元数据:克服信息混乱的关键

们生活在数据增长的指数时代:预测到今年年底,全球数字数据量将达到175泽字节,这种令人眼花缭乱的信息量增长在公司中产生了真正的信息混乱,关键数据分散在不同的系统中,断开的孤岛在巴西,情况令人担忧:员工可以花费高达50%的工作时间寻找信息,在寻找往往永远找不到的文档时,每天损失多达两个小时。

12秒估计巴西企业至少丢失一份文件,每天总共丢失7千多份文件,因此,专业人士在试图将文件定位在这种混乱之中时浪费了宝贵的时间,每一份文件放错地方不仅少一份数据,而且还是一种潜在的财务和法律责任。

埋在杂乱无章的数字文件或文件中的公司可能会无法找到重要的凭证或重要合同,而这些记录的丢失可能会导致巨额检查罚款或劳动赔偿。数据海啸如果管理不当,会带来双重成本:它降低了日常效率并增加了合规风险的风险。

按元数据分类:如何在混乱中安排秩序

克信息混乱,仅仅把数据存储在云端或者购买更多的物理存储是不够的 & IT是智能组织信息所必需的,这就是元数据进来的地方,元数据通常被定义为“数据上的“数据,即我们分配给文档或记录的描述性信息,以便对其进行识别和分类。

Metadata 的工作方式就像文件的"标签,描述其内容,而无需完全阅读,常见的例子包括:标题、作者、创建日期、关键字、文档类别(合同、发票、电子邮件等)、保密级别等属性。

实施分类计划并根据元数据对文档进行编目对于在信息爆炸中恢复秩序至关重要。元数据驱动的组织不再仅仅依赖混乱的共享文件夹或每个员工关于“他保存that”文件的内存,而是创建了公司信息收集的结构化目录。每个文档恰好都有一张数字”身份表。这带来了可见性和上下文:团队确切地知道每个文件是什么类型的信息以及它在哪里,从而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随之提高。元数据消除了仅基于文件或文件夹名称的系统的模糊性。即使文档保存在错误的位置或名称不直观,其元数据也允许通过注册的特征找到信息。这打破了公司内部的数据孤立:以前在不同部门或应用程序中隔离的内容可以通过通用元数据虚拟统一。

生产力和合规性:元数据策略的好处

采用稳健的元数据政策在运营效率和合规性方面都带来了具体的收益。从内部生产力的角度来看,这种改进是切实可见的:通过正确分类和索引的文档,员工不再在草料中寻找针头,而是几乎立即开始访问他们需要的东西。

Metadata管理良好,节省了这个时间,让团队专注于分析和决策,而不是挖掘丢失的数据,投资于信息管理的公司报告显着收益并非偶然:在实施智能搜索系统和文档组织后,用于回答内部或外部审核问题的时间内,存在减少95%的情况。

务(audits)和法律要求方面,拥有或不拥有结构良好的元数据之间的差异是巨大的,那些不知道其关键数据到底存放在哪里的公司处于劣势&不幸的是,许多公司都处于这种状况,Gartner的另一项调查,在2023年“数字时代的元数据管理”60%的参与调查的组织承认不知道业务的基本信息在哪里。

(audit)、检查或诉讼时,这会带来严重的风险,想象一下,一家公司在审计师面前,要求提供过去五年内与特定合同或交易相关的所有电子邮件和报告,如果没有元数据分类法,这种搜索可能是一场后勤噩梦,需要数周时间,并动员整个部门搜寻文件。

Yong应用良好的元数据,另一方面,公司可以快速响应(在几小时内¡̄ 编译所有相关文档。元数据提供的可追溯性可以快速定位合规所需的任何记录。这不仅避免了对不按时交付信息的罚款,而且还减少了审计过程中的瓶颈,因为审计师可以更加流畅地验证合规性。

元数据政策的另一个重要好处是信息安全和数据隐私。在一个经常泄露和严格监管的时代,了解敏感的公司数据在什么地方和什么地方走到一半来保护它们。元数据可以指示文档的机密性级别,将其分类为例如“公共”、“内部”或“限制/机密”。

(LGPD)中,他们还可以识别文件是否包含敏感的个人数据,LGPD要求控制组织处理的所有个人数据,包括根据请求定位、分类和必要时删除这些数据的能力,如果没有这一点,遵守LGPD的义务就变得不切实际,例如,如果客户要求被遗忘(删除权),公司需要识别其中包含数据的所有系统和文档,通过适当的元数据,这种扫描是有效的;如果没有它们,请求可能会在某个文件中被忽视,从而产生法律风险。

元数据管理技术:ECM、自动化和AI

要获得所有这些好处,就必须拥有正确的技术来实现有效的元数据管理,这种基础设施的支柱之一是ECM(企业内容管理),或称企业内容管理。ECM解决方案提供集中存储库,其中文档与其元数据一起存储。与简单的文件文件夹不同,ECM允许您定义元数据模型、分类策略和保留规则,将所有这些集成到公司工作流程中。

因此,当文档插入系统时,ECM 已经请求分类信息 DO,甚至自动填写它们,确保没有标签就不会有任何结果。这种持续集成可以防止分类法随着数据的发展而过时或不一致。

RPA(机器人过程自动化)和人工智能的另一种应用元数据的方法是使用。以前落在用户身上的重复分类和索引过程可以实现自动化。例如,RPA机器人可以捕获接收到的文档,并按照预定义的规则分配基本元数据,如文档类型、日期、发送者等。更先进的是,具有机器学习和NLP算法(自然语言处理)的AI系统可以按内容自动对文档进行自我分类解决方案扫描文本并识别模式(适当包含财政或RG文件的文档,该文件是确定的、医学等级的或报告。

AI结合的光学字符识别(OCR)工具从扫描的文档中提取关键信息,并在无需人工干预的情况下填写元数据字段,其结果是对数据进行自动丰富,使文档从源头收集变得智能化。案例研究表明,这类分类中的自动化可加速高达70%的新数据的可用性,供业务团队使用,以及提高信息的质量和一致性。

鉴于目前的情况,元数据显然不再是成为商业信息管理战略推动者的技术细节。如果数据量不可避免,并且全球每年增长超过 20%,那么冲浪或被它淹没之间的区别将在于能够以敏捷、可靠和安全的方式组织这些数据。在一个数据与新石油进行比较的世界中,知道如何分类和找到家中的这种“信息石油是一种竞争差异,因此,投资强大的元数据并克服信息混乱不仅是技术成功的问题,而且合规性是为了确保维持效率的业务,并且它是一项业务。