qualidade de Dados e Ciência de Dados na GLEIF, explica como estas funcionalidades simples ajudam a fechar o ciclo de feedback e a garantir a precisão e a integridade contínuas dos dados do Identificador de Entidade Jurídica (LEI).
Autor: Zornitsa Manolova
Data: 2026-09-07
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A garantia de dados de alta qualidade relativos ao Identificador de Entidade Jurídica (LEI) é um esforço partilhado. O Mecanismo de Desafio de Dados da GLEIF permite que qualquer utilizador de dados LEI conteste, a qualquer momento, a exatidão ou a integridade de um registo LEI, incluindo informações sobre relações, possíveis registos duplicados e outras questões relacionadas.
Combinada com o robusto programa de Qualidade de Dados da GLEIF, esta abordagem cria uma poderosa segunda camada de garantia de qualidade que promove a confiança no Sistema Global de LEI e permite uma tomada de decisão informada – aumentando a confiança e a transparência em toda a economia global.
Assim que um desafio é apresentado, este é encaminhado para os emissores de LEIs relevantes, que investigam a questão e, quando apropriado e com base na verificação, determinam se os dados do LEI devem ser atualizados. O objetivo é, normalmente, resolver um desafio no prazo de dez dias úteis.
Embora a resolução rápida seja fundamental, o que acontece depois de o emissor responder é igualmente importante. Uma resolução não significa necessariamente que todas as preocupações tenham sido totalmente abordadas. Talvez os dados tenham sido atualizados, mas não da forma que esperava. Talvez a explicação não tenha abordado a questão que sinalizou inicialmente. Ou talvez a resolução tenha sido exatamente a correta e pretenda confirmar que o processo funcionou bem.
Em resposta a estas considerações, a GLEIF introduziu funcionalidades específicas para apoiar a melhoria contínua do próprio processo de Desafio e aumentar a Qualidade de Dados dos dados do LEI.
Pouco esforço, grande valor: avaliar, reenviar, melhorar
O feedback recente dos utilizadores reforça a importância de ir além da simples apresentação de um desafio. Na nossa recente sondagem sobre as prioridades para o Data Challenge Facility, um total de 70% dos inquiridos identificou uma resolução clara e a opção de reenviar desafios como áreas importantes para melhorar a experiência geral do utilizador.
É precisamente aí que duas novas funcionalidades do Data Challenge Facility, que permitem aos utilizadores de dados avaliar a resolução ou reenviar o Desafio, podem ajudar. Ambas as funcionalidades estão disponíveis durante 28 dias após a resolução do Desafio:
A resolução foi útil? Avalie-a
Quando um desafio é resolvido, pode dar o seu feedback diretamente na Data Challenge Facility. Pode indicar se ficou satisfeito ou insatisfeito com a resolução e, se desejar, adicionar um comentário a explicar a sua classificação.
Por que é importante:
Uma avaliação positiva permite que os emissores de LEIs saibam que o processo funcionou bem e que a questão está resolvida. Uma avaliação negativa, especialmente quando acompanhada de um comentário construtivo, pode ajudar a destacar as áreas em que a experiência geral ou a resolução podem ser melhoradas.
Pouco esforço – grande valor: Avaliar o resultado é apenas mais um pequeno passo adicional, mas fornece feedback importante que impulsiona melhorias contínuas.
2.Ainda tem dúvidas? Reenvie o seu desafio
Por vezes, uma resolução pode não abordar totalmente a questão que levantou inicialmente. Pode ser necessário rever informações relevantes, podem ter surgido novos contextos ou pode ter provas adicionais que sustentem a alteração proposta.
Nestes casos, não precisa de começar do zero.
É possível criar um novo desafio que inclua uma cópia dos campos contestados anteriormente e dos valores propostos. Pode, então, adicionar um comentário a explicar por que motivo está a reenviar o desafio e apresentar novas provas, quando relevante. Os desafios originais e os reenviados permanecem ligados para facilitar a consulta.
Por que é importante:
O reenvio oferece-lhe uma forma clara de sinalizar que uma questão ainda requer atenção. Em vez de recomeçar do zero ou permitir que uma preocupação não resolvida termine com a resolução original, pode fornecer contexto ou provas adicionais e solicitar que o assunto seja revisto novamente. Mantém o histórico da questão intacto, ao mesmo tempo que fornece ao emissor informações adicionais a considerar.
Com apenas alguns cliques adicionais, dados de melhor qualidade
O Desafio de Contestação de Dados da GLEIF permite que qualquer utilizador de dados LEI contribua diretamente para a exatidão e integridade do Sistema Global de LEI.
Apresentar um desafio dá início a essa contribuição. Avaliar a resolução fornece feedback sobre se o processo produziu um resultado útil. Se uma questão permanecer por resolver, reenviar o desafio dá aos emissores de LEIs contexto ou provas adicionais a ter em conta.
Da próxima vez que um desafio for resolvido:
Reserve alguns segundos para avaliar o resultado.
Se a questão continuar por resolver, reenvie o desafio com qualquer contexto ou prova adicional.
Estas pequenas ações ajudam a fechar o ciclo de feedback e a garantir a qualidade e a usabilidade contínuas dos dados LEI.
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Zornitsa Manolova lidera a equipe de Gestão de Qualidade de Dados e Ciência de Dados na Global Legal Entity Identifier Foundation (GLEIF). Desde abril de 2018, ela é responsável por aprimorar e melhorar a qualidade de dados estabelecida e a estrutura de governança de dados, introduzindo abordagens inovadoras de análise de dados. Anteriormente, Zornitsa gerenciou projetos de análise de dados forenses em investigações financeiras internacionais na PwC Forensics. Ela é formada em ciências da computação com foco em aprendizagem de máquina pela Universidade Philipps de Marburgo.
