Datenmengen richtig einordnen

Unternehmen sollen die Aufbewahrung sowie Löschung großer Mengen an Inhalten – beispielsweise Office-Dokumente, Social-Media-Beiträge, E-Mails – effizient managen und gleichzeitig Rechtsrisiken sowie Bereitstellungskosten von Content senken können.

„Wir können jetzt die branchenweit erste maschinengestützte Klassifizierung mit eingebauter Entnahme und Analyse statistischer Stichproben sowie Qualitätssicherung anbieten. Dadurch ist sichergestellt, dass die Auto-Klassifizierung sowohl transparent als auch rechtssicher ist. Diese Lösung ändert das Records Management, so James Latham, Chief Marketing Officer bei Opentext.

Fachbereichs- und Records Manager müssen Klassifizierung, Gebrauch, Aufbewahrung, Schutz, Wiederbeschaffung und letztlich Löschung von aufbewahrungspflichtigen Geschäftsbelegen („business records“) überwachen und kontrollieren. Zunehmend aber stehen sie in der Pflicht, auch riesige Mengen an durchlaufenden Informationen oder an E-Mails und Social-Media-Beiträgen von geringem Geschäftswert wegen der damit verbundenen Kosten und potenziellen rechtlichen Risiken zu verwalten. Content-Klassifizierung ist daher entscheidend, damit ein Unternehmen weiß, welcher Inhalt aufbewahrt werden muss und was gelöscht werden kann. Doch genau daran scheiterten bislang viele Records-Management-Projekte oder wurden erst gar nicht in Angriff genommen, wenn der damit verbundene Aufwand, insbesondere bei manueller Klassifizierung, sich als zu groß erwies. Und in den tatsächlich umgesetzten Records-Management-Implementierungen herrschte die Praxis vor, dass die Endanwender selbst die Klassifizierung der Inhalte übernehmen sollten. Diese Regel ließ sich jedoch nur bedingt durchsetzen. In vielen Fällen entstanden den Unternehmen dadurch hohe Kosten bei der Wiederbeschaffung von Inhalten, nicht selten verbunden mit Strafzahlungen etwa im Falle von Rechtsstreitigkeiten.

Opentext Auto-Classification soll nach der Implementierung die konsistente, rechtssichere Klassifizierung von Inhalten ohne Eingriff der Endanwender ermöglichen. Die Anwendung nutzt die Engine von Opentext Content Analytics, die jedes einzelne Dokument, jede E-Mail und jeden einzelnen Social-Media-Eintrag überprüft und die Inhalte entsprechend den Vorgaben des jeweiligen Unternehmens sowie Rechtsvorschriften klassifiziert, heißt es. Anders als Textanalysen auf Basis von Suchanfragen oder Schlüsselwörtern soll die neue Lösung sprachspezifische Bedeutungsunterschiede erkennen, die dem System von Sprachexperten antrainiert wurden, und dadurch die Genauigkeit um ein Vielfaches erhöhen. Im Gegensatz zu Klassifizierungssystemen, die komplett im Hintergrund ablaufen, soll Auto-Classification Bearbeitungsmöglichkeiten zur Identifizierung von Beispieldokumenten und Definition von Regeln bereitstellen. Laut Anbieter lassen sich dadurch die Effektivität, Qualitätssicherung und Messung mittels Stichproben aus einer geeigneten Dokumentenmenge kontinuierlich testen und verfeinern. Unternehmen erhalten genau das Maß an Transparenz, das sie benötigen, um die Auto-Klassifizierungs-Engine an Änderungen in ihren Anforderungen anzupassen sowie Gerichten und Regulierungsbehörden gegenüber die kontinuierliche Wirksamkeit ihres Records Management-Programms zu beweisen.

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