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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 transações estimam um crescimento anual de 30% pela IDC: O volume de dados de transações está a aumentar continuamente devido a fatores como a melhoria online 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. Machine Learning nos diz que os dados operacionais 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 Machine Learning: 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 é 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 end-to-end , baseada em GenAI, considere explorar o software Freyr rDMS. 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 a Freyr Digital pode alcançar um futuro não apenas de conformidade, mas também de gestão proativa de riscos. Entre em contacto connosco hoje mesmo!
