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元数据:战胜信息混乱的关键

我们正处于一个指数级数据增长的时代:预计到今年年底,全球数字数据的总量将达到175泽字节。 这种信息量的急剧增加在企业中引发了真正的信息混乱,关键数据散布在不同的系统和孤立的隔离中。 在巴西,情况令人担忧:员工可能会花费高达50%的工作时间寻找信息,每天在寻找文件上可能会浪费长达两小时,而这些文件往往永远找不到。

据估计,每12秒至少有一份文件在巴西企业中丢失, daily丢失的文件总数超过7000份。 因此,专业人士在混乱中寻找文件时会浪费宝贵的时间。 每份遗失的文件不仅仅是少了一份资料;它也是潜在的财务和法律负债。

一家公司如果被文件或数字档案所淹没,且未加整理,可能会错过重要的凭证或关键的合同,这些记录的丢失可能导致被监管机构处以重罚或劳动赔偿。 如果数据海啸未能得到适当管理,将带来双重成本:降低日常效率并增加合规风险的暴露。

按元数据分类:如何将混乱变为有序

要战胜信息混乱,仅仅存储数据在云端或购买更多的物理存储空间是不够的——必须以智能的方式组织信息。 这就是元数据的作用所在。 元数据通常被定义为“关于数据的数据”,即我们赋予文档或记录的描述性信息,用于识别和分类它。

元数据就像文件的“标签”,描述其内容而无需完整阅读。 常见的示例包括:标题、作者、创建日期、关键词、文档类别(合同、发票、电子邮件等)、保密级别等属性。

制定基于元数据的文件分类和编目计划对于在信息爆炸中恢复秩序至关重要。 与其仅依赖混乱的共享文件夹或每个员工关于“在哪里保存了那个文件”的记忆,基于元数据的组织方式创建了一个结构化的企业信息目录。 每份文件都拥有一种数字“身份证”。 这带来了可见性和背景:团队清楚每个文件的类型和位置,大大减少了手动搜索所花费的时间。

除了速度之外,信息检索的准确性也在提高。 元数据消除了仅依赖文件或文件夹名称的系统中的歧义。 即使文件被保存在错误的地方或命名不直观,其元数据也能通过记录的特征找到该信息。 这打破了公司内部的数据孤岛:之前在不同部门或应用程序中孤立的内容可以通过共同的元数据实现虚拟统一。

生产力与合规性:元数据政策的益处

采用强有力的元数据政策在运营效率和合规性方面都带来了切实的收益。 从内部生产力的角度来看,改善是切实可见的:通过对文件进行妥善分类和索引,员工不再“在大海捞针”,而是几乎可以立即访问所需的内容。

通过良好的元数据管理,这段时间得以节省,使团队能够专注于分析和决策,而不是在寻找丢失的数据。 并非偶然,投资于信息管理的企业报告了显著的收益:在实施智能搜索和文档组织系统后,内部或外部审计问题的响应时间减少了95%。

关于审计和法律要求,是否拥有结构良好的元数据之间的差异巨大。 不了解其关键数据确切存放位置的企业处于劣势——不幸的是,许多企业都处于这种情况。 另一项由Gartner在2023年进行的研究——《数字时代的元数据管理》——指出,至少60%的参与调查的组织承认不知道关键业务信息的所在位置。

这在审计、检查或司法程序方面构成了严重的风险。 假设一家公司面对审计员,要求提供过去五年中与某一特定合同或交易相关的所有电子邮件和报告。 没有元数据分类,这种搜索可能成为一场后勤噩梦,耗时数周,动员整个部门去查找文件。

通过合理应用元数据,企业能够快速响应——在数小时内——整理所有相关文件。 元数据提供的可追溯性可以快速定位任何符合合规要求的记录。 这不仅可以避免因未按时提交信息而被罚款,还能在审计过程中减少瓶颈,因为审计员能够更流畅地核查合规性。

元数据政策的另一个重要好处在于信息安全和数据隐私。 在一个频繁泄露和严格监管的时代,了解公司敏感数据的内容和位置是保护它们的关键一步。 元数据可以指示文件的机密级别,例如,将其分类为“公开”、“内部”或“限制/机密”。

他们还可以识别文件是否包含敏感个人数据——这是遵守《通用数据保护法》(LGPD)所必需的信息。 LGPD要求对组织处理的所有个人数据进行控制,包括能够定位、分类,并在必要时根据请求删除这些数据。 没有这个,履行《通用数据保护条例》的义务变得不切实际。 例如,如果客户要求被遗忘(删除权),公司需要识别所有包含其数据的系统和文件。 如果有适当的元数据,这次扫描是高效的;没有它们,请求可能会在某个被遗忘的文件中被遗漏,带来法律风险。

元数据管理技术:企业内容管理、自动化与人工智能

为了获得所有这些好处,必须依靠能够实现高效元数据管理的正确技术。 该基础设施的支柱之一是企业内容管理(ECM)。 ECM 解决方案提供集中存储库,在其中存储文档及其元数据。 与简单的文件夹不同,ECM允许定义元数据模型、分类策略和保留规则,并将所有这些集成到企业的工作流程中。

因此,当文档被输入系统时,ECM 已经会请求分类信息——甚至自动填写,确保没有遗漏标签。 这种持续集成可以防止随着数据的变化,分类体系变得过时或不一致。

应用元数据的另一种方式是使用RPA(机器人流程自动化)和人工智能。 以前由用户承担的重复分类和索引过程现在可以自动化。 例如,RPA机器人可以捕获收到的文件,并按照预定义的规则分配基本的元数据,如文件类型、日期、发件人等。 更先进的人工智能系统,配备机器学习和自然语言处理(NLP)算法,能够根据内容自动分类文件。 自我分类解决方案扫描文本并识别模式——提到文件包含CPF或RG,表明是个人数据;或根据上下文识别某份文件是简历、医疗报告或发票,并对其进行适当的标记。

光学字符识别(OCR)工具结合人工智能从数字化文档中提取关键信息,并自动填写元数据字段,无需人工干预。 结果是数据的自动丰富,使档案资料从源头开始变得智能化。 案例研究显示,这种分类自动化可以将新数据的提供速度提高多达70%,同时改善信息的质量和一致性。

面对当前的局势,显而易见,元数据已不再是一个技术细节,而成为企业信息管理中的战略推动因素。 如果数据量不可避免且全球范围内每年增长超过20%,在这股浪潮中冲浪还是被淹没,取决于你组织这些数据的能力,是否敏捷、可靠且安全。 在一个数据被比作新石油的世界里,知道如何分类和找到家中的这种信息“石油”是一个巨大的竞争优势。 因此,投资于强大的元数据并战胜信息混乱,不仅仅是技术层面的问题,而是确保在数字时代支撑企业成功的效率和合规性。

伊农·内维斯
伊农·内维斯
Inon Neves 是 Access 的副总裁。
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