આપણે ડેટાના ઘાતાંકીય વિકાસના યુગમાં જીવી રહ્યા છીએ: આ વર્ષના અંત સુધીમાં વિશ્વભરમાં ડિજિટલ ડેટાનું પ્રમાણ 175 ઝેટાબાઇટ્સ સુધી પહોંચવાની આગાહી છે. માહિતીના જથ્થામાં આ આશ્ચર્યજનક વધારાથી કંપનીઓમાં વાસ્તવિક માહિતી અરાજકતા સર્જાઈ છે, જ્યાં મહત્વપૂર્ણ ડેટા વિવિધ સિસ્ટમો અને ડિસ્કનેક્ટેડ સિલોમાં પથરાયેલો છે. બ્રાઝિલમાં, પરિસ્થિતિ ચિંતાજનક છે: કર્મચારીઓ તેમના કાર્યકાળના 50% સમય માહિતી શોધવામાં વિતાવી શકે છે, જે ઘણીવાર ક્યારેય ન મળતા દસ્તાવેજો શોધવામાં દિવસમાં બે કલાક સુધી બગાડે છે.
એવો અંદાજ છે કે બ્રાઝિલની કંપનીઓમાં દર 12 સેકન્ડે ઓછામાં ઓછો એક દસ્તાવેજ ખોવાઈ જાય છે, જે દરરોજ 7,000 થી વધુ દસ્તાવેજો ખોવાઈ જાય છે. પરિણામે, વ્યાવસાયિકો આ અંધાધૂંધી વચ્ચે દસ્તાવેજો શોધવાનો પ્રયાસ કરવામાં કિંમતી સમય બગાડે છે. દરેક ખોવાઈ ગયેલો દસ્તાવેજ ફક્ત એક ઓછો ડેટા નથી; તે સંભવિત નાણાકીય અને કાનૂની જવાબદારી પણ છે.
અવ્યવસ્થિત કાગળકામ અથવા ડિજિટલ ફાઇલોમાં દટાયેલી કંપની મહત્વપૂર્ણ દસ્તાવેજો અથવા મહત્વપૂર્ણ કરાર ગુમ થવાનું જોખમ ધરાવે છે, અને આ રેકોર્ડ ગુમાવવાથી નિયમનકારો તરફથી ભારે દંડ અથવા કામદારોના વળતરનો સામનો કરવો પડી શકે છે. જો યોગ્ય રીતે સંચાલન ન કરવામાં આવે તો, આ ડેટા સુનામી બેવડો ખર્ચ લાદે છે: તે દૈનિક કાર્યક્ષમતા ઘટાડે છે અને પાલન જોખમોના સંપર્કમાં વધારો કરે છે.
મેટાડેટા વર્ગીકરણ: અરાજકતામાં વ્યવસ્થા લાવવી
માહિતીની અંધાધૂંધીને દૂર કરવા માટે, ફક્ત ક્લાઉડમાં ડેટા સંગ્રહિત કરવો અથવા વધુ ભૌતિક સંગ્રહ ખરીદવો પૂરતો નથી - તમારે માહિતીને બુદ્ધિપૂર્વક ગોઠવવાની જરૂર છે. આ તે છે જ્યાં મેટાડેટા આવે છે. મેટાડેટાને ઘણીવાર "ડેટા વિશેનો ડેટા" તરીકે વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવે છે, એટલે કે, વર્ણનાત્મક માહિતી જે અમે દસ્તાવેજ અથવા રેકોર્ડને ઓળખવા અને વર્ગીકૃત કરવા માટે સોંપીએ છીએ.
મેટાડેટા ફાઇલના "લેબલ" તરીકે કાર્ય કરે છે, જે તેની સામગ્રીનું વર્ણન કરે છે અને તેને સંપૂર્ણ વાંચવાની જરૂર નથી. સામાન્ય ઉદાહરણોમાં શામેલ છે: શીર્ષક, લેખક, બનાવટ તારીખ, કીવર્ડ્સ, દસ્તાવેજ શ્રેણી (કરાર, ઇન્વોઇસ, ઇમેઇલ, વગેરે), ગુપ્તતા સ્તર અને અન્ય વિશેષતાઓ.
માહિતી વિસ્ફોટ વચ્ચે વ્યવસ્થા પુનઃસ્થાપિત કરવા માટે મેટાડેટા-આધારિત દસ્તાવેજ વર્ગીકરણ અને સૂચિબદ્ધ કરવાની યોજનાનો અમલ કરવો મહત્વપૂર્ણ છે. ફક્ત અસ્તવ્યસ્ત શેર કરેલા ફોલ્ડર્સ અથવા દરેક કર્મચારીની "તેઓએ તે ફાઇલ ક્યાં સાચવી હતી" ની યાદ પર આધાર રાખવાને બદલે, મેટાડેટા-સંચાલિત સંસ્થા કંપનીના માહિતી સંગ્રહનો એક માળખાગત કેટલોગ બનાવે છે. દરેક દસ્તાવેજમાં હવે એક પ્રકારનું ડિજિટલ "ઓળખ કાર્ડ" છે. આ દૃશ્યતા અને સંદર્ભ પ્રદાન કરે છે: ટીમ બરાબર જાણે છે કે દરેક ફાઇલમાં કયા પ્રકારની માહિતી શામેલ છે અને તે ક્યાં સ્થિત છે, મેન્યુઅલ શોધ પર વિતાવેલા સમયને નાટકીય રીતે ઘટાડે છે.
ઝડપ ઉપરાંત, માહિતી પુનઃપ્રાપ્તિની ચોકસાઈ વધે છે. મેટાડેટા ફક્ત ફાઇલ અથવા ફોલ્ડર નામો પર આધારિત સિસ્ટમોની અસ્પષ્ટતાને દૂર કરે છે. જો કોઈ દસ્તાવેજ ખોટા સ્થાને અથવા અસ્પષ્ટ નામ સાથે સાચવવામાં આવે તો પણ, તેનો મેટાડેટા માહિતીને તેની રેકોર્ડ કરેલી લાક્ષણિકતાઓ દ્વારા શોધવાની મંજૂરી આપે છે. આ કંપનીમાં ડેટા સિલોઝને તોડી નાખે છે: વિવિધ વિભાગો અથવા એપ્લિકેશનોમાં અગાઉ અલગ કરાયેલ સામગ્રીને સામાન્ય મેટાડેટા દ્વારા વર્ચ્યુઅલ રીતે એકીકૃત કરી શકાય છે.
ઉત્પાદકતા અને પાલન: મેટાડેટા નીતિઓના ફાયદા
મજબૂત મેટાડેટા નીતિઓ અપનાવવાથી કાર્યકારી કાર્યક્ષમતા અને પાલન બંનેમાં નક્કર લાભ થાય છે. આંતરિક ઉત્પાદકતાના દૃષ્ટિકોણથી, સુધારો મૂર્ત છે: દસ્તાવેજોને યોગ્ય રીતે વર્ગીકૃત અને અનુક્રમિત કરવાથી, કર્મચારીઓ "ઘાસની ગંજીમાંથી સોય શોધવાનું" બંધ કરે છે અને તેમને જે જોઈએ છે તે લગભગ તરત જ મેળવી શકે છે.
સારા મેટાડેટા મેનેજમેન્ટ સાથે, આ સમય બચે છે, જેનાથી ટીમો ખોવાયેલા ડેટા માટે ખોદકામ કરવાને બદલે વિશ્લેષણ અને નિર્ણય લેવા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરી શકે છે. માહિતી વ્યવસ્થાપનમાં રોકાણ કરતી કંપનીઓ નોંધપાત્ર લાભ નોંધાવે છે તે કોઈ સંયોગ નથી: કેટલીક કંપનીઓએ બુદ્ધિશાળી દસ્તાવેજ શોધ અને સંગઠન પ્રણાલીઓ લાગુ કર્યા પછી આંતરિક અથવા બાહ્ય ઓડિટ પ્રશ્નોના જવાબ આપવા માટે વિતાવેલા સમયમાં 95% ઘટાડો નોંધાવ્યો છે.
જ્યારે ઓડિટ અને કાનૂની જરૂરિયાતોની વાત આવે છે, ત્યારે સુવ્યવસ્થિત મેટાડેટા હોવા અને ન હોવા વચ્ચેનો તફાવત ઘણો મોટો છે. જે કંપનીઓને ખબર નથી કે તેમનો મહત્વપૂર્ણ ડેટા ક્યાં સંગ્રહિત છે તે ગેરલાભમાં છે - અને કમનસીબે, ઘણી કંપનીઓ પોતાને આ પરિસ્થિતિમાં શોધે છે. 2023 માં ગાર્ટનર દ્વારા હાથ ધરવામાં આવેલા અન્ય એક સર્વે - "ડિજિટલ યુગમાં મેટાડેટા મેનેજમેન્ટ" - માં જાણવા મળ્યું કે સર્વેક્ષણ કરાયેલા ઓછામાં ઓછા 60% સંગઠનોએ સ્વીકાર્યું કે તેઓ વ્યવસાય-મહત્વપૂર્ણ માહિતીનું સ્થાન જાણતા નથી.
ઓડિટ, નિરીક્ષણ અથવા મુકદ્દમાની વાત આવે ત્યારે આ એક ગંભીર જોખમ ઉભું કરે છે. કલ્પના કરો કે કોઈ કંપની ઓડિટરનો સામનો કરી રહી છે જે છેલ્લા પાંચ વર્ષથી ચોક્કસ કરાર અથવા વ્યવહાર સંબંધિત બધા ઇમેઇલ્સ અને રિપોર્ટ્સની વિનંતી કરી રહી છે. મેટાડેટા વર્ગીકરણ વિના, આ શોધ એક લોજિસ્ટિકલ દુઃસ્વપ્ન બની શકે છે, જેમાં અઠવાડિયા લાગી શકે છે અને ફાઇલોને તપાસવા માટે સમગ્ર વિભાગોને એકત્ર કરવામાં આવે છે.
બીજી બાજુ, સારી રીતે લાગુ કરાયેલ મેટાડેટા સાથે, કંપની ઝડપથી જવાબ આપી શકે છે - થોડા કલાકોમાં - બધા સંબંધિત દસ્તાવેજોનું સંકલન કરે છે. મેટાડેટા દ્વારા ઓફર કરવામાં આવતી ટ્રેસેબિલિટી પાલન માટે જરૂરી કોઈપણ રેકોર્ડનું ઝડપી સ્થાન મેળવવાની મંજૂરી આપે છે. આ માત્ર સમયસર માહિતી સબમિટ કરવામાં નિષ્ફળતા માટે દંડ ટાળે છે પરંતુ ઓડિટ દરમિયાન અવરોધોને પણ ઘટાડે છે, કારણ કે ઓડિટર્સ પાલનને વધુ સરળતાથી ચકાસી શકે છે.
મેટાડેટા નીતિઓનો બીજો મહત્વપૂર્ણ ફાયદો માહિતી સુરક્ષા અને ડેટા ગોપનીયતા છે. વારંવાર લીક અને કડક નિયમોના યુગમાં, કંપનીનો સંવેદનશીલ ડેટા શું અને ક્યાં સ્થિત છે તે જાણવું એ તેને સુરક્ષિત રાખવાની અડધી લડાઈ છે. મેટાડેટા દસ્તાવેજની ગુપ્તતાના સ્તરને સૂચવી શકે છે, ઉદાહરણ તરીકે, તેને "જાહેર," "આંતરિક," અથવા "પ્રતિબંધિત/ગોપનીય" તરીકે વર્ગીકૃત કરી શકે છે.
તેઓ એ પણ ઓળખી શકે છે કે ફાઇલમાં સંવેદનશીલ વ્યક્તિગત ડેટા છે કે નહીં - જનરલ ડેટા પ્રોટેક્શન લો (LGPD) નું પાલન કરવા માટે આવશ્યક માહિતી. LGPD ને સંસ્થા દ્વારા પ્રક્રિયા કરાયેલા તમામ વ્યક્તિગત ડેટા પર નિયંત્રણની જરૂર છે, જેમાં વિનંતી પર આ ડેટા શોધવા, વર્ગીકૃત કરવાની અને જો જરૂરી હોય તો કાઢી નાખવાની ક્ષમતાનો સમાવેશ થાય છે. આ વિના, LGPD જવાબદારીઓનું પાલન કરવું અવ્યવહારુ બની જાય છે. ઉદાહરણ તરીકે, જો કોઈ ગ્રાહક ભૂલી જવાની વિનંતી કરે છે (ભૂંસી નાખવાનો અધિકાર), તો કંપનીએ તેમના ડેટા ધરાવતી બધી સિસ્ટમો અને દસ્તાવેજો ઓળખવાની જરૂર છે. યોગ્ય મેટાડેટા સાથે, આ સ્કેનિંગ કાર્યક્ષમ છે; તેના વિના, વિનંતી કોઈ ભૂલી ગયેલી ફાઇલમાં ધ્યાન બહાર રહી શકે છે, જે કાનૂની જોખમો પેદા કરે છે.
મેટાડેટા મેનેજમેન્ટ માટેની ટેકનોલોજીઓ: ECM, ઓટોમેશન અને AI
આ બધા લાભો મેળવવા માટે, અસરકારક મેટાડેટા મેનેજમેન્ટને સક્ષમ કરવા માટે તમારે યોગ્ય તકનીકોની જરૂર છે. આ ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચરનો એક આધારસ્તંભ ECM (એન્ટરપ્રાઇઝ કન્ટેન્ટ મેનેજમેન્ટ) છે. ECM સોલ્યુશન્સ કેન્દ્રિયકૃત ભંડાર પ્રદાન કરે છે જ્યાં દસ્તાવેજો તેમના મેટાડેટા સાથે સંગ્રહિત થાય છે. એક સરળ ફાઇલ ફોલ્ડરથી વિપરીત, ECM તમને મેટાડેટા ટેમ્પ્લેટ્સ, વર્ગીકરણ નીતિઓ અને રીટેન્શન નિયમોને વ્યાખ્યાયિત કરવાની મંજૂરી આપે છે, આ બધું તમારી કંપનીના વર્કફ્લોમાં એકીકૃત કરે છે.
આમ, જ્યારે કોઈ દસ્તાવેજ સિસ્ટમમાં દાખલ કરવામાં આવે છે, ત્યારે ECM વર્ગીકરણ માહિતી માટે પૂછે છે - અથવા તો આપમેળે તેને ભરે છે, ખાતરી કરે છે કે કંઈપણ અપ્રચલિત ન રહે. આ સતત એકીકરણ ડેટા વિકસિત થતાં વર્ગીકરણને અપ્રચલિત અથવા અસંગત બનતા અટકાવે છે.
મેટાડેટા લાગુ કરવાની બીજી રીત RPA (રોબોટિક પ્રોસેસ ઓટોમેશન) અને આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સનો ઉપયોગ છે. પુનરાવર્તિત વર્ગીકરણ અને ઇન્ડેક્સિંગ પ્રક્રિયાઓ જે અગાઉ વપરાશકર્તાઓ પર પડતી હતી તે સ્વચાલિત થઈ શકે છે. ઉદાહરણ તરીકે, RPA રોબોટ્સ આવનારા દસ્તાવેજોને કેપ્ચર કરી શકે છે અને, પૂર્વવ્યાખ્યાયિત નિયમોનું પાલન કરીને, દસ્તાવેજ પ્રકાર, તારીખ, મોકલનાર, વગેરે જેવા મૂળભૂત મેટાડેટા સોંપી શકે છે. મશીન લર્નિંગ અને NLP (નેચરલ લેંગ્વેજ પ્રોસેસિંગ) અલ્ગોરિધમ્સ સાથે વધુ અદ્યતન, AI સિસ્ટમ્સ સામગ્રી દ્વારા દસ્તાવેજોને આપમેળે વર્ગીકૃત કરી શકે છે. સ્વતઃ-વર્ગીકરણ ઉકેલો ટેક્સ્ટને સ્કેન કરે છે અને પેટર્ન ઓળખે છે - તેઓ ઉલ્લેખ કરે છે કે ફાઇલમાં CPF (બ્રાઝિલિયન સોશિયલ સિક્યુરિટી નંબર) અથવા ID (RG) નંબર છે, જે વ્યક્તિગત ડેટા દર્શાવે છે; અથવા તેઓ સંદર્ભમાંથી ઓળખે છે કે ચોક્કસ દસ્તાવેજ રિઝ્યુમ, મેડિકલ રિપોર્ટ અથવા ઇન્વોઇસ છે, તેને યોગ્ય રીતે લેબલ કરે છે.
ઓપ્ટિકલ કેરેક્ટર રેકગ્નિશન (OCR) ટૂલ્સ AI સાથે જોડાયેલા છે જે સ્કેન કરેલા દસ્તાવેજોમાંથી મુખ્ય માહિતી કાઢે છે અને માનવ હસ્તક્ષેપ વિના મેટાડેટા ફીલ્ડ્સને ભરે છે. પરિણામ સ્વચાલિત ડેટા સંવર્ધન છે, જે દસ્તાવેજ સંગ્રહને સ્રોતમાંથી બુદ્ધિશાળી બનાવે છે. કેસ સ્ટડીઝ દર્શાવે છે કે આ પ્રકારનું વર્ગીકરણ ઓટોમેશન માહિતીની ગુણવત્તા અને સુસંગતતામાં સુધારો કરવા ઉપરાંત, વ્યવસાયિક ટીમો દ્વારા ઉપયોગ માટે નવા ડેટાની ઉપલબ્ધતાને 70% સુધી ઝડપી બનાવે છે.
વર્તમાન પરિસ્થિતિને જોતાં, એ સ્પષ્ટ છે કે મેટાડેટા એક ટેકનિકલ વિગતથી કોર્પોરેટ માહિતી વ્યવસ્થાપનમાં વ્યૂહાત્મક સક્ષમકર્તા બની ગયું છે. જો ડેટા વોલ્યુમ અનિવાર્ય છે અને વૈશ્વિક સ્તરે વાર્ષિક 20% થી વધુ વધવાની અપેક્ષા છે, તો આ તરંગ પર સર્ફિંગ કરવા અથવા તેમાં ડૂબી જવા વચ્ચેનો તફાવત આ ડેટાને ચપળ, વિશ્વસનીય અને સુરક્ષિત રીતે ગોઠવવાની ક્ષમતામાં રહેલો છે. એવી દુનિયામાં જ્યાં ડેટાની તુલના નવા તેલ સાથે કરવામાં આવે છે, ત્યાં આ માહિતીપ્રદ "તેલ" ને કેવી રીતે વર્ગીકૃત કરવું અને પોતાની અંદર કેવી રીતે શોધવું તે જાણવું એ એક મહત્વપૂર્ણ સ્પર્ધાત્મક ફાયદો છે. તેથી, મજબૂત મેટાડેટામાં રોકાણ કરવું અને માહિતીપ્રદ અરાજકતાને દૂર કરવી એ માત્ર એક ટેકનિકલ બાબત નથી, પરંતુ ડિજિટલ યુગમાં વ્યવસાયિક સફળતાને આધાર આપતી કાર્યક્ષમતા અને પાલનની ખાતરી કરવાની બાબત પણ છે.
