作者: Zornitsa Manolova
在日益相互关联的全球经济中，组织信任和有效使用数据的能力是创新、增长和竞争力的基础。
这意味着数据质量现在不仅仅是一个基准，还是一种战略需要。高质量的数据生态系统是变革和创新的驱动因素，使组织能够发现和抓住新的机遇，数据质量低则可能导致低效以及面临监管和声誉风险。
GLEIF 致力于提高 LEI 数据的质量、可靠性和可用性。自 2017 年以来，每月都会发布专门的报告，以透明的方式展示全球 LEI 体系实现的整体数据质量水平。
为了帮助业界更广泛地了解和认识 GLEIF 的数据质量举措，这一新的博文系列探讨了报告中的关键指标——强调如何对数据质量进行投资才能将风险转化为机遇，将低效转化为优势。
本月的博文探讨了平均总体数据质量得分。
什么是平均总体数据质量得分？
GLEIF 的平均总体数据质量得分（TDQS）旨在用单一关键绩效指标（KPI）来表示数据质量。
TDQS 反映了整个 LEI 存储库中所有数据质量检查的结果，并按重要性加权。它量化了 12 种不同的质量标准（包括 LEI 参考数据的准确性和完整性），确保符合全球数字生态系统严格的可靠性、互操作性和可用性标准。
数据质量报告大辞典以完全透明的方式提供了确定 TDQS 所使用的方法。
TDQS 为何重要？
TDQS 不仅仅是一个指标，还体现了持续改进全球 LEI 体系的承诺。通过提高透明度和一致性，不仅支持数据驱动的决策，还通过以下方式增强全球对组织身份识别的信心：
TDQS 通过将数据质量汇总并以单一分数表示来简化复杂的过程。它为 LEI 数据资产的整体状况提供明确的基准，从而简化了数据质量的评估和交流。
持续监控 TDQS 可帮助 LEI 发行机构和数据用户认清趋势、与既定标准保持一致和合规，并发现新的机会和问题。
例如，月度对比可让利益相关者和数据用户深入了解数据质量举措是否卓有成效，从而有针对性地改进工作。此外，GLEIF 可以检测数据质量的波动并采取适当的措施。
TDQS 的变化也是重要的先行指标，可促进更深入的分析，使利益相关方能够准确找出数据质量方面的机遇并解决相关问题。这包括进一步检查其他 KPI，例如成熟度（我们将在本系列的后面几篇博文中探讨），以及每个标准和各个 LEI 记录的质量分数。
为了确保继续提供透明、客观的见解，GLEIF 不断改进数据质量检查。
随着这些改进的生效，TDQS 的暂时波动预示着全球 LEI 体系的适应和长期发展。例如，TDQS 在 2024 年 10 月下降到 99.96，当时更新的重点是改进专用于翻译/音译值的数据元素，并确保更准确的关系信息报告。TDQS 现在已经回升，直接表明对全球数据用户的影响。
将数据转化为机遇
正如我们所看到的，TDQS 表明 GLEIF 致力于提高开放、准确和相关实体识别数据的可用性。
推广统一的数据标准，确保能够开放式访问可信数据，将为各种规模的企业——从大型企业到中小企业（SME）带来强大效益。通过高质量数据将可验证的组织身份植入每一种业务关系，有望解决传统上阻碍全球贸易和经济增长的跨境分散和不一致问题，从而发掘新的变革机遇。
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Zornitsa Manolova 是 Global Legal Entity Identifier Foundation (GLEIF) 数据质量管理和数据科学团队的领导者。自 2018 年 4 月起，她负责通过引入创新的数据分析方法来加强和改进既定的数据质量和数据治理框架。在此之前，Zornitsa 曾在普华永道法证部门负责管理国际金融调查的法证数据分析项目。她拥有德国马尔堡菲利普大学的计算机科学专业学位，主修机器学习。
