오늘날의 디지털 시대에 새로운 기술이 채택되고 있지만 사이버 위협의 형태로 한 가지 주요 위험이 따릅니다. 시장 분석가들은 이러한 지속적인 디지털화 추세와 그에 따른 취약점이 eDiscovery 시장에 박차를 가할 것이라고 믿습니다. 빠르게 확장 향후 10 년 이내에

이 현상은 오늘날 이미 명백합니다. 전 세계의 민간 관행과 공공 규제 기관 모두 이제 eDiscovery를 사용하고 있습니다. 그 조각에서 초보자를 위한 eDiscovery, 직업 전문가 LHH는 전자 증거와 관련된 사건을 준비하는 데 유용하다고 설명합니다.

그러나 eDiscovery는 또한 여러 가지 문제를 제시하며, 이러한 문제가 해결되지 않으면 잠재력을 최대한 발휘할 수 없습니다. 아래에서 가장 일반적인 몇 가지 문제를 나열하고 해결 방법을 간략하게 설명합니다.

데이터 관리

데이터를 처리하는 데 있어 한 가지 지속적인 문제는 세상이 놀라운 속도로 데이터를 생성한다는 것입니다. 2020년에 우리는 약 59제타바이트 (ZB) 또는 59조 기가바이트의 데이터입니다. 이는 175년까지 무려 2025ZB로 증가할 것으로 예상됩니다. 이 모든 데이터를 조사해야 하는 법률 전문가에게 이 수치는 벅찰 수 있습니다. 다행히 이제 빅데이터를 효율적으로 다룰 수 있는 기술이 생겼습니다.

사내 서버를 설치 및 유지 관리하는 대신 클라우드 센터에 데이터를 저장하여 비용을 절감할 수 있습니다. 한편, 인공 지능의 파생물인 머신 러닝 및 데이터 분석과 같은 자동화 도구의 도움으로 eDiscovery 프로세스를 간소화할 수 있습니다. 이러한 소프트웨어는 특정 사례와 관련된 정보만 정확하게 구성하고 태그를 지정하면서 많은 양의 데이터를 신속하게 선별하도록 훈련될 수 있습니다.

변화에 대한 저항

고객은 점점 더 서비스 비용을 지불할 수 없습니다. 이 소위 법적 "적정성 위기"는 많은 소송 당사자가 법정에서 변호하다. eDiscovery를 자동화하는 프로세스를 사용하면 법적 공급망을 간소화하고 서비스에 더 쉽게 액세스할 수 있지만 업계의 바쁘고 보수적인 특성으로 인해 법률 조직이 적응하기 어렵습니다. 그렇기 때문에 eDiscovery 전략을 더욱 개선하기 위해 우선적으로 뛰어들고 이러한 디지털 도구에 투자하는 것이 중요합니다.

이를 달성할 수 있는 주요 방법은 IT 직원과 법률 전문가 간의 효과적인 의사 소통 및 협업 수단을 설정하는 것입니다. 데이터 전문가를 eDiscovery 팀에 통합하면 변호사의 업무량을 줄이고 이 프로세스에서 얻은 통찰력을 보다 효과적으로 활용할 수 있습니다. 전반적으로 우리는 eDiscovery를 위한 새로운 기술을 선제적으로 채택하면 시간과 돈을 절약하십시오 장기적으로는.

데이터 보안

eDiscovery를 통해 처리되는 데이터는 일반적으로 예민한 성격, 기밀 통신 및 영업 비밀에서 개인 정보에 이르기까지 다양합니다. 해커는 특히 이익을 찾고 있는 경우 이 데이터를 표적으로 삼습니다. 그렇기 때문에 법무 조직은 사이버 보안과 eDiscovery가 교차하는 포괄적인 지침을 만드는 것이 중요합니다.

eDiscovery 팀을 구성할 때 변호사를 배정하고 데이터 전문가를 고용할 뿐만 아니라 사이버 보안 전문가도 고용하십시오. 그들은 eDiscovery에 사용하는 네트워크를 평가하고 취약점을 찾아낼 수 있습니다. 그런 다음 민감한 정보 암호화, 액세스 제어 개선, 데이터 침해 발생 시 따라야 할 절차 개요와 같은 솔루션을 전달할 수 있습니다. 해당 분야에 익숙한 사이버 보안 전문가는 이러한 전략을 조직의 요구 사항에 맞추는 데 도움을 줄 수 있으므로 팀은 가능한 가장 효율적인 방법으로 eDiscovery를 수행하는 데에만 집중할 수 있습니다.

eDiscovery가 일반적으로 번거로운 작업인 것은 사실이지만 새로운 기술과 사이버 위협이 모두 주류로 진입하고 있는 지금은 더욱 중요합니다. 직면할 수 있는 문제를 식별함으로써 이를 극복할 수 있도록 더 잘 준비할 수 있습니다.

출처 : Plato Data Intelligence : PlatoData.io