Transformer les données en opportunités : l'indicateur du mois – Score moyen de la Qualité totale des données
Des données de qualité représentent bien plus qu'une référence, elles sont essentielles d'un point de vue stratégique. Investir dans la qualité des données peut convertir les risques en opportunités et les inefficacités en avantages. Dans le premier blog de notre nouvelle série, Zornitsa Manolova, Responsable de la gestion de la qualité des données et de la science des données au sein de la GLEIF, étudie les indicateurs clés du Système international de LEI, et en particulier le score moyen de la Qualité totale des données (TDQS). Ce score s'articule autour de 12 critères de qualité et indique dans quelle mesure les données de référence associées au LEI répondent à des normes rigoureuses de fiabilité, d'interopérabilité et de convivialité dans les écosystèmes numériques mondiaux.
Auteur: Zornitsa Manolova
Date: 2025-02-07
Vues:
Dans une économie mondiale toujours plus interconnectée, le degré de confiance que les organisations peuvent accorder aux données constitue le moteur de l'innovation, de la croissance et de la compétitivité.
La qualité des données devient donc plus qu'une référence, elle est une nécessité stratégique. Un écosystème de données de grande qualité engendre changements et innovations et assure aux organisations de pouvoir identifier et saisir de nouvelles opportunités, tandis que des données de piètre qualité entraîne des inefficacités et une exposition à des risques réglementaires et de réputation.
La GLEIF s'emploie à maximiser la qualité, la fiabilité et la convivialité des données LEI. Depuis 2017, elle publie chaque mois un rapport pour dévoiler en toute transparence le niveau général de la qualité des données du Système international de LEI.
Afin de promouvoir une meilleure compréhension et sensibilisation du secteur aux efforts de la GLEIF en faveur de la qualité des données, ces blogs s'intéressent aux principaux indicateurs mentionnés dans les rapports, en mettant en lumière que tout effort d'amélioration des données peut convertir les risques en opportunités et les inefficacités en atouts stratégiques.
Le blog de ce mois examine le score moyen de la Qualité totale des données.
Qu'est-ce que le score moyen de la Qualité totale des données ?
Le score moyen de la Qualité totale des données (TDQS) de la GLEIF traduit la qualité des données sous forme d'indicateur de performance clé (KPI) unique.
Le TDQS reflète les résultats de tous les contrôles qualité des données dans tout le référentiel LEI, avec une pondération selon leur nature. Il quantifie la pondération de 12 critères de qualité, dont la précision et l'exhaustivité des données de référence associées au LEI, afin de démontrer le respect de normes rigoureuses de fiabilité, d'interopérabilité et d'utilisabilité dans les écosystèmes numériques mondiaux.
Le dictionnaire de qualité des données offre une transparence totale sur la méthodologie utilisée pour déterminer le TDQS.
Pourquoi le TDQS est-il important ?
Le TDQS est bien plus qu'un indicateur. Il souligne l'engagement constant vers une amélioration des données sur lequel s'appuie le Système international de LEI. En favorisant la transparence et la cohérence, il garantit des prises de décision fondées sur les données et renforce la confiance dans l'identification organisationnelle à l'échelle mondiale en :
Fournissant une référence de performance unique et claire
L'agrégation et l'expression de la qualité des données sous la forme d'un score unique signifie que le TDQS allège la complexité. Il constitue un indicateur clair de l'état général des données LEI, simplifiant ainsi l'évaluation et la communication de la qualité des données.
Permettant une surveillance constante
Le suivi permanent du TDQS permet aux émetteurs de LEI et aux utilisateurs de données d'identifier les tendances, de maintenir la conformité avec les normes établies et de détecter les opportunités et les problèmes émergents.
Grâce aux comparaisons effectuées d'un mois à l'autre, les parties prenantes et les utilisateurs de données constatent comment les initiatives axées sur la qualité des données produisent des résultats et des améliorations ciblés. En outre, la GLEIF peut détecter toute variation dans la qualité des données et appliquer les mesures adéquates.
Les fluctuations du TDQS sont aussi des signaux précoces essentiels qui appellent à une analyse approfondie. Les parties prenantes peuvent ainsi repérer et réagir aux opportunités ainsi qu'aux enjeux liés à la qualité des données. Cela inclut une analyse détaillée d'autres indicateurs clés de performance, tels que le niveau de maturité (que nous aborderons dans les prochains blogs de cette série), ainsi que les scores de qualité pour chaque critère et chaque enregistrement de LEI.
Cartographiant un système en évolution
Afin de maintenir des conclusions transparentes et objectives, la GLEIF affine en permanence les contrôles qualité des données.
Tandis que ces améliorations produisent leurs fruits, les brèves fluctuations du TDQS signalent l'adaptation et l'évolution à long terme du Système international de LEI. À titre d'exemple, le TDQS est tombé à 99,96 en octobre 2024, suite à des mises à jour visant à améliorer des éléments de données relatifs aux valeurs traduites et translittérées, ainsi qu'à garantir des rapports d'informations relationnelles plus précis. Le TDQS est désormais remonté, démontrant directement l'impact sur les utilisateurs de données mondiales.
Transformant les données en opportunités
Comme nous l'avons observé, le TDQS reflète la volonté de la GLEIF à garantir en permanence l'accès à des données d'identification d'entités qui soient à la fois ouvertes, exactes et pertinentes pour tous.
L'adoption de normes de données harmonisées et la garantie d'un accès libre à des données fiables sont des avantages considérables pour les entreprises de toutes tailles, qu'il s'agisse des grandes multinationales ou des petites et moyennes entreprises (PME). L'intégration d'une identité organisationnelle vérifiable dans les relations commerciales, grâce à des données de haute qualité, résout le problème de fragmentation et d'incohérences transfrontalières qui ont depuis toujours nui au commerce mondial et freiné la croissance économique, créant ainsi de nouvelles perspectives de changement.
Si vous souhaitez commenter une publication sur le blog, veuillez vous identifier à l'aide de votre prénom et de votre nom. Votre nom apparaîtra à côté de votre commentaire. Aucune adresse e-mail ne sera publiée. Veuillez noter qu'en accédant ou en contribuant au forum de discussion, vous acceptez de respecter les conditions de la Politique de la GLEIF en matière de blog ; veuillez donc les lire attentivement.
Zornitsa Manolova dirige l’équipe chargée de la gestion de la qualité des données et de la science des données au sein de la Global Legal Entity Identifier Foundation {GLEIF}. Depuis avril 2018, elle a pour mission d’améliorer le cadre établi pour la qualité et la gouvernance des données en introduisant des méthodes d’analyse de données innovantes. Auparavant, Zornitsa est chargée de la gestion des projets d’analyse de données médico-légales dans le cadre d’enquêtes financières internationales chez PwC Forensics. Elle possède un diplôme allemand en informatique avec une spécialisation en apprentissage automatique de l’Université Philipps de Marbourg.
