측정이 가능한 것만 관리가 가능

데이터 품질 점검

본인은 본 개인정보 보호정책을 읽고 이해한 후 동의한다는 것을 확인합니다. 본인이 입력하고 클릭한 데이터는 소셜 네트워크 소유자에게 전송되어 해당 소유자가 이를 저장하고 전자적으로 처리할 수 있다는 것을 확인합니다.

GLEIF는 LEI 규제감독위원회(ROC)와 LEI 발급 기관 간의 긴밀한 대화를 통해 LEI 모집단과 관련된 데이터 품질 개념을 명확히 하기 위해 일련의 측정 가능한 품질 기준을 정의했습니다. 이를 위해 국제 표준화 기구에서 개발한 표준이 사용되었습니다. GLEIF는 품질 기준을 도입함으로써 글로벌 LEI 시스템 내에서 데이터 품질 수준을 평가할 수 있는 투명하고 객관적인 벤치마크를 수립했습니다.

GLEIF의 데이터 품질 점검은 제공된 기준데이터가 글로벌 LEI 시스템의 국가간 이전 및 확인 규칙을 준수하는지 확인합니다. 이 점검은 공용 데이터 파일(CDF) 형식을 기반으로 정의되었습니다.

각 데이터 품질 점검은 성숙도 수준, 품질 기준, 의도 그리고 전제 조건 및 조건이 포함된 형식화된 설명을 특징으로 합니다.

이 점검 집합은 이른바 규칙 설정을 구성합니다. 각 점검은 'If X then Y' 형식이며, 여기서 X는 점검 전제 조건, Y는 점검 조건으로 설명됩니다. 기록, 관계 또는 예외가 점검 전제 조건을 충족하지 않는 경우 이 점검은 '해당 사항 없음'입니다. 점검은 전제 조건을 통과한 후 조건에서 값이 Y를 충족하지 않으면 '실패'로 간주되고, Y를 충족하면 '통과'로 간주됩니다.

• 의도
  의도는 일반 언어로 작성되며 해당 데이터 품질 점검의 목적을 요약합니다.
• 전제 조건
  모든 데이터 품질 점검이 모든 LEI 기록에 적용되지는 않습니다. 예를 들어 일부 데이터 품질 점검은 재단 법인 또는 활동 단체에만 적용됩니다. 각 점검의 전제 조건은 해당 점검을 적용할 수 없는 LEI 기록을 걸러냅니다.
• 조건
  모든 데이터 품질 점검에는 몇 가지 명확한 실패 조건이 구현되어 있습니다. 조건은 데이터 품질 점검의 전제 조건을 통과한 LEI 기록에만 적용됩니다.

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점검 범주

또한 데이터 품질 점검은 측정의 성격 및 유형에 따라 범주로 그룹화될 수 있습니다. 예를 들어 메타 점검은 적시성, 현재성 및 접근성 기준에 초점을 맞추고, 형식 점검은 주로 공용 데이터 파일 형식 및 포함된 XML 스키마를 통해 구현됩니다. 기록 수준 점검은 필수 및 선택 필드 요소에 적용되고 형식 및 타당성 점검(예: 값 범위)를 포함합니다.

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성숙도 수준 모델

GLEIF는 글로벌 LEI 시스템의 전체 데이터 품질을 정의하기 위해 성숙도 모델을 사용하여 정의된 품질 기준을 평가합니다. 다양한 범주와 관련된 점검 유형에 따라 모든 점검은 하나의 성숙도 수준에 할당됩니다. 우수 및 기대 성숙도 수준은 모든 하위 수준이 완전히 보장되는 경우에만 달성될 수 있습니다.

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데이터 품질 기준

GLEIF는 정의된 품질 기준 도입을 통해 글로벌 LEI 시스템 내 데이터 품질 수준을 평가하기 위한 투명하고 객관적인 벤치마크를 수립했습니다.

품질 기준	정의
정확성	데이터에 식별 가능한 오류가 없는 정도 / 데이터 요소 또는 데이터 집합이 정확한 것으로 간주되는 권위 있는 출처와 일치하는 정도 또는 데이터가 실제 객체에 대한 진실을 정확하게 표현하는 정도
접근성	프로세스에 내장된 강력한 보호 및 제어 기능을 통해 데이터 항목에 합법적으로 액세스할 수 있는 정도
완전성	모든 필요한 데이터 발생이 채워진 정도
포괄성	모든 필수 데이터 항목을 포함(즉, 문서화된 의도적 제한에 따라 데이터의 전체 범위를 수집)
일관성	특정 데이터 조각이 여러 데이터 집합에서 동일한 값을 유지하는 정도
현재성	데이터가 최신 상태인 정도(데이터 값이 특정 시점에 현재 상태를 유지하는 경우에는 최신 데이터이고, 이전에는 현재 상태였지만 나중 시점에는 현재 상태와 맞지 않는 경우에는 만료된 데이터라고 규정함)
무결성	정의된 데이터 관계 규칙에 대한 준거성의 정도(예: 기본/외래 키 참조 무결성)
출처	속성 값의 역사 또는 계보
표현	데이터의 형식, 패턴, 가독성 및 용도 유용성을 다루는 데이터 품질의 특성
적시성	데이터를 필요할 때 사용할 수 있는 정도 / 데이터가 유용한 기간 내에서 최신 상태이고 사용 가능한지 여부와 관련된 데이터 품질 개념(적시성은 데이터가 사용되는 방식 및 컨텍스트에 따라 결정됨)
고유성	데이터 요소의 모든 고유한 값이 한 번만 나타나는 정도
유효성	데이터 값이 해당 영역 값 집합(즉, 허용 가능한 값의 집합 또는 범위)을 준수하는 정도의 지표