3 minuti di lettura
Il panorama normativo sta cambiando. Non si tratta più solo di un documento statico che descrive la conformità. Oggi, con una domanda sempre crescente da parte delle autorità di regolamentazione, è necessario raccogliere e analizzare grandi quantità di dati per garantire la conformità. Ciò pone un problema unico: gestire efficacemente questi "big data" mantenendo una solida gestione dei documenti normativi.
Il diluvio dei Big Data:
Affogare nelle informazioni normative? In media, secondo un recente rapporto IBM, le organizzazioni che si occupano di regolamentazione controllano più di 10 terabyte di dati normativi, nello specifico
- I record delle transazioni sono stimati in crescita del 30% all'anno da IDC: il volume dei dati delle transazioni è in continuo aumento a causa di fattori quali il miglioramento delle transazioni online e l'Internet degli oggetti (IoT).
- Dati dei clienti (secondo Seagate, entro il 2025 raggiungeranno circa 180 zettabyte a livello globale): poiché le aziende raccolgono sempre più dati sui clienti per scopi di personalizzazione e marketing, aumenta anche l'onere legale di garantire la protezione di tali dati. Machine Learning Mastery us dice che i dati us crescono a un ritmo di 2,5 quintilioni di byte al giorno. Pertanto, i dati operativi comprendono tutto, dai registri di produzione all'attività dei server. Il volume dei dati operativi sta esplodendo con operazioni molto più complesse e anche un aumento del livello di automazione dei processi.
- Secondo Gartner, entro il 2025 i dati dei sensori reach ,7 Mb/secondo per persona: il numero di dispositivi connessi nelle case, negli uffici e nelle fabbriche sta generando una valanga di dati dei sensori che le autorità di regolamentazione richiederanno alle organizzazioni di monitorare e analizzare ai fini della conformità. I DMS tradizionali faranno fatica a gestire questa marea di dati perché sono stati progettati per funzionare principalmente con documenti statici. La ricerca di dati specifici o l'identificazione di tendenze trasversali alle normative diventa un compito titanico, che ostacola gli sforzi di conformità.
Trovare l'equilibrio
Grazie a strategie RDM efficaci era dei big data era , fortunatamente, con l'aiuto di tecnologie innovative e best practice, questa sfida può essere superata. Di seguito sono illustrate alcune delle potenziali strategie:
- Sfruttare la potenza dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico: l'intelligenza artificiale e ML essere ottimi alleati nella gestione dei big data per la RDM. Sfruttando queste tecnologie è possibile:
- Automatizzare l'estrazione dei dati e la loro classificazione da più fonti per garantire efficienza ed efficacia nello sviluppo e nella manutenzione dei documenti.
- Analizzare vasti set di dati per identificare potenziali rischi normativi e aree di miglioramento: PWC riporta che le aziende che hanno applicato l'IA alla compliance hanno registrato un calo del 30% delle violazioni normative.
- Fornire analisi predittive che prevedano i cambiamenti normativi futuri e le esigenze di dati per supportarli.
- L'integrazione è fondamentale: Far collaborare il DMS esistente con le piattaforme di analisi dei big data. Questo apre la strada a un flusso di informazioni fluido, che consente di:
- Eseguite un'analisi approfondita dei dati normativi all'interno dei vostri documenti.
- Generare report e visualizzazioni che possono trasformare complicate informazioni sui dati in strategie di conformità normativa eseguibili.
- Governance dei dati per approfondimenti affidabili: La qualità dei dati costituisce la spina dorsale delle decisioni informate basate sui dati normativi. L'implementazione di framework di governance dei dati garantisce:
- Accuratezza e coerenza dei dati tra le diverse fonti.
- Chiara responsabilità per la proprietà e la gestione dei dati.
- Processi ben definiti per l'accesso ai dati e la sicurezza, entrambi fondamentali nell'attuale mondo guidato dai dati.
Il futuro della RDM
Considerare l'ondata di big data per una migliore conformità non è un fardello, ma un'opportunità per la conformità alle normative, se abbracciata con tecnologie innovative e pratiche solide di gestione dei dati. Così facendo, le organizzazioni possono:
- Semplificare i processi RDM: L'automazione dei flussi di lavoro e l'analisi AI delle attività consentiranno di risparmiare molto tempo e risorse. Le organizzazioni che sfruttano l'IA per la gestione dei documenti vedono una riduzione del 40% del tempo impiegato per l'elaborazione.
- Ottenere approfondimenti sulla conformità: Analizzare i dati per identificare i rischi potenziali prima che diventino problemi, consentendo strategie di mitigazione proattive.
- Dimostrare una forte governance dei dati: Dimostrare l'impegno per la conformità normativa attraverso un quadro di gestione dei dati adeguatamente definito.
Unendo la gestione tradizionale dei documenti e l'analisi dei big data, l'approccio RDM diventa olistico e infonde nelle organizzazioni la fiducia necessaria per affrontare un contesto normativo in continua evoluzione. Se state cercando una soluzione RDMS che offra una gestione e un monitoraggio dei documenti end-to-end basata su GenAI, prendete in considerazione softwareFreyr . È progettato per semplificare i processi di gestione dei documenti normativi, garantendo la conformità in ogni fase. Un'organizzazione basata sui dati come Freyr può raggiungere un futuro non solo di conformità, ma anche di gestione proattiva dei rischi. us !
