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Strukturierte Daten ist heutzutage überall. Das Weltwirtschaftsforum schätzt, dass bis Ende 2025 die täglich weltweit generierte Datenmenge 463 Exabyte erreichen wird. Um diese Zahl ins rechte Licht zu rücken, würden alle Wörter, die jemals von Menschen gesprochen wurden, in etwa 5 Exabyte passen. Diese massive Datenrevolution hat fast alle Facetten unseres Lebens infiltriert – einschließlich des Gerichtssaals. 

In vielen Fällen, wie z Fakten-Crashing™, Wir haben festgestellt, dass die Priorisierung strukturierter Daten einen erheblichen prozeduralen, taktischen und sogar strategischen Vorteil bieten kann. Es kann jedoch schwierig sein, eine geeignete strukturierte Datenstrategie für eine rechtliche Untersuchung zu bestimmen. Die Gründe für diese Schwierigkeit sind zahlreich und können eine beliebige Kombination der folgenden Herausforderungen umfassen:

  • Sie wissen, dass Daten hilfreich sein können, aber Sie kennen die Quellen nicht, in denen sie sich befinden.
  • Sie wissen, welche Quellen Sie benötigen, aber Sie wissen nicht, wie Sie darauf zugreifen können.
  • Sie wissen, wie Sie auf die Daten zugreifen, aber Sie wissen nicht, wie Sie sie strategisch und effektiv analysieren können.

Einige Rechtsteams zögern, irgendeine Art von strukturierten Daten in ihre Fallstrategie aufzunehmen, und entscheiden sich dafür, sich auf die bequemeren Wege der dokumentenbasierten Ermittlung zu verlassen.

Strukturierte Daten können jedoch die Erkenntnisse liefern, die Ihr Fall benötigt, oft zu geringeren Kosten und in kürzerer Zeit.

Das QDMA-Framework

Bei iDS sind wir stolz darauf, einzigartige Lösungen für komplexe Herausforderungen zu schaffen – it's Was wir tun. Das iDS-Team von beratende Experten hat das QDMA-Framework entwickelt, um Kunden den vollen Wert strukturierter Daten zu ermöglichen. Es ist eine komplexe Aufgabe, die in vier einfache Schritte unterteilt ist: Fragen, Daten, Modell und Analyse.

Schritt 1: Fragen

Der beste Ausgangspunkt besteht darin, eine Liste mit Fallfragen zu entwickeln: Diese würden – wenn Sie die Antworten wüssten – eine überzeugende Erzählung liefern, um die Anschuldigungen eines Falls zu unterstützen oder sich gegen sie zu verteidigen. Mit anderen Worten: Habe ich ein Problem und wenn ja, wie groß ist es? In einem typischen Lohn- und Stundenfall können beispielsweise folgende Fragen gestellt werden:

  • Wie oft arbeiten meine Mitarbeiter abends und am Wochenende?
  • Sehe ich Aktivitätsnachweise vor/nach Punchouts?
  • Wie viele Tage hatten meine Mitarbeiter keine Mittagspause?

Die Dokumentation dieser Fragen hilft bei der Definition der Fallziele und liefert die Grundlage, die für die Fortsetzung der QDMA-Reise erforderlich ist.

Schritt 2: Daten

Nachdem Sie die relevanten Fragen definiert haben, besteht der nächste Schritt darin, herauszufinden, welche Datenquellen die Informationen enthalten, die Sie zu ihrer Beantwortung benötigen – in der Regel, indem Sie jede Frage mit einer oder mehreren relevanten Datenquellen abgleichen. Um bei unserem Lohn- und Stundenbeispiel zu bleiben, können wir unsere Zieldatenquellen so identifizieren, dass sie Folgendes umfassen:

  • Ein-/Aus-Daten der Zeituhr
  • Daten zur Lohnabrechnung
  • Badge-Swipe-Aufzeichnungen
  • Computer anmelden/abmelden

Von hier aus entwickeln wir eine Sammlungsstrategie für jede Quelle, die Folgendes umfasst:

  • IT-Ansprechpartner
  • Bekannte Nuancen/Einschränkungen
  • Übertragungsmechanismus
  • Sammelpriorität

Sobald die Daten gesammelt wurden, ist es verlockend, hineinzuspringen und mit der Analyse zu beginnen. Aber nicht so schnell – wir müssen es für die Analyse vorbereiten.

Schritt 3: Modell

In einer perfekten Welt ist jede Datenquelle schön formatiert, normalisiert und einfach mit anderen Quellen zu vergleichen. Dies ist jedoch nie der Fall. Die Modellierung und Aufbereitung von Daten bereitet uns auf die nachgelagerte Analyse vor. Mit anderen Worten, wir müssen Äpfel und Orangen nehmen und sie in Äpfel und Äpfel verwandeln.

Diese Art der Modellierung kann viele Formen annehmen und umfasst Prozesse wie:

  • Allgemeine Datenbereinigung und Datentypformatierung
  • Standardisierung von Zeitzonen und Einheiten
  • Quellenübergreifende Normalisierung von Entitäten und Aliasen (z. B. John Smith, Jsmith und Smith.John)

Sobald die Daten angemessen modelliert wurden, kann das beratende Expertenteam von iDS mit größerer Zuversicht und verbesserter Effizienz analysieren.

Schritt 4: Analyse

Zum Schluss der lustige Teil: die Analyse. Hier machen wir uns tatsächlich die Hände schmutzig und erkunden unsere aufgenommenen Datenquellen, indem wir nach Dingen wie Trends, Mustern und Anomalien suchen. Wie iDS STEPS™ Framework beziehen wir uns auf Prozesse, die wir zuvor durchgeführt haben, um den Erfolg bei jedem Engagement voranzutreiben. Wir beginnen mit der Bewertung, inwieweit unsere Daten jede Frage/Behauptung stützen oder widerlegen. Sobald wir diese Analyse durchgeführt haben, können wir nun mit einem organisierten Bericht oder einer Visualisierung zu unseren Kunden zurückkehren, die antworten kann:

  • Habe ich ein Problem?
  • Wie groß ist es?
  • Wer ist beteiligt?
  • Welche Zeiträume umfasst es?
  • Ist es isoliert oder systemisch?

Das QDMA-Framework maximiert die Effizienz von iDS für eine zeitnahe, konsistente Datenextraktion – und stellt sicher, dass Ihre Daten ein Vermögenswert und keine Belastung sind.

Optimale Ergebnisse von QDMA

Die Einführung strukturierter Daten in Ihre Rechtsstrategie ist ein komplexer Prozess – und einer, der zur Entdeckung entscheidender Daten für Ihren Fall führen kann. Innerhalb des QDMA-Frameworks von iDS schlüsseln wir alles auf, was Sie brauchen, um Sie zu einem datengesteuerten erfolgreichen Ergebnis im Gerichtssaal zu führen. Darüber hinaus hat iDS eine proprietäre Datenanalyseplattform – xIOT – entwickelt, die perfekt zu unserem QDMA-Ansatz passt.

Um mehr darüber zu erfahren, wie die Beratungsexperten von iDS maßgeschneiderte Lösungen für alle Ihre Anforderungen an strukturierte Daten bereitstellen können, kontaktiere uns heute.


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.

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