Warum Daten aus einer einzigen Quelle in Rechtsstreitigkeiten nicht haltbar sind.
Wenn man an digitale Beweise denkt, stellt man sich oft einen sauberen Datenauszug aus einem Telefon oder einem Cloud-Konto vor. Die Realität ist jedoch: Daten aus einer einzigen Quelle halten einer genaueren Prüfung selten stand. In Rechtsstreitigkeiten mit hohem Risiko ist die Wahrheit vielschichtig, und der wahre Wert liegt darin, wie gut wir mehrere Datenebenen zusammenfügen können.
Daher ist die Analyse einer Vielzahl digitaler Datensätze erforderlich: Daten mobiler Geräte, E-Mail- und Messaging-Protokolle, CRM-Plattformen wie Salesforce, Ausweiszugriffsaufzeichnungen, Standortdaten usw. Jede Datenquelle bietet für sich genommen nur eine eingeschränkte Sicht. Richtig ausgerichtet können sie jedoch Muster aufdecken, die schwer zu widerlegen und – was ebenso wichtig ist – schwer zu fälschen sind.
Die Macht der Vollständigkeit.
Die Zusammenführung mehrerer Datenquellen trägt letztlich zu einem vollständigeren Bild bei. Durch die Erstellung dieses Gesamtbildes können wir mehrere Datenströme miteinander vergleichen, um sowohl Korrelationen als auch Widersprüche aufzudecken. Es geht nicht darum, Menschen beim Lügen zu ertappen. Es geht darum, Aktivitäten aus verschiedenen Systemen zu stapeln und zu vergleichen, um dem näher zu kommen, was tatsächlich passiert. Dazu gehört die Validierung konsistenter Datensätze und das Markieren von Inkonsistenzen, die sonst möglicherweise unbemerkt bleiben.
Letzten Endes sind Menschen unzuverlässige Erzähler, aber Daten lügen nicht, erfinden nicht und erinnern sich nicht falsch. Menschen tun das, und das ist kein Vorwurf. Es ist Realität. Menschen lügen nicht unbedingt absichtlich, zumindest nicht immer, und sich falsch erinnern? Das tun Menschen oft.
FALLSTUDIE: Das CRM sagte das Eine. Die Daten sagten das Andere.
In einem aktuellen Fall legte der gegnerische Anwalt Salesforce-Protokolle vor, um die Behauptung eines Mandanten zu untermauern, dieser sei während eines umstrittenen Zeitraums aktiv auf Reisen gewesen und habe sich mit potenziellen Kunden getroffen. Seine Position stützte sich auf einen sauberen Bericht, der Dutzende von Meetings in mehreren Bundesstaaten aufwies.
Als wir die CRM-Daten mit den Handyaufzeichnungen verglichen, ergab sich ein ganz anderes Bild. Standortdaten zeigten, dass die Person ihre Heimatstadt seit Wochen nicht verlassen hatte. Keine Hotelrechnungen. Keine Flugbestätigungen. Keine Ausweisdokumente in anderen Regionen. Nichts in den Daten stützte die Annahme, dass diese Treffen persönlich oder überhaupt stattgefunden hätten.
Als wir die korrelierte Zeitleiste – erstellt aus Salesforce-Daten, Telefonstandortprotokollen und Metadaten der internen Kommunikation – vorlegten, wurde deutlich, dass die Aufzeichnungen inkonsistent waren. Die Folge? Das Gericht ignorierte die Salesforce-Protokolle als zuverlässige Beweise. Das änderte die Prozessstrategie grundlegend.
Es sind nicht die Daten. Es ist die Diskrepanz.
Kein System zeichnet Informationen auf die gleiche Weise auf. Zeitstempel liegen oft in unterschiedlichen Zeitzonen. Benutzernamen variieren je nach Plattform. Geräte können dieselbe Aktivität unter verschiedenen Ereignistypen protokollieren. Unsere Aufgabe ist es, all diese Daten zu bereinigen, zu normalisieren und in einer schlüssigen Zeitleiste zu strukturieren.
Dieser Abgleichprozess ist zwar nicht glamourös, aber unerlässlich. Er ermöglicht uns stichhaltige Vergleiche. Wurde der Ausweis gleichzeitig mit der Anmeldung zu einem Teams-Meeting verwendet? War der Benutzer tatsächlich im Gebäude, als er behauptete, remote angemeldet zu sein? Solche Fragen lassen sich nur beantworten, wenn die Daten richtig verarbeitet werden.
Technologie hilft. Expertise bestätigt es.
Wir verwenden eine Kombination aus Python, SQL und internen Tools, um diese Zeitleisten zu erstellen. Technologie allein reicht jedoch nicht aus. Der Kontext ist entscheidend. Bei riesigen Datensätzen können automatisierte Skripte Anomalien aufzeigen, deren Interpretation jedoch Erfahrung erfordert. Hier kommen Berater ins Spiel.
Wir wollen niemanden mit Fachjargon überfordern. Wir entwickeln Texte, die für Anwälte, Richter und Geschworene verständlich sind. Das Ziel ist stets Klarheit: Was ist passiert, wann und was stützt diese Schlussfolgerung?
Eine Quelle ist eine Aussage. Mehrere Quellen erzählen eine Geschichte.
Wenn jemand das nächste Mal sagt: „Wir haben die Telefonaufzeichnungen abgerufen“, fragen Sie, was er sonst noch abgerufen hat. Denn ohne Korrelation und Querverifizierung stellt ein Datensatz nur eine Perspektive dar. Starke Argumente basieren auf mehreren Quellen, die sich gegenseitig bestätigen, widerlegen oder präzisieren.
Dies ist der Standard, den wir an uns selbst stellen, und der Standard, den die Prozessanalyse unserer Meinung nach erfüllen sollte.
Möchten Sie mehr darüber erfahren, warum mehrere Datensätze wichtig sind? Dann schauen Sie sich die aktuelle Folge unseres Podcasts „iDS Talks“ an. Hier können Sie zuhören.
iDS bietet beratende Datenlösungen für Unternehmen und Anwaltskanzleien auf der ganzen Welt und verschafft ihnen damit einen entscheidenden Vorteil – sowohl vor Gericht als auch außerhalb. Die Fachexperten und Datenstrategen von iDS sind darauf spezialisiert, Lösungen für komplexe Datenprobleme zu finden und sicherzustellen, dass Daten als Vermögenswert und nicht als Belastung genutzt werden können. Weitere Informationen finden Sie unter idsinc.com.