Trasformare i dati in opportunità: metrica del mese - Punteggio medio totale della qualità dei dati
I dati di alta qualità sono ben più di un parametro di riferimento: sono una necessità strategica. Investire nella qualità dei dati può trasformare i rischi in opportunità e le inefficienze in vantaggi. Nel primo blog della nostra nuova serie, Zornitsa Manolova, responsabile del team Data Quality Management and Data Science della GLEIF, presenta le metriche chiave del sistema globale LEI, a partire dal punteggio medio totale della qualità dei dati (TDQS, Total Data Quality Score). Questo punteggio quantifica 12 criteri di qualità, garantendo che i dati di riferimento dei codici LEI soddisfino rigorosi standard di affidabilità, interoperabilità e usabilità negli ecosistemi digitali globali.
Autore: Zornitsa Manolova
Data: 2025-02-07
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In un'economia globale sempre più interconnessa, la capacità delle aziende di reperire dati affidabili e di utilizzarli in modo efficace rappresenta la base dell'innovazione, della crescita e della competitività.
Ciò significa che oggi la qualità dei dati è ben più di un parametro di riferimento: è una necessità strategica. Un ecosistema di dati di alta qualità rappresenta un promotore di cambiamento e innovazione che consente alle aziende di identificare e cogliere le nuove opportunità, mentre una scarsa qualità dei dati può portare a inefficienze e all'esposizione a rischi normativi e reputazionali.
La GLEIF si impegna a ottimizzare la qualità, l'affidabilità e l'usabilità dei dati LEI. Dal 2017, la fondazione pubblica dei report mensili dedicati per dimostrare, in modo trasparente, il livello complessivo di qualità dei dati raggiunto nel sistema globale LEI.
Per favorire una più ampia comprensione e consapevolezza del settore in merito alle iniziative sulla qualità dei dati della GLEIF, questa nuova serie di blog presenta le metriche chiave usate nei report, evidenziando come investire nella qualità dei dati possa trasformare i rischi in opportunità e le inefficienze in vantaggi.
Il blog di questo mese analizza il punteggio medio totale della qualità dei dati.
Cos'è il punteggio medio totale della qualità dei dati?
Il punteggio medio totale della qualità dei dati (TDQS) della GLEIF mira a rappresentare la qualità dei dati come un unico indicatore chiave di prestazione (KPI).
Il TDQS riflette i risultati di tutte le verifiche sulla qualità dei dati nell'intero repository LEI, ponderati in base alla loro rilevanza. Quantifica 12 diversi criteri di qualità, tra cui l'accuratezza e la completezza dei dati di riferimento dei codici LEI, garantendo il rispetto di rigorosi standard di affidabilità, interoperabilità e usabilità negli ecosistemi digitali globali.
Il Dizionario della qualità dei dati garantisce la massima trasparenza sulla metodologia utilizzata per determinare il TDQS.
Perché il TDQS è importante?
Il TDQS è più di una semplice metrica. Tale punteggio riflette l'impegno al miglioramento continuo che è alla base del sistema globale LEI. Promuovendo trasparenza e coerenza, supporta il processo decisionale basato sui dati e aumenta la fiducia nell'identificazione delle aziende in tutto il mondo. Per raggiungere tali obiettivi, il TDQS adotta varie strategie:
Determinazione di un parametro di riferimento delle prestazioni unico e chiaro
Aggregando ed esprimendo la qualità dei dati come un punteggio unico, il TDQS ne riduce la complessità. Questo punteggio offre un parametro di riferimento chiaro delle condizioni generali delle risorse dei dati LEI, semplificando la valutazione e la comunicazione della qualità dei dati.
Attuazione di un monitoraggio continuo
Il monitoraggio costante del TDQS consente agli emittenti di codici LEI e agli utenti dei dati di identificare tendenze, mantenere l'allineamento e la conformità agli standard definiti e individuare opportunità e problemi emergenti.
Ad esempio, i confronti mensili permettono agli stakeholder e agli utenti dei dati di capire se le iniziative sulla qualità dei dati stanno producendo i risultati previsti e consentono i miglioramenti sperati. Inoltre, la GLEIF è in grado di rilevare eventuali fluttuazioni nella qualità dei dati e di implementare misure appropriate.
Le variazioni al TDQS sono anche importanti indicatori che stimolano delle analisi più approfondite, consentendo agli stakeholder di individuare e affrontare opportunità e problematiche correlate alla qualità dei dati. Ciò include un esame più completo di altri indicatori KPI, come il livello di maturità (che analizzeremo in interventi futuri di questa serie), nonché i punteggi di qualità per ciascun criterio e i singoli record LEI.
Tracciamento di un sistema in evoluzione
Per garantire che le informazioni fornite continuino a essere trasparenti e oggettive, la GLEIF perfeziona costantemente le proprie verifiche sulla qualità dei dati.
Man mano che questi miglioramenti diventano effettivi, le fluttuazioni temporanee del TDQS segnalano l'adattamento e l'evoluzione a lungo termine del sistema globale LEI. Ad esempio, il TDQS è sceso a 99,96 nell'ottobre 2024 a seguito di aggiornamenti incentrati sul miglioramento degli elementi dei dati dedicati ai valori tradotti/traslitterati e sulla garanzia di una rendicontazione più accurata delle informazioni sulle relazioni. Il TDQS ha ora registrato una risalita, dimostrando direttamente il proprio impatto agli utenti dei dati globali.
Trasformazione dei dati in opportunità
Come abbiamo visto, il TDQS rivela l'impegno della GLEIF nel migliorare la disponibilità di dati identificativi delle persone giuridiche aperti, accurati e pertinenti per tutti.
Promuovere standard di dati armonizzati e garantire il libero accesso a dati affidabili implica notevoli vantaggi per le aziende di tutte le dimensioni, dalle grandi società alle piccole e medie imprese (PMI). Integrare un'identità verificabile delle aziende in ogni rapporto commerciale attraverso dati di alta qualità promette di affrontare questioni come la frammentazione e le incongruenze transfrontaliere che hanno tradizionalmente ostacolato il commercio globale e la crescita economica, sbloccando nuove opportunità di trasformazione.
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Zornitsa Manolova guida il team Gestione della qualità dei dati e Scienza dei dati presso la Global Legal Entity Identifier Foundation (GLEIF). Dall'aprile 2018 ha la responsabilità di promuovere e migliorare l'esistente quadro di qualità e governance dei dati introducendo approcci analitici innovativi. In precedenza, ha gestito progetti di analisi dei dati forensi in indagini finanziarie internazionali presso PwC Forensics. Zornitsa ha conseguito la laurea in scienze informatiche con specializzazione in Apprendimento automatico presso l'Università di Marburgo (Philipps-Universität Marburg).
