Vous ne pouvez gérer que ce que vous mesurez

Contrôles de qualité des données

Je confirme par les présentes avoir lu et compris et accepter la politique de confidentialité. Je confirme par les présentes que les données que j'ai saisies et sur lesquelles j'ai cliquées pourraient être transmises à des propriétaires de réseaux sociaux et sauvegardées et faire l'objet d'un traitement électronique par ceux-ci.

Pour clarifier le concept de qualité des données comparé à la population des LEI, la GLEIF a défini, en étroite collaboration avec le Comité de surveillance réglementaire des LEI (ROC) et les organisations émettrices de LEI, un ensemble de critères de qualité mesurables, en utilisant pour cela des normes développées par l'Organisation internationale de normalisation (ISO). Par l’application d'un ensemble de critères de qualité définis, la GLEIF crée un point de référence transparent et objectif permettant d'évaluer le niveau de qualité des données au sein du Global LEI System.

Les contrôles de qualité des données de la GLEIF garantissent que les données de référence fournies sont conformes aux Règles de transition d'état et de validation actuelles du Global LEI System. Ces contrôles ont été définis sur la base des formats du fichier commun de données (CDF).

Chaque contrôle de qualité des données se caractérise par un niveau de maturité, un critère de qualité, une intention et une description formalisée contenant une condition préalable et une condition.

Ces contrôles forment l'Établissement des règles. Chaque contrôle est de type « Si X alors Y », où X est une condition préalable du contrôle et Y la condition du contrôle. Si un enregistrement, une relation ou une exception ne satisfait pas à la condition préalable du contrôle, ce contrôle sera « non applicable ». Si la condition préalable est remplie et que la valeur ne correspond pas à Y, le contrôle est considéré comme un « échec », sinon le contrôle est considéré comme un « succès ».

• Intention
  L'intention est rédigée dans un langage simple et résume l'objectif d'un contrôle de qualité des données donné.
• Condition préalable
  Tous les contrôles de qualité des données ne s'appliquent pas à tous les enregistrements LEI. Par exemple, certains contrôles de qualité des données ne s'appliquent qu'aux entités de fonds ou aux entités actives. La condition préalable de chaque contrôle filtre les enregistrements LEI qui ne sont pas applicables à un contrôle donné.
• Condition
  Dans chaque contrôle de qualité des données, certaines conditions d'échec sans équivoque sont appliquées. La condition s'applique uniquement aux enregistrements LEI qui ont passé la condition préalable d'un certain contrôle de qualité des données.

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Catégories de contrôle

Les contrôles de qualité des données peuvent aussi être regroupés en catégories, en fonction de leur nature et du type de mesure. Par exemple, les méta-contrôles se concentrent sur les critères de ponctualité, d'actualité et d'accessibilité, tandis que les contrôles de format sont principalement exécutés via les formats du fichier commun de données et le schéma XML intégré. Les contrôles au niveau de l'enregistrement sont appliqués aux éléments de champ obligatoires et facultatifs et couvrent les contrôles de format et de plausibilité (par exemple, les plages de valeurs).

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Modèle de niveau de maturité

Pour définir la qualité globale des données du Global LEI System, la GLEIF utilise un modèle de maturité qui évalue les critères de qualité définis. En fonction du type de contrôles liés aux différentes catégories, chaque contrôle est affecté à un niveau de maturité. Les niveaux de maturité Excellent et Attendue ne peuvent être atteints que si tous les niveaux inférieurs sont complètement garantis.

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Critères de qualité des données

Par l’application d'un ensemble de critères de qualité définis, la GLEIF crée un point de référence transparent et objectif permettant d'évaluer le niveau de qualité des données au sein du Global LEI System.

Critères de qualité	Définition
Précision	La mesure dans laquelle les données sont exemptes d'erreurs identifiables / le degré de conformité d'un élément de données ou d'un jeu de données dont la source fait autorité et est réputée être correcte ou la mesure dans laquelle les données représentent correctement la vérité concernant les objets dans le monde réel
Accessibilité	La mesure dans laquelle les éléments de données sont facilement accessibles et dont l'accès est légal avec un processus sécurisé par de fortes protections et contrôles
Exhaustivité	La mesure dans laquelle toutes les occurrences de données requises sont remplies
Intégralité	Tous les éléments de données requis sont inclus, ce qui garantit que la portée complète des données est collectée avec des limitations intentionnelles documentées
Cohérence	Le degré auquel une même donnée dispose d'une valeur identique au travers de divers ensembles de données
Actualisation	La mesure dans laquelle les données sont mises à jour (la valeur d'une donnée est à jour si elle correcte à un moment donné et elle est périmée si elle était correcte à un moment antérieur mais incorrecte plus tard)
Intégrité	Le degré de conformité aux règles concernant les relations définies entre les données (par ex. intégrité référentielle clé primaire/étrangère)
Provenance	L'historique ou pedigree de la valeur d'un bien immobilier
Représentation	La caractéristique de qualité des données relatives au format, au modèle, à la lisibilité et à l'utilité des données pour leur usage prévu
Ponctualité	La mesure dans laquelle les données sont disponibles lorsque cela est nécessaire / concept de qualité des données qui implique des données à jour et disponibles dans un délai raisonnable ; la ponctualité est déterminée par la manière et le contexte dans lesquels les données sont utilisées
Caractère unique	La mesure dans laquelle toutes les valeurs distinctes d'un élément de données apparaissent une seule fois
Validité	La mesure dans laquelle une valeur de données est conforme à l'ensemble des valeurs de son domaine (c.-à-d. un ensemble de valeurs permises ou une gamme de valeurs)