{"id":3310,"date":"2022-03-23T08:00:00","date_gmt":"2022-03-23T14:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/idsinc.com\/?p=3310"},"modified":"2026-03-09T15:13:45","modified_gmt":"2026-03-09T21:13:45","slug":"principio-fc8","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/idsinc.com\/es\/fc-principle8\/","title":{"rendered":"Fact Crashing\u2122: Principio 8"},"content":{"rendered":"\n
\n <\/div>\n\n\n\n

Usar datos para dar forma a otros descubrimientos<\/h1>\n\n\n\n

Esta es la d\u00e9cima entrega de una serie de blogs sobre Fact Crashing\u2122<\/a>, la aceleraci\u00f3n de la consideraci\u00f3n de datos de ACCI\u00d3N (ambiental, contextual, transaccional, IoT, operacional, de navegaci\u00f3n) en beneficio de la resoluci\u00f3n de disputas.<\/p>\n\n\n\n

Hay 9 Principios de Choque de hechos<\/a>\u2122. Blogs anteriores cubrieron: <\/p>\n\n\n\n

Principio 1: Los datos son evidencia y son detectables<\/strong><\/a><\/p>\n\n\n\n

Principio 2: los datos deben abordarse temprano<\/strong><\/a><\/p>\n\n\n\n

Principio 2: inmersi\u00f3n profunda<\/strong><\/a><\/p>\n\n\n\n

Principio 3: Enmarcar los problemas de casos como consultas centradas en datos<\/strong><\/a><\/p>\n\n\n\n

Principio 4: Identificar, calificar y priorizar las fuentes de datos<\/strong><\/a><\/p>\n\n\n\n

Principio 5: Los Datos Est\u00e1n Sujetos a Obligaciones de Conservaci\u00f3n y Protecci\u00f3n<\/strong><\/a><\/p>\n\n\n\n

Principio 6: la confiabilidad de los datos comienza con la recopilaci\u00f3n adecuada<\/strong><\/a><\/p>\n\n\n\n

Principio 7: la comprensi\u00f3n de los datos es necesaria para un an\u00e1lisis adecuado<\/strong><\/a><\/p>\n\n\n\n

Ahora, echemos un vistazo al principio ocho.<\/p>\n\n\n\n

\n\n\n\n

Una de las cosas interesantes de los datos estructurados es que los costos de tratar con datos estructurados son muy diferentes a los de los datos no estructurados.<\/p>\n\n\n\n

La curva de costos de los datos no estructurados<\/em><\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Con datos no estructurados (correos electr\u00f3nicos y documentos) estamos acostumbrados a una curva de costos lineal. Cada documento tiene un costo similar: el costo de la revisi\u00f3n humana. Las eficiencias tecnol\u00f3gicas pueden cambiar la pendiente del costo (menos costo por documento) o la duraci\u00f3n del costo (terminar antes la revisi\u00f3n), pero, por lo dem\u00e1s, el costo de la revisi\u00f3n (y la revisi\u00f3n privilegiada) es lineal.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure><\/div>\n\n\n\n


Ejemplo de la Curva de Costo para Datos No Estructurados<\/strong><\/em><\/p>\n\n\n\n

<\/p>\n\n\n\n

Para empeorar a\u00fan m\u00e1s la revisi\u00f3n de documentos, no es inusual en un litigio no saber, inicialmente, qu\u00e9 custodios, qu\u00e9 eventos, qu\u00e9 fechas son de mayor inter\u00e9s. Esta es la \u201cniebla del litigio\u201d. Para navegar por este desconocido, las partes tradicionalmente hacen lo que mejor saben hacer: revisar documentos y registros. Navegan a trav\u00e9s del conocimiento institucional de la empresa registrado en correos electr\u00f3nicos y revelado a trav\u00e9s de entrevistas. Si bien es tradicional, este enfoque es costoso. No solo por el costo lineal de la revisi\u00f3n documental, sino por el amplio alcance inicial con el que se inician muchas investigaciones y litigios. Este costo lineal, m\u00e1s un amplio alcance, crea un doble impacto.<\/p>\n\n\n\n

La curva de costos de los datos estructurados<\/em><\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Sin embargo, los datos estructurados tienen un perfil de costos muy diferente. Los datos estructurados cuestan m\u00e1s que los datos no estructurados en el front-end para garantizar que comprenda lo que representan los datos. Al mismo tiempo, despu\u00e9s de esa inicializaci\u00f3n, los datos estructurados cuestan mucho menos que los datos no estructurados sobre una base marginal (registro por registro).<\/p>\n\n\n\n

Esto se debe, en parte, a que los registros de datos estructurados suelen ser muy consistentes de un registro a otro. No en el contenido, que puede variar de un registro a otro, sino en su formato, los tipos de valores que contienen y el rango de valores que pueden contener (dominio) o el espectro completo de valores que contienen (rango).<\/p>\n\n\n\n

Una vez que se comprende la forma en que se completa y utiliza un campo en particular, esas caracter\u00edsticas se pueden anticipar f\u00e1cilmente y extrapolar r\u00e1pidamente a registros adicionales. Por lo tanto, el costo marginal puede ser cercano a cero.<\/p>\n\n\n\n

Sin embargo, el aprendizaje inicial de la forma de poblaci\u00f3n, la aplicaci\u00f3n, el tipo de datos, el formato, el dominio y el rango puede ser costoso. Por lo tanto, el costo inicial puede ser alto.<\/p>\n\n\n\n

Por esta raz\u00f3n, el perfil de costos es una pendiente r\u00e1pidamente descendente con un costo de bajo a cero por cada registro adicional. Tratar con 10.000 registros no es mucho menos costoso que tratar con 1.000.000, al menos desde una base de gesti\u00f3n y evaluaci\u00f3n de datos.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure><\/div>\n\n\n\n

Ejemplo de la Curva de Costo para Datos Estructurados<\/strong><\/em><\/p>\n\n\n\n

<\/p>\n\n\n\n

Como resultado del perfil de costos diferente, es econ\u00f3micamente atractivo tratar primero con datos estructurados y luego usar datos estructurados para refinar y aclarar el alcance y la relevancia de los datos no estructurados.<\/p>\n\n\n\n

Por ejemplo, los datos de n\u00f3mina y la codificaci\u00f3n de horas a veces pueden aclarar mejor un per\u00edodo de clase para un caso de horas extras no pagadas. De manera similar, los miembros de clase putativos para un asunto de responsabilidad de productos podr\u00edan identificarse mejor a trav\u00e9s de registros de ventas reales que a trav\u00e9s de comunicaciones internas por correo electr\u00f3nico.<\/p>\n\n\n\n

Adem\u00e1s, en algunos casos, los datos estructurados no solo pueden iluminar los l\u00edmites del caso mejor que los datos no estructurados, sino que tambi\u00e9n pueden definir mejor qu\u00e9 datos no estructurados deben considerarse o revisarse.<\/p>\n\n\n\n

Considere lo siguiente: imagine un caso de sincronizaci\u00f3n del mercado en el que el equipo del caso revisa cientos de miles de correos electr\u00f3nicos. Luego usan esos correos electr\u00f3nicos para determinar en qu\u00e9 transacciones burs\u00e1tiles deben profundizar. El costo de revisar esos cientos de miles de correos electr\u00f3nicos puede ser de millones de d\u00f3lares. El enfoque alternativo de Fact Crashing es examinar las transacciones burs\u00e1tiles, incluso cientos de millones de transacciones, para determinar qu\u00e9 transacciones son de inter\u00e9s y luego revisar los correos electr\u00f3nicos m\u00e1s estrechamente relacionados con esas transacciones. Al priorizar los datos estructurados frente a los datos no estructurados, el costo (y la velocidad) de encontrar e investigar transacciones de inter\u00e9s, e incluso resolver la disputa, puede verse afectado dr\u00e1sticamente.<\/p>\n\n\n\n

Debido a que el perfil de costos de los datos estructurados es tan diferente, el costo por registro es insignificante, pero el valor por registro no lo es. Como tal, los conjuntos de registros de alto volumen se convierten en un beneficio en lugar de un detrimento. Es un beneficio porque cada registro individual tiene un valor potencial y porque grandes colecciones de registros pueden revelar tendencias, cronolog\u00edas, variaciones estad\u00edsticas y otras m\u00e9tricas de formas que los datos estructurados no pueden.<\/p>\n\n\n\n

\u201cThe Smoking Gun es ahora la tendencia de fumar\u201d<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n

Como resultado, los datos estructurados se pueden usar para definir o dar forma a muchas de las dimensiones de un litigio determinado, que incluyen:<\/p>\n\n\n\n

  • el periodo de clases<\/em><\/li>
  • Los supuestos miembros de la clase<\/em><\/li>
  • La exposici\u00f3n potencial<\/em><\/li>
  • Las transacciones particulares en cuesti\u00f3n<\/em><\/li>
  • Empleados potenciales (o custodios) de inter\u00e9s<\/em><\/li>
  • Qu\u00e9 modelos de productos pueden ser defectuosos o problem\u00e1ticos<\/em><\/li>
  • Las fechas clave de las comunicaciones de inter\u00e9s<\/em><\/li>
  • Etc. Etc. Etc.<\/em><\/li><\/ul>\n\n\n\n

    A cambio, estas dimensiones, cuando se usan como filtros, pueden conducir a una gran eficiencia en la recopilaci\u00f3n, el procesamiento, la categorizaci\u00f3n y la revisi\u00f3n de datos no estructurados de memorandos, correos electr\u00f3nicos, mensajes de texto, mensajer\u00eda instant\u00e1nea, documentos y redes sociales.<\/p>\n\n\n\n

    En resumen, dado que los datos estructurados tienen una curva de costos (y una curva de beneficios) diferente a la de los datos no estructurados, no solo suele ser m\u00e1s econ\u00f3mico tratar de resolver toda la disputa con los datos estructurados, incluso cuando no puede, es posible que pueda resolver una parte. de la disputa, y es posible que pueda limitar (moldear) el tama\u00f1o, la complejidad y los costos del descubrimiento de su documento.<\/p>\n\n\n\n

    \n\n\n\n

    iDS proporciona soluciones de datos de consulta a corporaciones y bufetes de abogados de todo el mundo, lo que les otorga una ventaja decisiva, tanto dentro como fuera de la sala del tribunal. Nuestros expertos en la materia y estrategas de datos se especializan en encontrar soluciones a problemas de datos complejos, lo que garantiza que los datos se puedan aprovechar como un activo y no como un pasivo.<\/em><\/strong><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Use Data to Shape Other Discovery This is the tenth installment in a blog series on Fact Crashing\u2122, the acceleration of the consideration of ACTION data (Ambient, Contextual, Transactional, IoT, Operational, Navigational) to the benefit of resolving disputes. There are 9 Principles of Fact Crashing\u2122. 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