構造化データ分析とレポーティング
構造化データリポジトリに隠された関連情報を発見する。
企業データベースから情報を抽出し、分析する。
データプライバシーを保証し、規制基準を遵守しながら、法的およびコンプライアンスニーズを満たすために、関連する情報を文脈に合わせて提示する。
Epiqのエキスパートと働く
主な特徴
- これらのシステムで日常的に働いている人々へのインタビューを通じて、記録システムのデータマップを作成する。
- 情報の所在を特定し、便宜的なコピーと記録システムを区別する。
- 廃止されたシステム、文書化されていないシステム、買収時に入手したシステムなど、組織的な知識が失われた場合は、リバースエンジニアリングを使用してデータを抽出する。
- データの背後にあるストーリーにアクセスする経験豊富なアナリストと協力して、複数のフィールドやデータソースにわたる分析を必要とする複雑な質問に答えます。
- 関連するフィールドや複数のテーブルに含まれる情報を特定することで、生のデータにコンテキスト情報を付加します。
- 経験豊富なチームと協力して、人事システム、給与システム、業界で義務付けられているデータベースなどから構造化されたデータを抽出します。
- カスタムレポートを使用して、必要な形式でデータを出力し、生産要件を満たします。
- データを匿名化または再編集することで、ヘルスケア（HIPAA）、金融（PCI）、プライバシー（GDPR、CCPA）のガイドラインに準拠する。
- メタデータを含むデータを、取り込みやすい形式で提供すること。
- 構造化データ制作のためのセドナ会議ガイドラインに従うこと。
- 機密情報を含むデータベース：データ匿名化を実施し、特に少数派集団の個人に対する追加保護措置を講じる。
- 人事・給与システム： 個人情報を含むシステムのデータは、開示時に適切にマスキング処理を行う。
- 業界特化型データベース：製薬、金融サービス、製造など専門知識を要する特殊システムのデータ分析を実施。
- レガシーデータベース：内部の専門知識やドキュメントが利用できない場合、レガシーデータベースをリバースエンジニアリングする。
