将数据转化为机遇：本月指标--数据质量标准（续）

高质量数据不仅仅是一个基准，它还是全球信任、合规和互操作性的战略必需品。在本月的博客中，GLEIF 数据质量管理和数据科学主管 Zornitsa Manolova 将继续探讨数据质量标准的作用及其作为 GLEIF 数据质量管理框架一部分的关键重要性，以确保 LEI 数据保持可靠、最新，并适合金融机构、法规制定者和市场参与者在全球范围内使用。

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在相互联系日益紧密的全球经济中，组织信任和有效使用数据的能力是创新、增长和竞争力的基础。

高质量的数据生态系统是变革和创新的驱动力，使组织能够发现并抓住新机遇，而低数据质量则可能导致效率低下，并面临监管和声誉风险。

GLEIF 致力于优化 LEI 数据的质量、可靠性和可用性。自 2017 年以来，它发布了专门的月度报告，以透明的方式展示全球 LEI 系统达到的整体数据质量水平。

为了帮助业界更广泛地了解和认识 GLEIF 的数据质量举措，这一新的系列博客探讨了报告中包含的关键指标。

本期博客将继续探讨数据质量标准。

在当今数据驱动的经济中，使用高质量的法定实体数据对于推动创新、确保合规和促进全球市场的信任至关重要。GLEIF 通过一个结构化的数据质量管理框架来确保尽可能高的标准，该框架定义了十二项不同的、可衡量的数据质量标准，以客观地评估全球法人识别编码（LEI）记录。

上个月的数据质量博客探讨了 "有效性"、"完整性 "和 "一致性 "标准，本月的博客将重点介绍另外三项基本标准--"准确性"、"全面性 "和 "代表性"，并探讨如何通过结构化、可衡量的检查对每项标准进行评估，以帮助维护 LEI 数据的完整性和全球实用性。

聚焦准确性、全面性和代表性

准确性、全面性和代表性是弹性 LEI 数据框架的关键组成部分，可同时支持监管需求和无缝全球互操作性。它们共同确保 LEI 数据不仅在技术上正确、完整，而且以结构化、一致的方式呈现。

• 准确性：可靠地反映真实世界的事实

准确的数据可增强人们对 LEI 系统的信心，提高合规性，并支持组织间的透明交易。

准确性评估 LEI 参考数据与权威来源的法定实体信息的对应程度，估计数据在多大程度上不存在可识别的错误。这可能是更复杂的评估标准之一，因为它通常取决于外部参考数据，从而增加了检查的复杂性。不过，虽然要保证绝对的精确度可能具有挑战性，但 GLEIF 仍致力于通过不断改进来实现尽可能高的精确度标准。

目前，准确性通过14 项单项检查进行评估，这些检查在 6 月份的数据质量平均得分达到99.99分。检查内容包括核实基金的法律形式分类是否正确、母基金的例外情况是否有合理的组合，或邮政编码是否符合国家规定的格式。

• 全面性：确保存在所有必填字段

全面的 LEI 记录有助于进行准确的风险分析，并支持在充分知情的情况下做出监管和商业决策。

全面性是指 LEI 参考记录的完整性，确保不遗漏任何必填字段。除了根据通用数据文件 (CDF) 和 XML 架构定义 (XSD) 规则验证记录在技术上是否有效外，这些检查还进一步确保每条记录都包含所有重要和有意义的数据，包括实体名称、地址、注册详细信息以及适用的关系记录。

通过14 项重点检查，全面性始终保持高标准，6 月份的平均数据质量得分达到99.99。这些查重的例子包括验证实体的法定名称是否可信且没有重复数据，确保已清退的记录与相应的法定实体事件正确链接，以及在官方代码列表中尚未提供注册权威工商登记机构或法定形式代码时，确认提供了补充信息。

• 表述：遵循标准格式

LEI 记录的一致表示可提高系统互操作性、增强可读性，并确保无缝集成到监管系统、风险模型和自动化工作流程中。

表述评估 LEI 数据元素是否以一致和标准的方式呈现。关键方面包括是否符合模式、适当的字符编码、格式、语言标记，以及是否合规代码标准，如定义实体法定形式 (ELF) 代码的 ISO 20275。

通过14 项检查评估，该表述保持了近乎完美的质量表现，反映在其 6 月份的99.99分中。这些检查包括评估字符集的一致应用，例如确保法定名称或地址包含适当的语言标记，以及后续信息包含有效条目。

将数据转化为机遇

准确性、全面性和代表性在确保 LEI 数据不仅正确、完整，而且结构一致以便全球无缝使用方面发挥着至关重要的作用。这些维度与其他数据质量标准共同作用，为数据可靠性奠定了坚实的基础，支撑着全球 LEI 系统，使人们能够自信地做出决策、简化合规程序并进行可信的数字互动。

GLEIF 致力于加强数据质量管理框架和探索其他质量标准，这反映了我们对全面数据质量的坚定承诺。这将数据用户置于所有质量工作的中心，也证明了我们为进一步提高LEI参考数据在全球市场的可用性、透明度和可信度所做的不懈努力。

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