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Données structurées est partout de nos jours. Le Forum économique mondial estime que d'ici la fin de 2025, la quantité de données générée chaque jour dans le monde atteindra 463 exaoctets. Pour mettre ce nombre en perspective, tous les mots jamais prononcés par les humains tiendraient dans environ 5 exaoctets. Cette révolution massive des données a infiltré presque toutes les facettes de nos vies, y compris la salle d'audience. 

Dans de nombreux cas, comme Fact Crashing™, nous avons constaté que la priorisation des données structurées peut fournir un avantage procédural, tactique et même stratégique significatif. Cependant, il peut être difficile de déterminer une stratégie de données structurées appropriée pour une enquête judiciaire. Les raisons de cette difficulté sont nombreuses et peuvent inclure toute combinaison des défis suivants :

  • Vous savez que les données peuvent être utiles, mais vous ne connaissez pas les sources dans lesquelles elles se trouvent.
  • Vous savez de quelles sources vous avez besoin, mais vous ne savez pas comment y accéder.
  • Vous savez comment accéder aux données, mais vous ne savez pas comment les analyser stratégiquement et efficacement.

Certaines équipes juridiques sont réticentes à inclure tout type de données structurées dans leur stratégie de cas, choisissant de s'appuyer sur les voies plus confortables de la découverte basée sur des documents.

Cependant, les données structurées peuvent fournir les informations dont votre cas a besoin, souvent à moindre coût et en moins de temps.

Le cadre QDMA

Chez iDS, nous sommes fiers de créer des solutions uniques à des défis complexes - c'est ce que nous faisons. L'équipe iDS de experts-conseils a développé le cadre QDMA pour donner aux clients la pleine valeur des données structurées. Il s'agit d'une tâche complexe décomposée en quatre étapes simples : questions, données, modèle et analyse.

Étape 1 : Questions

Le meilleur endroit pour commencer consiste à développer une liste de questions de cas : cela, si vous connaissiez les réponses, fournirait un récit convaincant pour soutenir ou se défendre contre les allégations d'un cas. En d'autres termes : ai-je un problème et si oui, quelle est son ampleur ? Dans un cas typique de salaire et d'heures, par exemple, les questions peuvent inclure :

  • À quelle fréquence mes employés travaillent-ils le soir et le week-end ?
  • Est-ce que je vois des signes d'activité avant/après les punch-outs ?
  • Combien de jours mes employés n'ont-ils pas pris de pause déjeuner ?

La documentation de ces questions aide à définir les objectifs du cas et fournit les bases nécessaires pour poursuivre le parcours QDMA.

Étape 2 : Données

Une fois que vous avez défini les questions pertinentes, l'étape suivante consiste à déterminer quelles sources de données contiennent les informations dont vous avez besoin pour y répondre, généralement en alignant chaque question sur une ou plusieurs sources de données pertinentes. En nous en tenant à notre exemple de salaire et d'heure, nous pouvons identifier nos sources de données cibles pour inclure :

  • Données d'entrée/sortie de l'horloge
  • Données de rémunération de la paie
  • Enregistrements de balayage de badge
  • Connexion/déconnexion de l'ordinateur

À partir de là, nous développons une stratégie de collecte pour chaque source afin d'inclure :

  • Points de contact informatiques
  • Nuances/limitations connues
  • Mécanisme de transfert
  • Priorité de collecte

Une fois les données recueillies, il est tentant de se lancer et de commencer à les analyser. Mais pas si vite – nous devons le préparer pour l'analyse.

Étape 3 : Modèle

Dans un monde parfait, chaque source de données est bien formatée, normalisée et facile à comparer avec d'autres sources. Cependant, ce n'est jamais le cas. La modélisation et la préparation des données nous préparent à une analyse en aval. En d'autres termes, nous devons prendre des pommes et des oranges et les transformer en pommes et en pommes.

Ce type de modélisation peut prendre plusieurs formes et comprend des processus tels que :

  • Nettoyage général des données et formatage des types de données
  • Normalisation des fuseaux horaires et des unités
  • Normalisation des entités et des alias entre les sources (par exemple, John Smith, Jsmith et Smith.John)

Une fois que les données ont été modélisées de manière appropriée, l'équipe d'experts consultatifs d'iDS peut analyser avec une plus grande confiance et une efficacité améliorée.

Étape 4 : Analyse

Enfin, la partie amusante : l'analyse. C'est là que nous nous salissons les mains et explorons nos sources de données ingérées, en recherchant des éléments tels que des tendances, des modèles et des anomalies. Comme le iDS STEPS™ cadre, nous nous référons aux processus que nous avons accomplis précédemment pour assurer le succès de chaque mission. Nous commençons par évaluer dans quelle mesure nos données appuient ou réfutent chaque question/affirmation. Une fois que nous avons effectué cette analyse, nous pouvons maintenant retourner à nos clients avec un rapport organisé ou une visualisation qui peut répondre :

  • Ai-je un problème ?
  • Quelle est sa taille?
  • Qui est impliqué?
  • Quelles périodes couvre-t-il ?
  • Est-ce isolé ou systémique ?

Le cadre QDMA d'iDS maximise l'efficacité pour une extraction de données cohérente et en temps opportun, garantissant que vos données sont un atout et non un handicap.

Résultats optimaux de QDMA

L'introduction de données structurées dans votre stratégie juridique est un processus complexe - et qui peut conduire à la découverte de données cruciales pour votre cas. Dans le cadre QDMA d'iDS, nous décomposons tout ce dont vous avez besoin pour vous conduire à un résultat réussi basé sur les données dans la salle d'audience. De plus, iDS a développé une plateforme d'analyse de données propriétaire - xIOT - qui s'aligne parfaitement avec notre approche QDMA.

Pour en savoir plus sur la façon dont les experts consultatifs d'iDS peuvent fournir des solutions personnalisées pour tous vos besoins en données structurées, contactez-nous aujourd'hui.


iDS fournit des solutions de données consultatives aux entreprises et aux cabinets d'avocats du monde entier, leur donnant un avantage décisif - à la fois dans et hors de la salle d'audience. Nos experts en la matière et nos stratèges de données se spécialisent dans la recherche de solutions aux problèmes de données complexes, garantissant que les données peuvent être exploitées comme un atout et non comme un handicap.

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