LEI 数据 GLEIF 数据质量管理
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数据质量检查



通过与 LEI 监督管理委员会 (ROC) 和 LEI 发放组织进行密切对话,GLEIF 定义了一套可衡量的质量标准,以此说明与 LEI 群组相关的数据质量概念。为此,其已采用由国际标准化组织所制定的标准。GLEIF 通过制定一套明确的质量标准,建立了透明客观的基准,以对全球 LEI 体系内的数据质量级别展开评估。

GLEIF 的数据质量检查确保所提供的参考数据符合全球 LEI 体系中现行的状态转换和验证规则。其已根据通用数据文件 (CDF) 格式对这些检查进行定义。

每项数据质量检查都以成熟度级别质量标准、意图以及包含前提条件和条件的正式描述为特征。

这套检查构成了所谓的规则设置。每项检查都属于“如果 X 那么 Y”的类型,其中 X 被描述为检查前提条件,而 Y 是检查条件。如果某项记录、某种关系或某个例外情况不符合检查的前提条件,那么此项检查就 "不适用"。如果它通过了前提条件,开始检查条件,并且值未满足 Y,则该检查被认为“未通过”,否则该检查会被视为“通过”。

GLEIF 的规则制定

  • 意图
    该意图以简明的语言描写,并对特定数据质量检查的目的进行了总结。
  • 前提条件
    并非每项数据质量检查都适用于所有 LEI 记录。例如,一些数据质量检查仅适用于基金机构或活跃的机构。每项检查的前提条件会把那些不适用于某个特定检查的 LEI 记录过滤掉。
  • 条件
    进行每项数据质量检查时,都会有某些明确的未通过条件。该条件仅适用于已通过特定数据质量检查的前提条件的 LEI 记录。

检查类别

此外,还可以根据其性质和衡量类型对数据质量检查进行分类。例如,元检查专注于及时性、数据更新和可及性标准,而格式检查大多通过通用数据文件格式和嵌入式 XML 模式实现。记录级别的检查适用于强制性和可选的字段元素,并涵盖格式和可信度检查(例如值范围)。


成熟度级别模型

为了确定全球 LEI 体系的整体数据质量,GLEIF 使用了对定义的质量标准进行评估的成熟度模型。根据与不同类别相关的检查类型,每项检查都会被分配到一个成熟度级别。只有在所有较低的级别都得到完全保证时,才能达到优秀和期望的成熟度级别。

1 - 规定:
本级别反映了可重复的成功,由以下部分组成:

  • 格式检查
  • 关于强制性元素的所有检查

2 - 期望:
本级别显示了管理的成功,由以下部分组成:

  • 可信度检查
  • 业务规则检查
  • 关系完整性检查
  • 关于可选元素的所有检查

3 - 优秀:
第三个级别是优化成功的级别,由以下部分组成:

  • 代表性检查
  • 及时性检查
  • 关于 LEI 生命周期和旧记录的所有检查

数据质量标准

通过设立一套定义的质量标准,GLEIF 已建立起透明客观的基准来评估全球 LEI 体系内的数据质量水平。

质量标准 定义
准确性 数据中不存在可识别错误的程度/数据元素或数据集与被视为正确的权威数据来源之间的一致程度,或者数据正确表示实际对象真实状况的程度
可及性 数据项易于获取、可合法访问,在流程中建立强劲的保护和控制机制的程度
完成度 所有要求出现数据的填充程度
综合度 所有要求的数据项均已包含在内,这确保了整个数据的收集范围,并记录了有意的限制
一致性 一条独特数据在多个数据集中,保有相同数据值的比例
数据更新 与定义的数据关系规则符合的程度(如基础/外部关键参照完整度)
完整性 所有要求的数据项均已包含在内,这确保了整个数据的收集范围,并记录了有意的限制
来源出处 一个属性值的历史记录或谱系来源
代表性 可以体现既定用途数据格式、样式、可识别性和有效性的数据质量特性
及时性 数据在需要时的可用程度/数据质量的概念,涉及到数据是否最新,是否在有用的时间范围内可用;及时性由使用数据的方式和背景决定
唯一性 某个数据元素的所有特有值仅出现一次的程度
有效性 衡量数据值与其域值集符合程度的方法(即一系列允许的值或值的范围)

可供下载的相关文件

探索 GLEIF 的规则制定

GLEIF 旨在实现最大的透明度,因此发布了每个数据质量检查规范

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