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Transformar dados em oportunidades: Métrica do Mês - Definição de Regras de Qualidade de Dados
Dados de alta qualidade são mais do que uma referência - são uma necessidade estratégica para a confiança, a Conformidade e a interoperabilidade globais. Neste blogue, Zornitsa Manolova, Diretora de Gestão de Qualidade de Dados e Ciência de Dados da GLEIF, destaca como uma abordagem estruturada e baseada em regras para Verificações da Qualidade dos Dados ajuda a garantir a integridade dos dados de referência do LEI em todo o Global LEI System.
Autor: Zornitsa Manolova
Data: 2025-08-07
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Em uma economia global cada vez mais interconectada, a capacidade das organizações de confiar e usar dados de forma eficaz é a base para a inovação, o crescimento e a competitividade.
Um ecossistema de dados de alta qualidade é um motor de mudança e inovação que permite que as organizações identifiquem e aproveitem novas oportunidades. Ao mesmo tempo, a baixa qualidade dos dados pode levar a ineficiências e à exposição a riscos regulamentares e de reputação.
A GLEIF está empenhada em otimizar a qualidade, fiabilidade e usabilidade dos dados de LEI. Desde 2017, tem publicado relatórios mensais dedicados para demonstrar de forma transparente o nível geral de qualidade de dados alcançado no Global LEI System.
Para ajudar a uma compreensão e conscientização mais ampla do setor sobre as iniciativas de qualidade de dados da GLEIF, esta nova série de blogs explora as principais métricas incluídas nos relatórios.
O blogue deste mês continua a examinar a Definição de Regras de Qualidade de Dados.
No atual ecossistema financeiro interligado, a fiabilidade dos dados de referência da Entidade Jurídica é fundamental. Reconhecendo isso, a Global Legal Entity Identifier Foundation (GLEIF), em estreita colaboração com o Comitê de Supervisão Regulatória (ROC) e as organizações emissoras de LEI, liderou os esforços para melhorar as Normas de Qualidade de Dados em todo o Global Legal Entity Identifier System.
Em apoio à sua missão de defender normas de dados excepcionais, a GLEIF introduziu um Quadro de Gestão de Qualidade de Dados estruturado, que define um conjunto transparente e mensurável de Critérios de Qualidade de Dados. Esses critérios definem o que constitui dados de alta qualidade e servem como uma referência objetiva para avaliar a integridade dos dados de referência de LEIs.
As Verificações da Qualidade dos Dados da GLEIF são meticulosamente concebidas para garantir a Conformidade dos dados de referência de LEI com as mais recentes Regras de Transição e Validação de Estado, que descrevem as regras de negócio e a sua implementação técnica para emissão, atualização, gestão e publicação, ao abrigo do Formato do Arquivo de Dados Comuns (CDF).
Este blogue examina a forma como as Verificações da Qualidade dos Dados são definidas pela Definição de Regras de Qualidade dos Dados e como isso contribui para uma infraestrutura financeira global mais fiável e eficiente.
O que é a definição de regras de qualidade de dados?
A Definição de Regras de Qualidade de Dados é uma abordagem estruturada e sistemática que rege a forma como cada Verificações da Qualidade dos Dados é definida, interpretada e aplicada em todo o Global LEI System. Este mecanismo garante que cada Verificações da Qualidade dos Dados seja concebida com uma estrutura específica, incorporando quatro componentes principais:
Nível de maturidade - define a evolução das melhorias nos processos associados ao que é medido.
Critério de qualidade - quão bem os dados se alinham com um dos princípios de qualidade estabelecidos (por exemplo, Exatidão, Validade).
Intenção de verificação - define o objetivo ou a razão de ser da regra.
Lógica formalizada - expressa como uma combinação de uma condição prévia e uma condição.
As verificações seguem um formato lógico "se-então": Se uma determinada condição prévia (X) for satisfeita, então uma condição específica (Y) também deve ser satisfeita.
Por exemplo, se uma entidade jurídica estiver marcada como "reformada" (condição prévia), então um evento de entidade jurídica correspondente deve estar presente no registo (condição). Se um registo não satisfizer a condição prévia, a verificação é considerada não aplicável. Se um registo cumprir a condição prévia mas não cumprir a condição, o resultado é uma verificação falhada. Se ambas forem satisfeitas, o resultado é uma aprovação.
Ao definir com precisão a lógica de cada Verificações da Qualidade dos Dados, a Definição de Regras garante a reprodutibilidade, em que cada ponto de dados é calculado da mesma forma, sempre, em todo o Global LEI System. Isto permite a avaliação transparente, consistente e escalável da qualidade de dados em milhões de registos de LEI, facilitando a melhoria contínua e o alinhamento com as Normas globais.
Para dar suporte a uma transparência e flexibilidade operacional ainda maiores, cada Verificações da Qualidade dos Dados também recebe tags que refletem seu status no ciclo de vida da implementação. Estas etiquetas ajudam a categorizar as verificações e a simplificar a sua monitorização, consulta e reporte. Incluem:
Pré-visualização - A verificação foi totalmente desenvolvida, testada e lançada pela GLEIF. Os resultados são visíveis para as entidades emissoras de LEIs, mas ainda não são utilizados em nenhum relatório público. Esta fase fornece acesso antecipado e apoia o trabalho preparatório antes da consulta formal.
Consulta - A verificação está sob consulta ativa com as organizações emissoras de LEI. Durante esta fase, o feedback é recolhido para aperfeiçoar a lógica, o impacto e a aplicabilidade da verificação.
Relatório - A verificação passou pela consulta e é oficialmente adoptada. Seus resultados agora contribuem para os resultados públicos, como o Relatório Global de Qualidade de Dados de LEIs e os Relatórios de Qualidade de Dados específicos do emissor de LEIs.
Consulta Anual de Definição de Regras 2025
Em última análise, a Definição de Regras é a base sobre a qual os indicadores-chave de desempenho (KPIs) apresentados nesta série Métrica do Mês são construídos, desde a Pontuação Total da Qualidade de Dados (TDQS) até aos Níveis de Maturidade e resultados de Critérios de Qualidade individuais. Isso significa que a melhoria contínua, em colaboração com os participantes do ecossistema, é imperativa para promover a confiança e a transparência.
Em 3 de julho de 2025, a GLEIF e as organizações emissoras de LEI abriram o período de consulta para a Definição de Regras para 2025. Durante as próximas seis semanas, as partes interessadas analisarão 22 verificações novas e 24 actualizadas antes de serem implementadas em produção no final de 2025, proporcionando aos emissores de LEIs uma pista clara para preparar os seus sistemas e processos. Juntas, espera-se que essas adições e atualizações melhorem a padronização e a confiabilidade em todo o Global LEI System.
Os destaques incluem:
Verificação LENU alimentada por IA - LENU (Entidade Jurídica Name Understanding), um modelo de aprendizado de máquina de código aberto co-desenvolvido pela GLEIF e Sociovestix Labs, agora propõe códigos de Entidade Jurídica (ELF) em 22 jurisdições, reduzindo os esforços de mapeamento manual e aumentando a consistência em todo o mundo.
Validação de padrões mais rica - regras regex aprimoradas elevam o nível dos códigos postais e identificadores locais, capturando mais casos extremos e reduzindo falsos positivos.
Cinco novas listas de códigos - estas listas selecionadas trazem uma estrutura adicional, abrangendo situações como:
Entidades que não podem ter pais ou filhos
Autoridades de registo esperadas para códigos ELF específicos
Formas jurídicas adequadas para organismos governamentais
Autoridades que não emitem identificadores
Após a conclusão da consulta, as verificações relevantes são categorizadas sob a etiqueta "Relatório", tornando-as visíveis tanto na secção de relatórios como no painel de controlo. Nos Relatórios de Qualidade dos Dados, estas verificações são apresentadas nas "5 principais verificações falhadas", fornecendo uma visão geral das áreas críticas que requerem atenção.
Destaque de julho: Controlo C000438
Cada entrada nos Relatórios de Qualidade de Dados descreve o número de Emissores de LEIs afectados por verificações falhadas e identifica a organização com o maior rácio de falhas. Para julho, a verificação C000438 surgiu como a verificação com maior falha. Esta verificação garante que cada relação de controladora direta reportada por um emissor de LEIs se alinhe consistentemente com a controladora final divulgada. Ela notifica os Emissores de LEIs de quaisquer discrepâncias na estrutura de relacionamento, seguindo a cadeia de controladoras diretas, contra a controladora final da estrutura corporativa. No total, foram registadas 22 falhas médias durante o mês de julho, representando uma diminuição das 64 falhas médias em junho. Este facto fornece uma visão valiosa sobre a evolução da qualidade dos dados dos emitentes ao longo do tempo.
Transformando dados em oportunidades
A GLEIF e o ROC estão a dirigir vários grupos de trabalho especializados, incluindo o Grupo de Trabalho da Qualidade de Dados. Estas equipas antecipam as necessidades emergentes e traduzem-nas em melhorias práticas, desde novas Verificações da Qualidade dos Dados a normas técnicas actualizadas. Essa abordagem colaborativa e multidisciplinar mantém o ecossistema de LEIs adequado à finalidade em uma economia cada vez mais digital e interconectada.
Ao unir normas rigorosas, transparência e feedback da comunidade, a GLEIF continua a transformar dados de alta qualidade numa vantagem estratégica, desbloqueando eficiências, mitigando riscos e abrindo portas à inovação para os participantes do mercado em todo o mundo.
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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.
