Nur Quantifizierbares lässt sich steuern

Datenqualitätsprüfungen

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GLEIF hat in enger Absprache mit dem LEI Regulatory Oversight Committee (ROC) und den LEI-Vergabestellen eine Auswahl von quantifizierbaren Qualitätskriterien festgelegt, um das Konzept der Datenqualität in Bezug auf den LEI-Bestand klarzustellen. Hierfür wurden die von der Internationalen Organisation für Normung (ISO) entwickelten Standards eingesetzt. Durch die Einrichtung eines Katalogs definierter Qualitätskriterien hat GLEIF einen transparenten und objektiven Referenzwert zur Feststellung des Datenqualitätsniveaus innerhalb des Global LEI Systems geschaffen.

Die Datenqualitätsprüfungen von GLEIF stellen sicher, dass die verfügbaren Referenzdaten den aktuellen State Transition Rules und Validierungsregeln innerhalb des Global LEI Systems entsprechen. Diese Prüfungen wurden basierend auf den Common Data File (CDF)-Formaten festgelegt.

Jede Datenqualitätsprüfung zeichnet sich durch Reifegrad, Qualitätskriterium, Absicht und formalisierte Beschreibung, inklusive Vorbedingungen und Bedingungen, aus.

Dieser Prüfungssatz bildet die sogenannte Regelfestlegung. Jede Prüfung ist vom Typ „Wenn X Dann Y“, wobei X als Prüfvorbedingung und Y als Prüfbedingung gilt. Erfüllt ein Dateneintrag, eine Beziehung oder eine Ausnahme die Prüfvorbedingung nicht, ist diese Prüfung „nicht anwendbar“. Wenn die Vorbedingung erfüllt ist und die Bedingung eintritt und der Wert nicht gleich „Y“ ist, gilt die Prüfung als „nicht bestanden“, im andern Fall jedoch als „bestanden“.

• Absicht
  Die Absicht wird in einfacher Sprache beschrieben und fasst den Zweck der jeweiligen Datenqualitätsprüfung zusammen.
• Vorbedingung
  Nicht jede Datenqualitätsprüfung ist auf alle LEI-Einträge anwendbar. So sind einige Datenqualitätsprüfungen nur auf Rechtsträger, bei denen es sich um Fonds handelt, oder auf aktive Rechtsträger anwendbar. Die Vorbedingung für jede Prüfung filtert diejenigen LEI-Einträge heraus, die für eine bestimmte Prüfung nicht infrage kommen.
• Bedingung
  In jeder Datenqualitätsprüfung kommen bestimmte eindeutige Fail-Bedingungen zur Anwendung. Die Bedingung wird nur auf diejenigen LEI-Einträge angewendet, die die Vorbedingung einer bestimmten Datenqualitätsprüfung erfüllt haben.

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Prüfungskategorien

Die Datenqualitätsprüfungen lassen sich auch nach Kategorien, basierend auf ihrer Art und der Art der Messung, einteilen. So konzentrieren sich beispielsweise die Meta-Prüfungen auf die Kriterien Aktualität, Verbreitung und Zugänglichkeit, während die Formatprüfungen meist über die Common Data File Formate und eingebettete XML-Schemata durchgeführt werden. Prüfungen auf Ebene des Eintrags finden auf Pflicht- und auf optionale Felder Anwendung und decken Formats- und Plausibilitätsprüfungen (z. B. Wertbereiche) ab.

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Reifegradmodell

Zur Festlegung des Gesamtniveaus der Datenqualität des Global LEI Systems nutzt GLEIF ein Reifegradmodell, das die definierten Qualitätskriterien beurteilt. Basierend auf den jeweiligen Arten von Prüfungen in Abhängigkeit von den unterschiedlichen Kategorien wird jeder Prüfung ein Reifegrad zugeordnet. Die Reifegrade „Hervorragend“ und „Erwartet“ lassen sich nur erreichen, wenn alle niedrigeren Reifegrade umfassend gewährleistet sind.

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Datenqualitätskriterien

Durch die Einrichtung eines Katalogs definierter Qualitätskriterien schafft GLEIF eine transparente und objektive Benchmark zur Bewertung des Datenqualitätsniveaus im Global LEI System.

Qualitätskriterien	Definition
Genauigkeit	Das Ausmaß, in dem die Daten frei von offensichtlichen Fehlern sind / der Grad der Übereinstimmung eines Datenelements oder eines Datensatzes mit einer maßgeblichen Quelle, die als korrekt anerkannt ist, oder der Grad, in dem die Daten die Wahrheit über ein reales Objekt korrekt wiedergeben
Zugänglichkeit	Das Ausmaß, in dem leicht erhältliche und legal zugängliche Datenelemente mit starken Schutzmaßnahmen und Kontrollen in den Prozess integriert sind
Vollständigkeit	Das Ausmaß, indem alle erforderlichen Datenplätze bestückt sind
Gesamtheit	Alle erforderlichen Datenelemente sind enthalten, d. h. es ist sichergestellt, dass der gesamte Umfang der Daten unter Dokumentation absichtlicher Beschränkungen erfasst ist
Beständigkeit	Das Ausmaß, in dem ein einzigartiges Datenelement über mehrere Datensätze hinweg stets den gleichen Wert aufweist
Verbreitung	Das Ausmaß der Konformität mit definierten Datenbeziehungsregeln (z. B. Primär-/Fremdschlüssel, referentielle Integrität)
Integrität	Das Ausmaß der Konformität mit definierten Datenbeziehungsregeln (z. B. Primär-/Fremdschlüssel, referentielle Integrität)
Provenienz	Die Geschichte oder Herkunft eines Merkmalswerts
Darstellung	Das Merkmal der Datenqualität, das sich auf Format, Muster, Lesbarkeit und Nützlichkeit der Daten für die jeweils beabsichtigte Nutzung erstreckt
Aktualität	Inwieweit Daten aktuell sind (ein Bezugswert ist aktuell, wenn er für einen bestimmten festgelegten Zeitpunkt aktuell ist; er ist überholt, wenn er zu einem zurückliegenden Zeitpunkt aktuell war, zu einem späteren Zeitpunkt aber nicht mehr zutrifft)
Einzigartigkeit	Das Ausmaß, in dem alle eindeutigen Werte eines Datenelements lediglich einmal vorkommen
Gültigkeit	Das Maß für die Übereinstimmung eines Datenwerts mit seiner Wertemenge (d. h. einer Menge zulässiger Werte oder eines Wertebereichs)