{"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":"fc-prinzip8","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/idsinc.com\/de\/fc-principle8\/","title":{"rendered":"Fact Crashing\u2122: Prinzip 8"},"content":{"rendered":"\n
\n <\/div>\n\n\n\n

Verwenden Sie Daten, um andere Entdeckungen zu gestalten<\/h1>\n\n\n\n

Dies ist der zehnte Teil einer Blogserie \u00fcber Fact Crashing\u2122<\/a>, die Beschleunigung der Ber\u00fccksichtigung von ACTION-Daten (Ambient, Contextual, Transactional, IoT, Operational, Navigational) zugunsten der Streitbeilegung.<\/p>\n\n\n\n

Es gibt 9 Prinzipien von Fakt Absturz<\/a>\u2122. Fr\u00fchere Blogs abgedeckt: <\/p>\n\n\n\n

Grundsatz 1: Daten sind Beweise und auffindbar<\/strong><\/a><\/p>\n\n\n\n

Grundsatz 2: Daten sollten fr\u00fchzeitig adressiert werden<\/strong><\/a><\/p>\n\n\n\n

Prinzip 2: Deep Dive<\/strong><\/a><\/p>\n\n\n\n

Prinzip 3: Case Issues als datenzentrierte Anfragen formulieren<\/strong><\/a><\/p>\n\n\n\n

Prinzip 4: Datenquellen identifizieren, qualifizieren und priorisieren<\/strong><\/a><\/p>\n\n\n\n

Grundsatz 5: Daten unterliegen Aufbewahrungs- und Schutzpflichten<\/strong><\/a><\/p>\n\n\n\n

Prinzip 6: Datenzuverl\u00e4ssigkeit beginnt mit der richtigen Erfassung<\/strong><\/a><\/p>\n\n\n\n

Prinzip 7: Datenverst\u00e4ndnis ist f\u00fcr eine ordnungsgem\u00e4\u00dfe Analyse erforderlich<\/strong><\/a><\/p>\n\n\n\n

Werfen wir nun einen Blick auf das achte Prinzip.<\/p>\n\n\n\n

\n\n\n\n

Eines der interessanten Dinge bei strukturierten Daten ist, dass die Kosten f\u00fcr den Umgang mit strukturierten Daten ganz anders sind als bei unstrukturierten Daten.<\/p>\n\n\n\n

Die Kostenkurve unstrukturierter Daten<\/em><\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Bei unstrukturierten Daten (E-Mails und Dokumente) sind wir eine lineare Kostenkurve gewohnt. Jedes Dokument hat \u00e4hnliche Kosten \u2013 die Kosten der menschlichen \u00dcberpr\u00fcfung. Technologische Effizienz kann die Kostensteigung (weniger Kosten pro Dokument) oder die Kostendauer (fr\u00fcheres Ende der \u00dcberpr\u00fcfung) ver\u00e4ndern, aber ansonsten sind die Kosten der \u00dcberpr\u00fcfung (und der privilegierten \u00dcberpr\u00fcfung) linear.<\/p>\n\n\n\n

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


Beispiel der Kostenkurve f\u00fcr unstrukturierte Daten<\/strong><\/em><\/p>\n\n\n\n

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

Um die Dokumentenpr\u00fcfung noch schlimmer zu machen, ist es bei Rechtsstreitigkeiten nicht ungew\u00f6hnlich, zun\u00e4chst nicht zu wissen, welche Verwalter, welche Ereignisse, welche Daten von gr\u00f6\u00dftem Interesse sind. Dies ist der \u201eNebel des Rechtsstreits\u201c. Um sich in diesem Unbekannten zurechtzufinden, tun Parteien traditionell das, was sie am besten k\u00f6nnen \u2013 sie \u00fcberpr\u00fcfen Dokumente und Aufzeichnungen. Sie navigieren durch das institutionelle Wissen des Unternehmens, wie es in E-Mails aufgezeichnet und durch Interviews offenbart wird. Dieser Ansatz ist zwar traditionell, aber teuer. Nicht nur wegen der linearen Kosten der Dokumentenpr\u00fcfung, sondern wegen des breiten anf\u00e4nglichen Umfangs, mit dem viele Ermittlungen und Rechtsstreitigkeiten beginnen. Diese linearen Kosten plus breiter Anwendungsbereich erzeugen eine doppelte Wirkung.<\/p>\n\n\n\n

Die Kostenkurve strukturierter Daten<\/em><\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Strukturierte Daten haben jedoch ein ganz anderes Kostenprofil. Strukturierte Daten kosten am Frontend mehr als unstrukturierte Daten, um sicherzustellen, dass Sie verstehen, was die Daten darstellen. Gleichzeitig kosten strukturierte Daten nach dieser Initialisierung auf marginaler Basis (Datensatz f\u00fcr Datensatz) viel weniger als unstrukturierte Daten.<\/p>\n\n\n\n

Dies liegt teilweise daran, dass strukturierte Datens\u00e4tze typischerweise von Datensatz zu Datensatz sehr konsistent sind. Nicht im Inhalt, der von Datensatz zu Datensatz variieren kann, sondern in ihrem Format, den Arten von Werten, die sie enthalten, und dem Bereich von Werten, den sie enthalten k\u00f6nnen (Dom\u00e4ne) oder dem gesamten Spektrum von Werten, die sie enthalten (Bereich).<\/p>\n\n\n\n

Sobald die Art und Weise, in der ein bestimmtes Feld ausgef\u00fcllt und verwendet wird, verstanden ist, k\u00f6nnen diese Merkmale leicht antizipiert und schnell auf weitere Datens\u00e4tze extrapoliert werden. Daher k\u00f6nnen die Grenzkosten nahe Null sein.<\/p>\n\n\n\n

Das anf\u00e4ngliche Erlernen der Art der Best\u00fcckung, der Anwendung, des Datentyps, des Formats, der Dom\u00e4ne und des Bereichs kann jedoch teuer sein. Daher k\u00f6nnen die Anschaffungskosten hoch sein.<\/p>\n\n\n\n

Aus diesem Grund ist das Kostenprofil ein rapider Abw\u00e4rtstrend mit niedrigen bis null Kosten f\u00fcr jeden zus\u00e4tzlichen Datensatz. Der Umgang mit 10.000 Datens\u00e4tzen ist nicht viel billiger als der Umgang mit 1.000.000 \u2013 zumindest von der Datenverwaltung und -auswertung her.<\/p>\n\n\n\n

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

Beispiel der Kostenkurve f\u00fcr strukturierte Daten<\/strong><\/em><\/p>\n\n\n\n

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

Aufgrund des unterschiedlichen Kostenprofils ist es wirtschaftlich attraktiv, sich zuerst mit strukturierten Daten zu befassen und dann strukturierte Daten zu verwenden, um den Umfang und die Relevanz von unstrukturierten Daten zu verfeinern und zu verdeutlichen.<\/p>\n\n\n\n

Beispielsweise k\u00f6nnen Lohnabrechnungsdaten und die Codierung von Stunden eine Unterrichtsstunde f\u00fcr einen unbezahlten \u00dcberstundenfall manchmal besser aufkl\u00e4ren. In \u00e4hnlicher Weise k\u00f6nnten mutma\u00dfliche Gruppenmitglieder f\u00fcr eine Produkthaftungsangelegenheit besser durch tats\u00e4chliche Verkaufsunterlagen als durch interne E-Mail-Kommunikation identifiziert werden.<\/p>\n\n\n\n

Weiter \u2013 in einigen F\u00e4llen k\u00f6nnen strukturierte Daten nicht nur die Fallgrenzen besser beleuchten als unstrukturierte Daten, sie k\u00f6nnen auch besser definieren, welche unstrukturierten Daten \u00fcberhaupt ber\u00fccksichtigt oder \u00fcberpr\u00fcft werden sollten.<\/p>\n\n\n\n

\u00dcberlegen Sie sich Folgendes: Stellen Sie sich einen Market-Timing-Fall vor, bei dem das Fallteam Hunderttausende von E-Mails \u00fcberpr\u00fcft. Sie verwenden diese E-Mails dann, um zu bestimmen, in welche Aktiengesch\u00e4fte sie sich einarbeiten m\u00fcssen. Die Kosten f\u00fcr die \u00dcberpr\u00fcfung dieser Hunderttausenden von E-Mails k\u00f6nnen Millionen von Dollar betragen. Der alternative Fact Crashing-Ansatz besteht darin, die Aktiengesch\u00e4fte zu untersuchen, sogar Hunderte von Millionen von Trades, um festzustellen, welche Transaktionen von Interesse sind, und dann die E-Mails zu \u00fcberpr\u00fcfen, die am engsten mit diesen Trades zusammenh\u00e4ngen. Durch die Priorisierung von strukturierten Daten vor unstrukturierten Daten k\u00f6nnen die Kosten (und die Geschwindigkeit) f\u00fcr das Auffinden und Untersuchen von interessanten Trades und sogar die Beilegung von Streitigkeiten dramatisch beeinflusst werden.<\/p>\n\n\n\n

Da das Kostenprofil von strukturierten Daten so unterschiedlich ist, sind die Kosten pro Datensatz vernachl\u00e4ssigbar, der Wert pro Datensatz jedoch nicht. Auf diese Weise werden hochvolumige Datens\u00e4tze zu einem Vorteil statt zu einem Nachteil. Dies ist ein Vorteil, da jeder einzelne Datensatz einen potenziellen Wert hat und weil gro\u00dfe Sammlungen von Datens\u00e4tzen Trends, Chronologien, statistische Abweichungen und andere Metriken auf eine Weise offenlegen k\u00f6nnen, die strukturierte Daten nicht k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

\u201eDie Smoking Gun ist jetzt der Smoking Trend\u201c<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n

Infolgedessen k\u00f6nnen strukturierte Daten verwendet werden, um viele der Dimensionen eines bestimmten Rechtsstreits zu definieren oder zu formen, einschlie\u00dflich:<\/p>\n\n\n\n

  • Die Unterrichtszeit<\/em><\/li>
  • Die mutma\u00dflichen Klassenmitglieder<\/em><\/li>
  • Die potenzielle Exposition<\/em><\/li>
  • Die jeweiligen Transaktionen, um die es geht<\/em><\/li>
  • Potenzielle Mitarbeiter (oder Verwalter) von Interesse<\/em><\/li>
  • Welche Produktmodelle k\u00f6nnten defekt oder problematisch sein<\/em><\/li>
  • Die wichtigsten Daten der Mitteilungen von Interesse<\/em><\/li>
  • usw. usw. usw.<\/em><\/li><\/ul>\n\n\n\n

    Im Gegenzug k\u00f6nnen diese Dimensionen, wenn sie als Filter verwendet werden, zu gro\u00dfer Effizienz bei der Erfassung, Verarbeitung, Kategorisierung und \u00dcberpr\u00fcfung von unstrukturierten Daten aus Memos, E-Mails, Texten, Instant Messaging, Dokumenten und sozialen Medien f\u00fchren.<\/p>\n\n\n\n

    Zusammenfassend l\u00e4sst sich sagen, dass es, da strukturierte Daten eine andere Kostenkurve (und Nutzenkurve) als unstrukturierte Daten haben, nicht nur oft wirtschaftlicher ist, zu versuchen, den gesamten Streit mit strukturierten Daten zu l\u00f6sen, auch wenn dies nicht m\u00f6glich ist, Sie k\u00f6nnen m\u00f6glicherweise einen Teil l\u00f6sen des Rechtsstreits, und Sie k\u00f6nnen m\u00f6glicherweise den Umfang, die Komplexit\u00e4t und die Kosten Ihrer Dokumentensuche begrenzen (gestalten).<\/p>\n\n\n\n

    \n\n\n\n

    iDS bietet Unternehmen und Anwaltskanzleien auf der ganzen Welt beratende Datenl\u00f6sungen, die ihnen einen entscheidenden Vorteil verschaffen \u2013 sowohl innerhalb als auch au\u00dferhalb des Gerichtssaals. Unsere Fachexperten und Datenstrategen sind darauf spezialisiert, L\u00f6sungen f\u00fcr komplexe Datenprobleme zu finden und sicherzustellen, dass Daten als Verm\u00f6genswert und nicht als Belastung genutzt werden k\u00f6nnen.<\/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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