상호 연결성이 점점 더 강화되고 있는 글로벌 경제에서 데이터를 신뢰하고 효과적으로 사용할 수 있는 조직이 더 강력한 혁신, 성장 및 경쟁력을 갖추게 될 것입니다.
이는 데이터 품질이 이제 단순한 벤치마크 이상의 전략적인 필수 요소가 되었음을 의미합니다. 고품질 데이터 생태계는 조직이 새로운 기회를 식별 및 포착할 수 있는 변화와 혁신의 원동력으로 작동하는 반면, 낮은 데이터 품질은 비효율성과 규제 및 평판 위험에 노출되게 만드는 원인이 될 수 있습니다.
GLEIF는 LEI 데이터의 품질, 신뢰성 및 유용성을 최적화하기 위하여 최선을 다합니다. 2017년부터 글로벌 LEI 시스템에서 달성한 전반적인 데이터 품질 수준을 투명하게 설명하는 월간 보고서가 발행되고 있습니다.
GLEIF의 데이터 품질 이니셔티브에 대한 업계 이해도와 인지도를 높이기 위해 이 새로운 블로그 시리즈에서는 보고서에 포함된 주요 지표에 대해 살펴보고, 데이터 품질에 대한 투자가 위험을 기회로, 비효율성을 이점으로 어떤 방식으로 전환할 수 있는지에 대해 알아봅니다.
이번 달 블로그에서는 평균 총 데이터 품질 점수에 대해 알아봅니다.
평균 총 데이터 품질 점수란 무엇입니까?
GLEIF의 평균 총 데이터 품질 점수(TDQS)의 목표는 데이터 품질을 단일 핵심 성과 지표(KPI)로 나타내는 것입니다.
TDQS는 LEI 저장소 전체의 모든 데이터 품질 점검 결과를 중요도에 따라 가중치를 반영합니다. LEI 참조 데이터의 정확성과 완전성을 포함한 12가지 품질 기준을 정량화하여 글로벌 디지털 생태계에서 신뢰성, 상호 운용성 및 유용성에 대한 엄격한 기준이 충족될 수 있도록 보장합니다.
데이터 품질 사전은 TDQS를 결정하기 위해 사용되는 방법론을 명료하게 설명합니다.
TDQS가 중요한 이유는 무엇입니까?
TDQS는 단순한 지표 그 이상입니다. 글로벌 LEI 시스템을 뒷받침하는 지속적인 개선에 대한 열의를 반영합니다. 투명성과 일관성을 촉진하여, 다음과 같은 방식으로 데이터 중심의 의사 결정을 지원하고 전 세계적으로 조직 정체성에 대한 확신을 강화합니다.
데이터 품질을 단일 점수로 집계하여 나타낸다는 것은 TDQS의 복잡성을 없앨 수 있음을 의미합니다. LEI 데이터 자산의 전반적인 상태에 대한 명확한 기준을 제공하여 데이터 품질의 평가 및 전달을 단순화시킵니다.
LEI 발급기관과 데이터 사용자는 TDQS를 지속적으로 모니터링하여 추세를 파악하고, 기존 기준에 대한 조정과 컴플라이언스를 유지하며, 새로운 기회와 문제를 포착해 낼 수 있습니다.
예를 들어, 이해관계자와 데이터 사용자는 월별 비교를 통해 데이터 품질 이니셔티브가 결과를 제공하고 있는지에 대한 인사이트를 획득하여 목표한 개선을 이룰 수 있습니다. 또한 GLEIF는 데이터 품질의 변동을 감지하고 적절한 조치를 취할 수 있습니다.
TDQS 변화는 심층 분석을 통해 이해관계자가 데이터 품질에 대한 기회와 우려 사항을 정확히 파악하고 해결하는 데 유용한 중요 선행 지표이기도 합니다. 여기에는 성숙도 수준(이 시리즈의 추후 블로그에서 살펴볼 예정)과 각 기준에 대한 품질 점수 및 개별 LEI 기록 등 다른 KPI에 대한 추가 검토가 포함됩니다.
GLEIF는 명료하고 객관적인 인사이트를 계속해서 제공하기 위해 데이터 품질 점검을 지속적으로 개선하고 있습니다.
이러한 개선 사항이 적용되면서 TDQS의 일시적인 변동은 글로벌 LEI 시스템의 적응 및 장기적인 발전을 시사합니다. 예를 들어, 번역/음역 값에 관련된 데이터 요소의 개선과 보다 정확한 관계 정보 보고를 보장하는 업데이트에 집중한 이후 TDQS는 2024년 10월에 99.96으로 하락했습니다. 이제 TDQS가 회복세를 보이고 있으며, 이는 글로벌 데이터 사용자에게 미치는 영향을 직접적으로 보여 줍니다.
데이터를 기회로 전환
앞서 살펴본 것처럼, TDQS는 모든 사람을 위한 개방적이고 정확하며 관련성 있는 법인 식별 데이터의 가용성을 개선하기 위한 GLEIF의 노력을 나타냅니다.
통일된 데이터 표준을 촉진하고 신뢰할 수 있는 데이터에 대한 개방형 액세스를 보장하면 대기업에서 중소기업(SME)에 이르는 모든 규모의 기업이 강력한 이점을 누리게 될 것입니다. 고품질 데이터를 통해 검증 가능한 조직 신원을 모든 비즈니스 관계에 고정시키면 기존의 글로벌 무역과 경제 성장을 저해했던 국경 간 분열과 불일치를 해결하고 혁신적인 새로운 기회를 창출할 수 있습니다.
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조니차 마놀로바는 Global Legal Entity Identifier Foundation(GLEIF) 데이터 품질 관리 및 데이터 과학 팀을 이끌고 있습니다. 2018년 4월부터 혁신적인 데이터 분석 접근 방식을 도입하여 확립된 데이터 품질 및 데이터 거버넌스 프레임워크를 향상하고 개선하는 일을 맡고 있습니다. 과거에는 PwC Forensics의 국제 금융 조사에서 포렌식 데이터 분석 프로젝트를 관리했습니다. 독일 마르부르크 필리프 대학교에서 기계 학습에 중점을 둔 컴퓨터 공학 학위를 이수했습니다.
