3 min ler
O panorama regulamentar está a mudar. Já não se trata apenas de um documento estático que descreve o que é a conformidade. Atualmente, com uma procura cada vez maior por parte das entidades reguladoras, é necessário recolher e analisar grandes quantidades de dados para garantir a conformidade. Isto cria um problema único: lidar com estes "grandes volumes de dados" de forma eficaz, mantendo uma gestão robusta dos documentos regulamentares.
O dilúvio de grandes volumes de dados:
A afogar-se em informação regulamentar? Em média, de acordo com um relatório recente da IBM, as organizações regulamentares controlam mais de 10 terabytes de dados regulamentares, especificamente
- Registos de transacções com um crescimento anual estimado em 30% pela IDC: O volume de dados de transacções está a aumentar continuamente devido a factores como a melhoria das transacções em linha e a Internet das Coisas (IoT).
- Dados de clientes (estimados em cerca de 180 zettabytes globalmente até 2025 pela Seagate): À medida que as empresas recolhem cada vez mais dados de clientes para fins de personalização e marketing, a carga legal para garantir a proteção desses dados também aumenta. A Machine Learning Mastery us diz que os dados us estão a crescer a uma taxa de 2,5 quintilhões de bytes por dia. Assim, os dados operacionais envolvem tudo, desde registos de produção até atividades do servidor. O volume de dados operacionais está a explodir com operações muito mais complexas e também com um aumento no nível de automação dos processos.
- De acordo com a Gartner, os dados dos sensores reach ,7 Mb/segundo por pessoa até 2025: o número de dispositivos conectados em residências, escritórios e fábricas está a gerar uma avalanche de dados de sensores que os reguladores vão exigir que as organizações monitorem e analisem para garantir a conformidade. Os DMS tradicionais terão dificuldades com essa enxurrada de dados, pois foram projetados para trabalhar principalmente com documentos estáticos. Pesquisar pontos de dados específicos ou identificar tendências nas regulamentações torna-se uma tarefa hercúlea, dificultando os esforços de conformidade eficientes.
Encontrar o equilíbrio
Com estratégias eficazes de RDM na era do big data era , felizmente, com a ajuda de tecnologias inovadoras e melhores práticas, esse desafio pode ser superado. Algumas das estratégias potenciais são descritas abaixo:
- Aproveitando o poder da IA e do aprendizado de máquina: a IA e ML ser grandes aliados no gerenciamento de big data para RDM. Aproveitar essas tecnologias pode:
- Automatizar a extração de dados e a sua classificação a partir de múltiplas fontes para garantir eficiência e eficácia no desenvolvimento e manutenção de documentos.
- Analisar vastos conjuntos de dados para identificar potenciais riscos regulamentares e áreas de melhoria: A PWC relata que as empresas que aplicaram a IA à conformidade registaram uma queda de 30% nas violações regulamentares.
- Fornecer análises preditivas que prevejam as alterações regulamentares que estão para vir e as necessidades de dados para as suportar.
- A integração é fundamental: Fazer com que o DMS existente colabore com as plataformas de análise de grandes volumes de dados. Isto abre caminho para um fluxo de informação fluido, tornando-o capaz de:
- Efectue uma análise aprofundada dos dados regulamentares diretamente nos seus documentos.
- Gerar relatórios e visualizações que podem transformar informações complicadas sobre dados em estratégias executáveis de conformidade regulamentar.
- Governação de dados para obter informações fiáveis: Os dados de qualidade constituem a espinha dorsal de decisões informadas baseadas em dados regulamentares. A implementação de quadros de governação de dados garante:
- Exatidão e coerência dos dados entre diferentes fontes.
- Responsabilidade clara pela propriedade e gestão dos dados.
- Processos bem definidos para o acesso e a segurança dos dados, ambos fundamentais no atual mundo orientado para os dados.
O futuro da RDM
Adotar o Big Data para uma melhor conformidade Encare o fluxo de Big Data não como um fardo, mas como uma oportunidade para a conformidade regulamentar, quando adotado com tecnologias inovadoras e práticas sólidas de gestão de dados. Ao fazê-lo, as organizações podem:
- Simplificar os processos de RDM: A automatização dos fluxos de trabalho e a análise das tarefas pela IA pouparão muito tempo e recursos. As organizações que utilizam a IA para a gestão de documentos registam uma redução de 40% no tempo utilizado para o processamento.
- Obtenha informações de conformidade mais detalhadas: Analise os dados para identificar potenciais riscos antes de se tornarem problemas, permitindo estratégias de mitigação proactivas.
- Demonstrar uma forte governação dos dados: Provar que existe um compromisso de conformidade regulamentar através de um quadro de gestão de dados corretamente definido.
Reunindo a gestão tradicional de documentos e a análise de big data, a abordagem RDM torna-se holística e dá à organização a confiança necessária para lidar com um ambiente regulatório em constante mudança. Se procura uma solução RDMS que ofereça gestão e monitorização de documentos de ponta a ponta, baseada em GenAI, considere explorar o softwareFreyr . Ele foi projetado para otimizar os seus processos de gestão de documentos regulatórios, garantindo a conformidade em todas as etapas. Uma organização orientada por dados como Freyr pode alcançar um futuro não apenas de conformidade, mas também de gestão proativa de riscos. Entre em contacto us !
