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Fact Crashing™ Principio 4: Identificar, calificar y priorizar las fuentes de datos

Identificar, calificar y priorizar las fuentes de datos

Esta es la sexta entrega de una serie de blogs sobre Fact Crashing™, la aceleración de la consideración de datos de ACCIÓN (ambiental, contextual, transaccional, IoT, operacional, de navegación) en beneficio de la resolución de disputas.

Hay 9 Principios de Choque de hechos™. Hasta ahora, he cubierto: 

Principio 1: Los datos son evidencia y son detectables.

Principio 2: los datos deben abordarse temprano

Principio 2: inmersión profunda

Principio 3: Enmarcar los problemas de casos como consultas centradas en datos

Continuemos.

Al final de este ejercicio, su lista será más corta. Has separado lo posible de lo imposible. Pero es probable que aún tenga una larga lista de fuentes de datos.

Una vez que comience a pensar en los problemas de su caso como consultas medibles, es hora de identificar las posibles fuentes de datos para responder a esas consultas. Este es un proceso de dos pasos.

Parte 1: identificar las fuentes

En primer lugar, identifica las posibles fuentes de datos. Aquí es útil ser lo más expansivo posible. Cuantos más candidatos, mejor.

Cuando doy clases en la facultad de derecho sobre sistemas de datos para abogados, hay un ejercicio que realizamos. Establecimos un escenario hipotético, un accidente automovilístico de dos autos. Luego les pido a los estudiantes que identifiquen fuentes de datos relacionadas con la condición de los vehículos o la salud de los conductores. Estos se evalúan antes, durante o después del accidente.

Siempre tratamos de encontrar al menos una fuente para cada alumno de la clase. Nunca hemos fallado en alcanzar esta marca. La lista incluye cámaras de tráfico, WiFi de vecindario, acelerómetros de teléfonos inteligentes, sistemas OnStar, carburadores de computadora, membresías de gimnasios, dispositivos portátiles, bobinas de inducción de intersección e incluso satélites de la NSA.

¿Satélites de la NSA? La pregunta en este punto no es si realmente podría obtener los datos o no. Eso es para el siguiente paso. El único problema es identificar las opciones.

Así que vuélvete loco. Piense en cualquier fuente potencial como:
  • Sistemas corporativos
  • Información personal
  • Datos municipales
  • Utilidades
  • Sistemas de gobierno
  • Sistemas de instalaciones
  • Transporte
  • Usables
  • Registros del operador celular
  • Medios de comunicación social

De ninguna manera esta lista está completa. Pero te da una idea de los diversos sistemas que pueden contienen fuentes potenciales de datos.

Parte 2: calificar las fuentes

Si hizo bien la primera parte, tendría una larga lista de fuentes de datos. Algunos de ellos van a parecer obvios. Algunos parecerán desafiantes. Algunos parecerán improbables o imposibles de adquirir o trabajar con ellos.

Cuando calificamos las fuentes, hay tres opciones. Podemos excluirlos por completo, identificarlos como demasiado difíciles de adquirir o etiquetarlos como demasiado difíciles de manejar.

Al final de este ejercicio, su lista será más corta. Has separado lo posible de lo imposible. Pero es probable que aún tenga una larga lista de fuentes de datos.

Para las fuentes restantes, como agregar datos de ACCIÓN a datos VERBALES, querrá agregar características medibles a sus datos. Su lista puede ser diferente de mi lista, pero algunas cosas que me gustaría saber:

  • Tamaño
  • Fuente
  • Propósito
  • Disponibilidad
  • Accesibilidad
  • Costo adicional
  • Beneficio Incremental

Una vez que he configurado esta lista, puedo comenzar a priorizar mis fuentes de datos...

Parte 3: Priorizar las fuentes

Una vez que haya identificado y calificado las posibles fuentes de datos, priorícelas. Compare las ventajas relativas de cada fuente de datos con las desventajas relativas. ¿Qué tan bien abordará sus problemas? ¿Puedes adquirir los datos? ¿Tendrá el nivel de detalle que necesita? ¿Cuánto tiempo se tarda en conseguirlo? ¿Cuanto costara? ¿Serás capaz de admitir los resultados como prueba?

Al final del día, es posible que solo se necesite una fuente de datos para resolver sus problemas. En algunos casos, hemos tratado con más de 40 sistemas. puede variar Pero una vez que haya priorizado su lista, estará listo para comenzar a leer algunos beneficios de Fact Crashing™.

En un caso típico de salarios y horas, tratamos con:
  • registros de recursos humanos
  • Tiempo y asistencia
  • Nómina de sueldos
  • Datos de aplicaciones relacionadas con el negocio
  • operador de celular
  • Mensaje de texto
  • Correos electrónicos (corporativos y personales)
  • Facturación
  • Despacho / Programación

Colectivamente, estos pueden ser suficientes para lidiar con una amplia variedad de problemas de horario/descanso, clasificación errónea, horas extras, comidas y pausas para descansar. Una vez más, su millaje puede variar.

Tenga en cuenta lo que no estamos haciendo, leyendo los correos electrónicos o mensajes de texto. Al menos no inicialmente. A veces se revisan, pero generalmente solo para clasificarlos como comerciales o personales y agregar algunos datos de ACCIÓN. De lo contrario, todo se analiza en función de quién, qué, cuándo, dónde, cuánto tiempo. Y esta lista de sistemas es donde a menudo terminamos. Es como si hubiéramos estado implícitamente Fact Crashing™. Ahora es el momento de convertir ese proceso implícito en un proceso explícito escalable, repetible y mejorable.


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.

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