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Getting Technicalその2: GLEIFのチャレンジLEIデータサービス全体のデータ品質アップデート

このブログ投稿では、GLEIFのデータ品質管理およびデータ サイエンスの責任者であるZornitsa Manolovaが、チャレンジャー ロール向けの新しいグラフィカル ユーザー インターフェイス(GUI)であるGLEIFチャレンジLEIデータ サービスの最新アップデートについて説明します。


著者: ゾルニッツァ・マノロヴァ

  • 日付: 2024-10-29
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グローバルLEIインデックスに含まれるデータ品質は、厳密なデータ品質管理システムにより高い水準に達しています。GLEIFは、LEIデータ ユーザーの権限を強化し、データの透明性を高めるという継続的な取り組みを行っており、これは個々のエンティティ レベルでのデータ ガバナンスとコンプライアンスにメリットをもたらると共に、信頼できるオープン データ イニシアチブの強固な基盤を提供しています。

LEIデータ品質管理システムを構成する主な要素はGLEIFチャレンジLEIデータのサービスであり、このサービスはすべての関係者に対してLEIデータの更新プロセスを開始する能力を強化します。

このサービスのユーザー エクスペリエンスを向上させるため、GLEIFはチャレンジャー ロール専用の新しいグラフィカル ユーザー インターフェイス(GUI)を導入しました。この新しいインターフェースにより、LEIデータ ユーザーは提起したすべてのチャレンジを1か所でシームレスに表示および追跡できるようになりました。これによりプロセスが簡素化され、透明性が向上しています。

新着情報

従来、LEIデータ ユーザーはチャレンジの作成と解決を確認する通知を電子メールで受け取っていました。新しいGUIの導入に伴い、ユーザーは、現在有効なチャレンジと過去のチャレンジの完全な概要を提供する包括的なダッシュボードのサポートを使用できるようになりました。

チャレンジを提出するユーザーにより大きな制御性と可視性を提供する取り組みにおいて、大きく前進したことになります。

GUIにアクセスする方法
新しいインターフェースは、チャレンジャー アカウントを持つすべての既存ユーザーと新規ユーザーに自動的に提供されます。利便性を高めるため、アクセスに際して追加の手順は必要ありません。ユーザーは、LEI検索から自分のアカウントにログインするだけで、画面の右上隅にあるダッシュボードへのリンクにアクセスできます。また、ユーザーはchallengemanagement.gleif.orgからGUIに直接アクセスすることもできます。このアクセス リンクは、チャレンジが正常に作成されたことを確認する電子メール通知にも記載されます。

これが重要である理由

新しいGLEIFチャレンジLEIデータGUIの導入は、いくつかの重要な利点を提供します。

  • ユーザーの参加を促進:使いやすいダッシュボードを提供することで、GLEIFはLEIデータユーザーがLEIデータの精度と品質の向上を積極的に行うことを促進します。
  • 透明性の向上:新しいインターフェースでは、ユーザーに向けてチャレンジの詳細な概要を表示し、検索や絞り込みのオプションによってナビゲーションがより簡単になります。
  • バックエンド機能強化:フロントエンドGUIによってユーザー エクスペリエンスが向上した一方で、第三者がバルク チャレンジを提起できるようにする高度なロールベースの権限など、機能を改善するための多くの作業が水面下でも行われました。

バルク チャレンジとは

バルク チャレンジでは、複数のチャレンジが共通のタイトルと説明の下に集約され、ユーザーは大量のチャレンジを同時に管理しやすくなります。この新しいアップデートにより、ユーザーはバルク チャレンジをより効率的に提起、追跡、解決できるようになったほか、APIを通じてプロセスを自動化することも可能になりました。この機能は、要請側とその特定の使用事例を徹底的に評価した後にユーザーに提供されます。グローバルLEIシステムの運用安定性を維持し、LEI管理組織に負担がかからないようにするため、GLEIFは、バルク チャレンジ機能へのアクセスを許可するユーザーの数と対象者を決定する権利を保持します。

バルク チャレンジの活用に関心のある通常のLEIデータ ユーザーは、info@glief.orgよりGLEIFまで詳細をお問い合わせください。

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著者について:

Global Legal Entity Identifier Foundation (GLEIF)において、データ品質管理・データサイエンス・チームを率いています。2018年4月以来、画期的なデータ・アナリティクス手法を導入することにより、確立されたデータ品質とデータ・ガバナンスの枠組みの強化と改善の責任を担っています。前職は、PwC Forensicsの国際金融調査に関するフォレンジック・データ分析プロジェクトの管理を担当。フィリップ大学マールブルクで機械学習を中心としたコンピュータ科学の学位を取得。


この記事のタグ:
データ管理, データ品質, GLEIFサービス, 技術的な最新情報, グローバルLEIインデックス