Identifizieren, qualifizieren und priorisieren Sie Datenquellen

Dies ist der sechste Teil einer Blogserie über Fact Crashing™, die Beschleunigung der Berücksichtigung von ACTION-Daten (Ambient, Contextual, Transactional, IoT, Operational, Navigational) zugunsten der Streitbeilegung.

Es gibt 9 Prinzipien von Fakt Absturz™. Bisher habe ich abgedeckt: 

Grundsatz 1: Daten sind Beweise und auffindbar.

Grundsatz 2: Daten sollten frühzeitig adressiert werden

Prinzip 2: Deep Dive

Prinzip 3: Case Issues als datenzentrierte Anfragen formulieren

Lassen Sie uns fortfahren.

Am Ende dieser Übung wird Ihre Liste kürzer sein. Du hast das Mögliche vom Unmöglichen getrennt. Aber Sie werden wahrscheinlich immer noch eine lange Liste von Datenquellen haben.

Sobald Sie anfangen, Ihre Fallprobleme als messbare Anfragen zu betrachten, ist es an der Zeit, die potenziellen Datenquellen für die Beantwortung dieser Anfragen zu identifizieren. Dies ist ein zweistufiger Prozess.

Teil 1: Identifizieren Sie die Quellen

Zunächst identifizieren Sie potenzielle Datenquellen. Hier ist es hilfreich, möglichst expansiv zu sein. Je mehr Kandidaten, desto besser.

Wenn ich juristische Fakultätskurse über Datensysteme für Anwälte unterrichte, führen wir eine Übung durch. Wir stellten ein hypothetisches Szenario auf, einen Kotflügel-Bieger für zwei Autos. Dann bitte ich die Schüler, Datenquellen zu identifizieren, die sich entweder auf den Zustand der Fahrzeuge oder die Gesundheit der Fahrer beziehen. Diese werden vor, während oder nach dem Unfall bewertet.

Wir versuchen immer, mindestens eine Quelle für jeden Schüler in der Klasse zu finden. Diese Marke haben wir nie verfehlt. Die Liste umfasst Verkehrskameras, WLAN in der Nachbarschaft, Smartphone-Beschleunigungsmesser, OnStar-Systeme, Computervergaser, Fitnessstudio-Mitgliedschaften, Wearables, Kreuzungsinduktionsspulen und sogar NSA-Satelliten.

NSA-Satelliten? Die Frage ist an dieser Stelle nicht, ob Sie die Daten tatsächlich bekommen oder nicht. Das ist für den nächsten Schritt. Das einzige Problem besteht darin, die Optionen zu identifizieren.

Also verrückt werden. Denken Sie an mögliche Quellen wie:

• Unternehmenssysteme
• persönliche Daten
• Kommunale Daten
• Dienstprogramme
• Regierungssysteme
• Einrichtungssysteme
• Transport
• Tragfähig
• Protokolle von Mobilfunkanbietern
• Sozialen Medien

Diese Liste ist keineswegs vollständig. Aber es gibt Ihnen eine Vorstellung von den verschiedenen Systemen, die das können potenzielle Datenquellen enthalten.

Teil 2: Qualifizieren Sie die Quellen

Wenn Sie Teil eins richtig gemacht hätten, hätten Sie eine lange Liste von Datenquellen. Einige davon werden offensichtlich erscheinen. Einige werden herausfordernd erscheinen. Einige scheinen unwahrscheinlich oder unmöglich zu erwerben oder damit zu arbeiten.

Wenn wir Quellen qualifizieren, gibt es drei Optionen. Wir können sie direkt ausschließen, sie als zu schwierig zu erfassen oder als zu schwierig zu behandeln bezeichnen.

Am Ende dieser Übung wird Ihre Liste kürzer sein. Du hast das Mögliche vom Unmöglichen getrennt. Aber Sie werden wahrscheinlich immer noch eine lange Liste von Datenquellen haben.

Für die verbleibenden Quellen, wie das Hinzufügen von ACTION-Daten zu VERBAL-Daten, sollten Sie Ihren Daten messbare Merkmale hinzufügen. Ihre Liste kann sich von meiner Liste unterscheiden, aber einige Dinge würde ich gerne wissen:

• Größe
• Quelle
• Zweck
• Verfügbarkeit
• Barrierefreiheit
• Zusatzkosten
• Inkrementeller Nutzen

Sobald ich diese Liste erstellt habe, kann ich damit beginnen, meine Datenquellen zu priorisieren …

Teil 3: Priorisieren Sie die Quellen

Sobald Sie potenzielle Datenquellen identifiziert und qualifiziert haben, priorisieren Sie diese. Vergleichen Sie die relativen Vorteile jeder Datenquelle mit den relativen Nachteilen. Wie gut wird es Ihre Probleme lösen? Können Sie die Daten erfassen? Wird es den Detaillierungsgrad haben, den Sie benötigen? Wie lange wird es dauern, bis ich es bekomme? Wie viel wird es kosten? Werden Sie in der Lage sein, die Ergebnisse als Beweismittel zuzulassen?

Am Ende des Tages ist möglicherweise nur eine Datenquelle erforderlich, um Ihre Probleme zu lösen. Teilweise haben wir uns mit mehr als 40 Systemen beschäftigt. Es kann variieren. Aber sobald Sie Ihre Liste priorisiert haben, sind Sie bereit, einige Vorteile zu lesen Fact Crashing™.

In einem typischen Lohn- und Stundenfall befassen wir uns mit:

• HR-Aufzeichnungen
• Zeit und Anwesenheit
• Lohn-und Gehaltsabrechnung
• Geschäftsbezogene Bewerbungsdaten
• Mobilfunkanbieter
• Simsen
• E-Mails (Unternehmen und Privat)
• Fakturierung
• Versand / Terminierung

Zusammengenommen können diese ausreichen, um eine Vielzahl von Problemen rund um die Uhr/außerhalb der Uhr, Fehlklassifizierungen, Überstunden, Mahlzeiten und Ruhepausen zu bewältigen. Auch hier kann Ihr Kilometerstand variieren.

Beachten Sie, was wir nicht tun, indem wir die E-Mails oder Textnachrichten lesen. Zumindest anfangs nicht. Manchmal werden sie überprüft, aber normalerweise nur, um sie als geschäftlich oder persönlich zu klassifizieren und einige ACTION-Daten hinzuzufügen. Ansonsten wird alles nach wer, was, wann, wo, wie lange analysiert. Und bei dieser Liste von Systemen landen wir oft. Es ist, als ob wir implizit gewesen wären Fact Crashing™. Jetzt ist es an der Zeit, diesen impliziten Prozess in einen skalierbaren, wiederholbaren und verbesserungsfähigen expliziten Prozess umzuwandeln.

iDS bietet Unternehmen und Anwaltskanzleien auf der ganzen Welt beratende Datenlösungen, die ihnen einen entscheidenden Vorteil verschaffen – sowohl innerhalb als auch außerhalb des Gerichtssaals. Unsere Fachexperten und Datenstrategen sind darauf spezialisiert, Lösungen für komplexe Datenprobleme zu finden und sicherzustellen, dass Daten als Vermögenswert und nicht als Belastung genutzt werden können.