Transformando dados em oportunidades: Métrica do mês — Pontuação média total de qualidade de dados
Dados de alta qualidade são mais do que apenas uma referência — são uma necessidade estratégica. Investir na qualidade dos dados pode transformar riscos em oportunidades e ineficiências em vantagens. No primeiro blog da nossa nova série, Zornitsa Manolova, chefe de Gestão de Qualidade de Dados e Ciência de Dados na GLEIF, analisa as principais métricas do Global LEI System, começando pela Pontuação Média Total da Qualidade de Dados (TDQS). Essa pontuação avalia 12 critérios de qualidade, garantindo que os dados de referência de LEI atendam a normas rigorosas de confiabilidade, interoperabilidade e usabilidade nos ecossistemas digitais globais.
Autor: Zornitsa Manolova
Data: 2025-02-07
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Em uma economia global cada vez mais interconectada, a capacidade das organizações de confiar e utilizar dados de maneira eficiente é a chave para inovação, crescimento e competitividade.
Isso significa que a qualidade de dados agora é mais do que um parâmetro de referência, é uma necessidade estratégica. Um ecossistema de dados de alta qualidade impulsiona mudanças e inovação, permitindo que as organizações identifiquem e aproveitem novas oportunidades. Em contrapartida, a baixa qualidade dos dados pode resultar em ineficiências e aumentar a exposição a riscos regulatórios e de reputação.
A GLEIF está empenhada em otimizar a qualidade, a confiabilidade e a usabilidade dos dados LEI. Desde 2017, a GLEIF publica relatórios mensais detalhados que mostram de maneira transparente o nível geral de qualidade dos dados alcançado no Global LEI System.
Com o objetivo de promover uma compreensão e conscientização mais amplas do setor sobre as iniciativas de qualidade de dados da GLEIF, esta nova série de blogs explora as principais métricas presentes nesses relatórios, destacando como o investimento na qualidade dos dados pode transformar riscos em oportunidades e ineficiências em vantagens.
O blog deste mês examina a Pontuação Média Total da Qualidade de Dados.
Qual é a Pontuação Média Total da Qualidade de Dados?
A Pontuação Média Total da Qualidade de Dados (TDQS) da GLEIF visa representar a qualidade de dados como um único indicador-chave de desempenho (KPI).
A TDQS reflete os resultados de todas as verificações da qualidade dos dados realizadas no repositório LEI, com pesos atribuídos de acordo com a importância. Ela avalia 12 critérios de qualidade distintos — incluindo a precisão e a integridade dos dados de referência de LEI — garantindo que sejam cumpridas as normas rigorosas de confiabilidade, interoperabilidade e usabilidade em ecossistemas digitais globais.
O Dicionário de Qualidade de Dados oferece total transparência sobre a metodologia utilizada para determinar a TDQS.
Qual é a importância da TDQS?
A TDQS vai além de uma simples métrica. Ela reflete o compromisso com a melhoria contínua que sustenta o Global LEI System. Ao promover transparência e consistência, a TDQS facilita a tomada de decisões baseadas em dados e fortalece a confiança na identificação organizacional globalmente da seguinte forma:
Oferecendo um único e claro parâmetro de desempenho
Consolidar e expressar a qualidade de dados em uma única pontuação significa que a TDQS simplifica a complexidade. Essa pontuação fornece uma clara referência sobrea condição geral dos ativos de dados LEI, simplificando a avaliação e a comunicação da qualidade de dados.
Possibilitando o monitoramento contínuo
O monitoramento consistente da TDQS permite que os emissores de LEIs e os usuários de dados identifiquem tendências, mantenham o alinhamento e a conformidade com as normas estabelecidas e identifiquem as oportunidades e os problemas emergentes.
Por exemplo, comparações mensais oferecem às partes interessadas e aos usuários de dados uma visão sobre os resultados das iniciativas de qualidade de dados, ajudando a direcionar melhorias específicas. Além disso, a GLEIF pode identificar variações na qualidade de dados e implementar as medidas adequadas.
As alterações na TDQS também servem como indicadores valiosos para análises mais detalhadas, permitindo que as partes interessadas identifiquem e resolvam oportunidades e preocupações relacionadas à qualidade dos dados. Isso inclui uma investigação mais profunda de outros KPIs, como o Nível de Maturidade (que será abordado em blogs futuros desta série), além de Pontuações de Qualidade para cada critério e registros individuais de LEI.
Mapeando um sistema em constante evolução
Para garantir que continue a fornecer insights claros e objetivos, a GLEIF está sempre aprimorando as verificações de qualidade dos dados.
À medida que essas melhorias são implementadas, as flutuações temporárias na TDQS refletem a adaptação e a evolução no longo prazo do Global LEI System. Por exemplo, a TDQS caiu para 99,96 em outubro de 2024, após a implementação de atualizações voltadas para aprimorar elementos de dados relacionados a valores traduzidos/transliterados e garantir relatórios mais precisos sobre informações de relacionamento. A TDQS já se recuperou, evidenciando o impacto direto dessas mudanças para os usuários globais de dados.
Transformando dados em oportunidades
Como vimos, a TDQS reflete o compromisso da GLEIF em aprimorar a disponibilidade de dados de identificação de entidades que sejam abertos, precisos e relevantes para todos.
A promoção de normas de dados harmonizadas e o fornecimento de acesso aberto a informações confiáveis trazem benefícios significativos para empresas de todos os portes — desde grandes corporações até pequenas e médias empresas (PMEs). A incorporação de identidade organizacional verificável em todos os relacionamentos comerciais, por meio de dados de alta qualidade, tem o potencial de resolver a fragmentação e as inconsistências entre fronteiras, que tradicionalmente dificultam o comércio global e o crescimento econômico — abrindo caminho para novas e transformadoras oportunidades.
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Zornitsa Manolova lidera a equipe de Gestão de Qualidade de Dados e Ciência de Dados na Global Legal Entity Identifier Foundation (GLEIF). Desde abril de 2018, ela é responsável por aprimorar e melhorar a qualidade de dados estabelecida e a estrutura de governança de dados, introduzindo abordagens inovadoras de análise de dados. Anteriormente, Zornitsa gerenciou projetos de análise de dados forenses em investigações financeiras internacionais na PwC Forensics. Ela é formada em ciências da computação com foco em aprendizagem de máquina pela Universidade Philipps de Marburgo.
