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Le paysage réglementaire évolue. Il ne s'agit plus d'un simple document statique décrivant ce qu'est la conformité. Aujourd'hui, avec une demande toujours croissante de la part des régulateurs, de grandes quantités de données doivent être collectées et analysées pour garantir la conformité. Cela pose un problème unique : traiter ces "big data" de manière efficace tout en maintenant une gestion solide des documents réglementaires.
Le déluge de données (Big Data) :
Noyés dans l'information réglementaire ? Selon un récent rapport d'IBM, les organismes de réglementation contrôlent en moyenne plus de 10 téraoctets de données réglementaires, à savoir
- Enregistrements de transactions : croissance annuelle estimée à 30 % par IDC: Le volume des données de transactions ne cesse d'augmenter en raison de facteurs tels que l'amélioration des transactions en ligne et l'Internet des objets (IoT).
- Données clients (estimées à environ 180 zettaoctets à l'échelle mondiale d'ici 2025 selon Seagate) : à mesure que les entreprises collectent de plus en plus de données clients à des fins de personnalisation et de marketing, la charge juridique liée à la protection de ces données augmente également. Machine Learning Mastery us indique que les données us augmentent de 2,5 quintillions d'octets par jour. Ainsi, les données opérationnelles englobent tout, des journaux de production à l'activité des serveurs. Le volume des données opérationnelles explose avec des opérations beaucoup plus complexes et une augmentation du niveau d'automatisation des processus.
- Selon Gartner, les données des capteurs reach ,7 Mo/seconde par personne d'ici 2025 : le nombre d'appareils connectés dans les foyers, les bureaux et les usines génère un tsunami de données qui les régulateurs vont pratiquement obliger les organisations à surveiller et analyser pour garantir leur conformité. Les systèmes de gestion documentaire traditionnels auront du mal à faire face à ce déluge de données, car ils ont été conçus pour fonctionner principalement avec des documents statiques. La recherche de points de données spécifiques ou l'identification de tendances dans les réglementations devient une tâche herculéenne, ce qui entrave les efforts de conformité efficaces.
Trouver l'équilibre
Grâce à des stratégies efficaces de gestion des données de référence (RDM) à era du big data era , heureusement, à l'aide de technologies innovantes et de bonnes pratiques, ce défi peut être relevé. Certaines des stratégies potentielles sont décrites ci-dessous :
- Exploiter la puissance de l'IA et de l'apprentissage automatique : l'IA et ML être de précieux alliés dans la gestion des mégadonnées pour la gestion des données de recherche. L'exploitation de ces technologies permet :
- Automatiser l'extraction des données et leur classification à partir de sources multiples afin de garantir l'efficacité de l'élaboration et de la mise à jour des documents.
- Analyser de vastes ensembles de données pour identifier les risques réglementaires potentiels et les domaines à améliorer : PWC rapporte que les entreprises ayant appliqué l'IA à la conformité ont connu une baisse de 30 % des violations de la réglementation.
- Fournir des analyses prédictives qui prévoient les changements réglementaires à venir et les besoins en données pour les soutenir.
- L'intégration est essentielle : Faire collaborer le DMS existant avec les plates-formes d'analyse des big data. Elle ouvre la voie à une circulation fluide de l'information, ce qui vous permet de :
- Effectuez une analyse approfondie des données réglementaires au sein même de vos documents.
- Générer des rapports et des visualisations qui peuvent transformer des données complexes en stratégies exécutables de conformité réglementaire.
- Gouvernance des données pour des informations fiables : Des données de qualité constituent l'épine dorsale de décisions éclairées fondées sur des données réglementaires. La mise en œuvre de cadres de gouvernance des données garantit :
- Exactitude et cohérence des données entre les différentes sources.
- Une responsabilité claire en matière de propriété et de gestion des données.
- Des processus bien définis pour l'accès aux données et la sécurité, deux éléments fondamentaux dans le monde actuel axé sur les données.
L'avenir du RDM
Les Big Data pour une meilleure conformité Ne considérez pas l'afflux de Big Data comme un fardeau, mais comme une opportunité pour la conformité réglementaire lorsque vous utilisez des technologies innovantes et des pratiques robustes en matière de gestion des données. Ce faisant, les organisations peuvent :
- Rationaliser les processus de RDM : L'automatisation des flux de travail et l'analyse des tâches par l'IA permettront d'économiser beaucoup de temps et de ressources. Les organisations qui tirent parti de l'IA pour la gestion des documents constatent une réduction de 40 % du temps consacré au traitement.
- Obtenez des informations plus approfondies sur la conformité : Analyser les données pour identifier les risques potentiels avant qu'ils ne deviennent des problèmes, ce qui permet de mettre en place des stratégies d'atténuation proactives.
- Démontrer une solide gouvernance des données : Prouver qu'il existe un engagement en faveur de la conformité réglementaire grâce à un cadre de gestion des données correctement défini.
En combinant la gestion traditionnelle des documents et l'analyse des mégadonnées, l'approche RDM est holistique et donne à l'organisation la confiance nécessaire pour faire face à un environnement réglementaire en constante évolution. Si vous recherchez une solution RDMS qui offre une gestion et un suivi complets des documents basés sur GenAI, pensez à explorer logicielFreyr . Il est conçu pour rationaliser vos processus de gestion des documents réglementaires tout en garantissant la conformité à chaque étape. Une organisation axée sur les données comme Freyr peut envisager un avenir non seulement conforme, mais aussi proactif en matière de gestion des risques. us !
