Переводы этого веб-сайта на языки, отличные от английского, выполняются с помощью ИИ. Мы не гарантируем точность и не несем ответственности за любые ошибки или ущерб, возникшие в результате использования переведенного контента. В случае каких-либо несоответствий или неясностей английская версия имеет преимущественную силу.
Преобразование данных в возможности: Метрика месяца - установление правил качества данных
Качественные данные - это не просто эталон, это стратегическая необходимость для глобального доверия, соблюдения законодательства и совместимости. В этом блоге Зорница Манолова, руководитель отдела управления качеством данных и Data Science в GLEIF, рассказывает о том, как структурированный, основанный на правилах подход к проверке качества данных помогает обеспечить целостность эталонных данных LEI в рамках Глобальной системы LEI.
Автор: Зорница Манолова
Дата: 2025-08-07
Просмотров:
В условиях все более взаимосвязанной глобальной экономики способность организаций доверять данным и эффективно их использовать является основой для инноваций, роста и конкурентоспособности.
Экосистема данных высокого качества - это движущая сила перемен и инноваций, которая позволяет организациям выявлять и использовать новые возможности. В то же время низкое качество данных может привести к неэффективности и подверженности регуляторным и репутационным рискам.
GLEIF стремится оптимизировать качество, надежность и удобство использования данных LEI. С 2017 года он публикует специальные ежемесячные отчеты, прозрачно демонстрирующие общий уровень качества данных, достигнутый в Глобальной системе LEI.
Чтобы помочь отрасли лучше понять и осознать инициативы GLEIF в области качества данных, в этой новой серии блогов рассматриваются ключевые показатели, включенные в отчеты.
В этом месяце блог продолжает рассматривать тему "Установление правил качества данных".
В современной взаимосвязанной финансовой экосистеме надежность справочных данных о юридических лицах имеет первостепенное значение. Признавая это, Глобальный фонд идентификации юридических лиц (GLEIF) в тесном сотрудничестве с Регулятивно-надзорным комитетом (ROC) и организациями, выпускающими LEI, возглавил работу по повышению стандартов качества данных в Глобальной системе идентификации юридических лиц.
В поддержку своей миссии по поддержанию исключительных стандартов данных GLEIF внедрил структурированную систему управления данными, которая определяет прозрачный и измеримый набор критериев качества данных. Эти критерии определяют, что представляет собой высококачественные данные, и служат объективным эталоном для оценки целостности справочных данных LEI.
Проверки качества данных GLEIF тщательно разработаны для обеспечения соответствия справочных данных LEI последним Правилам перехода и проверки состояния, которые описывают бизнес-правила и их техническую реализацию для выпуска, обновления, управления и публикации в Едином формате файла данных (CDF).
В этом блоге рассматривается вопрос о том, как Проверки качества данных определяются Установлением правил качества данных и как это способствует созданию более надежной и эффективной глобальной финансовой инфраструктуры.
Что такое "Установление правил качества данных"?
Установление правил качества данных - это структурированный и систематический подход, который регулирует определение, интерпретацию и применение каждой проверки качества данных в рамках Глобальной системы LEI. Этот механизм гарантирует, что каждая Проверка качества данных имеет определенную структуру, включающую четыре ключевых компонента:
Уровень зрелости - определяет эволюцию улучшений в процессах, связанных с тем, что измеряется.
Критерий качества - насколько данные соответствуют одному из установленных принципов качества (например, Точность, Достоверность).
Намерение проверки - определяет цель или обоснование правила.
Формализованная логика - выражается в виде комбинации предпосылки и условия.
Проверки выполняются в логическом формате "если - то": Если выполняется определенное предварительное условие (X), то должно выполняться и определенное условие (Y).
Например, если юридическое лицо отмечено как "выбывшее" (предварительное условие), то в записи должно присутствовать соответствующее событие юридического лица (условие). Если запись не удовлетворяет предусловию, проверка считается неприменимой. Если запись удовлетворяет предусловию, но не удовлетворяет условию, проверка считается проваленной. Если оба условия удовлетворены, проверка считается пройденной.
Точно определяя логику для каждой проверки качества данных, установка правил обеспечивает воспроизводимость, когда каждая точка данных рассчитывается одинаково, каждый раз, во всей Глобальной системе LEI. Это обеспечивает прозрачную, последовательную и масштабируемую оценку качества данных по миллионам записей LEI, способствуя постоянному совершенствованию и приведению в соответствие с глобальными стандартами.
Для обеспечения еще большей прозрачности и операционной гибкости каждой проверке качества данных также присваиваются метки, отражающие ее статус в жизненном цикле реализации. Эти метки помогают классифицировать проверки и упростить их мониторинг, консультации и отчетность. К ним относятся:
Предварительный просмотр - проверка была полностью разработана, протестирована и выпущена GLEIF. Результаты проверки видны организациям, выпускающим LEI, но еще не используются в публичной отчетности. Этот этап обеспечивает ранний доступ и поддерживает подготовительную работу перед официальными консультациями.
Консультации - Проверка находится в стадии активных консультаций с организациями, выпускающими LEI. На этом этапе собираются отзывы для доработки логики проверки, ее влияния и применимости.
Отчет - Проверка прошла консультации и официально принята. Ее результаты теперь вносятся в такие публичные продукты, как Глобальный отчет о качестве данных LEI и отчеты о качестве данных по конкретным эмитентам LEI.
Ежегодная консультация по установлению правил 2025
В конечном счете, установление правил является основой, на которой строятся ключевые показатели эффективности (KPI), представленные в этой серии Метрик месяца, от общего балла качества данных (TDQS) до уровней зрелости и результатов отдельных критериев качества. Это означает, что постоянное совершенствование в сотрудничестве с участниками экосистемы является обязательным условием для обеспечения доверия и прозрачности.
3 июля 2025 года GLEIF и организации, выпускающие LEI, открыли период консультаций по установлению правил на 2025 год. В течение следующих шести недель заинтересованные стороны рассмотрят 22 новых и 24 обновленных проверки, прежде чем они будут внедрены в производство позднее в 2025 году, предоставляя организациям, выдающим коды LEI, четкий задел для подготовки своих систем и процессов. В совокупности эти дополнения и обновления, как ожидается, повысят стандартизацию и надежность всей Глобальной системы LEI.
Основные моменты включают:
Проверка LENU с помощью искусственного интеллекта - LENU (понимание названия юридического лица), модель машинного обучения с открытым исходным кодом, совместно разработанная GLEIF и Sociovestix Labs, теперь предлагает коды юридической формы юридического лица (ELF) в 22 юрисдикциях, сокращая усилия по ручному сопоставлению и повышая согласованность во всем мире.
Более тщательная проверка шаблонов - улучшенные правила регекса повышают планку для почтовых индексов и местных идентификаторов, выявляя больше крайних случаев и уменьшая количество ложных срабатываний.
Пять новых списков кодов - эти списки придают дополнительную структуру, охватывая такие ситуации, как:
Сущности, которые не могут иметь родителей или детей
Ожидаемые органы регистрации для конкретных кодов ELF
Соответствующие организационно-правовые формы для государственных органов
Органы, которые не выдают идентификаторы
После завершения консультаций соответствующие проверки классифицируются по тегу "Отчет", что делает их видимыми как в разделе отчетов, так и на приборной панели. В отчетах о качестве данных эти проверки представлены в разделе "Топ-5 неудачных проверок", что позволяет получить представление о критических областях, требующих внимания.
Июльское внимание: Проверка C000438
Каждая запись в "Отчетах о качестве данных" описывает количество организаций, выдающих коды LEI, на которых повлияли неудачные проверки, и определяет организацию с самым высоким коэффициентом неудач. В июле проверка C000438 была отмечена как самая неудачная. Эта проверка гарантирует, что все прямые родительские отношения, указанные эмитентом LEI, соответствуют раскрытому конечному материнскому капиталу. Она уведомляет организации, выдающие коды LEI, о любых расхождениях в структуре отношений, следующих по цепочке прямых родителей, с конечным родителем корпоративной структуры. В общей сложности в июле было зарегистрировано 22 средних отказа, что меньше, чем 64 средних отказа в июне. Это дает ценное представление о том, как качество данных эмитента изменяется с течением времени.
Преобразование данных в возможности
GLEIF и ROC руководят несколькими специализированными рабочими группами, в том числе Рабочей группой по качеству данных. Эти группы прогнозируют возникающие потребности и воплощают их в практические улучшения - от новых проверок качества данных до обновления технических стандартов. Такой совместный междисциплинарный подход позволяет экосистеме LEI соответствовать целям в условиях все более цифровой и взаимосвязанной экономики.
Объединяя строгие стандарты, прозрачность и обратную связь с сообществом, GLEIF продолжает превращать высококачественные данные в стратегическое преимущество, повышая эффективность, снижая риски и открывая двери для инноваций участникам рынка по всему миру.
Чтобы оставить свои комментарии к публикациям блога, откройте блог GLEIF на английском языке и опубликуйте свой комментарий. Укажите свое имя и свою фамилию. Ваше имя будет отображаться рядом с вашими комментариями. Адрес электронной почты публиковаться не будет. Обратите внимание, что, получая доступ к форуму и оставляя свои комментарии, вы соглашаетесь соблюдать условия Правил ведения блогов GLEIF, поэтому внимательно прочитайте их.
Зорница Манолова руководит отделом контроля качества и исследования данных в фонде Global Legal Entity Identifier Foundation (GLEIF). С апреля 2018 г. она отвечает за повышение качества данных и улучшение инфраструктуры контроля данных с помощью инновационных методик анализа данных. Ранее Зорница руководила рядом проектов группы Форензик в компании PwC по экспертно-криминалистическому анализу данных в рамках расследования международных финансовых правонарушений. Кроме того, она получила диплом немецкого образца по информатике со специализацией на машинном обучении в Марбургском университете имени Филиппа.
